デジタル革命の受け入れ: SNCFは25万人の大規模な労働力を持ち、1日に1万5000本の列車を運行し、500万人の乗客を対象としています。彼らのデジタルインフラは素晴らしく、全ての駅やサイトに20,000キロメートルのファイバーオプティックネットワークを備えています。20から400 Gbpsの高容量の通信インフラは、IoTセンサーからのデータを毎日テラバイト単位で処理しています。グループのデジタル副社長およびSNCF VoyageursのCEOであるクリストフ・ファニシェ氏は、この堅牢なセットアップが同社をAI時代に導いたことを強調しています。
Generative AIへの適応: ChatGPTの台頭を観察した後、SNCFは当初従業員にツールへの制限なしのアクセスを許可しました。2022年末までに、1日平均500から2,000人の従業員がこのサービスを利用していました。輸送計画やメンテナンス文書などの機密情報に特に配慮し、SNCFは迅速に自社版のChatGPTであるSNCF Group GPTを作成し、Azure OpenAIでホストしました。役員や主要マネージャーに限定されたこのバージョンには、使用を最適化するためのトレーニングプログラムも設立されました。
スタッフ向けのカスタマイズChatGPTサポート: このプラットフォームには、例えば技術文書へのアクセスを簡素化することでグラウンドワーカーを支援するために、7万を超える文書を統合したリファレンスアプリケーションガイド（RAG）を含んでいます。別の機能では、従業員が文書をアップロードすることで、白衣労働者が各部門間でのタスクの要約や委任を支援します。
現在、2,500人以上の従業員がSNCF Group GPTを毎日使用しており、年末までには10,000人に達することが期待されています。さらに、SNCFは130言語にわたる翻訳ツールであるTrad SNCFを開発しており、5万人以上の従業員が利用できる予定です。
産業プロジェクトにおけるGenerative AI: フランスのスタートアップMistralとの協力により、SNCFの産業プロジェクトには、運転中の乗客情報の向上が含まれています。 MistrialのLarge Language Model（LLM）による予測技術は、歴史データを活用して旅行者とのコミュニケーションを改善し、さまざまな要因を考慮して復旧時間の見積もりを精密化しています。
将来の展開とAIの意思決定における役割: SNCFは、AIが運輸計画の最適化やメンテナンススケジュールにおいて果たす可能性を探っており、AIが解決策の設計や代替案の支援を担当します。一方で、彼らは鉄道インフラの写真を分析するためにGenerative AIを利用し、潜在的な列車の欠陥を発見します。しかし、人間が機械によって特定された問題の決定権を保持しています。最後に、SNCFは情報ホットライン向けに声ボットを検討し、滑らかな会話体験を目指しています。
SNCFのAIイニシアティブに関する重要な質問と回答:
1. SNCFの業務におけるAIの役割は何ですか？
AIは、保守の最適化、文書管理、サービス中の乗客とのコミュニケーションの強化など、様々な目的でSNCFで統合されています。これは意思決定プロセスのサポートシステムとして機能し、従業員の日常の業務フローを容易にします。
2. AIテクノロジーを使用する際のSNCFのデータ保護はどのように行われていますか？
ChatGPTへの最初の制限なしのアクセス提供の後、SNCFはデータ保護の必要性を認識し、Azure OpenAIでホストされたSNCF Group GPTというプライベートバージョンを作成しました。このバージョンは役員や主要なマネージャー限定であり、機密情報を保護しデータ保護規制に準拠しています。
3. SNCFにおけるAIの将来の展開にはどのような可能性がありますか？
SNCFは、運輸計画の最適化やメンテナンススケジューリングなどの分野でAIをさらに活用する意向です。また、会話体験を向上させるために顧客情報サービスのための声ボットの実装を検討しています。
主な課題と論争:
– データセキュリティ: AIの統合には大量の機密データの取り扱いが必要であり、企業はこのデータがサイバー脅威から保護されるように継続的に確認する必要があります。
– 雇用への影響: AIの導入は、雇用の置き換えや労働力要件の変更に関する懸念を引き起こす可能性があり、注意深い管理とトレーニングプログラムが必要とされます。
– 信頼性と信頼性: 鉄道ネットワークなどの重要なインフラにAIを頼ることで、AIによる意思決定の信頼性と信頼性に関する懸念が生じます。
利点:
– 運営効率: AIは膨大なデータを分析し、メンテナンスニーズを予測し、業務タスクを最適化できるため、効率が向上します。
– アクセスの容易さ: AI搭載のツールにより、SNCFの従業員は仕事に必要な膨大な文書をより簡単にナビゲートして利用できます。
– コミュニケーションの強化: AIは乗客情報システムを改善し、特にサービス中の障害時には、より良い顧客体験につながります。
デメリット:
– 複雑な実装: 鉄道システムのような広範で重要なインフラにAIを統合することは複雑で、膨大なリソースを必要とします。
– 初期コスト: AIツールの初期開発と実装にはコストがかかりますが、これらの費用は長期的な節約で相殺される可能性があります。
– 過剰依存のリスク: AIシステムへの過剰依存は、システムの障害時に脆弱性を引き起こす可能性があります。
SNCFに関するさらなる情報については、公式ウェブサイト SNCF をご覧ください。サイトにアクセスすると、最新かつ関連性のある情報を直接元の情報源から入手できます。