航空分野における人工知能市場の規模、シェア、トレンド分析レポート：提供形態別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、技術別（機械学習、自然言語処理、コンテキスト認識コンピューティング、コンピュータビジョン）、アプリケーション別（仮想アシスタント、スマートメンテナンス、製造、トレーニング）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）予測、2025年～2033年

航空分野における人工知能市場の成長要因

スマート空港の導入拡大

主な成長要因としては、老朽化し​​た空港の近代化、商業航空の拡大、新空港の建設、空港主導の環境対策の増加などが挙げられる。スマート空港システムは、機械学習複雑な地上整備作業を追跡し、潜在的な安全リスクをリアルタイムで特定し、修理に時間がかかる場合にアラートを送信するアルゴリズム。空港におけるAIの応用例の一つとして、このようなシステムが挙げられます。リアルタイムの物体追跡機能システムを用いて、大勢の人々を監視するのです。

航空分野における人工知能の例としては、自動ゲートでの乗客認識のための顔認識技術、自動手荷物スキャンおよび計量、自律走行車位置特定システムなどが挙げられます。さらに、空港職員の業務は、GPSやセンサーを用いて計画や運用業務をデジタル化するIoT（モノのインターネット）などのコネクテッドテクノロジーによって最適化されています。これらのテクノロジーは、運用スタッフの業務もサポートしています。ロンドンのガトウィック空港は、航空機のターンアラウンドタイムを短縮し、地上スタッフのセキュリティを強化するためにコンピュータービジョンを導入した最初の主要空港の1つです。COVID-19の流行は、人工知能の潜在的な応用分野をさらに拡大させました。人工知能空港で。

航空会社による設備投資の増加

仮想支援やトレーニングアプリケーションにおける機械学習および自然言語処理技術の利用拡大は、航空業界におけるAIの拡大を後押ししている。これらの国々は、航空産業の効率性を高めるためにAI技術に対する大きな需要を抱えている。航空業界におけるAIの複雑さは、仮想支援への設備投資によって軽減され、システムの使いやすさが向上するだろう。投資額、あるいは少なくとも企業の期待値は、投資と収益や市場規模との間に直接的な機械的関係はないものの、将来の業績を示す良い指標となる。

さらに、AI関連の資金調達やM&A活動は世界的にかつてないほど活発化しており、資本投資が航空分​​野におけるAIを強化することを示しています。これは国際的な経済の流れを支え、国内の生産者と消費者をグローバル市場に結びつけ、資本と技術を活用した国民経済の発展を支援し、地域経済や地方経済の展望を確立します。したがって、航空分野におけるAI開発においては、空港を重要な拠点として、分野別および地域別の発展要因を考慮する必要があります。

市場抑制

熟練した専門家の不足

航空業界におけるAIベースの運用を管理し、最先端技術を活用してより良い成果を生み出すための資格を持った人材の不足は、市場の成長を阻害している。従業員は、AI技術を既存システムに統合し、システムの生産性と効率性を向上させるためにソリューションのあらゆる側面を調査するための技術研修を受ける必要がある。パンデミックに強い航空業界を目指す上で、技術革新と専門的な航空教育に伴う課題が、航空業界の成長機会を阻害してきた。技術は持続可能性と長期的な競争力を促進する一方で、人材と教育はしばしば軽視されている。

さらに、現在の航空教育システムの深刻な欠陥は、COVID-19によって明らかになり、さらに深刻化しました。これらの欠陥は、スキルセットの向上、最新技術の活用、より良い雇用機会の創出によって修正されなければなりません。これらの技術的および教育的な課題に取り組まなければ、航空業界はパンデミックに強い航空機へと再編する大きな機会を逃してしまうでしょう。パンデミックに強い航空を実現するには、業界が新しい概念、技術、および教育方法を段階的に採用する必要があります。これらのいくつかは、航空向けに特別に設計されたものではありません。これは、運用上の複雑さが増しているためです。技術が長期的な持続可能性と競争力を確保しているにもかかわらず、人材と教育は潜在的な問題点として見過ごされがちです。

市場機会

増加する設備投資

航空業界におけるAIスタートアップへの資本投資は絶えず増加している。ボーイングやエアバスといった巨大な上場企業が市場を支配しているにもかかわらず、ベンチャーキャピタリストは市場リーダーを凌駕する革新的な新規参入企業を受け入れることに積極的である。スタートアップ企業は自律的な製造を可能にし、素晴らしい発明につながる革新的なコンセプトを支援する。垂直統合と水平統合は、補完的な技術統合、知識共有、リソース統合、タスク調整、プロセス最適化、プロセス監視とともに、新たな投資の中核を成している。ボーイングのBoeing Horizo​​nX Venturesやシンガポール航空のKrislabといった企業は、コラボレーションと投資に関する具体的な取り決めを伴うオープンイノベーション（OI）アプローチを採用することで、さまざまな構成に基づく効率的なメカニズムを採用し、イノベーションのペースに追いついている。

ベンチャー企業の設立やM&A取引は、創造性、知識共有、そして新しいアイデアの吸収能力を促進するパートナーシップに必要な技術ツールを提供する、もう一つの重要なリソースです。主要な空港や航空会社は、社内イノベーションとポートフォリオ管理のための枠組みを構築しています。共同イノベーションプロジェクトを支援するために、企業ベンチャーファンドを設立し、市場からチームや技術を調達しています。イノベーションの開発と導入、そして共同プロジェクトの監視と管理を行うためには、航空業界における補完的なリソースとして新たな投資が必要です。

洞察を提供する

ソフトウェアセグメントは市場への最大の貢献者であり、予測期間中に年平均成長率 (CAGR) 48.01% で成長すると予想されています。ソフトウェアは、世界の航空人工知能市場を支配する可能性が高いです。AI プラットフォームと AI ソリューションにさらに細分化されます。AI プラットフォームには、Google AI Platform、TensorFlow、Microsoft Azure、Rainbird、Infosys Nia、Wipro HOLMES などがあります。人工知能ソリューションは、航空業界で手荷物検査、乗客識別とメンテナンス、顧客サポート、顔認識、航空機の燃料効率など、さまざまなサービスとシステムに使用されています。航空業界における AI ソフトウェアの需要は、コスト効率、システム効率、サービスとシステムのより迅速な管理によって促進されています。

さらに、セキュリティ、データの正確性、システムの整合性に関する問題が、航空業界における人工知能の利用を制限しています。航空の自動化は、システム全体の効率を高め、顧客満足度を向上させます。技術の発展に伴い、ビッグデータやクラウドベースのアプリケーションなど、新しい産業が生まれています。航空分野では、広範なデータ活用により、スマートメンテナンス、燃料効率の最適化、サービスの改善、セキュリティの向上に役立てることができます。人工知能は、低コストでより迅速かつ効果的なサービス管理を提供できるため、航空業界で拡大しています。ビッグデータやクラウドベースのアプリケーションなどの新しい産業は、技術の発展に伴い生まれています。

テクノロジーに関する洞察

機械学習分野は市場シェアが最も高く、予測期間中に年平均成長率（CAGR）44.75%で成長すると予想されています。AIシステムは、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）などの技術、例えば言語、音声、画像、センサーデータ、機械学習手法などを利用して、航空業界における様々なアプリケーションを実現しています。航空業界は、予測期間中にあらゆる技術の中で機械学習を最も多く活用すると見込まれています。機械学習は大量のデータを収集・管理する能力に加え、これまで不可能だった計算を実行できる能力も向上しており、この分野を発展させています。こうした選択肢があれば、パイロットは航空機の駐機場所をより簡単に見つけることができるでしょう。

航空業界における仮想サポートやトレーニングなどの用途での機械学習の利用拡大も、市場を牽引する要因となっています。機械学習はビッグデータを収集・管理する能力と、これまで非現実的だった計算を実行できる能力が向上したことで、航空業界における人工知能の発展を促進しています。機械学習は、速度、効率性、作業負荷、安全性を向上させることで、自律的なビジョンベース航法やデータエコシステムといった、より複雑な技術の実現を可能にする可能性があります。

アプリケーションに関する洞察

仮想アシスタント分野は市場への貢献度が最も高く、予測期間中に年平均成長率（CAGR）45.41%で成長すると見込まれています。運航状況が不安定な場合、仮想アシスタントは旅行の変更を供給・調整し、残りの旅程の再予約や再計画を可能にします。ラジオ局の変更、風予報の読み上げ、オンデマンドでの位置情報の提供といった反復作業を削減することで、AIベースの仮想アシスタントは航空会社のパイロットの生産性と効率性の向上に貢献します。

人工知能を搭載した仮想アシスタントがこれらの単純作業を処理します。航空会社は顧客サービスの向上に仮想アシスタントをますます頻繁に使用しています。AI 対応のオーディオ パネルにより、パイロットは操縦桿から手を離さずに操作できます。航空業界における仮想アシスタントやトレーニングなどのアプリケーションに機械学習と自然言語処理技術の使用が増加しているため、市場は拡大しています。ラジオ局の変更、風予報の読み取り、オンデマンドでの位置データの提供などのルーチン作業を自動化することで、AI 搭載の仮想アシスタントは、バーチャルアシスタント航空会社がパイロットの生産性と効率性を向上させるのを支援する。

地域別分析

北米は航空分野における人工知能の世界的市場シェアで最大であり、予測期間中に年平均成長率（CAGR）45.36%で成長すると予想されています。米国はカナダに続き、人工知能技術の実装において世界をリードする2カ国です。航空会社の設備投資の大幅な増加、業界のクラウドベースのソフトウェアとサービスへの依存度の高まり、そしてビッグデータ航空宇宙分野におけるAIの普及は、この市場の成長を牽引する主要因です。北米は、仮想アシスタント、スマートメンテナンス、製造、監視などのアプリケーションの人気が高まっていることから、航空分野で市場シェアを拡大​​すると予想されています。航空旅行者の継続的な増加は、航空会社に生産性向上のためにAIを日常業務に統合するよう圧力をかけています。

さらに、個々の市場影響要因と国内規制の変更が、北米のグローバル航空AI市場の主な推進力となっています。世界中の空港当局は、近年の空港関連の脅威の増加に対応して、セキュリティを大幅に強化しています。AIによって作成されたシステムは、空港当局が安全上の懸念に対処するのに役立ちます。さらに、セキュリティを強化するために、米国運輸保安局は2018年にジョン・F・ケネディ国際空港、ロサンゼルス国際空港、フェニックス空港に新しいコンピュータ断層撮影スキャナーを設置しました。これらのスキャナーはAIを使用して脅威を検出します。AIは、空港の陸側区域のセキュリティを強化し、空港のチェックポイントのセキュリティを確保するために使用できます。安全性を高めるために、多くの空港が最先端のソリューションを導入しています。

アジア太平洋地域における航空分野の人工知能市場の動向

アジア太平洋地域は、予測期間中に 51.13% の CAGR を示すと予想されています。今後 10 年間、アジア太平洋航空​​市場では人工知能の急速な成長が見込まれています。中国や日本などの国々が航空業界の効率性を向上させるために AI 技術に対する膨大な需要があることが、この成長の要因となっています。東南アジア、韓国、日本は、アジアにおける航空分野の人工知能の重要な市場です。アジア太平洋航空​​市場では、中国と日本が主な推進力となって人工知能が成長しています。この地域の航空業界における仮想ヘルプおよびトレーニング アプリケーションでの機械学習および NLP 技術の使用の増加が、人工知能 (AI) の拡大を支えています。

• 例えば、中国企業のアリババグループホールディングスは、北京空港の交通渋滞を緩和するためのAIベースのソリューションを提供すると発表した。これらのソリューションにより、パイロットは航空機の駐機場所をより簡単に見つけることができるようになる。

サムスンに加え、アジア太平洋地域における市場拡大は、航空業界における訓練や仮想アシスタント用途での機械学習および自然言語処理技術の利用拡大によって促進されている。日本政府は、現在および将来の海上監視航空機の能力向上に人工知能と機械学習を活用する方法の検討を開始する予定である。これらの技術を監視プラットフォームに統合することで、人員の負担を軽減しつつ、対応時間を短縮できると期待されている。

欧州における航空分野の人工知能市場の動向

欧州では、人工知能技術の研究開発への投資増加に伴い、航空市場における世界のAI成長曲線が上昇すると予想されています。データサイエンス技術は、特にデータ分析や複雑なデータ相関関係の特定（パターン発見）において、人工知能（AI）の台頭によって大きな影響を受けるでしょう。欧州航空安全機関（EASA）が人工知能（AI）技術を活用することで、安全に関する知見が強化されます。さらに、多くの空港では、乗客を支援するためにバーチャルアシスタントを導入しています。

• 例えば、スペインのバルセロナ空港の保安検査場には、旅行者の保安検査に関する指示やチェックイン手続きを支援するバーチャルアシスタントが設置されている。こうしたシステムの利点を踏まえ、航空会社は近い将来、バーチャルアシスタントを広く導入すると予想される。

最も急速に成長している市場は中東とアフリカ（サウジアラビア、UAE、エジプト、ナイジェリア、南アフリカ）です。しかし、南米やアフリカの多くの国では、高度な技術の不足と劣悪な経済状況が、航空市場におけるAIの普及の障害となる可能性が高いです。中東諸国と世界中の空港当局は、空港の脅威の増大に対応してセキュリティを大幅に強化しています。さらに、人工知能によって作成されたシステムは、空港当局が安全上の懸念に対処するのに役立ちます。乗客データの管理と分析には、人工知能、データ分析、機械学習が不可欠です。チェックインエリアで顔認証、虹彩認証、その他の生体認証技術を使用して待ち時間と長い乗客の列を削減した結果、バーレーンなどの国の航空会社は成長を遂げています。これらの技術は、比較的新しいにもかかわらず、データセキュリティ、リスク軽減、国境管理など、航空のさまざまな側面をサポートするために使用されています。