マニュアル検索90%減見込み、資料作成も75%減｜ANAの事例

航空機オペレーションの現場では、生成AIの活用がここまで進んでいます。ANA（全日本空輸）は2024年8月の成田空港での試験導入を経て、2025年10月に空港・整備・客室・運航の各部門へneoAI社の生成AIプラットフォーム「neoAI Chat」を横断的に本格導入。規程・マニュアルの検索時間を約90%、報告書・教育資料の作成時間を約75%それぞれ削減する見込みだと公表しました。安全運航の支援や顧客案内の質の向上も狙いに含まれています。目標値と実績を分けて、出典と発表日つきで整理します。

この事例の要点

• 2024年8月に成田空港で試験導入し、省力化と判断支援の有効性が認められたことから、2025年10月に航空機オペレーション部門全体へ本格導入
• 日本経済新聞の報道では、空港係員・整備士・客室乗務員など運航に直接関わる現業職約2,000人から始め、対象を順次広げる
• neoAI社が開発したプラットフォームを、ANAが管理する自社クラウド基盤上で運用。回答は根拠となる文書と一緒に示される
• 規程・マニュアル検索時間を約90%短縮する見込み（発表文の表現は「見込み・期待される効果」）
• 報告書・教育資料の作成時間を約75%削減する見込み（同様に見込み値）
• 狙いは検索・作成の効率化だけでなく、安全運航の支援と顧客へのスムーズな案内にも及ぶ

どんな会社か

ANA（全日本空輸）は、日本最大級の航空会社グループです。空港係員・整備士・客室乗務員・運航乗務員など、現場で規程やマニュアルを頻繁に参照する必要がある職種が多いという特徴があります。安全運航が最優先される業種のため、AIの回答を鵜呑みにできない領域という前提を持ちながらの導入という点が、自社と比べるときの前提になります。

何が課題だったのか

航空機オペレーションの現場は、安全に直結する規程・マニュアルの分量が膨大で、必要な情報にたどり着くまでの検索に時間がかかることが課題でした。プレスリリースが挙げているのは、日々複雑化する業務の中で膨大な規程から迅速かつ正確に情報を引き出す必要があるのに、その検索が個人の経験値に依存していたという点です。ベテランなら知っている場所に、経験の浅い社員はすぐにたどり着けない。検索の遅さは、そのまま業務品質のばらつきにもつながります。

何をAI化したのか

対象は、現場の情報検索と文書作成です。

• 規程・マニュアルの迅速な検索 — 空港・整備・客室・運航の各部門で、必要な規定にすぐアクセスできる状態を目指す
• 安全運航の支援 — 現場判断の根拠となる情報への到達を速める
• 顧客へのスムーズな案内 — 現場対応の質の向上につなげる
• 報告書・教育資料の作成支援 — 定型的な文書作成にかかる時間を圧縮する
• ナレッジの共有・継承 — 熟練者の知識をAIを介して組織全体に共有し、経験値に依存しない業務品質を目指す
• 自社クラウド基盤での運用 — 機密情報を保護しながら現場のニーズに合わせて活用する設計

なぜここまで踏み込めたのか｜安全領域でも「検索・作成」から始めた

この事例で押さえておきたいのは、安全運航という「間違いが許されない」領域でも、AIに任せたのは「判断」ではなく「検索・作成」だったという設計です。規程の解釈や運航の可否そのものをAIに委ねているのではなく、必要な情報に早くたどり着くための検索と、定型文書の作成支援に対象を絞り込んでいます。

もう1つの特徴は、1拠点の試験導入で確かめてから全部門へ広げたことです。2024年8月に成田空港で試験導入し、有効性が認められてから、空港・整備・客室・運航という業務内容がまったく異なる部門に同じプラットフォームを横展開しています。部門ごとに個別のツールを入れるのではなく、共通基盤を用意したうえで各現場の使い方に合わせるアプローチです。

日本の中小企業が真似できる3点

① 「間違いが許されない業務」でも検索から始める。 ANAは安全運航という最も慎重さが求められる領域で、AIに「検索」と「作成支援」だけを任せています。判断業務そのものは人に残しつつ、情報へのアクセスを速める部分から始めるという切り分けは、専門性の高い業務を持つ中小企業でもそのまま使える型です。

② 複数部署に共通基盤を用意する。 部署ごとに別々のツールを導入するのではなく、共通のAI基盤を用意したうえで各現場が使い方を工夫するという進め方は、少人数の会社でも「1つのツールを部署ごとに使いこなす」形で応用できます。

③ 1か所で試してから広げる。 ANAは全部門に展開する前に、成田空港1拠点で約1年余り試験導入しています。いきなり全社に配るのではなく、1つの部署・1つの業務で効果を確かめてから広げる順番は、人数の少ない会社ほど失敗のコストを抑えられる進め方です。

なお、複数部門にまたがる共通AI基盤の設計や、安全性を保ちながらの運用ルール作りは、社内に手を動かせる人材がいないと止まりがちな部分です。営業・マーケの実務を理解している外部に実装まで任せる選択肢もあり、私たちAIリモートワーカーのようなサービスもその1つとして検討する余地があります。

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注意して読むべき点

• 「約90%」「約75%」はいずれも見込み値です。ANA・neoAI社の発表文はこれらを本格導入によって「期待される効果」として示しており、報道（ITmedia）も「見込んでいる」と伝えています。本格導入後に全部門で測定された実績値ではありません。試験導入の定量結果も発表文には載っていません
• 「約2,000人から始め対象を順次広げる」は日本経済新聞の報道によるものです。ANAの発表文そのものには人数の記載がありません。その後の拡大状況は、本記事の出典には含まれていません
• コスト削減額や人員配置への影響については、発表文に具体的な言及はありません
• AIの回答精度（誤回答率など）についての定量的な数字は公表されていません。安全運航に関わる領域だけに、最終判断は引き続き人が行う設計になっていると考えられますが、その運用ルールの詳細までは確認できていません

よくある質問

Q. マニュアル検索90%減はすでに達成された実績ですか？

いいえ、発表時点（2025年10月）では、本格導入によって「期待される効果」として公表された値です。2024年8月からの成田空港での試験導入で有効性が認められたとされていますが、90%という数字が実績として測定・公表されたものではありません。

Q. ANAはこのAIに運航の判断を任せているのですか？

いいえ。発表内容から読み取れるのは、規程・マニュアルの検索と報告書・教育資料の作成支援が対象で、運航の可否といった安全に関わる最終判断はこれまで通り人が行う設計です。

Q. 中小企業がこの事例から最初に真似すべきことは何ですか？

専門性の高い業務でも、「検索」の部分だけを切り出してAI化することです。判断そのものではなく、判断の材料となる情報への到達を速める部分に絞ることで、慎重さが求められる業務でも導入のハードルを下げられます。

Q. neoAI Chatとはどんなサービスですか？

neoAI社が開発した生成AIプラットフォームです。社内の膨大な文書をAIが横断的に解析し、社員は対話形式で、必要な情報を根拠となる文書と一緒に引き出せます。ANAが管理する自社クラウド基盤上で運用され、機密情報を保護しながら活用できる設計だと発表されています。

出典

• AIの活用で、お客様体験のさらなる向上へ ～ANAは、生成AIプラットフォーム「neoAI Chat」を航空機オペレーション部門へ横断的に本格導入しました～（ANAグループ・2025年10月16日）
• ANA、運航現場の社員に生成AI マニュアル検索時間90%削減（日本経済新聞・2025年10月16日）
• ANAが新たな生成AIプラットフォームを導入 情報検索時間を「90％削減」見込む（ITmedia ビジネスオンライン・2025年10月18日）