updated at 2019-1-14


ドローンのビジネス活用

ドローンを使ったビジネスというと、空撮、測量、点検、防犯、物流などが上げられます。
手軽で安価なヘリコプターの代替品としてニーズが高まり、ドローン操縦士が不足するのでは無いかと言われていますが、 実は、ドローン操縦士はAIによって無くなる仕事の代表格でもあります。

ドローンビジネスへの新規参入を検討する際、 ドローンの自動操縦を踏まえてビジネスモデルを構築しなければ、儲けの機会を逸することになります。

ドローン + AI(人工知能)の組み合わせが産む価値について解説します。

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やプログラムによって制御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。

プログラム操縦によるドローン

人によるドローンの操縦では、決して再現できないようなコントロールもプログラムは簡単にこなします。

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、

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段階あります。

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す。
しかし、送受信が困難になった途端に墜落したり建造物にぶつかるようでは危険です。

ドローン自らが操縦者の代わりにドローンを操縦出来れば問題は解決する。

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無く、 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自身に決めさせれば良い。

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」等が必要です。

これらのハード的な要件は早い段階で実装されており、 ドローンを使った配達でも、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ます。

ドローンを使った新ビジネスを考える

ドローン+ AI(人工知能)を使った新しいビジネスモデルについて、2つの例題を出してみる。
双方、あまり上手くない例題だけど、つっこみどころをベースに、新しいビジネスアイデアを創出する為のヒントにして欲しい。

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。

課題に対するドローンとAIの特性を生かした提案

地図上の橋の場所が解っているのであれば、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、 収集されたデータに対して、目視確認を行い、「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(防犯)」

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、後に犯人が捕まりました、初動捜査の遅れが、犯人の逃走を助けたとも言われました。
事件後の逃走車は、近隣の防犯カメラによって捉えられてますが、 車種や逃走ルートの公表が遅れたので、民間からの協力が十分に得られませんでした。

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ます。

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、各自動車メーカーから、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です。

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、効率的です。
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、把握できていません。
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でしょう。

まとめ
日本では法改正が追い付いておらず、まだ、ドローンは規制下に居ますが、技術的な問題はクリア出来ており、 他国や倉庫などの屋内では、既に自律飛行のドローンが業務をこなしています。

ドローンビジネスは、規制緩和に伴い、ビジネスモデルの陳腐化が急速に進むことが予想される為、 それらの動向に対して敏感になる必要が有るのではないかと思います。

AI(人工知能)の学習データの売買プラットフォーム

Copyright Md.lab All Rights Reserved