グラファーでは「生成AIを企業でどう使えばいいか分からない」「生成AIによる成果が出ない」といった課題に対し伴走型の支援や研修、プロダクト開発を通じて一気通貫で支援します。生成AI活用でお困りの方はお気軽にご相談ください。
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目次
- 1. 落とし物の特徴を抽出【画像データの活用】
- 現状の課題
- Graffer AI Studioでできること
- メリット
- 2.落とし物に関するテキストデータの構造化
- 現状の課題
- Graffer AI Studioでできること
- メリット
- 3. 口コミ・SNSの分析
- 現状の課題
- Graffer AI Studioでできること
- メリット
- 4. お問い合わせ内容の分析
- 現状の課題
- Graffer AI Studioでできること
- メリット
- 4. 新しい企画案の作成
- 現状の課題
- Graffer AI Studioでできること
- メリット
- 5. 文書の検索【ナレッジベース】
- 現状の課題
- Graffer AI Studioでできること
- メリット
- まとめ
1. 落とし物の特徴を抽出【画像データの活用】
落とし物の写真をもとに、テキストデータで特徴を抽出します。これまで1件1件手作業で入力していた品名や特徴を自動的に作成します。
現状の課題
毎日のように多くの落とし物が発見され、それぞれの品名や特徴を手作業で入力するには手間がかかります。
人力による対応が前提となってしまうため、ミスが発生しやすくなります。
Graffer AI Studioでできること
（※GPT-4oを使用）
落とし物の写真を解析し、その特徴をテキストデータとして自動的に抽出します。
メリット
落とし物の迅速な管理が可能となります。
より正確なデータが提供されるため、落とし物の持ち主が見つかる確率が高まります。
2.落とし物に関するテキストデータの構造化
上記の1で作成した落とし物の特徴を、CSVデータなどで出力します。テキストを構造化することによって、落とし物管理システムなどに簡単に取り込むことができるようになります。
現状の課題
落とし物のデータをシステムに取り込むプロセスは煩雑で、時間がかかります。
Graffer AI Studioでできること
（※Code Interpreterを使用）
落とし物の特徴をテキストデータとして抽出した後、そのデータをCSV形式などの構造化されたフォーマットで出力します。
それぞれの落とし物の情報（品名、特徴、色、サイズなど）が一元化され、落とし物管理システムに簡単に取り込むことが可能となります。
メリット
データの構造化によって、落とし物管理システムへのデータ入力が迅速かつ正確に行えます。
手作業の負担を減らし、業務効率を向上させることができます。
データを一元化することによって、落とし物の検索や管理が容易になり、迅速な対応が可能となります。
3. 口コミ・SNSの分析
SNSや口コミサイトでは、多くの情報が日々投稿されています。生成AIを活用することで、これらの膨大なデータを効率的に分析し、サービス向上につなげることができます。
現状の課題
SNSや口コミサイトに投稿される大量の顧客フィードバックを全て手作業で収集・分析するのは困難です。
Graffer AI Studioでできること
（※一括処理機能を使用）
SNSや口コミサイトから収集したデータを一括で処理し、顧客の声を分析します。
ポジティブ・ネガティブな意見の分類、頻出するキーワードの抽出、トレンドの特定などを行います。
メリット
大量のデータを短時間で分析できるため、リアルタイムに顧客の声を把握し、迅速な対応が実現できます。
ネガティブなフィードバックに対して具体的な改善策を検討することで、サービスの質を向上させることができます。
頻出するキーワードやトレンドを把握することで、マーケティング戦略や新サービスの開発に役立てることができます。
4. お問い合わせ内容の分析
日々、大量に発生するお問い合わせに対しては、一時的な対応のみならず長期的な対策を検討することも必要です。生成AIでお問い合わせ内容を分析することによって、スピーディに対策を検討することができます。
現状の課題
運行情報やサービスに関するお問い合わせが日々大量に寄せられます。これらの問い合わせを個別に分析して対応策を考えるには膨大な時間がかかります。
Graffer AI Studioでできること
（※一括処理機能を使用）
お問い合わせ内容を一括で解析し、共通する問題点やトレンドを抽出します。
お問い合わせを分類する。
メリット
大量の問い合わせを効率的に分析することで、共通する問題点や顧客のニーズを迅速に把握できます。
分析結果に基づいて、長期的な対策やサービス改善策を検討することができます。
顧客満足度を向上させるためのデータドリブンなアプローチが可能となり、サービスの質を向上させるきっかけになります。
4. 新しい企画案の作成
沿線やキャラクターと連携した地域の魅力発信を進めていくには、企画力が必要です。多様化するニーズの中、生成AIを活用することで企画力を高めることができます。
現状の課題
常に魅力的な提案を行うことが求められる中、アイデアを出し続けるには時間と労力がかかります。
地域の魅力を発信するための新しい企画案を常に求められていますが、多様化する顧客のニーズに対応するためには多くの時間がかかり、従来の手法では限界があります。
Graffer AI Studioでできること
（※GPT-4oを使用）
膨大なデータと過去の成功事例をもとに新しい企画案を作成することができます。
生成AIを活用して、沿線地域の特性やトレンドに基づいた新しい企画案を作成します。
メリット
AIが新たな視点を提供することで、これまで気づかなかった地域の魅力を発掘し、新しい価値を創造することができます。
効果的な企画を通じて地域活性化を促進し、鉄道利用者の増加や沿線地域の発展に寄与することができます。
5. 文書の検索【ナレッジベース】
お知らせなどの文章を出す際、過去の文章を簡単に検索して社内のナレッジを業務に活かしやすくなります。
現状の課題
運行情報やサービス変更など、さまざまなお知らせを定期的に発信していますが、過去の文書や通知を検索する際には多くの時間がかかり、必要な情報を迅速に見つけるのが難しいことがあります。
社内のナレッジを活用することで業務効率を向上させたいというニーズが高まっています。
Graffer AI Studioでできること
（※ナレッジベースを使用）
過去の文書や通知をナレッジベースとして一元管理し、高度な検索機能を提供します。
内容に基づいて類似文書を検索することができます。
メリット
過去の複数の文書や通知を簡単に検索できるため、情報収集の時間を大幅に短縮できます。
関連情報の見落としを防ぎ、抜け漏れのない情報が提供できます。
新任の担当者でも過去の事例や情報を簡単に参照でき、スムーズな業務遂行を支援します。
まとめ
今回ご紹介したさまざまなユースケースを通じて、生成AIの導入が鉄道業にもたらす効果を実感いただけたかと思います。
日々進化する技術によって、落とし物の画像認識や特徴抽出、新しい企画案の作成まで、幅広い業務に役立てられるようになっています。このような、AIの業務活用によって、効率化が進むだけでなく、従業員がより創造的な業務に集中できるための環境を整えることにもつながります。
しかし、業務において生成AIの効果を最大限に引き出すためには、適切な活用領域の選定や社内の人材育成が欠かせません。私たちグラファーが提供する「生成AI活用伴走支援サービス」や「生成AI研修・人材育成サービス」がこのような課題を解決し、社内のスキルアップを支援します。
この記事が、鉄道業の業務効率化や品質向上、さらなる成長を目指すきっかけになれば幸いです。生成AIは、今後の鉄道業界におけるビジネス変革の大きな分岐点となるでしょう。
文：東 真希 / 図：望月 麻由
