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ドローンのビジネスへの活用

 

ドローンビジネス

項目

ドローンとは?

ドローンに定義されるものは、無人航空機(別名:「UAV」Unmanned aerial vehicle)のことであり、人が搭乗しない航空機を指します。
一般的に、ドローンは、カメラ付きのラジコンのイメージを持たれていますが、 ドローンの最大の特徴は、ソフトウェア制御が容易であることと、各種センサーを備えていることです。

そして、AIによってコントロールされるドローンの最大の特徴は、操縦する人間が不要であることです。

500台のドローンを使ったintelのパフォーマンス

CPUメーカー最大手のintelは、ドローンが情報が集約するコンピューターになると見据え、積極的な投資を行っています。

ドローンの構造

ドローンは、フライトコントローラー(ジャイロ、加速度センサー、超音波、気圧、GPS、コンパス等)から データを収集し、マイコンと呼ばれる小型コンピューターで処理し、データの分析や機体の制御を行っています。

ドローンが収集できるデータは、

  • 地形
  • 建築物
  • 気象
  • 測量
  • 交通状況

など有り、
ドローンを使ったビジネスとして、配達、点検、分析、監視、立体製図などが行えます。

イギリスで実用化されているドローンを使ったamazonの配達サービス

ドローンの活用事例

既に、実用化されている、もしくは、実用化間近な国内のサービスを紹介します。

セコム(株) 「セコムドローン」
監視カメラLEDライトを搭載した「セコムドローン」が侵入異常発生時に対象の車や人に上空から接近し、近距離で車の周囲を飛行。
車のナンバーや車種、ボディカラー、人の顔や身なりなどを撮影し、不審車(者)の追跡・確保に役立てる。

エアロセンス(株) 「ドローン土木測量」
ドローンによる測量と5cm以内の精度の3Dモデルによる起工測量・出来高・出来形管理

(株)エンルート「買い物代行サービス等」
エンルートは、元々は、ラジコンメーカーでしたが、 2011年より、IT企業各社と共同でドローンによる農薬散布など、測量、建設、警備、点検などに多方面で使用する機材を開発しています。

Skydio, Inc「Skydio」
自動追尾機能を搭載した消費者向け自律飛行型ドローン

ドローンをAIで動かすと何が出来るか?

「ドローンの完全無人飛行」

ドローンの飛行レベルは4段階ある。

レベル1
目視内での操縦飛行
レベル2
目視内飛行
レベル3
無人地帯での目視外飛行
レベル4
有人地帯での目視外飛行

ドローンは、カメラから映像が送信されている為、目視外の飛行も可能であるが、 送受信が困難になったり操縦者が居なくなった途端に、墜落したり、建造物にぶつかるようは、危険極まりない。
その問題を解決する方法は、ドローン自らが操縦者の代わりに操縦出来るようようになることだ。

情報と取り込めるカメラやセンサーが付いているのであれば、データをわざわざ送信する必要はない。
ドローン内でデータを処理し、最適な飛行ルートをドローンが考えれば良い。
ドローンの自律飛行

ドローンが自律的に飛行する為には、「目的地情報」「地図情報」「地図上での現在地を把握する為のセンサー」「障害物回避センサー」等が必要である。
これらの機能は早い段階で実用化され、ドローンを使った配達にも取り入れられており、安全、かつ確実に、物を届ける為の仕組みとして機能している。

ドローンを使った新ビジネスを考える

例題1「ドローンによる定期点検」

ドローンによる新ビジネス

2014年7月より、2メートル以上の道路橋を5年に1回の頻度で点検することが、国土交通省より各自治体に義務付けられた。
この点検にドローンを活用することを例として考える。

この問題の没解答
即座に思いつくのが、点検者自らが、現地に赴き、ドローンを操縦し、目視点検を行う方法である。

ドローンによるビジネスモデル

しかし、上記のような要件を満たす熟練の点検士の確保が困難であることが予想される。

ドローンの特徴とAIを生かした提案
地図上の橋の場所が解っているのならば、人が動かずとも、ドローンだけを現地に向かわせれば良い。
点検に適切な橋からの距離と位置を計算した場所で、ホバリング(空中停止)することも可能であるし、 ドローンに弾性波レーザー等を付けていれば、画像以外のデータも収集できる。

さらに、劣化、変色、腐食、漏水、剥離、損傷、ひび割れ等の橋の劣化を示す機械学習が終わっているのであれば、 収集されたデータをチェックし、「正常」「異常」の判断を下す点検士の仕事もこの時点で完了している。

例題2「ドローンによる監視」

2017年4月に福岡市の天神の駐車場で3億8400万円が奪われた強盗致傷事件を例として考える。

現在、警察は、Nシステムという走行中の車両のナンバープレートを読み取るネットワークを構築しているが、 ナンバープレートは交換や取り外しが容易であり、この事件でも逃走車の探す上でNシステムが活躍することは無かった。

この強奪事件は、初動捜査の遅れが、犯人の逃走を助けたと言われている。
事件後の逃走車は、防犯カメラによって捉えられているが、逃走ルートの公表が遅れたので、民間からの協力も十分に得られなかった。

そこで、事件が起きた直後に、逃走する車の車種が解っているのならば、空から追跡を試みる方法について考えてみる。

1. 画像から車種を特定する機械学習を行う。
自動車のような工業商標は、発売時に各自動車メーカーにて、様々な角度から捉えた高画質の画像が提供されている為、 AIを学習させる為に必要なデータを得やすい。

2. ドローンが上方からのアングルで特定の車種を探せるようにする。
高精度のカメラを搭載しているのであれば、ドローンの飛行高度は高くした方が、 一度に大量のデータ(広範囲)を処理できるので、効率的だ。
瞬時に、該当の車種が走行している場所を複数個所ピックアップすることが出来る。 

ドローンによる犯罪捜査

ドローンの課題

日本での、ドローンの一般への認知は、事故から始まった為、イメージが悪く、また、 現在、異なる団体が、それぞれ異なる規制が敷いている。

[警察庁]小型無人機等飛行禁止法について
https://www.npa.go.jp/keibi/kogatamujinki/

[経済産業省]小型無人機等の飛行禁止区域について
http://www.meti.go.jp/policy/robotto/hikoukinshi.html

[国土交通省]無人航空機(ドローン・ラジコン機等)の飛行ルール
http://www.mlit.go.jp/koku/koku_tk10_000003.html

また、半面、ラジコンのおもちゃの延長で出回っている為、個人の所有するドローンに関して、各機関は、把握できていない。
ビジネスで利用する上で、届け出と許認可を通じ、規制をクリアしていくことが必須となるだろう。