実施時期: 2024年03月|2026.06.17 最終更新
膨大な営業規則の検索を生成AIで効率化し、駅員の顧客対応時間を削減
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
カテゴリー詳細
お問い合わせ
こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 膨大なマニュアルや規則から必要な情報を探すのに時間がかかっている
- 顧客対応に時間がかかり、待ち時間が発生している
- 問い合わせデータを分析し、サービス改善に活かしたい
プロジェクト概要
背景・目的
西日本旅客鉄道株式会社（JR西日本）では、駅員がお客様対応をする際、多岐にわたる営業規則や商品情報の中から必要な情報を探し出すのに時間がかかり、結果としてお客様を待たせてしまうという課題がありました。
また、日々寄せられる問い合わせ実績の分析や活用が十分に行われておらず、営業制度や商品そのものの改善に生かしきれていないという状況も抱えていました。
こうした課題を解決するため、デジタル技術と豊富なデータを駆使したグループデジタル戦略の一環として、生成AIによる業務効率化と品質向上を目指すプロジェクトが始動しました。
アプローチと成果
アプローチ
株式会社ヘッドウォータースの支援のもと、駅員向け生成AIアシスタント「Copilot for 駅員」の開発が進められています。このシステムは、多くの営業規則や商品の中から必要とする情報を即時に取得できる仕組みです。
開発にあたっては、ヘッドウォータースが持つ高度な言語処理技術や、社内データとAIを組み合わせて正確な回答を導き出す仕組みを活用しています。具体的には、同社の生成AI基盤「SyncLect Generative AI」上で、「Azure OpenAI Service」や「Microsoft Fabric」を連携させる構成を採用しました。
また、単なる情報検索にとどまらず、問い合わせ内容からエリア、カテゴリ、商品ごとの特徴を可視化し、改善点を分析・抽出する機能も実装しています。現場に蓄積されたデータを活用してサービス全体の向上を図るという、多角的なアプローチをとっています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
顧客対応の効率化
対応時間・リードタイムの短縮
データ分析・意思決定支援
推進したこと
プロトタイプ開発（PoC）
既存システムとのAI連携
2024年3月より、「Copilot for 駅員」の実証実験に向けたアプリ開発に着手しています。今後は、導入する駅やドキュメント・データ分析の対象範囲を段階的に拡大していく予定です。これにより、お客様1人あたりの対応時間削減による業務効率化と、サービス品質の向上が期待されています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
顧客対応・サポート
回答アシスト生成
問い合わせ分析
ナレッジベース構築
活用したデータ
文書・ナレッジ
マニュアル・業務規定・FAQ
数値・Excel・ログ
問い合わせ実績
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
社内データ検索
問い合わせ対応
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
RAG（社内データ等をAIが参照して回答）
活用・導入したAIモデル・ツール
クラウドAI基盤
その他のツール
連携ツール
構築・利用したデータ基盤・インフラ
Microsoft Azure
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、単なるマニュアル検索の効率化にとどまらず、問い合わせデータの分析・可視化までを視野に入れたシステム設計にあります。このアプローチは、小売業の店舗スタッフやコールセンターなど、膨大な商品知識が求められ、かつ顧客の生の声が集まる現場に広く応用できるでしょう。導入にあたっては、AIが参照する社内規定やマニュアルのデータ整備が最初のハードルとなります。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合ったツール探しにご活用ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社ヘッドウォータース
AIソリューション事業
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西日本旅客鉄道株式会社
JR西日本の生成AI「Copilot for 駅員」に対する開発支援を行っています - 株式会社ヘッドウォータース
発行元：株式会社ヘッドウォータース
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