AIが変えるパイロット訓練

皆さんこんにちは！

今や生成AIの技術はどの分野でも欠かせない存在になっています。

航空業界でも、品質管理や教育の場でもその良さが認められ、積極的な活用が始まっています。

そんな教育現場での生成AIの活用を見ていきましょう。

AIがパイロット訓練を強化、デブリーフィングを強化
AIが変える教育現場
今後の課題と教育者の役割

AIがパイロット訓練を強化、デブリーフィングを強化

Navi AI インターフェース。クレジット: Navi AI

訓練飛行では、訓練生パイロットは飛行の複雑さを体験します。教官の指導の下、絶え間な

く流れる無線通信に応答しながら空を飛行しなければなりません。これは基本的な飛行技能

を習得するための確実な方法ですが、ストレスの多い環境では吸収するには多すぎる内容

です。飛行教官からの直後の報告でさえ、記憶に留めるのが難しい場合があります。

もし、訓練生パイロットが自分のパフォーマンスのあらゆる側面を振り返ることができる、

よりパーソナライズされたデブリーフィングによって、この体験が補完されたらどうでしょ

うか？人工知能（AI）は、まさにそれを実現する可能性を秘めています。訓練飛行のコック

ピット音声録音と航空電子機器データを、実用的な洞察へと変換します。

エンブリー・リドル航空大学では、航空技術企業Navi AIと提携し、飛行教官の指導を強化

するために、AIが生成した個別かつタイムリーなフィードバックを提供するツールを開発

しました。このツールは、他の飛行プログラムやアメリカ空軍でも試験運用されており、教官の学習効果を高めることを目指しています。

この専用AIは、FAAの資料、企業独自の出版物、標準操作手順書、機関のリソース、その他

の精査された情報源を含むデータベースで学習します。訓練生と教官の間で録音された

操縦室での音声や、航空管制との交信を統合します。また、高度、方位、ピッチ、エンジン温度など、あらゆる飛行データも記録されます。

Navi AIと協力関係にあるエンブリー・リドル大学の研究コーディネーター、アンドリュー

・シュナイダー氏によると、これらの情報はすべて大規模言語モデルと機械学習アルゴリ

ズムを用いて処理されるという。その結果、生徒の成績をテキスト、地図、グラフ、

データ、音声、アニメーションの形式で提示するAI搭載アプリケーションが誕生した。

このシステムは、複数の言語でユーザーと対話することもできるのです。

AIデブリーフィングは、飛行の全体的な概要から始まり、続いて受講生の良かった点と改善

すべき主要な点が箇条書きで示されます。離陸技術、着陸の実施、ゴーアラウンド手順な

ど、様々な側面が検討されます。受講生は各項目についてより深く掘り下げたり、ChatGPT

スタイルのインターフェースで質問したり、参考となる引用文献や関連チュートリアルを

特定したりすることができます。また、無線交信の分析結果をレビューし、特定の通信が

なぜ基準を満たしていなかったのかを理解することもできます。

独立した視覚化機能により、操縦技能をレビューします。航空電子機器データと操縦室の

音声を組み合わせることで、AIは各操縦における教官のサポートレベル（多めのサポート

から軽めのサポート、完全な自立まで）を判断できます。

「以前の技術では、誰が飛行機を操縦しているかを特定できませんでした」とシュナイダー

氏は言います。「今では、生徒は自分のパフォーマンスを正確に把握し、正しい軌道に乗っているかどうかを知ることができます。」

AIは、学生のパフォーマンスに関するマクロレベルの洞察を提供するという点でも大きな

可能性を秘めています。エンブリー・リドル航空は、年間約20万時間分の学生の飛行データ

を蓄積しています。Navi AIシステムに組み込まれたAI技術は、これらのデータを分析し、

傾向を検知して全体的な効率を向上させることができます。

飛行訓練は、スキルの土台作りが全てです。このデータを活用することで、飛行部門は、

多くの生徒が同じ高度な操縦に苦労しているかどうかを正確に把握し、より基礎的な訓練に

おけるギャップを明らかにできる可能性があります。

この技術の導入には注意すべき点もあります。最大の懸念は、AIによる幻覚のリスクです。

Navi AIの共同創設者であるニコラ・コスティック氏は、これに対抗するため、同社は厳選

された情報源とデータに合わせて「微調整」された航空業界に特化したAIの構築に注力していると述べています。

プライバシーも懸念事項の一つであり、特に操縦室の音声録音と使用においては注意が

必要です。学生と教官のプライバシーを保護するため、エンブリー・リドル大学はこれらの

データへのアクセスを制限し、個人を特定できる情報を削除することで、他の飛行安全データと同様のセキュリティ基準を満たしています。

エンブリー・リドル大学は、この技術を段階的に導入しています。まずは、飛行基準部門の

上級インストラクターがNavi AIをテストしています。彼らは飛行後のデブリーフィング

を評価し、その体験を記録しています。次のステップでは、学生からのフィードバックを

収集し、システムがパフォーマンスを向上させるかどうかの調査を実施します。

これらのAIシステムの有効性は、訓練プロセスにおいてどのように最適に適用するかを学習

する中で、長期的に検証されなければなりません。航空教育におけるAI活用の目標は、学生

の合格率を向上させるだけでなく、最終的にはより安全なパイロットを育成することにあるべきです。

AIが変える教育現場

エンブリー・リドル航空大学とNavi AIの事例は、まさに「経験をデータに変え、記憶の

限界をテクノロジーで補完する」という教育DXの理想形ですね。

これまで「教官の職人芸（直感）」に頼っていた部分を、AIが客観的な数値と音声データで

可視化した意義は非常に大きいです。これを踏まえ、今後教育現場でどのような活用が加速していくのか、4つの視点で深掘りします。

1. 「忘却」を許容するパーソナライズ・デブリーフィング

記事にある航空訓練のモデルは、医療（手術）、スポーツ、さらには企業のプレゼン研修など、「リアルタイムのパフォーマンスが重要な現場」に一気に広がります。

活用例: 外科手術の研修。AIが執刀中の手技や会話、バイタルデータを分析し、術後に「この瞬間の止血判断は適切だったか？」を動画とデータで振り返る。
進化のポイント: 「その場ですべてを覚えなければならない」という学習者の心理的ストレスを軽減し、「後でAIと一緒にじっくり復習すればいい」という安心感が、かえって本番のパフォーマンスを向上させます。

2. 24時間稼働の「対話型メンター」への進化

単なる知識の提供ではなく、学習者の感情や癖を理解した「伴走者」としての活用です。

活用例: 語学学習や法廷実務のシミュレーション。AIが単なる正誤判定だけでなく、「あなたは緊張すると語尾が早くなる傾向がある」といった、メタ認知（自分の状態を客観的に捉えること）を助けるアドバイスを行います。
進化のポイント: 記事にある「ChatGPTスタイルのインターフェース」により、学習者が納得するまで何度でも、どんな初歩的な質問でも恥じることなく対話を続けられるようになります。

3. 「教育の穴」を埋めるマクロ・カリキュラム設計

個人のデータが蓄積されることで、教育機関全体の「教え方」そのものがアップデートされます。

活用例: 数学やプログラミングの授業。AIが「クラスの8割が、第3章のこの数式で5分以上手が止まっている」という傾向を検知。教官は、次回の講義内容をそのポイントに絞って再構成できます。
進化のポイント: 記事にある「マクロレベルの洞察」は、教師の勘に頼っていたカリキュラムの微調整をデータサイエンスに変えます。