東京都は、生成AIを全部局横断型の問い合わせ総合窓口としてどのように活用していくべきか

来年度、子どもや保護者が気軽に相談できるチャット相談事業において、「AIチャットボットの活用」や「相談相手のリコメンドでのAI活用」に加え「生成AIの導入検証」を予定している

ここについては「AIチャットボット」の導入がいろんな用途で並行して進みそうなので、ここは横串で取り組んだ方が望ましいかもしれない。例えば教育用途と医療用途で別々のシステムにしない方がお互いのラーニングがあって良さそうな気がします。

  • AIチャットボット導入から安定運用までの型化を進められると良い気がします。この分野は特有のベストプラクティスがありそう
      1. まずAIをやる前に人手で試しにやってみる
      • どんな質問がどれだけあるのか? 人手でやるとどれくらいの満足度なのかを測れる
      1. どの基盤モデルに何を食わせてどう運用するのか
      • RAG, deep research系の技術を使えそう
      • どのようなプロンプトで、何を情報ソースとして回答させるか
      • ユーザーごとの記憶を維持させるべきか
      1. ミスや不満足データをどのように収集するか
      1. ログからいかに学ぶか
      • 定期的にハルシネーション発生率や満足度調査すべき
      • 個人情報保護との観点でどのような利用規約を打ち出すべきか
      • ログから必要なデータの継ぎ足しや投入データの改善、プロンプト改善をどのように行うか
      1. 有人応答に切り替えられるようにする
      • ユーザーが満足していない時にはすぐに有人対応に切り替えることもできると良さそう

型を作ってさまざまな部局、出面で投下していきながら磨き込めると良さそう

  • こども・医療・教育などの政策DXの各分野で、AIを重点的に活用したいと考えるが、何をすべきか。
  • 下記ステップで考えていけると良さそう
    • 子ども、医療、教育などのどこに使い所があるか使いしろをリストアップ
      • 横軸に東京都の行政サービスの部局を並べておいて、全ての部局ごとにdeep researchで各国事例を縦に並べる → それぞれの必要経費(初期、運用コスト)とインパクト(影響)、リスクを推定して並べる
      • 検討優先順位として、既存サービスの予算規模ごとにソートしても良い(大きなコストがかかっているサービスには大きな効率化ポテンシャルが存在する)
    • 使いしろからインパクトとコストを試算して優先順位を判断
    • トップ10にはこういうのがあるよという試算を出せば良さそう

東京都における生成AIの活用は、まず行政手続きの簡素化を優先すべきだと考える。行政サービスの効率化が進めば、子育て支援や健康増進といった他の分野の施策もスムーズに展開できるからだ。ただし、AIの誤判定リスクやデジタルデバイドの問題をどのように克服するかが課題となる。特に、高齢者やデジタルに不慣れな層に対するフォローアップの仕組みが必要ではないか。さらに、子育て支援や健康増進においても、行政手続きの簡素化と並行して試験的な導入を進めることで、最適な活用方法を模索できるのではないか。手続きの簡素化を軸にしつつ、他の分野への展開をどのように進めるべきかが今後鍵となるであろう。

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仮説メモ:「東京都AI投資積立金」を積んでおいて急な投資チャンスに備え、期中であっても機動的に予算執行できるようにする

  • 資金運用の効率性が落ちる理由として「単年度主義」の問題がありそう
  • AIは状況が大きく変わるので「半年後に突如として投資チャンスが生まれる」ということもありうる(この時、最悪2年近く待たないといけない状況になる)
  • 単年度主義問題は近年発明された「基金」というスキームによってパッチを当てることができそう
    • ゆえに「行政AI投資積立金」を積んでおく基金を設立しておくと良さそう
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手続きのデジタル化、効率化を進めるのは事例もあることからいいと思うが、生成aiは技術の中でもかなり高度なものであるため、年齢層が上の人などデジタルに疎い人が困り、その人たちを助けるために結局職員の手間が増えるなどならないように、生成aiの使い方や手続きに関するマニュアルを事前に作っておく必要があると思われる。(教員にデジタル化やパソコンを使うことを促して、そのアピールのためにより手間が増えたなどの事例もあるため)

ファシリテーターのtamiと申します!この先の議論は以下のように進めてもらえると助かります!同様の内容は一番上の投稿にも載せているので、ご覧ください!

ここから話してほしいこと

  • 以下の「たたき台」の"東京都で実現できそうな施策トップ10"を見て、導入すべきだと思う施策と、すべきでない / 実現が難しいと思う施策を理由とともに教えてください
  • 施策を実現する上でハードルになりそうな点も教えてください!
  • できるだけ他の人の意見に対してもコメントしてみてください!議論が活発になればなるほど、このプラットフォームの価値が増します!

たたき台

1. 全部局横断型AI問い合わせ総合窓口

  • メリット: 各局のFAQを統合し、都民の利便性向上。都庁の問い合わせ業務を大幅削減。
  • デメリット: 導入初期は回答精度の向上が課題。各局のデータ統合・管理コストが発生。
  • 初期費用: 高
  • 運用費用: 中
  • インパクト: コールセンター業務削減(数十万件/年)、都民満足度向上。
  • リスク: データ統合に時間がかかる。更新が適切に行われないと回答精度が低下。
  • ロードマップ
    1. 現行のチャットボット総合案内を強化(年度前半)
    2. 未導入分野にもFAQボットを追加(年度後半)
    3. 2年目以降、利用データ分析を基に機能追加

2. 税金相談チャットボット

  • メリット: 納税者の利便性向上。納税期の問い合わせ負荷軽減。
  • デメリット: 誤回答による納税トラブルのリスク。納税情報のセキュリティ確保が必要。
  • 初期費用: 中
  • 運用費用: 中
  • インパクト: 問い合わせ削減(数万件/年)、都税事務所の負担軽減。
  • リスク: 税制改正への適応が必須。機密情報の扱いに注意。
  • ロードマップ
    1. FAQデータを活用したプロトタイプ構築(半年)
    2. 試行運用で回答精度を検証・チューニング(年度後半)
    3. 次年度より本格稼働

3. 多言語対応チャットボット

  • メリット: 外国人観光客・都民の利便性向上。観光・生活情報提供を強化。
  • デメリット: 多言語対応のチューニングが必要。翻訳精度によって誤案内の可能性。
  • 初期費用: 中
  • 運用費用: 中
  • インパクト: 外国人対応向上。観光業・行政窓口の負担軽減。
  • リスク: 誤訳の可能性。多言語データの更新が必要。
  • ロードマップ
    1. 英語版を試験導入(年度前半)
    2. 中国語・韓国語など順次対応拡大(年度後半)
    3. 2年目以降、音声対話や翻訳エンジンと連携強化

4. 水道局カスタマーサービス・チャットボット

  • メリット: 料金照会や申込手続きを自動化。水道局の窓口業務を削減。
  • デメリット: 誤回答が発生すると住民の混乱を招く。顧客情報の保護が必須。
  • 初期費用: 中
  • 運用費用: 中
  • インパクト: 月数万件の問い合わせ対応。利用者の自己解決率向上。
  • リスク: データ保護リスク。システム統合のコスト。
  • ロードマップ
    1. FAQチャットボット構築(半年)
    2. 料金システムとのデータ連携実施(年度後半)
    3. 2年目以降、音声対話AIやLINE連携を検討

5. 都営交通チャットボットの高度化

  • メリット: 交通案内のリアルタイム対応。SNS・アプリ連携で利便性向上。
  • デメリット: 公共交通機関のシステム統合が必須。運行情報の正確性が求められる。
  • 初期費用: 中
  • 運用費用: 低
  • インパクト: 乗客満足度向上。交通案内の問い合わせ削減。
  • リスク: システム障害時の対応。最新情報の自動更新が必要。
  • ロードマップ
    1. リアルタイム運行情報の通知機能追加(年度前半)
    2. 経路検索エンジンとの連携(年度後半)
    3. 2年目以降、マルチチャネル展開(LINE等)

6. 生活・公共施設に関する通報受付チャットボット

  • メリット: 市民の通報を自動整理し対応を迅速化。都のインフラ維持管理を効率化。
  • デメリット: 画像解析や位置情報との連携が必要。誤報による対応リソースの浪費の可能性。
  • 初期費用: 中
  • 運用費用: 低
  • インパクト: 市民からの通報増加(+50%)。都の対応速度向上。
  • リスク: 誤報対応のコスト増加。バックエンドの統合負担。
  • ロードマップ
    1. LINEアカウント開設、実証実験(半年)
    2. 効果検証後、通報カテゴリを拡大(年度後半)
    3. 2年目以降、区市町村との連携強化

7. 公式LINE等チャットボットによる情報発信・相談受付

  • メリット: 都民が手軽に行政情報を得られる。緊急時の情報発信ツールとして有効。
  • デメリット: プラットフォーム(LINE等)依存。24時間対応が必要。
  • 初期費用: 低
  • 運用費用: 低
  • インパクト: 都民との双方向コミュニケーション向上。防災・行政サービスの周知強化。
  • リスク: プライバシー問題。対応範囲の限定。
  • ロードマップ
    1. LINE公式アカウント開設、FAQボット運用(年度前半)
    2. 各局と連携し情報提供分野を拡大(年度後半)
    3. 2年目以降、専門オペレーターとの連携も検討

8. 対話型手続支援(チャットでの申請・予約)

  • メリット: 申請手続の簡略化。窓口・電話対応の削減。
  • デメリット: 正確な手続き案内が求められる。API連携の開発コストがかかる。
  • 初期費用: 高
  • 運用費用: 中
  • インパクト: 手続き未完了率の削減。行政業務の効率化。
  • リスク: 法制度変更時の適応コスト。セキュリティ対策が必要。
  • ロードマップ
    1. 都立施設の利用予約を試験導入(年度前半)
    2. 対象手続を拡大し、試行運用(年度後半)
    3. 2年目以降、マイナンバー連携等の強化

9. 医療・防災分野の専門チャットボット

  • メリット: 緊急時の対応力向上。健康・災害情報の提供強化。
  • デメリット: 専門家による情報監修が必要。誤案内が重大な影響を及ぼす可能性がある。
  • 初期費用: 高
  • 運用費用: 中
  • インパクト: 医療・防災情報の迅速提供。問い合わせ増加への対応強化。
  • リスク: 誤情報のリスク。情報更新の遅れが影響を与える可能性。
  • ロードマップ
    1. 医療・防災それぞれのチャットボット構築(年度前半)
    2. 試験運用・改善(年度後半)
    3. 2年目以降、音声対話・119番連携も検討

10. 庁内向けAIアシスタントの活用

  • メリット: 職員の業務効率向上。問い合わせ対応の工数削減。
  • デメリット: 内部情報の更新管理が必要。事務手続きの正確性が求められる。
  • 初期費用: 低
  • 運用費用: 低
  • インパクト: 庁内の業務効率向上。新任職員の負担軽減。
  • リスク: 内部データ管理の難しさ。対応範囲の限定。
  • ロードマップ
    1. 新人研修用のQ&Aボット試験運用(年度前半)
    2. 全職員向けに拡大(年度後半)
    3. 2年目以降、他の庁内業務にも適用

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推進

  • 都庁窓口業務系はAIをどんどん活用していくべき(施策1、8)。様々な事情で開庁時間内に役所にいくことができない人々の利便性が向上する。

気になる点

  • 3の多言語対応
    • 最終成果物のイメージがわかない。「多言語対応チャットボット」という一つのチャットボットを作るのか、それとも「チャットボットの多言語対応」という事業で他のチャットボットを多言語対応していくことなのか。
    • 都が直接多言語に対応したチャットボットを作るのではなく、都のチャットボットをユーザー側のAI翻訳サービスで翻訳することはできないか?
    • 窓口については、ポケトーク導入を検討しても良いのでは?
  • 5の都営交通
    • 現状でどの程度・どのような問い合わせがあるのかもっと知りたい(忘れ物届いてますか?なのか、運行情報なのか)。
    • ユーザーはある交通機関が都営か民営かは意識せずに使うはず。都が都営交通に特化したサービスを開発するよりも、民間の乗換案内サービスが正確な情報を取得しやすくなるよう、事業者からのヒアリング→情報公開方法の改善 で良いのではないか。

留意・検討すべき点

  • 今の時点でもチャットボットが導入されているサービスもある(都営交通、都税など)。まずそれらのチャットボットの活用状況を調査分析するべき。
  • 10庁内向けアシスタントについては、社内向けというくくりで広く考えれば民間に好事例がありそう。
  • チャットボットを最終的にどこに設置するのか(元のサイトなのか、LINEなのか、独自アプリなのか)
    ゆうちょ銀行では、通帳アプリ、認証アプリなどが複数のアプリに分かれていて使いづらい。
    ふるさと納税においても、各自治体のアプリのインストールが求められ面倒という話を聞く。内部では分かれることになっても、なるべくインターフェースは統一できると良いのでは。
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(3の多言語対応関係)
主税局のチャットボットについて、
通常であれば以下の内容が表示されるべきところ、

英語をデフォルト言語にしているブラウザでアクセスしたところ、以下のように、文字が正しく表示されなかった。

生成AIにこだわらず、第一段階としてまずは機械翻訳に耐えうるデータ提供を目指す方が良いのではないか。

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東京都は現在25局、63事業分野でそれぞれチャットボットを運用しているらしいですね。ほとんどChatGPT以前にローンチされたもの、かつインターフェースもバラバラなので、この辺は @westcoaster さん言う通り改善のしがいがありそうです。

Deep researchやagentも出てきた今では横串で一気通貫でやれるとコスト圧縮&ノウハウ共有&クオリティ向上ができるかもしれません

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導入すべき
・多言語対応チャットボット
理由:外国人観光客、や外国人生活者が増えてきて、観光客はコロナ前の過去最高水準である5000万人まで増えてきている中でここに情報を聞けば良いという安心感のあるサイトは必要だと思うから。実際、海外に行った際、詳しい情報が載っているサイトが現地言語で書かれているものしかなく困ったことも多かった。また、費用面や情報が間違いだった場合の損失も少なそうであるため、取り組みやすそう
・水道局カスタマーサービス・チャットボット
理由:月3万件の問い合わせへの対応が、メール電話含め一回平均6分かかると仮定すると
600万円程度月かかる計算になるところが、なくなり、職員の手間も軽減されるから。また、誤情報によるデメリットや導入時の課題もそれほど大きくないから

導入すべきでない
医療分野でに専門チャットボット
理由:防災は緊急性もあり、誤情報によるデメリットはそれほど大きくなさそうだが、医療に関しては誤案内が重大な危険を及ぼす可能性もあり、現状のネット検索だけでも十分だと考えられるから。また、誤案内をしないためには大量の情報のインプットと大量の専門家の監修が必要であり、コスト面で現実的ではなさそうだから

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都のホームページ上の情報を元にLLMが回答を行うシステムは、Quick Winとしてやれるし、AIを導入しているという状況を作れる&AIを使いたい人の手に届くという意味で初期的な取り組みとして良さそう。運用開始してみてからどうだった、という検証をして長期的な方針を検証出来るのも良い。
なお、全庁と書いてあるけど、都庁は一つなので表記を修正すべき。
医療や教育への適用に関しては、導入すべきという観点での議論は可能だが、とりあえずやれることを並べた感じになっているので問題意識をベースにそれを解決する形で行う or 全体のグランドデザインとしての提案として取り組み内容を検討するのどちらかをしないとただの無駄遣いと思われるリスクが高そう。

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現在までの議論をもとに、AIによる意見まとめが生成されました!
ぜひ見てみてくださいね。

特に「AIの導入によって発生した損害に対する責任は、誰が負うべきか?」という点について、特に多様な意見が出ているようです。

新たな論点

AIの導入によって発生した損害に対する責任は、誰が負うべきか?

1. AI運用主体責任派

このスタンスでは、AIを実際に運用している主体(企業、組織、個人など)が、AIの利用によって生じた損害に対して責任を負うべきだと考えます。AIの利用状況を最も把握しており、リスク管理の責任を負うべきという立場です。

メリット: 損害賠償責任を明確化することで、AI運用者は安全対策を徹底し、リスク管理を強化するインセンティブが生まれます。また、被害者救済が容易になります。
デメリット: AI運用者の負担が大きくなり、AI導入を躊躇させる可能性があります。また、AIの判断が複雑な場合、責任の所在を特定することが困難な場合があります。

2. AI開発者責任派

このスタンスでは、AIを開発した企業や開発者が、AIの欠陥や不具合によって生じた損害に対して責任を負うべきだと考えます。AIの設計・開発段階での安全対策の不備が損害の原因であるという立場です。

メリット: AI開発者は、より安全で信頼性の高いAIを開発するインセンティブが生まれます。また、AIの根本的な問題に起因する損害に対する責任追及が容易になります。
デメリット: AI開発者の負担が大きくなり、AI開発を抑制する可能性があります。また、AIの利用状況によって損害が発生する場合、開発者の責任を問うことが難しい場合があります。

3. 免責規定容認派

このスタンスでは、AIの導入によって生じる損害について、一定の条件下で責任を免除する規定を設けることを容認します。AI技術の発展を促進するため、過度な責任追及を避けるべきという立場です。

メリット: AI導入の促進、技術革新の加速、AI関連産業の発展などが期待できます。
デメリット: 被害者の救済が困難になる、AI運用者のリスク意識が低下する、倫理的な問題が生じる可能性があります。

上記以外にも、AIの損害に対する責任については、様々な意見があります。
例えば、AIの利用目的や分野によって責任の所在を変える、AIの判断に関与した人間の責任を問う、などが考えられます。また、損害保険制度の活用や、AI倫理に関する議論の深化も重要です。

リソースには限りがあるという前提で、上記3つのスタンスのどれかを優先するとしたら、どれが良いと思いますか?
それ以外の視点や意見も歓迎します。
あなたの意見を教えて下さい!

話がそれてしまいそうなので必要なら別建てということでいかがでしょう。

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推進賛成

  1. 庁内向けAIアシスタントの活用
    ・内部向けは勧めたらよいと思う。

  2. 全部局横断型AI問い合わせ総合窓口

  3. 税金相談チャットボット

  4. 対話型手続支援(チャットでの申請・予約)
    ・外部向けもコールセンター要員支援を経ることで精度はある程度担保できそう。

留意・検討すべき点
・LINE公式アカウントは東京アプリへのつなぎな感じなら。併用は不効率そう。
・誤案内などに敏感に反応する人もいるので、初めはは期待値を下げてみんなで育てよう的な雰囲気が作れるとよいと思うがアイデアはない。

主に1に対してですが、2やその他に対しても利用者目線での利便向上に繋がりそうな、個人情報をトリガーとしたオトク情報を教えてくれるAI窓口。

この記事のNotebookLMの運用
引用抜粋>就業規則や業務マニュアルなどのPDFをアップロードするだけで、社内RAGを構築。「大阪出張で使える経費は?」と聞いてみると、就業規則や業務マニュアルを理解し、距離や日数などを判断し、該当する内容を教えてくれる。

を読んでの思いつきなのですが、都内の条例や運用されてる補助金、市町村や23区毎の条例・補助金を網羅して、現在の自分が受けれる行政サービスを対応してくれるChatbot窓口があればと思います。24時間365日自動対応であればスキマ時間に気軽に聞くこともできる。

ex)30代で第一子が生まれた場合の補助金とか保険対応とか、今は品川区在住だけど港区ならもっと良いサービスになるとかの比較とか、将来の教育の比較とかライフプランの相談までAIが都や市区町村のサービスを無制限に回答してくれるイメージ

どこまでAIを信頼して個人情報を教えるかは個人判断かもですが、年収や家族構成や趣味嗜好までパーソナライズしたデータに対する享受可能なオトクな公共サービスを教えてくれる(Youtubeとかでよくある知らないと損する情報(自分独自の)をAIが教えてくれる感じ?)

現在、都や市区町村が設定している補助金が、どの程度利用されてるかの利用率はわかりませんし、利用率が上がれば予算の問題もあるかもですが、税負担やサービスの公平化と云う観点で見れば問題にならないかと思います。

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ファシリテーターのtamiと申します!
これまでの議論を踏まえ、AI問い合わせ総合窓口による業務効率化はやった方がいいとの意見が多く、そのための具体案も続々と出てきているかと思います。
そこで、ここからこのカテゴリでは以下のように議論を進めてほしいです!

これまでに話してきた他の論点は別のカテゴリに切り出しますので、少々お待ちください!

ここから話してほしいこと

  • 以下の全部局横断型AI問い合わせ総合窓口を実現するために導入すべきだと思う施策と、すべきでない / 実現が難しいと思う施策を理由とともに教えてください
  • 施策を実現する上でハードルになりそうな点も教えてください!
  • できるだけ他の人の意見に対してもコメントしてみてください!議論が活発になればなるほど、このプラットフォームの価値が増します!

アイデア

全部局横断型AI問い合わせ総合窓口

  • メリット: 各局のFAQを統合し、都民の利便性向上。都庁の問い合わせ業務を大幅削減。
  • デメリット: 導入初期は回答精度の向上が課題。各局のデータ統合・管理コストが発生。
  • 初期費用: 高
  • 運用費用: 中
  • インパクト: コールセンター業務削減、都民満足度向上。
  • リスク: データ統合に時間がかかる。更新が適切に行われないと回答精度が低下。
  • ロードマップ
    1. 現行のチャットボット総合案内を強化(年度前半)
    2. 未導入分野にもFAQボットを追加(年度後半)
    3. 2年目以降、利用データ分析を基に機能追加

総合窓口でできそうなこと

1. 多言語対応のチャットボット

  • メリット: 外国人の観光客・都民の利便性向上。観光・生活情報提供を強化。
  • デメリット: 多言語対応のチューニングが必要。翻訳精度によって誤案内の可能性。
  • 初期費用: 中
  • 運用費用: 中
  • インパクト: 外国人対応向上。観光業・行政窓口の負担軽減。
  • リスク: 誤訳の可能性。多言語データの更新が必要。
  • ロードマップ
    1. 英語版を試験導入(年度前半)
    2. 中国語・韓国語など順次対応拡大(年度後半)
    3. 2年目以降、音声対話や翻訳エンジンと連携強化

2. 対話型手続支援(チャットでの申請・予約)

  • メリット: 申請手続の簡略化。窓口・電話対応の削減。
  • デメリット: 正確な手続き案内が求められる。API連携の開発コストがかかる。
  • 初期費用: 高
  • 運用費用: 中
  • インパクト: 手続き未完了率の削減。行政業務の効率化。
  • リスク: 法制度変更時の適応コスト。セキュリティ対策が必要。
  • ロードマップ
    1. 都立施設の利用予約を試験導入(年度前半)
    2. 対象手続を拡大し、試行運用(年度後半)
    3. 2年目以降、マイナンバー連携等の強化

3. 庁内向けAIアシスタントの活用

  • メリット: 職員の業務効率向上。問い合わせ対応の工数削減。
  • デメリット: 内部情報の更新管理が必要。事務手続きの正確性が求められる。
  • 初期費用: 低
  • 運用費用: 低
  • インパクト: 庁内の業務効率向上。新任職員の負担軽減。
  • リスク: 内部データ管理の難しさ。対応範囲の限定。
  • ロードマップ
    1. 新人研修用のQ&Aボット試験運用(年度前半)
    2. 全職員向けに拡大(年度後半)
    3. 2年目以降、他の庁内業務にも適用
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総合窓口を設置するとすれば、Itokeさんのおっしゃるように、都のホームページ上の情報を元にLLMが回答を行うシステムをQuick Winとして導入するのが良い気がします!

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また、こちらのコメントでいただいた「都内の条例や運用されてる補助金、市町村や23区毎の条例・補助金を網羅して、現在の自分が受けれる行政サービスを対応してくれるChatbot窓口」も有用かつ実現可能そうに思います!

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なお、総合窓口以外のAIチャットボット利用案はこちらで議論していただければと思います!

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総合窓口として機能するためには、音声対応(マルチモーダル)、多言語対応が欠かせません。
また、問い合わせに回答するためのQA集を、各部署が作り維持更新し続ける(シナリオ型のチャットボット)のは、オペレーションとして現実的ではない(シナリオの更新を更新を行うj負担が大きすぎる)ので、生成AIが都庁ホームページの深い階層まで読み取って、回答を自動生成することができることが必須ではないでしょうか?
それができれば、都庁ホームページの掲載されている情報に関しては全て多言語で電話対応できると思います。
また、問い合わせをしてきた方(都民だったり法人だったり)の問い合わせ内容は録音し、内容を生成AIで把握し分析に生かします。問い合わせが多い分野は都民への広報が不足しているということだし、不満や要望は新しい施策の種になります。
電話番号やIPアドレスなどをキーに顧客管理すると、顧客特性がある程度把握いでき、対応品質が向上していくものと思います。
100%AIで対応しようとせずに、難しい場合は、人間のオペレータに交替するバックアップを取っておくことも重要です。
都民にしてみると、行政の施策が、区市町村事務なのか、都の事務なのか、国の事務なのか、理解していないと思いますので、都の管轄外の事柄にも、ホームページ検索ベースで回答できると良いと思います。そうすると行政総合相談に進化していきます。

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これまでの議論をもとに、以下の提案が作られました。

以降はこちらの提案について、下記トピックにて議論ができると良いかと思います。

こちらの論点はcloseします!ありがとうございました!

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