投稿者 global-ai-media 
米People誌にて紹介された「旅行計画におけるAI活用」に関する記事では、AIをあくまで「出発点」として利用すべきという旅行代理店の実務家の見解が示されています。この事例は、顧客サービス領域において生成AIをどのように実装すべきかという、日本企業にとっても普遍的な課題を浮き彫りにしています。本稿では、AIによる自動化の限界と、人間とAIが協調する「Human-in-the-Loop」モデルの重要性について解説します。
AIは「アイデア出し」のパートナーであり、最終責任者ではない
米国の旅行代理店Cathy Diercksen氏が指摘するように、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、旅行の漠然としたアイデアを具体化する「出発点（Starting point）」としては非常に優秀です。「京都で混雑を避けた静かな寺院を知りたい」「子連れでも楽しめるハワイのレストランは？」といった、文脈を含んだ曖昧な問いに対して、LLMは膨大な知識ベースからそれらしい回答を生成します。
しかし、これはビジネスプロセスにおける「0→1」のブレインストーミング段階においてのみ有効であることを理解する必要があります。LLMは確率論的に「もっともらしい次の単語」をつなげているに過ぎず、最新の運行ダイヤ、ホテルの空室状況、あるいは店舗の臨時休業といった「事実（Fact）」をリアルタイムで保証する機能は、素の状態ではありません。
日本市場における「ハルシネーション」のリスク許容度
生成AI特有のリスクである「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、日本の商習慣において特にクリティカルな問題となります。例えば、AIが提案したレストランが既に閉店していたり、存在しない交通ルートを提示したりした場合、日本国内のユーザーはサービス提供者に対して厳しい評価を下す傾向にあります。
欧米では「AIは間違えるもの」という前提でベータ版としてリリースし、ユーザーフィードバックで改善するアプローチも一般的ですが、高いサービス品質（おもてなし）が求められる日本市場では、誤情報がブランド毀損に直結しかねません。したがって、BtoCサービスとしてAIを組み込む場合、LLMの学習データだけに頼るのではなく、自社のデータベースや信頼できる外部APIから情報を検索して回答を生成する「RAG（検索拡張生成）」などの技術的対策が必須となります。
「Human-in-the-Loop」：専門家とAIの役割分担
記事の示唆する重要な点は、AIが計画を立てたとしても、最終的な手配や細かなニュアンスの調整には「人間の専門家」が必要だということです。これは今後のAI活用の主流となる「Human-in-the-Loop（人間が介在するAIシステム）」の考え方そのものです。
例えば、旅行業界や不動産、金融などのコンサルティング要素が強い領域では、以下のような役割分担が現実的な解となります。
- AIの役割： 顧客の要望整理、初期プランの素案作成、膨大な選択肢からのフィルタリング、多言語対応。
- 人間の役割： 情報の真偽確認（Fact Check）、顧客の潜在的な感情ニーズへの対応、例外的なトラブル処理、最終的な責任の担保。
AIを「人間の代替」としてコスト削減の道具と捉えるのではなく、「人間の能力を拡張するツール」として再定義することが、実務的な成功への近道です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の旅行計画の事例は、あらゆる産業における生成AI活用に通じる教訓を含んでいます。日本企業の意思決定者やプロダクト担当者は、以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「全自動」を目指さない勇気を持つ
特に顧客接点においては、AIに全てを完結させようとすると、リスク管理のコストが跳ね上がります。AIはあくまで「下書き」や「一次対応」を担当させ、重要な意思決定や成約のクロージングは人間が行うハイブリッドな設計が、現時点での最適解です。
2. 独自データとの連携（グラウンディング）を徹底する
ChatGPT等の汎用モデルをそのまま使うのではなく、自社の正確な商品データ、在庫データ、規約データ等を参照させる仕組み（RAG等）を構築してください。日本のユーザーは「面白い回答」よりも「正確な回答」を求めます。
3. 従業員向けの「AIアシスタント」から始める
いきなり顧客向けにAIチャットボットを公開するリスクが高い場合、まずは社内のオペレーターや営業担当者を支援する「社内用AI」として導入することを推奨します。スタッフがAIの提案を検証し、修正した上で顧客に提示することで、品質を担保しつつ業務効率化を実現できます。