政府のインバウンド政策により、空港利用者数の増加が著しい。それに伴い、航空会社には、より高度でスピーディーな安全対策が求められるようになってきた。
日本航空では、現場から上がってきたヒヤリハットのリポートの分析とリスク評価について、生成AIを活用することでスピードと精度を高め、空港における安全管理をさらに強化したいと考えた。空港安全推進部企画グループ・グループ長の諏訪 次郎氏は振り返る。
「海外を含め、毎月約1800件ものヒヤリハットのリポートが送られてきます。過去10年分・約22万件のデータも蓄積されています。一方、リポート全体から重大なインシデントの兆候を見定めるためのマクロ分析は、BIツールなどを駆使してもなお、大きな手間がかかっていました」
また、インシデントが発生した際に再発防止策を立ち上げるという事後的（リアクティブ）な安全管理だけでなく、リスクを未然に予測する予防的（プロアクティブ）な安全対策を強化したいという狙いもあった。

日本航空は、こうした課題を解決し、ヒヤリハットのデータをより高度利用するための独自システム「JAL-AI FALCON（ファルコン）^※」（以下、FALCON）の構築を検討し始めた。2025年初頭のことだ。
システムの開発にあたっては、リスクレベルの評価から対策案の提示までをワンストップで行えることを要件とした。まずは空港安全推進部での活用となるが、将来は各空港の現場担当者が自らFALCONを使ってリスクレベルを分析し、現場での日々の注意喚起につなげるような活用法を考えていたからだ。
開発のパートナーには、日鉄ソリューションズ（以下、NSSOL）を選定した。生成AIに関する技術力と実績、そして、航空・旅行業界の深い知見が決め手になったという。
開発は両者の密接な連携の下で進んだ。「初期段階では、AIでできること/できないことをPoC（概念実証）で確認しながら適切な提案をしていただけた」と諏訪氏は振り返る。
空港安全推進部リスクマネジメントグループマネジャーの武藤 隼氏は「我々が普段使用している『4M5E分析』（原因や対策を多角的に分析するフレームワーク）やベテラン担当者の知見などを即座にかつ詳細に理解いただき、AIに学習させながらシステムを作り込んでいきました。その結果、要因分析や対策において納得感のある答えを得られるシステムとなりました」と語る。

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