Googleとキャセイパシフィック航空による飛行実証は、航空が気候に与える影響を軽減できる現実的な可能性を示しています。関連する特許文献を通じて、予測・センシング・航空機制御技術がこうした取り組みをどのように支え得るのかを見ていきます。
飛行機の高度を少し変えるだけで、地球温暖化への影響を減らせるとしたらどうでしょうか？
2026年9月7日、Googleとキャセイパシフィック航空は、実際の運航環境で実施した飛行機雲(Contrail)の回避試験の結果を発表しました。80便以上の航空便が飛行機雲を回避する飛行経路を利用し、Googleの分析によると、これらの航空便で発生した飛行機雲による温暖化への影響は約40％減少したと推定されています。
ここでの40％という数値は、飛行機雲による温暖化への影響に関するものです。燃料消費量やCO₂排出量、航空全体の環境負荷が40％削減されたという意味ではありません。
それでも、実際の航空運航において、比較的小さな飛行経路の調整によって気候への影響を軽減できる可能性が確認された点は注目に値します¹⁾。
白い飛行機雲が気候に影響を与える？
飛行機雲を意味する「Contrail」は、「Condensation Trail」の略語です。航空機の排気ガスが十分に冷たい空気に触れることで形成される、氷の結晶からなる雲を指します。
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| ▲ gettyimagesbank.com |
ほとんどの飛行機雲はすぐに消えますが、特定の大気条件下では長時間残り、広範囲に広がることもあります。このように長く残る飛行機雲は、太陽光を反射する一方で、地球から宇宙へ放出される熱を閉じ込めるため、全体として温暖化に影響を与えると知られています²⁾。
では、飛行機雲が長く残る可能性の高い場所を事前に予測し、その場所を避けて飛行するとしたらどうでしょうか？
これこそが、Googleとキャセイパシフィック航空が試験している方法です。
AIが教える「飛行機雲を避けるルート」
アイデア自体はシンプルです。長時間残る飛行機雲が発生しやすい空域を事前に特定し、航空機の高度を少し調整して、その区域を避けるというものです。
しかし、実際の飛行で活用するには、いつ、どこで飛行機雲が発生する可能性が高いのかを正確に予測する必要があります。
Googleのソリューションは、AI予測モデルと気象情報、衛星画像による検出技術を組み合わせ、飛行機雲が形成されやすい区域を予測します。キャセイパシフィック航空は、機内通信を通じて更新される予測情報を、自社の電子飛行情報システム「Electronic Flight Folder(EFF)」に送信し、パイロットが他の運航情報とともに確認できるようにしました³⁾。
つまり、AIが飛行機雲の発生可能性が高い区域を特定し、パイロットと運航担当者が実際の運航条件を考慮して飛行経路を調整する仕組みです。
今回の試験は、AIによる予測が実際の航空運航における意思決定につながっているという点でも興味深いものです。
では、飛行機雲を減らす別の方法は？
Googleとキャセイパシフィック航空は、飛行経路を調整する方法を試験しています。しかし、飛行機雲を減らす方法はこれだけなのでしょうか？
WIPS Globalで関連特許を調べてみました。
飛行機雲が発生する位置を予測して飛行経路を変更する技術から、飛行機雲をリアルタイムで監視する技術、燃料を調整する技術、さらにはレーザーを利用する方法まで、さまざまなアイデアを確認できました。
※以下は関連技術の事例であり、Googleやキャセイパシフィック航空が今回の試験でこれらの技術を使用したことを意味するものではありません。
飛行機雲を予測した最適の飛行経路探し
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| ▲Wipsglobal.com、US 12210356 B2、「Method for optimising the atmospheric radiative forcing of aircraft flight operations on climate by forecasting and validating aircraft contrail formation」 |
この特許は、気象情報と飛行情報を活用して飛行機雲の形成と気候への影響を予測し、それに基づいてより適切な飛行経路を見つける技術です。
飛行機雲が発生する可能性だけでなく、それによる放射強制力(Radiative Forcing)も考慮して複数の飛行経路を比較し、実際の飛行後には飛行機雲がどのように形成されたかを確認して、予測結果を検証します。
つまり、「どこを飛行すれば、飛行機雲による気候への影響を減らせるのか？」という問いに取り組む技術です。今回のGoogleとキャセイパシフィック航空による試験とも、技術的な関心が重なる部分があります。
形成された飛行機雲を追跡して必要な対応を探索
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Pratt & Whitney Canadaのこの特許は、航空機から発生する飛行機雲を監視し、飛行環境やエンジンデータなどを利用して、その影響を評価する技術です。
飛行機雲が発生したかどうかを確認するだけでなく、周囲の環境や飛行機雲の特性も併せて分析し、その影響を把握したうえで、必要に応じて飛行機雲を減らすための対策につなげます。
先ほどの技術が「飛行機雲が発生する場所を事前に予測して回避する方法」だとすれば、この技術は「実際に発生した飛行機雲を確認し、どのように対応するかを判断する方法」により近いものです。
二つの種類の燃料を変えながら飛行機雲を低減
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| ▲Wipsglobal.com、US 12612877 B2、「Contrail suppression」 |
Airbusは、まったく異なる方法を提案しています。飛行経路ではなく、燃料に着目したのです。
飛行機雲が発生する可能性が低い区間では通常の燃料を使用し、発生する可能性が高まる条件下では別の燃料を使用するように調整します。
飛行機雲を減らすために特定の燃料を使い続けるのではなく、必要な状況に応じて燃料を選択する点が特徴です。同じ問題を、飛行経路ではなく燃料の観点から解決しようとするアプローチといえます。
飛行機雲にレーザーを？
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| ▲Wipsglobal.com、US 12202617 B2、「Aircraft laser contrail reduction apparatus and system」 |
Boeingは、さらにユニークな方法を提案しています。それはレーザーです。
この特許は、航空機のセンサーを通じて温度や高度など、飛行機雲が形成されやすい環境条件を確認し、必要に応じてエンジン周辺に設置されたレーザーを作動させ、飛行機雲が形成される領域にレーザービームを照射する技術です。
飛行経路を変更したり、燃料を調整したりするのではなく、飛行機雲が形成される過程そのものに直接介入しようとする方法です。
AIを活用して飛行機雲を回避する方法から、燃料、さらにはレーザーまで。同じ飛行機雲の低減という目標に対しても、まったく異なる技術的アプローチが特許として提案されている点は興味深いものです。
わずかな高度変更の裏にある多様な技術
Googleとキャセイパシフィック航空による今回の試験は、飛行機雲を減らすために航空機自体を大きく変更しなくても、予測情報を活用して飛行経路を少し調整する方法が、実際の運航でも実現可能であることを示しています。
しかし、WIPS Globalで関連特許を調べてみると、飛行機雲を減らすためのアプローチはこれだけではありませんでした。飛行機雲が発生する場所を予測して飛行経路を変更する技術から、発生した飛行機雲を監視する技術、燃料を選択的に使用する技術、レーザーで飛行機雲の形成に直接介入する技術まで、さまざまなアイデアが研究されています。
空に一時的に現れては消える白い飛行機雲。その小さな痕跡を減らすために、AIや航空機制御、センサー、燃料、レーザーなど、異なる技術が活用されている点は興味深いものです。
今後、飛行機雲の低減技術が実際の航空運航でどのように発展していくのか、そしてその過程でどのような新しい特許技術が登場するのか、注目していきたいと思います。
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TechRadar, https://www.techradar.com/
- Googleによる実証試験の発表：Our new contrail avoidance trial in Asia-Pacific
- Googleによる飛行機雲の科学的解説：How AI is helping airlines mitigate the climate impact of contrails
- キャセイパシフィック航空による発表：Cathay Pacific and Google Partner to Research and Trial AI-Powered Contrail Avoidance
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