金沢観光におけるレコメンド技術研究とデータサイエンティスト育成について

2023年11月22日
都築電気株式会社

自己紹介

都築電気株式会社 テクノロジーデザイン統括部
アナリティクスセンター
ビジネスアナリティクスチーム

森 梓
Azusa

Mori

PROFILE入社

2011年（13年目）

現在の業務

AI・データ分析の提案／提供

趣味ゴルフ, アフタヌーンティー

CAREER
フィールドSE
1~5年目

会計システム設計・導入
BIツールの設計・導入
6年目：結婚AI・IoT研究／提案
AI・DXの提案／提供
データサイエンス

8年目：第一子出産→復職

6年目~現在AI・データ分析の提案／提供
12年目：第二子出産→復職
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会社概要

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会社概要

1932年創業、独立系システムインテグレータ
業界を問わず、2万社ものお客さまから信頼される企業
AI・データサイエンスを活用したDX推進に注力

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パーパス（私たちの価値とあり方）「ツヅキグループ一丸となり社会に価値を提供していきたい」という想いから
パーパスを制定
パーパス
１）人と知と技術

２）可能性に満ちた"余白"

３）ともに。
ステークホルダーの皆さまとともに進んでいく、当社のあり方を表現しています。
お客さまとの伴走や協働・共創、BtoBtoXビジネスなどをリードしていく企業姿勢とともに、ツヅキグループの一体感や、私たちらしい温かな社風を表現しています。

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長期ビジョン

「お客様の成長を先導する存在」として選ばれ続ける企業集団となるよう創業100周年に向けた長期ビジョンを策定

Growth Navigator

10年後のありたい姿成⾧をナビゲートし、ともに創りあげる集団

パーパス
3つの活動軸長期ビジョン

中期経営計画目指すポジション❶ Value Creation
新たな価値を創造する❷

Expand Customer Reach
多様なお客様との繋がりを生み出す❸Lead the Growth
成長を先導し続ける

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お客様の「そばにいる存在」から、「成長を先導するパートナー」となる
挑戦目標
営業利益 100億円
売上高 1,500億円Copyright© 2023 都築電気株式会社

データサイエンスへの取り組み

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AI・データ分析推進組織の略歴

2016年からAI・データ分析に関するノウハウを蓄積し、2023年にはビジネス領域拡大のため、アナリティクスセンターを新設
ＡＩ・データ分析強化のため組織を再編

先端のテクノロジーをビジネスに活かす研究、活動

先端のテクノロジーをビジネスに活かす研究、活動

お客様のデータ活用とビジネスアイディア創出の活動を実施

AI

ロボット

量子コン
ピュータ

AI

AI

データサイエンティストを育成し、各業界へAI活用のPoCを実施

RPA

創成期
2016年

立上期
2018年

デザイン
思考共創

2020年

ビジネス共創データ

ビジネスデザインチームを加え、データ活用を支援する組織を整備

IoT

アナリティクスセンター

AI“AIラボセンター”に変更

デザイン
思考

“アナリティクスセンター”を新設“DX推進統括部”に拡大“イノベーション推進室”
を新設“シンギュラリティグループ”の新設

ドローン

お客様のデータ活用やAIの運用について包括的にサポート

イノベーション推進室から規模を拡大し、専門性の高いデータサイエンスセン
ターを新設

IoT

IoT

実践期

定着期
2021年
8

システム

「アナリティクス」を軸とした「ビジネス」「データ」「システム」の３チームで組織拡大期
2023年
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NTTデータ数理システム様との関係性

2016年のAIへの取り組み開始時からNTTデータ数理システム様と協業
TMSやAlkano等の製品を活用し社内外のデータサイエンティストを推進✓ 数理科学とコンピュータサイエンスの専門家集団✓ データ分析ソフトウェアで国内筆頭✓ 分析データを使って「何ができるのか」を提示し、システム化を実現することでお客様の業務改善支援を実施

シミュレーションを活用して改善策を模索したい

顧客の声や従業員の声から気づきを得たい

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都築電気の強み

お客様のSX／DX実現をサポートするソリューション体系「TSF」に沿ってサービス開発・提供 ※TSF…Total SolutionService Flamework
不確実性の高い時代（VUCAワールド）■社会環境の変化■トレンドの変化■ICT業界の変化

お客様の課題変化へ
迅速対応■環境負荷の軽減■多様な働き方への対応■サービスの質向上／潜在売上向上■ICT運用負荷軽減

課題解決・SX／DX対応
プロモーション／プロポーザル

持続可能で豊かな社会への貢献

Total SolutionService Framework（TSF）
導入支援サービス

サービス
取扱・品揃プロダクト

D-VUE®
導入支援サービス

役務サービス

データ分析サービス
D-VUE®Cloud Data Lake Platform／オンプレ

サービスプラットフォーム
CPaaS

サイバーセキュリティ
経営支援サービス

共通サービス

SFPF

ブロックチェーン

運用サービスTManaged Service
ゼロトラストネットワークサービス

プラットフォーム
クラウド

オンプレミス

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IoT接続サービス

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D-VUE® Service

D-VUEⓇ ServiceはDX企画構想ワークショップ、AI・データ分析技術を用いたPoCより、課題抽出から運用までワンストップで支援するサービス
D-VUE®Service： Design/Data-Visualization Utilization Explainableの略称
上流Phase

分析/PoC Phase

D-VUE® 導入支援サービス

D-VUE® オンプレミス

データ活用支援

お客様が保有しているデータを活用して課題解決に向けた分析・提案を月額サービスでご提供

アドバイザリー
サービス

ヒアリング

現状分析

課題抽出

課題解決
提案

ヒアリング
/現状分析

専用環境の構築

運用支援/
活用分析

業務への活用検討/提案

テキスト
マイニング

デザイン思考を用いてデジタルサービスの創出を支援
ワークショップにて顧客体験を創造しPoCにて検証
デザイン思考
体験

キックオフ
セッション

コンセプト
メイキング

ストーリー
メイキング

PoC
計画

グランドデザイン
設計

スコープ
設定

ユーザ
定性調査

MVP※開発テスト
マーケティング

DXスキル・マインド醸成

お客様の目指すDX人材育成に向けて、デジタルスキル・マインドのリスキリングプログラムをご提供
目指す人材像の設定

Confidential育成プログラム
設計

DX・CX
基礎知識

ロジカル
ワークアウト

実践型
ワークショップ

物体検知
差分検知

膨大なテキストデータを自然言語処理にて分析し、隠れた特徴や新たな知見を導き出すことで顧客体験向上を実現

・設計
・開発
・運用・サービス改善

アンケート
分析
コールセンター
通話分析

D-VUE® Cloud Data Lake Platform新規サービス実現に向けて目指す姿の立案から定性調査、MVP※開発、テストマーケティングを行う
世界観
コンセプト策定

仕入れ量
予測

プロトタイプ市場リサーチ

新規サービス創出支援

DX人材育成リスキリング

画像解析

ディープラーニング技術を使用し、撮影した画像や映像からリアルタイムで物体を抽出し解析することで自動化を実現

入院期間
予測

プロジェクト計画

デジタルサービス化支援

マーケティング
サービス創出

お客様が保有する社内データや世の中のビッグデータを組み合わせて分析することで人の感に頼らない予測業務を実現

プロジェクト計画

生成系AI取扱いやセキュアな活用環境での導入、有効活用方法などをワンストップでご提案

デザイン
ワークショップ

予測

Azure OpenAI Service活用支援

生成系AI講座

構築PhaseCloud
Data Lake
Platform

到達判定
資格化

企業活動から生まれる様々なデータを活用した、データドリブンビジネスをサポートするデータ
レイクプラットフォーム

収集

データの収集・蓄積・分析・可視化・活用を
Microsoft Azure プラットフォーム上で実現

可視化

上流での企画を具現化

蓄積
分析

活用

※MVP：MVP（Minimum Viable Product ）とは、顧客に価値を提供できる最小限のプロダクト

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Azure OpenAI Service活用支援導入事例

ChatGPTに注目が集まる中、山崎製パン様よりいち早くお声がけ頂き企画検討から環境構築までを支援
ご支援の流れ社内への啓蒙社内からの問い合わせに対し素早くIT部門としての見解を発信し、誤解や混乱を防ぐ。

ニーズ把握

社内アンケートを実施、工場を始め、全部門でChatGPTに興味があることが判明。

利用環境の構築
効果検証

安定運用と更なる利活用へ

全社員対象＝共通のインフラ環境ではない。セキュアにかつスピーディに利用環境を提供できる構成を検討。

企業内でシステム構築
インターネット

今後も継続したご支援を続け山崎製パン様のビジネスに貢献していきます12

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共同研究について

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金沢工業大学 松井研究室

金沢工業大学の松井くにお研究室と協力し「金沢観光における観光レコメンド」について共同研究を実施中
松井研究室について

点字ブロック◆ 都築電気株式会社 社外取締役

コード化点字ブロック読取専用アプリ「Walk&Mobile」研究概要「ちょっと焦げ目のついたブリを焼きたい。」今まで、名人の勘と経験に頼って 機械（道具）を使ってきたことが、誰にでもできるような世の中になってきている。
言葉で機械を動かしたり（自然言語理解）、センサー等で集めた数値データを分析し、研究室では、言葉と数値の変換を人工知能を用いた人と機械の対話技術として研究開発を進めている。

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今回の共同研究範囲

ChatGPTを活用した観光レコメンドを実現させるため、まず金沢旅物語のデータをどのような粒度や表現でChatGPTへ入力すべきか研究する
共同研究のテーマ

観光ルートのAIレコメンドによる 観光者満足度向上
今回のアプローチ方法

ChatGPTに金沢旅物語などの情報を学習させることで研究によって将来的に作りたいと考えているAIによる観光レコメンドシステムを完成させられるか
今回の研究範囲★どのような情報を★どれほど細かく入力すれば観光レコメンドを実現できるかプロンプトの研究を行う

データを整理した検索DBが作成できるのかを合わせて検討

検索DB

金沢駅/兼六園/茶屋街/21世紀美術館
バス/半日で回る

GPT/ChatGPT
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なぜChatGPTを使うのか？

ChatGPTは、一般向けの対話型AIであり気軽にAIと会話できる点が利点
正しい知識を回答することは困難な一面をどう工夫していけるか研究
ChatGPTの利点

ChatGPTのみでは困難なこと

まるで人間を相手にしているかのようなスムーズかつ自然なコミュニケーション

情報の正確性に欠ける場合がある

膨大な知識に手軽にアクセスできる

専門性が高い内容やリアルタイムの情報には弱いPont!
条件を付けて質問することでより的確な回答を得られる可能性
今回の共同研究のポイント！
プロンプトをどのように入力するかが、AIチャットツールを使いこなすうえで最も肝心なポイント
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共同研究進め方

金沢旅物語から抽出したデータを利用して施設情報を整理し、ChatGPTへどのようなプロンプト入力すれば施設情報が返ってくるか検証していく
今期の進め方Phase.1
人物・属性確認

Phase.2
ルール作成

Phase.3
対話型レコメンド

目的

金沢旅物語の施設情報をChatGPTへ与え、回答結果を整理して、質問項目精査

Phase1の結果から、おすすめ施設や投入項目を選定しレコメンドルールを作成

ユーザーが属性情報や趣向を入れるとおすすめコースを案内してくれる対話型レコメンドを検証

期間

8月～9月

10月～12月

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1月～3月

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現在の取り組み①「金沢旅物語」 に記載されている “モデルコース” の文章CSV化して確認し各観光施設にどのような属性情報を付与するか定義「金沢旅物語」 のデータ化

出典 「金沢旅物語」：https://www.kanazawa-kankoukyoukai.or.jp/index.html

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現在の取り組み②「金沢旅物語」 に記載されている “モデルコース” の文章CSV化して確認し各観光施設にどのような属性情報を付与するか定義「金沢旅物語」 内の施設へ属性付与
テーマ

建物・場所種別

施設属性内の先頭文
例）まちなみ・建築

観光者 フラグ
支払方法 フラグ
施設の属性と概要より判断／迷う場合はChatGPTへ聞くのもOK（人判断かChatGPTかはメモを残す）

施設の場所
恋人・夫婦例）●●バス停付近
友人
家族_子供あり（0-2歳）
家族_子供あり（3-5歳）
家族_子供あり（小学生以上）

観光気分

現金、クレジット、電子マネー

移動手段 フラグ施設概要より判断
人がキーワードを抽出
車
１施設についき２種類まで

例
施設名

施設の属性

金沢21世紀美術館

全国的に有名な金沢が誇る人気の観光スポット。誰もがいつでも立ち寄ることができ、様々な出会いの場となることを目指した現代アート美術館です。特に、レアンドロ・エルリッヒ作の《スイミング・プール》(通称:レアンドロのプール)は見逃せません。
まちなみ・建築,美術館・博物館,兼六園周辺,バリアフリー, プールを介して地上と地下で人と人が出会うことができる話題
クレジットカード対応,英語対応可能,駐車場あり,Wi-Fiあり, の作品です。館内では感性を刺激する展示物をたくさん鑑賞 まちなみ・建築
授乳室あり,多目的トイレあり,雨でもOK,ガイドサービスあり できます。魅力的なミュージアムショップ、レストランも併設しているので、旅の計画の際には時間を⾧めにとってゆっくりと滞在するのがおすすめです。
※レアンドロ・エルリッヒの《スイミング・プール》の地下部への入場には、事前予約が必要です。詳細はこちら

恋人・夫婦

施設の概要

観光者
家族_子供あり(0⁻2歳)

友人
1

1テーマ

建物・場所種別

美術館・博物館

支払方法
家族_子供あり(3⁻5歳)
1

家族_子供あり(小学生
現金以上)
1

1

19

観光気分

クレジット
1

電子マネー
1

移動手段

移動時間
駅から車で〇分

車フラグ
0

現代アート
ゆっくりと滞在

1

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現在の取り組み③

ChatGPTに対してどのようなプロンプトを作成すればよいか、適切なプロンプト作成に向けて松井研究室メンバーが中心となり試行錯誤
プロンプト研究中与えたプロンプト
1.興味のある旅行テーマ:[寺社・仏閣、史跡・文化財]
2.観光者の構成:[友人・2人]
3.特別なリクエスト:[仏像をいくつか見たいので３個以上提案してください。]
出したい施設 伏見寺→阿弥陀如来像、木彫の不動明王坐像
 大円寺→人骨地蔵尊、延命地蔵尊
 下馬地蔵→地蔵堂が残り、下馬地蔵と呼ばれています。

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現在の取り組み③

ChatGPTに対してどのようなプロンプトを作成すればよいか、適切なプロンプト作成に向けて松井研究室メンバーが中心となり試行錯誤
プロンプト研究中

ChatGPTからの返答

伏見寺以外の施設は、仏像や地蔵がある可能性があるとして提案している。
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今後の検討事項 全体設計

ChatGPTを活用したインターフェースからユーザが入力するキーワードや情報を用いて、 「金沢旅物語」 で紹介されている観光施設をレコメンド
収集方法の検討

入力画面

出力画面

お好みのテーマは？

歴史・文化

芸術

体験

自然

おすすめ度
：
高食

歴史・文化

おすすめ度
：
中

誰と行く？

家族友人

恋人

行ってみたい興味がない

行ってみたい
興味がない

恋人

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今後の検討事項 全体設計

属性情報や嗜好情報などの観光者情報、観光施設への興味度を表すデー
タを収集すれば、AIベースのレコメンドを実装できると考えている
収集対象データの検討
No

年月日

観光時間

観光施設の希望数

観光手段

1

2023/5/19

半日以内

2個

車

2

2023/5/20

1日以内

3個

バス

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

制約
観光グループ

子供0⁻2歳

子供3‐5歳

グループ人数

観光気分

好みの施設

家族

1

1

4

食を楽しむ

市場

友人

00

3

景色景観

自然公園

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

属性情報

嗜好情報

ひがし茶屋街近江町市場

妙立寺

金沢21世紀美術館

兼六園

・・・

行ってみたい行ってみたい興味がない

行ってみたい興味がない・・・

行ってみたい興味がない

行ってみたい興味がない

行ってみたい

・・・

・・・

・・・

・・・・・・・・・

・・・

観光施設への興味度
23

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今後の検討事項 全体設計

ベイジアンネットワークによる施設のレコメンド、最適化技術によるルートのレコメンドを行うことも検討
分析技術の検討

プロンプト変換施設のレコメンド
データ

レコメンド結果
施設

GPT/ChatGPT

ルートのレコメンド

レコメンド結果
ルート

GPT/ChatGPT

レコメンド結果
施設
ベイジアンネットワーク

数理最適化

施設のレコメンド

ルートのレコメンド

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データサイエンティスト育成について25

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データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンスを推進していくために必要なデータサイエンティストの能力を伸ばすため人材育成と技術習得を目的としたコンサルティングを依頼
データサイエンティストに必要とされる能力
課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力

ビジネス力

情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力

データエンジニア
リング力

データサイエンス力

数理システム様に人材育成・新技術習得観点でコンサルティングを依頼

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外部のパートナー企業の力も借りながらお客様の業務に入り込み実践で習得
データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装・運用できるようにする力

都築電気本来のビジネス領域であり、得意分野

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データサイエンス教育プログラムの活用

1982年創業以来、数理科学のプロ集団として積み上げたNTTデータ数理
システム様の経験・ノウハウが詰まったハイレベルなコンサルティング
研修目的・内容◼

研修目的➢

当社の第6次中計に掲げた、DXコンサルティングの売り上げ目標を目指し、データドリブンビジネス・データ分

析サービス強化・DX商談拡大に必要な技術理解を深める◼

研修目標➢ 技術の平準化
分析手法の基礎知識・特性を理解したうえで、実商談に即した分析手法を選定できる

Pont!

➢ 得意技術の習得
各個人の得意とする技術を身に着け、様々な商談に対応できる

自主学習、独自の取組みだけではデータサイエンス力向上には限界を感じていた→本講座を元にしたコンサルティング教育をご提供いただき、更なるレベルアップを目指す
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データサイエンス活用事例

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TMS活用事例

コールセンターの会話データを分析したFAQ作成支援や報告書など蓄積した文書データを自動分類するAIをテキストマイニング技術を活用して提供
会話データ活用事例
コールセンターの会話データを記録➢➢

データを分析し要望・不満を把握

データを蓄積社内に蓄積されたコールセンターへの問い合わせデータを活用し、顧客の生の声を抽出することが可能
製品・サービス改良やFAQ作成など顧客満足度向上に向けた施策の検討に活用できる

文書データ活用事例
社内にある報告資料を収集

テキストデータの単語を分類
重量測定

合成繊維

1

重量

化学繊維

2

測定

素材N

3

解析

合成…

重量測定

合成繊維

報告資料内の文章から作成したグループへ自動で分類…
➢➢

報告書のデータから分類自動的に文書を分類できるため、短時間で大量のデータを分類できる
蓄積されている資料を元に、客観的な分類基準を設定できる
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TMS活用事例（分析業務の体験）

学生向けの1日体験ワークショップにてテキストマイニングを通して課題解決型のデータ分析に基づく施策提案体験を提供
DX体験ワークショップ
収集したレビューデータから自然言語処理によるデータ分析を模擬的に実施し、お客様に対して業務改善などの施策検討の提案までの流れを体験
テキストデータ収集

テキストマイニング

業務活用・施策検討➢ ワークショップの流れ
分析◼ ディスカッションシート作成（ワーク1）◼ 「設定シート」の記載内容と「商品レビュー(表)」の生データをもとに、ジャンルごとにわかることやクライアントに提案すべき事項などを洗い出し、シートに記入する

分析+
提案◼ 基礎集計・テキストマイニングなど複数の手法を用いて分析◼ 分析結果報告書作成（ワーク2）◼ データ分析に基づく施策提案をわかりやすく説明する◼ ターゲット層や需要のある商品の特徴などに言及する◼ チーム内で説明するパートを分担してプレゼンテーションを実施
プレゼン◼ 他チームメンバーや運営側から質問・意見で顧客対応を疑似体験（1チーム3分）◼ 運営側からのフィードバック

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Alkano活用事例

病院の病床管理において、退院予定日の把握が難しく効率的な病床管理が行えていない課題を踏まえ、退院日予測AIを開発
データマイニング事例
全国統一式
臨床データ

DPC※
データ

➢➢

患者データ

×

複数のデータから退院までの日数を予測

診療データ

×

分析モデルをシステム化し、データ入力すると自動的に予測入院期間を算出できる
確度の高い入院日数予測により、効率的な病床管理を実現できる分析モデルをシステム化し自動的に予測入院期間を算出
前提条件：法律上、退院許可を出せるのは医者→正解はない（患者ごとに状況が違う）し決める（決められるのは）医者
プロセス変化：医者が判断してくれるまで退院日がわからなかったが（退院の3日前等）目安を教えてくれるので関係部署が計画的に業務ができるようになった※Diagnosis Procedure Combination（診断群分類別包括評価）

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Nuorium Optimizer活用事例

看護師の人員配置を日々行っているなかで、時間もかかり不公平感がでてしまうという課題を解決すべく、最適化技術を用いて開発中
人員配置計画事例
看護師スキル

制約条件

7対1※を満たす
等×患者様の担当割り付けを自動で計算

業務量×管理表
病棟

余剰不足

A

30B

01

C

01…

…

制約条件等を整理、システム化し看護師の患者様受け持ちを自動算出…

前提条件 ：法制度上、絶対に外してはいけない条件がある（7対１※）
プロセス変化：システムが100％の結果は出せないことを前提とするも、感覚論で決まっていたものを論理的な観点も反映して効率化していこうという風潮に変わった※7対1：看護師1名で入院患者7名を受け持つ

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画像解析活用事例

熟練の判別眼がないと難しいとされる肉の部位判別をAI活用にて実装
肉の部位認識システムに関する発明をイシダ様と共同開発
肉の部位判別事例

肉の判別はベテランでないと難しい。
そもそも学習データはGoogleにも存在しない（枝肉って知ってますか？）
大きな塊肉の単価：1個数万～数十万→選別候補のリストを出してあげることで最終判断は人に任せる。
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画像解析活用事例

食器業界の活性化を目指し、ユーザーが簡易的に食器を探し出せる
食器画像検索AIを開発中
FINDISH 食器自動判別事例

そもそも「おススメする」という行為には「正解がない」似た画像を探すということはGoogleでもできそうでは？（服とかだと既に類似サービスあり）→本サービスのポイントは食器ソムリエの頭の中を学習させて、レコメンドさせるところ
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