航空会社のAI活用、束ねる人は？【前編】
ポイントは分かりやすさ 用語や略語を禁じたAI統括者のノウハウ
人工知能（AI）技術の利用が広がっているが、うまくいかないケースもある。英国の航空会社Virgin Atlantic Airwaysはどのようにして失敗を避けたのか。同社のAI統括者に聞いた。
英国の航空会社Virgin Atlantic Airwaysは人工知能（AI）技術の利用によって顧客体験を高め、航空業界の厳しい競争を生き抜こうとしている。同社でバイスプレジデントとしてデータとAI技術の利用を進めるのは、リチャード・マスターズ氏だ。同氏は、AI技術利用に当たって何を重視するのか。AI活用の成功の秘訣を探る。
VirginのAI担当バイスプレジデントはこんなことを重視する
マスターズ氏はオックスフォード大学（University of Oxford）で天体物理学の博士号を取得。データ分析分野を歩む前は、研究者として宇宙関連の仕事に携わっていた。「チリのアタカマ砂漠にある超大型望遠鏡で銀河を計測するための装置を作ったり、ハッブル宇宙望遠鏡のデータを用いて銀河の暗黒物質を調べたりした」（同氏）と振り返る。
宇宙関連の仕事を通じて「データ」に関心を持つようになったとマスターズ氏は語る。「望遠鏡から入ってくるデータは多くのノイズを含んでいた。ノイズを取り除いた後、分析するための本当に重要なデータが残り、それに基づいて洞察を得た」（同氏）――。この手法は、マスターズ氏は現在の仕事でも生かしているという。
Virgin Atlantic Airwaysは利用者体験の向上や顧客サービス品質の確保を目的に、積極的にAI技術を取り入れている。顧客データやフライト情報を分析するための基盤を構築し、現場での業務効率化だけではなく、経営陣がデータ分析から得られる洞察を経営判断に生かすことも目指しているとマスターズ氏は説明する。
マスターズ氏によると、Virgin Atlantic AirwaysにはAI技術利用のための適切なインフラと人材がそろっている。しかし、それでも日頃のデータ分析作業ではさまざまな問題が発生するという。例えば、社内の言葉遣いだ。「技術者は多くの専門用語や略語を使うので、慣れていない人だと分からなかったり、間違った解釈をしたりする恐れがある」とマスターズ氏は指摘する。同氏は技術者に対し、伝えたいことをより明確に表現するように促し、シンプルな言葉遣いによって関係者同士の理解を高めるようにしている。
研究者としての背景を持っているからこそ、マスターズ氏は高度な専門知識を持っていることと、相手に明確な説明をする重要性を肝に銘じている。分かりにくい表現や不要な情報もある意味で「ノイズ」だ。それを取り除いて、簡素化に取り組むことで、同氏はVirgin Atlantic Airwaysでさまざまなデータ活用を可能にしている。
後編は、Virgin Atlantic AirwaysにおけるAI技術利用の具体的な取り組みをみる。
TechTarget.AIとは
TechTarget.AI編集部は生成AIなどのサービスを利用し、米国Informa TechTargetの記事を翻訳して国内向けにお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
TechTarget.AI
TechTarget.AI編集部は生成AIなどのサービスを利用し、米国TechTargetの記事を翻訳して国内向けにお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
事例
[株式会社マクニカ] アイカ工業に学ぶ脆弱性対策 情シスが把握できずにいたアセットも正確に把握 -
製品資料
[株式会社マクニカ] 「脆弱性総まとめ」解説 被害事例から考える必須の対策ポイント -
製品資料
[Splunk Services Japan合同会社] サイバー脅威「トップ50」完全解説ガイド、新たな攻撃手法に対抗するには -
製品資料
[株式会社うるる] 「入札市場」完全ガイドブック：メリットから資格取得のポイントまで -
市場調査・トレンド
[株式会社うるる] はじめての「自治体／官公庁入札」 必要な知識がすぐに学べる入門ガイド
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
2
Oracle巨大ITプロジェクトはなぜつまずいたのか 8年で導入1割、追加で170億ドル
-
3
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
-
4
ISMSの“コンサル丸投げ”が招く数千万円の無駄 NTTドコモビジネスの脱出劇
-
5
「VMware離れ」は本当か 3000社がVCF 9にかじを切った現実的な理由
-
6
「Microsoft 365」が乗っ取られる 跡形もなくMFAを破る手口
-
7
「AI活用を前提とした業務PCへの移行」に関するアンケート
-
8
AI全部入り「Microsoft 365 E7」に企業が二の足を踏む訳 移行意向はわずか4％
-
9
「技術屋」で終わらないために 情シスが今取るべき認定資格5選
-
10
Netflixのバックエンドは「ほぼJava」 3000超のアプリを支える開発基盤の裏側
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
2
AIが「わざわざ使うツール」になっていない？ 業務で自然に使う導線にする秘訣
-
3
5回聞くだけじゃ足りない？ トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
4
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは？
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か？ 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
7
PostgreSQLの「機能」「性能」「運用」「拡張性」に関する悩みの解消法
-
8
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
9
Macの安全神話は崩壊？ 最新の脅威動向から見えた攻撃のトレンドと有効な対策
-
10
情報セキュリティ対策早分かりガイド：25の自社診断で弱点と解決策を理解
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー