ホテル長崎、ChatGPTで団体客のアレルギー対応業務を60%削減。観光庁の実証

団体旅行の食事で、食物アレルギーに対するメニュー変更を属人的に行っており、団体旅行の増加で業務負担が増していました。アレルギー情報や過去の料理代替メニュー案などのデータは蓄積されているものの一元管理されず、特定の従業員と料理長の経験に依存していました。

過去のアレルギー対応事例、メニュー表、料理の成分表を整理してGPT-4oのGPTs機能に入力しました。学校や旅行代理店から受け取った生徒・アレルギー情報を入力すると、過去の対応データに基づく代替料理メニュー案が出力されます。過去の事例にないアレルギーは、厚生労働省のウェブサイト等の公式情報の調査を生成AIが代替します。アレルギーはセンシティブな情報のため、施設が持つデータのみを参照し、推論はせずデータに基づく事実のみを示すよう工夫し、出力は料理長が確認します。

1つの団体客に3-4営業日かかる団体旅行客のアレルギー対応業務で、60%の稼働削減効果が発生しました。個人のノウハウに依存していた業務を他の従業員でも実施できるようになり、業務の平準化効果もありました。

課題として、プロンプトで細かく指定しても出力にゆれが生じる場合があり「人の目による確認」が不可欠であること、複数のアレルギーを持つ個人や3人以上のデータの処理では正確な出力ができない場合があることが挙げられています。