「旅行×AI領域」には可能性しかない── 新たに発足したMLチームが目指すもの

この記事に登場する人

宮田大督（みやただいすけ／@miyatti）

NTTコミュニケーションズのような大きな企業からメルカリや楽天のようなメガベンチャー、またエクサウィザーズのようなAIもしくはGaudiyのようなWeb3スタートアップと幅広く業界を経験。UXリサーチ、デザインなどを軸足に、現在は令和トラベルにてMLチームのリーダーとして奮闘中。

松井一歩（まついいっぽ／@ippo_012）

クックパッドに新卒入社。その後、ブロックチェーン企業Gincoの創業期にiOSエンジニアとして参画し、開発部マネージャーや新規事業のフロントエンドリードエンジニアを務める。令和トラベルの創業メンバーとして加わり、NEWT iOSの立ち上げとNEWT Webのグロースを担当。2024年4月よりMLチームに所属。

麻柄翔太郎（まがらしょうたろう／@magarashotar）

新卒で株式会社リクルートに入社。エンジニアとして新規事業の開発から大規模業務システムの開発まで幅広く担当し、その後SaaSプロダクトの新規立ち上げからグロースまで開発責任者として開発組織を牽引。2021年10月より令和トラベルにジョインし、EM兼PdMとしてエンジニア組織づくりや社内の業務自動化基盤の開発に尽力し、2023年4月執行役員に就任。

令和トラベルが新たにMLチームを立ち上げた想い

麻柄：はじめに、お二人の自己紹介をお願いします。

宮田：MLチームでリーダーを務めている宮田と申します。令和トラベルにジョインしたのは、2023年12月です。最初の4カ月はPMとして、海外旅行予約アプリ『NEWT（ニュート）』のグロースを担当していました。その後、2024年4月にMLチームが発足し、現在はさまざまな方面から旅行におけるAI活用の可能性を模索しています。

松井：MLチームでエンジニアをしている松井です。自分は1人目のエンジニアとして創業期の令和トラベルにジョインしました。NEWTのiOSアプリの立ち上げからフロントエンドの開発をメインに担当していましたが、4月からMLチームに異動しました。

麻柄：ありがとうございます。早速、色々と聞いていければと思っています。今回、資金調達のプレスリリースでも「旅行×AI領域」への技術投資に大きくコミットしていくと発表しました。MLチームは2024年4月に発足しましたが、まずはその経緯について教えてください。

宮田：自分が令和トラベルに入社する前から、ippoさんが中心となってGPTを業務活用し、ナレッジ価値を競い合う「NEWT GPTコンテスト」など、生成系AIを活用してあらゆる可能性を模索するR&D活動は行われていました。

＜「NEWT GPTコンテスト」についての参考記事＞

▼【イベントレポート】Bet on Future Day vol.5

【イベントレポート】Bet on Future Day vol.5 | 令和トラベル Engineering Blog

https://engineering.reiwatravel.co.jp/blog/bet-on-future-day-2023-05

【イベントレポート】Bet on Future Day vol.5 | 令和トラベル Engineering Blog

松井：「NEWT GPTコンテスト」に関しては、社内全体がGPTを業務で活用できるようになったらいいなという思いから開催していました。また、その他のR&D活動に関しては「あたらしい旅行を、デザインする。」というミッションを実現するために、通常の開発ロードマップにはない新しい機能の開発などに時間を使っていました。

宮田：そうした背景があった中で、今期のキックオフで「NEWTをもう一段上のフェーズに持っていく、そのために成長のアクセルを踏んでいく」ということが代表の篠塚から伝えられ、“ Day1 ” という今期のテーマが掲げられました。

テクノロジーを活用して、新たな競合優位性をつくっていくという全体方針の中で、本格的に生成系AIの活用に取り組むことになり、MLチームが立ち上がりました。

旅行ドメインに ”前例のないイノベーションを起こしていく”

麻柄：「旅行×AI領域」の相性の良さについては、社内でも多くの人が可能性を感じていましたよね。カスタマーの観点では、自分にぴったりの旅行がプランなかなか見つからなかったり、予約手続きも煩雑で難しいので、多くの人が旅行代理店に足を運ぶ。

さらには、旅行代理店の業務も複雑でいまだにアナログな部分が多く残っているため、旅行ドメインにおける生成系AIの活用はハマりどころが多そうだと思っていました。

宮田：おっしゃる通り、旅行業界はAIとの相性がすごく良いです。AIの活用においては大きく2つの方向性があるなと思っています。1つはtoB（法人）の領域でのDX、いわゆる業務効率化の王道分野です。もう1つは、toC（個人）でそこまで精度が求められないエンタメコンテンツの領域です。

旅行業界の業務面はまだまだ人力に頼らざるを得ず、デジタル化できていない部分が多く残っています。令和トラベルではすでに、旅行業務のDX化にメスを入れて、効率化をガシガシ進めていますが、ここにMLの活用の可能性があると思っています。なおかつ、ここの改善は単純な生産性改善にとどまらず、コスト削減に直結し、ビジネスインパクトとしてダイレクトに跳ね返ってきます。そういった点からも非常にやりがいのある領域です。

そしてtoCにおいても、旅行というのはミスが許されないにもかかわらず、大きな額のお金が関わる煩雑な予約手続きがいくつもあります。検索や予約体験など、NEWTで提供しているすべての体験をMLや生成AIでアップデートし、旅行体験を今まで以上にスマートにしていくこともできると思っています。

麻柄：自分自身、旅行業界の既存業務の自動化については、デジタル基盤トラベルマネジメントシステムのPMとして取り組んできた部分でもあります。ただ、システム開発だけでは対応できない部分も多々ありました。

宮田：社会全体で生成系AI活用の流れが来つつ、生成系AI自体の技術クオリティも上がってきていました。グロースももちろん大事ですが、それと同じくらい大きなビジネスインパクトを生み出すためのイノベーションも追求していく必要があります。

「令和時代を代表する、デジタルトラベルエージェンシーを創る。」というビジョンの実現に向けて、前例のないイノベーションを起こしていくには、MLの活用が欠かせないということで、「今が本格的にMLの活用に取り組むタイミング」という話になりましたね。

「何をやっていいか分からない」模索し続けた半年間

「Dify」活用による勝ち筋

麻柄：いま、MLチーム立ち上げから約半年経ったと思いますが、これまでを振り返ってみていかがですか？

宮田：正直言うと、最初は「何をやっていいか分からない」ところから始まったんです（笑）。メンバーも自分とippoさんしかいないですし、戦略も何もありません。最初は何に取り組んだらビジネス的なインパクトの創出につながるのか、お客さまの満足度向上につながるのか、そこをとにかく模索することから始めていきました。

PMとエンジニアと立場は切り分けず、1人1人がいろんな取り組みをして模索する中で、何か良さそうな戦略を見つけていくという形で進めていきました。特徴的だったのは、「これが良いのではないか」「これはダメなんじゃないか」といった机上の空論をもとにせず、とにかく自分たちの手を動かしたことです。

自分は一部コーディングを手伝ってもらった部分はありますが、基本はノーコードツールを使って小さくてもいいから形にして、クイックウィンすることを目指しました。

松井：カスタマー向けの機能提供に関してはまだ実現できていませんが、まずは業務効率化の改善や自動化の部分で、社内の裏側の基幹システムに生成系AIを組み込んで改善を図るなど、取り組みやすいところから着手していきました。

宮田：ippoさんはMLチームが立ち上がる前から、ツアー企画など現場のメンバーをサポートするツールの開発を検討していたので、まずは社内DXの側面から入ってもらいました。一方で、自分はNEWT PMと連携しながら「生成系AIを活用するなら、まずはこの辺からやってみたらどうですか」と依頼されたものから着手していきました。

それが、生成系AIを活用してスピーディーに良質なマガジン記事を制作していくというものでした。これも何か戦略があったわけではなく、「やってみたらいいかも」ということで軽く始めてみたんです。

麻柄：たくさんのことにトライし、中には上手くいかず途中で見切りをつけたものもあると思います。その中で想像以上の成果があげられた取り組みはなんでしょうか？

宮田：生成系AIを活用してスピーディーに良質なマガジン記事を制作するプロジェクトはきちんと成果をあげられたと思っています。依頼をもらったときは全員が半信半疑で。「人間が書くようなコンテンツを生成系AIが制作できるのか」「本当にお客さまに良いと思ってもらえるのか」など怪しみながら始めたのですが、結果は杞憂でした。

最初はChatGPTを使ってコンテンツ制作を試していたのですが、記事のような長い文章をつくるのには向いていないことがわかって。そうした中、ノーコードAIアプリ作成ツール「Dify」に出会い、まずはワークフローを組んでみました。その後にコンテンツ制作のステップを細かく分けていき、各ステップで生成系AIを活用していくと良質な内容のコンテンツをスピーディーに制作できることがわかったんです。

工夫すれば生成系AIでも良いコンテンツがつくれるという学びがありましたし、何よりお客さまにコンテンツを楽しんでもらったり、参考にしてもらったりしているという成果も生まれています。コンテンツもGoogleに評価され検索結果の上位に表示されているので、流入増加にも貢献できています。

麻柄：自分も最初は生成系AIがお客さまにとって良いコンテンツをつくれるとは思わなかったですし、SEOを邪悪にハックするだけの劣悪な記事を量産することになるんじゃないかと半信半疑でドキドキしながら行く末を見守っていました。

ただ、実際に出来上がった記事のクオリティを見て衝撃を受けましたね。ちなみにippoさんはどう見ていたんですか？

松井：まずワークフローを組んで、コンテンツ制作のステップごとに生成系AIを活用していくのは新たな発見と言いますか、良いやり方だなと思いました。

ほかにも記事に使用する画像の検索、選定する作業に時間がかかっているという課題が生まれていたので、自分は生成AIを活用して記事の内容に適した画像を推薦するシステムをつくりました。コンテンツ製作のワークフローを分解していたからこそ、業務改善につなげられたのかなと思います。

MLを活用し、業務改善におけるインパクトを生み出せるか

宮田：最初から狙っていたわけじゃないのですが、結果的に自分とippoさんの良いコラボレーションになったと思っています。コンテンツを制作するという流れの中で、テキスト作成の部分はワークフローで作るのが良いですが、画像選定はまた別の作業。画像選定のツール側をippoさんがつくることで、最強のコンテンツ生成ワークフローができました。

麻柄：すごく良い話ですよね。ippoさんは業務改善の部分においても、さまざまなことに取り組んできたと思いますが、そちらはいかがですか？

松井：業務改善については、社内にトラベルコンシェルジュのチームがあり、そのチームのメンバーにヒアリングした上で課題を見つけ、その課題に対して機能を実装する流れで進めていました。

実際に進めていく中で、生成系AIを活用して自動化できるものもあれば、意外と生成系AIを使わずに自動化できるものもあり、そこは大きな発見でした。

宮田：MLチームは、ML/LLMをどう使うかを念頭にあらゆる機会を模索していますが、必ずしもML/LLMを使わなければいけないとは思っていません。そこにこだわらず、いかに業務改善でインパクトを出せるか。ippoさんのように、結果的にML/LLMを使わずに機能を実装するケースも出てきます。これもひとつの良い成果だったと思います。

ドメインエキスパートとの協業に必要なことは「業務理解」

麻柄：これまでの取り組みの中で得られた学びも聞きたいと思います。ML/LLMを活用して、今後サービスをつくっていく、業務改善していくにあたって、これまでの取り組みから得られた学びとして何がありますか？

宮田：社内領域とカスタマー領域で分けてお伝えすると、社内領域は最悪何か間違いがあっても人力でサポートできる部分があるので、積極的にトライしていきたいです。大胆に恐れず業務改善にMLを入れ込んでいくことで、成果も出始めています。ここからクオリティを上げていかないとですし、もっと活用機会を増やしていかないといけないと思っていますが、ひとつの方向性は見えてきました。

カスタマー領域については、一番分かりやすい活用事例は旅行相談をAIにやってもらうというものです。ただ、ここは非常に難易度が高く、AIがお客さまに嘘を教えてしまう可能性もあります。きちんとしたものを提供するには技術力を上げるなどの準備が必要です。

現段階としては、いきなりお客さまとAIを直接向き合わせるのではなく、まずはAIがつくったコンテンツを一度人間が内容を吟味し、それをお客さまに提供することで楽しんでもらったり、参考にしてもらったりする。まず一度AIに考えさせて、それを人間が吟味した上でお客さま向けに提供していくのがコストパフォーマンス的にも一番バランスが良いという学びが得られたので、ここも継続的に取り組んでいきたいと思っています。

麻柄：この半年間でML活用の方針が見えたことが素晴らしい成果ですし、良い取り組みがたくさんできて学びが得られたことで、チームとしての知見も溜まりましたよね。

松井：自分はまず第一に業務理解が大切だなと思いました。令和トラベルはドメインエキスパートがたくさんいる会社なので、そういったメンバーが日々の業務でどんなことを考えて、どういうワークフローで仕事を進めているのかをちゃんと理解した上で、どこに課題があり、どこに生成系AIが活用できそうか考えることが非常に重要です。

その次に大切なのが、どういうインターフェイスで生成系AIを提供するかです。日常の業務になめらかに組み込める形で提供することで、社内のメンバーにいかに使ってもらえるようにするかはすごく大切な観点になります。自分はフロントエンドエンジニアなので、見た目やインターフェースはすごく重要視していて、なめらかな形で日々の業務に生成系AIを組み込むことが業務改善においては大事だと感じました。

宮田：開発したシステムやツールを実際に使うのは社内のメンバーです。ただ、いきなり「これを使ってください」と言ってもなかなか使ってもらえません。あるとき、篠塚さんから「コンセプトやアイコン、名前などを決める際、自分の子どもと接するような気持ちで愛情を込めてやってますか？それくらい愛情を込めないと使ってもらえないですよ」と言われたことがあって。それはすごく学びになりましたね。

性能が良いものをつくっていくのはもちろん大事ですが、それと同じくらいインターフェースや使いやすさ、触りたくなるようなコンセプト、ネーミング、UXも含めてこだわらないと使ってもらえないという学びがありました。

「旅行 × AI領域」の今後の可能性

領域のプロフェッショナル x 大胆なAI技術活用のコラボレーション

麻柄：今日の話は示唆に富んだもので、非常に面白いですね。これまでについて聞いてきたので、これからについても聞かせてください。MLチームは成果に結びつく課題にフォーカスし、価値あるものを生み出すことを重視していると思いますが、今後どのようなポイントで価値を創出していきたいと考えていますか？

宮田：引き続き、生成系AIを活用して少しでもお客様の役に立つコンテンツ作りや、社内DXに取り組んでいきたいと思っています。

その上で、これまでは自分とippoさんの2人が中心になって進めていましたが、今後はトラベルコンシェルジュチームの方や記事製作チームの方が生成系AIを日常業務のツールとして使っていけるようにしたいです。

これは決して「あとは任せた」ということではなくて。この半年間、色々やる中で得た学びとして、その領域のプロフェッショナルな方々に直接ツールを使ってもらったり、プロンプトをいじってもらったりすることがクオリティを上げる一番の方法です。

ナレッジを持った人が回答結果を見て、すぐに修正できるようになれば良いサイクルを回していけるはず。そのために、Dify講座やハッカソンなどを通じて継続的にサポートしていこうと思います。

AIの民主化と新時代の「AI 旅行相談サービス」へのチャレンジ

宮田：もうひとつは、カスタマー向けに生成AIをもっと直接活用してもらうサービスの開発に取り組みたいです。今までの取り組みは、一度生成AIが生み出したコンテンツを、人間が一度チェックしてからお客様に提供するという形のものでした。なぜなら、お客様に生成AIが情報を提供するというところは、間違った情報を出すことは許されないからです。

なので、とても難易度が高い。上手く工夫しないとお客さまに損失を与えてしまう可能性があります。しかし、人間が間に入れば入るほど、もちろん生成AIとしての利便性は下がってしまう。ここをのりこえたい。志は大きくもちつつ、一歩一歩確実にいろんな人たちを巻き込みながら、まずは技術力を圧倒的に高めていきたいです。

今まではCoTなどのプロンプトエンジニアリングやワークフロー設計を工夫するというところに注力していましたが、今後はモデル自体の開発領域、ドメインに特化した強化学習などもスコープに入れていきたいです。実際にモデルをゼロからつくるという話だけでなく、さまざまな最新の技術的改善手法をトライ＆エラーし、あらゆる可能性を模索する中で「ここはどうせできないでしょ」と思わず、最も価値を創出できる部分にチャレンジしていこうと思います。

今回、PKSHA Technologyと資本業務提携をして一緒にやっていくことになったので、彼らの持つ技術力も掛け合わせながら、恐れずに大胆なチャレンジをしていきたいです。

例えば、UI/UXについても「生成系AIだからチャット形式がいいよね」という先入観にとらわれず、お客様の課題に向き合って最も良いソリューションは何かをゼロから考えて最適なUI/UXを設計していきたいと思っています。

むしろカスタマーが「あれ、この機能AI使ってたの？知らなかったけどめちゃくちゃ便利だよね！」ってなるぐらい、サービスにとけこんだ機能をAIで作りたいですね。やりたいことは、お客様の課題の解決であって、決して生成AIを使ったアピールとかではないので。

松井：個人的にはどういったインターフェースでサービスを提供するかに最も興味があるので、NEWTのカスタマーにどういうインターフェースが最適かを突き詰めて考えていきたいです。それで価値を出せるようなものをつくっていきたいと思います。

技術的な部分は“民主化”の話にもなりますが、生成系AIを使ったサービスを誰でも開発しやすい社内の基盤づくりには取り組んでいきたいです。

▼参考：PKSHA Technologyと資本業務提携「NEWT MLラボ」の設立

PKSHA Technologyと資本業務提携「NEWT MLラボ」を設立し、生成AIなど機械学習技術の活用推進に向けた共同プロジェクトを開始

株式会社令和トラベルは、機械学習／深層学習領域のアルゴリズムを用いたAIソリューションの開発を行うPKSHA Technologyと資本業務提携をすることを発表いたします。本日実施したシリーズAの資金調達にも参画いただき、海外旅行アプリ『NEWT（ニュート）』の生成AIをはじめとする最先端テクノロジー開発への連携を進めてまいります。

https://www.reiwatravel.co.jp/news/240909-01

令和トラベルだからこその魅力

麻柄：ありがとうございます。最後の令和トラベルのMLチームで生成系AIに向き合う楽しさ、醍醐味を教えてください。

松井：旅行とAIは相性が良い組み合わせなので、AI活用のいろんなユースケースが考えられると思います。また令和トラベルには「LEARN NEW」というバリューがあり、新しいテクノロジーを積極的に取り入れていくカルチャーもあるので、エンジニアとしては非常にやりやすい環境で、生成系AIの開発に向き合えるのではないかと思います。

宮田：この半年間、自分は「これだけ自由にML/LLMのことだけ考えていてもいいのか」と思うくらい自由にやらせてもらいました。ビジネスインパクトを創出する、お客さまに価値を届けることが大前提ですが、その信頼があった上でこれだけ自由にML/LLMのことを考えられるのは、令和トラベルならではの魅力だと思います。

麻柄：お二人とも、本日はありがとうございました。今後も、テクノロジーを駆使し、旅行の未来を創るために、臆することなく新たな挑戦をつづけていきましょう！