人工知能が航空をどのように変革するか

皆さんこんにちは！

今日は、最近世間を騒がせている人工知能「AI」についての記事を紹介します。

オートメーションを超えて

人工知能が航空をどのように変革するか

オートパイロットの発明から 1 世紀以上が経過した今も、航空宇宙エンジニアは、安全性

を高め、効率を高め、パイロットの作業負荷を軽減するために、航空機のコックピットに

自動化されたプロセスを導入する取り組みを続けています。人工知能 (AI) の助けにより、

自動操縦技術は航空機の高度を維持する単純なデバイスから進化し、人間の入力なしでゲ

ート間の操作を実行できる完全自律飛行制御システムに向かっています。 

いずれにせよ、ほぼすべての航空宇宙および防衛企業は、航空機やその他のシステムを改

善するために AI の可能性を活用しようとしています。この遍在的かつ急速に変化する技

術分野は、最近、今年のパリ航空ショーや毎年恒例の欧州ビジネス航空コンベンション＆

展示会など、主要な国際航空宇宙イベントで広範な議論を引き起こしています。 

5月、EASAは新しいAIロードマップ2.0を発表した。これは「航空分野に人工知能を統合

するための人間中心のアプローチ」を推進することを目的としています。更新された文書

には、航空安全局の最初のロードマップが発表されて以来、この分野で達成された進歩が

組み込まれています 。 2020 年 2 月に、航空宇宙企業、研究センター、学者が関与する

AI の使用事例を参考にしました。

EASAによると、新しいロードマップは「安全性、セキュリティ、AI保証、人的要因、倫理

的配慮に重点を置き、航空分野におけるAINの安全かつ信頼できる統合のための包括的な計

画を提供する」といいます。同組織は5月に、機械学習アプリケーションの承認に関して委

託した研究に関する新しいレポートも発表しており 、  AIベースのシステムを評価および

認証するアプローチに焦点を当てています。

しかし、AI は飛行機の飛行方法を変えるだけではなく、地上の航空のほぼすべての側面も

変えています。近年、AI と機械学習テクノロジーが成熟するにつれて、航空業界はプロセ

スをより効率的に、そして多くの場合より安全にすることで、AI と機械学習テクノロジー

を活用する方法を模索してきました。 

たとえば、航空機メーカーやサービス技術者は、ChatGPT などの言語学習モデルを含む

AI ソフトウェアやロボットを使用して、組み立てやメンテナンス、修理、オーバーホール

(MRO) のプロセスを合理化できます。航空会社やその他の航空会社は、航空機の最適化、

飛行計画、地上運用に AI を活用することもできます。航空機を開発するエンジニアは、

AI ツールを使用して、製品が市場に投入される前に製品の設計と認証を容易にし、迅速化

できます。 

AI は単なる未来の手段ではありません。航空業界はすでに、特に製造業や MRO において、

少なくとも何らかの原始的な形式の AI テクノロジーを長年にわたって使用してきました。

従来の AI は、パターン マッチングと意思決定プロセスのルールとアルゴリズムの定義を

人間のプログラマーに依存しており、人間よりもはるかに高速に大規模なデータセットを

分析できます。たとえば、MRO プロバイダーは AI を使用して航空機に搭載されたさまざ

まなセンサーからのデータを分析し、潜在的なメンテナンスのニーズを発生前に予測する可

能性があります。

生成 AI がゲームを変える

航空宇宙産業ではすでに AI がさまざまな用途に広く使用されていますが、その影響はまだ

始まったばかりです。今後数年間で、企業が生成型 AI (機械学習とディープ ニューラル ネ

ットワークを使用して人間のプログラマーによって事前定義されていない出力を生成する

ChatGPT のようなモデル) を活用する方法を見つけるにつれて、新しいアプリケーションが

登場し始めるでしょう。 

GridRaster の創設者兼 CEO のリシ・ランジャン氏は AIN に対し、「AI はすでに、製造、

修理、メンテナンスのユーザーの両方がロボットをより効率的に操作できるよう支援して

います」と語りました。GridRaster は、AI や空間マッピング ソフトウェアを使用する、

拡張現実や仮想現実などの「拡張現実」テクノロジーを専門とするソフトウェア会社です。

同社はそのようなツールを航空宇宙産業や自動車産業に提供しており、米国のトップ防衛

請負業者数社と協力しています。 

ランジャン 氏によると、米国国防総省とそのトップ請負業者はすでに従来の AI ツールを

使用していますが、生成 AI は防衛用途だけでなく、より広範な航空業界にさらに大きな影

響を与える可能性を秘めています。「私たちは、生成 AI が今後 2 ～ 10 年以内に、これ

らのものをさらに大規模な航空宇宙産業に拡張するのに実際に役立ち始めると強く信じて

います」と彼は言いました。

ChatGPT やその他の言語学習 AI モデルは一般に、天文学的な量の情報を広めることに長

けており、関連性があり、ほとんどが正確な出力をほぼ瞬時に生成します。飛行機の製造方

法と認証方法を教え、機体の空力を改善するためのヒントを提供し、さらには特定の航空機

のメンテナンス スケジュールを作成することもできます。 

しかし、ChatGPTのような生成AIモデルの最大の価値は、航空宇宙企業がこの技術を垂直化

し、それを自社の知的財産と統合して社内で使用し始めたときに生まれるだろうとランジャ

ン氏は語りました。 

ChatGPT やその他の生成 AI モデルは、インターネット上で公開されているすべての情報に

アクセスできますが、企業の貴重な非公開の知的財産にはアクセスできません。AI がその

高度に保護された情報にアクセスできるようになれば、業界全体に AI の新しいユースケー

スの世界が開かれます。 

「実際に使用するには、企業は ChatGPT のような AI モデルに料金を支払い、それをトレ

ーニングし始める必要があります。ChatGPT がそれを可能にするか、誰かがソリューショ

ンを考え出すかにかかわらず、この非常に大規模な学習モデルを利用できるようになります。

そして今、独自のデータを使用してトレーニングを開始します」とランジャン氏は言いまし

た。「これは、IT が非常に重要であるほぼすべての企業に当てはまります。

AI がより高速で優れたデジタル ツインを実現

ChatGPT はテキストを出力するだけの言語学習モデルですが、生成 AI は画像や 3D モデ

ルも作成できます。航空宇宙では、デジタル ツインの生成に特に役立ちます。 

現在、航空機開発者と MRO プロバイダーは同様に、デジタル環境で航空機やそのさまざま

なサブシステムなどの製品をシミュレートするために、デジタル ツインとして知られる高

度な仮想モデルに依存することが多くなっています。エンジニアはデジタルツインを活用

して、物を物理的に構築してテストする必要性を減らし、コストを最小限に抑えて製品開

発のタイムラインを短縮できます。MRO 技術者は、デジタル ツインを予知メンテナンス

に使用し、現実世界のセンサー データとデジタル ツインによって生成されたデータを比

較することで異常を検出します。 

デジタル ツインは時間とリソースの節約に役立ちますが、作成には費用と時間がかかりま

す。しかし、生成 AI により、デジタル ツインの構築プロセスが間もなくはるかに高速化

されるでしょう。 

「従来の AI は依然として非常に手作業が多く、デジタル ツインの構築は非常に手作業の

プロセスです」とランジャン氏は述べています。「ChatGPT のような大規模な AI モデル

を航空宇宙産業向けに垂直化できれば、多くの手作業を排除できます。彼らはテキスト デ

ータと画像データを調べて、これらのデジタル ツインを自動的に作成するのを支援し始め

ることができます。」 

ランジャン氏によると、生成 AI により、企業はまもなく現在のコストのほんの一部でデジ

タル ツインを構築できるようになるでしょう。従来の方法でデジタルツインを構築するの

に費やされる1ドルごとに、「あと3～4年で10セントくらいになるだろう」と同氏は語って

います。「あと10年もすれば1セントになるかもしれない。

「今後、これらの高価なソリューションがより多くのユーザーの手に渡り始めるでしょう」

とランジャン氏は付け加え、ほぼすべての航空宇宙企業が2～3年以内に何らかの形の社内

生成AIテクノロジーを使用すると予想していると述べました。

AIは私たちの仕事を奪ってしまうのか？

他の業界と同様に、AI が雇用市場に与える影響はまだ明らかではありません。航空宇宙産

業ではもともと人間が行っていた一部の作業はすでにロボットに引き継がれており、新し

い自律型飛行機は民間パイロットの需要を減らすだろう。 

しかし、AIはこれまで存在しなかった仕事を生み出す可能性を秘めています。これらの新

しい役割には、航空機と地上の両方の運用のための AI システムの保守、アルゴリズムの

開発、AI が倫理的かつ責任を持って使用されるようにすることが含まれる可能性がありま

す。 

ランジャン氏によると、航空機メーカーや技術者はロボットに仕事を奪われることを心配

する必要はないという。むしろ、AI が働き方を変えるだろうと彼は信じています。「ルー

プ内の人間は常にそこにいます」と彼は言いました。その理由は、AIはパターン認識や予

測には優れているものの、人間の知覚を決して改善しないからだ、と同氏は説明した。 

「航空宇宙分野で最高の効率を望むなら、これらを運用するためには大量の知的財産と非

常に大規模な知識ベースが必要となるため、機械と人間のスタッフの間には常に補完的な

関係が生まれるでしょう」と同氏は述べました。

人工知能はどのようにして未来の航空機を完全に作り変えることができるのか

民間旅客機やビジネスジェットにはさまざまなサイズやモデルがありますが、表面的には

すべて本質的に同じに見える傾向があり、平均的な素人には区別することさえできないほ

どです。市場にある最新モデルであっても、ほぼ 1 世紀前に設計された初期の民間旅客機

との大きな類似点が依然として残っています。しかし、航空機設計者が新しい設計を生み

出すために人工知能 (AI) に目を向けるようになると、状況はすぐに変わる可能性がありま

す。 

ボーイングの最高技術責任者トッド・シトロン氏は、ボーイングが先週シアトル近郊で主

催した持続可能な航空宇宙一緒フォーラムのパネルディスカッションで、研究者らはすで

に生成AIモデルを使って航空機設計を最適化する新たな方法を模索していると述べました。

機械学習アルゴリズムを使用すると、AI は空気力学とエンジニアリングについて知って

おくべきことをほぼすべて吸収し、高度に最適化された独自の設計をすぐに吐き出すこと

ができます。これは、人間が過去に作った飛行機とはまったく似ていません。 

人間が構造物を設計するとき、既存のパターンを繰り返す傾向があるとシトロン氏は説明

しました。たとえば、橋によくあるトラス構造は、人間が機能することが証明されている

パターンを繰り返した結果です。過去 1 世紀にわたって、ほとんどの飛行機の設計にも同

じことが当てはまりました。ただし、AI がゼロから設計を生成する任務を負った場合、必

ずしも人間のエンジニアと同じパターンに従うとは限りません。「[AI] は人間よりも電子

頭脳に複雑さを加えることができるため、より広い範囲にわたって最適化することができ

ます」とシトロン氏は説明しました。 

「機械学習に最適化された構造を見ると、本質的に異なって見えます。それらはほとんど

エイリアンの宇宙船のように見えます。なぜなら、それらは、一人の人間が設計を行うの

を容易にするような規則的な構造を持っていないからです」と彼は言いました。「つまり、

それを取り込むとデザインの外観が変わります。それが今日私たちが行っていることです。」

ボーイングは必ずしも自社の保有車両を新しい「エイリアン宇宙船」に置き換えるわけで

はありませんが、エンジニアは、航空機とそのさまざまなコンポーネントを設計する際に、

AI によって生成された独自の設計を使用して新しい洞察を収集し、既成概念にとらわれず

に考えることができます。 

2040年に新しい飛行機がどのようになっていると想像しているかと尋ねられたとき、シ

トロン氏は機体とエンジンの形状にいくつかの変更が生じる可能性が高いと述べました。

「空力効率を高めるために（ボーイングが）NASAと協力して行っている研究に基づいて、

翼が非常に薄いことに気づくかもしれません。これは排出量の削減を意味します」とシト

ロン氏は述べました。「エンジンは異なって見えるかもしれませんし、より高い効率とよ

り低い排出ガスを実現する大型のオープンローターファンが見えるかもしれません。した

がって、その期間内に多くのテクノロジーが登場すると思います。」

オーストラリア政府の科学機関である CSIRO の未来産業担当エグゼクティブディレクタ

ーであるカーステン・ローズ氏も、飛行機は 2040 年までに大きく変わったものになる可

能性が高いということに同意しました。パネルディスカッションの中で、彼女は、新技術、

特に生成 AI によって設計パラメーターが「次のような方法で変化する可能性がある」と

述べました。私たちは今想像しているだけです。」現在の航空宇宙産業は、「設計パラメ

ータなどについて、効率を高める最適化の機能を理解しているところです」と彼女は述べ

ています。「したがって、既存の航空機と新しい航空機の設計と強化において、それが完

全に反映されることがわかり始めると思います。」

新しい航空機の設計方法を形作っている新興テクノロジーは AI だけではありません。ボー

イングやその他のメーカーも現在、3D プリンティング技術を活用して、航空機の部品や

ツールをより効率的に作成しています。AI と3D プリンティングの新たな進歩により、

「さらに興味深い構造が得られるでしょう」と NASA の主任技術者 AC シャラニア氏は

持続可能性フォーラムで述べました。 

シトロン氏は、積層造形は、原材料の大きなブロックを切り出して部品を製造する従来

の製造や「減法」製造（このプロセスでは大量の廃棄物が発生する）よりもはるかに持続

可能であると付け加えた。サブトラクティブ マニュファクチャリングでは、「材料を除去

することにすべてのエネルギーを注ぎます。添加物とは、材料を徐々に追加することです。

エネルギーの節約は 50% 以上であり、そこから固有の持続可能性が生まれます。」

新しい飛行機は製造も飛行もより効率的になりますが、現在飛んでいる飛行機と 2040 年

に見られる飛行機の最も重要な違いは、おそらく乗客が目に見える物理的な変化ではない

でしょう。その時までに、より多くの便が持続可能な航空燃料（SAF）、あるいは少なくと

もSAFとジェットAの混合燃料で運航されるようになることを願っている、とパネリストら

は同意しました。現在、SAF の供給は非常に限られており、世界中の少数の空港でのみ入

手可能です。業界がSAFの生産規模を拡大し、サプライチェーンを構築することに取り組

んでいる中、現在飛行している従来の航空機だけでなく、他の新しい設計の航空機も、代

替燃料を使用して二酸化炭素排出量を削減できるようになるでしょう。

まとめ

人工知能 (AI)は、その使い方が話題になっています。法整備も進められています。

今日の記事のように、人工知能は使い方によっては人間の友になれるし、敵にも

なることがあります。

人工知能が、人間に取って代わることは完全にはにと思われますが、人間が考える

ことを放棄することは人間の衰退を意味します。人工知能を開発したのも人間、

信用しても決して信頼することはないように！最後の砦は人間なのですから。

 

それでは今日はこの辺で・・・

またお会いできる日を楽しみにしています。