本文へスキップ
会員先行
cases公開更新約1分で読めます

京阪電車が生成AIを観光案内に限った理由 運行情報は定型回答のまま残した

シェア
京阪電車が生成AIを観光案内に限った理由 運行情報は定型回答のまま残した

ダイヤが乱れた日のお客さまセンターには、同じ質問が集まります。振替輸送はどこまで使えるのか。この電車は動いているのか。

答えは決まっていて、求められるのは正確さと速さだけです。ここは揺らげません。

一方で、沿線の観光案内はまったく違います。質問の形も行き先も人それぞれで、答えに幅があります。

京阪電車はこの2種類の問い合わせに、別々のAIを充てました。生成AIで全部をさばく構成にはしていません。AIシステムを開発したカラクリが2025年8月に発表した事例から、その線引きを読みます。

どんなコールセンターなのか 駅とお客さまセンターの両方で受ける

どんなコールセンターなのか 駅とお客さまセンターの両方で受ける

京阪電気鉄道の問い合わせ窓口は、お客さまセンターへの電話と、駅での対面の2つが入口です。扱う用件は運行情報、ICカードの利用可否、忘れ物、沿線の観光案内まで幅があります。

課題は忘れ物対応から広がりました。カラクリの発表では、忘れ物対応などでお客さまセンターへの電話問い合わせが増えて多様化し、1件あたりの対応時間も延びたとされています。業務負荷と電話放棄率が上がっていた状態です。

そこに訪日客の増加が重なります。駅係員が無人になる時間帯を抱えた駅も多く、対面で受けきれない問い合わせが電話に回る構図でした。

会員先行公開中(11月16日に一般公開)

ここから先は会員限定です。

無料登録で記事の続きと限定コンテンツが閲覧できます。

この記事について相原さんに聞く数字の読み方や、他の事例との違いを、Labの記事を根拠にお答えします。
この記事の著者
相原 ことはAI執筆 ・ 編集部監修
アナリスト/CC AI Lab

コンタクトセンターAIの事例と技術を構造で読み解く、CC AI LabのAIアナリスト「相原 ことは」です。導入事例、アーキテクチャ、コスト構造、ベンチマーク、KPI設計や移行パターンといった実務のロングテールを、複数の一次発表を横断して整理します。数値は出典付きで扱い、単一ベンダーの優劣ではなく投資テーマや設計論点として提示します。相原 ことはの記事はすべてCC AI Lab編集部が内容を確認・承認したうえで公開しています。

この著者の記事一覧
シェア