Air Canada：カナダ最大の航空会社がDataikuでAIをつなぎ、さらなる飛躍へ

Air Canadaは、AI成功のためのプラットフォームであるDataikuを活用して、アナリティクス、AI、エージェントのワークフローをオーケストレーションし、さまざまなチームが必要なときに必要な答えを得られるようにしています。

昨年、カナダ最大の航空会社であるAir Canadaは、6大陸190以上の路線で4,500万人を超える乗客を運びました。この規模の航空会社を運営するには、互いに依存し合う数百もの意思決定を毎日下さなければなりません。貨物スペースをどう最適化するか、どのオファーをどのロイヤルティ会員に届けるか、来冬にある路線でどれだけの需要が見込めるか、といった判断です。

Air Canadaに業績向上のためのアイデアが不足していたわけではありません。しかし、18のチームがそれぞれ独自のデータ、独自のツール、独自の出発点を持ち、それらは互いに連携することを想定して作られていないシステムに分散していました。そこで、データ＆AI担当マネージングディレクターのMilena Kumurdjieva氏が率いるアナリティクス組織は、インフラを置き換えるのではなく、つなぐことを決めました。Air Canadaは、Snowflakeの上に、そして各チームがすでに使っていた予約システム、マーケティングプラットフォーム、データパイプラインと並ぶ形で、Dataikuをオーケストレーションレイヤーとして活用しました。

18のチームが、ひとつの場所で構築

現在Air Canadaは、アナリティクス、機械学習、AIエージェントのすべてを一か所で運用しており、それぞれの課題に最も近いチームが、この共有ワークスペースで自ら構築を行っています。マーケティング部門では、それがNAVI（Navigatorの略）という形で実現しています。NAVIは、旅行マーケティングアナリティクス担当ディレクターのLuc Gagnon氏とそのチームが、キャンペーン開発においてマーケターを導くために構築した、専門エージェントによるシステムです。NAVIは、オーディエンスの選定、路線や市場分析、標準化されたキャンペーンアウトプットといった機能をオーケストレーションし、マーケターがキャンペーンの意図から、データに基づく実行可能な意思決定へと、よりすばやく移れるよう支援します。

承認された施策は、その後AdobeのWorkfront、Experience Platform、Journey Optimizer、Campaignによって実行に移されます。貨物部門では、チームは別の課題に取り組みました。1便ずつ確認しなければ誰も把握できなかった予約データです。Dataikuはこれらのデータソースを、ひとつの再現可能なワークフローに統合します。マーケティング、貨物、サステナビリティ、税務、需要予測の各チームが同じ環境で構築しているため、あるチームが作ったものを別のチームへと展開できます。

ガバナンスが、エージェントをパイロットの先へ

Dataikuは、Air Canadaの既存のインフラを置き換えるのではなく、その上に配置されました。Snowflakeがガバナンスの効いたデータを大規模に保持し、Dataikuはその上で稼働するアナリティクス、モデル、エージェントのワークフローをオーケストレーションします。これにより、ビジネスを熟知していながら本番用のコードは書かない人々にも、業務の扉が開かれました。Air Canadaは15ライセンスからスタートし、現在では全社で100人を超えるDataikuユーザーを擁しています。ガバナンスが組み込まれていなければ、ワークフローごとに個別のレビューが必要となり、拡大のスピードは落ちていたでしょう。Air Canadaはむしろガバナンスをアクセラレーターとして活用し、確立されたガードレールの中で構築することで、エージェントやその他のワークフローが社内規定および規制上のコンプライアンス要件を確実に満たすようにしています。

インサイトの迅速化がもたらす価値

便がゲートを離れた時点で、売れ残った貨物スペースは、Air Canadaにとって二度と取り戻せない収益となります。これを防ぐのが貨物キャパシティ＆レベニューマネジメントチームの役割ですが、同チームは長年、航空会社全体の貨物予約をリアルタイムで統合的に把握できないまま業務を行ってきました。こうしたインサイトを得るには、以前は1便ずつ手間をかけて確認する必要があったのです。現在は貨物予約データがDataikuを通じて流れるようになったため、チームはまだ機体を埋める時間が残っているうちに、キャパシティや価格の変化を把握できます。Air Canadaは、この変化が収益力の強化に貢献したと評価しています。

トラベルマーケティング部門でも、スピードに関して同様の成果が生まれています。NAVIの導入により、これまで数週間、場合によっては数か月かかっていたアナリティクス業務が、対応するユースケースにおいては83％高速化され、適切なメッセージを適切な顧客に適切なタイミングで届けられるようになりました。最近のマーケティングキャンペーンでは、Workfrontのキャンペーンデータを再利用し、必要なコンテキストを補完し、後工程のコンテンツ作成、HTML生成、QAを自動化することで、NAVIは同等のデジタルバナー素材の制作時間を約3日から4時間に短縮し、キャンペーンの関連性とパフォーマンスの両方を向上させました。

説明する航空会社から、予測する航空会社へ

Air CanadaはAIの成功を、第一にビジネス価値、第二に信頼で定義しています。チームが目指しているのは、データにおける再利用可能な全社的優位性の構築です。そこでは、ロイヤルティや需要予測のチームが、新たなユースケースのたびに一から作り直すのではなく、貨物部門やその他の部門向けに構築されたデータセット、モデル、エージェントをそのまま活用できます。その先には、さらなるエージェント型ワークフローが続きます。AIが業務を計画・起案し、人が承認するシステムです。この基盤がすでにもたらしている成果は具体的です。18の部門がひとつのプラットフォーム上で構築。15人から始まったユーザーは100人超に。数か月かかっていたキャンペーンが数時間で。そして、起きたことを説明する航空会社から、これから起きることを予測する航空会社へと変わりました。

毎年4,500万人の人々が、自分にとって大切な旅をAir Canadaに託しています。この基盤があるからこそ、Air Canadaはその一つひとつの旅を、世界への玄関口として支えることができるのです。