2026年6月18日、PKSHA Technologyは京浜急行電鉄（京急電鉄）のコンタクトセンターにAI SaaS「PKSHA Speech Insight」を導入したと発表した。AI音声認識と自動要約機能により、属人化していた顧客応対記録を均一化し、業務効率と顧客体験の向上を目指す国内の取り組みである。
AI要約で応対記録を均一化、分析可能な資産へ
京急電鉄は、列車運行に関する問い合わせだけでなく、商業施設や株式関連など幅広い相談に対応している。そのため、オペレーターごとに応対記録の書き方や情報の粒度に差が生じやすく、蓄積データを横断的に分析することが難しい状況にあった。
今回導入された「PKSHA Speech Insight」は、顧客とオペレーターの会話をリアルタイムで文字起こしし、通話終了後にAIが内容を自動要約する仕組みである。特に中核となるのが「属性要約」機能であり、「問い合わせ内容」や「回答内容」など事前に設定した項目ごとに情報を整理する。
これにより、担当者の経験やスキルに左右されない統一的な応対記録の作成が可能になる。従来は通話後に行っていたACW（※）やCRMへの転記作業も効率化される見込みだ。オペレーターはメモ作業に追われることなく顧客との対話に集中でき、応対品質の向上にもつながると考えられる。
また、スーパーバイザーはモニタリング機能を通じて通話状況をリアルタイムで把握できる。注意が必要なキーワードを検知するアラート機能も備えており、問題発生時の迅速な支援を実現する仕組みとなっている。
※ACW：After Call Workの略。通話終了後に行う応対記録作成や顧客情報入力などの後処理業務を指す。コンタクトセンターの生産性を左右する重要な指標の一つである。
蓄積データ活用で“信頼を生む窓口”へ進化するか
今回の取り組みの本質は、単なる業務効率化にとどまらない点にある。京急電鉄は、AIによって標準化された応対データを蓄積し、顧客の声を継続的なサービス改善へ結び付ける基盤づくりを進める方針だ。
今後は、問い合わせ理由の自動分類やVOC分析（※）の高度化、FAQ環境の整備などを段階的に進める計画である。均質なデータが大量に蓄積されれば、顧客がどのような場面で困り、どの情報を求めているのかをより正確に把握できるようになる。結果として、問題解決までの時間短縮や顧客満足度向上につながる可能性が高い。
一方で、AIによる要約や分類は完璧ではない。問い合わせ内容の微妙なニュアンスや感情的な背景が十分に反映されないケースも考えられる。そのため、運用現場では人による確認や継続的なチューニングが引き続き重要となるだろう。また、個人情報の扱いにも注意が必要だ。
コンタクトセンターを単なる問い合わせ対応の場から、顧客理解を深める情報拠点へ変革しようとする動きは注目に値する。鉄道業界のみならず、多数の問い合わせを抱える企業にとっても、AIを活用した応対データの標準化は新たな競争力の源泉になると言えそうだ。
※VOC分析：Voice of Customerの略。顧客の意見や要望、苦情などを収集・分析し、商品開発やサービス改善に活用する手法。近年は生成AIとの組み合わせによる高度化が進んでいる。
