投稿者 global-ai-media 
CNN Travelが行ったChatGPTによる旅行ガイド作成の実験は、生成AIの有用性と同時に、実用段階における明確な課題を浮き彫りにしました。本稿では、この事例を端緒に、日本企業が生成AIを自社サービスやプロダクトに組み込む際に直面する「情報の正確性」と「ユーザー体験（UX）」のバランスについて、技術的・実務的な観点から解説します。
CNNの実験が示した「もっともらしさ」と「事実」の乖離
CNN Travelのスタッフが世界の主要都市に関する旅行ガイドをChatGPTに作成させた実験は、生成AI（Generative AI）の現在の実力を測る上で非常に示唆に富むものでした。結果として、AIは非常に流暢で魅力的な提案を行いましたが、そこには同時に、ビジネスユースでは看過できないリスクも内包されていました。
最大の問題は、やはり「ハルシネーション（Hallucination：事実に基づかない情報を生成すること）」です。AIが提案したレストランが既に閉店していたり、観光地の入場料が古かったり、あるいは物理的に無理のある移動経路を提示したりといったケースが見受けられます。大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「次に来るもっともらしい言葉」をつないでいるに過ぎず、事実確認（ファクトチェック）を行っているわけではないという基本的な特性が、旅行計画という「最新かつ正確な情報」が求められるタスクにおいて露呈した形です。
「創造性」と「正確性」のトレードオフをどう扱うか
この事例は、日本企業が自社サービスにAIを組み込む際、特に「コンシェルジュ型」のサービスを設計する上で重要な教訓を与えてくれます。AIはゼロから旅程を提案するような「発想の支援（ブレインストーミング）」には極めて強力です。しかし、予約や決済を伴う「実行の支援」においては、信頼性がボトルネックとなります。
日本国内のサービス、特にBtoC領域においては、ユーザーは提供された情報に対して高い正確性を期待する傾向があります。「AIが間違えました」という言い訳は、ブランド毀損のリスクに直結します。したがって、単にChatGPTのAPIを叩いて回答を表示するだけの設計では、実務に耐えうるプロダクトにはなり得ません。
RAGとグラウンディングによる解決アプローチ
では、どのようにリスクを制御すべきでしょうか。技術的な解として現在主流となっているのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という手法です。これは、LLMが回答を生成する前に、最新の自社データベースや信頼できる外部API（例えば、旅行サイトの空席情報やGoogle Mapsの最新データ）を検索し、その事実に基づいて回答を作成させる技術です。
CNNの実験で見られたような「古い情報」や「架空の店舗」といったミスを防ぐには、AIに自由作文をさせるのではなく、参照すべきデータソース（グラウンディング先）を厳密に制御することが不可欠です。AIの役割を「情報のデータベース」としてではなく、「検索した正しい情報を、ユーザーにわかりやすく伝えるインターフェース」として位置づけることが、現時点での最適解と言えるでしょう。
日本ならではの「文脈」と「おもてなし」の壁
もう一つの課題は「文脈の理解」です。CNNの実験でも、AIは一般的な観光地を列挙することはできても、現地のローカルな空気感や、その旅行者の個人的な嗜好（例えば「静かな場所を好む」「足が悪いので階段は避けたい」など）を深く汲み取った提案には限界がありました。
日本の商習慣において「おもてなし」とは、言外の意図を汲み取ることでもあります。AIサービスにおいても、ユーザーとの対話履歴を保持し、文脈を維持するメモリ機能の実装や、プロンプトエンジニアリングによる「ペルソナ（人格・役割）設計」が重要になります。画一的な回答ではなく、ユーザーの属性に合わせたきめ細やかな出力を調整する部分にこそ、エンジニアやPMの腕が試されます。
日本企業のAI活用への示唆
CNNの事例および現在の技術動向を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上での要点を以下に整理します。
1. 「発想」と「検証」の分離設計
AIはアイデア出しやドラフト作成（発想）には有用ですが、最終的な事実確認（検証）は人間、または確定的なデータベースが行うワークフローを構築してください。特に顧客向けの出力には、免責事項の明記とともに、参照元リンクを提示するUIが推奨されます。
2. 独自データ（RAG）の重要性
汎用的なLLMの知識だけに頼るのではなく、自社が持つ高品質なデータ（商品情報、マニュアル、過去の対応履歴など）をAIに参照させることが競争力の源泉となります。「自社データ×LLM」の構成こそが、ハルシネーションを抑制し、独自の価値を生み出します。
3. リスク許容度に応じたユースケース選定
医療、金融、インフラなど、ミスが許されない領域では、AIはあくまで「人間の補助」に留めるべきです。一方で、旅行プランの提案やエンターテインメント、社内業務の効率化など、一定の試行錯誤が許容される領域では、より積極的な自動化が可能です。自社のサービスがどのリスクレベルにあるかを見極めるガバナンス視点が求められます。