投稿者 global-ai-media 
旅行検索大手のSkyscannerがChatGPT上で動作する専用アプリ（GPT）をローンチしました。この動きは単なる機能追加にとどまらず、ユーザーインターフェースが「検索」から「対話」へとシフトする大きな潮流を象徴しています。日本企業が自社サービスをLLM（大規模言語モデル）エコシステムに統合する際の戦略的意義と、実務上のポイントについて解説します。
検索体験のパラダイムシフト：キーワードから「意図」へ
SkyscannerがChatGPT向けのプラグイン（GPT）を提供開始したことは、ユーザーが情報を探す方法が根本的に変化していることを示唆しています。従来の旅行検索では、「東京からロンドン」「○月○日」といった具体的なパラメータを入力する必要がありました。しかし、ChatGPT上のアプリでは、「10月の連休に、予算10万円以内で美食を楽しめるアジアの都市は？」といった、曖昧でコンテキスト（文脈）を含んだ問いかけが可能になります。
これは日本のサービス業、特に旅行、不動産、人材紹介など「マッチング」を主とするビジネスにとって重要な示唆を含んでいます。ユーザーはもはやデータベースのフィルターを操作したいのではなく、コンシェルジュに相談するように課題を解決したいと考えています。この「対話型検索」への対応は、UX（ユーザー体験）の差別化要因として今後ますます重要になるでしょう。
APIエコノミーとLLMの融合
技術的な観点から見ると、今回の事例は「LLMが外部データや機能と接続する（Function Calling / Tools）」好例です。ChatGPT単体では最新のフライト価格や空席状況を知ることはできませんが、SkyscannerのAPIと連携することで、リアルタイムの実用的な情報を提供できます。
日本企業の多くは、社内に貴重な独自データやトランザクション機能を持っています。しかし、それらを「AIが読み取り・実行可能なAPI」として整備できている企業はまだ多くありません。AI活用＝チャットボット導入と短絡的に捉えるのではなく、自社のコア資産（データ・機能）をLLMから呼び出せる形に標準化・API化しておくことが、プラットフォーム経済圏での競争力を左右します。
ハルシネーションとブランドリスクへの対応
一方で、実務的な課題も残ります。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。例えば、実際には存在しないフライトや誤った価格をAIが提示した場合、ユーザーの信頼を損なうだけでなく、景品表示法などの法的リスクにも繋がりかねません。
特に品質要求レベルが高い日本のユーザーに対しては、以下の対策が不可欠です。
・グラウンディング（根拠の明示）：回答の生成元となったデータソースへのリンクを必ず提示する。
・免責と期待値コントロール：AIの回答は参考情報であり、最終確認は公式サイトで行うよう誘導するUI設計。
・ガードレール機能の実装：不適切な回答や、自社のポリシーに反する回答を抑制するフィルタリング処理。
日本企業のAI活用への示唆
Skyscannerの事例を踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の視点でAI戦略を見直すべきです。
1. 自社サービスの「プラグイン化」を検討する
自社で独自のチャットボットを開発するだけでなく、ChatGPTのような巨大プラットフォームの中に「出店」する形でのサービス提供（GPTs対応など）も検討すべきです。これは新規顧客とのタッチポイントを増やすためのマーケティング戦略として機能します。
2. 「おもてなし」のデジタル化
日本の強みであるきめ細やかな接客（おもてなし）は、ルールベースのシステムよりもLLMの方が再現性が高い領域です。熟練スタッフの接客ログを学習・参照させることで、単なる検索以上の付加価値を提供できる可能性があります。
3. レガシーシステムのモダナイゼーション
AIが活躍するためには、裏側のシステムがAPI連携に対応している必要があります。AI導入を契機として、サイロ化した社内システムの刷新やデータ基盤の整備を進めることが、中長期的な競争力につながります。