ポストパンデミック時代は、航空会社、空港、規制当局が業務とサービスを変更し、フライト遅延を減らしつつ、乗客の満足度を改善できる稀な機会を提供
米ワシントン州レドモンド--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ） -- パターン・コンピューター（PCI）は、米国内で発生するフライト遅延の大幅な削減につながる新たな知見を得たことを発表いたします。
連邦航空局（FAA）/Nextorによると、2018年の遅延による年間コストは推定280億ドルで、これには航空会社と乗客の直接的コスト、需要の喪失、間接的なコストが含まれます。運輸局の統計データによれば、2018年の全フライトの34%が何らかの出発遅延を、そして18%が15分以上の遅延を経験しており、平均遅延時間は66分でした。これらの遅延が、航空会社と乗客に与えた直接的コストは45億ドルに達しました。
PCIのチームは、2018年における米国の商業旅客機720万便について、FAAのフライト、機体、運航ネットワークのデータ、米国の関連する全米気象データを網羅した斬新な統合データセットをまとめました。
PCIチームはパターン・ディスカバリー・エンジンを活用して、米国の商業旅客機のフライト遅延を引き起こしている多数の根本的なパターンを明らかにすることができました。これまで多くのアプローチは、到着遅延に焦点を当てていましたが、PCIチームは、出発遅延に焦点を当てることにしました。それは、各航空会社の業務効率に加え、航空会社とFAA航空管制施設の運航に関するパートナー関係をより正確に反映しているからです。
12カ月のうち11カ月で遅延の最大要因として反映された最も重要なパターンは、飛行ルート上の気象要因によるフライトの出発遅延と、予定されていた出発時刻（混雑）の組み合わせによるものでした。これら2つの要因は2018年全体を通じて、最も一貫性のある要因でした。また、12カ月のうち10カ月で、1日におけるフライトの飛行区間がこのパターンの影響を受けており、フライト遅延が同日のその後のフライトに連鎖的に影響を与えていることを明らかにしました。
パターン・コンピューターのマーク・R・アンダーソン最高経営責任者（CEO）は、次のように述べています。「フライトの出発遅延の背後にある要因を理解するために、パターン・ディスカバリー・エンジンを使用したところ、航路上の天候が理由のFAAの交通管理イニシアチブによる遅延が、年間を通して最も大きな遅延を引き起こしていることが分かりました。次いで最も顕著だったパターンは、出発空港における着氷で、これも影響を受けた航空機に1日を通じて連鎖的な影響を与えています。パターン・コンピューターの差別化要因は1つのパターンだけでなく、特定の結果に関して、データセット内で相互関係がある全てのパターンをランク付けして見ることができるという点です。」
この新たに発見されたパターンは、年間を通してフライト遅延の大半が重要な気象現象の結果であり、利用可能な飛行ルートに地域的制限がかかるという影響があることを示しています。このような大規模な地域的暴風雨は通常、NOAA/FAAが少なくとも48〜72時間前に予測しているため、航空会社はスタッフの人件費、乗客の不満、乗務時間の終了と必要な休息時間による予定乗務員のキャンセルなど、フライトの長時間遅延による高額なコストを避けるためにフライトを欠航させます。フライトの欠航は、フライト遅延によるコストを削減する1つの選択肢ですが、顧客の満足度に与える悪影響が大きいほか、航空会社が綿密に計画した乗務員のスケジュール、機材、サポートスタッフに大きな混乱をきたします。そのため大抵の場合、計画したスケジュール通りに運航し、気象現象が発生した際に影響を受ける飛行機の数については、FAAに判断を委ねています。これは多くの面で、過去40年間実施されてきた運営戦略と同じです。
ユナイテッド航空の元CIOのボブ・エドワーズ氏は、次のように語っています。「パンデミックが原因で、旅行業界は不確実性の困難な時代に直面していますが、これは将来に備えて、運営、価格、サービスを改善する機会でもあります。ビジネス客と観光客の両者のために、ライフスタイル、ニーズ、関心事に合わせてカスタマイズしたサービスを開発する機会です。パンデミック終息後、人々はこれまで知っていた生活パターンとは異なる、“ニューノーマル（新常態）”が登場することを期待しています。パンデミック後には、外出して旅行したいと考える観光客が急増する見通しのため、今こそが新たな能力を導入して、それに備える時です。」
このままでは、フライト遅延による相当量の直接的・間接的コストを、航空会社が負担し続けることになります。しかし、このような新しいパターンの発見により、主要な航空会社は技術、データ、分析を機動性と組み合わせ、柔軟なスケジューリング、ルーティング、価格設定、パッケージングという形で新しいソリューションを開発して、コストを回避できます。こうしたコストは、乗客量がニューノーマルと共に回復すると、増加の一途をたどる見通しですが、乗客量は過去の規範を上回る可能性があります。
パターン・コンピューターによるこの調査は、情報に基づいた柔軟なスケジューリングを可能にします。動的な負荷レベルを変化する状況に応じてシフト・調整し、コストを最適化して、利用可能なリソースをより有効に活用することで、より信頼性の高いスケジュールを実現します。パターンは絶えず革新を続け、世界の航空業界など、新たな提携関係が模索されている複数業界で、複雑な課題を改善して最適化する方法を探っています。
上記の記述には、パターン・コンピューターの歴史的事実の記述ではない将来に関する記述が含まれています。このような記述は、適用証券法の目的における「将来見通しに関する記述」であり、現在の情報や将来の出来事に関する経営陣の誠実な見解に基づいています。「考える」、「期待する」、「予想する」、「予測する」、「はずである」、「可能性がある」、「つもりである」という言葉や、類似する表現は、将来見通しに関する記述であることを意味しています。将来見通しに関する記述は、将来の業績を保証するものと見なすべきではありません。その性質上、将来見通しに関する記述は内在的なリスクと不確実性を伴い、それは時間と共に変化し、実際の業績が何らかの将来見通しに関する記述で予測されたものとは大きく異なるものとなる場合があります。パターン・コンピューターは、将来見通しに関する記述を更新または改訂する一切の義務を負うものではありません。
パターン・コンピューターについて
シアトル地域の新興企業であるパターン・コンピューター・インクは、その専有的なパターン・ディスカバリー・エンジンを用いて、ビジネスや医療の分野における最も重要かつ最も困難な問題を解決しています。当社な専有的な数学的手法は、はるかに大型のシステムでは検出を免れていた複雑なパターンを非常に高次のデータから発見できます。
当社は現在、その計算プラットフォームを航空交通関連業務に適用していますが、他にも創薬や生物医学研究、材料科学、航空宇宙向け製造、獣医学、金融など、幾つかの分野の提携先のためにパターンを発見しています。
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