航空業界では、安全性が常に最優先されます。近年では、航法、予知保全、航空交通管理における進歩の多くが AI によって支えられており、これにより飛行の安全性がさらに高まっています。

しかし安全性は、航空会社にもたらされる AI の価値の一部にすぎません。AI は、航空会社が販売、運営、計画を行う方法を再考する上で役立つ、大きな可能性を秘めています。さらに、的確な意思決定、迅速な対応、より緊密な統合を、真の経済優位性へと転換する上でも貢献できます。

今日の航空会社のリーダーは、複数の側面からのプレッシャーを同時に受けています。顧客がパーソナライゼーションとシームレスなサービスを期待している一方で、混乱によってコストは増大しており、変動性の影響によって需要を収益性の高いスケジュールへと転換することが難しくなっています。このような環境における次なる競争優位性は、独立型の AI パイロットでは実現できません。航空会社が AI を活用して販売、運営、計画を行う方法を連携すれば、サイロの集まりではなく統一性のある単一システムとして機能するようになります。さらに、最新のクラウドネイティブプラットフォームへの移行により、適応性とレジリエンスが強化されます。これらのシステムは、テクノロジーを最新化するだけでなく、チームが協力して成果を生み出す方法も再構築します。

その勢いはすでに業界全体に広がりつつあります。IATA（国際航空運送協会）では、オファー・アンド・オーダー・モデル（チケットや断片的な記録から脱却し、明確な小売スタイルのオファーや、購入、サービス、決済を通じて顧客を追跡する単一のオーダーへと移行）を推進しています。このような取り組みを、運営と計画策定における成熟度の高い AI 強化型アプリケーションと組み合わせることで、小売、サービス、ネットワークに関する意思決定が互いに強化し合える未来を目指します。

チケットとサイロから、オファーとオーダーへの移行

数十年にわたり、航空会社のプロセスは従来の構造（予約クラス、運賃ルール、搭乗者名記録、e チケット、その他の電子文書）によって形成されてきました。こうした仕組みは、紙ベースの世界では理にかなっていましたが、航空会社のシステムを断片化させてしまいました。販売、サービス、会計、運営が並行して進化したため、小手先の対応や手動照合によってそれぞれのシステムを接続してきたのです。

現代の航空小売業は、この状況を変えようとしています。航空業界におけるオファーとオーダーへの移行は、デジタル標準に支えられた小売エクスペリエンスとして空の旅を刷新します。NDC (New Distribution Capability) により、航空会社はチャネル間で一貫性のある豊富なオファーを作成、配信することができます。One Order は、複数のレガシーレコードを単一のオーダーに統合し、購入から発券、決済までのカスタマージャーニーを追跡します。

こうした基準だけで、より良い成果が保証されるわけではありません。しかし、AI、データ、アプリケーションと組み合わせて統合運営モデルの一部として導入することで、混乱時の迅速なサービス提供、関連性の高いオファー、よりクリーンな財務プロセスの実現に向けた環境を整えることができます。その結果、カスタマーエクスペリエンスが向上するだけでなく、レジリエンスと収益性の高い航空ビジネスが実現します。

この記事では、航空会社が AI を活用して小売業務の改善、業務の効率化、収益性の強化に向けた転換を図るための 3 つの実践的な方法をご紹介します。これら 3 つすべてには共通するアーキテクチャー上の現実があり、航空会社はスイートファーストのアプローチを必要としています。つまり、商業プロセス、業務プロセス、財務プロセスをエンドツーエンドで接続する統合基盤を持つということです。SAP Business Suite のような統合型エンタープライズスイートは、アプリケーション、データ、AI を統合し、一つの領域で行った意思決定が別の領域で摩擦を生じさせないようにします。これにより、航空会社は混乱時でも迅速に行動し、予測可能な拡張を行い、ビジネスの成長に合わせて複雑さを管理できるようになります。

1. オファーをパーソナライズし、混乱発生時の変更を容易に

変更点

ほとんどの航空会社では、従来の運賃ベースによる小売販売の限界をすでに認識しています。静的な製品と厳格なルールは、差別化を困難にし、パーソナライズをさらに難しくさせるだけでなく、問題が発生した場合に適切な対応を行うことを非常に難しくさせます。

現代的な手法では、その論理を一変させます。航空会社は、主に価格と制限によって定義された座席を販売するのではなく、スケジュールのニーズ、好み、ロイヤルティステータス、支払い意欲など、顧客のコンテキストを反映したオファーを組み立てることができます。同様に重要なのは、これらのオファーがサービスを提供できるよう設計されていることです。連鎖的な手作業を発生させることなく、変更、再予約、払い戻し、交換を行うことができます。

AI が適合する領域

AI はここで補助的な役割を果たします。その価値は、意思決定、スピード、実行力にあります。

• 構築と推奨事項の提供：AI モデルは、複数の変数（可用性、制約、顧客シグナル）を評価して、その時々に適したバンドルやオプションを推奨することができます。
• 混乱時のサービス提供：天候、機械的問題、航空機の制約によって変更が必要な場合、AI が最も実行可能な再購入および再予約のオプションを迅速に提示することで、顧客の待ち時間と担当者の作業負荷を削減することができます。

重要なのは、これは人間の判断を置き換えるものではないということです。これは、営業チームやサービスチームに適切な情報を迅速に提供し、プレッシャーの中でも自信を持って行動できるように支援するものです。同時に、バックオフィス業務の自動化によって効率を改善し、リソース使用の最適化を図ります。

重要な理由

オファーとサービス提供を緊密に連携すれば、以下を実現できます。

• 混乱時における迅速な再予約
• よりクリーンな払い戻しと返金
• 決済のシンプル化による、下流での照合エラーの減少

これらのメリットは、顧客満足度に直接反映され、サービスコストの削減には間接的に表れます。また、運営が追い付かなくなると大規模なパーソナライゼーションが機能しなくなるため、次なるステージに向けた準備も整います。

2. 制御を失うことなく、遅延とコストを削減する業務を自動化

変更点

航空会社の業務は、本質的に複雑なものです。予知保全、運営管理センター、乗務員の調整、グランドハンドリングはすべて、不完全な情報に基づいて緊急を要する意思決定が行われます。こうしたワークフローの多くは、データ量が増大しているにも関わらず、手作業に大きく依存しています。

AI は、自動化によって説明責任や安全性を損なうことなく、最も影響の大きい摩擦を取り除く方法を航空会社に提供します。

AI が適合する領域

最も効果的な運営ユースケースは、強化に焦点を当てています。

• 予知保全：機械学習モデルでは、センサーデータと保全履歴を分析して、遅延やキャンセルが発生する前に問題を予測します。
• OCC の回復と意思決定の支援：AI は、航空機の交換、乗務員の再割り当て、乗客への推奨事項などの回復シナリオを、人間だけのチームよりも迅速に評価し、トレードオフと起こりうる結果を示すことができます。
• 生成 AI コパイロット：生成 AI によって調査、文書化、レポート作成が迅速化されるため、保全部門やバックオフィス部門では熟練スタッフが価値の高い業務に集中できるようになります。

これらすべてにわたって、人間はしっかりと関与し続けます。AI が提案し、人間が意思決定を行うのです。

重要な理由

業務の自動化は、以下の 2 つの方法で価値を提供します。

• 遅延、時間外勤務、事後対応型修正を最小限に抑えることによる直接的なコスト削減
• 混乱による波及的な影響を軽減することによる顧客への間接的な効果

しかし、日々の最適化で実現できることには限界があります。コストと信頼性に関する目標の多くは、計画段階で早期に決定付けられます。

3. 需要主導型の計画で路線ネットワークを最適化

変更点

従来の航空会社の計画立案では、商業戦略、運営、保全は互いに関連性はあるものの個別の領域として扱われていました。多くの場合、スケジュールは数ヶ月前に設定されますが、その際に用いられているのはすぐに陳腐化する前提条件です。不確実性を管理するためにバッファが追加されますが、条件が変化したときに必ず削除されるわけではありません。

需要主導型のアプローチは、このモデルの課題に取り組みます。このアプローチなら、顧客の需要シグナル、業務上の制約、財務目標を一つの計画に組み込めるようになります。

AI が適合する領域

AI は、以下を通じてこの統合を実現します。

• シナリオモデリングおよびシミュレーション：計画担当者は、ネットワークを通じて需要、天候、人員配置、フリートの利用可能状況がどのように変化するかをテストすることができます。
• 統合されたトレードオフ：KPI を個別に最適化するのではなく、AI を活用して収益、サービス提供コスト、信頼性、カスタマーエクスペリエンスのバランスを取ることができます。
• オファーと経済性の連携：ネットワーク計画から得られるインサイトは、プレミアムオファーをサポートする経路、柔軟性が最も重要となる領域、コスト管理が必要な領域を示すことができます。

重要な理由

計画の適応性が向上すれば、以下を実現できます。

• 実際の需要と合致した経路
• 航空機と乗務員の効率的な活用
• 回避できる混乱を減らすことでカスタマーエクスペリエンスを向上
• インフラの課題および保全要件に関する予測精度の向上

収益性の向上は、航空会社が運航を増やすからではなく、運航のスマート化を図ることによってもたらされます。

確信を持って行動：航空会社のリーダーのためのレディネスチェック

経営幹部にとっての課題は、AI を導入するかどうかではなく、どの領域に最初に注力すべきかということです。優先順位を明確にするには、以下のようないくつかの実践的な質問が役立ちます。

• オファーとオーダー：チームは、チャネル間で一貫性のあるオファーを作成し、サービスを提供できますか？混乱時における再購入や再予約はどれくらい迅速に対応できますか？
• サービス提供と決済：顧客レコードは、迅速な変更とクリーンな会計をサポートするために十分な統合が行われていますか？
• 運営：依然として手動で管理している遅延およびコスト要因はどれですか？的確な意思決定支援は、どこに最大の効果をもたらしますか？
• 計画策定：営業チームと業務チームは KPI と共通の計画言語を共有していますか？
• データと統合：フロントオフィス、業務、財務の間でインサイトは流れていますか？それともシステムの境界で止まったままですか？

これらの質問に正直に回答することで、段階的な改善によって不均衡な価値が解放される領域が明らかになります。

次のステージに向けて

AI は、航空会社の安全性においてすでにその価値を証明しています。次のステージは、規模と接続性にあります。それは、AI を活用して、小売業務、運営、計画策定を単一のオペレーティングシステムにリンクすることです。

このような転換を図る航空会社は、混乱に対して適切な対応がとれるわけではありません。不確実な世界において、エクスペリエンスのパーソナライズ、コスト管理、収益性の高い計画をより適切に行えるようになります。そしてそれは、分離されたツールではなく、連携できるよう設計された統合アプリケーション、データ、インテリジェンスによって実現されるのです。

正確性と信頼を基盤とする業界にとって、この種の一貫性は何より最も価値のあるアップグレードとなるでしょう。