米国IT・通信2025 – 継続中AT&T
ファインチューニングしたモデルを使うカスタマーケア用エージェント「Ask AT&T」
NVIDIA、AT&Tが自社のAIエージェントを追加学習させた結果、回答精度が最大40%向上したと報告
課題
計算コストと応答時間が増加していた。10,000件近い文書が週に数回更新され、モデルの回答の正確性を保つのが難しかった。
取り組み
AT&TとQuantiphiは、NVIDIAのNeMoとNIMを使って、データの準備、モデルのファインチューニング、結果の評価を繰り返し行った。試験したモデルのうち、Mistral 7Bが最も良い成績を示した。エージェントは検索を使って最新の文書にアクセスした。
主な数値
Up to 40%追加学習後のエージェントの回答精度の向上幅
84%コールセンター分析のコストの低下率（NVIDIA発表）
示唆
AT&Tは、モデルのファインチューニングと、繰り返しの評価、最新文書の検索を組み合わせた。
分類
- 規模
- 大企業
- 業種
- IT・通信
- イノベーションの類型
- プロセス・イノベーション
- 導入形態
- パートナーとの共同開発
- 根拠
- ベンダーの事例紹介
出典
出典の要約
[1]NVIDIA2025年
NVIDIAは、AT&TがNeMoとNIMでカスタマーケア用エージェントのモデルをファインチューニングしたと報告した。追加学習後の回答精度は最大40%向上し、コールセンター分析のコストは84%低下したと伝えている。
詳細は原典でご確認いただけます。
掲載日 2026年10月25日 · 更新日 2026年10月25日