Finch、ElevenAgentsで訴訟前の法務オペレーションを拡大
- 公開日
月間15,000件超の通話に拡大しながら、通話成功率を59%から93%へ向上。
Finch Legalは、人身傷害案件の訴訟前オペレーションを担っています。この業務は保険会社や医療機関とのやり取りを含み、本質的に通話量が多いものです。その多くは、電話自動応答システムの操作、依頼の受領確認、記録に関するフォローアップといった反復的な業務です。
FinchはElevenAgentsを導入し、こうした業務を一貫して大規模に処理できるようにしました。これにより、チームは人による判断が必要なケースに集中できます。導入初月から、通話成功率は59%から93%に向上し、週あたりの通話件数は約500件から3,800件超へと増加しました。
Finchが設定できるプラットフォームで、通話成功率93%を達成
ElevenAgents導入前、Finchは以前のベンダーを使って訴訟前の通話を自動化していましたが、成功率は59%にとどまっていました。そのベンダーでは、内部で何が動いているかの可視性がほとんどなく、音声品質、レイテンシー、推論モデルを制御することもできませんでした。より設定の自由度が高いソリューションを求め、ElevenAgentsに切り替えました。主要LLMを選択でき、音声や会話の振る舞いを制御できるほか、応答レイテンシー、音声品質、推論の深さの最適なバランスに調整できます。また、エージェントの実験、測定、継続的な改善に必要な、より包括的な分析スイートも求めていました。
まったく同じ通話で成功率は59%から93%になり、電話に費やす時間は以前のおよそ6分の1になりました。そのおかげで、人員を成長に合わせて増やすことなく、同じチームで成長のペースに対応できています。
– Mitul Galani、Voice AI Agents、Strategy & Operations、Finch Legal
ビジネス通話でも通用する音声品質
保険会社の担当者は、AIエージェントからの電話も含め、一日中電話に対応しています。エージェントが硬すぎると、担当者は会話への関心を失い、短い返答しかしなかったり、通話を別の窓口へ回したりします。Finchにとっては、保険金請求の受付や記録の処理に時間がかかることを意味していました。
解決策は、単により良い声を用意することではなく、会話の実際の流れに応じて応答できる声を実現することでした。FinchはElevenLabsのExpressive Modeを導入し、会話の進展を読み取り、それに応じてトーンや話すペースを調整できるようにしました。担当者は通話を早く終わらせる方法を探すのではなく、通話内容そのものに向き合うようになりました。以前は短い返答や転送で行き詰まっていた通話も、保険金請求担当者につながり、結果を記録できるようになりました。
通話の最後に、実在の人物と話していたのか、それとも音声エージェントだったのかを尋ねてくる担当者もいます。AIだと伝えると、たいてい『今まで話した中で一番いい』というような反応が返ってきます。このフィードバックこそ、ElevenLabsが提供する価値を物語っています。
- Rachel Cohen、Strategy & Operations、Finch Legal
本番環境での成果に取り組むパートナー
ElevenLabsのフォワードデプロイメントエンジニアは、当初からFinchと連携し、最初のエージェントをFinchのアカウント内で直接構築しました。深いインテグレーションが必要だったにもかかわらず、Finchは数か月ではなく数日で稼働を開始しました。また、パイロット中に技術的な問題が発生した際も、72時間以内に修正がリリースされました。
ElevenLabsが際立っていたのは、プロダクトだけではありません。パートナーシップです。障害に直面したとき、ElevenLabsのエンジニアリングチームはすぐに修正をリリースしてくれました。こうしたサポートがあるからこそ、スピーディーに、そして自信を持って開発できます。
– Ben Weems、CTO、Finch Legal
法務オペレーションの複雑さに対応できるエージェント
訴訟前の通話は、単純なアウトバウンド業務ではありません。ElevenAgentsは、Finchのオペレーション全体で拡大し続ける一連のワークフローを実行しています。
- 保険会社への通話。第一当事者・第三者の保険金請求を開始するには、DTMFトーンで保険会社のIVRを操作し、10〜30分、ときには最大2時間の保留時間を待ち、実際の請求担当者につながって、構造化された結果を記録する必要があります。ElevenAgentsは通話の最初から最後まで対応し、結果をFinchのプラットフォームへ直接返します。
- 医療機関へのフォローアップ。記録の取得には、文脈を踏まえた推論が必要です。医療機関が記録と請求情報をまとめて依頼されたにもかかわらず、記録だけを送付し、担当者が「それはすでに送付しました」と言った場合、Finchの以前のエージェントはそれを受け入れて通話を終えていました。ElevenAgentsは両者の違いを理解し、請求情報の依頼について具体的に確認を続けます。このレベルの推論により、以前は人が介入する必要があったFinchの1日の業務量の大きな部分を処理できます。
- 保留待機。チームメンバーが20分の保留待ちに入った場合、通話をエージェントに引き継いで次の業務に移れます。エージェントは保留音の間も待機し、必要に応じて再びIVRを操作し、実際の担当者が応答した瞬間に通話を引き戻します。
3つのワークフローはいずれも同じ基盤上で稼働しています。エージェントはDTMFトーンを送信して電話自動応答システムを操作し、SIPトランク上の複数の番号をローテーションするため、保険会社に単一回線として認識されません。すべての通話は、保険契約と当事者の詳細を動的変数として挿入して開始され、通話後のWebhookによって構造化された結果がFinch CMSに直接送られます。
効果と成果
- 通話成功率：93%（以前のベンダーでは59%）
- 週あたりの通話件数：導入後10倍、約500件／週から増加
- 電話に費やす時間：以前と比べて約83%削減
今後の展望
アメリカ人の75%以上はいまだに、必要なときに法的助言を得られていません。Finchにとって、この統計こそが取り組みの核心です。すでに代理人を立てているクライアントでさえ、記録の依頼、保険会社へのフォローアップ、進捗確認の電話に追われるケースマネージャーのために、案件が停滞することがあります。こうした業務に費やす1時間は、法律事務所が新たな依頼者を受け入れられない1時間です。この業務を正確かつ大規模に処理することで、Finchは法律事務所が現在代理人を得られていない人々を支援できるようにします。
