チェックすべき最高の航空機メンテナンス追跡ソフトウェア9選

MROソフトウェアにおけるAIの転換点

航空機の整備・修理・オーバーホール（MRO）は、財務面・運用面・技術面のすべてで、かつてないプレッシャーにさらされています。航空会社はコストの急増に直面しており、米国だけでも過去5年間で機材整備コストが15％上昇しました（McKinsey: Aircraft MRO 2.0: The Digital Revolution）。同時に、技術的な問題による遅延は14％増加しており、変動の激しい業界において利益率への圧力を一段と強めています。

その結果、航空業界のリーダーたちは、整備業務用ソフトウェアの見直しを進めています。多くの企業はいまだに、現在の機材構成を前提としていないシステムを使い続けています。どれだけ改修やカスタマイズを重ねても、技術の進歩に合わせてスケールするために必要な、根本的なレジリエンスが欠けているのです。

AI を活用した MRO ソフトウェアは業界における主流の軸になりつつあり、デルタ航空やルフトハンザ航空をはじめとする多くの大手航空会社がその先頭に立っています。これらの企業は、予知保全、異常検知、在庫の自動検出などの用途で AI を活用しており、その結果、エラーの削減、工具や航空機のダウンタイムの最小化、そして航空機ライフサイクルの延長を実現しています。

本レビュー記事では、マルチインダストリー向けのシステムから、航空宇宙・防衛分野向けに特化して設計されたシステムまで、市場に出ている主要なMROソフトウェアソリューションを比較します。また、これらのソフトウェアにおけるAI統合についても取り上げます。中にはAIを基盤として構築されているソリューションもあれば、予測精度や記録管理を向上させるために、徐々にAI機能を追加しているソリューションもあります。

あなたがフリート運営者であれ、MROサービスプロバイダーであれ、航空会社のCIOであれ、目標はシンプルです。それは、単に記録をデジタル化するだけでなく、信頼性、コンプライアンス、そして収益性の管理方法そのものを変革してくれるソフトウェアを見つけることです。

航空会社とMROが現代のソフトウェアに本当に求めているもの

保全業務は進化を続けており、現場のニーズは、作業者が頼らざるを得ないソフトウェアよりもはるかに速いペースで変化しています。いまだに紙ベースのプロセスや「壊れたら直す」という事後保全モデルに依存したレガシープラットフォームを使っているケースも多く見られます。従業員は、異なる事業部門ごとに別々のソフトウェアシステムを使ってデータを収集・保存しているのが現状です。

このようなレガシーソフトウェアを用いたサイロ化されたアプローチでは、航空会社はコンプライアンスリスクの増大や遅延、そしてAoG（Aircraft on Ground：航空機の地上滞留）事象の増加に直面します。

航空業界のリーダーが自社のMROテックスタックにおいて一般的に必要とする主な機能には、次のようなものがあります。

要するに、適切なMROプラットフォームとは、単なるタスク管理にとどまらず、エンドユーザーの使い勝手を損なうことなく、可視性・インテリジェンス・相互運用性を提供できるものでなければなりません。

主要なMROソフトウェアプラットフォームの比較

私たちは、使いやすさ、AI機能、予知保全、部品調達、スケーラビリティ、コンプライアンス対応を特に重視して、主要な航空機整備ソフトウェアプラットフォーム9製品を評価しました。

このレビューでは、MROテックスタックの成否を左右し得る重要な機能に焦点を当てています。

当社の5段階評価は、これらの指標に基づいています。

これらのフレームワークを踏まえて、航空機整備管理ソフトウェアのベスト9選をご紹介します。

1. ePlaneAI

AI成熟度: ★★★★★

運用の柔軟性: ★★★★☆

総合評価：★★★★☆ – 予知保全と航空調達の最適化のために構築された、エンドツーエンドの意思決定インテリジェンスプラットフォーム。

ePlaneAI は、航空会社のオペレーションにインテリジェントな予測機能と自動化を組み込むことに特化した、AIファーストの航空ソフトウェア企業です。自然言語（NL）レポーティングと予知保全モデルで知られ、ePlaneAI は機材およびサプライチェーン全体にわたって高度に最適化されたインサイトを提供します。顧客は、その深いドメインモデリングと、ERP および Electronic Flight Bag（EFB）とのシームレスな統合を高く評価しています。

長所：

短所:

2. ルフトハンザ・テクニック Aviatar

AI成熟度: ★★★☆☆

運用の多様性: ★★★★☆

総合評価：★★★★☆ – ルフトハンザと提携する航空会社向けの強力なエンタープライズ・エコシステムを持ち、AI機能も拡大中。

Aviatarは、ルフトハンザ・テクニックが提供するデジタル運航プラットフォームであり、整備計画やフリートマネジメントのためのモジュール型ツール群を提供しています。そのTechnical Repetitives Examination (TRE) ツールは、同社にとって初の本格的なAI駆動イノベーションであり、航空会社がテクニカルログブック内の繰り返し発生する不具合を特定するのに役立ちます。このプラットフォームは、その高い信頼性と、特にエアバスおよびボーイング機を運航する事業者向けの優れた統合オプションによって高く評価されています。

長所:

短所:

3. Ramco Aviation

AI成熟度: ★★★☆☆

運用の多様性: ★★★★☆

総合評価：★★★★☆ – 機能が豊富でモバイルファースト、オートメーションとインメモリ最適化に重点を置いたプラットフォーム。

Ramco Aviation の 6.0 スイートは、軍事、防衛、商業オペレーターに利用されている、モバイル対応かつペーパーレスの MRO プラットフォームです。オートメーションを最優先する思想で知られ、MRO 業務における作業計画、予測インサイト、組み込み型インテリジェンスを重視しています。ユーザーは、その幅広い機能範囲と、さまざまな機体・フリートタイプに対応できる柔軟性を高く評価しています。

長所：

短所:

4. Veryon（旧FlightdocsおよびRusada）

AI成熟度: ★☆☆☆☆

運用の多様性: ★★★★☆

総合評価：★★★☆☆ – FAA パート91および135運航事業者やリージョナル向けの、信頼できるオールインワンのコンプライアンスおよびトラッキングプラットフォーム。

Veryon は、Flightdocs と Rusada のシステムを1 つの洗練されたインターフェースに統合したリブランディングです。シンプルさと高い稼働率を重視して設計されており、電子ログブック、電子署名、耐空性改善通報（AD）およびサービスブリテン（SB）のモニタリングをサポートします。

24時間年中無休のサポートとモバイルアプリは提供しているものの、AIや予測機能は限定的です。

長所：

短所:

5. Traxxall

AI成熟度: ★★☆☆☆

運用の多様性: ★★★★☆

総合評価：★★★☆☆ – ピアサポートが充実し高いカスタマイズ性を備えたTraxxallは、柔軟性とアナリスト主導のメンテナンスインサイトを両立しています。

Traxxall は、従来型のトラッキングプラットフォームに対する、最新かつアナリストの裏付けがある代替ソリューションとして位置づけられています。60 か国以上のオペレーターに利用されており、自動化よりもコントロールを重視するチームに支持されています。カスタマイズ性、人によるサポート、データの所有権、価値の透明性、そしてモジュール性に重点を置いています。

長所：

短所:

6. Quantum MX

AI成熟度: ★☆☆☆☆

運用の多様性: ★★★★☆

総合評価：★★★☆☆ – シンプルさとコストを重視するA&Pショップや修理工場に最適な、直感的なブラウザベースのツール。

FLY Online Tools の Quantum MX は、小規模から中規模の機体およびパワープラント（A&P）ショップ向けに特化して作られたシステムです。高速でクラウドベースであり、あらゆるブラウザやモバイル端末で動作するよう設計されています。FAAフォームの自動生成、QuickBooks との連携、作業指示書のトラッキングといった機能はよく作り込まれていますが、Quantum MX の AI 機能は最小限であり、エンタープライズ規模での導入を想定した製品ではありません。

長所：

短所:

7. EBIS 5

AI成熟度: ★☆☆☆☆

運用の多様性: ★★★★☆

総合評価：★★★☆☆ – 現場の声から作り上げられたEBISは、技術者にとっての使いやすさと、柔軟にカスタマイズできるワークフローで高く評価できます。

EBIS は技術者の使いやすさを重視して設計されており、かんばんボード、モバイルからのアップロード、レスポンシブなインターフェースを備えています。QuickBooks との連携やスケーラブルな導入が可能で、複雑さを増やさずに高いカスタマイズ性を求める FAA Part 145 修理工場にとって有力な選択肢です。AI や予測ツールは搭載していませんが、タスク処理の効率性とカスタマーサポートの質の高さがユーザーから高く評価されています。

長所:

短所:

8. WinAir

AI成熟度: ★☆☆☆☆

運用の多様性: ★★★★☆

総合評価：★★☆☆☆ – 世界中のヘリコプター、チャーター機、軍用機のフリートで信頼されてきた、安定したレガシープラットフォーム。

9,000機を超える航空機を管理してきた実績を持つWinAirは、30カ国以上のオペレーターにMROソフトウェアを提供してきた長い歴史があります。同社のVersion 7（2021年に本格導入）では、トラッキング、コンプライアンス、在庫管理が強化され、充実したサービス提供とグローバルサポートが実現されています。一方で、UIは古く、より最新のツールに見られるようなAIや予測モジュールは搭載されていません。

長所:

短所:

9. CAMPシステム

AI成熟度： ★★☆☆☆

運用の多様性: ★★★★☆

総合評価： ★★★☆☆総合的な適合度： 最先端の機能よりも、再販価値、規制当局からの信頼、プラットフォームの安定性を重視するオペレーターに最適。

CAMP Systems は、航空業界で最も広く採用されている整備トラッキング・プラットフォームの一つであり、月間アクティブユーザーは 50,000 人を超えます。ほぼすべての主要 OEM から推奨されており、CAMP は航空機のコンプライアンスおよび耐空性トラッキングにおける事実上の標準となっています。その長い実績、強力なアナリストによるサポート、そしてエンジンヘルスモニタリングとの連携により、市場で大きな地位を確立しています。

CAMPは信頼性とリセールバリューの面でも優れており、ブローカーや購入者の間で高い信頼を得ていることから、資産価値を高めることで知られています。しかし、このプラットフォームは近代化のスピードが遅いという課題があります。安定していて信頼できる一方で、最新のプラットフォームが提供しているようなモダンなUI、自動化機能、AIによるインテリジェンスが不足しています。

長所：

短所：

リアクティブから予測型へ：なぜAIの成熟度が重要なのか

従来のレガシーなMROソフトウェアの多くは、コンプライアンスチェックリスト、ログブック、部品使用履歴など、すでに起きた事象を記録するために作られてきました。しかし今、それは変わりつつあります。現在の優れたシステムには、過去を記録するだけでなく、予測し、最適化し、推奨を行い、絶えず流入する新しいデータに応じて、これらのアウトプットをリアルタイムで更新し続けることが求められています。

リアクティブから予測型へのこの転換こそが、AIの成熟度が重要になるポイントです。根本的には、AIの成熟度とは、人工知能がソフトウェア製品の中でどれだけ深く、どれだけ効果的に活用されているかを示す指標です。単なる表面的なプラグインや後付け機能ではなく、意思決定や自動化を駆動するエンジンとして組み込まれているかどうかが問われます。

私たちは、AIの成熟度を評価するために、いくつかの指標を検討しました。

真のディシジョンインテリジェンスを備え、AIが製品のDNAに組み込まれているプラットフォームはごくわずかです。例えば次のようなものがあります。

AIファーストのMROが実際にはどのようなものか

AIを最優先に据えたMROが実際にどのようなものかを知るには、ePlaneAIを使って保守および調達スタックの近代化を進めている中規模航空会社の事例を考えてみるとよいでしょう。

前：

その航空会社のレガシーシステムは、期限超過の作業を追跡し、コンプライアンス上の抜け漏れにフラグを立てることはできましたが、将来を見通す可視性が欠けていました。部品はしばしば過剰在庫になっていたまたは必要なときに在庫がなかったり、あっても誤った場所に保管されていました。計画担当者は、ベンダーデータと自社のスプレッドシートを突き合わせるのに何時間も費やしていました。AOG（Aircraft on Ground）事象は頻発し、コストがかかるうえ、予測が困難でした。

ePlaneAI の予測エンジンを導入した結果：

稼働時間の増加、無駄の削減、そしてより戦略的な計画により、その航空会社は収益性を大きく向上させ、意思決定のプロセスを加速させました。

これは ePlaneAI に特有のことではありません。MRO テクノロジーの分野全体で、この AI ファーストな未来の片鱗が見え始めていますが、その成果は、利用されるソリューションや導入戦略によってやや不均一に得られているのが現状です。

最終的には、技術的な深みと航空業界特有のインテリジェンス、そして計画担当者・エンジニア・調達責任者の誰にとってもシームレスなユーザー体験を兼ね備えたプラットフォームが求められます。

より賢いソフトウェアではなく、より賢いフリートをつくる

航空業界は常に、厳密な規制と現場のプレッシャーという二つの力によって形作られてきました。そうした状況では、MROソフトウェアがパターンやトレンド、見落としがちな点をより的確に把握し、将来の事象をより正確に予測できるようになるだけでは不十分であり、そのことが一部の組織を成功へと導く一方で、別の組織を行き詰まりへと追いやることにもなり得ます。

航空MROは、AI、ドメイン専門知識、リアルタイムデータを組み合わせて、航空MROおよびサプライチェーン管理における最も差し迫った課題を先回りして解決する、目的特化型の意思決定エンジンへと進化しました。AI機能を備えたツールは有益な漸進的改善をもたらしますが、AI技術を基盤としたツールは指数関数的な成長を実現することができます。

もし、古いツールをつなぎ合わせて使うのをやめて、よりスマートで強靭な基盤づくりを始めたいとお考えなら、その変革をリードするために設計されたのが ePlaneAI です。当社のAIファーストなプラットフォームが、初日から投資対効果（ROI）を生み出しながら、保守、調達、計画業務をどのように最適化できるかをご覧ください。今すぐデモを予約して、次世代型MROシステムの実力をお確かめください。