東京メトロの生成AIチャットボット、好評価が約2倍　オペレーター支援も並行

利用者向けチャットボットで効いているのは、FAQで答えられる範囲はFAQに任せ、そこから外れたときだけ生成AIが回答を組み立てるという二段構えの切り分けです。しかも生成AIが参照する情報源を自社Webサイト内に限定しており、これがハルシネーション（もっともらしい誤情報の生成）のリスクを抑える歯止めになっています。運用面では、回答できなかった質問を拾ってFAQを追加していく作業や、「ICカード乗車券」に対する「PASMO」「アイシー」といった類義語をあらかじめ登録しておく作業から解放される設計でもあり、回答範囲の拡張を人手の作り込みに頼らない形へ移した点が要点です。

回答支援側で目を引くのは、約18,000件の過去の問い合わせ対応をデータベース化し、「東京メトロの回答スタイル」そのものを参照対象に据えたことです。生成AIは相手に寄り添った文章を作るのが得意な一方、放っておけば当たり障りのない一般的な文面になりがちですが、自社が積み上げてきた実際の回答を土台に置くことで、その企業らしさを崩さない文面が出てくる。手元の履歴を「検索対象」ではなく「文体の教師」として使い直した発想が、この設計の独自性だと考えられます。

もう一つの柱は、AIと人の担当範囲をはっきり分けたことです。問い合わせ内容の把握、約470カテゴリへの分類、関連情報の検索、回答案の作成までをAIが受け持ち、文章を整えて最終確認し、返信を確定するのは人という線引きにしたことで、誤回答の防止と時間短縮を同時に成立させています。公共交通ならではの工夫として、脅迫と思われる投稿をAIが自動判定し管理権限者へ通知する設計を組み込み、検知後は内容を精査して警視庁を含む関係箇所へ情報を展開する運用につないでいる点も見逃せません。安全に関わる領域では自動化のゴールを「判断」ではなく「即時の気づき」に置く、という割り切りがうかがえます。