【生成AI×航空業界】空の仕事の常識が変わる新時代！導入メリット・活用事例・注意点まで解説
- 生成AIは航空業界の文章業務や顧客対応と特に相性が良い
- 最終判断は人が行うことを前提に、業務を支援する形で使うことが重要
- 小規模な業務から段階的に導入することで成果が得られる
生成AIという言葉を耳にする機会は増えたものの、「航空業界で本当に使えるのか」「安全性に問題はないのか」と疑問を感じている方も多いのではないでしょうか。人手不足や業務負荷の増大に直面する一方で、安全性や信頼性が最優先される航空業界では、新しい技術の導入に慎重にならざるを得ないのが実情です。
本記事では、生成AIの基本的な考え方から、航空業界ならではの活用メリット、実際の導入事例、注意すべきポイントまでを整理します。生成AIを「導入すべきか迷っている段階」の方が、判断材料を得られる内容となっているので、ぜひご覧ください。
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そもそも生成AIとは？
生成AIとは、過去のデータを学習し、新たな文章や画像、要約、回答などを生成できる人工知能技術の総称です。質問に対して決まった答えを返すのではなく、文脈を理解したうえで回答を生成する点が特徴となっています。
航空業界では、運航計画書、整備記録、業務マニュアル、顧客対応履歴など、文章を中心とした非構造データが多く存在します。生成AIはこうしたデータを扱うことが得意なため、これまで人が読んで理解・整理していた業務を支援する技術として注目されています。
従来のAIとの違い
従来のAIは、あらかじめ定義されたルールや学習済みモデルに基づいて、分類や予測を行う用途が中心でした。需要予測や遅延リスクの算出など、数値データをもとにした判断が主な役割です。
一方、生成AIは文章や会話のように「正解が一つではない領域」を扱える点が大きな違いです。質問内容に応じて柔軟に表現を変えたり、背景情報を補足したりできるため、顧客対応や社内コミュニケーションとの相性が良いとされています。
生成AIで行えること
生成AIで可能になるのは、単純な自動応答にとどまりません。たとえば、顧客からの問い合わせ内容を理解したうえで自然な文章を生成したり、長文の報告書や整備記録を要点だけに要約したりすることができます。
また、複数の情報をもとに説明文やレポートのたたき台を作成することも可能です。航空業界においては、運航状況の説明、社内共有資料、研修教材など、文章作成に時間がかかる業務を効率化できるでしょう。航空業界が生成AIを使用するメリットや実際の活用事例はこの後の章で詳しく解説していきます。
なお、生成AIを活用した問い合わせ対応については下記の記事を参考にしてください。
航空業界の仕事に生成AIを取り入れるメリット
生成AIの導入は、航空業界が抱える人手不足やコスト増、安全性確保といった課題に対し、業務の進め方そのものを見直す手段となります。ここでは導入するメリットをみていきましょう。
顧客体験の向上と追加収益（パーソナライズ・アップセル・クロスセル）
生成AIは、顧客ごとの利用履歴や行動データをもとに、個別の案内や提案を行うことができます。これにより、予約時や問い合わせ時の対応力が向上し、顧客満足度の向上が期待されます。
Microsoftが公開している航空業界向けの試算では、こうしたAI活用により、1人あたり収益が10〜15％向上し、カスタマーサービスコストが約30％削減できる可能性があるとのことです。顧客体験の改善と収益性向上を同時に狙える点は、生成AI導入の大きな利点でしょう。
業務効率化・コスト削減
航空業界では、問い合わせ対応や社内文書作成、各種レポート作成など、人手に依存してきた間接業務が多くあります。生成AIを活用することで、これらの業務にかかる時間を短縮し、担当者が本来注力すべき判断業務や調整業務に集中しやすくなるのです。
特に、定型的な問い合わせ対応や文章作成を生成AIが行うことで、業務全体の処理スピード向上が期待されます。結果として、人的コストの抑制や外注費削減につながる可能性があると言えるでしょう。
運航の安定性向上
航空業界では、遅延や欠航といった運航トラブルへの迅速な対応が求められる場面が多数あります。生成AIは、運航状況や関連データをもとに、状況説明文や判断材料の整理を支援する役割を担うことができるでしょう。
たとえば、運航計画に関する説明資料や社内向けレポートを自動生成することで、情報共有のスピードを高めることが可能です。意思決定そのものは人が行う前提ですが、判断に必要な情報整理を支援することで、結果的に運航の安定性向上につながると考えられます。
社員の単純業務の負担を軽減
航空業界では、高い専門性を持つ人材が、資料作成や情報検索といった単純作業に時間を割いているケースも少なくありません。生成AIを活用することで、こうした業務を補助し、社員の負担を軽減できます。
航空業界×生成AIの主な活用方法
生成AIによって業務を完全に自動化するのではなく、人の判断や対応を支援する形で組み込む形での導入がおすすめです。ここでは代表的な活用方法を業務別に整理します。
顧客対応での生成AI活用
生成AIは、予約サイトや公式アプリ、チャット、コールセンターなど、顧客接点となる領域で活用されています。FAQ対応やフライト案内、手荷物やマイルの照会といった定型的な問い合わせに対し、自然な文章で回答できる点が特徴です。また、多言語対応が求められる航空業界では、生成AIによる自動翻訳や多言語チャットボットが有効とされています。
運航計画作成での活用
運航計画の分野では、生成AIが説明文やレポートの作成支援に用いられています。たとえば、運航計画に関する説明資料や社内共有用の文章について、人が仕上げる前のたたき台をAIが作成することが可能です。
あわせて、ルートや運航シミュレーションの結果を整理し、関係者に分かりやすく伝える補助としても活用されています。
帳票類やマニュアル業務での活用
航空業界では、整備記録や各種帳票、手順書など、文章量の多い業務が日常的に発生します。生成AIは、こうした文書の要約や、手順書の下書き作成を支援する用途で利用されています。さらに、過去の技術情報やマニュアルを横断的に検索し、必要な情報を提示するアシスタントとしての活用も進んでいます。
マーケティングでの活用
マーケティング領域では、プロモーション用の文章作成やキャンペーン企画の検討に生成AIが使われています。顧客属性や過去の利用傾向を踏まえた文案を作成できる点が特徴です。人が一から考える負担を減らしつつ、複数案を短時間で用意できるため、施策検討のスピード向上につながると考えられます。
従業員教育での活用
社内マニュアルや研修教材の作成支援にも活用されています。既存資料をもとに分かりやすい説明文を生成したり、業務内容に応じた教材案を作成したりすることが可能です。教育担当者の負担を軽減しながら、内容の標準化を進められる点は、全社的な人材育成においても有効な活用方法と言えるでしょう。
なお、生成AIに精通した人材を育成したい場合は、下記の記事をご覧ください。
航空業界×生成AIの活用事例
航空業界では、生成AIを実運用に組み込み、顧客体験や業務効率の向上につなげる取り組みが進んでいます。ここでは、国内外の航空会社による代表的な活用事例を紹介します。
デルタ航空
デルタ航空では、顧客対応や業務支援の領域でAI活用を進めてきました。公開されている情報によれば、生成AIを用いた問い合わせ対応や情報提供の高度化に取り組んでおり、顧客が必要とする情報へ迅速にたどり着ける環境づくりをしています。
生成AIは、顧客との対話を円滑にする補助的な役割として位置づけられており、最終的な判断や対応は人が担う運用となっています。大規模航空会社における現実的なAI活用モデルの一例と言えるでしょう。
エティハド航空
エティハド航空は、顧客体験の向上を目的として、対話型AIを予約体験に組み込んでいます。メッセージアプリ上で自然言語による質問に対応し、フライト検索や予約を支援する仕組みを導入しました。
この取り組みは、従来の予約フローを簡素化し、顧客が直感的に操作できる体験を提供する点に特徴があります。生成AIは予約や購入の入り口の一つとして活用されており、利便性向上を重視した事例です。
エア・インディア
エア・インディアでは、Azure OpenAI Serviceを活用し、顧客対応や社内業務の効率化を進めています。公開事例では、顧客からの問い合わせ対応を中心にAIを導入し、対応品質の均一化と処理能力の向上を目指しているとのことです。
生成AIは回答の下書き作成や情報整理を担い、人が確認する前提で運用されています。業務負荷軽減と顧客満足度向上の両立を目指す取り組みとなっています。
JAL
JALは、AI活用に関する基本的な考え方や原則を公開し、安全性と信頼性を重視した姿勢を明確にしました。顧客対応や業務効率化の領域でAI活用を進める一方、航空業界特有の安全要件や社会的責任を踏まえた運用を目指しています。
生成AIについても、判断主体はあくまで人であるという考え方を採用しており、AIは業務を支援する存在として位置づけられている点が特徴です。
ANA
ANAグループでは、デジタル技術を活用した業務変革の一環として、AIの活用を推進しています。公開情報では、業務効率化や顧客接点の高度化を目的に、AI技術を段階的に導入していることが示されました。
生成AIについても、社内業務や顧客対応の支援を中心に活用が検討されており、全社的なDXの流れの中での使用を検討しているようです。
なお、日本企業の生成AI活用事例について詳しく知りたい方は、こちらも合わせてご確認ください。
航空業界で生成AIを導入する時の注意点
生成AIは業務効率化や顧客体験向上に貢献する一方、航空業界では特有のリスクにも十分な配慮が求められます。特に安全性や信頼性が最優先される業界においては、技術的な利便性だけでなく、運用設計や責任の所在まで含めた検討が不可欠です。
安全性最優先の業界で「ハルシネーション」をどう制御するか
生成AIの代表的なリスクとして、事実ではない情報をもっともらしく生成してしまう「ハルシネーション」が挙げられます。航空業界では、誤った情報が安全や運航判断に影響を与える可能性があるため、このリスクを前提とした設計が欠かせません。
そのため、生成AIの回答をそのまま採用するのではなく、人が確認する前提の運用や、参照元データを限定した設計が求められます。あくまで判断を支援する存在として位置づけ、最終的な意思決定は人が行う体制を維持することが重要でしょう。
遅延・欠航情報など、リアルタイムデータとの整合性をどう担保するか
航空業界では、運航状況が刻々と変化します。遅延や欠航、ゲート変更といった情報はリアルタイム性が高く、過去データをもとに生成された回答では不十分なケースもあります。
生成AIを顧客対応などに活用する場合は、常に最新の公式データと連携させる仕組みが不可欠です。リアルタイムデータと切り離された状態で生成AIを使うと、古い情報を案内してしまうリスクがあるため、情報源の管理と更新頻度が重要なポイントになります。
個人情報・渡航履歴・決済情報などセンシティブデータの扱い
航空会社が扱うデータには、個人情報や渡航履歴、決済情報など、極めてセンシティブな情報が含まれます。生成AIを導入する際には、これらの情報がどのように扱われるのかを明確にしましょう。
入力データが学習に使われない設計や、アクセス権限の厳格な管理、ログの取得と監査体制の整備なども求められます。利便性を優先するあまり、情報管理が曖昧になることは避けるべきでしょう。
責任は誰が負うのか
生成AIが関与した業務で問題が発生した場合、その責任を誰が負うのかという点も重要な論点です。航空業界では、顧客や社会に対する説明責任が特に重く、責任の所在を曖昧にすることはできません。
そのため、生成AIはあくまで業務支援ツールとして位置づけ、最終的な判断や対外的な説明は人が行う体制を明確にする必要があります。AIの活用範囲と人の責任範囲をあらかじめ定義しておくことが、安心して導入を進めるための前提条件と言えるでしょう。
なお、生成AIに対する社内ルールやガバナンス体制の構築については下記の記事をご覧ください。
航空会社・空港での生成AI導入ステップ
生成AIは一度に全社導入するものではなく、業務特性やリスクを踏まえて段階的に進めることが重要です。航空業界では、安全性や安定運用を前提とした計画的な導入プロセスが求められます。
ユースケースの棚卸しと優先順位付け
最初に行うべきは、生成AIをどの業務で活用するのかを整理することです。顧客対応、運航、整備、空港運営など、部門ごとに業務内容を洗い出し、効果が見込める領域を明確にします。すべての業務に適用しようとせず、リスクが低く効果を測定しやすい領域から着手することが現実的でしょう。導入目的を明確にすることが、その後の判断基準となります。
データ・システム基盤の整備と「業界向けアーキテクチャ」の検討
生成AIの効果は、連携するデータとシステム基盤に大きく左右されます。既存の運航管理システムや顧客データベースとの連携可否を確認し、情報の正確性と更新性を担保することが重要です。また、航空業界特有の安全要件や規制を踏まえ、クラウド利用やアクセス制御の設計を慎重に行いましょう。技術面だけでなく、運用面まで含めた検討が求められます。
小規模PoC（1〜2路線・1部門）から始める運用設計
本格的に導入する前に、特定の路線や部門に限定した小規模なPoCを実施することがおすすめです。実運用に近い形で検証することで、想定外のリスクや課題を早期に把握できます。この段階では、完璧な成果を求めるよりも、運用上の課題や改善点を洗い出すことが目的となります。現場の声を反映しながら調整を重ねる姿勢が重要でしょう。
成果指標（KPI・ROI）を定めて、横展開・全社展開へつなげる
PoCの結果を評価するためには、KPIやROIなどあらかじめ成果指標を定めておく必要があります。対応時間の短縮率や問い合わせ削減率、顧客満足度など、業務内容に応じた指標が考えられます。一定の効果が確認できた場合にのみ、他部門や全社へと展開する判断を行うことが望ましいでしょう。段階的に範囲を広げることで、リスクを抑えながら導入を進められます。
よくある質問（FAQ）
生成AIで航空業界の業務を効率化
生成AIは、航空業界において業務を全面的に置き換える技術ではありません。顧客対応や文書作成、情報整理といった領域で、人の判断や対応を支援する存在として活用することがおすすめです。ただし、安全性や責任の所在、リアルタイムデータとの整合性、センシティブな情報の扱いなど、導入にあたって慎重な設計が欠かせません。だからこそ、小規模な業務から段階的に検証し、効果とリスクを見極めながら進めることが重要です。
生成AIは、航空業界が抱える課題に対する万能な解決策ではありませんが、適切な使い方をすれば、業務の質と効率を両立させる有力な選択肢となります。自社の業務や課題に照らし合わせながら、現実的な活用方法を検討していくことが求められるでしょう。
最後に
いかがだったでしょうか？
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