旅行予約の希望条件と在庫情報をAIで照合し、提案作業を効率化した事例です。
対象業界、解決した課題、現在のフェーズ、採用したソリューションと得られた結果を、まずはサマリとしてまとめています。
旅行・観光業界
希望条件に合うプラン探しに時間がかかっていました。
本番運用改善
予約条件、在庫、過去提案履歴をもとに候補プランを自動抽出しました。
提案作成の初動が早くなり、担当者の確認作業に集中できるようになりました。
なぜこのプロジェクトが立ち上がったのか、その背景を整理します。

複数条件の照合を人手で行っていたため、繁忙期に対応が遅れていました。
過去の課題や、これまでの方法で解決しきれなかった理由を明確にします。
人数、日程、予算、希望体験など複数条件の組み合わせが複雑でした。
クライアントが抱えていた状況と、それに対して弊社が提供できる強みの両面から整理します。
基本方針から提案ポイント、発注者にとっての価値、そしてなぜこの方法を選んだのかという判断根拠までを順に示します。
既存FAQと問い合わせ履歴を検索対象にしました
本プロジェクトで我々がスクラッチから設計・実装したコンポーネントを、主要なものから順に列挙します。

モデルが判断を行うために必要なデータと、その形式・取得元を整理します。

推論結果としてどのような形でデータを外部へ渡すか、その形式と活用法を示します。

社内系統及び外部サービスとの接続点と、その接続方式をまとめます。
見えずらい部分で効いた設計・実装上のポイントを大きなものから順に記します。

キックオフから本番稼働までに要した期間と、本プロジェクト全体の費用感をまとめます。