デジタル先進企業の全日本空輸(ANA)は、PoC(Proof of Concept、概念実証)を成功させるため、独自の工夫を凝らしている。ANAの野村泰一デジタル変革室イノベーション推進部長はPoCを成功させるポイントとして、「PoCのトリガーを作る」「PoCの実効性を上げる」「デザイン力を高める」の3点を挙げた。

 3つのポイントに基づいて現場の担当者はどのように動いているのか。人工知能(AI)活用チームの取り組み事例を紹介しよう。PoCの場数を踏むごとにシステム環境や組織体制を拡充させ、さらに多くのプロジェクトを進めてきている。

全日本空輸のAIチームの取り組み
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 ANAがAI活用を本格的に検討し始めたのは2018年春。日ごろから最新技術の動向をチェックしていた永留幸雄デジタル変革室イノベーション推進部担当部長は「AIを自社の事業に生かすとしたら、どのような使い方ができるだろうか」と考え、複数の製品を検討。手軽に機械学習を実行できるという触れ込みのAI基盤ソフト「DataRobot」(米データロボット製)を使ってPoCを進めようとした。

 ANAでPoCを実施するには、デジタル変革室の3人の部長が同時にOKを出さなければいけない。しかもその判断基準は独特だ。「単純に製品の機能を検証したいと言っても通らない。既存の業務をその技術によってどのように変えたいのかを明確に示す必要がある」(永留担当部長)。

 そこで永留担当部長は、AIで解決できそうな課題を抱えている部門を探し出した。見つけたのはマーケティング部門で外部のコンサルタントに依頼していた、ある顧客分析の業務だった。

 この業務は、マーケティング部門がプロモーションをかけるべき顧客を抽出するもの。航空チケットなどの商品の購入意欲が高い潜在顧客を見極める分析だ。DataRobotを使うことで、この分析業務を自社要員でできないかを検証することにした。過去のプロモーション実績をAIに学習させ、購入意欲の高い潜在顧客を割り出すのである。

 永留担当部長はこのPoCで外部のコンサルタントに勝負を挑んだ。AIと外部のコンサルタントのどちらがより精度の高い予測を出せるかを競うことにした。「勝負に勝ったら看板を奪う道場破りのような提案をした」(永留担当部長)。

 具体的には、もしAIの予測が外部コンサルタントの予測よりも優れていたならば分析の依頼を取りやめるというものだ。永留担当部長はマーケティング部門とともにこうした業務改善を打ち出して3部長からPoCの承認を得た。

 なんと結果はAIの勝ち。しかも、分析にかかる時間もコストもAIのほうが優れていた。その後、この業務はAIに任せることにし、外部コンサルタントの契約を本当に解消した。

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