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

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

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.

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

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 ©2024 Reiwa Travel, inc. 4

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

2. NEWTが⽬指す 「あたらしい旅⾏体験」とは？ ©2024 Reiwa Travel, inc. 10

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？ ©2024 Reiwa Travel, inc. 11

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. 12

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 ©2024 Reiwa Travel, inc. 7

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 ©2024 Reiwa Travel, inc. 13

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

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） ©2024 Reiwa Travel, inc. 15

3. MLラボの取り組み ©2024 Reiwa Travel, inc. 16

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 17

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 ©2024 Reiwa Travel, inc. 18

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。 ©2024 Reiwa Travel, inc. 19

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。 ©2024 Reiwa Travel, inc. 20

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。 ©2024 Reiwa Travel, inc. 21

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 2

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 -> 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 -> 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 -> 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 -> 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 ©2024 Reiwa Travel, inc. 2

4. MLラボの開発体制 ©2024 Reiwa Travel, inc. 16

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。 ©2024 Reiwa Travel, inc. 24

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) 23

• https://speakerdeck.com/mariosakata/he-wotukuranaika-wokao-erurinpurodakutomanezimento?slide=6

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 ©2024 Reiwa Travel, inc. 23

5. MLラボの今後の展望と⽬標 ©2024 Reiwa Travel, inc. 25

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 ©2024 Reiwa Travel, inc. 26

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 ©2024 Reiwa Travel, inc. 27