経営陣「AIで業務改革をしろ！」→現場「そう言われても」　JALがAIを“実用化”するまで

JALがAIを活用したチャットbotサービス「マカナちゃん」を開発。「そもそもAIで何ができるのか、肌感がなかった」という担当者が、サービスを実用レベルまで引き上げることができた理由は。

　「ハワイ島で気になることがあったら質問してね！」――日本航空（JAL）が、AI（人工知能）を使ったチャットbotの活用にじわじわと力を入れている。7月に公開した「マカナちゃん」は、Webサイト上でユーザーの質問にチャット形式で答えるサービスだ。

マカナちゃん

　ハワイ旅行を検討しているユーザーが「ハワイ島にはどんなアクティビティーがあるの？」「おいしいものが食べたい！」などと自然な話し言葉で入力すると、おすすめの現地情報（旅行サイト「トリップアドバイザー」が提供）を教えてくれる。

　FacebookやTwitterのアカウントとも連携し、過去の投稿内容からユーザーの性格を診断する仕組みも。マナーを守る「慎重派タイプ」、とにかく楽しめればいい「ハッピータイプ」など9タイプに分類し、マカナちゃんが紹介する現地情報の内容が変化する。

JALの岡本昂之さん（Web販売部 主任）

　開発には、日本アイ・ビー・エム（以下、日本IBM）が協力。コグニティブ・コンピューティングシステム「IBM Watson日本語版」（以下、Watson）の機能を活用している。

　約1年半で完成したチャットbot「マカナちゃん」は、約80％のユーザーが「満足した」と回答し、（JALのアンケート調査より）ある程度の成功を収めた。だが「そもそもAIを使って何ができるのか、テクノロジーに対する肌感がなかった」と、JALの岡本昂之さん（Web販売部 主任）はサービス提供前当時を振り返る。

　同社はどのようにAIの活用を始め、サービスとして実用化していったのか。10月27日に都内で開かれたイベント「AI Business Forum TOKYO」で、岡本さんが語った。

経営陣「AIで業務改革をしろ！」　岡本さん「そう言われても」

　「AIってすごいんだろう？」「AIで業務改革をしろ！」――約2年前、JALの経営陣からそんな声が上がり、岡本さんは「現場の担当者レベルとしては、そんなことを言われても……」「サービスは実現したくても、AIで何ができるか分からない」と悩んでいたという。

　岡本さんは「まずやってみる」と考え、16年4月に日本IBMと共同ワークショップを始めた。WatsonをB2C（Business to Consumer）にどう活用できるか、議論を重ねたという。そこで生まれたアイデアが現在の「マカナちゃん」の前身となるチャットbotサービス（第1弾）だった。

スモールスタートだった第1弾

　当初、目標は控えめに設定した。「どんな利益が出るのか」「どうビジネスが発展していくのか」という視点ではなく、あくまで「AIがどう使えそうか」を学ぶという“リテラシー向上”に努めた。開発コスト・労力を抑えるために、サービスの対象ユーザーを絞り、第1弾の段階では「赤ちゃんを連れてハワイ旅行を予定している人」を想定。サービスの実用化までは考えていなかったという。

　「『ハワイ旅行へ行く人』でも広すぎたため、『赤ちゃん連れ』の条件を足した。JALのコールセンターには『機内で泣いたらどうすればいいか』『旅行先でベビーカーを借りられるか』などの問い合わせが寄せられ、データを蓄積していた」（岡本さん）

　ポイントを絞ったことで、第1弾のサービスは約3カ月間で完成。チャットbotを活用し、赤ちゃんを連れてハワイへ行く人が質問できるQ＆Aサービスだった。自然言語を理解するWatsonの機能「Conversation API」を利用した。

　「ターゲットを絞って取り組んだが、感覚としては大変だった」と岡本さん。会話がどう成り立つか（シナリオ設計）、ユーザーの質問例を収集（1000件）、優先度が高い質問への回答を作成（100件）、言い回しを増やす（初期教育）、チェックと再教育といった作業を経て、16年12月に1カ月間限定で試験公開した。公開後も、新しい質問への対応などチャットbotの教育を続けたという。

　苦労した一方、よい結果も出た。利用後のアンケートで、ユーザーの約7割が「満足している」と回答し、一定の需要があることを確認したという。「ただ、航空ビジネスとしては、需要喚起にどう結び付けるかは課題として残った」（岡本さん）

未学習の質問にも対応するなど、学習効果を確認したという

スモールスタートから実用的なサービスへ

　そこで再び日本IBMとワークショップを開き、第2弾のサービス開発に着手。「ハワイ旅行へ行くと決めている人」の疑問だけでなく、「ハワイ旅行を検討している人」もターゲットに含めた。「赤ちゃん連れ」に限定もせず、対象ユーザーも拡大。第1弾と比べて、より「実際の事業へ貢献する」ことを意識したという。

第2弾は「実際の事業へ貢献する」ことを意識

　こうして誕生したのが、現在提供している「マカナちゃん」（第2弾）だった。第1弾同様、「Conversation API」の機能は生かしつつも、トリップアドバイザーなどの外部情報も活用し、サービス内容を拡充した。さらにWatsonの機能「Personality Insights」も利用し、ユーザーの性格診断を通して回答の“パーソナライズ化”にも挑戦した。

　岡本さんによれば、第2弾の月間ユーザー数は第1弾の約2.5倍に。満足度は約70％から約80％に増えたという。17年内には画像認識技術を活用した第3弾のリリースを予定するなど、スモールスタートだった実験的な試みが、徐々に花開こうとしている。

満足度は約70％から約80％に増えた。ユーザーがFacebookやTwitterとの連携を許可してログインする割合は40％と「30％が一般的と言われる中で高い水準だった」（岡本さん）

年内に第3弾をリリースする計画

　AIを活用すること自体が目的になっている――岡本さんは「最近よくこんな話を聞くが、『それでもいいのでは』（まずは使ってみる）というのが私のポリシー」と語った。

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