観光業・サービスDX / AIカスタマーサポート
観光業AIカスタマーサポート 導入事例
観光サービスでは、季節変動やキャンペーンにより問い合わせが集中しやすく、オペレーターの経験差によって回答品質にもばらつきが出やすくなります。FAQ、商品情報、予約条件を一元化し、問い合わせ対応と旅程提案を安定して支援する仕組みが求められていました。
導入方式
PoCから本格導入まで段階的に検証
対象業務
問い合わせ対応・FAQ検索・旅程レコメンド
提供範囲
要件設計、開発、連携、運用支援まで対応
導入は、業務課題の整理から段階的に進めます
業務課題、既存データ、連携システム、運用体制を整理し、小規模な検証を重ねながら、段階的に導入範囲を広げていきます。
01
業務課題ヒアリング
02
現状診断・効果シミュレーション
03
PoC / パイロット検証
04
本格導入・運用支援
導入背景
本事例は、旅行商品を企画・提供する観光サービス企業向けの導入事例です。旅行会社や販売代理店からは、旅行者の要望に応じて、空室状況、客室タイプ、航空券の空席状況、料金条件、キャンセル規定などに関する確認が日々寄せられていました。これらの情報は内部ナレッジベース、予約管理システム、在庫・料金システムに分散しており、回答までに担当者の確認作業が発生していました。
顧客プロフィール
旅行会社や販売代理店を通じて旅行者にサービスを提供する、B2B2C型の観光サービス事業者です。旅行会社や販売代理店からの問い合わせに対し、旅行商品を提供する総合サプライヤーが、内部FAQ、商品規定、契約条件、客室・航空券に関するシステム情報を参照し、正確で一貫した回答を行う業務を対象としています。
課題
旅行会社や販売代理店からの問い合わせ量が多く、オペレーターによるカスタマーサポート対応が追いつかず、ピーク時には対応漏れや遅延が発生しやすい懸念がありました。
商品情報や業務ナレッジが複数のシステムや文書に分散しており、オペレーターの対応品質にばらつきが生じる懸念がありました。
旅行者のニーズに応じた旅程やサービスをすばやく提案する仕組みが不足していました。
取り組み
専門ナレッジベースに基づくAIカスタマーサポートシステムを構築しました。
専門ナレッジベースの構築：ツアー情報、チケットルール、サービス規約、FAQなどを集約し、必要な情報を横断的に検索できる仕組みを構築しました。
AIチャットボットによるQ&A対応：自然言語処理に基づき顧客の意図を理解し、会話の流れを踏まえた回答と、回答根拠を確認できる仕組みを実現しました。
旅行者に合わせたレコメンド：旅行者の嗜好、予算、参加人数などに基づき、条件に合う観光商品やガイドプランを提案します。
複数チャネルとの連携：公式サイト、LINE、メール、モバイルアプリなど日本でよく利用されるチャネルに対応し、一貫したサービス体験を提供しました。
導入フロー
01
ヒアリング：問い合わせ対応の業務フローと既存ナレッジを整理し、よくある質問とレコメンド条件を明確化しました。
02
設計：ナレッジベース構造、対話フロー、レコメンドモデルを設計しました。
03
PoC／パイロット：選定した問い合わせチャネルで小規模検証を実施し、回答精度とレコメンド効果を最適化しました。
04
本格導入：複数チャネルへ展開し、既存の予約システムやCRMと連携しました。
05
運用・改善：ナレッジベースとレコメンドモデルを継続的に更新し、顧客満足度とコンバージョン率を継続的に把握しています。
導入効果
問い合わせ対応のスピードが向上し、夜間や休日でも基本応答が可能になりました。
オペレーターの負荷が軽減され、より付加価値の高い対応や、判断が必要な問い合わせに集中できるようになりました。
パーソナライズレコメンドの精度が向上し、問い合わせから予約・申込につながる可能性や、リピート利用の促進につながりました。
ナレッジ検索効率が向上し、新人オペレーターの立ち上がり支援にもつながりました。
今後の展開
レコメンドモデルを宿泊、交通、体験プログラムなど、より幅広い旅行商品へ拡張する予定です。
ナレッジベースと会員制度、LINE公式アカウントとの連携を深める予定です。
訪日旅行者からの問い合わせにも対応できるよう、多言語対応機能を拡張する予定です。