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東急、宿泊サービスの顧客提案用チャットボットをChatGPT使い1カ月で開発

「DIGITAL X DAY 2023 Winter」より、東急の川元 一峰 氏

阿部 欽一
2024年2月16日

ハルシネーション対策としてChatGPTを2段階で利用

 ChatGPTの採用を決めたのは2023年3月のこと。そこから約1カ月で開発し、同年5月に旅先こんしぇるじゅとして発表した。短期間での開発過程にあって最大の壁となったのが、「AI技術が事実に基づかない情報を生成する『ハルシネーション』の問題だった」と川元氏は振り返る。

 ハルシネーションによる内容は、いかにも本当のように見えるため、顧客が見破れないことが懸念された。実在しないホテルを案内するなどで誤解を生んでしまい、サービスに深刻な影響を及ぼしてしまうことは大きなリスクになる」(川元氏)からだ。

 ChatGPTに学習させるための文字数にも制限があった。ハルシネーションを防ぐために当初は、「より多くを学習させる事前学習を有効視していた」(川元氏)。だが2023年3月頃の仕様では、「ChatGPTの事前学習には5000〜6000文字しか入力できないという文字数制限があり、十分な量の事前学習は難しいと分かった」(同)のだ。

 ルシネーションを回避するために旅先こんしぇるじゅでは、(1)顧客ニーズの理解と(2)顧客への提案の2段階に分け、それぞれに専用のChatGPTを用意することにした。両者を橋渡しするために、文章を比較・検索するためのAIモデルをAPI(アプリケーションプログラミングインタフェース)で提供する「Embeddings API」を利用する(図2)。

図2:(1)顧客ニーズの理解と(2)顧客への提案のそれぞれにChatGPTを用意し、両者をテキストデータをベクトル化し比較・検索可能にするEmbedding機能でつなげている

 顧客ニーズを理解するChatGPTは、顧客との対話からニーズを表すテキスト情報を生成する。それをEmbeddings APIで数字の羅列に変換するベクトル化することで、テキスト状態よりも多くの情報を扱えるようにする。「TsugiTsugiのホテル情報は元々、ベクトル化していたため、ニーズに合致しそうなホテル情報とのマッチングが容易になる」(川元氏)。マッチング結果を提案用のChatGPTに渡し、最適な提案先として対話形式で顧客に提案する。

 そのうえで、さらにハルシネーションを起こさないように、顧客ニーズを理解するChatGPTでは「一部機能を制限しホテル名などを提示しないようにした。対話によって聞き出したニーズまでを一旦表示し、顧客がその内容を確認して『おすすめしてもらう』というボタンを押して初めて具体的なホテルを検索する仕様にしている」(川元氏)

 ただ、そうした仕様でも「回答精度が100点かというと完璧ではない」と川元氏は明かす。機能の作り込みに際しては「回答精度を高めることのみに注力するのではなく、エラーやミスが発生したとしても顧客に許してもらえるUIである点を重視した」(川元氏)からだ。

 浮世絵を使ったキャラクターを採用したのも、「最新技術というイメージを排除し、お茶目にして緩い雰囲気の醸成を目指した」(川元氏)ためである。見た目だけではなく、キャラクターの性格や口癖なども「ファニーでポップなキャラの作り込みに時間をかけた」(同)。そして「回答精度が完璧にならないことを前提に、個人情報と紐付けないなどサービス上のリスクを極力排除した」(同)とする。

顧客起点を大前提にサービスをアジャイルで開発

 旅先こんしぇるじゅの導入効果を川元氏は、「ほぼ思惑どおりの効果が得られた」と評価する。機能は継続的にバージョンアップしているが「問題は一切生じていない」(同)。大がかりなバージョンアップにも着手している。「種々のメディアで取り上げられたことも大きな効果の1つだ」(同)とも話す。

 一方で課題もある。「AIとの会話においては顧客の本音が出やすく、会話データの分析によりサービス向上のタネが見つかると想定していた。だが会話ログの分析は思った以上に大変な作業だった」(川元氏)ことだ。これに対しては「会話ログをAI技術で要約できる分析ツールを別途開発している」(同)という。

 今後は、「会話ログの分析を通じ、潜在ニーズ合致した施設が提案できているかどうかを検証していく」(川元氏)。宿泊傾向や属性を分析し、1人ひとりにマッチする宿泊施設を提案できるようにし、そのための施設ネットワークの拡充も進めていく。川元氏は、「中長期的には、提案だけでなく、予約・手配もできる仕組みの実現を目指す」と力を込める。

 旅先こんしぇるじゅへのChatGPT活用の成功要因として川元氏は、(1)諦めることと(2)こだわることの明確化の2点を挙げる。今回、諦めたのは「完璧な回答精度、完璧なAIを追求する点」(川元氏)。こだわったのは「単なる話題先行だけでなく、顧客の困りごとを解決するサービスを作る点」(同)だ。そのためには「顧客起点が大前提になる」(同)と指摘する。

 さらに、「まずは小さく、スピーディにアジャイル(俊敏)に始めてみて、可能性が見えたら、その先の拡張や追加投資を考えるという進め方が成功をもたらした。完璧を求めるあまり検討が進まないという状況にならないためにも、顧客起点で、いかに早く顧客に便益をもたらすかという視点が大事になる」と強調する。