背景・課題
メール仕分け業務の効率化に向け、優先度判断の属人化解消と業務負荷軽減を検証。
作品紹介
ローカルLLMとFew-shot学習を活用し、メールを「重要」「通知」「メルマガ」のカテゴリへ自動分類するシステムを開発しました。外部APIを利用せずローカル環境で処理を完結させることで、個人情報保護とコスト削減を両立。4,229件のメールを分類し、検証の結果97.78％の分類精度を達成しました。
支援スタッフより
生成AIとLLMを活用した実践的な業務改善テーマに取り組まれました。ローカル環境での安全な運用設計に加え、誤分類分析やルール改善を繰り返しながら精度向上を実現されています。技術検証だけでなく、実際の業務活用まで見据えて設計されている点が印象的な成果物です。
