シンガポール航空、OpenAI の技術で旅行体験と働き方を向上
OpenAI の API とモデルで、顧客サポート、旅のプラン探し、従業員の業務を改善するシンガポール航空。顧客サービス用チャットボット Kris の顧客満足度（CSAT）は 2 倍に向上
2 倍
AI 搭載チャットボット Kris による顧客満足度スコア（CSAT）の向上
約 10%
AI 支援ツールを使うカスタマーサービス担当者の平均対応時間の短縮率
約 3 倍
過去 1 年間における Flight Recommender の月間利用者数の増加
シンガポール航空では、お客様へのサービス提供、従業員の支援、技術開発に AI が浸透しつつあります。同社は顧客向けサービスに OpenAI API を活用するとともに、ガバナンスを備えた従業員向けの社内 AI プラットフォーム「Jarvis」にも OpenAI のモデルを採用しています。ソフトウェア開発のワークフローにも OpenAI のモデルを活用し、よりパーソナライズされたサービスの提供、生産性の向上、チームの開発効率の改善に役立てています。
「お客様一人ひとりに合った体験の提供と、事業全体の生産性向上に向けた当社の取り組みで、AI は中心的な役割を果たしています。OpenAI とともに、お客様がより直感的かつスムーズに旅行を楽しめるようにする AI 機能を構築しています。同時に、従業員がより効率よく、効果的に業務を進められるよう支援しています」
これらの導入にあたり、シンガポール航空は OpenAI のモデルにオーケストレーション、社内データの管理、検証、人によるレビューを組み合わせています。これにより、各チームが責任を持って AI を本番のワークフローに取り入れるための、一貫した手法を提供しています。
シンガポール航空の AI 活用で特に広く知られているのが、顧客向けチャットボット「Kris」です。同社は Kris を従来の対話フロー型システムから、OpenAI API を利用した LLM ベースの対話体験へと移行し、顧客満足度を 2 倍に高めました。
あわせて、OpenAI API による通話要約など、カスタマーサービス担当者を支援する AI ツールも導入しました。担当者は通話後の作業にかける時間を減らし、お客様への対応により多くの時間を充てられるようになりました。シンガポール航空では、カスタマーサービス担当者の平均対応時間が約 10% 短縮されました。
従来の対話フローに基づくチャットボットの設計では、すべてのトピックを手作業で整理し、対話フローを一つひとつ事前に記述する必要がありました。そのため、対応範囲を広げることが困難でした。お客様の意図に対応する設定がなければ、本来はセルフサービスで解決できる問い合わせでも、カスタマーサービス担当者のサポートが必要になることが多かったのです。
シンガポール航空は、OpenAI API を活用して、Kris を全面的に LLM ベースの対話体験へと移行しました。チャットボットは、あらかじめ定めたフローに頼るのではなく、自然言語でお客様の意図を理解し、ナレッジベースに基づいて回答し、複数のトピックにまたがる会話にも対応できます。必要に応じて、関連する文脈とともにカスタマーサービス担当者へ引き継ぐこともできます。
現在、お客様は Kris を使って、一般的な問い合わせや特別なリクエスト、運航の乱れに関するリアルタイム情報の確認、一部の手続きを行っています。シンガポール航空は、予約変更や手荷物に関する手続き、エージェントが自律的に対応するより複雑なやり取りへと、機能の拡充を続けています。
「OpenAI によって、Kris はより多くのことに対応できるセルフサービス窓口になりました。お客様の意図をより自然に理解し、適切な回答にたどり着けるよう支援します。カスタマーサービス担当者の対応が必要な場合も、より明確な文脈を伝えられます」
Flight Recommender では、お客様はフィルターや日付、目的地を何度も調整する代わりに、希望する旅を自然言語で伝えられます。利用は過去 1 年間で約 3 倍に増えました。
「Flight Recommender では、自然に会話する感覚で旅のプランを探せます。API 経由で OpenAI のモデルを活用し、お客様が希望を言葉にして、条件に合った選択肢をよりすばやく見つけられるよう支援しています」
OpenAI API を基盤とする Flight Recommender は、運賃や空席情報のデータに接続されたオーケストレーション層を使用しています。お客様の意図を理解して適切なツールを呼び出し、一人ひとりに合った旅の提案を自然言語で返します。
開発チームは、入力と出力の検証、悪意のある、または不適切なクエリへの対応、ハルシネーションの低減、個人を特定できる情報（PII）の取り扱いのためのガードレールも実装しました。また、認証を経たうえで、各クエリに必要なコンテキストだけにアクセスできるようにしています。シンガポール航空は、より対話的なチャットボット体験への拡張を準備しています。お客様は検索をやり直さずに、会話を重ねながら旅のアイデアを絞り込めるようになります。
シンガポール航空は、顧客向けサービスにとどまらず、ソフトウェア開発ライフサイクルの一部でも OpenAI のモデルを活用しています。チームが計画、改善、テスト、レビューをより効率的に進められるよう支援しています。ソフトウェア開発ライフサイクルの一部の活動では、最大 20% の生産性向上を達成しました。
今ではコーディングだけでなく、ソフトウェアを提供するまでのライフサイクル全体で AI を活用しています。各チームは生成 AI モデルを使い、要件の精緻化、関係者との会議の分析、製品仕様の作成、エッジケースの特定、テストケースの作成、アーキテクチャのレビューを進めています。複雑な作業を、より小さくテストしやすいタスクに分解する際にも役立てています。
ある商用機能では、開発に着手する前に OpenAI API を使い、前提を問い直し、曖昧な要件を特定し、エッジケースを洗い出しました。それらを明確に定義した後は、設計案、実装計画、テストケースへの具体化、さらにコード生成までを AI が支援しました。
デプロイ時からその後の運用にかけても、AI は本番環境でのシステムの挙動を読み解き、見過ごされかねない問題を検出するのに役立っています。ワークフローのあらゆる段階で AI が活用されるようになり、チームメンバーの役割も変わりました。すべての成果物を自ら作るのではなく、提供までのライフサイクル全体を通じて AI に指示を出し、その成果物をレビュー、検証するようになっています。これにより、優先順位の決定、アーキテクチャ、ガバナンス、関係者が求める成果の実現など、人の判断が本当に必要な仕事に集中できます。
より広い観点では、OpenAI のモデルは、シンガポール航空の要件の品質、テストカバレッジ、社内標準への適合性の向上に貢献しています。各チームはこうしたワークフローを通じて、テスト用のエッジケースを生成し、アーキテクチャ案をレビューしています。また、開発ライフサイクルの次の段階に進む前に、人が行う検証の支援にも活用しています。
シンガポール航空は、社内 AI プラットフォーム「Jarvis」を通じて、エンジニアリングチームだけでなく、事業全体で AI を利用できるようにしています。OpenAI のモデルを搭載した Jarvis は、文書の要約から独自のワークフローの作成まで、従業員がガバナンスの下で日常業務に AI を活用するための手段を提供しています。
従業員は Jarvis を使い、安全な環境で PDF、Word 文書、Excel ファイル、PowerPoint のプレゼンテーションなど、さまざまな形式のファイルを横断して作業しています。同時に、日常業務に合わせた独自のワークフローや簡易的なナレッジベースも作成しています。現在、シンガポール航空の従業員の 60% 以上が毎月 Jarvis を利用しており、利用者は増え続けています。
AI ベースのチャットボット Kris への移行後、顧客満足度スコア（CSAT）が 2 倍に向上
AI 支援ツールを使うカスタマーサービス担当者の平均対応時間を約 10% 短縮
お客様の旅のプラン探しを支援する Flight Recommender の月間利用者数が、過去 1 年間で 3 倍に増加
シンガポール航空は、顧客と従業員のワークフロー全体へ AI の活用を広げ続けています。Kris の次の段階は、セルフサービスのさらなる充実です。手続き機能を増やし、お客様がチャット内で直接用件を解決できるようにしていきます。Flight Recommender は、より対話的に旅のプランを探せる体験を目指しています。お客様が検索をやり直すことなく、何度かやり取りを重ねながらアイデアを絞り込めるようにしていきます。
全社で Jarvis を利用できるようになった今、シンガポール航空は、より多くの従業員が日々の業務で AI を活用できるよう支援することに力を注いでいます。顧客向けサービスの革新とともに、こうした取り組みは、AI によって旅行がよりスムーズになり、従業員の生産性が高まり、変化するニーズに事業がより柔軟に対応できる未来づくりにつながっています。
