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アメリカン航空、貨物輸送にデータ サイエンス ワークステーションを活用

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世界最大の航空会社が NVIDIA Quadro を利用して、貨物輸送モデルの強化、重量配分の向上、燃料の節約を実現

定期旅客便の運航はストレスが多いと思われるかもしれませんが、航空貨物業はどうでしょうか。

何か月も前に予約や支払いが行われることの多い旅客機とは異なり、貨物輸送の予約は出発予定日のせいぜい 10 日前に行われることが一般的です。しかも、貨物を引き渡すまで顧客に支払い義務は生じません。

その反面、顧客が貨物のスペースを確保するために予約を行ったにもかかわらず、貨物が倉庫に届かないことがあります。そうなると、綿密に練った計画も台無しです。

アメリカン航空は旅客事業を営む傍ら、個人および企業向けに世界規模で航空貨物サービスを展開しています。それらの貨物は生活必需品を世界に供給し続ける重要な役割を担っているため、同社は貨物の輸送をできる限り効率的に行うように努めています。

そのためには多くの変数を分析する必要がありますが、中でも最大の難問は貨物が離陸に間に合うかどうかを判断することです。

未来を予測するのは簡単ではありませんが、データ サイエンスはその手助けをしてくれます。アメリカン航空では、機械学習と Quadro 搭載の Z by HP データ サイエンス ワークステーションを活用して、貨物が到着する可能性を評価するためのモデルを実行し、事前により的確な貨物計画が立てられるようにしています。

荷物の無断キャンセル問題

アメリカン航空は 1 日に何千もの貨物を受け取り、それぞれの貨物を貨物担当チームが迅速に管理する必要があります。しかし、貨物が届かない等の予約の無断キャンセル数がわからないことから、貨物管理のロジスティクスはとりわけ複雑です。

「アメリカン航空では予約内容に基づいて貨物室のレイアウト計画を立て、貨物をどこに配置できるかを確認しています」と、アメリカン航空の機械学習・人工知能センター長であるタシオ カルバーリョ (Tassio Carvalho) 氏は説明します。

出発日に貨物が到着しなければ、レイアウト計画を練り直したり、そのスペースを再販したりする時間はありません。つまり、貨物室内の荷物の構成が最適な状態ではなくなり、結果的にそのフライトの燃料消費量が増加してしまいます。

アメリカン航空の貨物収入管理担当マネージング ディレクターであるクリス アイザック (Chris Isaac) 氏は次のように述べています。「当社にとって無断キャンセルは何百万ドルもの収益の損失につながります。多くの場合、それが原因で積めたはずの他の荷物を無駄に断ることになってしまいます。フライトの予約を事前に確認することができれば、使用されないスペースを回収し、必要とされる別のお客様に提供できます。」

機械学習による貨物の管理と輸送計画

Quadro GPU を搭載した Z by HP データ サイエンス ワークステーションを使用して、カルバーリョ氏のチームは、顧客の予約内容からデータを取得し、貨物が到着する可能性を予測する機械学習モデルを開発しました。

その際、オープンソースの GPU アクセラレーテッド機械学習パッケージである H2O4GPU を使用して予測モデルを構築し、1 年分のデータ量にあたる 50 万件の予約記録を読み込ませました。各記録には約 20 の特徴量が含まれ、それらが約 100 の派生特徴量へとセグメント化されました。

アメリカン航空は、フライト予定日の約 3 日前に、そのモデルを使って各予約の詳細を分析します。貨物が到着しない可能性が高いという結果が出たら、顧客に連絡をとって、フライト予定日に貨物が届くかどうかを確認します。

機械学習によって到着しない恐れのある貨物を特定することで、担当者は貨物が到着する可能性がもっとも低い予約に焦点を絞ることができ、すべての顧客に連絡をとる必要がなくなります。

「このモデルは、無断キャンセルとなる可能性が高い貨物や、空港到着のタイミングが変動する可能性のある予約を提示してくれるので、とても役立っています。データ サイエンス ワークステーションによって、モデルの精度を90% 以上にまで高めることができました。その結果、貨物輸送をこれまで以上に的確に計画できるようになっています。」と、カルバーリョ氏は述べています。

Quadro GPU によって、カルバーリョ氏のチームは CPU よりも最大 10 倍速く演算を実行できるようになりました。予測と結果を格段に早く得ることで、貨物スペースの利用率の向上と燃料消費量の削減につながっています。

またアメリカン航空は、48 時間以上前までに連絡すれば顧客が無料で予約をキャンセルできる公正な予約ポリシーを導入する計画も発表しています。予測モデルと組み合わされた新たなポリシーによって、同社は航空機のスペースを最大限に活用することが可能になります。

「高度な分析によって業界最大の問題の 1 つを解決できることは、アメリカン航空にとってまさに状況を一変させる出来事です。当社は業界最高のデータ サイエンス チームがあり、このモデルを当社のビジネス プロセスに統合できることにこの上ない期待を抱いています」と、アイザック氏は述べています。

この取り組みの詳細については、アメリカン航空に関するウェビナーをご覧ください。

メイン画像提供: アメリカン航空


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