皆さんこんにちは！
生成AIは、私たちの生活を豊かにしています。しかし、その急速な発達により人間が思ってもいないようなことが起こるのではないかと不安視する声もあります。
この生成AIは航空業界にとって、救世主なのでしょうか？
EASA、単独操縦士による飛行運用研究を一時停止
EASA、単独操縦士による飛行運用研究を一時停止
EASA（欧州航空安全機関）が、｢現在2名の操縦士を必要とする大型商用航空機における単独
操縦士による運航を許可するという構想を前進させるよう勧告するには、更なる研究と新たな
技術が必要となる。｣これは、2021年から進行中の最低操縦士要件プロジェクトに関する新たな報告書の中で、EASAが結論づけたものです。
「現在のコックピット設計を参考にし、研究の限界内で、パイロット1名による運航と現在の
2名による運航との間で同等の安全性を十分に実証することはできないことが判明した」と報告書は述べています。
この結論は予想外ではありませんでした。なぜなら、EASAは2025年1月版の欧州安全計画
において 、このような新しいシングルパイロット運航のコンセプトをサポートするにはコッ
クピットの変更が必要であると明言していたからです。シングルパイロット運航を提案す
る前に、「このような先進的な操縦室技術の開発、評価、および導入」に重点を置く必要があります。
EASAは長期的には、「スマートコックピット」の開発を見込んでおり、これは新たな運航
パラメータの基盤となる可能性があり、新たな作業負荷軽減機能、乗務員のパフォーマンス、
警戒状態、無能力状態監視、そしてセキュリティ上の脅威を防ぐソリューションなどをもたら
す可能性があります。「しかしながら、この検討は、新技術が安全上のメリットを実証するか
どうかにかかっており、そのためには、通常の2人乗り操縦で得られるデータと経験に基づいた詳細な評価が必要となる。」と言っています。
EASA EPAS 2025の概要と主要焦点
EPAS 2025は、ICAOのGlobal Aviation Safety Plan (GASP)およびEuropean Aviation
Safety Plan (EASP)の原則に基づき、EASAのSafety Management System (SMS)の
基盤となる計画文書です。従来のTechnical Regulations中心のアプローチから、よりリスク
ベースかつパフォーマンスベースのアプローチへの移行を加速させることを意図しています。
1. リスクベース・パフォーマンスベースの安全管理強化
- 特定の安全リスクへの焦点: これまでのヒストリカルデータと将来のトレンド予測に基づき、具体的な安全リスク（例: 連続進入・着陸時の不安定性、滑走路逸脱、CFIT、失速/高迎え角からの回復、ヒューマンファクターに起因するインシデントなど）に焦点を当て、それらに対する具体的なアクションプランを提示しています。
- データ駆動型アプローチ: より多くの安全データを収集・分析し、その結果を規制策定や安全施策の優先順位付けに活用することを重視しています。これにより、実態に即した効果的な安全対策を講じることを目指します。
- パフォーマンス指標の活用: 規制遵守だけでなく、実際の安全パフォーマンスを測定・評価するための指標（KPI）を設定し、業界全体の安全レベルの向上を促します。
2. 新技術と新概念の安全統合
- Advanced Air Mobility (AAM) / eVTOL: 空飛ぶクルマ（eVTOL）やUrban Air Mobility (UAM)の運航概念、認証、運航ルール、インフラ（Vertiports）に関する安全要件の策定が加速されます。先行的な規制策定と安全基準の設定により、これらの新しい空域利用の安全な統合を目指します。
- 無人航空機システム (UAS/ドローン): 大型ドローンによる物流や監視など、複雑なオペレーションにおける安全規制の枠組みを強化します。特に、有人航空機との空域統合（UTMとの連携を含む）におけるリスク管理が重要な課題です。
- サイバーセキュリティ: 航空システムのデジタル化・ネットワーク化が進む中で、サイバー攻撃のリスクが増大しています。航空システム全体に対するサイバーセキュリティ要件の強化と、レジリエンス（回復力）の向上に重点が置かれます。
3. 持続可能性と環境側面への配慮
- 持続可能な航空燃料 (SAF): SAFの安全な利用と拡大に向けた認証・運用基準の検討が含まれます。
- 騒音・排出ガス低減: 新しい航空機技術や運航方法による騒音・排出ガス低減の安全評価基準も考慮されます。安全と環境性能の両立がEPASの重要な柱の一つです。
4. ヒューマンファクターと組織文化の強化
- 人的要因（Human Factors）: パイロット、管制官、整備士など、航空従事者の人的要因（疲労、ストレス、コミュニケーションなど）が安全に与える影響を深く分析し、そのリスクを軽減するための施策を推進します。
- 安全文化（Safety Culture）: 組織全体に根付く安全文化の醸成と向上を促します。報告文化の奨励、公正な文化（Just Culture）の確立を通じて、安全情報の共有と学習を促進します。
- トレーニングとライセンス: 新しい技術や運航概念に対応するためのトレーニング要件の見直しや、ライセンス制度の柔軟化・適応性の向上が検討されます。
まとめ
EPAS 2025は、単なる規制の更新に留まらず、航空業界が直面する技術革新、環境課題、
そして継続的な安全性の向上という複合的な要求に対応するための戦略的ロードマップです。
特に、データドリブンなリスク管理と、AAMのような新領域への早期の安全枠組み構築に重点が置かれている点が特徴と言えるでしょう。
この計画は、EASA加盟国およびEASAの認証を受ける世界中の航空事業者にとって、今後の安全管理および技術開発の方向性を示す重要な指針となります。
AIツールがビジネス航空の効率性を大幅に向上
運用管理システムのスペシャリストである FL3XX は、スタッフが情報を簡単に見つけて重要なタスクを実行できるように、会話型人工知能ツールを導入しています。
チャーター便運航会社は、この技術を最初に採用した企業の一つ
ビジネス航空における人工知能（AI）の導入は加速しており、その技術の影響はますます深刻
になっています。この分野の複数の技術革新企業が現在、主要な業務を簡素化・改善するため
の新たな手法を展開しており、その共通点は、人間を常に把握し、人間が最も得意とする業務に集中できるようにすることです。
マイスカイは、「時は金なり」という考えに基づき、チャーター運航会社が見積もり依頼に応答
するまでに要する膨大な時間を短縮することに重点を置いています。例えば、チロリアン・
ジェッツ＆サービスは、AIベースのMySkyの引用プラットフォームを活用することで、見込み顧客へのフライト提案の作成時間を最大15分短縮しています。
マイスカイの共同創業者であるクリス・マリッヒ氏によると、同社のソフトウェアは、航空会
社が見積もり依頼の手作業による処理に追われることなく、収益と利益率を最大化するための
戦略に集中できる時間を提供するという。これは重要な意味を持つ。航空会社は毎日250～
1,000件もの見積もり依頼を主にメールで受け取っており、その多くは投機的な内容が多く、実際にフライトの予約につながるのは通常2%以下だからです。
「マイスカイの引用は計算機から収益管理ツールへと進化しました。その第一段階は、フライ
トの運航コストを97%以上の精度で予測することです」とマリッヒ氏は説明しました。「そうすれば、マージンを調整できるのです。」
このプラットフォームは、チャーター運航会社が、収益飛行の機会を逃すと回復できないとい
う意味で本質的に消耗しやすい在庫の供給と需要の季節変動をより適切に反映する動的な価格設定をより簡単に構築できるようにすることを目的としています。
「これにより、運航会社はあらゆるフライトの損益分岐点を明確に把握し、価格設定において
どの程度積極的に取り組むべきかを判断できるようになります」とマリッヒ氏は述べまし
た。「これは人間を置き換えるのではなく、人間に権限を与え、戦略を練り、航空機所有者と協力して収益化の方法を模索できるようにするのです。」
チャーター市場における航空機の利用可能条件はそれぞれ異なるため、マイスカイは各所有者
と運航者間の契約関係を考慮しています。プラットフォームが直接的な運航コストを計上する
中で、マイスカイは各航空機の位置と予約リクエストへの対応方法を考慮し、ルートオプションに特に細心の注意を払っています。
これは、プラットフォームのスマートトリップビルダー機能に基づいており、将来の旅行
予約、費用、乗務員の勤務時間制限を考慮します。マイスカイはフライトスケジューリング
ソフトウェアと統合することで、あらゆる変数を考慮に入れることができます。また、同社は
予約確定からフライト離陸までのコストを管理するためのマイスカイプロシージャープラットフォームも提供しています。
変動の激しい燃料などのコストを運航会社が正確に予測できるよう、マイスカイは現在、
エッセンシャルジェットソリューションとの提携に基づき、50か所でジェット機A型機の
料金保証を導入しています。「（旅行料金設定の）リスクを軽減するには、運航会社がコスト
差を理解する必要がありますが、これは難しいことです」とマリッヒ氏は述べています。
「理論上は地上支援などの費用もカバーできますが、燃料は料金の大きな要素であるため、このアプローチを試みています。」
チロリアン・ジェッツのチャーター販売責任者であるジュリア・グストレイン氏によると、
マイスカイの引用のおかげで、毎日200件ものリクエストを処理するチームが大幅にスピード
アップしたそうです。「マイスカイの引用はすべてのパラメータを自動更新してくれるので、
見積もりで見落としが生じることはありません」と彼女は言います。「質問があれば、カス
タマーサポートチームがいつでも喜んで対応してくれます。また、保有機材の異なる機種の見積もりを簡単に再計算できるのも気に入っています。」
ドキュメントの編集の改善
ウェブマニュアルは、AIを活用したドキュメント管理システム「アメリア」ファミリーのコン
ポーネントとして、「Amelia Co-Author」をリリースしました。これは既存の編集ツールの
拡張機能であり、主に企業の規制および安全マニュアルの作成と編集を担当する専門家を支援することを目的としています。
「一貫性を保つのに役立ちます。既存の編集ツールにAI機能を追加することで、情報のフォー
マット変更が簡素化されます。例えば、箇条書きのリストを表に変更するなどです。また、
英語を簡潔にするための書き直しを提案したり、スキャンした書類を取り込んだりすること
も可能です」と、ウェブマニュアルのCEO兼共同創設者であるマーティン・リドガード氏は説明しました。
ウェブマニュアルは、AIが意図しない形で誤動作するリスクに常に注意を払っています。技術
チームは、不正な情報へのアクセスや正しいプロセスを回避する試みを阻止するための制約を
導入しました。ファイアウォールを使用することで、ユーザーがAIツールを「騙して」、企業
マニュアル管理の目的に適さない情報へのアクセスを許可することを防止しています。
アメリアを使用して作成されたテキストは、パイロットやその他のスタッフにすぐには公開さ
れません。社内で複数の承認手順があり、規制当局もマニュアルの変更案を審査します。
「アメリアリーダーでは、コンテンツへのアクセスだけでなく、最も重要な点に関するガイダ
ンスも提供する必要があることに気づきました。そこで、コンテンツの分類方法についてAI
モデルを微調整してきました」とリドガード氏は説明します。「オペレーターの中には、
1万ページを超えるマニュアルを扱わなければならない人もいます。特にマニュアルは常に変更されるため、どこに何があるか忘れてしまうことがよくあります。」
ウェブマニュアルは現在、マニュアル作成ツール用の新しい大規模言語モデルに投資していま
す。これまで約25秒かかっていた検索結果の表示が、今後はわずか数秒で表示されるようになります。
リドガード氏によると、航空業界の膨大な文書管理業務を効率化する理由の一つは、長年業界
に携わってきた専門家の退職と、経験の浅い若手人材の採用によって広がった知識格差への
対応にあるということです。「（労働力の世代交代が進むにつれて）新たな規制や技術の導入
ペースが加速しており、私たちはこれらの新しい人材がより賢く、より良く、より速く業務を遂行できるよう貢献しています」とリドガード氏は述べました。
一方、ウェブマニュアルは、事業者のデータ保護への取り組みを支援するため、データセキュ
リティに関する自社のベストプラクティスを共有し、テンプレートマニュアルを提供してい
ます。これはサブスクリプションに含まれており、EASAの新しいPart IS規制に準拠してい
ます。同社は最近、IT業界のシステムおよび組織的統制2規格の認証を取得し、顧客データのセキュリティ、可用性、機密性への取り組みを実証しましました。
同社の顧客基盤は昨年18%増加し、現在では700機以上の航空機を管理する運航会社をシス
テムでサポートしています。同社は最近シドニーに新オフィスを開設し、バルセロナにも
オフィスを開設する予定です。また、スウェーデン、シンガポール、そして米国東海岸と西海岸にも拠点を構えています。
AIチャットボットから回答を得る
FL3XXは、運航管理プラットフォームのユーザーインターフェースをさらに簡素化するため
AIベースの会話型要素をシステムに導入する準備を進めています。これにより、顧客はパイロ
ットの名前や連絡先、航空機の位置など、タスクに必要な情報をアプリに尋ねることができます。
「AIチャットボットは、必要な情報を見つけたらリンクを提供しますが、見つからない場合は
データベースで類似の人物や物を検索して状況を好転させます」と、オーストリアに拠点を置
く同社の共同創業者兼CEO、パオロ・ソマリヴァ氏は説明します。「そして、スマートな方法
で、必要な場所へと案内してくれます。また、例えば、問い合わせたケータリング業者が配達
を確定したかどうかなど、的確な質問をすることもできます。これら全てを、他の作業をしながら行うことができます。」
FL3XXは、特定のユーザーが閲覧可能な情報にのみアクセスできるよう、セキュリティ保護を
組み込んでいます。例えば、フライトディスパッチャーとチャーター販売担当者には異なる
レベルのアクセス権限が付与され、ディスパッチャーは特定の乗客名を知る必要はありません。
「AIが（音声コマンドや質問で）私たちが表現していることを理解するためには膨大な量の
データが必要ですが、各顧客が独自のデータベースを持つため、データはすべて厳密に非
公開です」とソマリバ氏は述べ、この技術はどの言語でも機能すると指摘しました。
FL3XXによると、同社のプラットフォームを利用する運航事業者は、社内コミュニケーショ
ンの効率を80%以上向上させています。乗務員のスケジュール管理などの業務では約30%、航空機の空室状況管理業務では約25%の高速化が実証されています。
同社は、物資の再発注といった業務の自動化を進めるために、AIの適用範囲を拡大し続けて
います。この進歩は、飛行許可の取得など、安全面や商業面から極めて重要な業務よりも迅速に進む可能性が高いでしょう。
「航空業界は今後2、3年で非常にエキサイティングな時代を迎えます。業務のやり方が変わり
効率性が向上し、顧客へのリアルタイムサービスが向上していくでしょう」とソマリヴァ氏は
締めくくっりました。「人間には変化への抵抗感が生まれつきありますが、たとえもう少し
時間がかかったとしても、ビジネス航空業界の労働力にAIが取り入れられるようになると期待しています。」
オーストリアのチャーター運航会社 Tyrolean Jets & Services は、依頼された見積りごとに 10 分から 15 分の時間を節約することに成功しました。
まとめと解説
現在のAI活用実例
航空業界におけるAIの活用は、すでに多岐にわたっています。
1. 運航と管制の最適化
- 気象予測とフライトプラン最適化: AIは膨大な気象データや過去のフライトデータを分析し、乱気流の回避ルート、最適な巡航高度、燃料消費の最小化などを提案します。これにより、定時運航率の向上と燃費削減に貢献しています。
- 航空交通管理（ATM）: AIは、航空機のトラフィックをリアルタイムで分析し、衝突リスクの低減、離着陸間隔の最適化、遅延予測などを行います。これにより、空港の混雑緩和と空域の効率的な利用が実現しています。
2. 整備と安全性
- 予知保全（Predictive Maintenance）: 航空機の各コンポーネントに取り付けられたセンサーから送られるデータをAIが解析し、故障の兆候を早期に検知します。これにより、部品の寿命を最大限に活用しながら、予期せぬ故障による運航停止を防ぎ、整備コストを削減します。
- フライトデータ分析: AIは、パイロットの操縦データや機体の各種センサーデータを分析し、潜在的な安全上のリスクや訓練の改善点などを特定します。これにより、ヒューマンエラーの低減や安全運航プロトコルの改善に役立てられています。
3. 顧客サービスと空港体験
- チャットボットとバーチャルアシスタント: 航空会社のウェブサイトやアプリでは、AI搭載のチャットボットが顧客からの問い合わせ（フライト状況、予約変更、手荷物規定など）に24時間対応し、顧客サービスの効率化と満足度向上に貢献しています。
- 空港のセキュリティとチェックイン: 顔認証技術などのAIを活用したシステムが、搭乗手続きや保安検査をより迅速かつ効率的に行い、空港での待ち時間短縮に寄与しています。
- パーソナライズされたサービス: AIは顧客の過去の旅行履歴や行動パターンを分析し、パーソナライズされたフライトの提案、座席アップグレード、機内食のカスタマイズなどを行います。
4. その他
- 航空機の設計最適化: AIが、空気力学的な性能、構造強度、製造効率などを考慮した航空機の設計案を短時間で生成し、開発期間の短縮と性能向上に貢献しています。
- 燃料管理: AIが燃料の購入タイミングや貯蔵量を最適化し、コスト削減と供給安定化を図ります。
AIがもたらす未来の展望
AIの進化は止まらず、航空業界においてもその活用範囲は今後さらに拡大していくでしょう。
1. 自律飛行と遠隔操縦
- AIコパイロット: 完全な無人操縦ではなくとも、AIがパイロットの意思決定を支援するコパイロットとして機能する時代が来るかもしれません。緊急時のデータ分析や、複数のフライトプランの提示など、人間の判断を補完する役割が期待されます。
- 遠隔操縦と空飛ぶクルマ（AAM/eVTOL）: 特定の条件下での自律飛行や、遠隔地の地上ステーションからの操縦が可能な航空機の開発が進んでいます。これは、LSA（軽量スポーツ航空機）を含むAdvanced Air Mobility (AAM)の分野で特に重要となり、都市内移動や地域間輸送の新たな形を確立する可能性があります。
課題と倫理的考察
AIの活用は多くのメリットをもたらす一方で、いくつかの課題も存在します。
- データプライバシーとセキュリティ: 膨大な個人情報や運航データがAIによって扱われるため、そのプライバシー保護とサイバーセキュリティ対策は極めて重要です。
- AIの信頼性と説明責任: AIの判断が人命に関わる場合、その判断プロセスがブラックボックス化しないよう、AIの挙動を説明可能にする「説明可能なAI（XAI）」の研究開発が求められます。
- 雇用への影響: AIによる自動化が進むことで、一部の職種では雇用の形が変化する可能性があります。新たな職種の創出や、人材のリスキリング（学び直し）が重要になります。
- 規制と標準化: 技術の進化が速いため、それに対応する法規制や国際的な標準化が追いつかない可能性があります。
航空業界におけるAIの活用は、効率性、安全性、そして新たなビジネスモデルの創出におい
て、計り知れない可能性を秘めています。これらの技術が適切に導入・運用されることで、
私たちはより安全で快適、そして持続可能な空の旅を享受できるようになるでしょう。
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