Use of AI to improve the efficiency and quality of aviation accident investigations

• Project/Area Number: 24KK0099
• Research Category: Fund for the Promotion of Joint International Research (International Collaborative Research)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 中西 美和 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (70408722)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 目片 悠貴 神奈川大学, 工学部, 助教 (30982441) ; 小野 真子 慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 助教(有期・研究奨励) (91003870)
• Project Period (FY): 2024-09-09 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥20,930,000 (Direct Cost: ¥16,100,000、Indirect Cost: ¥4,830,000); Fiscal Year 2027: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2026: ¥7,800,000 (Direct Cost: ¥6,000,000、Indirect Cost: ¥1,800,000); Fiscal Year 2025: ¥7,280,000 (Direct Cost: ¥5,600,000、Indirect Cost: ¥1,680,000); Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 事故調査 / 人工知能 / 航空安全

Outline of Research at the Start

本研究は、航空事故調査における形式知及び暗黙知をAIに学習させることにより、次の観点で事故調査を支援するAIモデルを構築・実装する。
1) 事故調査の各ステップにおいて、収集すべき事実情報、適用できる分析手法、検討すべき因果関係等をリマインドする。（収集・検討すべき項目の抜け漏れ防止）
2) 事故とその要因との因果関係、及び要因とそれに対する再発防止策の論理が事故調査の目的に適って妥当なものであることを確認し、他の可能性の検討も促す。（視点の固定化防止）
3) 未知の事故の発生に備えて事故調査の仮想的な経験値を効率的に向上させるため、トレーニング用シナリオを自動生成する。（効果的なスキル向上支援）