L1エネルギー・インフラ1,000名以上
送配電事業A社
画像検査・写真整理／TDSE株式会社（テクノスデータサイエンス・エンジニアリング／Microsoft Azure）
点検作業時間を初期段階で50%削減、3年後に80%削減を目指す（掲載ページ上の目標値）※母数規模の記載なし（参考値）
L1 ベンダー公表数値は公開時点のもの
都市ガス事業C社
都市ガス小売（コールセンター・ガス開閉栓受付）／問い合わせ対応・チャットボット／導入ツール: 株式会社トゥモロー・ネット（CAT.AI CX-Bot／現CAT.AI voice Assist）
- 業種
- エネルギー・インフラ
- 規模帯
- 1,000名以上
- 業務領域
- カスタマーサポート
- 公表時期
- 2024年08月
課題
導入前に抱えていた問題
コールセンター負担軽減と応対品質向上が課題。聴取内容やシステム連携の難易度が高く、開閉栓受付の自動化は4〜5年間実現できていなかった。
- 人手不足・採用難
- 対応スピード
導入
導入したツール・取り組み
株式会社トゥモロー・ネット（CAT.AI CX-Bot／現CAT.AI voice Assist） を導入。 用途は「音声とテキストを同時利用できるボイスボット（CXマルチモードAI）でガス開閉栓の電話受付を自動化し、コールセンターの応対を無人で完結」（出典元の記載による）。
成果
公表されている成果
2024年3月の繁忙期にAI対応完了率最大96%を達成。新規開栓の無人完結率35%以上。
※母数規模の記載なし。当サイトの基準により、この数値は見出し・集計には使用していません。
定性的な変化（出典元の記載を要約）
ボイスボットでは困難とされていた開閉栓の電話受付自動化を実現。繁忙期のAI対応完了率は最大96%、新規開栓の無人完結率は35%以上。
出典とエビデンスレベル
L1 ベンダー公表
ベンダー（提供企業）が公表した導入事例。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
出典: https://cat-ai.co.jp/casestudy/tokyogas/
最終確認日: 2026-07-16。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。
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