A旅行者と彼らの興味やニーズに着目し、旅行者が取ろうとする行動の自然な流れに沿って情報や選択肢を提示することでしょう。その特徴を捉えた旅行者のペルソナを設定することで、航空券予約、レンタカー、ライドシェア、ディナー予約、ホテル、手荷物追跡、デジタルIDなどのサービスを統合し、他の部分においてもシームレスにサービスを提供することができます。今日、旅行者や消費者はこれまで以上に、デジタルID、個人データ、金融情報が安全であるという絶対的な確証を求めています。これらの要素を組み合わせることで、旅行者は定期的に期待通りの旅行体験を求めて戻ってくるようになります。その一例として、キンドリルは、米国の大手旅客・貨物航空会社のインフラをアップグレードし、オンデマンド機能を提供することで、旅客体験を一から作り直す手助けをしました。この航空会社は実用的なインサイトをリアルタイムで 提供できるようになり、旅行体験を向上させ、顧客の信頼とロイヤリティーを向上することができるようになりました。旅行会社にとっては、データソースを拡張し、旅行者の旅程を含む情報の入力量を増やすことが特に重要です。

A全体的に見て、タイミングの予測可能性が重要な差別化要因として浮上しています。アメリカ運輸保安局TSA(Transportation Security Administration)による航空輸送、貨物輸送のための出発地通関手続き、貨物の場合は発地通関にかかる時間から、旅客輸送会社や貨物ロジスティクスの予測される到着時間まで、一貫性が差別化要因となります。具体的には、旅客旅行業界では、旅行者の旅程全体を網羅することで、ロイヤリティーを強化し、新たな収益源を生み出すことを目指しています。同様に、貨物輸送・物流企業も新たな収益源を開拓し、経路とスケジューリングの最適化を改善するため、新たな顧客インサイトを構築して利用可能にすることで、運用の透明性を向上させ、サービスを差別化していると個人的には考えています。

A輸送会社は、複雑で変動的な業務の調整と最適化が必要という大きな課題に直面しています。生成AIと機械学習は、データ主導の洞察、予測、推奨を提供することで、業務効率の向上とコスト削減を実現し、この課題への対処を支援します。- リアルタイムの交通状況、天候、需要、その他の要因に基づいて、車両とドライバーの最適なルートとスケジュールを生成- 輸送サービスの需要を予測し、それに応じて価格設定を調整これにより需要と供給のバランスをとり、収益を上げ、顧客満足度を向上させることができます。- 倉庫、配送センター、車両にまたがる在庫レベルと商品、リソースの割り当てを最適化これにより、廃棄、腐敗、在庫切れ、過剰在庫を削減できます。 作業員や顧客がシステムと連携するための自然言語インタフェースを提供します。これにより、データの入力と出力の精度が改善し、エラーや誤解が減り、ユーザー体験とエンゲージメントが向上します。 AIと生成AIが成熟することは、これらのプロセスを自動化し、業務効率と下流の精度に正確さを持たせやすくなる段階にあると言うことです。経営効率と資産活用の最適化の両方に重点を置いています。これら2点は、AIと生成AIを導入することで改善できます。これらの業界における主なコスト要因の多くは、労働集約型のプロセスに見られます。AIと生成AIが成熟するということは、これらのプロセスを自動化し、運用効率を高めることができる段階に達しているということです。自律走行車、ロボット、ドローン、バス、エアタクシー、手荷物処理、セキュリティなどの自動化により、これらのコスト要因を排除することができます。これらはコストの主な要因です。高度なAIと、空港、ホテル、倉庫、高速道路にわたる高速で安全なユビキタス接続を組み合わせることで、イノベーションの範囲が広がり、投資回収期間を短縮することができます。パートナーエコシステム全体でさまざまなデータソースの統合が進んでおり、業界関係者の導入がキンドリルの重要なテナントとなっています。今後期待されるのは、人工知能、機械学習、生成AIの応用です。これらの技術は、サプライチェーンの混雑を緩和し、環境への排出を減らし、待ち時間を短縮させるだけでなく、コストを削減し、最終的には商品の輸送状況をリアルタイムで同期させるために導入するとよいでしょう