航空業界はデータ活用によって、大きな変革が起こりつつある。高速インターネット接続が可能で、自己メンテナンス機能を備えた航空機用電子システムの開発も進んでいる。
輸送業界のテクノロジーは、ここしばらく成熟期に入っている。古くから存在する他の業界と同様、AI（人工知能）や機械学習がらみのイノベーションなど、さらなるイノベーションが望まれる。そのため管理部門はレガシーシステムを手放さざるを得なくなっている。輸送業界の新しいテクノロジー導入の中でも、コネクテッドカーやコネクテッドフリートの管理が注目を集めている。今後大きな変革を迎える業界がもう1つある。それは航空業界だ。
2017年に全世界で運航されたフライト数は3680万便に上り、商業運航の乗客数は40億人を超える。フライト数と乗客数は共に上昇している。航空業界の技術革新は数十億人に影響することになる。
航空機にも、大量データを収集する高性能テクノロジーが利用されている。燃料の消費量から天候システムまで、各航空機から得られるデータの量は驚くほど多い。複数の報告書によれば、データ収集のための高性能テクノロジーを装備した機体の製造が予定されているという。2027年までに、58％の航空機がこうした新世代の機体に変わるだろう。新世代の機体を利用する航空会社には、収集されるデータを分析して、優れたカスタマーエクスペリエンスを生み出すデータサイエンティストのチームが必要になる。本稿ではデータサイエンスによって、航空輸送業界が今後どのように進化するかを解説する。
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生成AIを活用して業務や顧客体験の再構築を進める動きが活性化しているが、その多くが、PoCやラボ環境の段階にとどまっている。なぜなら、生成AIの可能性を最大限に引き出すための、インフラのパフォーマンスが不十分だからだ。
昨今のソフトウェア開発では、AIコーディングアシスタントの活用が主流になっている。しかし、最適なコーディングアシストツールは、開発者や企業によって異なるという。導入の際は、どのようなポイントに注意すればよいのか。
生成AIの活用にはデータベースが重要となるが、従来のデータベースは最新テクノロジーに対応できないなどの課題がある。本資料では、データベースをモダナイズし、生成AIを用いてビジネスイノベーションを生み出すための方法を探る。
ビジネスにおいて、検索体験およびその結果の質の向上が重要なテーマとなっている。顧客はもちろん、自社の従業員に対しても、実用的な答えをより迅速に、手間なく入手できる環境の整備が求められている。
登場以来ビジネスへの活用方法が模索されてきた生成AI。近年では業務組み込みにおける具体的な成功例が数多く報告されている。本資料では、5件の生成AI活用事例を交えて、業務に組み込む上での具体的なアプローチを解説する。
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