
ジョルス、医療AIチャットボットをリリース。誤回答を抑えた24時間対応を実現
公開日:
株式会社ジョルスは3月12日、「ジョルス医療AIチャットボットサービス」の提供を開始しました。医療分野では誤った情報提供が許されないため、AIチャットボットの導入が進みにくい課題がありました。同サービスは、医療ライターが作成した質の高い回答データとAI技術を組み合わせ、この課題への対応を目指します。医療機関やヘルステック企業の顧客対応とマーケティングを支援するツールです。
ポイント
- 1医療ライター作成の回答データとAI技術を組み合わせ、誤回答を抑える
- 224時間365日の対応で、コールセンターなどの人的負担を軽減できる
- 3会話ログを分析し、患者の隠れた不安や要望をマーケティングデータとして収集可能
サービス内容と特徴
株式会社ジョルスがリリースした「ジョルス医療AIチャットボットサービス」は、医療分野に特化したAIチャットボットです。最大の特徴は、誤った回答(ハルシネーション)を出しにくい仕組みにあります。これは、医療ライターが事前に作成・吟味した「品質の高い回答データ」を学習させ、RAG(検索拡張生成)技術と組み合わせて実現しています。
対応領域は生活習慣病から、がんや精神科など専門性の高い分野まで幅広く想定しています。ユーザーの属性(専門職、一般、年齢層)に合わせて、医療ライターが異なる表現の回答文章を用意することで、柔軟な受け答えを可能にしています。画面には、次に聞きたいと思われる「レコメンド質問案」も表示されます。
提供側のメリットと導入事例
このサービスを導入する側のメリットは大きく二つあります。一つは、24時間365日対応のチャットボットを第一次窓口とすることで、コールセンターなどの人的リソース負担を軽減できる点です。もう一つは、会話ログを分析できる点です。例えば、「手術給付金」に続いて「差額ベッド代」を質問する傾向があれば、ユーザーが「自己負担額」を強く気にしていると推測できます。このような隠れたニーズをデータとして収集し、Webサイトの改善や関係者への周知に活かせます。
既にヘルステック企業のCoreTissue BioEngineering株式会社が採用を決定しています。同社代表取締役社長の城倉洋二氏は、「スタートアップでリソースが不足する中、治験について広く正しく理解してもらうツールとして期待している」とコメントしています。患者視点で開発に参加した麻場正史氏は、「ユーザーの不安に寄り添う共感性と安心感が感じられる」と評価しています。
今後の展開
株式会社ジョルスは、医療業界での実績を重ねた後、他分野への展開も予定しています。また、利用者の声を元にした機能強化版の準備も始めています。サービスは日本国内からの日本語アクセスに限定されていますが、多言語化については問い合わせ可能です。価格は初期費用と月間利用費用の構成で、詳細は営業担当が説明します。
Q&A
Q. ジョルス医療AIチャットボットサービスとは何ですか?
A. 株式会社ジョルスが提供する、医療分野に特化したAIチャットボットです。医療ライターが作成した回答データを基に学習しており、誤った情報を出しにくい仕組みが特徴です。
Q. このチャットボットは医療機関にどんなメリットがありますか?
A. 24時間365日の問い合わせ対応が可能になり、コールセンターの負担を軽減できます。また、会話ログを分析して患者の隠れたニーズを把握し、マーケティングやサービス改善に活かせます。
Q. 具体的にどのような企業が導入を決めていますか?
A. ヘルステック企業のCoreTissue BioEngineering株式会社が採用を決めています。同社は、治験について正しく理解してもらうツールとして期待を寄せています。
関連リンク
- https://www.jolls.co.jp/medical/
- https://note.com/asumiyoshi/n/nbaa06d15a42b
- https://note.com/asumiyoshi/n/nb265f99ae069
- https://note.com/asumiyoshi/n/n832ab6e1a486
- https://www.jolls.co.jp/generative-ai-usage-policy.html
- https://www.jolls.co.jp/
- https://note.com/asumiyoshi/

O!Productニュース編集部からのコメント
医療ライターが作った正解データでAIを学習させる方法は、精度が命の医療現場ならではのアプローチですね。問い合わせ対応だけでなく、会話ログから患者心理を分析できる点が、マーケティング担当には特に刺さりそうです。
引用元:PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
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