少人数・短期間で予測整備を実現、JALが挑んだビッグデータ分析プロジェクト

　“安全に時間通りに飛ぶ”ことが強く求められる航空会社では、さらなる定時運航を実現するカギとしてビッグデータ分析が注目されている。飛行中に収集される膨大なセンサーデータや、数年にわたって蓄積された整備データなどを分析することで、不具合の発生を予測して未然に防ぐ「予測整備」が可能となるからだ。

　この取り組みの成功例が、数多くの国際線、国内線を運航するJAL（日本航空）だ。同社は、以前から改善型部品への改修、整備士の知見や五感を生かしたモニタリングなどを実施してきたが、これらに加えて「データ分析による予測整備」を新たに追加。不具合を未然に防ぐ仕組みを一段と強化させた。

　本資料では、同社がどのような解析ツールや予測モデルを用いて、このビッグデータ分析プロジェクトを短期間・少人数で成功させることができたのかを紹介する。