投稿者 global-ai-media 
グローバルな移動検索プラットフォームであるRome2RioとOmioが、ChatGPT上でリアルタイムデータを用いた経路案内機能の提供を開始しました。本記事ではこの動向を起点に、自社の独自データやAPIと大規模言語モデル（LLM）を掛け合わせて新たなユーザー体験を構築する際のポイントと、日本企業が留意すべきリスクについて解説します。
生成AIとマルチモーダル交通案内の融合
グローバルで展開する旅行・移動ルート検索プラットフォームのRome2RioおよびOmioが、ChatGPT上で動作するAIツールの提供を開始しました。これによりユーザーは、飛行機、列車、バス、フェリーなどを組み合わせた複雑な「マルチモーダル」な移動計画を、自然言語による対話を通じてリアルタイムデータに基づき検索できるようになります。
従来、複数の交通手段をまたぐルート検索は、出発地・目的地・日時などの条件を細かく入力し、画面上のリストから比較検討する必要がありました。しかし、ChatGPTと連携することで、「来月の金曜日にロンドンからパリへ移動したいが、急がないので景色が良いルートを提案して」といった曖昧な要望に対しても、システムが意図を汲み取り、適切な経路や所要時間を提案することが可能になります。これは、ユーザー体験（UX）のあり方を根本から変えるポテンシャルを持っています。
自社データ・APIとLLMの連携がもたらす価値
今回の取り組みで注目すべきは、大規模言語モデル（LLM）の弱点である「最新情報を持たない」「具体的なアクションを実行できない」という課題を、各社が保有するリアルタイムデータ（ライブデータ）との連携によって克服している点です。LLMがユーザーの意図を解釈し、背後で外部システムを呼び出す仕組み（Function Callingなどと呼ばれます）を活用することで、AIは単なるチャットボットから「アクション可能なアシスタント」へと進化します。
日本の企業においても、自社が蓄積してきた独自のデータベースや外部に公開可能なAPIをLLMと接続することは、新規サービス開発における重要な戦略となります。特に、交通事業者やMaaS（Mobility as a Service）関連企業においては、日本の複雑な交通網の情報をLLMに組み込むことで、国内外のユーザーに圧倒的な利便性を提供できる可能性があります。
日本の文脈における活用機会とインバウンド対応
日本国内のニーズに引き直して考えると、このアプローチは急増するインバウンド（訪日外国人）対応において極めて有効です。日本の鉄道網やバス路線の複雑さは、外国人旅行者にとって大きなハードルとなっています。自国の言語で「成田空港から箱根の温泉旅館まで、なるべく乗り換えが少ない方法で」と質問し、リアルタイムの運行状況を反映した正確なルートが提示されれば、顧客満足度は飛躍的に向上します。
また、交通分野に限らず、金融、不動産、ECなどの領域においても、「複雑な条件検索を伴う業務」や「専門的な知識を要する案内」は、生成AIの対話インターフェースと自社データの連携が活きる格好のユースケースと言えます。
実装におけるリスクと留意点
一方で、実運用に向けてはいくつかの課題とリスクも存在します。最大のリスクは、AIが事実と異なる情報を生成してしまう「ハルシネーション（幻覚）」です。交通機関の案内において、存在しないルートや誤った運賃を提示してしまえば、ユーザーに多大な不利益をもたらし、企業の信頼低下に直結します。これを防ぐためには、AIにはあくまでユーザーインターフェースと意図解釈の役割に徹させ、事実関係や計算処理は確証のある自社システム（API）に委ねるアーキテクチャ設計が不可欠です。
さらに、日本の法規制や商習慣への適応も重要です。ルート案内から「予約・決済」までをAI経由でシームレスに行う場合、個人情報保護法や各種コンプライアンス要件を満たす必要があります。ユーザーの意図しない予約が実行されないよう、最終的な確認と決済プロセスには人間の介在（Human-in-the-loop）や、厳格な承認ステップを設けるなど、責任分界点を明確にしたシステム設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
・自社データとAPIの価値再定義：LLMという強力なインターフェースの登場により、企業が持つ「正確な一次データ」や「リアルタイムAPI」の価値が相対的に高まっています。自社のデータをAIから読み取れる形式で整備することが、今後の競争優位の源泉となります。
・UI/UXのパラダイムシフトへの対応：従来の「検索窓とドロップダウン」から、「自然言語による曖昧なリクエストの受け付け」へUI/UXの移行が進んでいます。プロダクト担当者は、ユーザーの「本来の目的」を対話を通じて引き出す、新しいサービス設計を模索すべきです。
・リスクと利便性のトレードオフ管理：生成AIの活用においては、正確性やセキュリティのリスクをゼロにすることは困難です。決済や個人情報に関わるクリティカルな領域と、アイデア出しや概算案内の領域を切り分け、段階的かつ安全にAIを自社プロダクトに組み込むガバナンス体制の構築が求められます。