米国シアトルで開催された Microsoft Build 2019でマイクロソフトは、救命措置を支援するロボット、遠隔地の施設を点検してくれるドローン、工場の機器を自律的に調整してくれるシステムなど、自律型システムの構築を容易にするための新プラットフォームを発表した。このコンポーネントの最初のバージョンは、現在、限定的プレビュープログラムとして利用可能だ。
Microsoft Build開発者カンファレンスでマイクロソフトは、自律型システムの構築を容易にするプラットフォームの最初のコンポーネントを発表した。開発者が専門家と協力してMicrosoft AIとAzureツールを使い、物理システムを自律的に実行できるインテリジェントエージェントを構築する限定プレビュープログラムになる。
開発者が自律システムを作成するのを支援するマイクロソフトのプラットフォームは、以下になる。
・データサイエンスのスキルがなくても、ドメインエキスパートが自分の知識を使ってAIシステムを構築できるようにする独自の機械教育ツール
・MicrosoftのAirSimや業界のシミュレータなど、安全でありながら非常に現実的な環境で機械の学習を可能にするシミュレーションテクノロジ
また、マイクロソフトの多様なIoT(Internet of Things)サービス、使いやすい深層強化学習プラットフォームやその他のAIソリューション、および開発者がインテリジェントなロボットシステムを構築できるようにするROS for Windowsなどのツールも利用できる。そして、デバイス上でもクラウド内でも、安全なプラットフォームを構築できる。
限定プレビュープログラムに参加する初期の開発者は、マイクロソフトと協力してインテリジェントで自律型のフォークリフトを開発しているToyota Material Handlingのような企業と同じ自律システムツールを使用する方法を学べる。
Sarcosのエグゼクティブバイスプレジデント兼最高マーケティング責任者であるKristi Martindaleは、次のように述べている。
「今日、商用のGuardian Sロボットを制御している人は、狭いスペースやさまざまな地形でそれを導くためにジョイスティックのボタンやレバーを押すことに注意を向けなければなりません。階段のような共通のランドスケープ上でヘビの各セグメントを適切に操作するには、いくつかのステップが必要です。マイクロソフトのツールチェーンの要素を使用して、エンジニアは、蛇型ロボットが障害物を回避し、階段を移動し、金属製の壁を独力で登ることを可能にする自律制御システムを開発することができました。現実のシナリオでは、オペレーターはロボットを誘導する役割を果たします。しかし、Guardian Sロボットが周囲の状況を感知して、階段を横切るためにすべての中間動作を実行できる場合、オペレーターはシーンの評価とより重要な判断の呼びかけに集中することができます」
マイクロソフトが公開したブログによれば、マイクロソフトのAI開発者プラットフォームは、自動化システムから自律システムへの加速を目指している。対象となるロボットは、ドローンを含むあらゆる遠隔制御機器となる。
例えば、地震の余波の中で、がれきや狭い空間を通って這う蛇のようなロボットは、救助隊員などが行くことができない、あるいは調査できない場所にアクセスできる。また、小さなロボットのカメラを通した目視検査プラットフォームは、工業用パイプラインの亀裂を探したり、不安定な建物の中に閉じ込められた人を見つけたり、事故現場での有害ガスの有無など、最初の対応者への安全上のリスクを検出できる。
しかし、現在のロボットの多くは、安全な距離で作業している誰かによって制御されている。誰かがカメラを通してシーンを見て、ビデオゲームのジョイスティックのようなコントローラーで遠隔操作している。現在、MicrosoftとSarcos社は、Guardian Sにインテリジェント機能を追加して自律的にナビゲートできるようにすることで、オペレーターがより重要な決定に集中できるようにしている。
自動化された産業用アプリケーションとロボットを使用するという考えは新しいものではない。ロボットアームは、製品を組立ラインに沿って移動させ、工作機械は金属の塊を部品に変える。車は運転者の操作なしでギアをシフトする。
しかし、それは実際に自律的なシステム、つまり周囲の状況を感知し、なじみのない状況に直面したときの対処方法を知っているシステムからはかけ離れている。特定のタスクを変更せずに繰り返し実行する代わりに、これらの自律システムは、困難な問題を解決するために変化する環境に動的に対応できる。自律システムによって稼働するロボットは、人々の仕事の方法を変革し、人々にとって危険か費用がかかる仕事を解決するための大きな可能性を有する。
マイクロソフトは、すべての開発者や組織に向けて、ロボットやドローンなどが簡単に自律化できるように、エンドツーエンドのツールチェーンを構築し、各自のシナリオに合った自律システムの開発を支援する。そして、生命を脅かす状況で救難者を救助することができるロボットや、リモート機器を検査することができるドローン、自律的に機器を調整して工場のダウンタイムを減らすシステムなどの開発を可能にする。
マイクロソフトのビジネスAI担当副社長、Gurdeep Pallは、「私たちは、顧客にAIの専門家チームを持つことなく、その目的を達成する一助になりたいと思っています」と話している。
Bonsai社の元CEOで、マイクロソフトのビジネスAI担当ゼネラルマネジャーを務めるMark Hammond氏は、「自律システムについて考えると、後部座席に座って本を読んでいる間に自律走行する完全自律走行車のビジョンを直視する人が多い」と指摘する。
しかし、自動車メーカーは、何年もの間、運転手が湿った滑りやすい路面で危険に遭遇したときに何をしようとしているのかを感知するクルーズコントロールやアンチロックブレーキシステムなど、自律機能を自動車に組み込んできた。運転手が車輪をロックするような方法でブレーキをかけた場合、その制御システムが引き継ぎ、自動車がけん引力を失うのを防ぐ。
マイクロソフトのビジョンは、スマートビルディングやエネルギー企業から産業メーカーまで、他の種類の企業が自社の産業における自律性に向けてこれらの段階的なステップを達成するのを支援すること。
Hammond氏によると、サルコス社のロボットの例が示すように、多くの人が現状のテクノロジーで最大の価値を見つけようとしている。それに対して、「物理的な世界と相互作用する機械的システムを持っているあらゆる種類の操作において、おそらくよりスマートにより自律的にすることができます。しかし、人々を特定の運用周期の中にとどめることは依然として非常に望ましいことであり、目標は本当にそれらの人間ができることの能力を向上させることです」(Hammond氏)
強化学習はAIの一分野であり、アルゴリズムは一連の決定を実行することによって学習し、どのアクションが最終目標に近づくかに基づいて報酬またはペナルティを課している。それは、地質が塊であるか砂であるか岩であるかに応じて地下ドリルを操縦する方法やトラクターブレードを傾ける方法を決定するなど、機械が自律制御タスクを行う方法を学ぶのを助けるのに適している。
しかし、徹底的な強化学習アルゴリズムがビデオゲームのプレイヤを凌駕する一方で、現実世界のタスク習得は、より困難になっている。物理的な世界では、自律システムが遭遇する可能性のある動的な環境(人や物が予測不可能な方法で移動したり、気温や天候が少しずつ変化したり)は、はるかに複雑になる可能性がある。システムが長い一連のステップのどこでうまくいかなかったかを正確に特定することは、困難な計算作業だ。
マイクロソフトの自律システムプラットフォームは、マシンティーチングと呼ばれる独自のアプローチを使用して、これらの課題のいくつかを克服する。それは開発者または専門家の知識(AIの背景は持っていないがドリルを操縦する方法や安全なレベルでオフィスビルの気流を保つ方法を理解している人)に頼るものだ。
強化学習アルゴリズムを使って問題をランダムまたは素朴に解決する方法を探る代わりに、Inklingというプログラミング言語を使用して、より単純な問題を最初に解決する方法を示し、重要な問題についての手がかりを提供する。これにより、学習プロセスが短縮され、アルゴリズムがはるかに早く解を見つけられるようになる。
マイクロソフトのプラットフォームは、非AI専門家が報酬システムを確立し調整することを可能にする。それは本当にうまくいく解決策に到達するための鍵となる。そしてタスクに取り組むためのアルゴリズムを選択して設定し、機械学習の専門家がカスタムビルドソリューションを作成する必要性を排除する。
一例として、住宅、建物、産業のエネルギー管理をデジタル化する世界的企業であるSchneider Electricと協力して、大型商業ビルの冷暖房に使用されるHVACシステムの二酸化炭素排出量削減に役立つかどうかをテストした。
Schneider ElectricのEco Buildings Division担当シニアバイスプレジデント兼最高技術責任者であるBarry Coflanは、次のように述べている。
「Schneider Electricは持続可能社会に焦点を当てています。大きな建物は炭素排出の最大の原因です。長年の関係を中心に、マイクロソフトのツールチェーンとシュナイダーが提供するシミュレーションを使用して概念実証テストを実施し、AIシステムをトレーニングして、会議室の換気と暖房を制御するHVACシステムを自律的に実行しました。それは、省エネと他の目標、例えば室内の温度を快適に保つこと、二酸化炭素レベルが上がらないようにするのに十分な新鮮な空気があることを確認してバランスをとる必要がありました」
MicrosoftのHammond氏によると、これらすべての要因(異なる物理システムによって制御される要素)を最適化するには、単純なサーモスタットよりもはるかに高いインテリジェンスが必要になるという。システムは常に変化している環境変数を考慮する必要があり、一日を通して変動するエネルギーコスト、部屋から出入りする人々、外の天気がしていること、空気がどのように流れるかの物理学も求められる。
そこで、機械学習のアプローチを使用して、Schneider Electricとマイクロソフトの専門家は最初に温度をうまく制御するための強化学習システムをトレーニングした。その後、AIシステムは、空気の質を健全なレベルに保つために空気の流れを制御する方法を学習した。それからは部屋の占有がそれらの結果にどのように影響したかを考えることを学んだ。
これらすべての要因を考慮すると、MicrosoftのAIシステムは、快適さと空気の質を維持しながら、室内のエネルギー消費量を約20%削減することができた。チームは現在、さまざまなタイプの部屋にまたがってシミュレーションを拡張し、さらに省エネを促進するための共同作業の第2段階に着手している。
Coflan氏によると、段階的なアプローチとさまざまな評価を重ねることで、AIシステムがどのように学習しているかを理解し、最大の要因を追跡できたという。
「私たちがしていることの多くには安全上の問題があるので、AIシステムがどのように意思決定を下しているのかを本当に理解する必要があります。このアプローチにより、システムの賢さが増し、安全性と再現性に欠かせない監査証跡が得られます。私たちの顧客もそれを望んでいるでしょう。」とCoflanは話している。
実際の工場や風力発電所や高速道路では、学習中にロボットやインテリジェント制御システムが何百万ものミスを犯すことは許されない。そのため、強化学習アルゴリズムは何千ものシミュレーション環境で再現する必要がある。例えば、自律ドローンの実現には、遭遇するかもしれない何百万もの実世界のシナリオが求められる。
マイクロソフトのツールチェーンには、AirSimも含まれている。これは、もともとマイクロソフトの研究者がAIを使用してドローン、自動運転車、またはロボットを忠実度の高いシミュレーション環境で学習するために開発したオープンソースシミュレーションプラットフォーム。開発チームは、顧客と協力して既存の業界固有のシミュレータを使用して自律システムをトレーニングできる。
トレーニング環境では、Azureクラウドでこれらのデータを大量に消費するシミュレーションを実行し、システムは何千もの異なる意思決定シーケンスを並行してテストできる。
マイクロソフトの主任研究マネージャであるAshish Kapoor氏は「一度に何千ものシミュレーションを生成することができ、それぞれで通りを横断する歩行者が異なり、道路のカーブが異なる場合、AIシステムは短時間でより多様な経験を集めることができます。Azureはこれらのシミュレーションを大規模に実行する機能を提供します。これは非常に重要です」と話している。
AirSimは、開発者がより複雑な問題のさまざまな部分を解決するために、さまざまなAIおよび制御ツールを訓練することを可能にする。公開された動画のように、トヨタのマテリアルハンドリングのための自律型フォークリフトの開発を支援する際に、研究者は課題を学習とデバッグがより簡単なサブコンセプトに分割している。
「複雑なシナリオでは、パレットを拾うなどの基本的な制御作業についてフォークリフトを訓練するために強化学習を使用することが合理的であるかも知れません。機械教育は、リフトを水平に調整してから適切な角度を見つけるなど、システムが段々と困難なステップで学習するのに役立ちます」(Kapoor氏)
しかし、問題の他の部分は、障害物の検出と回避のアルゴリズム、ロボット工学の経路計画、または古典的な制御技術など、まったく異なるツールによってよりよく解決される可能性がある。大きなタスクを小さなタスクに分解することで、開発者はその特定の仕事に最適なツールを選択して展開できる。
Hammond氏は、「開発、運用、そしてエンドツーエンドのライフサイクル管理をカバーするインテリジェントな自律システムを構築したい開発者のための包括的なプラットフォームの提供に取り組んでいます」と述べている。
DJIは9月17日(日本時間)、小型ドローン「DJI Mini 5 Pro」を発表した。これに伴い日本国内でもセキド、システムファイブなどの代理店が発売を発表した。Miniシリーズで初めて1インチセンサーを搭載したほか、LiDARを活用した夜間・低照度環境での全方向障害物検知、225度のジンバル回転機構などの性能を備え愛好家の間でプロフェッショナル向けの映像制作機としても通用すると話題になっている。
DJI Mini 5 Pro最大の特徴は、1インチCMOSセンサーを採用した点だ。前モデルのMini 4 Proが1/1.3インチセンサーを搭載しており、新モデルで大幅にセンサーサイズを拡大したことになる。これにより暗所撮影や夜景撮影でのノイズ耐性が向上し、低照度環境下でもよりクリアな映像が撮影できる。有効画素数は50MPで、静止画撮影でより高精細な記録が可能となり、絞り値はf/1.8と明るくなった。
動画性能も強化された。4K/60fps HDRのほか、スローモーション撮影では4K/120fps、色表現では10ビット記録(H.265)、D-Log MやHLG撮影に対応する。しダイナミックレンジは最大14ストップで、映画のような映像表現の可能性が高まった。
LiDAR搭載の全方向障害物検知
またLiDARセンサーも備えた。小型機としては異例な装備だ。周囲を検知するために備えてあるビジョンセンサーの強力な援軍となり、暗所での障害物回避性能も大幅に高まった。特に夜景撮影時や屋内飛行などの低照度環境下での安全性が大幅に向上したといえる。
「Non-GNSS RTH(リターントゥホーム)」機能が備わり、GPS信号が不安定な環境でもカメラとセンサー情報を活用して離陸地点へ帰還できる。
ジンバルと撮影自由度の進化
ジンバルは従来の3軸に加えて最大225度のロール回転が可能となり、縦構図撮影を含む多彩なカメラワークが可能となった。SNSやショート動画で重視される縦動画を、クロップなしのフル解像度で撮影できる点はクリエイターにとって大きなメリットである。
さらに、ジンバルの回転機構を活かした新しいダイナミックショットモードも搭載されており、従来のMiniシリーズでは得られなかったユニークな映像表現を可能にしている。
飛行性能とバッテリーライフ
Mini 5 Proの飛行時間は標準バッテリーで最大36分、オプションの「インテリジェント フライトバッテリー Plus」を使用すると最大52分に伸びる。長時間の空撮が可能となり、フィールドでのバッテリー交換回数を減らせることにつながる。
耐風性能も強化され、最大風速約12m/sに対応する。海岸線や高原などの風の強い環境下での飛行の可能性を広げそうだ。
内蔵ストレージと伝送システム
本体には42GBの内蔵ストレージを備えている。このためmicroSDカードを挿入し忘れても一定量のデータを確実に記録できる。さらに新しいO4+伝送システムにより、最大20kmの映像伝送に対応する。電波干渉の多い都市部でもライブ映像が安定して届くことにつながり、操縦者の安心感を高めそうだ。
Mini 4 ProやAir 3Sとの比較
Mini 4 Proとの比較では、センサーサイズの拡大が最大の進化点である。Mini 4 Proも48MPの高画質を誇っていたが、Mini 5 Proは1インチセンサーにより低照度性能で明確な優位性を持つ。また、LiDARによる夜間障害物検知はMini 4 Proにはない新機能であり、安全性の面でも大きな差をつけた。
Air 3Sとの比較では、Air 3Sが二眼カメラ(広角・中望遠)を搭載するのに対し、Mini 5 Proは単眼ながらセンサーサイズで優位に立つ。重量規制の異なる国や地域での運用において、249g未満クラスを維持しながらハイエンド性能を実現している点はMini 5 Proの独自性だ。プロフェッショナル用途でも「軽量かつ高性能」という唯一無二のポジションを確立したといえる。
国内販売と価格
国内でもセキド、システムファイブが販売を発表した。希望小売価格は106,700円(税込)からで、付属コントローラーやバッテリー構成によって128,700円、150,480円、158,180円などのバリエーションが展開されている。すでに公式オンラインショップや代理店サイトで予約受付が始まっており、プロからホビーユーザーまで幅広い層の関心を集めている。
ドローンの運用と開発、AIによる画像解析技術開発などを手がける株式会社NTT e-Drone Technology(NTTイードローン、朝霞市<埼玉県>)は9月9日、「ELIOS 3活用術まる分かりイベント」をNTT中央研修センタ(東京)で開催し、スイスFlyability社製の球体ドローンELIOS3の性能や事例を紹介した。この中でイードローンは、下水道点検で取得した画像から損傷の進行具合を把握するサービスを2026年にも提供する方針を表明した。イベントでは操縦体験も行い、ELIOSシリーズの代理店であるブルーイノベーション株式会社(東京)も技術協力として参加した。
イードローンは7月23日にブルーイノベーションと販売パートナー契約を締結しており、ブルーイノベーションの扱うELIOS 3がイードローンの取り扱う製品群に並んだ。この日はイードローンが下水道点検に活用できるドローンとして、米Skydio社の産業用AIドローン、Skydio X10と大きさや特徴を比較しながらELIOS 3を紹介した。特定の製品に焦点をあてたイベントの中で、他の製品と具体名を表に出しながら比較するのは珍しく、利用者がメモを走らせていた。狭小空間ドローンとして知られる株式会社Liberaware(千葉市)との比較はなかったが、参加者からの質問に対し多角的な検討を進めていると回答する場面があり、3製品の比較が実現する可能性もある。
イードローンは会社紹介として、海外製やメーカーの製品を仕入れるだけでなくものづくりの側面も持つと説明。オペレーターを育成するひとづくり、地域活性化に役立たせる地域づくりとともに、事業の3本柱として紹介した。
取り扱っている製品として、農業で作物の生育状況や土壌のばらつきに合わせて、場所ごと肥料をまく量を調整する可変施肥支援機能を搭載した自社開発製品「AC102」や、Skydio、ANAFI、エアロセンスなどの機体を紹介。今後、米アセント社(Ascent Aerosystems)の全天候対応同軸型ドローン「SPIRIT」や250g未満の「Helius」などもラインナップに加える方針であると説明した。
ELIOS3の特徴については1mの幅、高さがあれば点検可能と、実質3mほどの空間で運用しているSkydio X10との使い分けの判断基準のひとつと紹介した。
イードローンのAIサービスについては、ドローンによるインフラ点検で、取得した画像から損傷の有無を検知する「eドローンAI」を今年4月にサービスを始めたと紹介。そのうえで、「コンクリートのひびは場所をマーキングしたうえで、幅、長さを算出します。鋼材のサビは面積を算出します。精度は95%です」と述べたうえで、鋼材のサビ検出で、国交省の技術カタログに掲載された初めての技術であることを紹介した。サービスとして低価格であり、ワンストップで運用できるなどのメリットにも言及した。
とくに、ワンストップについては、AIが検出するために画像に要求する仕様を満たしているかどうかが重要になる点を指摘。イードローンはドローンの撮影もし、その画像をAIで検出もできることを紹介し「安心してまるなげしてほしい」などとアピールした。
AI開発の今後の展開として、ひび、サビの検出パターンを拡大する方針だ。サビについては、面積に加え、深さを検出し鋼材の腐食の進行度を色でわかる技術を開発中だ。サビによる減肉が進めば鋼材の厚さが減って強度が落ちたり、構造物の危険度が高まったりするため、点検現場からは素早く検知できる技術の開発が求められている。イードローンはこの技術を2025年度後半にもリリースする計画だ。
さらにコンクリートでも、サビの幅、長さに加え、剥離、露筋、漏水、遊離石灰の検出技術を開発中だ。
こうしたAI解析の技術を今後、ELIOSとも組み合わせる方針で、下水道管路の壁面の損傷を検知する技術を2026年にもリリースできるよう開発を進めている。管理の壁面に使われているコンクリートは、橋梁のコンクリートと異なるため、橋梁点検で磨いた損傷検知技術が、そのまま下水道現場で転用できるとは言い切れない側面があるため、イードローンは下水道の管理者などに協力を求め、サンプルを集めてAIの再学習を進める方針だ。
イベントではこのあと、ELIOS3についてブルーイノベーションが説明した。機能、性能、特徴に加え、プラントの点検で作業時間を大幅に短縮した実例なども紹介した。また会場内で机の下などの狭い空間を飛ぶ様子を実演したり、参加者に操縦を体験してもらったりとELIOS3への理解を深めた。
イベントは2回行われ、あわせて100人の希望者が参加した。
湘南・茅ヶ崎(神奈川県)の海岸、湘南エリア唯一の海沿いのキャンプ場など、魅力的な見どころを満載した茅ヶ崎・柳島地区の、ドローンで空から撮影した映像をまじえたプロモーション動画が茅ヶ崎市の公式YouTubeチャンネルで公開された。「湘南Girlsコンテスト」の4代目グランプリ、大月海風さんら3人のモデルが地域の魅力を満喫していて、視聴者を誘いそうだ。
動画は2025年7月7日にオープンした道の駅「湘南ちがさき」の周辺の柳島地区の魅力を伝えていて、砂浜と岩場が美しく、江の島や富士山を眺められる柳島海岸、湘南エリア唯一の海沿いのキャンプ場「ちがさき柳島キャンプ場」、はらっぱ、親水池、テニスコートなどが整備された柳島しおさい公園、陸上競技場、ジョギングコース、スタンドなどが整備された柳島スポーツ公園が紹介されている。
動画の中では柳島海岸の砂浜が上空から波打ち際を見下ろしている映像や、ちがさき柳島キャンプ場が海沿いにあることを象徴するように海岸と並んでうつる場面が収録されている。空撮ではDJIのMavic 3 Proが使われた。
動画に登場する3人のうち、2人は湘南地域のPRを目的に開催されている「湘南Girlsコンテスト」の入賞者。大月海風さんはこの夏決定した4代目グランプリで、2024年に決定した3代目特別賞受賞の鈴木桜子さん、さらに「鎌倉きものイメージモデルコンテスト」で特別賞を受賞した嘉山茜さんと3人で動画に彩りを添えている。
湘南Girlsコンテストは、ライブ配信事業の株式会社マシェバラ(東京)のほかJCOM湘南・鎌倉、レディオ湘南(藤沢エフエム放送株式会社、藤沢市)などが2022年にスタートさせた地域の活性化を担うキャラクターの選抜コンテストで、入賞者の中からPR動画に出演することが恒例だ。DroneTribuneも開催に参画している。
また今回、柳島地区のプロモーション動画に出演した3人は「道の駅・湘南ちがさき」のプロモーション動画にも出演している。
AAM(アドヴァンスト・エア・モビリティ)運航事業を手掛け、大阪・関西万博の運航事業者にも名を連ねる株式会社Soracle(ソラクル、東京)が、2027年中にも大阪・関西エリアで旅客運航を目指す計画を明らかにした。9月10日に大阪府、大阪市と連携協定を結んでおり、その席で計画を明らかにした。米Archer Aviation(アーチャー・アヴィエーション)のパイロット1人を含めた5人乗りのeVTOL型AAM、Midnight(ミッドナイト)を使うことを想定しているという。
Soracleは2026年にも大阪府内で実証飛行を実施し、必要な審査をふまえ27年にも大阪ベイエリアでの遊覧飛行などを始める。周回して出発点に戻る運航のほか、離陸地点から別の場所に移動する二地点間飛行も想定する。
大阪府と大阪市との連携協定は、ソラクルの事業環境を整えることや、運航網整備に必要なインフラ整備に向けた調査、制度の整備、関連ビジネスの展開支援などの事業環境整備に向けた取り組みを進める。締結式では太田幸宏CEOが、大阪に来れば全国に先駆けて空飛ぶクルマに乗ることができる未来を実現し、中長期的には関西・瀬戸内海地点を結ぶ観光体験を創ると抱負を述べた。
吉村洋文知事は「さまざまな課題はあろうかと思いますが、Soracleさんと協力し、大阪府・市も全面的に当事者として取り組むことで、2027年に商用運航を、そして大阪に来れば空飛ぶクルマに乗ることができるということをめざしていきたいと思います。大阪・関西から、空の移動革命を実現していきましょう」と述べた。
Soracleの公式発表はこちらにあります
スウェーデン航空ベンチャーJetsonは、同社が開発した1人乗り用のパーソナルeVTOL型AAM「Jetson ONE」を米カリフォルニア州で購入者に初めて納入したと公表した。引き渡しを受けたのは経験豊富な航空愛好家パーマー・ラッキー氏で、50分ほどの地上訓練を受けたのちその場で飛行に挑み、低高度での飛行を楽しんだ。同社が公開した動画にその様子が納められている。納品時にはJetson創業者兼CTOのトマシュ・パタン氏(Tomasz Patan)とCEOのステファン・デアン氏(Stephan D’haene)が開封と飛行前点検を手伝った。
Jetson ONEは機体重量が86㎏で、飛行そのものについて航空当局のライセンスの有無の制約を受けず、機体のトレーニングを受ければ引き渡しを受けられるウルトラライトクラスに当たる。同クラスのパーソナルAAMには、米LIFT Aircraft社の「HEXA」や米Pivotal社の「Helix」がある。
日本ではこのうちHEXAが2年半前の2023年3月に、大阪城公園でデモフライトを行っている。このさいAAMの普及に力を入れているGMOインターターネットグループ株式会社(東京)の熊谷正寿代表が、日本国内で日本の民間人とし初めて搭乗し、披露の様子を公開した。現在開催中の大阪・関西万博では「空飛ぶクルマ」のひとつとして飛行が披露された。
なお日本でのAAMの議論の中心は操縦士が搭乗して旅客運航する「商用運航」などが中心で、個人用AAMの導入環境に関する議論は大きな進展を見せていない。一方で米国で飛行経験を積むことはいまでも可能だ。
今回、米国で購入者に納品されたJetson ONEは、アルミとカーボンファイバーのフレームに8つのローターを備え、ジョイスティックで操作するタイプの機体で、最高速度102㎞で20分まで飛行できる性能が公表されている。主に個人利用向けの機体だが、救助訓練に参加した経験も持つ。ポーランドとスロバキアの国境にまたがるタトラ山脈では、ポーランド山岳救助隊(GOPR)と連携して緊急時を想定した訓練に2機のJetson ONEが2機用いられたことが今年7月に公表されている。ルバニ山(標高1211m)頂上など遠隔地への迅速対応ミッションを含む訓練で、目的地まで4分未満で到着するなど、現場に迅速に到着し、応急対応を実施したり、状況を把握したりする「ファーストレスポンダー」としての役割を果たす可能性を示した。
Jetson ONEは税抜きで12万8000ドルで注文を受け付けているが、2025年、2026年分の注文はすでにいっぱいになっている。
参考:GMO熊谷氏、HEXA搭乗し飛行を公開
参考:GMO熊谷氏にHEXA公開搭乗の理由を聞く
参考:米Pivotal、パーソナルAAM発売開始
ドローンショーの株式会社レッドクリフ(東京)が、フィンテックのフリー株式会社(freee株式会社)の活用事例に登場した。レッドクリフが搭乗したのはfreeeが提供しているプロダクト「freee販売」の活用事例で、ビジネスの急拡大に伴う業務管理の効率化に役立てていることが紹介されている。取引先の業務効率化をアピールすることが多いドローン事業者にとって、freeeの活用事例はモデルになりそうだ。またドローン事業者が他の事業者の活用事例に取り上げられることも今後、増えそうだ。
フリーが公表したレッドクリフの活用事例はこちらからみられる。
それによると、事業の急拡大で案件別の収支管理や、全体の把握、属人依存の管理に限界が見えてきた中で、それまでスプレッドシートに頼ってきた業務フローを見直しに着手した。freee販売の導入で、受発注データと原価情報を集約し案件ごとの収支把握が容易になり、部門を越えたデータ共有や、各部門がそれぞれの業務に集中できる態勢が整ったという。チェック漏れリスクの軽減と業務負担の軽減が同時に果たせ、人件費、立替経費、ドローンの減価償却費を案件単位で管理できるようになり、より正確な原価管理と利益把握が実現し、経営判断の精度向上にも繋がっている。
結果として、IPO準備に不可欠な「事業計画の妥当性」や「来期の成長性の蓋然性」をデータに基づいて説明できる環境ができたという。
ドローンの事業者も、取引先の効率化をソリューションとしてアピールする事例が多く、活用事例でも導入先の作業の時間短縮効果などが掲載されることが多い。一方で、導入先にとっては、その事例が解決したい課題の一部にすぎないことや、導入による新たな負担などが発生するケースもあり、活用事例のアピールの方法について、各者が試行錯誤している。
freee販売の活用事例では、汎用性の高い困りごとを取り上げていて、freee販売の商品性のアピールになるとともに、多くの企業にそのアピールの手法そのものが参考になりそうだ。