Mahorama

答えられる空間

Answerable space

施設の「物理的な構造」を、AI が答えられる知識に変えます。 フロア・経路・段差・接続関係を持った知識だから、 館内の移動にまつわる質問に経路と根拠を付けて答えられます。

こんな質問に答えます

以下は検証用施設(4フロアの複合型ホテルを模した構成)での実際の回答です。

ベビーカーで行ける朝食会場はどこですか?
2階のレストラン「雅」です。ベビーカーで利用できます。 ベビーカー可 根拠付き
大浴場まで段差なしで行けますか?
行けます。段差のない経路で約 46 m です。 段差なし 距離つき
2階の多目的トイレへの行き方を教えてください。
段差のない経路で約 34 m です。 段差なし 階をまたぐ経路

情報の一覧では答えられない質問がある

営業時間や設備の一覧は「平らな事実」です。読み上げれば答えになります。

しかし「ベビーカーで行けるか」「段差なしでたどり着けるか」「どう行けばいいか」は、 施設のトポロジー——どの階に何があり、どこがどうつながっていて、 途中に段差があるか——を持っていないと、構造的に答えられません。

Mahorama はそのトポロジーを持ちます。だから経路を計算して答えます。

設計上こだわっていること

案内は、間違えたときの損害が大きい領域です。

  • 段差のない経路を決定的に解く

    バリアフリー経路は重み付きグラフの探索で解きます。生成 AI の作文に任せません。

  • 営業時間はルールで判定

    開いているか閉まっているか、停止中の設備かどうかは、規則で判定します。

  • 曖昧なら勝手に確定しない

    同じ名前の設備が複数の階にあるときは、候補を提示します。誤った案内を出しません。

  • 回答に根拠を付ける

    答えの引用元は施設のデータ内に限定します。存在しない設備を作り出しません。

導入の流れ

  1. 撮影する

    館内を歩いて動画で記録します。専用の機材は必要ありません。

  2. 構造にする

    AI が空間の構造を抽出し、人が内容を確認して確定します。自動生成をそのまま公開しません。

  3. 答えられる状態にする

    確定した知識に対して、ゲストの自然な言葉での質問に答えられるようになります。

現在の状況

このページの回答例は、合成データで構築した検証用施設のものです。 実在する施設の導入事例ではありません。

エンジンは実際に動作し、上記の回答は実機での出力です。一方で、 実施設への導入はこれからです。導入実績はまだありません。 隠さずに書いておきます。

最初の導入施設を探しています

1 施設目は、費用ではなく「一緒に確かめること」をお願いしたいと考えています。 次のような施設を想定しています。

  • 複数のフロアや棟にまたがる、あるいは段差・迂回があり、館内の移動が分かりにくい施設
  • 館内案内・ゲスト対応を担当する部署と、意思決定できる責任者がいる
  • 撮影のために館内へ立ち入る許可をいただける
  • 導入前後の変化(問い合わせ件数など)の測定にご協力いただける
  • 結果を事例として公開させていただける

施設の種類・規模と、いま案内で困っていることを一言添えていただけると助かります。

ご記入いただいた内容は、お問い合わせへの返信および導入のご相談のためにのみ利用します。