楽天、公益社団法人企業情報化協会より、2025 年度（第 43 回）「IT 賞（顧客価値・サービス革新）」を受賞

- 生成AIを活用したチャット形式のサポートサービス「楽天モバイルAIアシスタント2.0」の取り組みが評価 -



　楽天グループ株式会社（以下「楽天」）と楽天モバイル株式会社（以下「楽天モバイル」）は、生成AIを活用したチャット形式のサポートサービス「楽天モバイルAIアシスタント2.0」（注1）の取り組みが評価され、公益社団法人企業情報化協会（以下「IT協会」）が主催する2025年度（第43回）IT賞（ https://jiit.or.jp/awards/it/ ）における、「IT 賞（顧客価値・サービス革新）」（注2）を受賞しました。
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　IT賞は、国内の産業界ならびに行政機関などの業務における事業創造、効果的ビジネスモデルの構築・促進、生産性向上等、「ITを高度に活用したビジネス革新」に顕著な努力を払い成果を挙げたと認めうる企業、団体、機関および個人に対して、IT協会が授与するものです。

　楽天は、AI化を意味する造語「AI-nization（エーアイナイゼーション）」をテーマに掲げ、さらなる成長に向けてビジネスのあらゆる面でAIの活用を推進しています。今後も豊富なデータと最先端のAI技術の活用を通じて、世界中の人々へ新たな価値創出を目指してまいります。

　以下、受賞したプロジェクトの概要です。

■楽天モバイルAIアシスタント2.0 ～生成AIを活用したチャット形式のサポートサービスの構築～

プロジェクト内容：
楽天と楽天モバイルは、生成AIを活用したチャット形式のサポートサービス「楽天モバイルAIアシスタント2.0」を2024年12月18日（水）に提供開始しました（注3）。ユーザーは、楽天モバイルに関する質問に対して、「楽天モバイル」公式サイト（注4）からリアルタイムで生成された回答を取得することができます。さらに、チャット内で「楽天モバイルショップ」の来店予約や「Rakuten最強プラン」および「Rakuten最強U-NEXT」（注5）の新規ご契約なども24時間365日可能です。また、生成AIガードレール（保護装置）により個人情報を保護する（注6）とともに、6カ月間で5,000件以上ものアノテーション作業（注7）を実施したことで、ハルシネーション（誤情報生成）の防止に努め、一般ユーザー向けサービスとしての精度を向上しました。

受賞理由：
「楽天モバイルAIアシスタント2.0」は、大規模言語モデル（LLM）を基盤に、ユーザーの質問内容や履歴に応じたパーソナライズされたサポート体験を提供しています。生成AIのハルシネーション問題に対し、PoC段階から長期的なデータ生成とファインチューニングを通して改善を重ね、正確性が極めて重要となる問い合わせ対応領域での活用に挑戦しました。20カ国語に対応することで外国人ユーザーもサポートし、音声入力やチャット内で完結する契約手続きなど、ユーザー利便性も充実しています。技術的信頼性と運用面の誠実さにおいて、生成AIの社会実装モデルとして評価されました。


（注1）「楽天モバイルAIアシスタント2.0」： https://network.mobile.rakuten.co.jp/chat/v2/
（注2）顧客体験の向上や新サービスの創出など、顧客との関係性や価値提供を革新した取り組みのうち、成果が一定の水準に達し、実行力・持続性・組織全体への展開などが評価されたものに対して授与されます。
（注3）楽天モバイル、チャット形式のAIサポートサービス「楽天モバイルAIアシスタント2.0」の本格提供を開始： https://corp.mobile.rakuten.co.jp/news/press/2024/1219_02/
（注4）「楽天モバイル」公式サイト： https://network.mobile.rakuten.co.jp/
（注5）「Rakuten最強プラン」および「Rakuten最強U-NEXT」の新規ご契約時は、楽天IDでのログインが必要になります。
「Rakuten最強プラン」： https://network.mobile.rakuten.co.jp/fee/saikyo-plan/?l-id=gnavi_langmenu_ja
「Rakuten最強U-NEXT」： https://network.mobile.rakuten.co.jp/fee/unext/?l-id=en_top_1stbnr_fee_unext
（注6）「情報処理システム、情報処理方法およびプログラム」に関して特許を取得しました。
特許情報プラットフォーム： https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2023-186945/10/ja
（注7）実際に入力された質問や回答生成のための検索ページ、生成された応答をアノテータが正誤判定し、学習用データを作成しました。

以 上

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