シンガポール航空、カスタマーサービスと内部業務にOpenAIモデルを統合

シンガポール航空におけるAI統合の概要

シンガポール航空は、顧客向けサービスの強化、内部ワークフローの効率化、従業員の生産性向上を目的として、業務全体にOpenAIのモデルを統合しました。OpenAI APIと、Jarvisというガバナンスが効いた内部プラットフォームを併用することで、同社は固定的でスクリプト化されたシステムから、柔軟でAIを活用した会話体験や開発ツールへと移行しました。

会話型カスタマーサポート

同社は従来のダイアログフローチャットボットであるKrisを、LLMを搭載した会話型インターフェースに置き換えました。この移行により、考えられるすべての会話パスを手動でマッピングする必要がなくなり、システムは自然言語を解釈し、ナレッジベースに基づいて応答を生成し、複数のトピックにわたるやり取りを管理できるようになりました。

この導入における主なパフォーマンス指標は以下の通りです：

• カスタマーサティスファクション（CSAT）スコアが2倍に向上。
• AIを活用した通話要約により、カスタマーサービス担当者の平均処理時間が約10%短縮。

AIによる旅行発見

シンガポール航空は「フライトレコメンダー」ツールを立ち上げ、顧客が従来の検索フィルターではなく自然言語で旅行の好みを記述できるようにしました。このツールはオーケストレーション層を利用して運賃や空席情報に接続し、意図を解釈してパーソナライズされたレコメンデーションを返します。同社によると、このツールの利用は過去1年間で約3倍に成長しました。今後のアップデートでは、これをマルチターンの会話体験に移行し、ユーザーが検索をやり直すことなく旅行プランを調整できるようにすることを目指しています。

ソフトウェア開発ライフサイクルにおける生産性

顧客向けアプリケーション以外にも、同社は生成AIをソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）に統合しています。チームはこれらのモデルを、要件の洗練、ステークホルダー分析、テストケース作成、アーキテクチャレビューの支援に活用しています。

同社によると、この統合により以下の効果が得られています：

• 選択された開発活動において最大20%の生産性向上。
• チームの役割が、手動での成果物作成から、AIが生成した出力の指示、レビュー、検証へとシフト。
• 開発開始前のエッジケースの特定による、要件品質とテストカバレッジの向上。

内部AIプラットフォーム：Jarvis

組織全体でのAIアクセスを標準化するため、シンガポール航空はガバナンスが効いた内部プラットフォームであるJarvisを開発しました。Jarvisにより、従業員は安全な環境でPDF、Word、Excel、PowerPointなどさまざまなファイルタイプを操作できます。このプラットフォームは、カスタムワークフローと軽量なナレッジベースの作成をサポートします。現在、シンガポール航空の従業員の60%以上が毎月Jarvisを利用しています。