運航管理システム開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

運航管理システムの開発会社は、有人航空機のOCC、空港運用、ドローンのUTMSなど、自社の運航対象と安全要件に合う会社を選ぶことが成功の近道です。

運航管理システムは、飛行計画、機材・乗務員の割当、気象情報、運航状況、遅延や欠航時の再計画を一つの業務基盤で扱うため、一般的な業務システムよりも専門性が求められます。本記事では、株式会社riplaを含むおすすめの開発会社・ベンダー6社を、得意領域や相談しやすい課題とともに紹介します。あわせて、有人機向けとドローン向けの違い、発注前の確認ポイント、2026年時点での最新動向も解説します。

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運航管理システムのパートナー選びが重要なのはなぜですか？

結論から言うと、運航管理システムのパートナー選びが重要なのは、画面の使いやすさだけでなく、安全性、規制対応、外部データ連携、障害時の継続運用まで設計しなければならないためです。会社ごとに得意な領域が異なるため、航空会社のOCCを作りたい企業と、ドローンの複数運航を管理したい企業では、適した相談先が変わります。

有人航空機向けでは、運航管理センターで便の進捗、機材、乗務員、燃料、重量・重心、整備、貨物、予約・搭乗情報を横断して扱います。遅延や機材故障が発生したときに、代替機や乗務員を含む複数の選択肢を比較し、責任者が承認して実行できることが重要です。一方、ドローン向けのUTMSでは、飛行計画の登録・重複調整、空域、機体位置、気象、複数運航者間の情報共有を重視します。

国土交通省は、UTMSを無人航空機の運航を管理するシステム、USPをそのサービスを提供する者と説明しています。複数の無人航空機や有人機が同じ空域を利用する場合の接近・衝突リスクを下げる仕組みとして、段階的な導入が進められています（出典：国土交通省「USP制度」、2026年）。同じ「運航管理システム」という名称でも、必要なデータモデルや認証要件は大きく異なります。

選定時は、通常のダッシュボードが表示できるかだけで判断してはいけません。台風や大雪による広域遅延、機材故障、乗務員不足、空域の急な閉鎖、通信断、外部APIの停止など、運航が崩れたときにどれだけ早く状況を把握し、再計画し、関係者へ通知できるかを確認します。AIや数理最適化を使う場合も、システムが出した候補を人が確認して承認するHuman-in-the-loopを基本にすると、安全上の責任分界を明確にしやすくなります。

また、航空分野では運航システム、予約・搭乗システム、整備システム、貨物システムなどが重要システムとして扱われます。国土交通省のガイドラインは、障害時に人手で代替運用できても、利用頻度の高い時間帯には遅延や運航への支障が予想されると整理しています（出典：国土交通省「航空分野における情報セキュリティ確保に係る安全ガイドライン」、2024年）。開発会社には、機能だけでなくRTO・RPO、監査ログ、権限分離、バックアップ、復旧訓練まで提案してもらうことが大切です。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。

運航管理システムの開発では、現場の運航担当者がどの情報を見て、誰がどの判断を承認し、どのシステムへ連携するのかを整理することが出発点になります。riplaは、業務ヒアリング、業務フロー整理、要件定義、画面・データ設計、開発、導入後の定着までを一つの相談先にまとめたい企業に向いています。既存の予約・搭乗、整備、貨物、顧客管理などが分散している場合も、いきなり全面刷新を進めず、現場の優先課題から段階的に対象範囲を決める進め方を相談できます。

営業・顧客・生産・販売管理などの基幹システム構築・導入で培った業務理解と定着支援を、運航管理システムの企画に生かせる点が特徴です。航空専用パッケージを前提にした相談先とは役割が異なるため、航空会社向けOCCやUTMSの専用機能を求める場合は、必要な製品・規制・運用経験を初回に確認してください。一方で、自社独自の運航業務を整理し、複数の外部サービスを組み合わせながら自社に合う業務基盤を作りたい企業には、コンサルティングと個別開発を組み合わせる選択肢になります。

Lufthansa Systems｜航空会社向けOCC・運航最適化に強い

Lufthansa Systemsは、航空会社向けのITソリューションを提供する企業です。航空会社の運航管理センターを対象に、NetLine/Ops ++、NetLine/Crew、NetLine/Load、Lido Flight 4Dなどを組み合わせた運航管理の環境を提供しています。自社でゼロから運航ロジックを作るより、航空業界向けに整理された標準機能を導入し、既存システムと連携したい企業にとって有力な候補です。

公式情報では、NetLine/Ops ++がリアルタイムのフライトイベントを監視し、重要な状況をアラートで知らせ、AIや最適化ツールを使って混乱時の判断を支援すると説明されています。運航管理者がすべての便を手作業で追うのではなく、例外が発生した箇所に集中する「管理 by exception」の考え方を取り入れやすい点が強みです。乗務員管理やロードコントロールまで同じ製品群で検討できるため、複数部門の情報を統合したい航空会社に適しています。

有人航空機のOCC、フライト計画、乗務員、機材、空港のターンアラウンドを中心に検討する企業が相談しやすい会社です。特に、悪天候、管制上の制約、技術的な問題などで日々のスケジュールが変わる航空会社では、標準化された運航データと判断支援の価値を評価しやすくなります。ただし、製品導入が中心となるのか、国内の既存基幹との個別連携をどこまで行うのか、データの所在や導入後のサポート体制を契約前に確認する必要があります。

NTTデータ｜airpaletteUTMと大規模な社会実装を支援

NTTデータは、官公庁・自治体や大規模企業のシステム連携を含む案件で、運航管理の社会実装を検討したい企業に向く候補です。ドローン向けには、複数ドローンの集中管理と空域管理を実現するプラットフォーム型パッケージ「airpaletteUTM」を展開しています。既存の業務アプリケーションを追加しやすい構成を採用しており、防災、災害対応、巡視、点検、測量など用途に応じた拡張を検討できます。

2025年5月、NTTデータはKDDI、トラジェクトリー、Terra Droneとともに、複数のUTMSを使う運航者間で飛行計画を調整し、気象・空域情報などを共有する実証の成果を公表しました。国土交通省のDIPS2.0を模擬した検証環境と複数のUSPを連携させ、UTMSを使う運航者と使わない運航者の情報共有も確認しています（出典：NTTデータ「ドローン運航管理システムを活用した実証」、2025年）。単一企業内の管理画面だけでなく、行政・複数事業者・現場をまたぐ連携を重視する場合に、経験を生かしやすい会社です。

ドローンや空飛ぶクルマを含む低高度空域の情報を一元的に把握したい自治体、インフラ事業者、大規模イベントの運営者に向いています。2025年の大阪・関西万博では、NTTデータ、NEC、Intent Exchangeが会場内と周辺のドローン・空飛ぶクルマの運航状況を把握するシステムを試験提供しました。大規模な関係者調整や、将来の制度変更を見込んだアーキテクチャを重視する場合に候補になりますが、規模が小さいPoCでは機能・体制・費用が過大にならないかも比較してください。

KDDI｜通信・ドローン運用・複数UTMS連携を組み合わせる

KDDIは、通信ネットワークとドローンの現場運用を組み合わせて検討したい企業にとって相談しやすい会社です。ドローンの遠隔運航、映像伝送、災害対応、インフラ点検など、現場側の通信条件が成否を左右する案件では、システム画面だけでなく機体・通信・運用を一体で考える必要があります。KDDIは法人向けのドローンソリューションを展開し、さまざまな機体や用途への対応を進めています。

KDDIは2025年2月、異なるUTMSで運航する複数のドローンが同一空域で衝突を回避するための運用基盤を、福島ロボットテストフィールドで実証しました。KDDI、NTTデータ、トラジェクトリー、Terra Droneが参加し、飛行計画の調整、フライトステータスの監視、気象情報・空域情報の連携を検証しています。最大5機のドローンを同じエリアで飛行させるシナリオも評価されており、単独の機体管理だけでなく、複数事業者の共存を見据えた検討材料になります（出典：KDDI「複数の運航管理システムが連携した実証」、2025年）。

災害時の捜索・被災状況の把握、物流配送、設備巡視など、通信が不安定になりやすい場所でドローンを運用したい企業や自治体に向いています。提案を受けるときは、通信圏外になった場合の機体側の挙動、データの一時保存と再同期、映像の遅延、運航者の権限、外部UTMSとのAPI仕様を具体的に確認してください。なお、航空会社の有人機OCCを主目的とする場合は、KDDIの通信・ドローン領域の強みが自社の要件に合うか、航空専用システムの候補と並べて比較する必要があります。

Terra Drone｜ドローン・空域運用に近いUTMS事業者

Terra Droneは、ドローンの運航や空域管理に近い要件を持つ企業が相談先として確認したい会社です。自社のドローン運用だけでなく、複数の運航者が同じ空域で飛行する状況では、飛行計画、機体の状態、空域、気象などを共通のルールで連携する必要があります。Terra Droneは、KDDIが推進した2025年のUTMS連携実証に協力企業・UTM事業者として参加しており、制度や他社システムとの接続を含めて比較する候補になります。

2025年の実証では、NTTデータ、KDDI、トラジェクトリーとともに、異なるUTMS間で飛行計画を調整し、空域情報を連携する検証に参加しました。この実証のポイントは、特定の1社のシステムだけで完結させず、複数のUSPが共存する環境を前提にしていることです。ドローンの台数や運航者が増えたときに、計画の重複を検知し、緊急空域への対応や関係者への情報共有を行えるかを、実運用に近いシナリオで評価しています。

ドローンの遠隔運航、点検、測量、災害対応、物流など、現場運用と空域調整をまとめて考えたい企業に向いています。候補に入れる際は、対象地域での運航ルール、USPとして提供できる機能、DIPS2.0や他のUTMSとの連携、飛行ログの保存期間、事故・インシデント時の報告フローを確認してください。Terra Droneは航空会社向けの大規模OCCを汎用的に提供する会社として選ぶのではなく、ドローンや低高度空域の専門性を求める場合に役割を明確にして相談することが重要です。

BlueWX｜運航判断を支える気象AIの専門ベンダー

BlueWXは、運航管理システム全体を請け負う総合SI会社ではなく、気象予測を専門にするモジュールベンダーとして注目したい企業です。航空会社の運航では、気象の変化を早く把握し、ルート変更、速度調整、運航可否の検討、乗客・乗務員への対応につなげる必要があります。運航管理基盤に気象データや予測結果を組み込みたい場合、専門AIを提供できる会社と、全体の連携・画面・運用を担うSI会社を組み合わせる考え方が有効です。

BlueWXが開発したAI乱気流予測システムは、ANAが2025年7月28日から正式導入しました。ANAの発表では、複雑な気象情報とパイロットの報告情報をAIが学習し、日本上空の予測モデルで86％の正答率を実現したと説明されています。また、ANAグループの2,500名を超えるパイロットを対象に4年間の評価を行い、予測精度と信頼性を高めたとされています（出典：ANA・BlueWX共同プレスリリース、2025年）。航空現場で評価を重ねた気象AIを、運航判断の補助材料として活用できる点が特徴です。

運航管理の画面や便計画をすべて入れ替えるのではなく、気象リスクの可視化や乱気流予測を追加したい航空会社に向いています。提案を受けるときは、予測結果をどのシステムへ配信するのか、データ更新の頻度、対象空域、精度の評価方法、誤予測時の扱い、最終判断者を明確にしてください。AIの精度だけを見て自動判断を任せるのではなく、運航管理者が根拠を確認し、必要に応じて手動で代替できる設計にすることが重要です。

運航管理システムのパートナー選びのポイント

6社は同じ種類の会社ではありません。Lufthansa Systemsは航空会社向けの標準製品、NTTデータは大規模連携やUTMSパッケージ、KDDIは通信と現場運用、Terra Droneはドローン・空域の専門性、BlueWXは気象AI、riplaは業務整理から個別開発までの伴走というように、比較軸が異なります。候補を絞るときは、会社の規模や知名度ではなく、自社の課題に必要な役割を果たせるかを確認してください。

実績は、社名や導入件数だけでなく、自社と似た対象・規模・運用条件で確認します。有人航空機なら、OCC、フライトプラン、乗務員、機材、重量・重心、整備、貨物、予約・搭乗のどこまでを対象にしたかを聞きます。ドローンなら、機体数、運航者数、対象空域、目視外飛行、DIPS2.0、USP間の連携、通信断時の動作を確認します。可能であれば、匿名化された画面、業務フロー、障害対応訓練、受入試験の例を見せてもらうと、提案書だけでは分からない実力を判断しやすくなります。

また、実績の「関与範囲」を確認することも大切です。製品を提供しただけなのか、要件定義、データ移行、現場教育、24時間監視、規制改定、障害復旧まで担当したのかで、発注後の負担は変わります。共同実証を実績として掲載している場合も、本番運用の責任を負う範囲や、商用提供できる機能を分けて確認してください。

技術評価では、機能一覧よりも連携と継続性を見ます。気象API、地図、航空情報、予約・搭乗、整備、貨物、DIPS2.0、機体テレメトリーなどのデータを、どの形式で、どの頻度で取り込み、障害時にどう扱うかを確認します。標準APIやイベント連携を採用していれば、将来ベンダーを追加したり、一部サービスを交換したりしやすくなります。逆に、特定製品にしか読めないデータ形式や、担当者の手作業に依存する連携は、運用コストと移行リスクを高めます。

クラウドを使う場合は、可用性だけでなく通信断、データ所在、外部API停止時の代替、バックアップ、災害復旧を確認してください。画面を常にオンラインで使える前提にせず、現場や機内で必要な情報を一時保持し、通信回復後に安全に再同期する仕組みも検討します。AIを導入する場合は、学習データの品質、予測精度の測定、説明可能性、モデル更新の承認、誤判断時の手動復帰を要件に含める必要があります。

見積もりは、初期開発費だけでなく5年程度のTCOで比較します。運航管理システムは、対象範囲によって大きく変わりますが、小規模なPoCや参照・通知機能なら300万〜800万円、中規模のフライト計画・リアルタイム連携なら800万〜3,000万円、大規模なOCCやUTMSなら3,000万〜1億円、基幹刷新や高可用性運航基盤なら1億〜数億円以上が一つの推定レンジです。これは航空向けの公開定価ではなく、類似する車両向け運行管理システムに、航空特有の安全設計・外部連携・テストを加味した目安です。

要件定義・設計は総額の20〜30％、テストは15〜25％程度を予算に含めると、後工程の不足を防ぎやすくなります。開発費のほか、クラウド、地図・気象・航空データ、通信、監視、バックアップ、訓練、規制改定、セキュリティ対応が発生します。提案書では、責任者と担当者の経験、意思決定の会議体、課題・変更管理、受入基準、障害時の連絡網、契約終了時のデータ搬出を明記してもらい、価格の安さだけで決めないようにしてください。

よくある質問

運航管理システムの開発会社を比較するときに、特に迷いやすい質問をまとめます。自社が有人航空かドローンかを明確にしたうえで、製品導入、個別開発、専門モジュールの組み合わせを検討してください。

小規模なPoCや限定的な可視化なら300万〜800万円、中規模なら800万〜3,000万円、大規模なOCC・UTMSなら3,000万〜1億円、基幹刷新なら1億〜数億円以上が推定目安です。ただし、航空向けの確定相場ではなく、機体・便・拠点・APIの数、リアルタイム性、冗長化、テスト、24時間運用で変動します。見積もりでは初期費用に加えて、年間保守費、データ利用料、監視、規制対応を含む5年TCOを確認してください。

標準的な運航業務を早く導入し、航空業界向けの機能や保守を活用したい場合はパッケージが適しています。自社独自の運航規程、機材構成、空域調整、既存システム連携が競争力に直結する場合は、パッケージの拡張やスクラッチ開発を検討します。実際には、認証・権限・通知・監査ログなどの共通機能は既製サービスを活用し、独自の再計画や業務フローだけを個別開発する組み合わせが現実的です。

対象が有人航空機のOCCか、空港運用か、ドローンのUTMSかを最初に伝え、機体・便・拠点・利用者・連携先・24時間運用の有無を共有します。そのうえで、平常時だけでなく遅延、欠航、機材故障、気象警報、通信断、外部API停止のシナリオを示し、画面・API・通知・権限・監査ログ・復旧方法の提案を求めてください。さらに、要件定義から保守までの担当範囲、受入基準、SLA、データの権利、契約終了時の移行方法を確認すると、発注後の認識違いを減らせます。

まとめ

運航管理システムの開発会社は、有人航空機のOCCに強い会社、ドローンのUTMSや空域連携に強い会社、通信や現場運用に強い会社、気象AIのような専門モジュールを提供する会社に分かれます。今回紹介した6社も同じ基準で順位を付けるのではなく、Lufthansa Systemsは航空会社向け標準製品、NTTデータは大規模なUTMS・社会実装、KDDIは通信と運用基盤、Terra Droneはドローン・空域、BlueWXは気象AI、riplaは業務整理から個別開発までの伴走という違いで比較することが大切です。

発注前には、運航対象を切り分け、平常時と異常時の業務フローを可視化し、気象・地図・航空情報・予約・整備・貨物・DIPS2.0などの連携先を整理してください。初期費用だけでなく、要件定義、テスト、24時間監視、セキュリティ、規制改定、クラウド・API利用料、5年TCO、契約終了時のデータ移行まで比較すると、自社に合うパートナーを選びやすくなります。

まずは自社が実現したい運航の姿と、台風・大雪・機材故障・通信断などで止めたくない業務を整理し、複数社へ同じ条件で相談することをおすすめします。

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会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。