寒波が運航を脅かす中、航空会社がAIに目を向ける

米国を襲っている厳しい天候は、同国の航空業界に多大な負担をかけており、運航スケジュールや路線の調整を余儀なくされ、世界的な旅行に影響を及ぼしている。

このような状況下では、航空会社は顧客からの問い合わせが急増する一方で、最も厳しい安全基準を遵守しつつ迅速な運航判断を迫られる。

複数の航空会社が現在、こうした混乱の管理と全体的な効率性・対応力の向上を目的に生成AIを導入している。

昨年、エールフランス・KLMは組織全体のAI開発を効率化し、一貫性と再利用性を高めるため、クラウドベースの生成AI「ファクトリー」を設立しました。アクセンチュアおよびGoogle Cloudとの提携により、地上業務、エンジニアリング、整備、顧客サービスにおいて測定可能な成果をもたらす生成AIモデルの試験運用と導入を進めています。この連携により、生成AIの導入が35％以上加速したと報じられています。

このAIファクトリーは、アクセンチュアとの先行プロジェクトでコアアプリケーションをクラウド移行した実績を基盤としている。その後、同社はプライベートAIアシスタントとRAGツールを開発。大規模言語モデル（LLM）と社内検索を連携させ、航空機の損傷診断や修理といった業務を支援している。

従業員もこれらのAIツールの使用訓練を受けており、LLMの力を活用してビジネス成果を向上させることが可能となっている。

悪天候時の航空会社のAI活用事例

ユナイテッド航空もAIを運航業務に統合している。CIO.comのインタビューで、CIOのジェイソン・バーンバウムは、最近の極寒による運航障害などの異常事態において、AIが「意思決定サイクルの短縮」に寄与すると説明した。同社はまず旅客問い合わせ対応にAIを導入した。

フライトの遅延や欠航が発生すると、カスタマーサービス担当者は、同社の「Every Flight Has A Story」プログラムを通じて洗練された承認済みコミュニケーションスタイルを維持しつつ、迅速かつ情報豊富に対応しなければならない。長期間の混乱時には、こうした「ストーリーテラー」が対応しきれなくなる。

バーンバウム氏は次のように指摘した。「遅延件数に対しストーリーテラーの人数が限られるため、各事象ごとに担当者が新規メッセージを作成することは不可能でした。我々は最も影響力の大きい状況に焦点を当てました。[…] AIモデルには基本フライト情報、乗務員と地上スタッフ間のリアルタイム通信、気象条件などの補足データを投入し、顧客向け確固たるメッセージ草案を生成させました」

課題は、AIがユナイテッドのコミュニケーションスタイルと重要事項を理解させることでした。そこでプロンプトエンジニアリングが活用されました。飛行データでモデルを訓練するのではなく、ユナイテッドが好む表現を採用させるためです。例えば、乗客を不安にさせずに安全性を強調する点で、AIはそれに応じた言葉選びを学習しています。 […] モデルは過去のフライトデータを現在の状況に組み込む点で特に優れていました。人間の広報担当者でさえ遅延理由を明記することは稀でしたが、この情報は顧客にとって非常に有益なのです。」

ボストン・コンサルティング・グループによると、航空業界のAI成熟度は現在「平均」レベルにあり、過去1年で平均をわずかに下回る状態から改善した。調査対象36社の航空会社のうち、AI主導の未来に向けた最高レベルの準備基準を満たしたのは1社のみだった。分析によれば、2030年までに業務フローの中核にAIを組み込んだ航空会社は、競合他社より5～6パーセントポイント高い営業利益率を達成できる可能性がある。

生成AIは航空会社と空港運営に不可欠となり、スケジュール・乗務員配置・航空機ローテーション・乗客対応の迅速な意思決定を支援すると予想される。マイクロソフトは、データ駆動型AIシステムが混乱予測の精度向上により遅延の根本原因を最大35％削減し、旅行中断の連鎖的影響を最小化できると述べている。

マイクロソフトによれば、AI駆動型パーソナライゼーションを導入した航空会社では、旅客1人あたりの収益が約10～15％増加している。同社はまた、AIベースのセルフサービスインターフェースによりコストを最大30％削減できる点も強調している。

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