京急電鉄、AI SaaS「PKSHA Speech Insight」導入｜応対記録を均一化し顧客体験の向上へ

更新日 2026年06月23日

【この記事はこんな方におすすめです】

コンタクトセンターの応対記録を効率化したい方

VOC（顧客の声）をサービス改善に活かす仕組みづくりを検討している方

導入の背景｜応対記録の「ばらつき」がサービス改善の障壁に
「属性要約」で記録業務の属人化を解消
AI最強ナビ編集部コメント

PKSHA Technologyは6月18日、京浜急行電鉄（以下：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ました。

AI音声認識による書き起こしと自動要約に加え、通話内容を項目ごとに整理する「属性要約」機能を活用し、オペレーターによってばらつきが出やすい応対記録の均一化を図ります。

入力業務を効率化して通話・事務時間を短縮し、オペレーターの負担軽減と「電話のつながりやすさ」向上の両立を目指すとしています。

導入の背景｜応対記録の「ばらつき」がサービス改善の障壁に

京急電鉄のコンタクトセンターは、列車運行、商業施設、株式関連など問い合わせ領域が幅広く、話題ごとに統一した記載ルールを整備・維持することが難しい状況だったとしています。
その結果、蓄積した応対データを横断的に分析し、サービス改善に生かしにくいことが課題になっていました。

同社は、問い合わせ対応で重要なのは「答え」そのものよりも「問題が解決される体験」であり、情報やナレッジがあっても適切な文脈・タイミングで届かなければ解決に至らないという考えのもと、PKSHA Speech Insightによる応対記録の自動・均一化を起点に、顧客の声を確実に蓄積・分析してサービスへ反映する仕組みづくりを目指すとしています。

「属性要約」で記録業務の属人化を解消

PKSHA Speech Insightは、顧客とオペレーターの会話をリアルタイムで書き起こし、通話終了後にAIが自動で要約する仕組みです。

中核機能の「属性要約」では、通話内容から「問い合わせ内容」「回答内容」などの管理項目ごとに情報を自動抽出・整理します。
オペレーターの経験やスキルに依存せず、均一な粒度・構造で応対記録を生成できるため、記録品質の平準化とACWの削減、CRM（顧客管理システム）への転記作業の効率化につながるとしています。

また、メモ作業の負担を減らすことで、オペレーターが顧客との対話に集中しやすくなり、応対品質の向上も期待できるとしています。

AI最強ナビ編集部コメント

京急電鉄の事例で印象に残ったのは、問い合わせ領域が広いほど、応対履歴が残っていても記録の書き方や粒度がそろわず横断的な分析が難しくなり、その結果、サービス改善に活かしづらくなる、という点です。

ここでヒントになりそうなのが、書き起こしや要約そのものよりも先に、通話内容を「問い合わせ内容」「回答内容」などの管理項目ごとに整理して、記録の“型”をそろえる発想です。まず“同じものさしで比較できる状態”を作ることで、蓄積データをVOC分析やFAQ整備に回しやすくなりそうだと感じました。

さらに、型が決まっていると引き継ぎや教育のしやすさにも波及し、記録業務の属人化を抑えるうえでも効いてきそうです。

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京急電鉄、コンタクトセンターに「PKSHA Speech Insight」を導入。応対記録の均一化を実現

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