人工知能はほぼすべての業界に急速に浸透していますが、航空業界は依然として自動化が最も難しい環境の一つです。その理由は簡単です。チャットボットは間違ったレストランの提案を気軽に行うことができますが、誤った飛行計画や誤解された気象報告はより深刻な結果をもたらす可能性があります。さらに、大規模言語モデルは幻覚を引き起こしやすく、安全が重要な操作に単独で使用するには適していません。この課題を解決するために、コロラド州に本社を置く航空技術会社Jeppesen ForeFlightは、航空専用に設計された人工知能エンジンを発表しました。このシステムは、従来の生成型人工知能システムとは異なる方法で機能します。
このシステムは、広範なインターネット知識から回答を生成するのではなく、人工知能を飛行計画データ、操作記録、航空法規と組み合わせることで、パイロットや運航者が依存する同じ種類の情報を使用して質問に答えたり提案を行ったりします。Jeppesen ForeFlightのCEOであるブラッド・スラカは、「この業界にとって、単なる人工知能だけでは不十分です。我々は航空知能が必要です。正しいデータ、正しい背景、正しい推論を常に適用し、業界の安全性とガバナンスの合意を通じて交差検証とフィルタリングを行う必要があります。」と述べています。
Jeppesen ForeFlightが航空専用に設計された人工知能エンジンを発表
新システムの核心は、ForeFlight Airflowという名の人工知能フレームワークです。この技術は数年にわたる開発を経て、同社の飛行計画、ナビゲーション、クルー操作、フリート管理、コックピットソフトウェアに関する経験を活用しています。航空の意思決定は通常、単一の情報に依存するのではなく、複数の要素を同時に考慮する必要があるため、挑戦があります。たとえば、ルートの提案は、天候条件、空港の制限、燃料の可用性、航空機の性能、クルーの要件、空域の規則、操作手順などを同時に考慮する必要があります。従来の人工知能システムは、これらの相互に関連する意思決定に直面したとき、これらの要因の相互作用を理解するのが難しいため、困難を感じることがよくあります。
ForeFlight Airflowは、複数の情報源から同時に情報を抽出することでこの問題を解決することを目指しています。商業航空データ、運航者の保護情報、業界の運用を通じて蓄積された航空専門知識を組み合わせることができます。したがって、このシステムは、各クエリを単純なQ&Aタスクとして扱うのではなく、操作の背景を評価してから提案を生成します。さらに、このプラットフォームは、単一の供給者に限定されず、複数の人工知能モデルと協調して動作するように設計されています。たとえば、航空会社、商業航空運航者、個々のパイロットは、自分たちの人工知能ツールを統合したり、サードパーティのモデルに接続したり、プラットフォームのために構築された航空専用エージェントを使用したりできます。
これにより、組織は人工知能を段階的に導入し、その使用方法に対するコントロールを維持することができます。
ForeFlight Airflowは航空の意思決定の透明性を向上させることを目指す
このアプローチに基づく最初の製品は、ForeFlight AI Connectorです。ForeFlightチームは、「会社は一般航空市場でForeFlight AI Connectorという最初の製品をプレビューしています。これは、ForeFlight Mobileを顧客の既存のOpenAI ChatGPT環境に接続するMCPサーバーです。この機能をGoogleのGeminiやAnthropicのClaudeなどの他の人気のある人工知能アプリケーションに拡張し、ユーザーが好みの体験レイヤーを選択できるようにする予定です。」と補足しています。
このコネクタを通じて、パイロットは自然言語で質問し、飛行計画環境から直接情報を取得できます。たとえば、ルート選択、給油所、または気象に関連する詳細などです。
航空業界における人工知能に関する最大の懸念の一つは、多くのシステムが提供する回答がどのように導き出されたのかを説明していないことです。この透明性の欠如は、パイロットや運航者が人工知能が生成した提案を信頼するのを難しくしています。ForeFlight Airflowは、この問題を解決するために設計されており、その推論プロセスを可視化します。このシステムは単に結論を提示するだけでなく、提案を導き出すために使用されたデータ、考慮された操作制限、および評価された代替オプションを含む要因を表示します。これにより、ユーザーは行動を取るかどうかを決定する前に、提案の背後にある論理を理解することができます。
この技術は、航空安全管理の実践にも統合されています。単独のアシスタントとして機能するだけでなく、危険を監視し、リスクを評価し、操作の傾向を追跡する既存の安全フレームワーク内で運用されることを計画しています。Jeppesen ForeFlightチームは、「我々の人工知能安全管理システムは、危険の特定、安全傾向の分析、リスク予測モデル、および操作データと安全記録を統合する方法をカバーしており、これは従来のツールではサポートできないものです。」と指摘しています。
人工知能と航空の専門知識、追跡可能な推論、安全監視を組み合わせることで、ForeFlight Airflowのようなシステムは、一般の注目を集める消費者向けチャットボットとは異なる道を示しています。これらは人間の判断を置き換えようとするのではなく、大量の情報を処理することで人間の判断をサポートし、重要な決定は人間に委ねることを目的としています。しかし、重要な限界が依然として存在します。この技術は受信データの質と完全性に依存しており、航空専門家は意思決定を行う前に運用情報を検証する責任があります。
さらに、規制の受容度、業界の検証、実際のテストが、これらのシステムが安全に重要な環境で広く展開される程度を決定します。現在、Jeppesen ForeFlightは一般航空のアプリケーションから始めており、商業、ビジネス、軍事航空向けの将来の製品を準備しています。このアプローチが成功すれば、人工知能が単に迅速な回答を生成すること以上に正確性、説明責任、安全性が重要な業界にどのように導入されるかを指導するモデルの構築に寄与するでしょう。