業務量が増える中で、社内の問い合わせも増えることにより残業時間の増大や業務効率の低下を招く。
一方で、社内の問い合わせの多くは類似した質問であるため、人が直接回答する必要性の低いものであった。
そのため、人に代わって回答するシステムを構築するニーズが存在した。
近年、自然言語処理のモデルで顕著な成果を上げているBERTが登場したため、自然言語モデルを開発することにより緩和できるのではないかと考えた。
そしていくつかの実験を重ねた結果、当初は正解率が70%であったものから90%台に改善し、より期待する回答を得やすいモデルを構築することができた。