現場は「案内」で止まっている。鉄道会社や商業施設が採用した、生成AIアバターによるOMOの実践論

鉄道・商業施設に学ぶ「泥臭い」現場での活用

「トイレはどこですか？」といった質問だけではありません。実際の現場はもっと複雑で過酷です。
ある大手鉄道会社の主要駅での導入事例を見てみましょう。ラッシュ時の駅員は、遅延対応やホームの安全確認に追われています。その横で、外国人観光客から「特急券の買い方が分からない」「コインロッカーはどこだ」と矢継ぎ早に質問が飛び交います。
また、約180のテナントが入居する大型商業施設では、インフォメーションカウンターへの問い合わせが絶えません。「子供が遊べる場所は？」「今の時間、空いているレストランは？」といった多岐にわたる質問に対し、AIアバターが音声と地図で即座に案内しています。
ここでAIアバターが防波堤となります。 生成AIアバターは、多言語でこれらの質問を捌き、複雑なルート案内を画面に表示してQRコードで持ち帰らせます。駅員やコンシェルジュは「人命に関わる業務」や「複雑なクレーム対応」に集中できる。これが、きれいごとではない現場の導入実態です。

「棚にないから帰る」を防ぐEC在庫連携

小売店における最大のOMO課題は、「在庫切れによる離脱」です。 例えば、アパレル店舗で特定のサイズが欠品している場合、顧客は無言で退店し、帰りの電車で他社サイト（Amazonなど）を開いてしまいます。
生成AIアバターを導入した店舗では、この流れが変わります。 顧客がサイネージ上のアバターに「この服のMサイズある？」と聞くと、AIは「店頭にはございませんが、自社EC倉庫に在庫がございます。明日ご自宅にお届け可能です」と即答し、その場で購入ページへのQRコードを発行します。 「店員を呼んで在庫確認してもらう」という心理的ハードルをなくし、その場で自社ECへ送客して売上を確保する。これがアバターによる「エンドレスアイル（棚の無限化）」の実践です。

AIの「知ったかぶり」を防ぐRAG技術の信頼性

企業が導入を躊躇する最大の理由は「AIが嘘をつくリスク（ハルシネーション）」です。 これに対し、実用化されているシステムでは「RAG（検索拡張生成）」という技術が採用されています。
これは、AIにインターネット上の情報を自由に喋らせるのではなく、企業がアップロードした「社内マニュアル」や「商品データベース」の中身だけを参照させる技術です。 万が一、データベースにない質問（例：想定外のクレームなど）が来た場合は、適当に返答せず「専門スタッフにお繋ぎします」と回答し、即座に遠隔センターの有人オペレーターへビデオ通話で接続します。この「AIと人のハイブリッド運用」こそが、多くの企業で採用され続ける信頼の根拠です。

まとめ

生成AIアバターは、未来の技術ではありません。すでに駅の改札横や、ショッピングモールのエントランスで、スタッフの代わりに汗をかいている「実用的な設備」です。
人手不足による「案内待ち」で、どれだけの顧客を逃しているか。貴社のEC在庫データやFAQマニュアルを連携させた際、どの程度の業務削減が見込めるのか。まずはお気軽にご相談ください。