キャセイとGoogle、AI予測で「残る飛行機雲」を避ける実証を拡大

何をしているのか

キャセイパシフィック航空とGoogleは、機体後方にできる飛行機雲のうち、長く残って気候を温める可能性があるものを、AI予測で避ける運航試験を進めています。狙いは、全行程を大きく迂回することではありません。巡航中に、飛行機雲が持続しやすい薄い湿潤層の少し上または下を飛ぶよう、小幅な高度変更を計画・要請することです。812

この方法は、次世代機の導入や持続可能な航空燃料（SAF）の供給拡大を待たず、現行の航空機と燃料でも取り組める点に特徴があります。26

AI予測は衛星・気象・飛行データをどう使う？

GoogleのContrails APIは、大規模な気象データ、飛行データ、衛星画像、コンピュータービジョンを組み合わせ、飛行機雲ができやすい空域と、その潜在的な気候影響を最大48時間先まで予測します。2

予測には2つのモデルが使われます。ひとつは飛行機雲が発生しやすい領域を推定する機械学習モデル、もうひとつは温暖化への影響を見積もる物理ベースの「Contrail Cirrus Prediction（CoCiP）」モデルです。6

問題となるのは、短時間で消える飛行機雲ではなく、低温で湿度が高い上空の条件下で長く残るものです。こうした飛行機雲は広がって巻雲に似た雲となり、地表から宇宙へ逃げる熱を閉じ込める可能性があります。85

キャセイが変えるのは「ルート」より「高度」

実証では、予測に基づき、飛行機雲が残りやすい狭い空気層を避けるために巡航高度をわずかに上下させます。実際の変更には、運航計画、機長・運航乗務員の判断、航空交通管制との調整が必要です。812

したがって、これは飛行中に自動的に高度を変える仕組みというより、事前予測をフライトプランや運航判断に組み込む試みです。予測精度に加え、安全性、管制上の制約、追加燃料の量を同時に満たせるかが実用化の鍵になります。27

初期試験の結果：80便超で温暖化影響を約40％減と推計

両社によると、2025年後半に始まった第1段階の試験は80便超を対象とし、飛行機雲回避ルートを採用した場合、飛行機雲による温暖化影響を約40％削減できたと推計されました。キャセイは、Googleにとってアジア初の商用航空会社パートナーです。820

ただし、この40％は企業側が衛星解析などを基に示した初期推計です。全路線・全季節で同じ効果が出ることや、独立した研究で再現されていることを意味する確定値ではありません。84

初期の運航には香港―シンガポール線も含まれたと報じられています。810

次は超長距離・太平洋横断へ

第2段階では、非営利団体Contrails.orgと組み、アジアおよび太平洋横断の超長距離路線へ試験を拡大する計画です。超長距離便は16時間を超える飛行もあり、気象の変化、燃料計画、航空交通上の制約がより複雑になります。810

アジア太平洋地域で検証する意味も大きいといえます。これまでの研究・運用試験は米国や北大西洋を中心としたものが多く、熱帯域を含む気象、衛星観測条件、航空交通のパターンが異なる地域でも予測が有効かを確かめる必要があります。83

SAFや機材更新の代わりになるのか

結論から言えば、代わりにはなりません。SAFの利用拡大や機体・エンジン効率の改善は、燃料燃焼で発生する二酸化炭素（CO2）を長期的に減らすために必要です。一方、飛行機雲回避は、既存機でも比較的早く対処できる非CO2の温暖化要因への補完策です。12

SAFはすすの排出を減らし、飛行機雲のできやすさを下げる可能性がありますが、飛行機雲を完全になくすものではなく、正確な回避予測の代替にもなりません。12

国際民間航空機関（ICAO）が取りまとめた分析では、特に気候影響の大きい飛行機雲の機会を選んで回避すれば、追加燃料を比較的小さく抑えながら大きな削減を得られる可能性が示されています。7 また、商用便を対象とした別の研究では、回避を目指した群で検出可能な飛行機雲が対照群より63.6％少なかったと報告されています。1

期待値は高いが、成否は運航で決まる

飛行機雲回避の魅力は、機体を買い替えずに始められることです。ただし、予測が外れれば余分な燃料だけを使うことにもなり得ます。回避による温暖化抑制が、追加燃料の燃焼による影響を上回り、しかも安全と管制容量を損なわないことが前提です。7

キャセイとGoogleの約40％という結果は有望な試験結果ですが、現時点では全社規模での確立した成果ではありません。超長距離路線を含む次段階の検証は、AIによる飛行機雲回避が日常の航空運航に組み込めるかを測る重要なテストになります。810