L1旅客運送1,000名以上
地下鉄事業者A社
問い合わせ対応・チャットボット／Allganize Japan株式会社
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（参考値）
L1 ベンダー公表数値は公開時点のもの
大手私鉄B社
鉄道(民鉄)／文書検索・リサーチ・ナレッジ／導入ツール: 株式会社Exa Enterprise AI
- 業種
- 旅客運送
- 規模帯
- 1,000名以上
- 業務領域
- バックオフィス（経理・人事・総務・法務・事務）
- 公表時期
- 2024年09月
課題
導入前に抱えていた問題
既存のGPT-3.5導入だけでは活用方法が分からず期待通りの回答が得られないため、生成AIで課題解決しようという意欲が高まらなかった。設備保守・管理に関わる規程やマニュアルの社内問い合わせを効率化する必要があった。
- 属人化・ノウハウ継承
- 対応スピード
導入
導入したツール・取り組み
株式会社Exa Enterprise AI を導入。 用途は「車両・建設など保守管理6部門での規程・マニュアル類とのデータ連携(RAG)による社内問い合わせ効率化」（出典元の記載による）。
成果
公表されている成果
RAG機能を持つexaBase 生成AIとAIソフトウェア開発環境exaBase Studioの活用で業務活用の促進を図る(具体的数値は非公表)。
※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）
規程・マニュアル類とのデータ連携(RAG)により、保守・管理に関わる社内問い合わせを効率化し、デジタルネイティブ企業への転進を目指す。
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://exawizards.com/archives/28299/
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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