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

現場が抱えていたのは、増え続ける訪日外国人にどう言語を合わせるかという問題でした。それと並んで、サイトには700を超える観光スポットが載っているにもかかわらず、人の流れは一部の有名な場所に集中し、オーバーツーリズムが起きているという状況もありました。

この二つは別々の悩みに見えますが、編集部の見立てでは根がつながっています。掲載数がいくら多くても、旅行者が実際にたどり着けるのは、あらかじめ名前を知っていて、検索しやすく、自分の言語で情報が得られるごく一部にすぎません。つまり困りごとの本質は情報が足りないことではなく、700件という在庫が旅行者の側から引き出せない形で置かれていたことではないでしょうか。人が偏るのは好みの問題である前に、案内の入口が狭かった結果とも読めます。

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。

従来のチャットボットは1日あたりの利用が100件に満たない状態でしたが、新しいシステムの搭載開始からの3日間で1日450件まで利用が伸びました。無人のまま24時間365日、旅行者それぞれの言語に合わせた対応ができる体制にもなっています。取り組み自体も複数のメディアで紹介され、他の観光局からの問い合わせが寄せられています。利用数の伸びは、これまで問い合わせにまで至らなかった層が案内を使い始めたことの表れと考えられます。