20言語対応の生成AIで観光案内が1日450件に、大阪の分散誘導の設計

大阪観光案内所という実際の窓口を検証の場に選んだことが、この取り組みの土台になっています。生成AIは事前の技術研究だけでは挙動を読み切れず、想定外の聞かれ方や曖昧な言い回しに触れて初めてクセが見えてきます。エンジニアチームによる技術研究と現場での実証実験を往復させた進め方は、仕様を机上で固めてから公開する順序とは逆で、AIの不確かさを設計へ織り込む時間を先に確保したものと言えます。

誤情報を出さないという難所を、AIの性能そのものではなく、参照させる情報の作り方で解いた点も見逃せません。膨大な観光情報をそのまま渡せば、一度に処理できる文字数の上限に突き当たり、回答の精度も落ちます。ここで効いたのが、旅行者の問いに対してどの情報が答えになるのかを判断できる観光業界側の知見であり、何を優先して引かせるかという選別に業務知識が投じられました。技術上の制約を、業務を知る側の判断で埋めた役割分担。

自然な言葉で、しかも20言語以上で受け答えする入口を置いた設計は、訪問先を散らすという目的とも噛み合っています。行き先を指定して探す従来型の検索では、旅行者はすでに知っている地名しか入力できません。条件や気分を言葉で伝えられる窓口であれば、700件を超える側から候補を差し出す余地が生まれます。