Category: Travel and Hospitality

Python未経験ながらも生成AIを活用しコーディングやエラー解析を通じて、短期間でプログラミング開発を成し遂げた事例を紹介します。

生成AIの向かう先 2025年10月時点での生成AI活用はまず生産性の向上、つまり人間が行う業務の代わりをさら […]

はじめに 本稿は、日本航空株式会社デジタルEX企画部 空港オペレーショングループの橋本様よりご寄稿いただいた、 […]

鉄道運行制御システムのクラウド活用—IEC 61508準拠の安全設計と3重系論理演算によるアプローチを解説

AWS Summit Japan 2025で紹介された鉄道業界向け生成AIエージェント。マルチエージェント連携による部門横断型業務改善の実現事例を解説

この投稿は、JR東日本、ドイツ鉄道、JEISが、車両外観検査の画像にAIを活用する取り組みについて紹介したものです。従来の手法の課題を克服するため、大規模マルチモーダルAIを用いた異常画像検知システムの実現可能性を検証しました。

航空業界において効率的な手荷物追跡システムは不可欠であり、乗客の所持品を適時かつ完全な状態で配送するのに役立ち […]

航空会社の予約、フライト追跡、リワードプログラム、手荷物追跡、機内エンターテインメントなどの重要な機能を扱うア […]

ライアンエアー（欧州最大の航空会社で1日3,330便以上を運航）は、2034年までに旅客数を2倍に増やす計画を […]

生成 AI がコンタクトセンターでの VoC 分析にどのように貢献するか、特に最新の LLM (大規模言語モデル) 技術を用いた手法の利点と従来手法との比較した際の優位性についてを紹介します。