米保険大手マスミューチュアルは、AI活用で長期に同一モデルへ固定しない方針を打ち出しました。
同社のCIOサーズ・メリット氏は、AI市場の変化が速いため、将来の最適モデルに乗れるようにしたいと説明しました。
具体的にはベンダーとの契約を12カ月などの期間で上限設定し、ツールが成熟した段階で関係を見直せるようにしています。
同社はこの戦略で成果も測定しており、開発者の生産性が約30%向上したとしています。
またAIを用いたコンタクトセンター業務では、解決までの時間が10分から1分に短縮され、コストも大幅に削減したと述べました。
取り組みは、従業員全員にCopilotや仮想アシスタントを配布する「エンベイメント」と、特定の業務プロセスに絞って効果を深掘りする「deepen and focus」から成ります。
各プロジェクトは導入前に成功指標を定め、拡大の可否を判断するとしています。
加えて複数のモデルやコスト体系を試せるようにし、利用状況やモデル性能、コストを細かく分析して、将来的に作業負荷を費用・品質・体験に応じて適切なモデルへ振り分ける方針です。
さらに品質評価では、ベンチマークやトークンコストだけでなく、利用者の満足度を含めた「信頼スコア」枠組みを採用しました。
コンタクトセンターの再構築では、速いが品質がばらつくLLMと、応答が遅いが品質が高いLLMを比較し、ユーザーは後者を大半が選んだため、より複雑なモデルを採用したとしています。
同社はオープンソースモデルも「100%」検討していると述べ、今後の柔軟なAI基盤づくりを進めています。
参照元：2026/06/11 「MassMutual’s AI strategy: 12-month contracts, 30% productivity gains, zero lock-in」 https://venturebeat.com/orchestration/massmutuals-ai-strategy-12-month-contracts-30-productivity-gains-zero-lock-in
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