レポート作成時間が最大1/3に、JAL客室乗務員が機内で試したオフライン生成AI

多数のユースケースの中からフライト中の引き継ぎレポート作成という一点にテーマを絞り込んだ選定が、この取り組みの土台になっています。デジタルテクノロジー本部と客室本部が組んで現場の課題を洗い出す進め方をとったため、技術側だけでは見えにくい乗務の実情が候補の評価に反映されたと考えられます。AIの用途を広く構えるほど、通信環境や端末の性能といった制約はすべての用途に重くのしかかりますが、扱う文書を一種類に定めれば、その一点に必要な条件だけを満たせばよくなります。

クラウドに接続せず端末側で処理を完結させる構成を選んだ判断は、機内という条件を正面から扱うための設計です。小規模言語モデル（SLM。端末上でも動かせる軽量な生成AI）であるPhi-4を採用する方針は、大規模なモデルに比べた能力の上限を受け入れる代わりに、通信が途切れる場所でも変わらず使えるという安定性を取りに行った割り切りと読み取れます。用途を定型的な文書作成に定めているぶん、この割り切りが実用上の不足になりにくい構造も見えてきます。

自社の過去レポートを学習させて業務特化型に仕立てた点も見逃せません。専門用語への対応にとどまらず、JAL仕様の標準的な形式に沿った文章が生成されるため、書き手が体裁を整え直す工程を挟まなくて済みます。日本語と英語の双方を扱えるようにした設計は、国際線を含む乗務の実態に合わせたものでしょう。