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米国と欧州――。日本航空（JAL）の新型主力機をめぐる2大航空機メーカーの争いは後者に軍配が上がった。 JALは10月7日、米国ボーイングの300席クラスの大型旅客機「B777」の後継機種として、欧州エアバスから最新鋭の「A350」を大量導入すると発表した。2019年から導入を開始し、年数を経たB777型機を順次、A350に切り替えていく。これまでJALは中・大型機とも米国ボーイング社のみから調達してきたが、初めてエアバス機の導入に踏み切る。 同社は今回、エアバスに31機のA350を発注。さらに優先的に発注・調達が可能なオプションとして25機分の権利も取得しており、オプション行使時の最大調達機数は計56機。実際の契約金額は明確にしていないものの、定価に当たるカタログ価格で計算した購入総額は確定31機分だけで約9500億円に上る。 B777に代わる主力機種 300席クラスの大型機は、日本―米

エアバスA380は世界最大の旅客機。 運行開始から10年を迎えた。 エアバスは317機を受注したが、その後、新規受注の獲得に苦戦している。 A380は多くの航空会社にとって、大き過ぎ、高価で、非効率。 A380の先行きは暗い。 2007年、エアバスA380は華々しく運航を開始した。｢スーパージャンボ｣と呼ばれるこの超大型旅客機は、ボーイング747が作り出した栄光をすべて奪い、現代エンジニアリングの限界を極めた。 だが10年後、状況は大きく変わった。業界の全てを変える“ゲームチェンジャー”になると期待されたA380は、今、生き残りをかけて戦っている。 4億3600万ドル（約490億円）のA380は、これまでで最も高価かつ豪華な旅客機。最大約800人も搭乗可能な総2階建ての巨大な機体が到着するたびに、空港は大騒ぎになる。 だがコスト重視の市場と燃料価格の変動のなか、A380を際立たせた素晴らし

【パリ=竹内康雄、ニューヨーク=中西豊紀】航空機製造大手の米ボーイングと欧州エアバスの2016年の受注と引き渡し実績がまとまった。両社とも受注は前年比で減り、航空機需要が一服していることを示した。格安航空会社（LCC）などの台頭で小型機は堅調に推移する一方、大型機の不振が目立った。エアバスが発表した16年の受注数は前年より300機以上少ない731機となり、4年ぶりに1000機を割り込んだ。ボー

世界を代表する航空機メーカーであるボーイングとエアバス。2013年の売上高はボーイングが530億ドル(6兆2,833億円)、エアバスが420億1,200万ユーロ(5兆7,618億円)。ほぼ互角の勝負を長年にわたって続けている両社である。 ただ、1970年代から2014年までジャンボジェット(747型機)が国内線に就航し、2011年にはANAが最新型機の787を世界で初めて就航させるなど、日本では長い間、ボーイング機の存在感が大きかった。実際、ANAもJALも主力機はボーイング機が占めていた。ところがここ数年、日本におけるエアバスの存在感が増している。 JALがエアバス最新機・A350XWBを大量発注 日本におけるエアバスの戦略で強いインパクトを与えたのが、2013年10月のJALによるエアバスA350XWB(エクストラ・ワイド・ボディ)の大量発注だ。2014年11月には同機のテストフライト

「ジャンボジェット」の愛称で親しまれたボーイング747や、総2階建てで知られるエアバスA380など、いわゆる超大型旅客機が消滅の危機に瀕している。背景にあるのは、航空輸送の活発化に伴う運行効率の向上である。 超大型機は、圧倒的な客室空間の広さが好評を博し、一部の顧客から熱烈に支持されてきた。しかし航空機はもはや路線バスと同じになっており、効率性が最優先される時代となった。ゆっくりと空の旅を楽しむ余裕がなくなってしまったようだ。 ボーイングもエアバスも業績は絶好調 2018年1月、欧州航空機大手のエアバス幹部が、総2階建ての超大型機エアバスA380について生産中止を検討していると発言し、市場に衝撃が走った。その後、A380の大口顧客であるエミレーツ航空から追加の発注があったため、当面は生産を継続できる見込みとなった。ただA380の販売不振は以前から伝えられており、状況が大きく変わったわけでは

こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 前回はGoogle Colaboratoryの使い方をご紹介しました。 tadaken3.hatenablog.jp 今回はGoogle Colaboratoryを使ってTwitterのデータからツイート数を時系列で集計し可視化していきます。 上記の分析を通して、本記事の中では、 Google ColaboratoryでローカルPCにあるデータを取り込む方法 Google Colaboratoryで分析した結果をローカルPCに保存する方法 といったローカルPCのデータをGoogle Colaboratoryで取り扱い方法をご紹介します。 データ分析においては機械学習や多変量解析といった手法ばかりが注目されがちですが、適切な課題設定とデータの前処理をきっちりと行なうことが非常に重要です。 ツイート履歴のCSVファイルを取得する ローカルにあ