AWSとChatGPTを活用したAIクレーム検知機能の導入とその成果 by 藤掛治

私が担当しているメール共有サービスのメールディーラーは2024年10月に「AIクレーム検知オプション」をリリースいたしました。

「AIクレーム検知オプション」の開発に当たり、メールディーラーの史上初となるβ版をコンテナで構築して、
お客様に実証実験ご協力をいただき、ChatGPTで判定しているクレーム検知の精度向上を行いました。
そしてコスト削減やパフォーマンスの分散化を狙い、製品版をAWSで構築することで、
クレーム検知の精度を実用レベルまで向上させ、約65%のコスト削減に成功しました。

AWSの導入にあたって、どのように目的を整理し、利害関係者を説得したのか？どのようにして目標を達成したのか？
将来的なアーキテクチャの構想も含めて、メールディーラーのテクニカルリーダである私が可能な限り具体的に事例を交えて説明いたします。

AWSやコンテナは新しい技術ではありませんが、2001年にローンチしたメールディーラーにとっては違います。
メールディーラーは全機能がひとつのサーバに実装されており、WebサーバとDBですらひとつのサーバに集約されています。
また、フレームワークを導入しておらず、DBアクセスからprint文によるHTML出力が、1つのPHPファイルに実装され、
プログラムの陳腐化が急速に進んでいます。

その一方で市場開拓の必要性から新機能を定期的にリリースすることが求められています。
さらにLLMに代表されるAIブームがメール共有市場にも影響を及ぼし始め、
LLMを「導入していることがメリット」だったのが「導入していないことがデメリット」に変わりつつあります。

AIブームを背景に、ChatGPTを活用したクレーム検知機能をAWS上で構築し、無事リリースに至りました。
本セッションを通じて、新しい試みを試す参考になれば幸いです。