Gen AIで航空技術の未来を再定義する

今日、多くの企業が、技術革新の急速なペースに後押しされ、ダイナミックな市場への適応に苦慮している。私たちは皆、巨大なデジタルの波を経験しており、これらの未来的なテクノロジーは人気を博し、新たな可能性を開き、ビジネスを完全に好転させる楽観論と希望をもたらしている。これらのテクノロジーに拍車をかけているのは、複数のソースから生成される膨大な量のデータであり、スマートでインテリジェントなツールによって、これまた様々な方法で容易に解剖できるようになっている。

新時代のテクノロジーが卓越性のパラメーターを再定義する

まず、これらの未来的なテクノロジーが、航空会社にとって卓越性の3つの重要な側面をどのように再発明しているかを理解する必要がある。

創造性

今日のテクノロジーは、ユニークなコンセプトを生み出し、創造的なソリューションを提供することで、創造性の限界を押し広げている。これが可能になったのは、膨大な量のデータとパターンが利用可能になり、分析できるようになったからである。航空会社は現在、かつてないほど貴重なデータ洞察にさらされており、人間が考えもしなかったような革新的な視点を探求する扉を開いている。

生産性

反復作業を自動化し、効率的なスケジュール管理を支援し、高度なツールとテクノロジーによってワークフローを合理化することで、航空会社のスタッフは、人間の創造性と意思決定を必要とする、価値の高い重要な作業に集中できるようになりました。

積極性

強力なデータ分析ツールによって引き出される貴重な洞察は、航空会社をプロアクティブにする上で大いに役立つ。ニーズを予測し、傾向を特定し、リアルタイムの提案を行うことで、航空会社は容易に先手を打つことができ、期限を管理し、潜在的な課題を予見し、結果を最適化するための先手を打つ行動を提案することができる。

今日の新時代のテクノロジーは、ビジネスが創造的で、生産的で、プロアクティブであるための無限の機会を解き放つ。

航空業界が直面する課題

この熾烈な競争ビジネスにおいて、航空会社は既存の制約を認識し、それに応じて現在のシステムを調整しなければならない。これが達成されれば、顧客体験のアウトプットと収益の両方が大きく成長する。また、ギャップを分析し、より良い戦略を立てることは、効率的なオペレーションにつながり、それによってコストを抑制することになる。顧客とオペレーションに関して航空業界が直面している課題について考えてみよう。

顧客側の課題

航空会社が依存している従来のデジタル・プラットフォームは、直感的でもインタラクティブでもないことが多く、旅行者にフラストレーションのたまる体験をさせている。超パーソナライゼーションとデジタルの利便性の時代において、これらのプラットフォームは通常、ほとんど何のガイダンスもなく、顧客が自分で複数のアクションを実行することを要求し、面倒で時間のかかるプロセスを生み出している。フライトの予約から、ウェブチェックインの完了、座席や機内食の選択、車椅子介助のような特別サービスの手配に至るまで、乗客は最小限のサポートで長く複雑な予約フォームをナビゲートすることを余儀なくされている。

デジタルでのやり取りだけでなく、物理的な旅行体験においても苦労は続く。今日、乗客はフライトに乗る前に不安を感じることが多い。何時間も前に空港に到着しても、長い行列や待ち時間に苦労するだけだ。このようなストレスは旅行の興奮を奪い、旅行を楽しいものではなく苦痛な体験に変えてしまう。航空会社からの不十分なコミュニケーションは、こうした問題をさらに悪化させる。フライトの最新情報、遅延、ゲートの変更、手荷物の取り扱いなどは、しばしば連絡が遅れたり、不明瞭な表現で伝えられるため、旅行者は不満と不安を抱えたままになってしまう。さらに、乗客が期待するパーソナライズされた体験を提供できない、画一的な商品やサービスへの不満も高まっている。

私たちは、飛行機への搭乗がバスに乗るのと同じくらいシンプルになることを想定しています。これは、最新のテクノロジーを活用し、乗客が旅をコントロールできるようにすることで実現できる。

運営上の課題

クラス最高のサービスを提供し、定時出発を保証し、同時に持続可能でありながら、航空会社の利益を維持することは大きな挑戦です。航空会社は、以下のような日々の複雑な業務に数多く直面している：

• 最適なルートと発着枠の特定
• 適切な価格設定
• 機材配置の選択
• 安全な運航を確保するための適切な乗務員の配置。

これらの課題（スケジュールの変更、乗客とのコミュニケーション管理、手荷物の取り扱い、乗り継ぎ便の調整、乗務員と航空機の稼働率の確保）は、特に混乱期には複雑さを増す。

航空会社のエコシステムには様々なバリューチェーンがあり、SITA、Amadeus、Sabre、Jappensen、AIMS、Informなどの有名なプロバイダーによる多数の優れたデジタル/OEM製品によって支えられている。これらの製品はそれぞれ、ロスタリング、出発管理、収益管理、リソースプランニング、乗務員管理など、航空会社業務のいくつかの目的をサポートしている。強力なツールがあるにもかかわらず、航空会社は統一されたエンドツーエンドの運航ビューを欠いており、改善のための影響力のある領域を特定し、混乱に効果的に適応する能力を制限している。

Gen AIのような適切なテクノロジーにより、航空会社はこれらの課題を改善の機会に変えることができ、よりスマートで機敏なオペレーションを推進することができる。

Gen AIでこれらの課題を克服する

ジェネレーティブAIは他の先進テクノロジーとシームレスに統合され、新たな変革をもたらすユースケースを解き放つ。ここでは、ジェネレーティブAIがNLPやメタバースと組み合わさることで、ゲームチェンジャーとなり得るユースケースをいくつか見てみよう。

顧客体験

ユースケース1：ウェブサイトの未来を再定義する

言語モデルといえば、自然言語処理（NLP）はGen AIとともに、航空会社の顧客体験を完全に変えることができる 。

NLPにより、航空会社はより自然で直感的なコミュニケーションを実現することで、顧客との対話を強化することができる。航空会社のウェブサイトを想像してみてほしい。多数の選択肢の中からナビゲートする代わりに、ユーザーは自分の要望を話すだけで、ウェブサイトはリアルタイムで適応し、無関係な情報でユーザーを圧倒することなく、カスタマイズされたコンテンツを提供する。このパーソナライズされた音声主導のインターフェイスは、航空会社のウェブサイトの未来になるかもしれない 。

さらに、メタバースと統合すれば、顧客の好みに基づいてさまざまな旅行シナリオをシミュレートすることもできる。顧客は、さまざまな目的地、航空会社、フライトオプションを、バーチャルかつ没入感の高いインタラクティブな環境で探索することができる。さまざまな座席オプションを試したり、機内アメニティを探したり、旅行体験全体を事前に視覚化することもできる 。

このようなテクノロジーは、顧客体験、特にショッピング体験を大幅に向上させ、間接的に収益の増加を促進することができる。

ユースケース2：シームレスな乗客体験の実現

摩擦のない乗客体験を提供することは、空港と航空会社の共通の目標である。しかし、この2つの利害関係者間で効果的かつタイムリーなデータ共有が行われていないため、旅客の体験がバラバラになってしまうことが多い。

このギャップを埋めるためには、航空会社と空港が協力し、リアルタイムのデータ共有を通じて可能になる、旅客の旅に関する共有された包括的なビューを確立する必要がある。この基盤に基づき、我々はGen AI主導のユースケースを活用し、航空会社または空港の両方が独立して管理するすべてのタッチポイントを橋渡しし、空港での効果的な旅客および手荷物処理の透明性を提供する直感的なトラベル・ナビゲーターを設計することができる。

通常の旅行サービスを超えて、このナビゲーターは乗客が報告しなくても問題を特定することができ、手荷物の遅延、紛失、破損などのストレスの多い状況に乗客が対処できるようにリアルタイムで適応する。このような場合、ナビゲーターは自動的にProperty Irregular Report (PIR)を作成し、問題が解決するまで（インタラクティブなワークフローを作成することにより）あらゆるタッチポイントを通じて利用者を支援することができる。

ナビゲーターはさらにカスタマイズして、直前のゲート変更など他のシナリオにも対応できます。これは、インタラクティブな空港マップを表示し、待ち時間やフライト時刻に関するすべての最新情報をプッシュすることで、ゲート間を同時にナビゲートすることで可能です。

オペレーション面では、関係者双方がより正確な予測オフ・ブロック時間（POBT）と目標オフ・ブロック時間（TOBT）を定義できる。この精度により、運航計画が強化され、全体的な定時運航率（OTP）が向上する。また、このアプローチにより、ターミナルとエアサイドの旅客分布をよりよく把握できるようになり、効果的なゲートの割り当てと利用が可能になる。

これらのプロセスを最適化することで、航空会社や空港はゲートノーショーの発生を大幅に減らすことができ、円滑な運営に貢献することができる。

世界の航空技術におけるAI主導のイノベーション

それでは 、Gen AIの ような テクノロジーによって、航空会社が 創造的で生産的かつ積極的であると同時に、現代の航空業務の要求に どのように 応えることができるかを考えて みよう 。

2033年までに旅行業界に影響を与える12の新たなトレンドを調査した2023年のSITAのレポートによると、97％の企業がGen AIの開発を計画している。

IATAによる別の報告書では、イノベーション・デー2023のイベントで議論された、Gen AIに関連する航空業界のユースケースがいくつか挙げられて おり、機会とリスクについて大きな光が投げかけられている。カスタマイズされたオファーやオーダーから、ダイナミックプライシング、労働力トレーニング、旅行代理店サポート、言語サポートモデルまで、ディスカッションは幅広いトピックをカバーし、Gen AIが業界で認識されている大きさを浮き彫りにした。

現在、いくつかの大手航空会社は、デジタル・ファーストを実現するためにAIを活用している。

AI世代を活用している航空会社の興味深い例をいくつか見てみよう。

ジェットブルー

世界で最もデータドリブンな航空会社のひとつであるジェットブルーは、AIや機械学習といった新時代のテクノロジーに大きく依存している。Databricks LakehouseのようなプラットフォームとAIを組み合わせることで、ジェットブルーはオペレーション、商業機能、カスタマーサポートにまたがるデータを統合し、ビジネスの統合デジタルツインを作成している。これにより、ジェットブルーはリアルタイムでギャップを特定し、全体的な業務フローと意思決定を改善することができる。 出典： Constellation Research Inc.

シンガポール航空

高いサービス水準で知られるシンガポール航空は、ジェネレーティブAIを様々なプロセスに統合し、140のユースケースを生み出し、オペレーション、収益成長、生産性、顧客体験を向上させた。顕著なアップグレードの1つは、シームレスで正確な検索結果を得るためのGen AIを搭載した検索機能を備えた組織のウェブサイトの強化だった。これは顧客体験の大幅な改善につながった。同航空会社によるもう一つの重要な変化は、スタッフの生産性を高めるために導入された、AIを駆使したインテリジェントなスタッフ・アシスタント、JARVISの導入である（出典：シンガポール航空年次報告書2023-24）。

ルフトハンザ

ルフトハンザ・テクニックのNLPプロトタイプ（Aircraft Manitenance Tasks間の手動参照を自動化）、「Holly」と呼ばれるEurowings HolidaysのAIトラベルアドバイザー、ChatGPTを利用したパッキングリスト生成プロトタイプ、NOTAMのようなフライトプランニングデータを標準化するLLM、ChatGPTを利用した現在のチャットボットElisaのサポートなどである（出典：Innovation Runway, Lufthansa Group）。

さらに、メンテナンス中のエラーを減らすため、一部の航空会社は、 航空会社のメンテナンス活動中のライブビデオ・フィードにAI学習モデルを導入し 、管理者が評価し解決するための問題にフラグを立てる ことを計画している 。

Gen AIの計り知れない可能性を認識し、Gen AIを活用した成長戦略の実行に着手している企業は、よりスマートでインテリジェントな航空エコシステムに向けて、すでに先頭を走っている。インドのフラッグ・キャリアであるエア・インディアは、最近、 AI.gを立ち上げた 。AI.gは、AIを搭載したバーチャル・アシスタントであり 、同航空会社は、AI.gを通じて、1日に約3万件の問い合わせを管理できるようになった 。

とはいえ、世界の航空会社の97％近くが現在、AIを活用したソリューションを開発し、顧客中心だけでなく業務プロセスも強化しようと考えている。スマートでインテリジェントな航空を可能にすることは時代のニーズであり、顧客がよりハイテクに精通したアプローチを求めているため、航空会社は期待に応えるべく迅速に立ち上がり、目覚ましい変化を遂げつつある 。

すでに変革への道を歩んでおり、その道のりを加速させたいとお考えの方、あるいはこれらの未来的なテクノロジーが既存の航空ビジネスをどのように変革できるかを理解したいとお考えの方は、LinkedIn（ 著者写真の下にある 「Connect」 リンクから ）で私たちと つながるか、または こちらから航空会社の専門家に連絡を取って 関心を表明してください 。