【チャットボット 失敗】なぜ鉄道会社の社内AIは使われなかったのか？情シスが陥る3つの罠と成功の法則

1. 期待と現実：ある鉄道会社はなぜAI導入に失敗したのか

鉄道会社は、昼夜を問わず稼働する現場と本社との間で、社内システムや業務ルールに関する膨大な問い合わせが発生します。この「社内コミュニケーションの遅延」と「担当者の業務逼迫」を解決するため、ある鉄道会社は社内問い合わせ用のAIチャットボットを導入しました。
導入当初は、回答時間の短縮や人的リソースの大幅な削減が期待されていました。しかし結果として、現場の社員はチャットボットの利用をやめ、従来通りの「電話」や「メール」での問い合わせに戻ってしまい、プロジェクトは失敗に終わりました。

2. 情シスが知るべき「チャットボット 失敗」の3大要因

なぜ、期待されたAIチャットボットは使われなくなったのでしょうか。その要因は、多くの企業が陥る以下の3つの罠にありました。

要因①：AIの性能（専門知識）不足

導入されたチャットボットは、一般的な日常会話には対応できても、鉄道業界特有の専門用語や複雑な社内プロセスを理解していませんでした。「的外れな回答が返ってくる」「複雑な質問には『わかりません』としか答えない」という状況が続き、現場のニーズを満たすことができませんでした。

要因②：UI（ユーザーインターフェース）の複雑さ

画面上に多くのメニューやオプションが表示されており、ITリテラシーが必ずしも高くない現場の従業員にとって「どこを押せばいいのか分からない」仕様になっていました。直感的に操作できないUIは、利用開始の大きなハードルとなります。

要因③：現場の不満と不信感の増幅（オオカミ少年化）

「質問しても解決しない」「回答が遅い」という経験を数回繰り返すと、ユーザーはチャットボットに対して「使えないツール」という烙印（不信感）を押します。一度失われたシステムへの信頼を取り戻すのは極めて困難であり、結果として完全に利用されなくなりました。

3. 失敗を回避するための「3つの処方箋」（阪急電鉄の成功事例に学ぶ）

こうした失敗を避けるため、同じくミスが許されないインフラ業界である阪急電鉄様では、事前の入念な準備と最新技術の活用によって高い利用率を誇るAIチャットボットを構築しています。その成功から導き出された3つの処方箋を紹介します。

処方箋①：RAG技術による「正確な専門知識」の担保

一般的なAIをそのまま使うのではなく、「RAG（検索拡張生成）」技術を活用します。
事前に自社の社内規程、マニュアル、過去のFAQなどを読み込ませ、「登録された公式ドキュメントのみを根拠に回答を生成する」仕組みを構築します。これにより、業界の専門用語を正確に理解し、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を防ぐことができます。
「鉄道特有の内容をご案内する必要がありましたが、貴社のノウハウを活かしてスムーズに対応していただけたと感じています」（阪急電鉄様）

処方箋②：「入力させない」直感的なUI設計

タイピングが苦手な社員でも迷わず使えるよう、自由記述のテキストボックスだけでなく、よくある質問を「選択肢（プッシュボタン）」として提示するハイブリッド型のUIを採用します。画面の要素を極力減らし、視認性を高めることが利用率向上の鍵です。

処方箋③：有人対応（エスカレーション）とのシームレスな連携

AIが100%の質問に完璧に答えることは不可能です。重要なのは、AIが答えられなかった場合に「人間のオペレーター（有人チャットや担当部署の連絡先）へスムーズに引き継ぐ導線」を用意しておくことです。「AIでダメなら人間に繋がる」という安心感が、チャットボット利用の心理的ハードルを下げます。

4. まとめ：チャットボットは「導入ツール」ではなく「運用プロジェクト」

「チャットボット 失敗」の多くは、AIの能力を過信し、事前のデータ準備やUI設計、運用中のフィードバック（ログ分析による改善）を怠った結果として引き起こされます。
AIチャットボットは、導入して終わりの魔法のツールではありません。自社の課題に合ったシステムを選定し、適切な学習データ（RAG）を整備し、現場の声を聞きながら育てていく「運用プロジェクト」です。
過去の失敗事例から学び、確実に業務効率化を実現するAIチャットボットの構築を目指しましょう。
▼【情シス・導入担当者向け】失敗しないAIチャットボット選定ガイド