航空業界は常に、新しい技術と安全基準の向上に向けて進化を続けています。
そんな中で、AI（人工知能）が舞台裏でじわじわと注目を集めています。AIのポテンシャルは、航空機の操縦からメンテナンス、さらには顧客サービスにまで及んでいるのです。
ただし、これほどの革新にはもちろんのこと、いくつかの大きな課題がついてきます。
技術的な問題、倫理的なジレンマ、そして新しい安全基準の確立など、解決を待つ問題が山積みです。
この記事では航空業界でのAI導入の現状を、深く、かつわかりやすく解説していきます。
航空業界における自動操縦とAIによる操縦の違いを解説！
既に航空業界では自動操縦が一般的となっていますが、従来の自動操縦とAIによる操縦はどういった違いがあるかを以下解説します。
自動操縦
自動操縦は、事前に設定されたパラメータに基づいて飛行機を制御するシステムです。
これは特定の飛行フェーズ、例えばクルーズフライトや一部の着陸でよく利用されます。
パイロットは、システムが正しく機能しているかを監視し、必要に応じて手動での操作に切り替えることができます。
つまり自動操縦でもパイロットはコックピットにいて、システムの監視と必要に応じての介入が求められるということです。
AIによる自動操縦
一方、AIによる自動操縦は、複雑で変化する状況にも適応できるように設計されています。
AIはリアルタイムでデータを解析し、飛行中の判断を行います。これにより、より複雑な飛行操作や未知の状況にも対応できる柔軟性を持っています。
AIの進歩によって、完全に自動化された飛行が実現する可能性もありますが、安全と倫理的な問題から、しばらくの間は人間の監視が続くと考えられます。
つまりAIによる自動操縦が可能となればパイロット不要で航空機の操縦が可能となるわけです。
航空業界にAIは導入可能なのか？
航空業界ではAIは導入可能なのかを実際に以下で解説していきます。
航空業界におけるAIの可能性
航空業界では、航空機操縦の自動化はもちろん、顧客予約管理システム、従業員の勤務管理、整備状況の把握など、AIが介入できる分野は多岐にわたります。
これらの分野でAIを活用することで、効率化やコスト削減、サービスの質の向上が期待されるでしょう。
セキュリティと安全性への懸念
しかし、航空業界でAIを導入するにあたってセキュリティと安全性への懸念があるのも事実です。
AIは情報分析に基づく予測が得意ですが、未知のデータが与えられたときの反応や、予想外の行動に対する対処が苦手です。
自動操縦にAIを導入するにはまだ時間が必要
航空業界においてAIは一部の業務では導入されているものの、航空機の操縦などはセキュリティと安全性への懸念から導入が遅れているのが現状です。
先程も解説した通りAIは情報分析に基づく予測が得意ですが、未知のデータが与えられたときにどう反応するか、また、予想外の行動にどのように対処するか大きな課題です。
そのため、AIを悪意を持って攻撃される可能性や、AIを意図的に誤認させるリスクが存在します。
航空業界では、これらのリスクを重く見て、AIの導入を慎重に進めています。
安全性とセキュリティを最優先に考え、AIの脆弱性を補完するための対策と技術開発が求められていくでしょう。
実際に航空業界ではどういった業務にAIが導入されている？
以下では実際に航空業界で導入されているAIはどの分野で役に立っているのかを解説していきます。
顧客予約管理システム
AIの導入により、航空業界の顧客予約管理システムは大幅に進化しています。AIは、大量の予約データをリアルタイムで処理し、顧客に迅速かつ正確なサービスを提供する能力を持っています。
つまり顧客の過去の予約データやプレファレンスを分析することで、個々の顧客に合わせたパーソナライズされたサービスやオファーを提供することが可能です。
その結果、顧客満足度の向上とブランドロイヤリティの強化が期待されます。
また、ピーク時やオフピーク時の予約トレンドを分析し、価格やサービスを動的に調整することで、収益の最大化を図ることも可能です。
従業員の勤務管理
航空業界における従業員の勤務管理も、AIの力を借りて効率化と最適化が進められています。
AIは、従業員のスキルセット、経験、勤務時間、休暇リクエストなどの多様なデータを考慮して、最適な勤務スケジュールを自動生成します。
その結果として従業員の生産性が向上し、オペレーションコストの削減が実現するでしょう。
また、AIはリアルタイムで勤務データを分析し、必要に応じてスケジュールの調整を行うため、フレキシビリティとレスポンスの速さも向上する見込みがあります。
航空機の整備状況の把握
航空機の整備状況の把握においても、AIはその精度と効率を発揮しています。
航空機は多数のセンサーを搭載しており、これらのセンサーデータをリアルタイムで分析することで、整備状況を正確に把握することができます。
AIは、異常検出と予測メンテナンスのためのアルゴリズムを用いて、潜在的な問題を早期に特定し、予防保守を促進します。
そうすることで、航空機のダウンタイムを削減し、安全性とオペレーションの効率を向上させることができます。
航空業界における実際のAI導入事例は？
以下では実際に航空業界で導入されているAIを紹介していきます。
AI研究所設立とその影響：エア・カナダ
エア・カナダは、航空業界におけるAIの積極的な導入をリードしています。2019年に設立された「AI Centre of Expertise（CoE）」は、航空業界に革命をもたらす可能性を秘めた施設です。
この研究所では、AIを用いて航空機の予測整備を行う技術が開発されており、これにより未発生の問題を予測し、早期に対処することが可能になりました。
これは、整備担当者の作業効率を向上させ、航空機の安全性を新たな次元で確保する手法として注目されています。
また、エア・カナダは、顧客データの分析を通じて、個々の顧客に最適化されたサービスや特典を提供する取り組みも進めています。
これにより、顧客満足度の向上とブランドロイヤリティの強化が期待されるでしょう。ます。
AIを活用した運航管理：デルタ航空
デルタ航空は、AIを活用した運航管理で業界をリードしています。
同社が開発したデジタル・シミュレーション環境は、航空機の位置、客室乗務員の制約、空港の状況など、複雑に絡み合う運行データをリアルタイムで分析し、最適な運行管理を実現しています。
特に、悪天候やその他の予期せぬ障害が発生した際に、AIの分析に基づいた迅速な意思決定が可能となり、顧客への影響を最小限に抑える努力がなされています。
これは、航空会社の信頼性とサービス品質の向上に直結する要素であり、AI技術の価値を如実に示しています。
AIによる航空機エンジン故障の予測：JAL
日本航空（JAL）は、AIを活用して航空機エンジンの故障を予測する技術の実用化に向け、実機のデータ取得を本格化しています。
JALは、羽田の格納庫で欧エアバスの最新鋭機「A350-900型」16機のエンジン内部について、内視鏡を用いて画像データの取得を開始。
具体的には航空機エンジンの内部の羽状の構造物「タービンブレード」の検査にAIが活用されます。
現在、整備士が工業用の内視鏡を使って定期的に検査を実施していますが、AIによる画像認識技術の応用で、ブレードの故障予測や損傷の自動認識が可能になります。
まだ実験段階ですが、クレスコと共同で開発を進めるプロジェクトの一環で、2025年度以降の実用化を目指しています。
航空業界におけるAI導入のまとめ
航空業界におけるAIの導入は、すでに進行中であり、その影響は業界全体に及んでいます。
しかし、AIの導入には、技術的な課題や安全基準の確立、倫理的な問題など、まだ解決すべき問題が存在します。
特に、AIによる自動操縦の実現には、安全と倫理を確保するための厳格な基準と、それに基づいた認証プロセスが必要です。
AIが飛行機を操縦する日は、技術的な進歩とともに、倫理的・法的な枠組みが整備され、社会がその受け入れを進めることで、より現実的なものとなるでしょう。
航空業界とAIの融合は、未来の航空旅行をより安全で効率的、そして快適なものに変える可能性を秘めています。
