FAQの手動更新を不要にした、阪急電鉄の鉄道問い合わせ向け生成AIチャットボット

回答品質の基準を、鉄道のお客様対応に特化したベンチマークとして先に定義したことが、この取り組みの土台になっています。誤った情報を案内しないためのガードレール設計と、多様な質問に応じる柔軟性は本来引っ張り合う関係にあり、どこまでを許容するかを言葉にしておかなければ、検証は担当者ごとの感覚に流れてしまう。neoAIが日本語RAG（外部の情報を検索してAIの回答に反映させる仕組み）の回答品質評価ベンチマークを構築した研究知見を持ち込み、それを鉄道の現場が求める水準に合わせて共同で定義し直した点に、この設計の要があります。

参照先を人手で作ったFAQではなくウェブサイト情報そのものに置き、RAGの検索精度を考慮した独自の前処理・構造化を施した設計も見逃せません。FAQという中間の成果物をやめれば、知識の更新はサイトの更新に吸収され、同じ情報を二重に手入れする必要がなくなります。情報の鮮度をAI側の運用努力で保つのではなく、もともと更新され続けている情報源のほうへ寄せた発想の切り替えです。

運用面では、会話意図の自動分類と回答信頼度の判定を組み合わせ、手を入れるべき回答に優先順位を付ける仕組みが置かれました。すべてのやり取りを人が読む運用は、公開直後なら成立しても長くは続きません。拾い上げをAIに任せ、人の役割をモニタリングと改善の意思決定に絞ったHuman-in-the-Loop（人が要所で判断に関わる運用）の構造は、続けられる形に落とし込むための判断でしょう。プロダクト基盤の上に構築し、モデルの切り替えや検索機能の強化を取り込める余地を残した点も、同じ発想の延長にあります。