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航空宇宙産業の製造コストモデルを理解し、AIを活用してメーカーがコストを削減する方法

7月 31, 2025

晴天を背景に飛行するライアンエアのボーイング737型機。生産上の問題やコスト上昇にもかかわらず、ライアンエアがボーイングに依存していることは、航空業界の相互関連性を浮き彫りにし、需要、政治、コンプライアンス、市場といった様々なシナリオをシームレスに計算できる、より強力な航空宇宙コストモデルの必要性を浮き彫りにしている。

航空宇宙産業の製造コストはかつてないほど高騰しています。AIがどのように製造業の無駄を削減し、利益率を向上させ、市場の混乱を回避しているかをご紹介します。

航空宇宙製造コストモデルとは何ですか?

航空宇宙製造コストモデルは、航空機部品および航空電子システムの製造コストを管理するためのフレームワークです。

これらのモデルには、ツールや設備投資などの固定費、人件費や材料費などの変動費、品質保証、物流、コンプライアンスなどの間接費が含まれます。

現代の航空機はますます複雑になっており、航空会社はますます広範囲にわたる変数を考慮する必要があります。

これらのモデルを適切に実行することで、OEMは厳しい規制の下でもコストを抑えながら高精度な部品を供給できるようになります。防衛分野と民間分野の両方のメーカーは、財務的な存続のために正確なモデリングに依存しています。

今日、コストモデルはこれまで以上に厳しい状況にあります。航空ウィーク報告書、長期契約できるコスト予測の可能性は高まります。しかし、関税、労働力、その他の地政学的要因など、サプライチェーンの不安定性が高まっているため、メーカーは価格設定の前提を定期的に見直す必要に迫られています。

圧力が高まる：コストが急上昇する理由

航空宇宙製造のコストは急上昇しています。例えば、ジェットブルーは最近、2025年に損益分岐点に達する可能性が「低い」と判断し、航空機の駐機、運航便数の削減、そして経営陣の体制見直しを行うと発表しました。

旅行需要の低迷、エンジン検査の厳格化、経済の不確実性が同社の暗い見通しの主な要因であり、赤字経営はジェットブルーだけではない。

スピリット・エアロシステムズは、一連の財政難に直面し、大きな改革に直面している。ボーイングは、主要資産をエアバスに移管する契約を含む47億ドルの再買収契約により、スピリット・エアロシステムズを買い戻す。2024年に発生した737 MAX 9ドア機の破裂事故をはじめとする品質管理上の欠陥、パンデミックによる生産の混乱、そして長年にわたる財務上の逼迫が、この異例の買収契約の発端となった。

より広範かつ根本的な真実は、OEMとサプライヤーが締め出されているということです。両社ともコストモデリングへのアプローチを根本的に見直さなければ、原材料価格の上昇や、遅延や欠陥に対する顧客の許容度の低下といった、双方からの打撃を受けるリスクを負うことになります。

安全性がコストモデルを覆すとき

最近のニュースの見出しは市場と規制当局の監視多くの消費者、支援団体、そして政府機関は、航空機の部品や製造に使用される新しいAI技術に疑念を抱いています。今年は、2025年1月にワシントンD.C.でアメリカン航空と軍用ヘリコプターが空中衝突し、乗客67人が死亡した事故や、2025年6月にエア・インディアのボーイング787便が離陸直後に墜落し、乗客270人と地上の傍観者29人が死亡した事故など、航空事故による死亡事故が相次ぎました。

航空旅行は依然として圧倒的に安全であるものの、政府による監視は強化されている。FAA（連邦航空局）は、手抜きで「不干渉」だと非難され、ボーイングへの監視を強化した。FAAは前例のない数のボーイング監査を実施しており、その「厳格な」監視は「無期限に継続される」とされている。

新たな検査義務は安全性にとって不可欠である一方で、生産の減速、手戻り、そしてコンプライアンスコストの増加をもたらします。従来のコストモデルは、労働力不足、飛行中のドアパネル脱落などの製造ミス、そして絶え間ない規制の厳しさを考慮して構築されていませんでした。

ボーイングは安全問題への対応に1四半期だけで40億ドル以上を費やしましたが、顧客はこれらのコストを負担したがりません。ライアンエア、デルタ航空、サウスウエスト航空といった航空会社は、安全対策のやり直しや規制の遅延によるコスト上昇を転嫁しようとするボーイングの試みに公然と抵抗してきました。しかし、他のOEMメーカーが需要の空白を埋める態勢にないため、航空会社は将来の機材増強をボーイングに依存しています。

ボーイングはこれらのコストの一部を負担する一方で、限られたOEMエコシステムの中に閉じ込められている航空会社も同様の負担を強いられるでしょう。長期的な価格上昇は、より独創的な資金調達条件を伴う将来の契約に織り込まれる可能性が高いでしょう。

安全上の問題による予期せぬコストをどう管理するか

ここは予測システム実際に変化をもたらす可能性があります。GEエアロスペースの報告によると、予測メンテナンスによりエンジンの問題を最大60%早期に検知し、予定外の交換を3分の1削減できます。これらの機能と、アラートごとに数百万ドルの節約を可能にするSmartSignalの分析機能により、メーカーとそのB2Bパートナーは、検査義務やその他のコスト増加につながる混乱を事前に予測し、予測を立てることができます。

AI予測は、人手不足、手戻り、規制の遅延によるコストへの影響をプランナーがシミュレーションするのにも役立ちます。利益率の低い航空業界では、このようなコストモデルの可視化は、状況が不安定になった際にも企業が事業を継続する上で役立ちます。

現代の航空宇宙サプライチェーンの複雑さ

現在の航空宇宙サプライチェーンは少々混乱しており、監視を強化している複数の国際規制機関の規制に従わなければなりません。

エアバスの超グローバルな事業展開は、航空市場がいかに複雑であるかを如実に示しています。同社は90カ国に及ぶ8,000社以上の直接サプライヤー（または下請けサプライヤーを含めると18,000社）に依存しており、これは巨大なネットワークですが、ボーイングの20,000社を超える広範なネットワークに比べると規模は小さいです。航空機1機だけでも、30カ国に及ぶ数千社もの企業から数百万点もの部品が調達されることがあります。OEM、航空会社、そして乗客は皆、安全かつコスト効率の高い供給を実現するために、サプライヤーと下請けサプライヤーのグローバルネットワークに依存しています。

この細分化はコストモデリングを複雑化させます。各サプライヤー拠点にはそれぞれ独自の人件費、生産性レベル、リスク要因があり、運送業者はそれを8,000倍にする必要があります。関税や貿易摩擦といった現在の地政学的混乱は、こうした脆弱性をさらに悪化させています。

ボーイングのような安全上の問題を回避してきたエアバスは、インフレやエネルギー価格に関連した多くのコスト増加により、こうした経費の増加に対応するのに苦労していると指摘している。そのため、エアバスは高まるボラティリティへの対応策として、理想的とは言えない条件で長期契約を締結している。

予測可能な前提に基づいて構築された旧来のコストモデルは、既に時代遅れとなり、機能不全に陥っています。現政権の散発的で保護主義的な関税政策は、火に油を注いでいるようなものです。

製造業者は、政治的な変動への対応に苦慮しています。先見の明のある企業は、リアルタイムデータ、シナリオプランニング、AIを活用した予測を活用し、サプライヤーの健全性、リードタイム、材料と労働力の供給状況の絶え間ない変化を考慮に入れています。これらの予測は完璧ではありませんが、バラバラで古いデータソースから寄せ集めた予測よりもはるかに優れています。

AIは従来のコストモデルのギャップを埋めることができる

従来のコストモデルは、リアルタイムデータよりも履歴記録、確かな事実よりも人間の推測、統合システムよりもサイロ化された部門レポートに大きく依存しており、今日の課題には明らかに不十分です。

AI搭載航空ツールePlaneAIのような企業は、ERPシステム、サプライヤー、物流プラットフォーム、製品ライン、さらには政治的感情などからライブデータストリームを集約できます。自然言語処理（NLP）を用いた高度なシステムは、ニュースの見出し、政府のブリーフィング、貿易政策の最新情報などから得られる地政学的リスクのシグナルをリアルタイムで読み取ることができます。これらのシステムは、感情や脅威レベルをタグ付け・分類し、売上原価（COGS）、リードタイム、サプライヤーの可用性、必要な在庫バッファ、検査遅延などへの影響をシミュレーションできます。

したがって、AI システムによりメーカーは次のことが可能になります。

設計変更の ROI をモデル化します。
在庫をバッファリングするか、特定のビルドを遅らせることをお勧めします。
さまざまな施設にわたる実際の配送コストを見積もります。
原材料コストの変化に合わせて動的に調整します。
単位あたりの価格予測を更新し、顧客の契約条件を調整します。
関税シナリオの変更による影響をシミュレートして予測します。
サプライヤーの代替案にフラグを付け、コストの影響をモデル化します。
サプライチェーンのボトルネックとリードタイムの変動を予測します。

IBMのガイドブックに記されているようにサプライチェーンのためのAI予測アルゴリズムは、全面的な業務停止を防ぐために不可欠であり、調達チームがルート変更、再交渉、さらには代替案を 3D プリントするのに十分なリードタイムを確保できるようにします。

さらに、IATAの調査によると、デジタルツイン技術と機械学習は大規模な生産シミュレーションを可能にすることが示されています。メーカーは「最良の推測」に頼るのではなく、リソースの購入や再配置をすることなく、仮想環境でコスト投入がどのように作用するかをテストできます。

AIの活用：航空宇宙業界の大手企業の対応

航空業界のリーダーたちは人工知能を大規模に導入しており、コストの削減と混乱への対応時間の短縮に成功しています。

エアバスは、主に供給遅延、品質管理、そして人員配置におけるリスクに対処するため、予測分析とデジタルモデリングを生産ワークフローに組み込んでいます。これらのツールにより、エアバスはコスト超過を特定するために四半期ごとのレビューを待つことなく、サプライチェーンの逼迫ポイントに動的に対応できるようになりました。

ジェットブルーは、リアルタイムのデータに基づいた意思決定で財務上のプレッシャーに対応している企業のもう一つの例です。同社は航空機の駐機や路線の縮小に加え、2025年から2029年にかけて30億ドル相当のエアバス機44機の納入を延期しています。さらに、ジェットブルーは複数の旧型機の改修を無期限に停止しています。

AI ソフトウェアを活用したシナリオモデリングおよび最適化ツールがなければ、こうした賢明なコスト削減策に関する洞察は得られなかったでしょう。

ボーイングは、スピリット・エアロシステムズを吸収合併し、生産上の問題にも対処する中で、人工知能（AI）の重要性をさらに強調しています。同社の2024年度年次報告書では、在庫コストの上昇とサプライチェーンの混乱が、民間航空機の顧客基盤の利益率に深刻な打撃を与えていることが示されています。今後、こうした複雑な財務リスクを検知し、管理するには、予測AIツールが不可欠です。

AI導入が遅れている理由とその改善方法

AIは既にそのメリットが実証されているにもかかわらず、航空宇宙製造における導入は遅れています。業界の遅れにはいくつかの要因が挙げられます。

レガシーインフラストラクチャ:多くのメーカーは依然として時代遅れのERPシステムAI統合用に構築されていません。
データサイロ:各部門がデータを蓄積したり互換性のないシステムを使用したりすることがよくあるため、AI ツールが接続して全体像を把握することが困難になっています。
文化的抵抗：従来は人間の専門知識に依存していた意思決定を自動化することには、躊躇があります。
市場の抵抗:顧客の信頼は十分に得られておらず、関係者は AI の ROI に懐疑的です。

それでもなお、近代化を遅らせる企業は、存亡の危機に瀕しています。ルフトハンザグループの2024年度年次報告書は、予定外のメンテナンスと事後対応型物流のコスト効率の悪さを浮き彫りにしています。これらのコストは、MROネットワーク全体の混乱を予測し、在庫を最適化する予測モデルがなければ、さらに増大するばかりです。

IBMは、導入を検討している組織に対し、早期にROIを確認できるパイロットプログラムから始めることを推奨しています。同社の経験では、サプライチェーン全体の上位20のコストセンターを分析するなど、AIを活用したコストモデリングへの少額投資で、明確な成果が得られ、経営陣の早期の賛同を得られることが分かっています。

OEMはコントロールを取り戻すために再編を行っている

ボーイングやエアバスなど、大手航空会社のサプライチェーンの戦略的再編は、製造コストモデルを形成する2025年の主要なトレンドです。

特に、エアバスは、垂直的管理を取り戻し、A220およびA350プログラムやその他の重要部品の生産のリスクを軽減するために、カンザス州、ノースカロライナ州、フランス、モロッコの工場を含むスピリット・エアロシステムズの複数の施設を吸収した。

見出しは買収と所有権に焦点を当てているものの、その裏にはコストとリスクが潜んでいる。エアバスは、サプライヤーの遅延と品質欠陥を削減するため、高付加価値の作業パッケージを社内で管理している。これら2つの主要な問題は、手戻りコストの増加とスケジュールの遅延を引き起こす要因となっている。

この動きは、ボーイングが787ドリームライナープログラムにおける外注生産によるコスト急増を受けて、より多くの作業を内製化するという以前の決定を反映しています。同社の2024年度年次報告書によると、サプライヤー不足により在庫（未完成品を含む）が増加しており、外注に過度に依存するコストモデルの限界が浮き彫りになっています。

つまり、OEMはAIを活用した生産モデルの活用により、垂直統合を進めているのです。メーカーは、下請け業者の予期せぬ失敗を未然に防ぎ、グローバルプログラム全体のコスト予測を向上させるために、人工知能を活用しています。

リアルタイムデータが収益性を左右する

誰も盲目的に収益を改善することはできません。そのため、リアルタイムデータは、航空宇宙製造のコスト戦略を成功させる上で中核となります。

連邦準備制度理事会（FRB）が発表した航空宇宙製品・部品製造の単位労働コストに関するデータは、2023年以降、生産量が回復することを示しています。しかしながら、実質生産量は依然としてパンデミック前の成長トレンドを下回っています。

業界の回復の鈍化は、より優れた予測とリアルタイムのフィードバックループによって緩和できる可能性のある減速を反映しています。AIツールはここで真価を発揮します。高頻度データを処理してパフォーマンスを継続的に監視し、下流の生産スキッドが納期遅れとなる前に正確に予測することができます。

国際航空運送協会（IATA）の2022年AHMホワイトペーパーでは、AIを活用した予知保全を活用した航空会社とMROが、複数の分野でどのように成果を上げているかを概説しています。これらの企業は、予期せぬ部品の故障を削減し、部品調達を効率化し、技術者の労働力を最適化しています。予定外のダウンタイムは航空業界に毎年数十億ドルの損失をもたらしているため、これらの成果は非常に重要です。

労働力不足と検査のボトルネック

コストモデルはしばしば労働力が安定し、拡張可能であることを前提としますが、2025年はそうした前提がいかに誤りであるかを如実に示しました。ジェットブルーの航空機が駐機されているのは、労働力不足と市場の圧力が一因です。

MRO（整備・点検・整備）要員の不足により、プラット・アンド・ホイットニーGTFエンジンを搭載した航空機の重要なエンジン検査が遅れています。検査員の減少は、検査コストの上昇と待ち時間の延長を意味します。

ジェットブルーの経験は、より広範な真実を反映しています。サービスに対する市場の需要が必ずしも好業績を保証するわけではないのです。困ったことに、労働力不足や検査ワークフローの遅延は、本来堅固な運営を阻害する可能性があります。

従来のコストモデルでは、このような連鎖的な影響を考慮できない。労働関連の非効率性しかし、AIツールはこうした障害の影響を予測し、最小限に抑えることができます。AIを活用したシステムは、メンテナンススケジュールを最適化し、労働時間を動的にモデル化し、リアルタイムの飛行およびメンテナンス活動に基づいて潜在的な遅延を通知することができます。

最終アプローチ：AI主導のコスト管理による将来への備え

航空宇宙業界がボラティリティの高まりの中で収益性を維持したいのであれば、AIをコストモデルに統合することが不可欠です。エアバスのデジタル変革は、他のメーカーや航空会社にとってロードマップとなります。同社の変革により、AIの活用範囲が拡大し、コスト超過の予測、調達の効率化、複雑なサプライヤーネットワークの効率的な管理が可能になります。

同様に、ルフトハンザ・グループは2024年第1四半期の業績が好調だったと報告しましたが、長期的な回復力は完全なデジタル変革、サプライチェーンの近代化、そしてAIの導入と統合にかかっていると認識しています。地政学的不安定性、人件費、そしてジャストインタイムの高精度データに対するニーズの高まりを反映し、コストモデルの再調整が行われています。

AIはリスクを完全に排除するわけではありませんが、現在直面している、あるいは直面する可能性のある課題を把握し、真のコストを正確に予測するためのツールを企業に提供します。こうしたツールは、ほんの数年前には存在すらしませんでした。AIを統合したモデリングにより、企業は予期せぬ出費を回避し、混乱発生時に迅速に対応できるようになります。

時代遅れのコストモデルと四半期末データの遅れでは、もはや十分ではありません。競争力を維持するためには、メーカーはリアルタイムの入力、柔軟な予測ツール、そしてサプライネットワーク全体の完全な可視性が必要です。ePlaneAIはまさにそれを実現します。ライブデータの集約、コストリスクのシミュレーション、そして混乱発生時の迅速な対応を支援することで、これらのニーズに対応します。調達から生産まで、このプラットフォームは航空宇宙業界のリーダー企業が無駄を削減し、課題を予測し、将来どのような状況にも対応できる柔軟性の高いコストモデルを構築することを可能にします。

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