AI の活用により航空旅行者の苦情解決にかかる時間を短縮

2023 年 8 月 30 日 - カナダ、オンタリオ州オタワ

データ分析センター チームのメンバーは、新しいプロジェクトについてカナダ運輸庁と話し合っています。

NRC のデータ分析センターは、未処理の苦情の解決に役立つデジタル ソリューションを開発しました。

最近カナダの航空会社を利用しましたが、苦情はありましたか?

カナダ運輸庁 (CTA) は、航空会社に関するカナダ人からの苦情を受け付けています。 近年、寄せられる苦情の量が急増しており、未処理の状態に陥っています。 NRC のデータ専門家は、人工知能 (AI) を使用して苦情をより迅速に処理するソリューションを開発しました。これにより、カナダの旅行者が苦情をより迅速に解決できるようになります。

CTA は、デジタル テクノロジー研究センターの一部である NRC のデータ分析センター (DAC) がカナダの航空旅行者向けに開発した AI ソリューションのおかげで、カナダの航空旅行者からの苦情を検討するのにかかる時間を短縮することができました。

DAC のデータ専門家チームは、民間および公的部門の組織と連携して、データから最も戦略的な価値を抽出できるよう支援する独自の立場にあります。

苦情の解決は複数の段階からなるプロセスです。 カナダ運輸庁のコンプライアンス戦略・分析マネージャー、レイチェル・ドノバン氏は「問題の一部は、そのプロセスの最初の部分がほとんど手作業だったということだ」と語る。

苦情を CTA スタッフに初期審査を委ねる前に、2 つのことが必要です。 購入の証拠、つまり航空券番号または旅程番号、および通信の証拠、つまり乗客が航空会社との苦情を解決しようとした証拠がなければなりません。 プロセスの最初のステップは、苦情を構成する可能性のある多数の文書の中にこの文書が含まれていることを確認することです。 このチェックを手動で行うと困難な場合があり、多くの場合、元のファイルを複数回確認する必要があります。

CTA は、この最初のステップを自動化する方法を開発するために DAC にアプローチしました。 この解決策には、AI を使用してこれらの文書を精査し、証拠がどこにあるかを正確に特定し、情報をカタログ化して簡単に見つけられるようにすることが含まれます。

「本を丸ごとめくることと、探しているものは 20 ページにあるよと誰かに言われるのとは違います」と NRC プロジェクトリーダーのタイソン・ミッチェルは言います。

データは、バッテリー電気バスの走行距離を制限する重要な要因の 1 つは、主に車内の暖房需要による外の寒さであることを明らかにしました。 この要因は、冬に小型のディーゼルヒーターを使用することで軽減できます。

トロント交通委員会のバス・自動車担当チーフ車両エンジニアのマイク・マカス氏は、「当社の車両を新しい低排出ガス技術やゼロエミッション技術に移行し続ける中で、NRCの支援は非常に役に立った」と述べた。 「NRCはこのプロジェクトにおいて信頼できるパートナーであり、独自の専門知識と設備を備えています。トロントの交通システムをより持続可能なものにするために彼らと協力できることを嬉しく思います。」

NRC チームは、TTC や他の自治体が行う重要な運営上の決定をサポートするためにデータを提供しています。 NRC が共有する情報は、乗客の信頼を高め、ドライバーと乗客の安全を同様に確保するのにも役立ちます。

カナダ運輸庁は、2018 年からデータ分析センターと協力しています。CTA は、よりデータ主導型の組織になるために、最初に DAC に支援を求めました。 「関係の長さが、このプロジェクトが成功した理由の一部です」と DAC のチームリーダー、ステファン・トレンブレイ氏は言います。 彼は自分のチームの使命を「政府内の私たちの兄弟部門に知識を伝えること」だと説明しています。

この長年にわたる関係は、データ分析センターの成功にとって非常に重要です。 「組織との取引が長くなるほど、組織のニーズがより深く理解できるようになります」とトレンブレイ氏は言います。