ボーイングにとってビッグデータが重要な理由と、それが次のフライトに何を意味するのか
ボーイングという名前は、通常、飛行機、防衛システム、宇宙カプセルのイメージを思い起こさせます。
しかし、世界最大の航空宇宙企業であるボーイングは、自社が製造する航空機1機に8,000～10,000個のセンサーを搭載し、膨大な量のデータを活用して航空機の燃料効率を向上させ、部品の配送を迅速化し、さらには目的地に時間通りに到着できるようよりよい飛行経路を選択するといった新たな領域に踏み出そうとしている。
ボーイングのビジネス分析担当ディレクター、ハリシュ・ラオ氏は、火曜日にシアトルで開催されたテクノロジー・アライアンスの「Insights to Impact」カンファレンスで、同社のビッグデータへの取り組みを垣間見せる貴重な機会を提供した。
ラオ氏によると、データ分析は「リーン」開発プロセスとともにボーイングの重要な要素になりつつあるという。
「当社はこれまで非常にプロセス重視の企業でしたが、今後はデータとインサイトを重視する企業文化へと変革し始めています」とラオ氏は述べています。例えば、ボーイングはアラスカ航空などの顧客と協力し、燃料管理の最適化から特定の気象条件下での最適な飛行ルートの提案まで、あらゆるリアルタイムデータ分析の包括的なパッケージを提供しています。
「8,000個のセンサーを搭載し、毎秒8,000個のデータポイントを捕捉する航空機において…これを5,000機以上の航空機に当てはめ、最適化とリアルタイム最適化を実現すれば、お客様にとって大きなメリットとなります」とラオ氏は述べた。「しかし、収益創出の観点からも、当社にとって大きなチャンスとなります。」
ラオ氏は、ボーイングは合計で約100ペタバイトのデータの宝庫を保有しており、現在同社はそれを新たな方法で解放し、航空会社の顧客と将来の乗客に利益をもたらすことを目指していると述べた。
もちろん、飛行という生死に関わる状況を扱う際には、リーン開発の原則と重要な意思決定におけるデータ活用がさらに重要になります。夜眠れない理由を尋ねられたラオ氏は、ボーイングのデータサイエンティストが取り組んでいる「予測の精度」だと答えました。
同氏は、ボーイング社の予測とオンライン小売業者が作成した予測の重要性を比較し、推奨された本を購入しなければ「何も起こらない」と指摘した。
「でも、もしあと2,000マイル飛べると言ったら、1,000マイルで燃料が尽きたらどうなると思いますか？飛行機は墜落し、全員が死ぬでしょう」とラオ氏は言った。「それは全く違うシナリオです」
確かに、ボーイングが直面している生死に関わる状況は、データの意味を理解する上で興味深い課題を生み出しています。航空宇宙以外の企業の中には、新しいアイデアの開発とテストに80%の成功率を期待する「80-20」アプローチを取るところもありますが、ボーイングは新しいアイデアに対して「99-1」アプローチを採用しています。ボーイングのデータサイエンティストが情報を掘り出す際に重要なのは、「非常に正確な結果を得ることと、俊敏性と機敏性を維持すること」です。なぜなら、通常、両者は両立しないからです。
この考え方は、1916年創業のボーイング社における大きな企業文化の変革を象徴しています。ラオ氏は、社内で考え方が本格的に変化し始めたのは約2年前だと述べ、「企業文化や方向性を変えるのは容易ではない」と付け加えました。同氏によると、彼のチームが取り組んでいるデータサイエンス分析のほとんどは、以前は1年以上かかっていたのに対し、現在は6～8週間で完了するという。
「非常に短期間で価値が実現されつつある」と彼は語った。
FacebookやGoogle、Amazon.comのような企業はより迅速に行動できるものの、ボーイングはスタートアップ企業に倣ったデータ主導の文化の醸成に尽力していると述べた。ボーイングは現在、顧客が問題を提起してエンジニアに解決策を強制するのを待つのではなく、積極的に「データが何を伝えているのか理解する」よう努めているという。
例えば、航空会社にとって最大の損失は、機体がゲートに駐機していたり、整備用格納庫に停まっているときに発生するため、ボーイング社は航空会社パートナーと協力し、機体が常時飛行していることを確実にするために懸命に取り組んでいる。
「航空会社にとって最も良い時間は、飛行中なのです。24時間飛行できれば、おそらくそうでしょうが、残念ながら現実はそうではありません」と彼は述べた。「その観点から言えば、これはまさにルートを最適化することであり、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。また、データから、そのエリアで他の競合他社がどのような便を運航しているか、どのような乗り継ぎが必要なのか、どのような気象パターンがあるのかを知ることができます。私たちは様々な経路からデータを集め、それらをパッケージ化して貴重な洞察を提供しています。しかし、実際にそれを取得し、展開し、日常的に活用している航空会社は、利益率が10～20%向上するなど、大きな成功を収めていることは明らかです。」
ラオ氏は、商業航空便の乗客の快適性に関して、航空会社は顧客体験を向上させるためにデータを活用する方法を大きく進歩させていると述べた。
「彼らはデータに基づいて、完全なパーソナライゼーションを実現しようと検討し始めています」と彼は述べた。「フライト情報を入力した顧客を真に理解し、まるで体験のようです。例えば国際線の場合、チャンネルの種類、音楽の種類、利用可能な情報の種類など、すべてが顧客の行動やプロフィールに基づいてカスタマイズされます。一部の航空会社は、寿司が好きかそうでないかなど、顧客が好むかもしれない食べ物を注文しようとします。私たちはデータを保有し、共有しています。重要なのは、顧客がそれをどのように最大限に活用するかということです。」
