TOP>アバター接客さくらさん>

「電話件数は激減しなくても、導入は大成功」。奈良市役所がAI活用で見出した、数字には表れない“組織変革”の本質

自治体DXにおいて、多くの組織が「電話対応件数の〇〇%削減」といった定量的な成果を求めがちです。もちろんコスト削減は重要ですが、それだけに囚われるとDXの本質を見誤る可能性があります。奈良市役所の事例は、そのことを私たちに教えてくれます。同市では社内問い合わせや庁舎案内に「AIさくらさん」を導入していますが、担当者はインタビューで「電話での問い合わせが大きく減ったわけではない」と率直に語りました。しかし同時に、「それでも職員が自立して調べられる環境ができたことは大きな変化」と、導入効果を高く評価しています。本記事では、目先の数字以上に奈良市役所が重視した「職員の自走マインド」の醸成と、現場が描く「AIが業務改善を提案してくる未来」について解説します。

駅・商業施設・窓口など、AIアバターで離れたところから接客

接客サービス専用の接客システム。経費削減や業務負荷軽減に貢献。

...詳しく見る

目次

「聞けば済む」から「自分で調べる」へ。AIが変えた組織風土

奈良市役所が導入した「社内問い合わせAI」の最大の功績は、業務時間の短縮以上に、職員の「行動様式」を変えたことにあります。

数字に出にくい「心理的コスト」の解消

担当者が語るように、AI導入によって電話問い合わせがゼロになったわけではありません。
しかし、「誰かに聞く前に、まずAIで調べる」というプロセスが定着しました。
これは、若手職員にとっては「忙しい先輩に声をかける心理的負担」からの解放であり、ベテラン職員にとっては「作業を中断されるストレス」の軽減を意味します。
「職員自身が自立して調べられる環境」こそが、長期的に強い組織を作るための土壌となります。奈良市役所は、この定性的な変化をDXの重要な成果として捉えているのです。

「AIに使われる」のではなく「AIと育つ」。現場が描く未来図

インタビューの中で特に印象的なのが、AIに対するスタンスが「便利な検索ツール」を超え、「一緒に業務を改善するパートナー」へと向いている点です。

AIからの「逆提案」を待っている

これまでのチャットボットは、人間が質問し、AIが答えるという一方通行の関係でした。
しかし奈良市役所の担当者は、生成AIの進化を見据え、「AIが利用状況を分析して『この質問を登録した方がいいですよ』と人間にアドバイスする未来」を期待しています。
受け身の運用ではなく、AIからの提案を受けて人間が業務フローを見直す。
この「AIとの共創関係」こそが、次世代の自治体DXのあるべき姿と言えるでしょう。

「道案内」以上の価値を生むサイネージ

庁舎内に設置された「アバター接客(サイネージ)」もまた、進化の途上にあります。
当初の目的は「来庁者の迷子防止」でしたが、その効果は庁内に留まらず、他自治体からの視察を呼び込むほどの注目を集めています。

常にコンテンツを更新し続ける柔軟性

現場では、単なる地図案内にとどまらず、オンライン申請の案内など、時代に合わせてコンテンツを柔軟に更新していくことを計画しています。
「置いて終わり」ではなく、市民のニーズに合わせてAIの中身を育てていく。
この運用姿勢が、視察が絶えない理由の一つかもしれません。

まとめ

奈良市役所の事例は、「DXの成果は、削減時間だけでは測れない」ということを証明しています。

自律性:職員が他人に依存せず、自分で解決する習慣がついた。
将来性:AIからのフィードバックを業務改善に活かそうとしている。

目先の数字にとらわれず、組織の体質を根本から強くするためにAIを使う。
奈良市役所のこのアプローチは、これからDXを推進する全ての自治体にとって、重要な指針となるはずです。

アバター接客さくらさん
について詳しくはこちら

あなたにおすすめの記事

「電話件数は激減しなくても、導入は大成功」。奈良市役所がAI活用で見出した、数字には表れない“組織変革”の本質

さくらさん

AIさくらさん(澁谷さくら)

ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。

関連サービス

https://www.tifana.ai/products/personchat

アバター接客さくらさん

接客サービス専用の接客システム。経費削減や業務負荷軽減に貢献。

選ばれる理由を確認する

この記事を読んだ人は
こちらのサービスを見ています

サービスを詳しく知りたい方はこちら

あなたにおすすめの記事

おすすめ記事がありません

No items found.
LLM Optimization Info