航空用AIの世界市場展望：2030年までCAGR 22.6%で成長し、48億6,000万ドル規模に達すると推定

2025年7月8日 marketing 航空用AI

市場概要

航空分野のAI市場は、2025年の17.5億米ドルから2030年には48.6億米ドルに達し、年平均成長率は22.6%となる見込みです。この急成長の主な要因は、よりスマートで効率的なコネクテッドシステムに対する航空業界のニーズです。航空会社や空港運営会社が持続可能性とコスト効率の目標を達成しながら運航実績を向上させようとしている中、AIは航空バリューチェーン全体で重要な実現要因として浮上しています。AI主導のテクノロジーは、飛行経路の最適化や整備診断の自動化から、パーソナライズされた旅客サービスの実現や航空管制の強化に至るまで、航空システムの運用方法を再構築しています。インテリジェントなアルゴリズムは、リアルタイムの意思決定、予知保全、高度な分析を促進するために、コックピットシステムや地上インフラに組み込まれています。政府、OEM、テクノロジー・プロバイダーは、重要な航空環境におけるAIツールの安全かつスケーラブルな展開を確保するため、ますます協力関係を強めています。

推進要因：世界の航空交通量の急増
国際航空輸送量は力強い回復を遂げ、パンデミック以前のレベルを上回っています。2024年3月、旅客輸送量の主要指標である収入旅客キロ（RPK）は前年同月比で13.8％増加。この伸びは、世界旅行が18.9%増加し、国内旅行が6.6%増加したことを反映しています。2024年後半には、旅客航空会社の輸送人員は約95億人となり、2019年の数字にほぼ匹敵、あるいはそれを上回ります。このような旅行者の急増により、航空会社や空港は従来の規模拡大の限界を超えた運営を余儀なくされ、運営に大きな複雑さが生じています。フライト頻度の増加により、ターンアラウンドタイムがタイトになり、ゲートの可用性が制限され、予期せぬダウンタイムを軽減するための予知保全への依存度が高まっています。AIを活用した予知保全は、このような状況を一変させます。ルフトハンザテクニックのAVIATARやKLMオランダ航空のPrognosのような革新的な製品は、機械学習を採用して何千もの航空機部品を継続的に監視します。現場データによると、これらのシステムによってメンテナンスの遅れを35%も減らすことができるそうです。さらに、デロイトは、AIベースのメンテナンスにより、航空機のダウンタイムを5～15％減少させ、労働効率を5～20％向上させることができると報告しています。このような改善により、AOG（航空機対地）事故の減少、派遣の信頼性向上、既存機材の最適な活用が可能になります。

制約事項コストのかかる導入とメンテナンス
AIは運航効率を高める上で大きな可能性を示していますが、航空業界におけるその統合は、コストと複雑性に関連するかなりの課題に直面しています。2024年現在、AI対応システムを導入している空港は世界のわずか30％程度。このように導入が限定的なのは、高度なセンサー、滑走路付近の高速コンピューティング・インフラ、信頼性の高いデータ・パイプライン、大規模なスタッフ・トレーニングなどの技術要件が大きな投資障壁となっているためです。さらに、レガシーITシステムからクラウドネイティブ・アーキテクチャへの移行とリアルタイム分析の実装には、数千万ドル規模の設備投資が必要となります。このようなコストは、厳しいマージンで運営されている中規模の空港や地方の航空会社にとっては、しばしば法外なものとなります。また、予知保全、ゲート管理、手荷物処理、セキュリティ・スキャンなど、さまざまなAIアプリケーションを統合するには、一元化されたデータ・アーキテクチャと強固な部門間調整が必要です。しかし、航空事業は依然として分断されたままです。航空会社の約63%はいまだに業務のサイロ化に悩まされており、遅延の47%は地上業務、ゲートスタッフ、乗務員、メンテナンスチーム間の連携不足が原因となっています。このような時代遅れのシステムを次世代のAIプラットフォームに対応させるには、単なるソフトウェアのアップグレードだけでなく、ワークフロー、コンプライアンス文書、関係者トレーニングの包括的な見直しが必要です。

可能性：予測分析および処方分析におけるAI
AIを予測分析および処方分析に統合することで、航空業界はデータ駆動型の状態ベースの環境へと変化しています。予知保全により、航空会社は部品の故障を事前に予測することができます。このプロアクティブなアプローチにより、予期せぬ欠航を最小限に抑え、航空機の可用性を最大限に高めることができます。ルフトハンザテクニックのAVIATARプラットフォームは、フライトの運航データを分析して異常を検出し、予定外のメンテナンスの発生を大幅に削減します。同様に、KLMオランダ航空のPrognosシステムは、各フライト中に50以上の航空機システムを監視し、飛行中のパフォーマンスを最適化します。一方、プリスクリプティブ・アナリティクスは、単なる予測を超えたリアルタイムの最適化を提供することで、さらに一歩進んでいます。例えばカンタス航空は、AIを活用した意思決定支援システムを導入し、国内線機体の巡航高度と飛行ルートを最適化することで、燃料費2,600万米ドルの節約と1フライトあたり平均5分以上の時間短縮を実現しました。現在のAIプラットフォームは、パイロットと配車チームの両方に対して、最適な経路、巡航速度、負荷分散に関する推奨事項を提供し、燃料消費を最小限に抑え、遅延を減らすことを目的としています。テクノロジーの進歩は、データ交換の必要なく航空会社ネットワーク全体で分散型のモデルトレーニングを可能にするフェデレーテッド・ラーニングのような洗練された手法にもつながっています。このアプローチはプライバシーを保護するだけでなく、モデルの精度を向上させます。

課題：サイバーセキュリティとデータ完全性のリスク
航空輸送システムがネットワーク化されたデジタルインフラにますます依存するようになるにつれ、サイバー脅威の状況は大幅に拡大しています。航空機、空港、航空事業などのコンポーネントは、単純なデータ侵害から大規模な業務妨害まで、さまざまなサイバー攻撃に対して脆弱です。国際民間航空機関（ICAO）は、航空がサイバー脅威の主要な標的であることを認識し、不可欠なサイバーセキュリティ対策を確立するために、附属書17および附属書19の更新された基準および推奨慣行（SARPs）を発表して対応しています。2022年世界航空セキュリティ計画では、徹底したサイバーリスク評価の実施、インシデント対応計画の策定、航空サイバーセキュリティに特化した国家調整センターの設置の重要性が強調されています。この脅威の増大は、2018年にブリティッシュ・エアウェイズが40万人以上の顧客データを漏洩させ、GDPRの罰金2000万ポンドを科した事件など、顕著なインシデントによって強調されています。2022年には、エア・インディアとバンコク・エアウェイズがサイバー攻撃を受け、世界中の航空会社の予約システムの脆弱性が浮き彫りになりました。MDPIとICAOの調査によると、政府支援のグループが航空部門を標的にしているのは、輸送を妨害するためだけでなく、情報収集のためでもあります。AIの航空業務への統合は、こうしたリスクをさらに高めます。AIシステムが改ざんされたデータで操作されるような敵対的な攻撃は、自律型地上車両の物体検知や飛行経路の最適化など、重要なシステムを欺く可能性があります。AIがセーフティ・クリティカルなアプリケーションに普及するにつれ、こうした脆弱性は航空業界にとって現実的な脅威となります。

主要企業・市場シェア

航空機におけるAI市場のエコシステムは、航空機におけるAIの設計、製造、運用をサポートするために協力する多様な参加者とシステムで構成されています。これには、メーカー、ソリューション・プロバイダー、システム・インテグレーター、後付けプロバイダーが含まれます。各関係者は、さまざまなシステムの製造や統合からAI導入の推進まで、重要な役割を果たしています。

予測期間中、機械学習が他の技術を上回る見込み
機械学習分野は、データ主導の意思決定、業務効率、リアルタイム分析に対する革命的な効果により、航空分野のAI市場をリードすると予測されています。機械学習アルゴリズムは現在、予知保全、飛行経路最適化、異常検知、乗務員スケジューリングなど、あらゆる航空機能で活用されています。これらのシステムは、膨大な量の飛行、天候、航空機の性能データを処理してパターンを特定し、安全性と収益性の両方を向上させるための実用的な洞察を生み出すことができます。航空業界はますますデジタル化が進んでおり、機械学習によって、かつては人間が反応的に行っていた作業をスマートに自動化できるようになっています。航空会社やMROプロバイダーは、教師あり学習モデルを使用して部品の故障を事前に予測し、予定外のメンテナンスや航空機のダウンタイムを最小限に抑えています。教師なし学習は、飛行データ記録の高度なクラスタリングと異常検出を促進し、強化学習は適応飛行制御と動的燃料管理のために研究されています。エッジコンピューティングやクラウドインフラの進歩と相まって、航空データの可用性が高まっているため、フリートや空港全体で機械学習モデルをスケーラブルに展開することができます。さらに、規制が成熟し、より自由でデジタルな監視が可能になるにつれて、機械学習は最も実行可能でスケーラブルなAI技術です。レガシーシステムや新興システムとの連携における柔軟性により、OEM、航空会社、航空ソフトウェアプロバイダーにとって、機械学習は第一の選択肢となっています。

予測期間中、ソフトウェアが最大セグメント
ソフトウェア分野は、飛行の自動化、予測分析、異常検知、リアルタイムの意思決定支援など、最先端の機能性を促進する上で中心的な役割を果たすため、予測期間中、航空分野のAI市場をリードすると予想されます。ソフトウェアソリューションは、運航や整備から航空交通管理や顧客体験に至るまで、ほとんどの航空アプリケーションにおけるAI統合の基盤となっています。航空会社、OEM、航空サービス・プロバイダーは、業務効率と安全性を高めるために、機械学習アルゴリズム、自然言語処理、コンピューター・ビジョンをサポートするAIソフトウェア・プラットフォームへの投資を増やしています。AIベースのソフトウェアは、システムの相互運用性と拡張性を高め、現在の航空電子インフラに容易に統合することができます。これにより、運航会社は、変化する耐空性要件やデジタル変革の願望に適したアップグレードや特注機能を容易に導入することができます。データ主導の意思決定への依存度が高まる中、航空業界各社は、リアルタイムの診断、乗員支援、フリート管理のためのモジュール型およびクラウドベースのAIソフトウェア・アーキテクチャに注目しています。さらに、SaaS（Software-as-a-Service）と統合AIモジュールへの移行により、初期投資が削減され、実装サイクルが加速しています。持続可能性と自動化が戦略的必須事項となっている中、AIソフトウェアは、よりスマートな燃料ルーティング、自動メンテナンス通知、パイロットによる意思決定支援を通じて、新たな価値の流れを生み出しています。

北米は、先進的な航空インフラ、強力な規制の後ろ盾、技術プロバイダー、航空宇宙メーカー、航空会社の活発なエコシステムによって、航空AI市場をリードすると予測されています。この地域、特にアメリカとカナダは、運航効率、乗客体験、飛行の安全性を高めるために最先端技術を採用する最前線にいます。連邦航空局（FAA）は、航空交通管理、デジタル通信、軌道ベースの運航のためのAI対応システムを含むNextGenなど、AIに焦点を当てた近代化の取り組みを導入することにより、中心的な役割を果たしてきました。これらの取り組みは、遅延や燃料消費を削減するだけでなく、国の持続可能性目標にも貢献しています。北米の航空会社は、予知保全、乗務員のスケジューリング、リアルタイムのフライト経路変更、顧客サービスの自動化などにAIを幅広く応用しています。これにより、大手航空会社は運航コストを削減し、航空機の信頼性を高めています。また、ニューヨーク、ダラス、トロント、バンクーバーのハブ空港を含むこの地域の空港では、生体認証搭乗、自動セキュリティチェック、スマート手荷物ハンドリングにAIを活用したシステムを導入し、処理能力と乗客満足度の向上を図っています。北米の良好な規制環境、研究開発への強力な資金提供、AIの倫理とガバナンスへの早期からの注力により、この地域は航空業界における安全でスケーラブルかつインパクトの大きいAI導入の世界的なベンチマークとしてさらに位置づけられています。

2025年5月、Amadeus IT Group S.A.（スペイン）はGoogle Cloud（アメリカ）と提携し、高度なAIツールを使用してプラットフォーム開発を強化しました。アマデウスのトラベル・テクノロジー・スタックにジェネレーティブAIと機械学習を組み込み、イノベーションを加速させ、ユーザー体験を大規模にパーソナライズすることに注力します。
2025年5月、ゼネラル・エレクトリック・カンパニーの一部門である GE エアロスペース（アメリカ）とカタール航空は、400 基以上の GE9X エンジンと GEnx エンジンを対象とする大規模な契約を締結し、パートナーシップを強化しました。これには、長期的なサービスサポートや、AIを活用した予知保全とエンジン健全性監視技術の統合が含まれ、航空機の性能と信頼性を最適化します。
2025年5月、SITA（アメリカ）とInnova Solutions（アメリカ）は、輸送プラットフォームの近代化とAIを活用したイノベーションを推進するための戦略的協業を開始しました。これにより、乗客体験の向上、業務効率の改善、次世代インテリジェント交通ソリューションの開発を目指します。
2025年3月、マイクロソフト（アメリカ）とテキストロン・アビエーション（アメリカ）は、Microsoft Azure OpenAI Serviceを利用してカスタマーサポート業務を強化するパートナーシップを締結。これにより、テキストロンはAIを活用したコパイロットによる技術的な問題解決を合理化し、応答時間と業務効率を改善することが可能になります。
2024年12月、ハネウェル・インターナショナル社（アメリカ）とボンバルディア社（ブラジル）は、アビオニクス、推進、衛星通信技術において、現在および将来のボンバルディア航空機に先進技術を提供する戦略的契約を締結。

航空AI市場トップ企業一覧

航空分野のAI市場を支配しているのは以下の企業です：

Amadeus IT Group S.A. (Spain)
Honeywell International Inc. (US)
Vayyar (Israel)
Microsoft (US)
Amazon Web Services, Inc. (US)
General Electric Company (US)

【目次】

はじめに
28

研究方法論
33

要旨
42

プレミアムインサイト
45

市場概要
48
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス DRIVERS- 世界的な航空交通量の急増- 旅客の期待の変化- 航空業界におけるAIを活用した予知保全の急速な採用 RESTRAINTS- 導入と保守にコストがかかる- 複雑な規制の状況 OPPORTUNITIES- 予知分析および処方的分析におけるAI- 航空交通管理および都市部の航空移動におけるAI- AIを活用した航空貨物の台頭 CHALLENGES- サイバーセキュリティとデータ完全性のリスク- 規制の断片化と倫理的不確実性
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンドと混乱
5.4 価格分析主要企業が提供する航空AIソリューションの平均販売価格平均販売価格、地域別
5.5 エコシステム分析 AIソリューションプロバイダーシステムインテグレーターエンドユーザー
5.6 バリューチェーン分析
5.7 主要ステークホルダーと購入基準購入プロセスにおける主要ステークホルダー購入基準
5.8 主要会議・イベント（2025-2026年
5.9 規制情勢
5.10 投資と資金調達のシナリオ
5.11 技術分析主要技術 – フライトデータ分析 – コンピュータビジョン補助技術 – エッジAIハードウェア – リアルタイム接続性補助技術 – 電気推進 – 電動航空機の増加
5.12 ケーススタディ分析ヒースロー空港：旅客流動最適化のためのAI エアバス：予知保全のためのスカイワイズにおけるAI 連邦航空局：航空交通流動管理のためのAI 航空交通流管理のためのAI デルタ航空手荷物と不定期業務のためのAI
5.13 技術ロードマップ
5.14 特許分析
5.15 マクロ経済的展望北米ヨーロッパアジア太平洋中東ラテンアメリカアフリカ
5.16 メガトレンドの影響デジタルトランスフォーメーションとインダストリー4.0 持続可能性とグリーン航空自律性と都市型エアモビリティ
5.17 ビジネスモデル

航空分野におけるAI市場、ビジネス機能別
83
6.1 はじめに
6.2 意思決定の合理化と状況把握の強化に重点を置くフライトオペレーション-ユースケース：エティハド航空がグーグル・クラウドのAIを使用してルート計画を強化：ブリティッシュ・エアウェイズがAIを使用して混雑による遅延を予測：使用例: シンガポール航空がAIを使用して、機内の軌道逸脱を監視および緩和します。 CREW SCHEDULING & DUTY TIME OPTIMIZATION ROUTE PLANNING & AIRSPACE OPTIMIZATION FUEL EFFICIENCY MODELING WEATHER DISRUPTION REROUTING ON-TIME PERFORMANCE MONITORING
6.3 運航の継続性と法令遵守を確保するためのメンテナンスと安全性 – 使用例：ルフトハンザテクニック、運航効率化のためにAVIATARプラットフォームを提供- 使用例：使用例：ニュージーランド航空、航空機検査の自動化にAIを活用したコンピュータビジョンを導入： Rolls-Royce employs AI in engine health monitoring PREDICTIVE MAINTENANCE VISUAL INSPECTION & DEFECT DETECTION FAULT ISOLATION & DIAGNOSTICS SPARE PARTS DEMAND FORECASTING WARRANTY CLAIM OPTIMIZATION REAL-TIME AIRCRAFT HEALTH MONITORING AUTOMATED TROUBLESHOOTING & DIGITAL WORKFLOWS
6.4 空港業務とグランドハンドリング世界的な航空旅行とコンゲッションの増加 – ユースケース：チャンギ空港がAIを活用して旅客流動管理を最適化：ヒースロー空港では手荷物の追跡と経路変更にAIを導入しています：チューリッヒ空港、駐機場の安全性のためにコンピュータビジョンAIを導入利用事例：旅客流動予測およびチェックイン割り当て手荷物追跡および経路変更駐機場の安全性経路変更ゲートおよびGSE割り当ての最適化航空機側面の衝突予測
6.5 旅客の体験とサービス利便性と透明性に対する旅客の要求-ユースケース：全日空は乗客の問い合わせにNLP駆動型チャットボットを採用： KLMオランダ航空はAIベースのリアルタイムフィードバック分析を導入し、サービスの回復を強化します：エールフランス航空がリスクモニタリングにAIビデオ分析を採用 NLPベースのバーチャルアシスタント感情認識と感情分析リアルタイムフィードバックアナリティクスパーソナライズされた機内体験乗客の安全性とリスクモニタリング
6.6 リアルタイムの予測および動的な価格戦略の収益管理の実施-ユースケース：ルフトハンザ・グループはAIベースの運賃最適化エンジンを導入し、航空券の価格設定を調整しています：アメリカン航空は、路線レベルの需要予測にAIモデルを使用しています：使用例：アメリカン航空が路線レベルの需要予測AIモデルを使用 – 使用例：ライアンエアーが手荷物や付帯商品のアップセルにAIを統合
6.7 進化する航空規制へのトレーニングと人的資本の適合 – ユースケース： CAE、AIをフルフライトシミュレーターに統合し、パイロットトレーニングを強化- 使用例：使用例：シンガポール航空がAIベースの音声分析を採用し、コミュニケーション訓練を向上：使用例：ジェットブルー、予測疲労管理ツールを使用して乗務員の健康状態をサポート AI-ENHANCED FLIGHT SIMULATION TRAINING CABIN CREW CRM & LANGUAGE TRAINING AI FATIGUE & WELLNESS PREDICTION
6.8 研究開発および製品開発より軽く、より環境に優しく、より効率的な航空機に対する需要の喚起 – ユースケース：エアバスがシミュレーションフレームワークにAIを組み込んで航空機のプロトタイピングを加速- ユースケース：ボーイング社は、AIを活用して航空機の構造重量を軽減しています：プロトタイピングのためのデジタルツインモデリング構造設計とパフォーマンスシミュレーションのためのAI AIを活用したコンポーネントテストと品質評価
6.9 持続可能性と排出管理規制による脱炭素化の推進 – ユースケース：ヒースロー空港がAIを使用してタクシー時間を最適化事例エールフランス航空が排出量を監視するためにAIベースのツールを採用：ルフトハンザ・グループ、タクシーの最適化とグリーンルーティングにAIを導入タクシーの最適化とグリーンルーティングカーボンモニタリングとESGレポーティング

航空分野におけるAI市場、ソリューション別
107
7.1 導入
7.2 AIコンピュータのハードウェア・メモリ・ストレージ・ネットワーキングの複雑化によるインフラ投資の急増
7.3 安全性、説明可能性、リアルタイム応答性を重視するソフトウェア AI開発ツール AIアプリケーション・プラットフォーム
7.4 航空業界における成果ベースの展開へのサービスシフトコアデータサービス統合サービス

航空業界におけるAI市場、テクノロジー別
114
8.1 導入
8.2 機械学習フライト遅延予測や異常検知に幅広く利用教師あり学習教師なし学習強化学習
8.3 自然言語処理音声対応インターフェースとテキスト自動化による業務改善
8.4 コンピュータビジョン航空機や地上システムからの視覚的入力を解釈し、それに対処する能力物体検出顔認識その他
8.5 訓練と自動化において重要な役割を果たす生成AI
8.6 状況認識を強化するセンサーフュージョンAI マルチセンサー統合

航空分野におけるAI市場、エンドユーザー別
120
9.1 導入
9.2 コスト削減と業務効率化におけるAIの重要な影響
9.3 空港当局によるセキュリティの規制強化と旅客満足度の重視
9.4 航空機メーカーとシステムインテグレーターリアルタイムの意思決定と自動運航への傾斜
9.5 MROプロバイダーによる航空機の地上待機時間と予備在庫コストの削減航空分野におけるAI市場（地域別

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レポートコード：AS 9429