Japan Airlinesの新しいAIアプリにより、キャビンアテンダントがMicrosoftのPHI-4小言語モデルで機内イベントを簡単に報告できるようになります

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東京、日本 – みんなの最善の意図にもかかわらず、飛行のわずかなフライトで、計画外の何かが起こります。乗客が病気になるか、フライトに長い遅れがあります。

キャビンアテンダントがこの種の状況に注意した後、シニアキャビンアテンダントは、地上スタッフがフォローアップできるように報告書を書きます。

複雑さに応じて、単一のケースを記録するには、1時間以上かかる場合があり、他の機器の職務から時間を取ることができます。現在、Japan Airlines（JAL）は、いくつかのキーワードとフレーズを入力し、一連のボックスをチェックするだけで、キャビンアテンダントがこれらのハンドオーバーレポートを生成できるAIアプリを開発しています。

「JAL-AIのレポートは、キャビンアテンダントの仕事をより生産的にしています」と、Jalのデジタルテクノロジー部門の上級副社長である鈴木ke弓は述べています。 「彼らは管理作業を行う代わりに、顧客サービスにより多くの時間を費やすことができます。」

JAL-AIレポートは、MicrosoftのPHI-4小言語モデルまたはSLMを使用して開発されています。これは、大規模な言語モデルやLLMSの最も生成的なAIツールよりも少ないコンピューティングパワーを実行するため、特定のタスクのためにデバイスでオフラインで使用できます。

それを試したキャビンアテンダントは、それが1時間から20分、たとえば最大3分の2、より単純なケースで30分から10までの3分の2で操作レポートを書く時間を削減できると言います。

また、このアプリは、レポートを日本語から英語に1回タップして翻訳します。これは、国際便で必要なタスクです。

AIアプリをオフラインで動作させる

日本の旗艦航空会社は、世界中で飛んでいる227機の飛行機の艦隊を運営しており、コード共有を含む66の国と地域にサービスを提供しています。昨年、顧客満足度のために世界最高の航空会社の中で6位にランクされました SkyTrax。現在のグループの最高経営責任者であるトッティは、航空会社を率いる最初の女性であり、キャビンアテンダントからランクを上げました。

JAL-AIレポートは、MicrosoftのAzure AI Foundryを使用し、MicrosoftのPHI-4 SLMを使用して開発されています。

LLMは、高度な推論と分析を必要とする複雑なタスクに取り組むのに適していますが、SLMはよりシンプルなタスクを処理し、クラウドではなくデバイスでローカルに実行できます。

また、より少ないデータで微調整することもできます。 JAL-AIの報告書は、100の以前のレポートで微調整されていると、富裕層のAIエンジニアであるRyuto Ikeuchiは、藤井とともにプロジェクトのシステムインテグレーターであると述べました。

目標は、これらのアプリが、屋外ランプや機内など、Wi-Fiが弱い環境で使用できることです。

航空会社の生成AI請求を率いているJALのシステム管理部門のセキュリティ計画のマネージャーであるManabu Yamawaki氏は、次のように述べています。

飛行中の技術

35年前に、UakaiがキャビンアテンダントとしてJalに加わりました。彼女は、世界中の人々と会って話すのが好きだと言います。

ビジネスは長年にわたって変わりました。低コストの航空会社の出現により、乗客はJALのようなフルサービスのキャリアからより多くを期待していると彼女は言い、「課題は期待よりもうまく機能する方法だ」と付け加えた。

“過去に [if something happened]、私たちは、乗客を次の飛行の乗組員に接続することに関する情報を口頭で伝えました。公式レポートとして、タブレットに報告する必要があります。 [the cabin attendant on] 次のフライトは知っており、地上スタッフが知っています。」

Uakaiは現在、航空会社の従業員エクスペリエンスチームのメンバーであり、キャビンアテンダントのDigital Transformationチームに視点を提供しています。

現在、エピソードがあるとき、シニアキャビンアテンダントはタブレットのテンプレートを記入しています。これには、何が起こったのかを時系列で入力する無料のテキストのセクションが含まれます。これを行うために、上級乗組員は、関係するキャビンアテンダントにインタビューしなければならず、おそらく関係する乗客にもインタビューする必要があります。

「乗客にサービスを提供するために頻繁に中断されているので、一度にすべてを行うことはできません。時には、何度も作り直さなければならないこともあります」とウカイは言いました。

JAL-AIレポートアプリは、カテゴリが医療、飛行遅延など、および状況が何であるか（胃痛、発熱、メンテナンスなど）を通じて一連のチェックボックスを通してキャビンアテンダントを連れて行くことで高速化します。キャビンアテンダントは、たとえば「熱」など、何が起こったのかを一時的に一連のキーワードまたはフレーズを弾丸ポイントに入力します。 「シート3H。」 「座席を移動して横になります。」 「クリニックに行くようリクエスト。」

AIには、医師が呼び出されたかどうか、または船長または地上スタッフが言われたかどうかなど、報告の省略を防ぐために質問があるかもしれません。

それが完了すると、キャビンアテンダントがボタンをタップして完全なレポートを生成します。別のボタンは、必要に応じて日本から英語に翻訳されます。

このアプリは、1時間から約20分まで報告する時間を短縮できるとUkai氏は述べています。

より良い品質レポート

ジャルが毎日飛ぶ1,000便のうち、ハンドオーバーを必要とするイベントが発生する場合、そのようなレポート作成が含まれます、とヤマワキは言いました。これらのレポートは、セキュリティから顧客サービスや他の種類の地上スタッフまで、関連部門に送信されます。

ソフトウェアセキュリティからWi-Fi、そして現在は生成AIまで、Yamawakiの権限は長年にわたって成長してきました。

彼は、時間を節約することに加えて、JAL-AIのレポートは、現在必要以上に詳細に書いているキャビンアテンダントが現在書いているため、品質を改善するのに役立つと考えています。

概念実証期間が3月末に終了すると、彼は、課題はシステムがオフラインでうまく機能するようにすることだと彼は言いました。

将来、彼は、キャビンアテンダントまたは乗客（情報を書き起こして要約する）から、関係者から口頭でのアカウントを受け取ることができるように、JAL-AIの報告書を希望し、レポートを生成したいと考えています。

「改善された音声処理は優先度が高い」と彼は言った。

JAL-AIレポートアプリは、2023年半ばに始まったJALを横断する生成AIのより広い展開の一部です。グループの36,500人の従業員全員が、電子メールの起草、ドキュメントの要約、翻訳などの管理タスクのために、Microsoft Azure Openaiプラットフォーム上のJal-AI Homeの下にグループ化されたAIツールにアクセスできるようになりました。

Jalは、「生成的AIをビジネスの中心に置き、運営と顧客サービスに変化をもたらす」機会を見ています。 「私たちは、AIと人間が一緒に働くことに興奮しています。」

トップ画像：チーフキャビンアテンダントマヤタナカは、羽田空港にある日本航空のトレーニング施設でJAL-AIレポートをテストします。 MicrosoftのNoriko Hayashiによる写真。