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導入事例: MonoChatで自治体の市民とのコミュニケーションプロセスが70%加速

AIによる苦情管理、部署への自動割り当て、タスクのパフォーマンス追跡​

目標​

自治体における市民とのコミュニケーションは、通常、量が多く、構造化されておらず、手作業に大きく依存していました。この自治体の目標は次のとおりです。

  • 市民からのリクエストを素早く正確に分類する
  • ルール違反、インフラの問題、自治体サービスへの苦情などのトピックを自動で分類する
  • AIで部署向けのタスクを自動で作成する
  • 部署の責任者が、パフォーマンスをリアルタイムで監視できるようにする
  • コールセンターの負荷を軽減する、迅速で利用しやすいWhatsAppの連絡窓口を作る
  • 毎日大量に届くリクエストの流れを管理する
  • 市民の満足度を高め、プロセスの透明性を向上する

ソリューション​

1. AIによる市民の苦情の分析（自然言語理解）​

市民がWhatsAppで自由記述のメッセージを送信すると、MonoChat AIは次のことを行います。

  • 苦情の内容を自動で分析する
  • 分類する（廃棄物、騒音、交通、検査、インフラ、公園、社会福祉など）
  • 優先度を判断する（緊急 / 通常）
  • ルール違反などのトピックでは、証拠の自動収集を開始する
  • 関連する部署のタスクを作成する

苦情は、手作業なしで数分以内に処理されます。

2. AI → 部署へのタスクの自動割り当て​

苦情を分析した後、AIは次のことを行います。

正しい部署（清掃、検査、交通、公園、社会サービス、公共事業など）を判断します
次の内容を含むタスクを自動で作成します

  • 苦情の内容
  • 市民の所在地（地図のリンク付き）
  • 画像（提供された場合）
  • 優先度
  • SLAの期限

部署は、手作業でのタスク入力を待たずに、すぐに対応を始められます。

3. 自治体の管理職向けパフォーマンスダッシュボード​

MonoChatのレポートモジュールにより、管理職は次の内容を追跡できます。

  • 部署ごとのタスクの解決時間
  • 日次・週次・月次の苦情の件数
  • AIの分類の正確性
  • SLAの遵守状況
  • 遅延しているタスク
  • 最も報告の多い地区とカテゴリ
  • 市民の満足度の指標

これらすべてを一つの画面で確認でき、自治体に真の「都市運営エンジン」をもたらします。

4. WhatsAppによる市民向けの透明なプロセス​

苦情を送信した後、市民には自動で次の内容が届きます。

  • 苦情の受付の確認
  • 担当部署の情報
  • 解決までの目安の時間
  • 解決の各段階の進捗
  • 最終的な解決のメッセージ

これにより、完全に透明で、信頼を築くコミュニケーションの流れが生まれます。

5. 時間外対応のAIコールセンター​

件数のピークは営業時間外に訪れることが多いため、AIは次のことを行います。

  • 苦情を収集する
  • 分類する
  • タスクを作成する
  • 部署向けに、翌朝すぐに使える作業計画を作成する

これにより、夜間や週末でも苦情を見逃すことがありません。

6. 自動化でコールセンターの業務量を60%削減​

自動化により、次の内容の手作業がなくなりました。

  • 情報提供のメッセージ
  • よくある質問
  • 状況の更新
  • サービスに関する問い合わせ
  • 予約のリクエスト
  • 緊急時の振り分け

コールセンターは、重要なケースだけに集中できます。

成果​

  • タスクの解決スピード: +70%
  • コールセンターの業務量: –60%
  • AIの分類の正確性: 88%
  • 時間外のリクエストの見逃し: 0%
  • 市民の満足度の向上: +32%
  • 地区レベルの苦情ヒートマップを作成

結論と主な学び​

MonoChatは、この自治体の市民とのコミュニケーションの仕組みを全面的に刷新しました。

  • AIがすべての苦情を自動で分類した
  • 部署は、数秒でタスクを受け取った
  • パフォーマンスの測定が、真にデータに基づくものになった
  • 市民の満足度が大きく向上した
  • 業務量が劇的に減少した
  • 時間外のリクエストを100%受け付けられた

結論: この自治体は、より速く、より透明で、よりインテリジェントな都市運営を実現しています。