　AI Task Navigatorは生成AIとベクトル検索を組み合わせることで、単純なキーワード一致検索だけでは捉えにくい言い換えや表現の揺らぎを含めた情報抽出を可能にしている。また、メールに含まれている非構造化データを「要約」「対応項目」「対応切迫度」「優先度」といった構造化データへ変換し、タスク管理ツールに出力できる。「社内や顧客とのやりとりで活用している独自ワードをシステムに登録して、AIが正確な判定をしやすい環境を目指している」（向井氏）。

　特に、メール本文に含まれることが多い再催促や期限逼迫（ひっぱく）、苦情、障害影響の示唆といった対応リスク兆候を早期に把握しやすい。そのため、緊急案件への迅速な初動対応が可能になる。加えて、AI Task Navigatorは既存システムとのAPI連携が可能なため、AIによる分析結果を閲覧用の参考情報にとどめるだけではなく、実務のアクションに直結できる。

　現状のシステム課題について向井氏は「メールのテキスト全てをそのままシステムに入れ込んでいるため、社内APIの使用量（トークン数）が膨大になってしまっている。そのため、メールIDなどを活用し、内容が重複するチェーンメールを排除してAPIに投げない仕組みをこれから整備していく」と語る。

　AI Task Navigatorの今後の動向については、社内で同システムの教育を実施していき、2026年下期中にルールやポリシーを策定し、チーム全体での本格的なシステム運用を推進するという。向井氏は「将来的にはローカルのAI環境を構築して無駄なコストを削減し、よりクローズドで安全なシステム運用を目指している」と述べている。

今後のロードマップについて［クリックして拡大］出所：OKI

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