日本航空(JAL)とNECは2017年11月7日、AI(人工知能)を活用した航空券の購入予測分析の実証実験を共同で実施したと発表した。従来は専門のデータサイエンティストが担当してきた予測モデルの構築などをAIが代替し、デジタルマーケティングなどの業務で迅速に予測モデルを活用できるのが特徴としている。

今回の実証実験の流れ
(出所:JAL)
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 実証実験は2017年9~11月に実施した。JALグループが運営するマイレージサービス「JALマイレージバンク」(JMB)の会員情報と、個々の会員の搭乗履歴やJALのWebサイトにおけるアクセスログを用意し、NECが持つAI技術群のうち「予測分析自動化技術」と呼ぶモジュールで機械学習させた。同モジュールは、データベースに保管された複数テーブルのデータを基に、まずは仮説として予測に有効と思われるデータ項目の組み合わせを自動で発見する。そのうえで、選び出したデータ項目を基に大量の予測モデルを生成し、最終的に目的とする分析結果に最適と考えられる予測モデルを自動で選び出して、算出根拠とともに提示する。

 今回のJMB会員のデータを基にした実証実験では、一定の時間軸でJALのWebサイトを閲覧していたり、特定のクレジットカードの利用回数が多かったりといった会員の行動を基に、航空券の購入可能性を予測できるとする予測モデルを同モジュールが提示。予測モデルの精度はデータサイエンティストが設計した予測モデルと同程度であったほか、予測モデルの提示までに要した解析時間は数時間程度と人手による設計より短時間だったとする。

 2社はこうした形での予測が可能になることで、例えばJMB会員がWebサイトでどのような購買行動をしているかを分析し、航空券の購入につながりやすいタイミングを見計らって会員に対しキャンペーンを通知するなど、高度なデジタルマーケティングなどに応用できる可能性があるとする。また予測モデルを高速に算出できる特徴を生かし、マーケティング以外にも機体整備などの分野での活用を検討する。