航空会社向け｜CORSIA・SAFへの対応と運航データをAI基盤につなぐカーボン管理の実践フレームワーク

WHITE PAPER｜空運業 × サステナビリティ × AI基盤 AI基盤との接続シリーズ 国際線のCO2に 価格が付く前に、 排出のデータは整っていますか。 航空会社のための CORSIA・SAFへの対応と、運航データをAI基盤につなぐカーボン管理の実践フレームワーク 経営判断 SAF調達・クレジット・機材更新の判断 業務適用 燃料消費の削減 SAFの調達判断 排出コストの管理 AI基盤 燃費予測・運航最適化・排出量の算定 データ接続 運航・燃料消費 機材・整備 SAFの調達・認証 排出枠・クレジット セキュリティ・ガバナンス（排出データの検証・報告の責任） 2027年 10% 2050年 CORSIAの 2030年に航空燃料を 国際航空のCO2排出 義務的な実施が開始 SAFに置き換える目標 実質ゼロの目標 本稿の内容 1 航空のカーボン管理が「経営課題」になった理由 4 航空のカーボン管理とAI接続の4層構造 2 国際航空の脱炭素をめぐる主な動き 5 セルフ診断と次のステップ 3 AIとの接続を阻む3つの課題 アクセンチュア株式会社 2026年 外部公開版 Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved.

WHITE PAPER｜空運業 × サステナビリティ × AI基盤 2 EXECUTIVE SUMMARY SAFが限られる中で、運航と調達をデータで最適化する必要があります。 国際民間航空機関（ICAO）は2022年に、国際航空のCO2排出を2050年に実質ゼロにする長期目標を採択しました。国 際航空の排出を一定の水準に抑える制度CORSIAは、2027年から第2フェーズに入り、原則として参加が求められる段階にな ります。日本では、2030年に航空燃料の10%を持続可能な航空燃料（SAF）に置き換える目標が掲げられています。 本稿では、航空会社が運航・燃料・SAF・排出枠のデータをAI基盤につなぎ、燃料消費の削減、SAFの調達、排出コストの管 理を一体で判断するための考え方とアプローチを整理します。 Why 1 航空の脱炭素は「環境対応」から「コスト管理」になりました 燃料費は航空会社の運航コストの大きな割合を占めます。CORSIAでは、基準を超える排出に対して排出削減のクレジットの購入が必 要になり、排出がそのままコストになります。 排出を減らす手段の中心となるSAFは、供給量が限られ、価格も従来の燃料より高い状況です。燃費の改善、SAFの調達、クレジットの 購入を組み合わせ、費用を抑えながら目標を達成する判断が求められています。 図1 航空の運航とカーボン管理のホットスポット 運航計画 運航 機材・整備 燃料 報告 路線と便数 飛行経路 機材の更新 SAFの調達 排出量の算定 機材の エンジンの クレジットの 地上走行 燃料価格 割り当て 効率 購入 搭載燃料 気象 機体の重量 認証・証書 開示 削減余地・コストの影響が大きい領域 中程度の領域 比較的小さい領域 図1：削減の余地とコストの影響は、機材の割り当て、搭載燃料、飛行経路、SAFの調達と排出の算定に集中しています（概念図） 2027年 10% 2050年 CORSIAの 2030年に航空燃料を 国際航空のCO2排出 義務的な実施が開始 SAFに置き換える目標 実質ゼロの目標 ※出典：国際民間航空機関（ICAO）、国土交通省、欧州委員会。図1は概念図です。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜空運業 × サステナビリティ × AI基盤 3 図2 航空のカーボン管理を阻む3つの構造的な壁 第1の壁 第2の壁 第3の壁 SAFの壁 運航の壁 データの壁 供給量 ・ 価格 ・ 認証 経路 ・ 燃料 ・ 機材 算定 ・ 報告 ・ 統合 ・SAFの供給量が限られる ・燃料の搭載が経験頼み ・排出量の算定が手作業 ・従来の燃料より価格が高い ・経路の最適化が限定的 ・運航と燃料のデータが別々 ・認証と証書の管理が必要 ・機材の割り当てが固定的 ・制度ごとに報告形式が違う 調達の計画が立てにくい 燃費改善が伸び悩む コストの全体が見えない 図2：SAF・運航・データの3つの壁が、航空のカーボン管理を難しくしています Why 2 制度と目標が、排出のコスト化を進めています CORSIAは2021年から試行、2024年から第1段階に入り、2027年から第2フェーズに入り、原則として参加が求められます。欧州では、 航空燃料へのSAFの混合を義務付ける規制も2025年から始まっています。 SAFの導入目標、CORSIAのクレジット、各国の規制を同時に満たすには、燃料と排出のデータを一元的に把握し、費用を抑えられる組 み合わせを継続的に判断する仕組みが必要です。 図3 国際航空の脱炭素をめぐる主な動き 2016年 2021年 2022年 2024年 2025年 2027年 2030年 1 2 3 4 5 6 7 ICAOがCORSIA CORSIAの 2050年実質 CORSIAの EUでSAF混合 CORSIAの SAF10%の の導入を決定 試行開始 ゼロ目標を採択 第1段階 の義務化 義務的な実施 目標年 ICAOの動き EU・日本の目標と規制 図3：国際制度と各国の規制が段階的に進み、排出がコストになる段階に入ります SAFが限られる今こそ、運航の最適化で燃料を減らすことが重要です。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜空運業 × サステナビリティ × AI基盤 4 Why 3 AI基盤との接続には、3つの課題があります AIで燃料消費を予測し、運航を最適化して排出量を算定するには、運航・燃料・SAF・排出枠のデータがAI基盤につながり、運航と調達 の判断に使われ、報告に耐える信頼性を保つ必要があります。そこには3つの課題があります。 データの接続 1 運航・燃料消費・機材・SAFのデータを、便ごとにそろえてAI基盤につなぎます。 業務への組み込み 2 AIの燃料搭載量や経路の提案を、運航管理者と機長の判断の流れに位置付けます。 ガバナンス 3 排出量の算定方法と検証の手順をそろえ、報告の責任の範囲を明確にします。 図4 従来の対応と目指す姿 従来の対応 目指す姿 搭載燃料は経験と安全余裕で決定 AIの予測を基に適正量を決める 排出量は年度末に手作業で算定 便ごとの排出を常時把握する SAFは入手できる分を購入する 需要と価格を見通して計画調達 クレジットは期限前に購入する 排出の見通しから計画的に購入 制度ごとに個別に報告する 共通のデータから各制度に報告 アプローチ データ接続からAI活用、経営判断までを一体で設計する 運航・燃料・SAF・排出枠のデータをAI基盤につなぎ、AIで燃料消費を予測して、搭載燃料と経路を最適化します。便ごとの排出量を常 時把握し、SAFの調達とクレジットの購入を組み合わせた排出コストの管理につなげます。それを支えるのが次の4層構造です。 図5 航空のカーボン管理とAI接続の4層構造 Layer 4 経営判断 SAF調達 クレジット 機材更新 SAF調達・クレジット・機材更新の判断 Layer 3 業務適用 燃料計画 経路選択 排出報告 運航管理・燃料計画・報告での活用 Layer 2 AI基盤 燃費予測 運航最適化 排出算定 燃料消費の予測、運航の最適化、排出量の算定 Layer 1 データ接続 運航データ 燃料消費 SAF情報 運航・燃料・機材・SAFデータの統合 図5：データ接続を土台に、AI基盤・業務適用・経営判断を積み上げます Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜空運業 × サステナビリティ × AI基盤 5 図6 航空のカーボン管理 実行ロードマップ STEP 1 0～6カ月 STEP 2 6～18カ月 STEP 3 18カ月～ 排出データの AIによる運航 全路線への展開と 可視化と評価 最適化の試行 調達の高度化 便ごとの排出の把握 搭載燃料の最適化試行 全路線への展開 制度ごとの影響試算 報告の共通化 SAFの長期調達 SAF需要の見通し SAFの調達計画 機材更新との連動 「どこで減らせるか」 排出コストを 脱炭素が競争力になる が見える 管理できる 図6：可視化・試行・展開の3段階で、航空の排出コストを管理します STEP 1 便ごとの排出を把握する 運航と燃料消費のデータから便ごとの排出量を把握し、CORSIAや各国の規制が費用に与える影響を試算します。SAFの必要量と調達 の見通しを整理します。 STEP 2 AIで運航を最適化し、報告を共通化する 一部の路線でAIによる搭載燃料と経路の最適化を試し、運航管理者と機長の判断と組み合わせて効果を確かめます。各制度への報告 を共通のデータから作れるようにします。 STEP 3 全路線に広げ、調達を高度化する 効果を確認した運航方法を全路線に広げます。SAFの長期調達とクレジットの購入を排出の見通しと連動させ、機材の更新計画にも反 映します。 期待する成果 段階ごとに得られる成果 短期（0～6カ月） 中期（6～18カ月） 長期（18カ月～） → 便ごとの排出把握 → 運航最適化の試行 → 燃料消費の削減 → 制度の影響試算 → 報告の共通化 → 排出コストの抑制 → SAF需要の見通し → SAFの調達計画 → 目標達成の確度向上 ※成果の時期は目安であり、対象範囲や現状により異なります Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜空運業 × サステナビリティ × AI基盤 6 セルフ診断 あなたの会社は、排出のコストを管理できていますか？ 以下の項目に1つでも当てはまる場合、排出コストが膨らむリスクが潜んでいる可能性があります。 図7 航空のカーボン管理 セルフ診断チェック 便ごとの燃料消費と排出量を常時把握していない カーボン管理の対応レベル → 早急な対応が必要な可能性があります CORSIAや各国の規制が費用に与える影響を試算していない 0個 → 早急な対応が必要な可能性があります 現状を維持 SAFの長期的な調達計画がない 1～2個 → 早急な対応が必要な可能性があります 注意が必要 排出量の報告を制度ごとに手作業で行っている → 早急な対応が必要な可能性があります 3個以上 運航・燃料・SAFのデータがAI基盤につながっていない 早急に着手 → 早期の見直しをおすすめします 当てはまる項目の数 AIによる搭載燃料や経路の最適化を試していない → 早期の見直しをおすすめします 図7：紫の背景は早急な対応が必要な項目、灰色の背景は早期の見直しをおすすめする項目です 1つでも当てはまる場合 3つ以上当てはまる場合 排出コストが膨らむリスクが潜んでいる可能性があります。まず 航空のカーボン管理の仕組みづくりに早急に着手すべき段階 は、便ごとの燃料消費と排出量の把握状況を確認してください です。排出データの可視化から始めることをおすすめします。 。 次のステップ カーボン管理の現状診断から始める 航空のカーボン管理は、すべての仕組みを一度に変える必要はありません。便ごとの排出を正しく把握することから始まります。アクセンチュア では、現状診断から、AI基盤とのデータ接続、運航の最適化、SAFの調達と排出コストの管理まで、段階的に支援しています。 カーボン管理とAI活用を、まずは相談してみませんか？ 現状診断のご相談を受け付けています。お気軽にお問い合わせください。 アクセンチュア株式会社 Supply Chain & Engineering（SC&E） SupplyChain_Engineering@accenture.com 本稿のデータは公表情報・統計資料に基づきます。図は概念図を含みます。個別の投資・経営判断については、当社の専門家にご相談ください。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com