月刊コールセンタージャパン

東京メトロ

2025年5月号＜ITの選び方＆使い方＞

東京メトロ

FAQ＆公開情報から自由文で回答
LLM活用でエフォートレス体験を実現

今月のPOINTS!

■システム概要
チャットボット、メール対応業務支援に生成AIを活用。Allganize Japan（東京都渋谷区、佐藤康雄代表取締役CEO）と協力し、同社が提供するオールインワンLLMソリューション「Alli（アリー）」をベースにカスタマイズして開発した。

■選び方のポイント
問い合わせ件数の削減と１人あたりの対応可能件数の増加を図るため、顧客対応の自動化と業務支援に活用できる生成AIソリューションの導入を検討。

■使い方のポイント
チャットボットは、従来のFAQ応答に加えて公開情報をベースに回答を生成。メール対応の業務効率化では、（１）もっとも多い「忘れ物」に関する問い合わせについて、検索に必要な情報の不足に起因する複数回のやり取りの発生を防ぐため、情報収集をチャットボットで実行、（２）その他の問い合わせについても問い合わせ内容の把握と情報検索、回答文案の生成を実現した。これにより、自己解決の促進と、メール対応の業務効率化を実現。コンタクトリーズンの分類もAIを活用し自動化している。

　東京メトロは、チャットボットの高度化とメール対応の業務支援を目的に生成AIを活用したソリューションを開発、活用している。

　同社のお客様センターは、１年あたりに電話で約25万件、メールで約10万件、チャットボットで約１万2000件の問い合わせを受け付けている。従来、迅速な解決や夜間の対応を目的にチャットボットを活用してきたが、FAQをベースとした回答で対応範囲が限られていた。また、メールでの問い合わせについても、忘れ物に関する問い合わせでは、複数回のやり取りに時間がかかり効率化が課題となっていた。

　鉄道本部鉄道統括部お客様センター所長の大熊訓氏は、「労働人口の減少が見込まれるなか、業務効率化は喫緊の課題。生成AIで問い合わせ件数の削減と１人あたりの対応可能件数の増加を図る施策を模索しました」と取り組みの背景を説明する。