JR東日本は、みどりの窓口における旅客対応業務をAIで支援する「みどりの窓口AI対応サービス（仮称）」の実証実験を、2026年7月に大宮駅と立川駅で開始する。本サービスは、係員がAIと連携しながら切符の販売や問い合わせ対応を行うもので、人手不足が深刻化する鉄道業界における業務効率化の切り札として注目されている。
大宮駅で報道公開、どのようなサービスか
実証実験の開始に先立ち、大宮駅に設置されたサービス機器が報道陣に公開された。公開された端末は、駅員が操作するためのタブレット端末と、対話型AIが搭載されたシステムで構成されている。係員が旅客から受けた質問や依頼を端末に入力すると、AIが最適な運賃やルート、乗車券の種別を瞬時に提案する仕組みだ。これまでのように複数のマニュアルを参照したり、複雑な運賃計算システムを操作したりする手間が大幅に削減される。
実証実験の概要とスケジュール
実証実験は、2026年7月中に大宮駅と立川駅の2駅で実施される。具体的な期間や運用時間帯については、JR東日本が今後改めて発表する見通しだ。両駅とも利用者数が多いターミナル駅であり、多種多様な旅客需要に対応できる環境でAIの有効性を検証する狙いがある。実験の結果は、サービスの本格導入の可否や、導入範囲の拡大判断に活用される。
みどりの窓口AI対応サービスとは
みどりの窓口AI対応サービスとは、JR東日本が開発を進める、駅窓口業務をAIで支援するシステムの仮称である。係員の持つタブレット端末上で動作し、運賃検索、経路案内、割引切符の提案、払い戻し手続きのガイドなどを含む多様な機能を備える。AIは対話形式で係員とやりとりし、複雑な条件の組み合わせにも対応できる点が特徴だ。これにより、経験の浅い係員でも熟練並みの対応が可能になると期待されている。
なぜ今、AI導入なのか：人手不足と業務高度化への処方箋
JR東日本がAIによる窓口業務の高度化に踏み切った背景には、鉄道業界が直面する深刻な人手不足がある。少子高齢化の進行に伴い、駅員の確保は年々難しくなっている。同時に、観光需要の回復やインバウンド旅客の増加により、窓口で求められる情報の量と複雑さは増大する一方だ。特にみどりの窓口では、「東京から大阪まで新幹線で行きたいが、途中で名古屋に寄りたい」「青春18きっぷと新幹線を組み合わせた最適なルートは」といった複合的な問い合わせが日常的に発生する。こうした業務をAIがバックアップすることで、係員一人ひとりの処理能力を高め、人手不足を補うという戦略である。
具体的な導入効果：業務効率と顧客満足度の向上
本サービスの導入により、窓口業務には具体的にどのような変化が生じるのか。まず、運賃やルートの検索時間が劇的に短縮される。AIは膨大な運賃データベースや時刻表情報を瞬時に解析し、最適な回答を提示するため、係員が端末を何度も操作する必要がなくなる。さらに、AIが提案した内容をそのまま旅客に説明できるため、説明の正確性が向上し、ミスや手戻りも減少する。その結果、1件あたりの対応時間が短縮され、窓口の回転率が向上。旅客の待ち時間短縮にもつながる。また、複雑な問い合わせにも自信を持って対応できるようになるため、係員のストレス軽減や教育コストの削減にも寄与することが期待されている。
システムの仕組み：対話型AIとデータベースの連携
本システムの核心は、係員とAIのシームレスな対話にある。係員が旅客から聞き取った内容を自然文でタブレットに入力すると、AIが意図を解釈し、必要な情報をデータベースから検索する。例えば「明日の午前中に東京駅から新大阪駅まで、のぞみの指定席で、できれば安い切符はありますか」と入力すれば、AIは対象となる列車を抽出し、同時に「のぞみ」と「ひかり」の運賃差や、「早割」などの割引切符の適用可否を自動的に判断する。検索結果はわかりやすい形式で画面に表示され、係員はその内容を旅客に提示するだけでよい。この「AIによる下処理」が、窓口業務のスピードと精度を飛躍的に高める。
他社・海外事例との比較：鉄道AI活用の国際的な潮流
鉄道業界におけるAI活用は、国内にとどまらず国際的にも進展している。欧州では、駅構内の案内ロボットや、多言語対応の自動券売機にAIを搭載する事例が増加している。東南アジアの新興鉄道では、運賃計算や車両管理のバックエンドにAIを導入する動きが活発だ。しかし、JR東日本の今回の取り組みは、「係員とAIの協働」に特化している点で独自性が高い。単なる自動化ではなく、人間の係員が持つ柔軟な対応力と、AIの情報処理能力を融合させるという発想は、日本の鉄道サービスが重視する「対面でのきめ細かい対応」を維持しながら、効率化を図る現実的な解と言える。
今後の展望：本格導入とサービス進化の可能性
今回の実証実験を皮切りに、JR東日本は本サービスの精度向上と機能拡充を進めるとみられる。将来的には、多言語対応の強化によるインバウンド旅客への応対や、障害時や遅延時の代替ルート提案といった高度な機能の追加も視野に入っている。また、実験データを蓄積・分析することで、旅客の行動傾向を把握し、駅サービスの全体最適化に活用する可能性もある。実証実験の結果が良好であれば、首都圏の主要駅への展開はもとより、地方路線の無人駅や簡易委託駅への応用も検討されるだろう。AIがみどりの窓口の「裏方」を支えることで、駅員の役割が単純な発券業務から、より付加価値の高い旅客サービスへとシフトしていく未来は、そう遠くないかもしれない。
