New aviation safety model / 新航空安全モデル

Short Abstract This paper proposes a new aviation safety model that fundamentally redefines aircraft accidents from uncontrollable crashes to managed emergency landings. Conventional aviation safety has focused primarily on accident prevention, while lacking a systematic framework for minimizing damage once an accident becomes unavoidable. The proposed model integrates four key components: a Global Belly Landing Map (GBLM) generated by satellite imagery and AI to pre-identify safe belly-landing sites worldwide; a Co-Landing System in which AI and pilots collaboratively select and navigate to optimal landing locations; aircraft survival cell designs optimized for belly landings; and a proactive ground response framework enabling pre-arrival rescue deployment and civilian evacuation. By analyzing historical accident data, the study demonstrates that a large proportion of fatal accidents could be transformed into survivable events under this architecture. The model is designed to be implementable using existing technologies and regulatory extensions, offering a realistic pathway toward a new global standard in aviation safety for the next century. https://orcid.org/0009-0003-1530-4234 Matsuoka × GPT Thought-Experiment Lab Japanese Abstract 本論文は、航空機事故における最大の未解決課題であった「墜落地点が制御できない」という構造的問題に着目し、航空安全の概念そのものを再設計する新たな統合モデルを提示する。従来の航空安全は事故予防に重点を置いてきたが、事故発生後の被害最小化については体系的な設計が存在しなかった。本研究では、衛星画像と AI によって地球上の胴体着陸適地を事前に可視化する GBLM(Global Belly Landing Map)、AI とパイロットが協働して最適着陸地点へ誘導する Co-Landing System、胴体着陸を前提としたサバイバルセル機体設計、さらに地上救助隊と住民避難を事前に展開する先回り救助体制を統合することで、航空事故を「制御不能な墜落」から「管理された緊急着陸」へ転換する枠組みを示す。過去の航空事故への適用分析から、本モデルが死亡率を大幅に低減し得ることを定量的に示し、現行技術の延長で実装可能な次世代航空安全の世界標準となる可能性を論じる。