航空業界は今、燃料費の高騰、労働力不足、そして脱炭素化（サステナビリティ）への対応といったかつてない課題に直面しています。これらを解決し、安全で効率的な運航を維持するための鍵として注目されているのが「AI（人工知能）」です。

しかし、「AIに安全な運航を任せられるのか？」「既存の複雑なシステムとどう連携するのか？」といった疑問や懸念も少なくありません。

本記事では、航空業界におけるAI活用の基礎知識から、フライトオペレーション、機体整備、空港サービスに至るまでの具体的な活用戦略、そして導入における技術的・組織的な課題と対策までをわかりやすく解説します。実際に成果を上げている8つの成功事例も紹介しますので、自社のDX推進のヒントとしてご活用ください。

航空業界におけるAI活用は、運航の安全性向上とコスト効率の最大化という、航空会社の重要課題の解決にAIの予測・分析能力を活用することに意義があります。これまで熟練のディスパッチャー（運航管理者）やパイロット、整備士の経験則に依存していた業務を、データに基づいた客観的な判断へと移行させることが可能です。

AIがもたらす価値は、機体の稼働率向上や燃費改善といった経済効果に加え、ヒューマンエラーの削減による安全性の向上や、遅延の減少による社会的信頼性の獲得など、航空会社の企業価値向上に寄与するものです。

航空業界でAI導入が進む背景には、業界特有の構造的な課題が存在します。まず、運航コストの約3割を占めるとされる燃料費の変動リスクが挙げられます。燃費の改善は、経営効率化において重要なテーマです。

次に、定時運航率の維持です。遅延は顧客満足度の低下や、補償コストの発生に直結しかねません。さらに、航空機整備における熟練技術者の不足も課題の一つです。高度化する機体の整備品質を維持するため、経験の浅い整備士を支援するシステムが求められています。

加えて、高い安全基準の維持も継続的な課題です。これらの課題に対し、AIの予測モデルは、天候、機体状態、乗務員スケジュールといった複雑な要素を統合・分析し、最適な判断を導き出すための重要な基盤となります。

AIは、航空会社に対し、これまでトレードオフの関係になりがちだった「安全性」と「コスト効率」の二つの目標を同時に達成させる価値を提供します。

例えば、AIによる予知保全は、部品が故障する前に交換を促すことで、飛行中のトラブルを防ぐ（安全性）と同時に、突発的な欠航による損失を防ぎ、計画的な整備によって部品在庫を最適化する（コスト効率）ことを可能にします。

また、飛行ルートの最適化は、乱気流を避けて安全で快適なフライトを提供しつつ、最短ルートや風を利用した飛行で燃料消費を最小限に抑えます。このように、AIは航空ビジネスの根幹において、競争力を維持しつつ持続可能な運航体制を構築するための核心的な役割を果たします。

運航管理（フライトオペレーション）フェーズでは、AIは気象衛星からの天候データ、機体からのセンサーデータ、空域の混雑状況といったリアルタイムのビッグデータを分析します。

これにより、飛行ルート、燃料搭載量、乗務員スケジュールを動的に最適化し、定時運航率の向上と運航コストの大幅な削減を図ります。刻一刻と変化する運航状況に対して、人間が判断するよりも迅速かつ最適な意思決定を支援することが、この領域でのAI活用の目的です。

安全で快適なフライトのためには、乱気流や雷雲などの悪天候を避けることが必須です。AIは、気象レーダーや衛星データ、他機からの揺れ報告データ（PIREP）などを統合的に解析し、数時間先の気象状況を高精度に予測します。特に、従来のレーダーでは検知が難しかった晴天乱気流（CAT）の発生予測においてもAIは威力を発揮します。

この予測に基づき、AIは揺れが少なく、かつ燃料効率の良い最適な飛行ルートをパイロットや運航管理者に提案します。これにより、乗客の怪我や不安を防ぐだけでなく、迂回による燃料の無駄遣いを最小限に抑え、到着時間の遅延リスクを低減させることができます。

航空機にとって燃料は重りでもあり、積みすぎると燃費が悪化します。しかし、少なすぎると安全性が脅かされます。AIは、飛行距離、予測される風向きや気温、機体の積載量（ペイロード）、代替空港への距離、そして法的に必要な予備燃料の要件を総合的に考慮し、無駄のない最適な燃料搭載量を計算します。

従来は安全マージンを多めに取って搭載する傾向がありましたが、AIによる精緻な予測により、安全性を確保しつつギリギリまで搭載量を最適化することが可能になります。一便あたりの削減量はわずかでも、年間数万便を運航する航空会社にとっては、数十億円規模のコスト削減とCO2排出量削減につながります。

パイロットや客室乗務員のスケジュール作成（クルー・スケジューリング）は、航空会社にとって最も複雑なパズルの一つです。フライト時間、休息時間、資格維持のための訓練、休暇希望、そして各国の航空法規制など、膨大な制約条件を満たす必要があります。

AIはこれらの条件をすべて考慮し、最も効率的で、かつ法規制を遵守した乗務割を自動で作成します。さらに、時差や連続勤務による疲労度をAIがシミュレーションし、乗務員のリスクレベルを予測する機能も開発されています。無理のないスケジュールを組むことで、乗務員の健康を守り、疲労によるヒューマンエラーを防ぎ、安全運航を確実なものにします。

機体整備の領域において、AIは従来の「壊れてから直す（事後保全）」や「一定期間で直す（予防保全）」から、状態に応じて最適なタイミングで直す「予知保全」への転換を実現します。

センサーデータや過去の故障履歴をAIが分析し、部品が故障する前の微細な兆候を捉えることで、機体のダウンタイムを最小化します。安全性を最優先しつつ、過剰整備を防ぎ、整備コストを最適化することが狙いです。

最新の航空機は「空飛ぶデータセンター」とも呼ばれ、エンジンや油圧システム、空調機器などに数千個のセンサーが搭載されています。これらのセンサーから得られる振動、温度、圧力、電圧などの膨大なデータを、AIがリアルタイムまたはフライト後に分析します。AIは正常な状態のデータパターンを学習しており、そこからの逸脱や、特定の故障モードにつながる予兆パターンを検知します。

例えば、「エンジンの排気温度がわずかに上昇傾向にある」といった変化から、数フライト後に部品交換が必要になることを予測します。これにより、突発的な機材トラブルによる欠航や遅延を未然に防ぎ、計画的に整備を行うことで、機材の稼働率を最大化できます。

航空機の整備には、膨大な量の技術マニュアルや過去の整備記録を参照する必要があります。AIを活用した整備支援システムは、これらの文書データを学習・解析し、整備士をサポートします。整備士がタブレットで「油圧ポンプの異音」といった症状を入力すると、AIが関連するマニュアルのページや、過去に同様の症状でどのような処置が行われたかという解決事例を瞬時に提示します。

これにより、故障診断にかかる時間を大幅に短縮し、経験の浅い整備士でも熟練者と同等の適切な処置が可能になります。また、整備記録の入力作業を音声認識で行うことで、整備士の手を止めることなく効率的に記録を残すことも可能です。

機体の外観検査は、従来、整備士が高所作業車を使って目視で行っていましたが、時間がかかり危険も伴う作業でした。ドローンや自動走行ロボットに高解像度カメラを搭載し、機体全体を撮影した画像をAIが解析する自動検査システムの導入が進んでいます。AIは、落雷による痕跡、塗装の剥がれ、微細な亀裂、凹み、リベットの欠落などを画像から自動で検知・分類します。

これにより、検査時間を数時間から数十分へと劇的に短縮できるだけでなく、人間が見落としがちな微細な損傷も確実に発見できるようになり、整備品質と安全性が向上します。

AIは、空港でのチェックイン、手荷物預け入れ、問い合わせ対応といった顧客接点のサービスを自動化・高度化することで、顧客体験（CX）の向上と空港運営の効率化を両立させます。

人手不足が深刻な空港業務において、AIとロボットが定型業務を担うことで、スタッフはより丁寧なサポートが必要な乗客への対応に集中できます。また、遅延や欠航といったトラブル発生時においても、AIが迅速かつ正確な情報提供を行うことで、顧客の不安や不満を軽減します。

航空会社のWebサイトやアプリには、AIチャットボットが導入され、顧客からの問い合わせに24時間365日対応しています。「予約の変更方法は？」「手荷物の重量制限は？」「フライトの運航状況は？」といった頻度の高い質問に対し、AIが即座に回答します。

自然言語処理の進化により、多言語での対応もスムーズに行えるため、世界中からの旅行者をサポートできます。これにより、コールセンターへの入電数を削減し、オペレーターの負荷を軽減するとともに、顧客にとっては待ち時間なく疑問を解決できる利便性を提供します。

大規模なハブ空港での乗り継ぎは、乗客にとって不安要素の一つであり、遅延が発生した場合は航空会社にとっても対応コストがかさむ問題です。AIは、到着便の遅延状況、ターミナルの位置関係、混雑状況、そして乗客の歩行速度などを考慮し、乗り継ぎが可能かどうかをリアルタイムで判定します。

乗り継ぎ時間が短い乗客に対しては、スマートフォンアプリを通じて最短の移動ルートを案内したり、グランドスタッフに優先的な誘導を指示したりします。乗り継ぎが不可能な場合は、AIが自動で代替フライトの提案やホテルの手配を行い、顧客のストレスを最小限に抑えるサポートを行います。

機内への手荷物持ち込みが増加し、収納棚（オーバーヘッドビン）のスペース不足により出発が遅れるケースが多発しています。AIを活用し、搭乗ゲートで乗客の手荷物をカメラでスキャンすることで、サイズや個数を瞬時に把握します。このデータと、機材の収納棚の容量データを照合し、収納可能かどうかをAIが事前に判定します。

満杯になると予測された場合は、搭乗前に手荷物を預けるよう乗客に促したり、客室乗務員に最適な収納配置を指示したりします。これにより、機内での手荷物収納にかかる時間を短縮し、スムーズな搭乗と定時出発に貢献します。

航空業界へのAI導入は、大きなメリットがある一方で、乗り越えなければならない高いハードルも存在します。特に、人命を預かる産業であるため、AIの信頼性に対する要求は極めて厳格です。

航空規制への適合、古くから使われているレガシーシステムとの連携、そしてサイバーセキュリティの確保など、技術的かつ組織的な課題を解決しなければ、本格的な導入は進みません。AIを安全かつ効果的に活用するための基盤作りが急務となっています。

航空機の運航に関わるシステムは、FAA（米国連邦航空局）やEASA（欧州航空安全機関）などの航空当局による厳格な認証を受ける必要があります。しかし、ディープラーニングなどのAI技術は、結論に至るプロセスがブラックボックス化しやすく、「なぜその判断を下したのか」を論理的に説明することが難しい場合があります。

この説明可能性の欠如は、認証取得の大きな障壁となります。AIモデルの透明性を確保し、安全性が担保されていることを証明するための技術開発と、AIに対応した新たな認証基準の策定が業界全体で進められています。

多くの航空会社では、予約システムや運航管理システムが、数十年前に構築されたメインフレーム（レガシーシステム）上で稼働しています。これらのシステムは安定性は高いものの、外部とのデータ連携が難しく、AIが必要とするリアルタイムなデータ抽出に対応できない場合があります。

AI分析の基盤を構築するためには、これらのレガシーシステムと最新のクラウド技術を連携させるためのAPI開発や、データの標準化に多大なコストと時間がかかります。システムのモダナイゼーションを段階的に進め、データがスムーズに流れるアーキテクチャを構築することが不可欠です。

航空会社は、乗客のパスポート情報やクレジットカード情報といった個人情報に加え、運航計画や機体の設計データといった機密性の高い情報を扱っています。AIシステムの導入により、これらのデータがクラウド上などで処理される機会が増えるため、サイバー攻撃のリスクが高まります。

AIシステムへの不正アクセスや、学習データの改ざんを防ぐために、ゼロトラストモデルに基づいた強固なセキュリティ対策が必要です。また、各国のデータプライバシー法規制（GDPRなど）を遵守し、データを安全に管理・運用するガバナンス体制の構築も求められます。

AI導入を成功させるためには、技術的な課題解決だけでなく、組織と人の変革が欠かせません。現場の知見とデジタルの知見を融合させ、AIを使いこなすための体制を整えることが、DX推進の鍵となります。

AIはあくまでツールであり、最終的な判断を下し、安全を守るのは人間です。人間とAIが協調して働くための新たなワークフローと、それを支える人材戦略について解説します。

AIプロジェクトを成功させるには、現場の業務を熟知している運航管理者や整備士、パイロットといった「ドメインエキスパート」と、AI技術を持つIT部門が密接に連携する必要があります。IT部門だけで開発を進めると、現場の実情に合わない使いにくいシステムになりがちです。

プロジェクトの初期段階から現場部門を巻き込み、課題を共有し、アジャイルに開発を進めるクロスファンクショナルチームを組成することが重要です。現場のフィードバックを即座にシステムに反映させるサイクルを回すことで、実効性の高いAI活用が可能になります。

運航における最終的な意思決定権限と責任は、機長にあります。AIが提示する航路や燃料搭載量はあくまで「提案」であり、それを採用するかどうかはパイロットが判断します。そのため、AIシステムは単に答えを出すだけでなく、「なぜそのルートを推奨するのか（例：揺れが少なく、到着が5分早い）」という根拠を明確に提示する必要があります。

パイロットがAIの提案を信頼し、納得して採用できるようなインターフェース設計と、AIの特性を理解するための教育が必要です。AIは人間の判断を代替するのではなく、判断の質を高めるための「副操縦士」のような存在であるべきです。

航空業界特有の複雑なデータを扱えるデータサイエンティストや、AIエンジニアなどの専門人材は世界的に不足しており、獲得競争が激化しています。航空会社は、外部からの採用だけでなく、社内の人材をリスキリング（再教育）して育成することにも力を入れる必要があります。

例えば、整備士にデータ分析のスキルを習得させたり、運航管理者にAIの基礎を学ばせたりすることで、業務知識とデジタルスキルを兼ね備えたハイブリッドな人材を育てます。また、大学や研究機関とのパートナーシップを強化し、最先端の技術を取り入れるオープンイノベーションも有効な戦略です。

AI活用は、すでに世界の主要な航空会社で実践され、具体的な成果を上げています。運航効率の改善、整備コストの削減、顧客サービスの向上など、様々な領域でAIが変革をもたらしています。ここでは、日本航空（JAL）や全日空（ANA）を含む国内外の航空会社が取り組んでいる8つの成功事例を紹介します。これらの事例は、AIが航空ビジネスの現場でどのように役立っているのかを具体的に示すものです。

JALでは、客室乗務員がフライト後に作成する業務レポートに音声認識AIを導入しました。従来はキーボード入力で行っていた報告業務を、スマートフォンへの音声入力で行えるようにし、AIが自動でテキスト化・要約します。

これにより、レポート作成にかかる時間を大幅に短縮し、乗務員の業務負荷を軽減しました。空いた時間を、次のフライトの準備やサービス品質向上のための振り返りに充てることができるようになりました。

ANAは、WebサイトやアプリにAIチャットボットを導入し、顧客からの問い合わせ対応を自動化しました。予約変更、手荷物、座席指定などの質問に対し、AIが24時間即座に回答します。有人チャットへの切り替え機能も備えており、AIで解決できない複雑な問題はスムーズにオペレーターに引き継がれます。これにより、電話窓口の混雑緩和と顧客満足度の向上を実現しました。

アラスカ航空は、AIを活用した飛行ルート最適化システムを導入しました。このシステムは、気象データ、空域の混雑状況、機体性能などをリアルタイムで分析し、パイロットに最も効率的なルートを提案します。

導入後、数千トンの燃料削減とCO2排出量削減を達成し、定時運航率の維持にも貢献しています。パイロットにとっても、より安全で揺れの少ないルートを選択するための重要な判断材料となっています。

ある大手国際航空会社では、エアバス社のデータプラットフォーム「Skywise」を活用し、予知保全を導入しました。数千機の航空機から収集されたセンサーデータをAIが分析し、部品の故障リスクを予測。故障が発生する前に予防的に部品交換を行うことで、機材の突発的な不具合による遅延や欠航（テクニカル・ディレイ）を大幅に削減しました。

欧州のLCC（格安航空会社）イージージェットは、AIを活用して機内の手荷物収納状況を予測するシステムを試験導入しました。搭乗ゲートで乗客の手荷物サイズをスキャンし、機内の収納スペースに収まるかどうかを判定。

収まりきらないと予測された場合は、事前に貨物室預かりに切り替えるよう案内することで、機内での収納トラブルによる出発遅延を防いでいます。

ロンドンのヒースロー空港などでは、AIを活用して航空機の駐機ゲート割り当てを最適化しています。

AIが到着便の遅延状況、乗客の乗り継ぎ情報、入国審査場の混雑状況などを分析し、乗客の移動距離が最短になり、かつ空港全体の運用効率が最大化されるゲートを自動で割り当てます。これにより、乗り継ぎミスの減少と空港処理能力の向上を実現しています。

航空貨物会社では、AIを使って貨物室への積載プラン（ロードプラン）を自動作成しています。AIが貨物の形状、重量、危険物の有無、到着地などを考慮し、テトリスのように隙間なく積み込む最適な配置を計算します。

これにより、貨物スペースの利用効率（ロードファクター）が向上し、一度のフライトでより多くの貨物を運べるようになり、収益性が高まりました。

日本のLCC（Peach Aviationなど）では、AIを用いてSNS上の顧客の投稿を分析しています。「シートが狭い」「機内食が美味しい」といった生の声を収集・分類し、顧客が何に満足し、何に不満を持っているかを可視化。

この分析結果を新サービスの開発やマーケティングキャンペーンに活用し、ターゲット層である若年層のニーズに合った施策を展開しています。

航空業界におけるAI活用は、安全性、定時性、快適性、そして収益性という、航空ビジネスの全ての要素を向上させるための強力な基盤技術です。運航管理から顧客サービスまで、AIは人間の能力を拡張し、より高度なオペレーションを可能にします。

導入には厳しい規制や技術的な壁もありますが、それらを乗り越え、AIを戦略的に活用する航空会社こそが、空の安全を守りながら持続的な成長を実現できるでしょう。

コンサルティングに関しては、専門性を持ったコンサルタントが、徹底して伴走支援するクオンツ・コンサルティングにご相談ください。

①大手コンサルティングファーム出身のトップコンサルタントが多数在籍
②独立系ファームならではのリーズナブルなサービス提供
③『事業会社』発だからできる当事者意識を土台にした、実益主義のコンサルティングサービス

クオンツ・コンサルティングは『設立から3年9ヶ月で上場を成し遂げた事業会社』発の総合コンサルティングファームです。
無料で相談可能ですので、まずはお気軽にご相談ください。

>>無料でのお問い合わせはこちら