Air India、AIエージェントで返金処理時間を14日から4時間に短縮

Air Indiaの最初のエージェント型AI導入では、最も困難なサービスワークフローが選ばれた。返金処理であり、複数の検証、ポリシーチェック、バックエンドシステムとの連携、チーム間の依存関係にまたがるプロセスである。同航空会社によると、これをエンドツーエンドでオーケストレーションすることで、返金の所要時間は約14日から約4時間に短縮された。この成果は、2026年9月にさらに3つのプロセスへ拡大するための基盤となった。自動メール解決、氏名変更の自動化、サービスチーム向けのナレッジエージェントである。

メールエージェントは、1通の顧客メールから返金、手荷物、ロイヤルティなど複数の意図を識別し、専門のサブエージェントを呼び出して情報を検証し、アクションを実行し、承認済みテンプレートから1つの回答に統合する。自動送信は信頼度が95%を超える場合に限られ、それ未満の場合は人間による監督が行われる。氏名変更は適格性の確認と航空券の再発行が必要で、多くの場合に差し迫った旅行のプレッシャー下で行われるが、約3日から30分に短縮された。

会話型ナレッジエージェントは、サービスチームにポリシー、運賃規則、運用ガイダンスをリアルタイムで提供し、ライブ対応中の検索時間と保留時間を削減するとともに、回答の一貫性、エージェントのオンボーディング、初回接触解決率を改善する、と同航空会社は述べている。

このプログラムは140以上の企業システムにまたがるクラウドファーストのデジタルエコシステム上で運用されており、30以上のエージェント型AIイニシアチブが進行中である。それぞれが4つの柱、すなわち収益の増加、コストの削減、顧客体験の向上、新たな能力の実現に照らして評価される。数値は同航空会社自身によるもので、ET CIOを通じて報告された。

返金の所要時間は約14日から4時間に短縮され、氏名変更は3日から30分に短縮された（同航空会社による自己報告）。

パイロットは最も多くのシステムとポリシー依存を抱えるワークフローを対象としたため、成功によって統合アーキテクチャが証明された。

自動応答は95%の信頼度しきい値で制御され、それ未満では人間がループ内に保たれる。

承認済みテンプレートとエージェントの介入からのアンビエント学習により、品質とプロンプトが継続的に改善される。

Salesforceとともに構築された統合顧客データ基盤がエージェント層に先行したため、エージェントは140のシステムではなく1つのレコードに基づいて行動する。

最も厄介なワークフローを最初に自動化する。返金処理はあらゆるシステムとポリシーに触れたため、パイロットは後に続くすべてのエージェントが再利用する統合層を兼ねることになった。

Air Indiaは、展開が業務全体に拡大する中でこの基盤が顧客サービスを引き続き支えると述べており、30以上のエージェント型イニシアチブのうちより多くが同じ4つの柱による評価の下で本番稼働に移行する。