東京メトロ、生成AIで問い合わせ対応 「100％の性能でなくても実用化」を決断できたワケ
待ち時間を解消しCXを高める 「コールセンターに電話をかけて、長時間待たされた経験がある人はきっと多いはず。生成AIを活用すれば、問い合わせへの返答までのタイムラグが短くなり、顧客体験価値（CX）が上がる。オペレーターにとってもやりがいを感じられるのではと考えた」 東京メトロのCX・マーケティング部長の川上幸一さんは、問い合わせへの生成AI活用の経緯をこう話す。 同社には年間、約25万件の問い合わせが寄せられる。このうち、15万件が電話、10万件がメール経由。オペレーターへの負担が大きい電話やメールでの問い合わせを減らすため、Webサイト上でチャットボットサービスも提供していたが、チャットボットを通じての問い合わせは、年間わずか1万2000件にとどまっていた。 「微妙につぼを外すマッサージ師のように、聞きたいこととは違うFAQを返してくる、あまりいけていないチャットボットでした」（川上さん
1人で開発したら数ヶ月かかるマッチングサービスを、ローコード・ノーコードで3日で作った(Airtable/Notion/Zapier/Sendgrid/Firebase) - Qiita
1人で開発したら数ヶ月かかるマッチングサービスを、ローコード・ノーコードで3日で作った(Airtable/Notion/Zapier/Sendgrid/Firebase)zapierAirtablelow-codeNotionnocode Airtable,Zapier,Notion,Sendgrid,Firebaseを使って仮説検証用のプロダクトを3日で1人で作りました❗️ その中身と作り方を共有します。 ISSUEへ移動しました 実際に作ったプロダクトの情報も発信しています。 購読お願いします。 今すぐプロダクトを動かしたかった 考えてるアイデアがあり、そのアイデアをプロダクトを作って検証しようと思っていました。 ですが、すでにお客さんが集まっているのでこれからプロダクトを作り始めていると、 確実に待機時間が発生してしまう状況でしたので、ノーコードとちょこっとコーディングをしてプロダク
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