AIが航空会社の予定外のメンテナンス需要予測にどのように役立つか

航空業界は常に多くの課題に直面しており、中でも予定外の整備は最も厄介な問題の一つです。航空機が予期せぬ故障（油圧ポンプの故障から航空電子機器の突然の過負荷まで）に見舞われると、運航停止や乗客の遅延につながる可能性があります。混乱が生じると、コストは急騰します。こうした予期せぬ事態、いわゆる「予定外整備」は、従来のツールでは予測が非常に困難であるため、業務を混乱に陥れます。

しかし、AIがそれを変えています。航空会社は高度な予測分析生成 AI (gen AI) により、障害が発生する前に予測し、保守チームが故障を事前に防いで混乱を防ぐことができます。

地上の整備士を支援する社内 AI 副操縦士から、数週間前にリスクのある部品にフラグを立てる予測アルゴリズムまで、AI は航空会社にダウンタイムを削減し、信頼性を向上させるチャンスを与えています。

この記事では、航空業界における予定外の整備需要の予測にAIがどのように貢献しているかを、実例と業界の知見に基づき考察します。デルタ航空などの航空会社が既に欠航便数を大幅に削減した方法、ジェネレーションAIが故障解析をどのように自動化しているか、そして航空会社がAIを活用した整備需要予測を今すぐ開始するためにどのようなステップを踏むことができるかについても考察します。

航空業界における予定外のメンテナンスの高コスト

航空業界における予定外の整備は、数十億ドル規模の問題です。世界中の航空業界がCOVID-19パンデミックからの回復途上にある中、航空機の運航維持に対するプレッシャーはかつてないほど高まっています。しかし、航空会社は、予定外の整備によってさらに混乱を招くような、いくつもの課題に直面しています。

労働力不足が最大の課題となっている。2019年以降、航空会社が減少する有資格労働者の獲得競争を繰り広げる中、航空機整備士と整備士の時給は20%以上上昇している（マッキンゼー・アンド・カンパニー：航空会社の整備における生成AIの機会）。

そして、この問題はすぐには解決しそうにありません。2033年までに航空機整備士の5分の1が欠員になると予測されており、すでに逼迫している整備チームにさらなる負担がかかることになります。

デルタ航空のこれまでの道のりは、どれほどのリスクが伴うのかを如実に物語っています。2010年だけでも、デルタ航空は整備上の問題で5,600件以上の欠航を経験しました。2018年には、予知保全プログラムのおかげで、その数は整備関連の欠航がわずか55件にまで激減しました（デルタテックオペレーションズ）。この驚くべき好転は、事後対応型の修理から予防型のメンテナンス戦略への移行が及ぼす潜在的な影響を示しています。

デルタ航空の成功は感動的ですが、多くの航空会社は依然として対応に追われています。計画外のメンテナンスは、運航の信頼性、顧客満足度、そして収益性に対する最大のリスクの一つであり続けています。そしてまさにそこでAIの出番が訪れます。AIは、故障を予測し、予測不可能性を抑制する新たな方法を提供します。

予知保全：予期せぬ事態を減らすための第一歩

ジェネレーション AI が登場する前は、予知保全が航空業界の予定外のメンテナンスのニーズを予測するための基盤となっていました。

デルタ航空のような航空会社は、航空機センサーからのリアルタイムデータストリームを分析し、部品の故障を事前に予測する予測ツールを早期に導入してきました。例えば、デルタ航空テックオプスは、エアバス・スカイワイズ・プラットフォームを使用して、A320およびA330機全体の運航状況と性能データを監視しており、航空機部品の故障確率を事前に十分に評価しています。

結果はそれを物語っています。Skywiseは、故障予測において95%以上の成功率を達成し、デルタ航空が積極的にメンテナンスを計画し、計画外のダウンタイムを大幅に削減することを可能にしました。

しかし、これは社内システムだけではありません。最新のAIを活用した予測ツールは、気象パターン、サプライヤーデータ、さらには使用傾向といった外部シグナルを統合し、予測を微調整します。業界の専門家が指摘するように、企業がこれまで以上に多くのデータを収集している一方で、従来のツールではこの複雑なデータを統合するのに苦労しています。しかし、AIモデルはこうした環境で力を発揮し、人間や従来の統計手法では見逃しがちなパターンや相関関係を発見します（Forbes Tech Council：AIが製造業とメンテナンス業界の需要予測をどのように強化するか）。

予知保全プラットフォームは、膨大なデータセットと高度な分析機能を統合し、航空会社の運航者に部品のメンテナンス時期、在庫レベルの調整時期、メンテナンス期間のスケジュールに関する洞察を提供します。このプロアクティブなアプローチは、事後対応型の修理からデータに基づく予測へと業界が飛躍的に前進した最初の事例です。

Gen AI: メンテナンス予測能力の強化

予測保守が最初の飛躍だとすれば、生成AIは変革を加速させるジェット燃料です。構造化データと事前定義された入力を必要とする従来のAIモデルとは異なり、生成AIは技術者のメモからメンテナンスマニュアルに至るまで、非構造化情報を処理して、非常に使いやすいリアルタイムの洞察を生み出します。

数千の資産にわたって故障モード影響解析 (FMEA) を自動化した石油ガス会社を例に挙げてみましょう。

従来、FMEA は骨の折れる手作業のプロセスでしたが、膨大な量の過去のメンテナンス データを gen AI に入力することで、適切なメンテナンス アクションにリンクされた潜在的な故障モードの包括的なリストを迅速に生成しました (McKinsey & Company:gen AIによるメンテナンスの再配線）。

同社は、効率性とコスト削減、ダウンタイムの大幅な削減、従業員の能力向上という大きな成果を達成しました。技術者は重要な文書の手作業による作成・更新に費やす時間を削減し、業務を戦略的に重要なタスクにシフトし、FMEAデータの精度向上を実現しました。

航空業界でも、ジェネレーションAIは同様に変革をもたらしています。航空会社は、整備士が現場で直接問題のトラブルシューティングを行うのを支援するAIアシスタント、仮想整備副操縦士の運用を開始しています。

コンプレッサーの漏れに直面している整備士を想像してみてください。分厚いマニュアルに目を通す代わりに、AI副操縦士に「この問題の原因は何でしょうか？」と尋ねるだけで済みます。システムはマニュアルや履歴ログから数秒で関連する診断情報、修理履歴、そして次のステップを表示します。

ある地方航空会社では、既にこのようなシステムをテストしています。現場のスタッフがチャットボックスに問題を入力すると、整備マニュアルから具体的かつ状況に応じた情報が得られます。これによりトラブルシューティングが迅速化され、経験の浅いスタッフにデジタル「メンター」が提供できるようになります。つまり、組織の知識を蓄積し、即座にアクセスできるようになるのです。

事後対応から予防へ：メンテナンス戦略におけるAIの役割の変化

数十年にわたり、予定外の整備は主に事後対応的なものでした。部品の故障、航空機の運航停止、整備チームの対応は急ピッチで進められました。しかし、AIの登場により、その状況は一変しました。リスクやシステムの脆弱性を早期に検知することで、航空会社はプロアクティブなアプローチを取り、故障を未然に防ぐことができるようになりました。

AI副操縦士とトラブルシューティングツールの影響を考えてみてください。鉱業などの業界では、同世代のAIシステムによってトラブルシューティング時間が35%、予定外の修理時間が25%短縮されました。1分のダウンタイムで数千ドルの損失につながる航空業界に、このような効率性が適用されたらどうなるでしょうか。

Gen AI は、高密度の記録から障害パターンを迅速に抽出することで信頼性エンジニアも支援します。エンジニアは AI ツールに障害発生の可能性の高いポイントを明らかにさせ、メンテナンス戦略を提案することができます。

業界が労働力の高齢化と人材不足に直面する中、AIの価値はさらに高まります。Gen AIのコパイロットは、組織的な知識リポジトリとして機能し、経験の浅いスタッフがリアルタイムで情報に基づいた意思決定を行うのを支援します。これらのツールは、保守プロセスを迅速化するだけでなく、熟練技術者の退職に伴う品質と安全基準の維持にも役立ちます。

つまり、AI は航空会社を事後対応型の消火活動から、事前対応型のメンテナンス文化へと押し進めているのです。

航空業界におけるAIを活用したメンテナンスの障壁を克服

航空整備におけるAI導入は大きな可能性を秘めているものの、ハードルがないわけではありません。航空業界は保守的であることで有名ですが、それには十分な理由があります。安全性は譲れないものであり、新しい技術は耐空性を損なわないよう慎重に導入する必要があります。

大きな障害の一つは、レガシーインフラです。多くの航空会社は、整備記録を紙の記録や静的なPDFに頼り続けているため、「汚れた指紋」のような痕跡が残っており、AIシステムでは解釈が困難です。AIを導入するには、記録のデジタル化とクリーンなデータ入力が必要であり、航空会社はAIのメリットを最大限享受するために、まずデータの近代化に取り組む必要があります。

安全規制は、状況をさらに複雑化させます。世代型AIシステムは強力ですが、完璧ではなく、時折、不正確または誤解を招くような出力を生成することがあります。これはAIの「幻覚」と呼ばれる現象です。だからこそ、航空会社はAIを人間の専門知識に代わるものではなく、補完するものとして活用する必要があります。特に安全が極めて重要なシナリオにおいては、AIの推奨を検証するためには、人間による監視が依然として不可欠です。

AIへの信頼を築くには、透明性も不可欠です。説明可能なAI（XAI）フレームワークは、AIの出力を人間が理解できるようにすることで、保守チームによるAIの導入を促進します。

整備士やエンジニアが AI がどのように結論に至ったかを理解できれば、AI の推奨を信頼し、それに従って行動する可能性が高まります。

Delta社は、人間による監視とAIの洞察を組み合わせた優れた事例を提供しています。予測成功率が95%を超えているにもかかわらず、Delta TechOpsはAIモデルによってフラグが付けられたコンポーネントをサービス開始前にベンチテストしています。このように機械学習と人間による実地検証を組み合わせることで、安全性を最優先に確保しています。

結局のところ、これらの障壁は、AI が (まだ) プラグアンドプレイ ソリューションではなく、最新のデータ エコシステムに導入および監視される強力なツールであることを意味します。

AIがサプライヤーとサプライチェーンの準備を強化する方法

予定外の整備という航空業界の課題は格納庫のドアで終わるわけではない。最先端のAI予測でさえ、精度はサプライチェーンそれらをバックアップするツールが必要です。故障が予測された時に部品の在庫がない場合、飛行機は運航停止となり、コストは上昇し続けます。だからこそ、AIの役割はメンテナンス業務にとどまらず、サプライチェーンの最適化にも及ぶのです。

AIを活用したサプライチェーン・コントロールタワーは、航空会社に潜在的な混乱に関するかつてない可視性を提供します。これらのシステムは、サプライヤー間のコミュニケーションと配送パターンを監視し、予測分析を用いて遅延や不足の兆候を早期に検知します。サプライチェーン・アナリストは、AI搭載のチャットボットを用いてより深く掘り下げ、これらのリスクを早期に軽減するための推奨アクションを入手できます。

予測面では、AIモデルは将来の需要の急増を予測することで、メーカーと航空会社が重要な部品をタイムリーに納入できるよう支援します。航空会社は、土壇場での注文に追われるのではなく、在庫を積極的に補充し、サプライヤーと緊密に連携して部品の供給を確保することができます。必要なときに準備できます。

こうした予測をサプライヤーと共有することで、関係が強化され、在庫切れのリスクも軽減されます。サプライヤーが今後の動向を把握することで、より効果的な生産計画と納品の優先順位付けが可能になり、より回復力と応答性に優れたサプライチェーンを構築できます。

航空会社がAIによるメンテナンス予測を導入するための手順

航空の臨時整備におけるAIのメリットは明らかですが、導入は容易ではありません。航空会社は高度に規制された環境で運航しており、ミスはほとんど許されません。しかし、現実的な前進の道筋はあります。それは、小さくても大きな効果のある取り組みから始め、より広範な変革へとつなげていく道です。

まず、航空会社は規制上のハードルが低い、優先度の高いユースケースに注力すべきです。整備記録のデジタル化や、既存システムへのAIを活用した自然言語検索機能の追加といった早期の成果は、すぐに価値を実証できます。これらのツールは、技術者が情報を素早く見つけやすくし、マニュアルを探す時間を短縮します。

段階的な導入も重要です。成功している組織は、AIを一夜にして全面的に刷新するのではなく、制御された環境でソリューションを試験的に導入します。このアプローチは、特にAIツールに洞察がどのように生成されたかを示す説明可能な出力が含まれている場合、チーム間の信頼構築に役立ちます。

トレーニングと変更管理も同様に重要な役割を果たします。例えば、デルタ航空の成功は、AIの推奨事項をベンチテストし、システムを継続的に改良する経験豊富な専門家チームによる社内体制の成功に一部起因しています。デルタ航空に倣おうとしている航空会社は、従業員のスキルアップと、日常的な整備ワークフローへのAIの組み込みに投資すべきです。

最後に、コラボレーションが鍵となります。どの航空会社も孤立して運営されているわけではありません。OEM、MRO、サプライヤーと提携し、共有データエコシステムを構築することで、より豊富なインサイトとより正確な予測が可能になります。

これらの手順を踏む航空会社は、自信を持って実験から実行へと移行し、メンテナンス戦略に AI の力を最大限に活用できます。

AIと航空業界における予定外のメンテナンスの未来

AI の変革力のおかげで、予定外の航空機整備への対応は容易になってきています。

かつては避けられない危険であった航空機の運航停止、乗客の不満、コストの高騰といった事象は、今では管理可能な課題となっています。予知保全ツールとAI副操縦士を活用することで、航空会社は部品の故障を予測し、トラブルシューティングを効率化し、ダウンタイムを短縮して危機的状況に陥る前に対応することができます。

しかし、AIは万能薬ではありません。その潜在能力を最大限に発揮するには、人間の専門知識、信頼できるデータ、そして綿密な統合アプローチが必要です。現在、AIを活用した予測に投資している航空会社は、混乱を最小限に抑え、今後数年間でより安全、効率的、そして競争力の高い運航を実現するための態勢を整えています。

ePlaneAI航空会社がこのビジョンを現実のものにするのに役立ちます。高度なAI予測ePlaneAI は航空業界特有の洞察力を備えており、メンテナンス チームが予定外の故障を予測し、サプライ チェーンを合理化し、航空機を毎日確実に飛行させ続けることを可能にします。