Mr. Cooper が複雑な住宅ローンに関する質問に対応する AI エージェントのチームを編成した方法

※この投稿は米国時間 2025 年 9 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

即時の対応とシームレスなエク　スペリエンスが当たり前になった昨今、住宅ローン サービスなどの業界は厳しい課題に直面しています。消費者は、複雑な規制、山積みの財務書類、住宅所有という大きなリスクを乗り越える中で、簡単な質問でも複雑な問題に発展することにすぐに気づきます。そして、その複雑さを理解して顧客をサポートしようとするカスタマー サポート担当者にとっても同様です。

他の多くの企業と同様に、Mr. Cooper は、エージェント AI と高度な AI エージェントが、お客様と従業員が自信を持ってニーズを満たすのにどのように役立つかを模索しています。Google Cloud でまさにそのようなエージェントを開発する取り組みの中で、興味深い発見がありました。それは、優れたチームと同様に、優れた AI エージェントは、それぞれ異なるスキルセットと能力を持つエージェントで構成され、それらが連携して動作することで最良の結果が得られるということです。

Mr. Cooper の使命は、「住宅所有の夢を叶える」ことです。当社は、住宅購入のプロセスを簡素化し、明確な情報を提供することで、お客様が安心して住宅を購入できるようサポートしています。人生で最も重要な買い物や決断をする際に大事なのは、自信を持って行うことです。

シンプルさと確実さという 2 つの目標を念頭に、当社は Google Cloud コンサルティング と提携して、チームを補完しサポートするように設計されたエージェント AI フレームワークを開発しました。これを Coaching Intelligent Education & Resource Agent（CIERA）と呼んでいます。人間のエージェントと効果的に連携して、カスタマー サービス エクスペリエンスの両面を合理化できる chatbot を実装する方法を検討しました。

私たちが実感したのは、優れたカスタマー サポート担当者や住宅ローン担当者の採用を重視しているのと同様に、すべてのユーザーのニーズに効果的に応えるために、適切なエージェント グループを編成することがいかに重要であるかということです。CIERA はまさにそのために設計されており、日常的で時間のかかるタスクを処理して効率を高めると同時に、従業員が共感、判断、有意義な人間関係という得意分野に集中できるようにします。

CIERA は、人間の専門知識と AI の機能を融合させるエキサイティングな一歩であり、顧客体験とチームの成果の両方を高める共同アプローチを生み出します。この取り組みは Mr. Cooper にとって重要なだけでなく、Google のマルチエージェント アプローチが業界を問わずあらゆる企業にとってモデルとなり得ることを示しています。ここではその方法と、お客様が同様の成果を上げるためのヒントをご紹介します。

課題: 従来の自動化では対応できない

住宅ローンのサービスは特に複雑で、お客様の 1 つの質問に対して、エージェントが複数のドキュメントを相互参照する必要が生じる場合があります。

従来の自動化では、これに対して次のような課題があります。

• サイロ化された知識: 情報が散在していると全体像を把握しにくくなりますが、AI は重要なデータを表面化し、エージェントが顧客のために迅速かつスマートな意思決定を行えるようにします。

• 理解の不足: 従来のシステムは、厳格なキーワードと意思決定ツリーに依存しており、顧客の問い合わせの背後にある真の意図を見逃すことがよくあります。Google の AI フレームワークは、コンテキストと意図を明らかにし、エージェントが共感と正確さをもって対応するために必要な分析情報を提供します。

• 柔軟性のないプロセス: 会話が予期しない方向に進んだ場合、従来の自動化では対応できず、お客様とチームの行き詰まりにつながることがよくあります。AI はリアルタイムで適応型のガイダンスを提供し、エージェントがこれらの変化にシームレスに対応できるようにします。

カスタマー エクスペリエンスを真に向上させるには、推論、オーケストレーション、コンテキストの理解が可能なソリューションが必要でした。優れたサービスを提供する当社の能力を強化し、増幅するソリューションです。

ビジョン: 共同 AI エージェント ワークフォース CIERA のご紹介

私たちのビジョンは、Google Cloud の Vertex AI プラットフォームを活用して、コールセンターのエージェントをサポートするエージェント フレームワークを作成することでした。CIERA の AI エージェントが反復的で複雑なタスクを処理するため、チームは AI ではできない作業に集中できます。

AI は人間のパフォーマンスを向上させるものであるという原則に導かれたこれらのデジタル コラボレーターは、正確で包括的な人間中心のソリューションを提供するように設計されています。

エージェントの労働力の構築: アーキテクチャのブループリントGoogle のモジュール式アーキテクチャでは、各 AI エージェントに個別の役割が割り当てられ、スケーラブルで効率的かつ管理しやすいシステムが構築されます。このシステムは、人間とシームレスに連携して、仕事をよりスムーズでやりがいのあるものにします。

Google のデジタルチームの主要メンバーと、チームメンバーやお客様に提供するソリューションをご紹介します。

• Sage（ヘッドエージェント）: Sage は、他のすべての AI エージェントのパフォーマンスをモニタリングします。Sage はワークフロー全体のパターンから学習することで、各 AI エージェントが人間のチームと調和して機能するよう支援します。主な機能には、インテリジェント エージェントのモニタリング、有用な傾向の認識、オーケストレーションのファインチューニングなどがあります。

• オーケストレーターの Ava: Ava はチームのコーディネーターとして、複雑なお客様の問い合わせを管理可能なタスクに分割し、適切な AI アシスタントに割り当てることで、問い合わせを処理します。Ava がお客様と直接やり取りすることはありませんが、プロセスがスムーズに実行され、人間のエージェントがソリューションの提供において中心的な役割を果たすよう支援します。

• Lex（タスク スペシャリスト）: Lex は複雑なタスクを専門としており、顧客との通話中に人間のエージェントを支援します。融資の申し込みやエスクロー分析に関する質問に対して、迅速に分析情報を提供します。Lex は舞台裏で機能し、ユーザーが顧客とのつながりに集中して情報に基づいた意思決定を行えるよう、分析情報を提供します。

• Sky（データ スペシャリスト）: Sky は、社内のナレッジベースやよくある質問をチームが利用できるようにします。ポリシー、手順、定義に関する質問に対して、Sky は正確かつタイムリーな情報を提供します。これにより、ユーザーはデータ検索に時間を費やすことなく、有意義なやり取りに時間を割くことができます。

• Remy（メモリ エージェント）: Remy は、過去のアクションと結果を記憶することで、ワークフローのパーソナライズと今後の意思決定に役立ちます。Remy のメモリが継続的な学習とトレーニングをサポートするため、人間のエージェントによる共有知識へのアクセスやスキルの継続的な向上がより簡単になります。

• 評価エージェントの Iris: Iris は、信頼度スコアの評価、ハルシネーションの検出、Model Armor で回答のグラウンディングを行うことで、一貫性と信頼性を確保し、人間のエージェントが信頼性の高いカスタマー サポートを提供できるようにします。

実際の活用例: 実際のシナリオ

お客様が「エスクローの支払いが上がると通知が来ました。理由を教えてください。新しい合計支払い額も教えてください。」

CIERA は、自動化された回答のみに頼るのではなく、AI エージェントと人間のチームメンバーとの緊密なパートナーシップに基づいて、すべてのステップが確実に実行されるようにします。

1. オーケストレーション: Ava はクエリを受け取り、2 つの異なる部分（「理由」と「内容」）を理解し、計画を作成します。Ava は人間のエージェントに相談して正しいコンテキストを確認し、タスクを Lex エージェントに委任します。

2. 並列処理: Ava は人間の監督の下、「理由」のタスクを Lex に割り当て、顧客の最新のエスクロー分析ドキュメントを指示します。同時に、別の Lex エージェントに、当社のシステムからのデータに基づいて新しい合計支払額を計算するよう指示します。

3. 合成: Lex エージェントがドキュメントを読み、人間のエージェントに「支払額の増加は、固定資産税が年間 200 ドル上昇したことが原因です」と報告します。別のエージェントが新しい合計支払い額を確認します。人間も同様に、支払いの計算を確認してから先に進みます。

4. 解決策: Ava は AI が生成したすべての分析情報を収集しますが、人間のエージェントが最終的な回答を検証し、必要に応じてパーソナライズし、顧客に提供する前に明確さ、共感、正確さを確保します。

この人間参加型アプローチにより、複雑で多面的な質問は、高度な AI の効率性と、人間だけが提供できる信頼性によるニュアンスの理解の両方で解決されます。このパートナーシップにより、すべての回答が迅速であるだけでなく、信頼性が高く、お客様のニーズに合わせてカスタマイズされることが保証されます。

品質と信頼性の確保: 「エージェントのパルス」と人間による監督

当社のような規制産業においては、信頼性と正確性は絶対条件です。また、高度な AI をデプロイするには、評価とガバナンスのために同様に高度なフレームワークが必要です。これを実現するために、Google は 2 つの重要なコンセプトを開発しました。

• 「Agentic Pulse」ダッシュボード: エージェントの健全性とパフォーマンスをモニタリングする中央コマンドセンター。Vertex AI プラットフォーム内のモデルベースの評価サービスを利用して、単純な指標を超えた評価が可能です。Google が追跡する内容:

• 忠実性: エージェントの回答はソース ドキュメントに根拠があるか

• 関連性: 回答は、お客様の質問に直接対応しているか

• 安全性: エージェントは有害または不適切なコンテンツの生成を回避しているか

• ビジネス指標: これらの品質スコアと、平均処理時間（AHT）や顧客満足度（CSAT）などの従来の KPI をどのように関連付けるか

• HITL の「サンドボックス」: 当社の「サンドボックス」環境は、ビジネスチームと技術チームがエージェントのプロセスを安全にレビュー、テスト、改良するためのスペースを提供します。さらに、「Agentic Pulse」でレビュー対象のやり取りにフラグが付けられた場合、人間のエキスパートがエージェントの推論を分析してフィードバックを提供し、改善と学習の継続的なサイクルを確保します。

この堅牢なガバナンス フレームワークにより、Google はこれらの強力なツールを責任を持ってデプロイできると確信しています。

予測される効果: 複雑なプロセスから明確な成果へ

CIERA は完全な本番環境に向けて取り組んでいますが、広範なテストとモデリングに基づく予測では、全体的に歴史的かつ変革的な成果が示されています。

• お客様の場合: 待ち時間の短縮と初回問い合わせ解決率の向上が見込まれるため、お客様はより迅速に回答を得ることができ、多くの複雑なシナリオで 24 時間サポートのメリットを享受できます。

• 人間のエージェントの場合: CIERA が面倒な調査を自動化することで、人間のエージェントは、人間的な配慮が必要なデリケートで複雑な顧客関係に集中できるようになり、より魅力的な仕事のためのより良いツールやリソースを作成できるようになります。

• 当社のビジネスの場合: 問い合わせの大部分の平均処理時間が大幅に短縮され、より迅速かつ正確な解決が可能になることが予想されます。これは、お客様の満足度とロイヤリティを直接的に高める要因となります。

住宅ローン以外にも: 複雑な業界全般に適用できるブループリント

CIERA で開発されたアーキテクチャ パターンは、住宅ローン サービスに限定されるものではありません。このエージェント アプローチ（オーケストレーターを使用して専門の AI エージェントのチームを管理する）は、情報とタスクの複雑さに対処することで、医療、物流、製造など、あらゆる業界に適用できる強力な青写真です。

未来はエージェント主導のコラボレーション

CIERA との取り組みは始まったばかりですが、すでにカスタマー サービスの未来はエージェント主導であるという信念を確固たるものにしています。Mr. Cooper の深い業界専門知識と Google Cloud の世界クラスの AI インフラストラクチャを組み合わせることで、単にボットを構築するだけでなく、デジタル人材を育成しています。

このコラボレーションは、単にコストを削減したり効率を向上させたりするだけではありません。信頼を築き、明確性を提供し、住宅所有の夢にふさわしいカスタマー エクスペリエンスを創出することが目的です。

チームは、エージェントとエージェント フレームワークに関するサポートと技術的リーダーシップ、および ADK、MCP、大規模言語モデルの評価に関する深い専門知識を提供してくれた Google 社員の Sumit Agrawal 氏と Crispin Velez 氏、GSD AI インキュベーション チームに感謝しています。

ー Mr. Cooper、シニア プリンシパル アーキテクト Meenakshi Subramanian 

ー Mr. Cooper、リード ソフトウェア開発エンジニア Shrihari Srinivasa Murth