top of page

Generatived(Beta)|生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

logo.png

富士通とヘッドウォーターズ、JAL向けAI

Generatived

25/3/27 3:30

富士通(東京)とヘッドウォータースは、JALの客室乗務員の引き継ぎレポート作成業務に生成AIソリューションを用いた実証実験を行った。マイクロソフトの「Phi」を活用し、オフライン環境でも機能するプロトタイプアプリを開発。これにより、レポート作成の効率化を実現し、JALの顧客サービス向上に貢献することを目指す。

実証実験は、羽田空港内のテクニカルセンター他で行われ、客室乗務員がタブレットでチャット形式で情報を入力し、自動でレポートを生成するシステムを試験。富士通は「Fujitsu Kozuchi」を用いて、JALの過去のレポートを基に「Phi」をファインチューニングし、ヘッドウォータースは量子化技術を用いてタブレット上での動作を最適化した。

実証結果では、生成されたレポートがJALの業務用語を学習した自然な表現であり、英訳もスムーズであること、作業時間と修正発生率が削減されたことが確認された。富士通とヘッドウォータースは、JALの本番運用に向けた段階的な検証を進め、生成AIプラットフォームへの導入を目指す。AIを活用した業務改革を支援し、顧客サービスの向上に貢献する計画だ。

各社の代表者からもコメントが寄せられた。富士通の宮田伸一本部長は、オフライン環境でのAI活用の促進に寄与する実証に喜びを表し、ヘッドウォータースの篠田庸介代表取締役は、航空機内でのAI活用の可能性を強調。JALの鈴木啓介執行役員は、客室乗務員の負担軽減と顧客サービス向上への期待を述べ、日本マイクロソフトの岡嵜禎執行役員は、プロジェクトの成功に感謝し、空の安全とホスピタリティへの貢献を強調した。

この記事を共有:

最新のニュース
オープントーン観光AI相談機能刷新

オープントーン観光AI相談機能刷新

26/4/14 0:00

オープントーン(東京都千代田区)は、観光分析ツール「Tourism Intelligence」のAI相談機能を大幅に刷新したと発表した。

SalesMarker Orcha三菱UFJ導入

SalesMarker Orcha三菱UFJ導入

26/4/14 0:00

Sales Marker(東京都渋谷区)は、三菱UFJ銀行にマルチAIエージェント「Orcha」を本格導入したと発表した。

NTT西日本奈良観光AI動画制作

NTT西日本奈良観光AI動画制作

26/4/14 0:00

NTT西日本(大阪府大阪市)は、奈良県および地域創生Coデザイン研究所と連携し、生成AIを活用した観光プロモーション動画を制作したと発表した。

NVIDIA nvCOMPでAI学習コスト削減効果拡大

NVIDIA nvCOMPでAI学習コスト削減効果拡大

26/4/13 0:00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、LLM学習におけるチェックポイント処理の効率化手法として、GPU上での圧縮技術「nvCOMP」の有効性が高まっていると明らかにしたとみられる。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

この記事を共有:

この記事を共有:

Generatived AI Logo

Generatived は、Generative AIに特化した情報やトレンドをお届けするサービスです。大きく変わりゆく世界の情報を全力でお届けします。

  • Facebook
  • X

フォローをお願いします

言語

最新のニュース
オープントーン観光AI相談機能刷新

オープントーン観光AI相談機能刷新

26/4/14 0:00

オープントーン(東京都千代田区)は、観光分析ツール「Tourism Intelligence」のAI相談機能を大幅に刷新したと発表した。

SalesMarker Orcha三菱UFJ導入

SalesMarker Orcha三菱UFJ導入

26/4/14 0:00

Sales Marker(東京都渋谷区)は、三菱UFJ銀行にマルチAIエージェント「Orcha」を本格導入したと発表した。

NTT西日本奈良観光AI動画制作

NTT西日本奈良観光AI動画制作

26/4/14 0:00

NTT西日本(大阪府大阪市)は、奈良県および地域創生Coデザイン研究所と連携し、生成AIを活用した観光プロモーション動画を制作したと発表した。

NVIDIA nvCOMPでAI学習コスト削減効果拡大

NVIDIA nvCOMPでAI学習コスト削減効果拡大

26/4/13 0:00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、LLM学習におけるチェックポイント処理の効率化手法として、GPU上での圧縮技術「nvCOMP」の有効性が高まっていると明らかにしたとみられる。

bottom of page