```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` ニュース 2025年8月4日 07:50 [](https://internet.watch.impress.co.jp/img/iw/docs/2036/225/html/1_o.jpg.html) 　NTT株式会社は8月1日、コールセンター業務などにおける問い合わせ履歴から、熟練者の判断プロセスを約9割という精度で見える化するAI技術を開発した。同社では「新人でも熟練者レベルの対応を可能にする世界初のAI技術」であるとしている。 　同技術は3つのステップで実現されている。 　ステップ1として、テキスト化された全ての問い合わせ履歴について、大規模言語モデル（LLM）を用いて「質問」「提案」を抽出する操作を行う。こうして抽出した中から、同じ内容のものを統合する形で、「統合質問リスト」「統合提案リスト」を作成する。 [](https://internet.watch.impress.co.jp/img/iw/docs/2036/225/html/2_o.jpg.html) 「質問」「提案」の抽出と統合リストの作成 　ステップ2として、問い合わせ履歴を対象に、前のステップで作成した「統合質問リスト」「統合提案リスト」をLLMに参照させながら、この対話が「統合質問リスト」に記されたどの質問とそれに対する回答だったかを辿る。 　それが「統合提案リスト」上にあるどの提案につながる対話であったかを分析することで、提案に至るまでにどのような質問や回答を辿ったのか、フローの形で構造化する。これを全ての問い合わせ履歴に対して行うことで、問い合わせ履歴を構造化フローに変換する。 [](https://internet.watch.impress.co.jp/img/iw/docs/2036/225/html/3_o.jpg.html) 問い合わせ履歴の構造化 　ステップ3として、前のステップで作成した各構造化フローにおいて、そこに出現する「質問または提案」から次の「質問または提案」への遷移を1ステップとし、その出現回数をLLMにカウントさせ、その出現回数が多いものが上位となるようなツリー構造に変換することによって、質問・判断フロー（フローチャート）を生成する。 [](https://internet.watch.impress.co.jp/img/iw/docs/2036/225/html/4_o.jpg.html) 質問・判断フロー（フローチャート）構築 　同技術の精度を確認するための実験においては、問い合わせ履歴とそれに対応するフローチャートに関する公開データセット「FloDial」が用いられた。FloDialにに含まれる問い合わせ履歴から同技術で作成したフローチャートと、FloDialに含まれる正解フローチャートが同一のものであるかを判定した結果、正解フローチャートにおける質問、提案のツリー構造を約9割再現できることを確認できた。 　同社は今後、実業務における問い合わせ履歴を用いることで、情報の欠落や対話の飛躍などがある場合においても利用可能となるような精度向上を目指すとしている。