スマート推薦 インテリジェント推薦システム RFM ユーザーセグメンテーション・強化 Apriori 連関ルールアルゴリズム・ユーザー嗜好自己学習を統合した独自の4層デカップルドアーキテクチャで構築。公域流通と私域運営の両方にパーソナライズドな精度マッチングを提供。 リアルタイム計算エンジン：Flink + Redis Streams、200ms 特徴更新で動的推薦を実現 全カテゴリカバレッジ：フライト・付帯サービス・会員特典・旅行特産品パッケージの統合推薦 ローコード運営：航空テンプレート内蔵、ドラッグ&ドロップのストラテジー設定 — 開発不要 A/B テスト：リアルタイムコンバージョン ROI 追跡による視覚的パフォーマンス監視と継続最適化 非同期高並行アーキテクチャ：RocketMQ 3層メッセージ優先度 + LSTM ホットスポット事前ロードで安定稼働
NDC セールスアシスタント NDC AI セールスアシスタント 大規模言語モデル（LLM）の意図解析レイヤーを基盤とし、MCP プロトコルを介してリアルタイムに NDC 商品サービスと通信。ユーザー入力を意味抽出し構造化クエリパラメータに変換、NDC 価格設定・注文 API を直接駆動 — 人間の介入不要。 LLM 意図抽出：路線・日程・座席クラス・乗客数・手荷物などを同時解析 MCP プロトコル NDC 統合、ミリ秒単位のクエリレスポンス マルチターンコンテキスト管理：変更・追加質問・価格比較をサポート パーソナライズドランキングモデル：履歴嗜好に基づき推薦ウェイトを動的調整 シームレスな決済統合、航空券結果を注文管理システムに書き戻し
スマートカスタマーサービス NDC AI カスタマーサービスシステム RAG（検索拡張生成）アーキテクチャを基盤とし、航空会社ポリシー・払い戻し変更ルール・FAQ をベクトル化してナレッジベースに格納。リアルタイムの券種システムと注文データ検索と組み合わせて精度の高い実行可能なレスポンスを生成。 RAG アーキテクチャ：ベクトル化ナレッジベース検索 + LLM レスポンス生成でモデルの幻覚を排除 券種意図分類器：払い戻し・変更・苦情・照会を自動識別しルーティング 注文システムへの直接接続：レスポンスはテンプレートスクリプトではなくリアルタイムの実際の注文状況を参照 信頼度閾値メカニズム：低信頼度シナリオは自動的に人間のエージェントにエスカレートしサービス品質を確保 フィードバッククローズドループ：ユーザー評価データでナレッジベースと分類モデルを継続イテレーション