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航空業界において、AIの進化が新たな可能性を切り拓いています。
機械学習や自然言語処理などの技術が結集し、航空会社はますますスマートかつ効率的なサービスを提供しています。
この記事では、AIが航空業界で果たす役割やそのメリットに焦点を当て、未来の航空旅行がどのように変わっていくかを探っていきます。
AIがもたらす革新的なシーンや業界のトレンドに興味をお持ちの方はぜひ最後までご覧ください。
目次
|AIとは
AI（人工知能）は、機械が知的な活動を模倣する技術の総称です。
これは、機械学習やディープラーニングなどの手法を用い、データからパターンを学習し、問題を解決します。
AIは、画像認識、音声処理、自然言語理解など、多岐にわたるタスクに適用され、自己学習や進化が可能です。
AIの応用範囲は幅広く、画像認識、音声処理、自然言語理解、医療診断、製造プロセスの最適化、金融取引の予測など、多岐にわたります。
これにより、人間の能力を拡張し、効率を向上させることが可能となっています。
現代社会では、AIはますます重要な存在となり、日常生活から産業までのあらゆる分野において進化を遂げています。
その一方で、倫理的な問題や安全性への懸念も浮上しており、適切な制御と監視が求められています。
AIについて詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
|航空業界でAIを活用するメリット
AI技術の導入によって航空業界が得られるメリットとしては、主に「業務の効率化」や「体験価値の向上」といった点があげられます。
それぞれ解説いたします。
業務効率化
航空業界におけるAIの活用は、業務の効率化を図る上で革新的な展開を見せています。
チケット予約からチェックイン、機体の保守点検や航空管制など、複雑な業務プロセスにおいてAIの導入は数々の利点をもたらしています。
AIを用いた保守点検では、センサーデータの分析により機体の状態をリアルタイムで把握し、異常が検知されると自動的にメンテナンスの手順を提案することが可能です。
これにより、従来の定期点検に比べて異常が早期に発見され、航空機の運航中断を最小限に抑えることができます。
航空管制においても、AIは航空機の動向や気象データなどを継続的に分析し、最適な経路や飛行高度を提案することができます。
この技術によって、航空機の飛行効率が向上し、燃料の節約や運航スケジュールの最適化が実現されます。
体験価値の向上
もう一つのメリットは顧客の体験価値の向上です。
顧客の要望などが増え、人手だけでは全てに対応できない課題が生じています。
このため、自社独自の体験価値を向上させ、顧客のロイヤルティを高めることが重要です。
AIの進化により、これらの課題に効果的な対応が可能となりました。
たとえば、顧客の発言や旅行履歴から最適なサービスを提供し、需要と供給のバランスを計算して最適な価格を提示することができます。
これにより、新しいサービス提供や顧客との深い関係構築に繋がります。
AIの機能向上は、従来では難しかったサービスの提供や価格戦略の最適化に大いに寄与しています。
|航空業界でAIが担うタスク
ここからはさらにAIが担う具体的なタスクについて、細かく項目を分け、それぞれ解説していきます。
飛行ルート計算
かつてはパイロットの経験や天候情報に基づいて計算されていましたが、AIの導入によって、より精密な計算が可能となりました。
AIによる飛行ルート計算では、天候や交通量、機体性能などを考慮し、効率的なルートを導き出します。
さらに、AIによる計算は航空機の安全性向上にも寄与しています。
AIは航空機の位置や気象情報をリアルタイムで収集し、最適な飛行ルートを計算します。
これにより航空機の安全性が向上し、飛行のリスクが低減します。
燃料管理
燃料管理は航空機の燃料消費を最適化するための作業で、AIを活用することで飛行ルートや天候、機体性能を考慮して燃料消費を最適化できます。
この燃料管理により、航空会社は燃料消費を削減でき、それがCO2排出量の減少に繋がり、環境保護に寄与します。
同時に、燃料消費の削減によって航空会社はコストを抑えることも可能です。
さらに、燃料管理によって航空機の燃料消費が減少し、航空機が軽くなることで安全性が向上します。
ドアの自動装着
ドアの自動装着は、航空機のドアを自動で開閉し、地上職員の負担を減らし、作業時間を短縮できる仕組みです。
これまでドアの開閉は地上職員が手動で行っていましたが、AIの導入により自動化が可能になりました。
AIによるドアの自動装着では、カメラやセンサーが航空機のドア位置を正確に捉え、自動で開閉します。
このドアの自動装着により、地上職員の負担が減り、作業時間が短縮されると同時に、作業中の人的ミスを防ぐことができ、作業の安全性も向上します。
地上支援業務
地上支援業務とは、航空機の駐機や旅客・手荷物の取り扱いなどを行う業務を指します。
AIによる地上支援業務では、航空機の駐機場所を自動誘導し、旅客・手荷物の自動運搬を行います。
たとえば、全日本空輸では、AIを使って旅客の手荷物を自動で運搬するシステムを採用しています。
このシステムでは、旅客が手荷物を預けると、AIがそれを自動で運搬し、目的地の荷物受け取り場所まで運ぶことができます。
その結果、作業効率の向上にも繋がっています。
航空機のメンテナンス管理
このタスクでは、航空機の状態を監視し、必要なメンテナンスを行うことで航空機の安全性を確保することが目的です。
AIによる航空機のメンテナンス管理では、航空機の各部位にセンサーを取り付け、リアルタイムでデータを収集することで航空機の状態を監視します。
また、AIによるデータ分析を行うことで、航空機の状態を予測し、必要なメンテナンスを効果的に行うことができます。
航空機のメンテナンス管理により、航空機の安全性が確保されるだけでなく、航空会社はメンテナンスコストの削減にも寄与します。
パスポート確認
この確認作業では、顧客のパスポート情報を自動的に読み取り、出入国管理や搭乗手続きを迅速に進めることが可能です。
AIによるパスポート確認は、パスポートに掲載された情報を効率的かつ正確に読み取り、顧客の身元確認を迅速に行います。
これによって、従来の手動確認に比べて作業が迅速かつ正確に行えます。
また、顧客にとってスムーズな出入国管理や搭乗手続きを行うことができると同時に、航空会社にとっても顧客の手続き時間を短縮できるため、サービス向上に繋がります。
チケットの購入手続き
航空機のチケット購入は、電車の切符購入とは異なり、複雑な手続きが必要です。
そのため、多くの人が航空会社に電話やウェブで問い合わせをしています。
AIによるチケットの購入手続きでは、顧客の情報を自動的に読み取り、迅速かつ正確な手続きが可能であり、従来の手動処理よりも高速で正確な処理ができるのが特徴です。
顧客は手間なくスムーズなチケット購入ができ、航空会社は手続き時間を短縮できるため、双方にとって良い効果を生み出しています。
顧客管理
このタスクは、航空会社が顧客情報を管理し、より良いサービスを提供することを目指すものです。
AIを用いた顧客管理では、予約情報、搭乗履歴、購入履歴などのデータを収集・分析し、顧客の嗜好やニーズを理解することができます。
これにより、より個別に合わせたサービス提供が可能になります。
また、航空会社は顧客管理を通じて、顧客の嗜好やニーズを理解し、適切なサービスを提供します。
さらに、航空会社と顧客の関係を強化することで、顧客満足度の向上に繋がります。
ダイナミックプライシング
ダイナミックプライシングは、需要と供給の調整に基づきサービス価格を変動させる手法で、航空業界では古くから導入されています。
売り上げや利益の最大化を図りつつ、売れ残りや空席、空室を最小限に抑えるため、売れ行きや在庫、天候などの要素を考慮して柔軟に価格を設定します。
航空業界では、特に航空券の価格設定にダイナミックプライシングが活用されています。
この手法により、航空会社は需要と供給のバランスを取りながら、最適な価格設定を実現します。
スタッフの勤怠管理
「スタッフの勤怠管理」もAIが担うタスクの一環となっています。
勤怠管理は、スタッフの出勤や退勤時間、労働時間などを記録し、労働時間の適正化や労働環境の向上を目指すものです。
AIを活用したスタッフの勤怠管理では、出勤や退勤時間、勤務時間の自動記録が可能です。
さらに、このAIによる勤怠管理は、従来の手動管理に比べて正確かつ迅速な管理が可能です。
また、AIによる勤怠管理はスタッフの生産性の向上にも寄与してくれます。
|航空業界のAI活用事例
既に多くの航空企業でAIが導入されています。ここでは具体的なAIの活用事例を6つあげ、それぞれ解説していきます。
日本航空
日本航空は、AIを利用した航空券の購入予測分析の自動化実証実験を進めています。
この実験では、AIを使って航空券予約サイトのアクセスログデータを解析し、航空券の購入予測分析を実施しています。
さらに、日本航空は、成田空港と羽田空港の国際線チェックインカウンターで行われている、人工知能を活用した空港旅客サービス案内の支援システムに関する試験導入も行っています。
このシステムは、空港スタッフの発言をAIが正確に理解し、必要な情報をスタッフが持つタブレット端末に即座に表示することが可能です。
結果、乗り継ぎ便での手荷物の問い合わせや座席アップグレードのリクエストなど、多岐にわたるお客様からの問い合わせに、従来のパソコン端末や資料を確認する手間を省くことに成功しました。
全日空
全日空も、航空券の購入予測分析や空港旅客サービス案内など、さまざまな分野でAIを積極的に活用しています。
全日空は、AIを利用した要因分析ツール「CALC」を開発し、業務の具体的な改善策を導き出せるようになりました。
「CALC」を活用することによって、データ内の関連要因や直接的な原因を抽出でき、品質向上、顧客満足度向上、マーケティング、人事など、さまざまな領域で問題の予防や改善に活用できます。
さらに、成田空港および羽田空港の国際線チェックインカウンターで試験導入されているAIを活用した空港旅客サービス案内の支援システムも開発しています。
このシステムによって、お客様の待ち時間が大幅に短縮され、ストレスフリーなサービスが提供できています。
南紀白浜空港
南紀白浜空港では、AIを利用した滑走路検査の実証実験が進行中です。
この実験では、マクニカ運用の自動運転車両とNECが開発したAIを活用して、滑走路の表面状態の画像を分析し、損傷を自動的に検出できるようにしています。
この技術の採用により、従来の人間による滑走路検査作業が効率的になり、精度も向上する見込みです。
さらに、南紀白浜空港では、荷物検査のX線装置を使った保安業務が中心に、保安検査にAIを活用する実証実験も進めています。
このAI技術の採用により、空港の保安検査業務が高度化し、検査待ち時間が短縮され、検査員の業務負担が約20％減少することが期待されています。
デルタ航空
デルタ航空は、AIを使った運航管理で業界をリードしています。
同社が開発したシミュレーション環境は、航空機の位置や客室乗務員の制約、空港の状況など、入り組んだ運行データをリアルタイムで分析し、最適な運行管理を実現しています。
特に悪天候やその他の予期せぬ障害が発生した場合、AIの分析に基づいた迅速で的確な意思決定が可能となり、顧客への影響を最小限に抑えることができています。
また、AI技術の導入によって、複雑な状況に柔軟かつ効果的に対応でき、運航効率も向上させています。
このように、航空業界においては、適切な意思決定が時間の重要性を考慮する中で、デルタ航空のAIシステムは迅速な対応を可能にしています。
アラスカ航空
アラスカ航空では、AIを運航管理業務に組み込んでいます。
AI搭載システムによる運航状況の監視と経路管理の採用により、運航管理業務での重要な意思決定を迅速にし、その判断をサポートしています。
また、アラスカ航空は、エアスペースインテリジェンスの飛行監視・ルーティングプラットフォーム「FlywaysAI」を導入し、運航の効率化を図っています。
このAIによる運航状況の監視と経路管理の採用することで、運航管理業務での重要な意思決定を素早くすることが可能となります。
さらに、「FlywaysAI」は、乱気流の回避や計画中より効率的な航路をディスパッチャーに提案することが可能で、この技術の採用により、飛行時間や二酸化炭素排出量を削減でき、乗客により良い体験を提供しています。
エア・カナダ
エア・カナダは「サービス運営や顧客体験の向上」に焦点を当て、2019年に「AI Centre of Expertise（CoE）」というAI・人工知能研究所を設立し、注目を浴びました。
AI研究所の設立には多くの利点があり、たとえば「航空機の予測整備」などが可能になります。
予測整備は、AIを使用して航空機の「まだ故障していない部品」をメンテナンスできる手法です。
通常の点検や定期点検に加え、予測整備を導入することで、整備担当者の負担を増やさずに安全性を向上させることができます。
これは「故障予知」が工場の生産設備で利用されているのに似ており、エア・カナダはこのユースケースを航空機に適用しています。
|まとめ
以上、今回は航空業界におけるAIの活用シーンや、そのメリットについてご紹介してきました。
将来的には、AIの進展により航空業界はますます自律的かつ効率的になり、環境への影響も最小限に抑えられると考えられています。
航空業界においてもAIの技術を活用することによって、持続可能な未来に向けた新たな展望が広がっています。
