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title: 急成長するNEWTを支えるテクノロジーと事業戦略  「旅行×AI」の可能性  NEWT MLラボが目指す未来
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author: [Daisuke Miyata](https://convert.docswell.com/user/miyatti)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2024年4月に発足したMLチームリーダー宮田より、旅行ドメインにおけるML活用の可能性や、NEWTが目指している「あたらしい旅行体験」の創造についてお話します。今回の資金調達を受け、実際に私たちがチャレンジしようとしているML/生成AIを用いた挑戦についても一部紹介します。
published: October 17, 24
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急成⻑するNEWTを⽀えるテクノロジーと事業戦略
「旅⾏×AI」の可能性
NEWT MLラボが⽬指す未来
NEWT MLラボ リーダー
宮⽥ ⼤督


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⾃⼰紹介
Background
NTTコミュニケーションズのような⼤きな企業からメルカリや
楽天のようなメガベンチャー、またエクサウィザーズのような
AIもしくはGaudiyのようなWeb3スタートアップと幅広く業界
を経験。UXリサーチ、デザインなどを軸⾜に、現在は令和トラ
ベルにてNEWT MLラボのリーダーとして奮闘中。
MLラボ / PdM
宮⽥ ⼤督
@miyatti
2
© 2023 Reiwa Travel, Inc.


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1. NEWT ML ラボのご紹介
©2024 Reiwa Travel, inc.
3


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1. NEWT ML ラボのご紹介
MLチームの前⾝、「MLラボ」の⽴ち上げ！
1
発⾜：2024年4⽉
2
⽬的：「探求」 LLMやMLでどんなことができるか⼿を動かして調査
3
チーム構成：PM（宮⽥）とエンジニア（いっぽ）の2⼈体制
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1. NEWT ML ラボのご紹介
そして「NEWT MLラボ」の⽴ち上げ！
1
発⾜：2024年10⽉
2
⽬的：「実践」 AI✕トラベル領域における⾰新的なプロジェクトの開始
3
チーム構成：PKSHA Technologyとの資本業務提携 ！
令和トラベルにもMLエンジニアのLukasさんがJoin！
©2024 Reiwa Travel, inc.
4


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2. NEWTが⽬指す
「あたらしい旅⾏体験」とは？
©2024 Reiwa Travel, inc.
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2. NEWTが⽬指す「あたらしい旅⾏体験」とは？
あたらしいとは？
AI技術を使えば
最新のテクノロジーを使えば
それは新しいのか？
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# Page. 8

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2. NEWTが⽬指す「あたらしい旅⾏体験」とは？
誰でもかんたんになめらかにする」
「海外旅⾏を極限まで
©2024 Reiwa Travel, inc.
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# Page. 9

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2. NEWTが⽬指す「あたらしい旅⾏体験」とは？
多様化する旅⾏者のニーズへの対応
よりパーソナライズな
多様な選択肢からの
旅⾏体験への要望の⾼まり
最適な提案の必要性
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2. NEWTが⽬指す「あたらしい旅⾏体験」とは？
⼀⼈ひとりに合わせた旅⾏体験の提供
（⼈間でなくても / ⼈間でないからこそ）
あたらしくない
あたらしい
お客様がサービスに
お客様⼀⼈ひとりに合わせた
合わせてもらう
完璧な旅⾏をプロデュース
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2. NEWTが⽬指す「あたらしい旅⾏体験」とは？
カスタマーに最適化された⼀気通貫の「旅⾏AI基盤」
04
カスタマーの好みをあら
01
ゆる接点で継続的に理解
‧収集
02
03
02
01
04
03
©2024 Reiwa Travel, inc.
世界各地の最新旅⾏情報
を常時収集‧更新
収集した情報に基づく⾼度
な推論が可能な旅⾏AI基盤
多様なアウトプット/機能を
⽣成可能な柔軟なシステム
1


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2. NEWTが⽬指す「あたらしい旅⾏体験」とは？
具体例
01
メールでの旅⾏相談内容を
もとにしたFAQや旅⾏ガイ
ド記事の⾃動作成
02
NEWTでの検索のトレンド
や、世の中のエンタメトレ
ンド情報をもとにした
⾃動ツアー⽣成
（ツアーの内容から プライシングま
03
旅⾏中のリアルタイムな⾏
動データに基づいた
最新のお客様のための
おすすめ旅程表提案
で）
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3. MLラボの取り組み
©2024 Reiwa Travel, inc.
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3. MLラボの取り組み
ロードマップ
01
02
03
短期（6ヶ⽉）
中期（1年）
⻑期（2年）
旅⾏AI基盤に
旅⾏AI基盤
旅⾏AI基盤を
つながる施策
のトライ
の完成
©2024 Reiwa Travel, inc.
利⽤した施策を
⼤量にリリース
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3. MLラボの取り組み：AIトラベルコンシェルジュ
旅⾏AI基盤につながる施策として、まずは「AIトラベルコンシェルジュ」
重要な⾮構造的な顧客
データが⼀番集まる場所
カスタマーの好みや悩みが
収集できる
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# Page. 16

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3. MLラボの取り組み：AIトラベルコンシェルジュ
AIによる初期対応と⼈の連携で応対効率を向上し、
顧客満⾜度と提案品質を⾼めます。
Phase1
Phase2
AIによる初期対応
AIによる旅⾏提案
オペレーターとの連携
難しい案件は⼈間が
AI技術が旅⾏相談の初期対応を⾃動化
AIで初期対応を済ませた上で、⼀旦提
し、顧客のニーズを迅速に把握するこ
案も⾏います。そこで納得感が無い場
とで、応対の効率化を実現します。
合はトラベルコンシェルジュにつなぎ
ます。
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3. MLラボの取り組み：AIトラベルコンシェルジュ
Phase1
AIを感じさせないUXの導⼊でユーザー体験の質を⾶躍的に向上させます
顧客との効果的な対話を実現
AI⾃⾝による対話の最適化
AIは顧客の快適さと理解度を最優先に考
AIは対話の進⾏中に⾃⾝のパフォーマン
え、対話を進めます。初回の質問後、顧
スを常に評価し、改善を⾏います。次に
客の回答に基づいて適切な追加質問を⽣
⾏う質問の適切性を⾃⼰評価し、必要に
成し、顧客が無理なく回答できるよう質
応じて修正を加えます。また、顧客の反
問を設計します。これにより、顧客は⾃
応や回答のしやすさを考慮し、対話全体
然な会話の流れの中で、⾃⾝のニーズや
の快適さを維持するよう質問設計を最適
希望を明確に表現することができます。
化します。
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# Page. 18

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3. MLラボの取り組み：AIトラベルコンシェルジュ
Phase2
AI⾃⾝による継続的な学習と改善を続け、旅⾏の提案まで⾏います
CHECK POINT
CHECK POINT
データ駆動型の好みの最適化
顧客満⾜度向上のための⾃⼰改善
カスタマーの好みや⾏動パターンに関する
顧客からのフィードバックを積極的に収集
データを継続的に蓄積し、分析の上、提案
し、それに基づいて対話スキルを向上させ
します。過去の成功事例を詳細に調査し、
ます。より⾃然で効果的なコミュニケー
その要因を特定して他のケースにも応⽤し
ション⽅法を学習します。さらに、個々の
ます。これにより、AIトラベルコンシェル
顧客の特性や好みを理解し、それぞれに最
ジュは常に最新のトレンドや顧客ニーズに
適化された対応を提供できるよう、AIシス
対応できるよう進化し続けます。
テムを調整します。
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3. MLラボの取り組み：AIトラベルコンシェルジュ
AIトラベルコンシェルジュ開発のなかでAI旅⾏基盤のトライをする
カスタマーの好みをあら
01
ゆる接点で継続的に理解
‧収集
02
03
04
©2024 Reiwa Travel, inc.
世界各地の最新旅⾏情報
を常時収集‧更新
収集した情報に基づく⾼
度な推論エンジン
多様なアウトプットを⽣
成可能な柔軟なシステム
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3. MLラボの取り組み：かおえあの追及
クイックウィンを⽬指して「かおえあ」にすぐに貢献できる
ML/LLM施策は⾼速にやっていく
かんたん
01
-&gt; 検索が簡単にできるように⾮構
造的情報をLLMで構造化していく
おとく
02
-&gt; ルールベースからでもチャレン
ジできるプライシングロジック改
善
03
えらべる
-&gt; 伝統的なＭＬやＬＬＭも活⽤し
たレコメンドロジック
04
あんしん
-&gt; 安⼼を⽣み出す社内のTC (旅⾏
相談プロ)をサポートする調査‧ア
シストツール
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# Page. 21

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4. MLラボの開発体制
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# Page. 22

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4. MLラボの取り組み：役割分担
令和トラベルとPKSHAのそれぞれの強みを⽣かし
ワンチームで旅⾏AI基盤を作っていきます
Sub Team 01
Sub Team 02
Sub Team 03
令和トラベルの
フロントエンド/UX開発
ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、令和トラベル
がフロントエンドで直感的なインターフェースを設計し、ユー
ザーが求める情報を迅速に提供することに注⼒します。
PKSHAのML/LLM開発
先端的な技術をもったPKSHAのメンバーと⼀緒にデータ処理
の効率と推論の精度を上げ、カスタマーにハルシネーションな
く⼀貫性のある旅⾏体験を提供します。
共同での旅⾏AI基盤の構築
令和トラベル、PKSHA共同で、効果的な学習ループがまわせ
るデータ管理フローが構築された旅⾏AI基盤を開発し、さまざ
まな施策で活かせる⼟台を作っていきます。
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4. MLラボの取り組み：不確実性のチャレンジ
スクラムによる効率的な開発とプロトタイプでの実験が、
不確実性の⾼いAIプロジェクトの成功の鍵を握ります。
Difyでのプロトタイプを活⽤して
仕様などの認識をすりあわせ
不確実性が⾼いプロジェクト。Difyを活⽤し
たチャットボット開発、Slackを利⽤した社
内実験トライアルなどを⾏います
⼆つの会社を⼀つにする
スクラム開発
違う会社ではありますが、スクラム開発⼿法
の導⼊し、ワンチームで同じ⽬線での企画か
ら開発まで進めてます
引用： Pivotal Labs「「何をつくらないか」を考えるリーンプロダクトマネジメント（
©2024 Reiwa Travel, inc.
https://speakerdeck.com/mariosakata/he-wotukuranaika-wokao-erurinpurodakutomanezimento?slide=6)
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4. MLラボの取り組み：LLM活⽤プロトタイピング例
3
1
miroでおおまかなロジックを書く
2
Difyで５時間でプロトタイプ構築
4
Slackですぐ共有、議論
cursorで詳細な仕様をさくっと作る
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5. MLラボの今後の展望と⽬標
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5. MLラボの今後の展望と⽬標
チーム規模の拡⼤と圧倒的インパクトの実現
CHECK !
AIエンジニアとデータサイエンティストの採⽤
⽇本を代表するインパクトのある施策の実現
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NEWT MLラボミッション
⽇本No.1の
旅⾏AIプロダクトへの挑戦
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