ルフトハンザ、機械学習でチューリヒ空港の風を予測

どの企業の事例か

今回は、ドイツに本拠を置く世界有数の航空会社、ルフトハンザグループの事例です。同グループは、顧客体験の向上と複雑なオペレーションの効率化を目指し、デジタルトランスフォーメーションを推進しています。その一環として、AI技術の活用に積極的に取り組んでいます。

解決したかった課題

チューリヒ空港では、北東から吹くBISEが滑走路運用へ影響し、空港の処理能力を最大30%下げる可能性があります。運航管理チームが滑走路と時間枠を早く計画できるよう、BISEを従来より正確かつ早期に予測することが課題でした。

AIをどう使ったか

LufthansaとGoogle Cloudは、チューリヒ空港の運航に影響する北東風BISEを深層学習で予測する手法を検証しました。予測を早く得ることで、運航管理チームが滑走路や時間枠を調整し、遅延や欠航を抑えることを狙います。

導入効果と見るべきポイント

• ▸BISEはチューリヒ空港の処理能力を最大30%下げる可能性があります。これはAI導入による改善率ではありません。
• ▸深層学習の予測を既存の経験則ベース手法と比較しました。
• ▸公式記事は生成AIや顧客対応自動化の事例ではありません。

日本企業が参考にできること

この事例から学べるのは、業務に影響する現象を一つに絞り、既存の経験則と機械学習の予測を比較する方法です。配送や設備運用でも、明確な予測対象と意思決定を結び付けて検証できます。

確認できる範囲

公式記事はBISEの深層学習予測を扱います。生成AI、旅客の再予約、顧客対応自動化の事例ではありません。

参考リンク