CASE 21INDUSTRY観光

観光メディアのRAGチャットボット開発

RAGLLM

RESULT // HIGHLIGHT

観光メディア向け高精度RAGチャットボットを構築

ユーザーの曖昧な旅行相談に対し、文脈を汲み取った高精度なレコメンドと情報案内を実現

OVERVIEW概要

観光・おでかけ情報を発信するWebメディアにおいて、蓄積された膨大な取材記事やスポット情報を横断してユーザーに最適な旅行提案を行う「RAGチャットボット」を開発しました。「週末に子連れでのんびり過ごせる場所」といった曖昧な要望に対しても、自社メディアの記事データを正確に参照し、具体的かつ魅力的なプランを高精度に回答する対話基盤を提供しました。

INDUSTRY業種: 観光
CHALLENGE課題: メディア内に質の高い観光記事や最新スポット情報が豊富に蓄積されていたものの、従来のキーワード検索やタグ検索では「ユーザーの抽象的な気分や条件に合わせた複合的な提案」が難しく、記事が埋もれてしまう課題がありました。また、一般的なLLMをそのまま利用すると、存在しない店舗情報を回答してしまうハルシネーションのリスクや、自社メディアの記事と無関係な外部情報を提示してしまう懸念がありました。
SOLUTIONソリューション: メディアの記事構造に特化したチャンク分割とメタデータ設計を行い、ユーザーの意図を捉えて関連度の高い記事を抽出するハイブリッド検索パイプラインを構築しました。さらに、リランカーを組み込むことで検索の適合率を引き上げ、LLMのプロンプト制御と組み合わせることで、参照記事に書かれている正確なスポット情報のみに基づいて回答を構成するプロンプト設計を実装しました。
TECH技術: RAGLLM
PERIOD期間: 5ヶ月

RESULT成果

自社メディアの取材記事を忠実に引用しながら、ユーザーの曖昧な相談に対しても文脈に沿った的確なスポット提案を行える高精度な対話AIを確立しました。検証環境においてハルシネーションを極めて低く抑えつつ、自然で魅力的な観光プランを安定して生成できました。

記事の魅力を活かした自然な提案ができる対話基盤の完成度を技術面から高く評価しています。
代表取締役

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