手探りでチャレンジしてきた生成AI活用
高橋：MLチームの体制と、やってきた施策についてはいかがですか？
宮田：チームといっても今は専属は私とエンジニアの2名体制です。基本的にはこの数か月でいくと、しっかり戦略やロードマップを引いて実施してきたわけではなく、正解不正解が分からない中で、手探りでやってきました。その中で後から振り返ってみると主には2つで、「お客さま向けのコンテンツ生成」と「社内業務の効率化」になります。
高橋：弊社エクスプラザでも法人向けの生成AI活用を支援させていただいておりますが、生成AIに関して「まずはトライアルアンドエラーで試してみよう」という方針で進めていらっしゃるのは、元々AI・Tech ポジティブな企業さまですね。多くの企業さまは「もう少しゴールを定めたり戦略的に考えたりして進めたい」ということから始まります。
令和トラベルの場合は、スタートアップであること、そしてデジタルを強みとしている企業ならではの機動力なのかなとは思いますね。
宮田：そうですね。補足すると、先ほど言った王道的な戦略があるというか。イノベーションを起こすぞ！と意気込んで、当たるか当たらないか分からないPoCを繰り返すわけでもなく、かといって先手をひたすら撃ち続けるわけでもなく。
お客さまと向き合いながら、ちょうどよくレバレッジを効かせられる粒度でやる、というのがカルチャーとしてあります。その延長線上にMLチームがあると思っています。
高橋：あまり膨らませすぎず、あるべき目標・目的に対して粛々と実験してきたと。お客さまと向き合い続けてきたが故のナレッジがあることが、施策の筋の良さ、勘所につながっているのかなという気もしますね。
宮田：おっしゃるとおりです。これはMLチームの専属が2名であってもうまくいっている仕組みだと思っていて、私も昨年入社したばかりで正直ドメイン知識が足りていない部分もあります。例えば私が施策として「LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）でこういうことができるのでは？」と考えたときに、メンバーと会話すると「これはやりすぎです」とか「ここに関してはすごく良いと思います」といったような会話が起こります。メンバーがとても勘所をつかんでくれているので、現場ナレッジと施策をきちんと擦り合わせながら進めることができています。
