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公開：2025-04-03

富士通とヘッドウォータース、JALの客室乗務員向け業務効率化AIソリューションの実証実験を実施、オフライン環境での生成AI活用に成功

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 富士通とヘッドウォータースがJAL向けSLM活用実証実験を実施
• 客室乗務員の引き継ぎレポート作成業務の効率化を実現
• オフライン環境で動作可能なマイクロソフトPhiを採用

富士通とヘッドウォータース、JALの客室乗務員向けAIソリューション実証実験を実施

富士通とヘッドウォータースは、日本航空の客室乗務員による引き継ぎレポート作成業務の効率化を目指し、生成AIソリューションを活用した実証実験を2025年3月27日に発表した。両社はマイクロソフトの小規模言語モデルPhiを活用し、フライト中の機内でもタブレット端末上でチャット形式でのレポート作成が可能なプロトタイプアプリを開発している。^[1]

富士通は自社のAIサービスFujitsu Kozuchiを通じて培った開発ノウハウを活かし、JALの過去のレポートを基にPhiをファインチューニングすることで、客室乗務員の業務に特化したモデルを実現した。ヘッドウォータースは量子化技術による処理の軽量化を実施し、オフライン環境でも動作するアプリケーションの開発に成功している。

本実証実験は2025年1月27日から3月26日まで実施され、生成されたレポートではJALの業務用語が適切に学習され、自然な表現での記述が可能となっている。既存アプリと比較してレポート作成時間と修正発生率が削減され、英訳機能によって業務負担の軽減も実現している。

JAL向けAIソリューション実証実験の詳細

小規模言語モデル（SLM）について

小規模言語モデル（SLM）とは、従来の大規模言語モデル（LLM）と比較してコンパクトな設計の言語モデルであり、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• オフライン環境での動作に強みを持つ軽量な設計
• 特定業務に特化したファインチューニングが可能
• 端末内での高速な処理と低消費電力を実現

JALの実証実験では、マイクロソフトのPhiをベースにした小規模言語モデルが採用され、航空機内のオフライン環境でも安定した動作を実現している。量子化技術による最適化と組み合わせることで、タブレット端末上での効率的な処理が可能となっている。

JALの業務効率化に向けたAIソリューションに関する考察

富士通とヘッドウォータースによる小規模言語モデルの活用は、航空業界におけるAI実装の新たな可能性を示している。機内というネットワーク制約のある環境下でも高度な生成AI機能を提供できる点は、様々な業種での応用が期待できるだろう。

今後の課題として、多言語対応やセキュリティ面での配慮が必要となってくる可能性がある。航空業界特有の厳格な規制や国際的な対応が求められる中で、AIモデルの継続的な改善と安全性の確保が重要となるだろう。

将来的には、レポート作成支援だけでなく、機内サービス全般へのAI活用拡大が期待される。客室乗務員の業務効率化を通じて、より質の高い顧客サービスの提供につながる可能性を秘めている。

参考サイト

1. ^ FUJITSU. 「富士通とヘッドウォータース、日本航空客室乗務員のレポート作成業務効率化に向け業務特化型オンデバイス生成AIソリューションの実証実験を実施 : 富士通」. https://pr.fujitsu.com/jp/news/2025/03/27.html, (参照 25-04-03).
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