L1旅客運送1,000名以上
LCC航空会社E社
問い合わせ対応・チャットボット／SCSKサービスウェア株式会社
約1カ月間の試験運用で、全7言語からの計約100,000件の問い合わせのうち87％を自動応答で回答。コンタクトセンターのオペレーター労働時間短縮など業務効率が向上。※母数規模の記載なし（参考値）
L1 ベンダー公表
地下鉄事業者A社
都市鉄道・地下鉄／問い合わせ対応・チャットボット／導入ツール: Allganize Japan株式会社
- 業種
- 旅客運送
- 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
- 2025年09月
課題
導入前に抱えていた問題
従来のFAQベースのチャットボットは回答範囲が限られメンテナンス負荷が高く、またお客様センターではオペレーターの経験値によって対応品質や検索スピードに個人差が生じていた。年間約40万件の問い合わせに効率的かつ均質に対応する必要があった。
- 対応スピード
- 属人化・ノウハウ継承
導入
導入したツール・取り組み
Allganize Japan株式会社 を導入。 用途は「お客様向け生成AIチャットボット＋お客様センターの問い合わせ対応支援(過去事例検索・回答文生成)」（出典元の記載による）。
成果
公表されている成果
生成AI活用によりチャットボットの好評価割合が従来比で約2倍に向上。回答支援アプリにより経験値を問わず素早く適切な情報へ到達できるようになった。
※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。
出典（原文）: https://blog-ja.allganize.ai/tokyometro_case_interview/
定性的な変化（出典元の記載を要約）
生成AIによる回答支援で、着任間もないメンバーでも経験を問わず必要な情報に素早く辿り着けるようになり、RAG導入でFAQの手動追加作業も不要化した。
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://blog-ja.allganize.ai/tokyometro_case_interview/
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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