皆さんこんにちは！
AI技術は、徐々にではありますが我々の生活の中に浸透しつつあります。
例えば、商品のコールセンターの対応など以前はオペレーターの人が対応してくれて
いましたが、今はチャットAIや音声AIでの対応が増えています。
今日の朝刊には『イタリアの首相、生成AIに懸念を表明』など、AIが雇用を犯して
しまうのではないかという懸念もあることは確かです。
今日は、AIが航空業界にもたらす影響を見ていきます。
AI の航空分野への参入
AI は業界のさまざまな用途で普及しつつあります
ChatGPT が 2022 年末に登場すると、人工知能 (AI) が「時代精神」に組み込まれ
ました。ソフトウェアインテリジェンス企業IFSの航空宇宙・防衛産業担当バイスプ
レジデント、ロブ・マザー氏は、航空業界ではAIはまだ初期段階にあるが、現在で
は多くの人々の関心の最前線にあると語っています。
AI が何なのか、また AI で何ができるのかについてはあまり知られていませんが、
AI が業界のビジネスのやり方に革命を起こす力があることに多くの人が同意して
います。
「これは、私たちがこれまでに見た中で最大のテクノロジー変革になる可能性があ
り、コンピューターそのものよりも大きなものです」と、航空ビジネスオペレーショ
ンシステムプロバイダーStack.aeroの最高経営責任者（CEO）グレッグ・ジャレット
氏は述べています。
一部の議論は航空機への応用に集中していますが、AI の可能性は業界のあらゆる分野
に及んでおり、ソフトウェアのオペレーティング、サプライチェーン管理、製造効率、
安全性強化技術からチャーター管理、人材管理、および地上でのさまざまな可能性が
あります。メンテナンス診断などもです。
しかし、電気自動車の進化のスローガンと同様に、AI は、企業が追いつくのがやっと
のほど急速に進化しているにもかかわらず、一歩一歩確実にアプローチを取る必要が
あります。これは、安全性と正確性が証明される必要があり、現時点では、その可能
性を最大限に発揮するにはヒューマン インターフェイスが必要であるためです。
ヒューマン インターフェイスとは、人間がが使用するのに必要な安全性，信頼性，利
便性などをもった機械システムを，人間の知覚、認知、行動を熟知したうえで，利用
者と機械を含んだ系をシステム的にとらえて構築・研究する分野です。インターフェ
ースを人間と外界との相互作用と考えると，機械と人間だけでなく，日常の生活空間
の設計などあらゆる分野にわたる考えです。
マザー氏は、AIは新しいものではないと述べ、同社は航空宇宙や防衛を含む世界中の
業界の企業にクラウドベースのエンタープライズソフトウェアを提供する10億ドルの
企業であると述べました。企業は、初期のフォームや以前のフォームを使用しており、
現在も使用しています。そして、SiriやAlexaなどのより広範なアプリケーションの基
盤はAIにあると、コンサルタント会社マッキンゼー・アンド・カンパニーは指摘。
何十年もソフトウェア ソリューションに注力してきた IFS にとって、AI への参入は
自然な変化でした。「私たちはレガシーシステムです」とマザー氏は言います。
しかし現在、「IFSの見解では、未来はすべてAIだ」と同氏は述べ、同社は同社の中
核となるソフトウェア製品を基盤とするAI機能を開発していますが、その分野の他
の専門家を獲得してサービスを拡大することも検討していると付け加えました。
AIとは何？
マッキンゼー（米国の大手コンサルタント企業）によれば、「AI とは、知覚、推論、
学習、環境との対話、問題解決、さらには創造性の発揮など、人間の心に関連付けら
れている認知機能を実行する機械の能力です。」
マザー氏によれば、AI は典型的なアルゴリズムを超えて、ソフトウェアが本質的に
「再コード化することなく適応して変更できる」学習能力を備えた段階にまで到達
しています。
通常、プログラマーは情報と潜在的な結果を入力する必要があります。これは、
開発者が成果を拡大するために継続的にシナリオを構築する必要があることを意味
しました。しかし、AI を使用すると、期待される結果をコーディングするのではな
く、利用可能な情報に基づいて結果をユーザーに提供できます。
「それが今日までのテクノロジーの根本的な違いです」とジャレット氏は言います。
「通常、求めている正確な結果はわかっており、システムがその結果を達成すること
が目的となります。AI がそれを逆転させています。」
マザー氏はさらに次のように付け加えています。「人工知能では、構造を設定して、
『ああ、ここで何が起こるべきかわかっている』というところまで到達したいと考え
ています。これは、事前にコードを作成したり、遭遇する可能性のあるあらゆるシナ
リオを予測したりすることなく実行できるはずです。」
事前のシナリオを維持するには「長い年月がかかり、多額の投資が必要であり、コ
ストがかかります」とマザー氏は続けました。「何かが新しいケースを把握できる
ような構造を構築した場合、この信じられないほど複雑なアルゴリズムを開発するた
めの事前の労力をすべて吸収する必要はありません。その時点で、負担を移すことが
できました…そして企業は、これまでできなかった多くのことを実行できるようにな
りました。」
同氏は、これにより、高価な管理ソフトウェア システムに投資するリソースのない
組織にとって「競争の場が平等になる」と付け加えました。「まるで AI が能力を
民主化する可能性を秘めているかのようです。」
航空における AI
AI は、少なくとも大規模には、航空業界ではまだ広く導入されていませんが、
多くの企業が AI についての選択肢を検討したり、議論したりしています。
マザーは、「私は、AI に全面的に取り組んでいる組織や、AI に対して実際
に恐怖に基づいている同様のタイプの組織に会いました。」
IFS は、大手防衛企業、航空会社、MRO（ “Maintenance, Repair and Overhaul”
の略とし、機械の整備や補修、分解修理などの点検・整備業務の総称）、さらには
ネットジェット などの最大規模のビジネス航空事業にも AI を導入し始めています。
一般航空製造協会（GAMA）の整備・耐空性担当ディレクター、ジョー・サンビアス
氏は、それをめぐる議論はあるものの、会員のほとんどが規模を問わずその使用をま
だ表明していない、と語っています。そして彼は、「FAA などの組織への応用の可能
性を考えています。」とも言っています。
一方、ジャレット氏の会社はベータテストを行っており、潜在的なクライアント1社と
舞台裏で協力していますが、Stack.aero（米国のチャーターオペレーション企業）を
展開する準備が整うのは2025年になるかもしれないと同氏は述べました。
航空経費管理プラットフォームの MySky は AI ベースのプログラムを立ち上げ、顧客
はそのようなテクノロジーを使用しないことで数千ドルの損失を被っていると主張し
ています。
FBO （運航支援事業者）の面では、Signature Flight Support （世界的なFBOネット
ワーク企業）は大きな可能性を感じています。「Signature は長年にわたって従来の
機械学習技術を採用しており、今後の人工知能の可能性に興奮しています」と同社は
述べています。
そして、多くの企業にとってそれはまだ概念的なものですが、マザー氏は、これはお
そらく急速に変化すると信じています。同氏によると、長い間、AIを使用する組織は
構造を構築するか、「学習モデルのトレーニングに膨大な時間を費やすか、データを
人工知能に効果的に利用させるためにデータの分類とラベル付けに時間を投資する
必要があった」 と 彼は言いました。「この問題に関しては長い間解決策が講じられ
てきましたが、通常はオーダーメイドであり、かなり高価でした。」
しかし、AIは変わりつつある、と彼は言います。「私たちは、これらのソリューショ
ンがはるかに利用可能で、はるかに費用対効果の高い状況に到達し始めています。」
アプリケーション
IFS はさまざまな分野で AI を開発しており、マザー氏はさらに多くの分野での可能
性を考えています。鍵となるのは、ビッグデータを管理できる AI の可能性です。
過去 10 年ほどにわたって、航空会社は健康状態の監視や運航からチャーター管理
や顧客データベースに至るまで、大量のデータの蓄積に着手してきました。それは
規制当局の膨大なデータには含まれてはいません。
「ビッグデータに関する活動はありましたが、限界があり、データサイエンティスト
を雇用する必要がありました。データサイエンティストはリソースが不足しており、
コストも高額です。」と彼は言いました。
AIは、効率性、飛行の安全性、コスト削減をもたらす顕著なデータを把握するのに
役立つと同氏は述べた。一例として、異常検知などの保守診断を挙げた。従来のモ
デルでは、プログラマはセンサーが何を読み取るべきか、どのような障害を検出す
べきかを入力していました。次に、プログラマーは、障害が何を意味するかを入力
します。これには時間がかかる場合があり、センサーがこれらの障害を検出したら、
広範な調査が必要になる場合があります。AI を使用すると、「ライブ センサー フ
ィードを取得できるので、事後的にデータ分析を行う必要がなく、何かが異常である
ことをすぐに知ることができます」とマザー氏は述べています。
それに基づいて構築されているのが、「教師なし学習モデル」と呼ばれるものだ、
と同氏は付け加えました（「AIを教師なしで放置することは、私にとって非常に恐
ろしい概念であるため、彼はこれをひどい名前で呼んだ）」と付け加えたのです。
しかし、学習モデルの文脈において「教師なし」ということが実際に意味するのは、
人間が何を見ているのかをAIに伝える必要がないということだとマザー氏は付け
加えました。「基本的に、AI を接続すると、AI が自動的に判断します。これは、
異常検出の分野では非常にうまく機能します。以前は、これらのセンサー フィード
をすべて取得して、「よし、このデータはこれを意味する」と判断する必要があっ
たからです。」
現在、AI は「正常」がどのようなものであるかに基づいて対話し、何かが正常か
どうかを判断します。「リアルタイムでそれができるんですね。」
同氏はさらに、AIには「予知保全においてほとんど未開発の可能性がある」と述べ
ました。繰り返しますが、予知保全はしばらく前から存在していましたが、「業界
内に広く浸透するのが遅かった」と同氏は指摘しました。余裕のある少数の大手企
業が主導権を握っているのが現状です。
「AI により、予知保全の利用への参入障壁が劇的に下がります」とマザー氏は言
います。「診断を行うだけでなく、将来何が起こるかを予測することもできます。
つまり、今何が間違っているのかだけではなく、「今、私は間違った方向に進んで
いる」のです。つまり、これから何かが起こるということです。」
同氏は、その流れに沿って運航パターンもあり、航空機やパイロットのパフォーマ
ンスについての洞察を提供する機能もありますが、後者にはプライバシーの懸念が
あると警告しています。しかし、航空機の二酸化炭素排出量削減に関する洞察を提
供する持続可能なアプリケーションも搭載できます。そうすることで X 量の燃料
を節約できるでしょうか?」
また、嵐の報告（悪天時）に対処するためのリアルタイム情報とそれに対処する最
も効率的な方法を提供する可能性など、安全性への応用も可能だとマザー氏は付け
加えました。
次に、製造プロセスとサプライチェーンを改善するためにそれをどのように使用で
きるかについての「まったく別の会話」があります。メーカーは最初からボトルネ
ックを見つけて管理できます。
AIは在庫の配置を最適化し、メーカーや航空会社が遅延を引き起こしたり、緊急の
AOG（Aircraft on Ground：「地上にいる航空機」を意味する用語で、故障やメン
テナンスのために地上に留まっている航空機を指します）の調整に多額の費用を費
やすことなく需要に確実に対応できるようにするのに役立つと同氏は述べました。
さらに、組織が手元に持つべき在庫の量を示すこともできます。
さらにベンダー評価など調達面でも活用できます。「センサー フィードに対して
リアルタイム評価を実行しているのと同じように、ベンダーに対してもリアルタイ
ムのパフォーマンス評価を行うことができます。」と彼は付け加えました。
ジャレット氏はまた、予測メンテナンスが AI の最大の可能性の 1 つを秘めている
と信じています。一方、Stack.aero については、ビジネス運営プラットフォームを
活用して顧客とのコミュニケーションと関係を構築する方法をめぐる可能性を模索
しています。
Stack は、クライアントの 1 つと AI パイロットに参加しています。「AI は顧客関
係の構築に役立つだけだと私たちは考えています」と彼は言いました。「それは私
たちがこれらの自然保護活動のためのコンテンツを生成するのに役立ち、顧客は単
にお金を払っている単なるクライアントとしてではなく、感謝されていると感じる
ことができます。顧客と真に本物の会話をすることができます。」
それは企業の運営パターンに関するものかもしれないが、それ以上に「企業が行っ
ていることに関するものでもある」と同氏は同意した。公開情報である一般的なも
の。」たとえば、AI は、企業が変化のプロセスを経ているときに洞察を提供できま
す。同氏は、仮説として、コカ・コーラのような大企業が特定の役割を募集してい
る可能性があると述べました。AI はその求人を調べ、インターネット上の広告を
見つけることができます。クライアントがコカ・コーラまたはその一部に関与して
いる場合、それがどのような影響を与えるかについての会話につながる可能性があ
ります。
より航空に特化すると、目的地、航空機の範囲、占有状況などの旅行履歴を調べ、
それらのパターンに基づいて将来の旅行を予測できます。
「私たちは、『あなたは今後12か月以内にこの方向に飛ぶと思います』というよ
うな会話を始めることができます。」それについてどう思いますか？」とジャレ
ット氏は言い、「予測分析は非常に得意なことです。」と繰り返しました。
飛行の最適化に使用される可能性もありますが、ジャレット氏は、予測分析がそ
の最大の利点であると信じています。「機械学習には最適化の可能性がはるかに
大きいと思いますが、AI はテキストや非構造化データの分析に重点を置いていま
す」と彼は言いました。「AI は非構造化データを非常に簡単に調べて、価値があ
ると思われるものに変換できます。機械学習には構造化データが必要であり、達
成したい結果が何であるかを機械学習に伝える必要があります。」
Signature Flight Support は、顧客の面でもチャンスがあると考えています。
「ほとんどの企業と同様に、私たちはテクノロジーが顧客体験を向上させることが
でき、生成AIは多くの革新的な可能性をもたらすと信じています」と同社は述べま
した。「顧客のニーズをより深く理解し、それらのニーズを満たすより良いソリュ
ーションを設計することで、AI を活用する方法には大きな可能性が生まれます。」
一方、サンビアス氏は、サービスの困難に関する報告書を例に挙げ、規制当局にお
ける可能性を指摘しています。「これらは常に紙か電子メールで発行されました。
このすべてのデータから効率的な方法で傾向を導き出すのは非常に困難です」と
彼は言いました。AIを使えば「30秒以内にできる」。
傾向分析についてさらに説明し、彼はリトレッドに関連して勤務先のオペレーター
で表面化したタイヤの問題を指摘した。ほとんどのリトレッドは問題ありませんで
したが、場合によっては接着剤が剥がれてしまうことがありました。履歴を調査し
た結果、高温でタイヤの空気圧が適切でない場合、接着剤に問題が発生することが
わかりました。これを追跡するには時間がかかりました、と彼は言いました。
「AIなら30秒以内にそれができただろう。」
一方、MySky は、AI を活用したアプローチにより、会計、レポート、調達、ビジネ
ス インテリジェンスなど、通常は個別に実行されるバックオフィス業務を統合する
ことで、コストが高く労働集約的なプロセスを排除できると述べました。MySky は
人員やその他のコストに基づいて、従来の異質な管理アプローチを使用すると、
チャーター事業者は航空機 1 機あたり月額最大 4,000 ドルの損失を被る可能性が
あると示唆しています。
懸念事項を取り除く
しかし、テクノロジーは成熟しつつありますが、企業には依然としてリスクが伴い
ます。ジャレット氏は、Stack.aeroの展開が2025年になる主な理由はプライバシ
ー問題だと述べた。
「私たちはまさに実験段階にいます。AI システムのエコシステムは非常に急速に
進化しているため、私たちは実験を行っています」と彼は言いました。「顧客に提
供する成果が顧客にとって有益であることを確認する必要があります。」
同氏によると、スタック社にはAIに関する多くの質問が寄せられていますが、重要
なのは同社がAIを実装できるかどうかではなく、いつ安全に実装できるかだという
ことです。「彼らの最大の懸念は、これらの企業がすべての AI エンジンにおいて
データの機密性をどのように保っているかということです」と彼は言いました。
「それは『ねえ、今すぐ欲しい』ということではありません。みんなこれやって
るよ。』人々ははるかに慎重になっています。彼らは顧客の情報を非常に保護し
ています。」
サンビアス氏はまた、強力なサイバーセキュリティ保護を構築し、データの前提
が正しいことを確認できる必要性についても言及しました。「AIがすでに存在する
情報を再利用およびリサイクルしていると仮定すると、誰かが誤ったデータを入力
した場合、AIは確かに意図しない結果を生み出す可能性があります」と彼は述べま
した。「AI はそのデータを見て、それが正しいと仮定し、それに基づいて結果を
生成するだけです。」
マザー氏は、一般的に航空宇宙産業は特に慎重であり、「それには十分な理由があ
る」と付け加えました。この業界は非常に安全性を重視しており、失敗した場合の
コストは非常に高くなります。」同氏は、航空業界はイノベーションの最先端を進
んでいますが、「別の意味で、採用に関しては多くのケースで遅れをとっている。
それは興味深い組み合わせであり、それがここに現れていると言えます。」
彼はメンテナンスについて指摘しました。「私たちは、それが業界としてどのよう
に成り立っているかの核心に注目しています。その主な原則は、訓練を受け認定を
受けた人間が行動を起こし、その行動に対して責任を負うという考えに基づいてい
ます」とマザー氏は述べました。「その原則を危険にさらす AI アプリケーションは、
近い将来に採用されるとは思えません。AI を通じて実行できる自動化はたくさんあ
りますが、現時点では実行すべきではありません。」
おそらく将来、AI モデルがよりよく理解され、それを裏付ける歴史があれば、AI は
その可能性を最大限に発揮できるようになるだろうと彼は続けました。
しかし、マザー氏は、短期的な採用については、今すぐ使用できる「簡単に実現でき
る成果」、つまりヒューマン インターフェースを指摘しました。
同氏は、ビッグデータ分析と予測アクションは、短期的に実装できる分野の一つで
あると述べました。「規制を変えるつもりはない。メンテナンス プログラムを変更
するわけではありません。」AI が問題を特定する可能性がありますが、技術者がそ
れを検証して実行します。
規制とヒューマンマシンインターフェースは密接に絡み合っていると同氏は付け加
えました。その人は「決定を下すのは自分である必要がある」のです。
さらに、AI用にデータを強化する方法もあると同氏は述べた。マザー氏は、たとえば
ChatGPT で使用される大規模な言語モデルではなく、特定のデータ リポジトリに依
存する検索拡張生成のアイデアを指摘しました。「大規模な言語モデルには課題があ
り、そのトレーニングには費用がかかります。それらを最新の状態に保つには費用が
かかります」とマザー氏は述べ、それらについてはある程度の注意が必要だと付け加
えました。
AI は、より狭く制御されたデータ リポジトリを使用して、特定のデータ ソースから
情報を取得します。「それは、独自の信頼性データ、パフォーマンス データ、また
はすべてのマニュアルなどのデータのプールである可能性があります。」
保守施設では、安全性の向上と効率の向上のために AI ツールを活用する機会が数多くあります。© AINアーカイブ
ジョブズが恐れていること
一般に多くの議論は、AI が仕事を代替する可能性に焦点を当てていますが、少なくとも
現時点では、AI に関与している人のほとんどは、そのようなことが起こるとは考えてい
ません。「今のところ、私たちは（最終的な決断を下すのは人間であるという）中核
となる信条を維持しなければならない」と同氏は述べました。「その中心にいる人間
を代替するのではなく、より効率的にする周辺で動作するアプリケーションがたくさ
んあります。」
再びメンテナンスについて言及し、「技術者を雇用する組織は、その技術者の効率が
向上することで利益を得ることができます。」と同氏は述べました。メンテナンス分
野では技術者不足に直面しているため、これは特に当てはまります。
ジャレットも同意した。10年、20年、さらには50年後には、責任は人間からAIマシ
ンに移るかもしれません。しかし現時点では、「決定に対して誰が法的責任を負うの
でしょうか?」
さらに同氏は、AIには職場を損なうのではなく、むしろ強化する可能性があると述べ
ました。「私たちは、これが冗長性の一部を軽減するのに役立つだけだと考えており、
できれば人々がより興味深い仕事をしているので仕事に満足できるようにしたいと考
えています。彼らは人間が行う貴重な作業を行っていますが、AI は反復的な管理作
業を行っています。」
さらに、ジャレット氏はこう続けました。「ある種の新しいテクノロジーが私の仕事
をすべて奪うというような会話は、テクノロジーのあらゆる段階で起こります。それ
が仕事を奪うわけではないと思います。これにより雇用情勢が変わり、人々が職場で
行っている業務により役立つと感じることができるようになると私は見ています。」
未来
ジャレット氏は、短期的な留保にもかかわらず、長期的にはその変革の可能性を強調
し、「人々がAIで可能なことについて学び、より多くの経験とより多くの教育を受け
るにつれて、態度は変わるだろう」と述べました。「物事は急速に変化すると思いま
す。今後 12 か月、3 年、そして 50 年間で態度は急速に変化するでしょう。
サンビアス氏はさらに、業界が現在それを頻繁に使用していないとしても、将来的に
はそれが定番になるだろうと予想していると述べました。「これは私たちに、目に
見える安全性の向上をもたらす新たな機会を提供します。これは、安全性を向上さ
せるために私たちが使用したことのない新しいものです」と彼は言いました。
「それが常に目標になるだろう。それが将来の安全性向上に大きく貢献すると私は
確信しています。」
まとめ
この様に航空業界でも、運航部門（パイロットや運航管理者）、整備士など人材
不足は深刻です。これらある意味特殊な技能を習得するには時間と費用がかか
ります。この恒常的な問題を解決するにはAIの力が必要になってくるでしょう。
しかし、そのAIの信憑性が一部で問題視されています。フェーク動画やニュース
が人々の信頼を損ね、AIに対する不安をあおっています。
今後、AIが普及する中でいかに信頼性を回復し、AIの安全性を確保するために世
界的な法整備、ルール作りが必要になるでしょう。
AIは、我々の味方なのですから。
それでは今日はこの辺で・・・
またお会いできるを楽しみにしています。
コメント