多くの施設管理者が頭を悩ませるのが、繁忙期における窓口の混雑です。特に運輸支局のような公的機関や大規模施設では、道順や申請書類の確認といった「定型的な質問」が特定の時期に集中します。
ご協力いただいた運輸支局でも、かつては職員がこうした一次対応に追われ、本来注力すべき審査業務や個別対応に十分な時間を割けないという課題がありました。現場からは「お客様を目的地まで迷わせずに誘導してほしい」という切実な声が上がっていたのです。
そこで求められたのは、単に地図を表示するだけのデジタルサイネージではありませんでした。お客様が抱える「どこに行けばいいか分からない」「何を書けばいいか分からない」という不安に対し、ゴールまで一緒に走ってくれる「伴走者」のようなAIシステムだったのです。音声対話とタッチパネルを組み合わせ、職員の代わりに「案内係」として機能することが、導入の絶対条件でした。
AI導入後、現場マネージャーが最初に着手すべきは「ログデータの分析」です。当初の想定と、実際の利用者の動きには必ずズレが生じるからです。
この事例における最大の転換点は、高機能な「会話」よりも、シンプルな「コード検索」へのニーズが高いことを発見したことでした。以下に、実際の改善プロセスにおけるBefore/Afterを整理します。
当初は、あらゆる質問に対応しようとするあまり、画面上に多くの選択肢や階層メニューが表示されていました。 ユーザーは「自分の悩みはどのボタンを押せば解決するのか」を考える必要があり、ゴールにたどり着くまでに何度もタッチ操作を強いられていました。
現場を観察すると、来庁する事業者の多くが「住所コード」という専門の番号を使って書類を作成している実態が見えてきました。 そこで、AIのUIを「住所コードを入力すれば、即座に窓口や書類を案内する」というシンプルな形式に刷新。 結果として、トップ画面から平均3ステップ以内で回答にたどり着けるようになり、思考コストが劇的に下がりました。
このように、「何でも話しかけてください」というオープンな姿勢よりも、「住所コードを入力してください」という具体的な指示の方が、現場の利用者にとっては親切な設計だったのです。メニューの統合や文言の微修正といった地道なUI改善が、月間2.4万回という高い利用率を支えています。
AIサイネージは「導入して終わり」ではありません。現場マネージャーにとって重要な仕事は、導入後のPDCA（改善サイクル）を回すことです。
本事例で特に効果を上げているのが、定期的に開催される「定例会」の存在です。ここでは、特定の支局でうまくいった「勝ちパターン」や、逆に利用者がつまずいたポイントが共有されます。
例えば、ある拠点で「この言い回しに変えたらスムーズに誘導できた」という実績が出れば、それを他の拠点にも横展開します。一方で、地域ごとの特性も無視できません。AIさくらさんのようなシステムは、基本機能を統一しつつ、支局ごとに学習内容や案内フローを微調整できる柔軟性を持っています。
「全体でのナレッジ共有」と「現場ごとの個別最適化」。このバランスを定例会で調整し続けることが、組織全体の運用レベルを引き上げるカギとなります。
A1：基本的な運用フローに乗せれば、現場での複雑なプログラミングなどは不要です。定例会などを通じて課題を共有し、シナリオやFAQを順次更新していく形式が一般的であり、現場の負担は最小限に抑えられます。
A2：はい、問題なく利用されています。タッチ操作だけでなく音声での対話も可能です。また、本事例のように「住所コード」など、利用者が普段使い慣れている言葉を操作のトリガーにすることで、デジタル機器に不慣れな方でも迷わず使えるよう設計されています。
優れたAI導入事例は、最新の技術力だけで作られるものではありません。「利用者はどこで迷っているか」「現場ではどんな言葉が飛び交っているか」という、現場マネージャーの観察眼によって作られます。利用者の行動をよく見ることが、業務効率化への第一歩です。
AIさくらさん（澁谷さくら）
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