AI対話アシスタントシステム
2025-07-23
📌 課題と背景
駅係員は日々、多様な利用者からの乗車券購入・運賃案内・キャンペーン確認などの問い合わせに追われ、以下の課題が発生していました。
- 問い合わせ対応の負担集中と属人化
- 規定や料金表を確認する手間により、お客様の待ち時間が長くなる
- 案内内容にばらつきが発生し、サービス品質の安定化が困難
- 新人スタッフの教育がマニュアル頼りになり、実務力の習得に時間がかかる
💡 解決策
当社は、AI対話アシスタントシステムを開発し、以下の先進技術と機能を組み合わせることで、現場業務を効率化しました。
主な取り組み内容
- Advanced RAG (Retrieval-Augmented Generation) とAzure Hybrid Searchを活用し、乗車券規定・運賃・キャンペーン内容などの情報を迅速かつ正確に検索・回答
- Semantic Routerで、利用者の質問意図を判別し、最適な案内フローへ自動誘導
- 駅係員が具体的なキーワード（例：「特急券の子供料金」「○○割引」）を入力するだけで、AIが関連情報を即時検索・表示
- Speech to Textの導入も視野に入れ、将来的には音声入力による案内対応も可能システムの利用データを集計し、頻出質問や操作傾向を分析。教育資料や研修プログラムの改善に活用
📈 導入効果
✅ 駅係員の問い合わせ対応時間を約60%削減、待ち時間短縮でお客様満足度向上
✅ 料金・規定案内のばらつきを防ぎ、標準化を実現
✅ 新人教育支援ツールとしても活用。AIアシスタントの利用ログを分析し、頻出質問・苦手分野を可視化 → 教材改善・OJTの質向上
✅ 小規模駅・無人駅にもAIアシスタント端末の設置が可能
📊 今後の展開
今後は、音声対話機能（Speech to Text）と多言語対応の導入を計画。さらに、乗換案内・遅延情報の自動連携、ホーム上での安全アナウンス対応など、駅全体のDX化を段階的に進める予定。
✅ まとめ・当社の強み
当社では、Advanced RAG・Azure Hybrid Search・Semantic Router・Speech to Textを組み合わせた実運用型AI対話アシスタントの設計・開発・運用支援を提供。
駅現場の負担軽減・お客様満足度向上・教育体制の効率化を同時に実現し、鉄道業界の働き方改革とDX推進を強力に支援します。
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