電話での問い合わせ対応が追いつかなく、Webでの自動対応を考えたのがきっかけです。導入を検討した2019年から、大手鉄道会社の実績があったのが決め手になりました。似た業界内で実績があると参考になりますね。

導入前は、フリーダイヤルがパンクする程、電話が鳴ることもありましたが、導入後は問い合わせがぐっと減りました。特に問い合わせが殺到した時期に、さくらさんにひと月5万件以上ものお問い合わせに対応してもらいました。

運賃の案内を分かりやすく改善したり、お客様に最適なお部屋をご紹介できるように取り組んでいきたいですね。人に出来ることと、さくらさんにしか出来ないことをうまく組み合わせて、より多くの人にフェリーに乗って旅をしてもらいたいと思います。

さいたまスーパーアリーナは開業から25年が経ちますが、落とし物管理は開業当時のまま紙ベースで行っていました。イベント開催時には多い時で、1日で200件以上の落とし物が届き、翌朝には問い合わせが殺到し、防災センターの電話が鳴り止まない状況でした。インターネットでサービスを調査している中で、AIさくらさんの存在を知りました。写真を分析して自動登録できる機能、落とし物の一覧をデータ管理できる仕組み、チャットベースでの問い合わせ対応が可能な点に魅力を感じ、直感的に「これだ！」と思いました。

他にも落とし物管理のツールはありましたが、電話対応の削減が可能な点が決め手となりました。また、SNSアプリを利用するサービスもありましたが、落とし主全員がそのSNSアプリを使っているわけではないため、誰でも使えるチャットベースの仕組みのほうが適していると考えました。また、AIが画像認識を行い、問い合わせ対応もできる点で、私たちの求めるサービスと最も合致していました。

現在、落とし物の返還率は約18%なので、向上させることを目標にしています。特に家や車の鍵など、日常生活で困ってしまうことの多い物品を確実に返却できる仕組みを整えたいと考えています。また、全国のアリーナでも、同じような課題を抱えている話もあるため、業界全体のDXを進められたらと考えています。

札幌市交通局は、札幌市地下鉄3線の運営を担っています。新型コロナウイルスの影響が緩和されたことで、外国人観光客が急増し、多言語対応の案内が求められる中、駅係員がインバウンド対応に追われてしまい、業務の効率化と品質向上が課題となっていました。JR八王子駅での実証実験からAIさくらさんを知り、案内精度の高さや利用者データの収集・分析が可能な点に注目しました。また、AIさくらさんの親しみやすいキャラクター性が、単なるロボットとは異なる魅力を持っていると評価しました。

駅係員を対象にしたアンケートでは、全体の約7割が「業務が楽になった」と回答しており、効果を実感しています。さくらさんの採用から1ヶ月半という短期間で、ここまで効果が出たことに驚きました。職場全体の士気も高まっており、新たな取り組みへの意欲喚起にもつながっています。課内からは「さくらさんが来てくれて、職場が明るくなった」という声もあり、チーム全体で新しい技術に挑戦するポジティブな雰囲気が生まれました。

現在は大型端末を1台使用していますが、今後はAPI連携を通じて、さくらさんの活用の幅をさらに広げていきたいです。また長期的には、他の駅への展開も視野に入れるとともに、地図での案内や災害時の情報発信など、利用者にとってより便利な機能を追加し、さくらさんのポテンシャルを最大限に活用していきたいと考えています。