人工知能 (AI) は、ルネサンス期と西部開拓時代の両方のような状況を経験しています。 それは、インテリジェントな検索エンジン、音声起動アシスタント、そして超正確な「あなたも好きかもしれません…」のレコメンデーションが登場する前の生活を考えると少々驚くほど、短期間にさまざまな形で私たちの生活を変えてきました。 AI の西部開拓時代の側面もここに現れており、驚くべき可能性と恐ろしい可能性の両方を生み出しています。 私たちの生活に情報を役立つようにする同じツールが私たちを利用する可能性があり、私たちは可能性さえ知らなかった攻撃に対して脆弱になります。 AI は、短いプロンプトだけで素晴らしいアートを生成できます。 子供の声を真似て、身代金目的の偽の誘拐をセットアップすることもできます。
極端な使用例はさておき、AI の分野を非常に興味深いものにしているのは、それほど明白ではない無数の使用例と機会です。 これらの機会の中には、何か新しくて役立つものを生み出すために、AI がさまざまな方法で使用されることが含まれる場合があります。 重要なのは、AI が基本的に得意とすることを理解し、メリットが得られる分野を見つけることです。
AI が威力を発揮する 2 つの重要な領域は、レコメンデーションとクラスタリングです。 推奨事項については、設定、履歴、およびより微妙な関係に関する十分なデータがあれば、適切にトレーニングされデプロイされた AI モデルが優れたアドバイスを提供します。 実際、このモデルは、ユーザーが最初は同意しなかったとしても、後になって初めてその推奨が正しかったと気づく場合でも、有効な推奨を提供することがあります。
クラスタリングは私たちがあまり使用する用語ではなく、やや複雑です。 基本的に、クラスタリングとは、AI モデルに大規模なデータセットが与えられ、データにラベルが付けられていない状態で、データを同様のグループに分割するために最善を尽くします。 おもちゃがあちこちに散乱している子供部屋を片付けなければならない自分を想像してみてください。 どのように整理しますか? おもちゃの種類やブランドに基づいて山を分類したり、必要に応じてサイズや色ごとに整理したりすることもできます。 クラスタリングは、組織化されていない大量のデータを取得し、それを理解して役立つことができるため、非常に価値があります。
これら 2 つの AI の専門性を考慮すると、今日の業務のやり方を改善するために使用できる新しいユースケースが数多くあります。 興味深いことに、これまで解決方法が見つからなかった問題を見つけることもできます。 これらの問題の 1 つは、希望する場所、興味、予算、制約に基づいて旅行の旅程を自動的に作成する方法を見つけることです。 これは旅行に革命をもたらし、人々の旅行頻度が大幅に増加する可能性があります。 では、AI はどのように機能し、AI をどのように使用できるのでしょうか。また、AI はどの程度現実的なのでしょうか? 飛び込んでみましょう。
AI 主導の旅行旅程
これをうまく実行するには、ソリューションが次のことを正確に判断できる必要があります。どのアクティビティが好きですか? 行ったことはないけど行ってみたい、または行ったことがあるがまた行きたい目的地は何ですか? タイミングと予算はどれくらいですか？ 誰と一緒に行きたいですか？
タイミング、予算、同行者の問題には複雑な AI モデルは必要なく、作成することはほぼ不可能です。 代わりに、旅行者は空き日、予算範囲を指定し、他の旅行者をリストすることができます (完了までに 1 分もかかりません)。 この構造を考慮すると、モデルは旅程、または旅行者が選択できるいくつかの可能な旅程を構築できます。 モデルは場所とアクティビティを特定できる必要があります。 ただし、モデルでは、価格、可用性、タイミングに関するロジスティクスも決定する必要があります。
AI モデルは、お勧めする最適な場所やアクティビティを決定し、旅行者の許可を得て、いくつかの情報源を掘り下げて、旅行者の好き嫌いを知ることができます。 多くの人にとって最大の情報源はおそらくソーシャルメディアの歴史です。 彼らが見た、気に入った、投稿した、さらには苦情を言ったアイテムはすべて、いくつかの可能性に分類される可能性があります。 他のデータ ソースとしては、検索エンジンの履歴、ブラウザの履歴、Amazon の注文履歴などが考えられます。 AI モデルの所有者には、一定レベルの信頼と、強力なプライバシーと透明性の層が必要であることは明らかです。 しかし、それが実現できると仮定すると、AI モデルは、あなたにとって最も魅力的な場所やアクティビティを見つけ出すことができるでしょう。
AI を活用した旅程作成のロジスティクス面は、もう少し複雑です。 モデルに時間枠、予算範囲、目的地、およびアクティビティがある場合、コスト、宿泊施設 (コストと空き状況を含む)、およびその場所で利用可能なアクティビティを含む、可能なフライトの旅程を作成できます。 素晴らしい旅行を最適化することも AI モデルで実現できますが、すべてのサイトにアクセスしてナビゲートするのが最も難しい部分になります。 興味深いことに、旅行代理店や個人が使用できるよりシームレスなネットワークの構築に取り組んでいる旅行関連組織が数多くあります。 Arakis は、航空会社、ホテル、ツアー、交通機関などの世界的なネットワークの構築に取り組んでいるブロックチェーン ベースのプラットフォームで、ユーザーが旅行計画を作成するための効率的な方法を確立したいと考えています。 このタイプのネットワークがこの情報を取得する唯一の方法ではないかもしれませんが、おそらくこれが最も簡単で最も可能です。 航空券、ホテル、ツアー、レンタカーを個別に組み合わせるのではなく、旅行を 1 つの商品のように扱い、旅行をより適切に企画する必要性を認識し、すでに多くの旅行パートナーが参加しています。
平均的なユーザーは、休日の計画に約 10 時間を費やします。 これには、30 の Web サイトにアクセスし、8 つの異なるアプリを使用することが含まれます。 そしてそれは旅行者が今日直面している問題の 1 つにすぎません。
私たちの使命は、旅行の流れをできるだけ簡単にすることです。
#アラキス 私たちの…
— アラキス (@Arakis_Global) 2023 年 6 月 25 日
この先に何が起こっているのでしょうか？
そこで大きな疑問は、AI 主導の旅程が実際に実行されるのはいつになるのかということです。 言うのは難しいが、Arakisのようなプラットフォームは、AIが旅行者におすすめの旅程を提供する方法に取り組んでいることをすでに発表している。 人々が本当に付加価値のあるサービスを利用できるほど正確なレコメンデーション エンジンを実現するには、解決しなければならない小さな課題が数多くあるため、上記の完全な使用例が完成するまでにはおそらくまだ数年かかります。 とはいえ、このモデルはスケーラブルであり、今日ではさまざまな要素を限られた形式で構築できます。 素晴らしいのは、旅行に行きたいと考えている日に、時間、予算、夢に合わせた旅行を提案してくれることです。
注目の画像 アンスプラッシュのオキサナv
Source: AI はより良い旅行計画を立てるのに役立つでしょうか?
