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
航空業界では、悪天候や機材トラブルなど、予測困難な要因によるフライトの遅延や欠航が避けられません。こうしたイレギュラー運航が発生すると、乗客への代替便の案内や再予約手続きが膨大になり、コールセンターや空港カウンターが混雑します。これにより、顧客満足度の低下や、現場スタッフの業務負担増大といった深刻な課題を抱えていました。
AIをどう使ったか
ルフトハンザグループはGoogle Cloudと提携し、運航に関わる様々なデータを統合・分析するプラットフォームを構築しました。 このプラットフォームでは、Google CloudのVertex AIなどの機械学習・AI技術を活用しています。 天候データ、航空機の運航状況、乗務員のスケジュール、乗客の乗り継ぎ情報などを統合的に分析し、遅延や欠航が発生した際に、安定した運航計画に復帰するための最適なシナリオをAIが提案します。 これにより、影響を受ける乗客に対して、より迅速かつパーソナライズされた代替便の案内などが可能になります。
導入効果と見るべきポイント
- ▸運航トラブル発生時に、AIが複数の解決シナリオを提案することで、人間の担当者が迅速に最適な意思決定を下せるよう支援します。
- ▸顧客一人ひとりの乗り継ぎ情報などを考慮した代替案を提示し、顧客満足度の向上を目指します。
- ▸AIチャットアシスタントなども導入し、24時間体制で顧客からの問い合わせに対応し、セルフサービスでの解決を促進しています。
- ▸見るべきポイントは、単一の課題解決ではなく、運航オペレーション全体のデータを統合し、予測と最適化を行うことで、顧客への影響を最小限に抑えようとしている点です。AIを意思決定支援ツールとして位置付けていることも重要です。
日本企業が参考にできること
この事例は、航空業界だけでなく、物流、製造、大規模イベント運営など、複雑で予測困難な事態への対応が求められる多くの業界で参考にできます。部門ごとにサイロ化しがちなデータを統合し、AIで分析することで、これまで人間だけでは見つけられなかった最適な解決策を発見できる可能性があります。まずは、特定の業務課題（例えば、天候による配送計画の変更など）にスコープを絞り、関連データをAIで分析して効果を検証することから始めるのが良いでしょう。