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。
AAM開発の米ジョビー・アビエーションは6月30日、アラブ首長国連邦(UAE)のドバイでパイロットが搭乗し、垂直離着陸の固定翼飛行を実施した。ジョビーは「2026年に最初の乗客を運ぶ」と2026年のサービス開始を目指している。ジョビーは開催中の大阪関西万博で「運航事業者」にもなっている。
ジョビーによるドバイでの飛行は、「piloted, vertical-takeoff-and-landing wingborne flights」で、パイロットが乗り、垂直離着陸をしたうえで、機体の固定翼で移動した飛行で、「eVTOL分野では初めての取り組み」としている。ジョビーはこの飛行を通じて、ドバイ地域での商用市場準備の取り組みを開始したことも明らかにした。ジョビーは直接運航、航空機販売、地域パートナーシップを商業化戦略の3本柱と位置付けていて、今回の試験飛行が「重要な一歩」と話している。
試験飛行はドバイ道路交通局、ドバイ民間航空局、UAE民間航空総局と連携して実施された。またドバイ道路交通局長官兼理事会会長のマタール・アル・タイヤー会長が立ち会った。
ジョビーは、ドバイ国際空港(DXB)、ペルシア湾の人工島であるパーム・ジュメイラ、現在建設が進められている世界第2の面積の人工のマリーナであるドバイ・マリーナ、超高層ビルブルジュハリファで知られるドバイ・ダウンタウンでの商業サービス導入を目指している。バーティポートはすでに建設が進められている。
ジョビーはDXBからパーム・ジュメイラまでをエアタクシーサービスで移動した場合、移動時間は12分で、45分かかる車での移動時間が大幅に短縮されると見込んでいる。
ジョビーがエアタクシーサービスで使う機体は電動で、パイロット1人と最大4人の乗客を乗せ、最高時速200マイル(約320km)で輸送できる設計と説明していて、ジョビーは「短時間の通勤、小旅行、地域間のシームレスな移動のために、より速く、より静かで、より便利な空の旅を提供します」と話している。
ジョビーの発表はこちら
東京株式市場グロース市場で7月2日、ACSL株がストップ安となった。午前9時29分にいったん1187円で寄り付いたがその後も売りが殺到し、再び取引の成立したない売り気配で推移した。ACSLは前日の7月1日、前CEOによる不適切取引判明を発表していて嫌気を誘ったとみられる。
ACSL株は取引き開始前から売り注文を集めていて、取引開始がはじまったしばらく値が付かないまま推移した。午前9時29分に値幅制限いっぱいいの、前日終値比300円安のストップ安となる1187円で取引が成立したが、その後も売りは止まらず、再び取引が成立しない展開が続いた。
ACSLが7月1日に発表した「お知らせ」はこちら
株式会社ACSLは7月1日、今年4月30日に退任した鷲谷聡之前代表取締役CEOが不適切な取引を行っていたとして、全容解明のため外部の弁護士と社外取締役の4人で構成する特別調査委員会を設置したと発表した。ACSLは業績に与える影響は精査中で、過年度業績への影響はないと見込んでいる。特別調査委員会7月中旬をめどに最終報告書をまとめる見込みだ。
ACSLによると前CEOによる「個人的な経済状況に関する懸念」が3月に浮上し、4月に社内調査に着手した。調査で「(前CEOが)代表取締役の立場を個人的に悪用して、2025 年3月から、一部業者との間で実態のない不適切な取引を行っていた事実が判明」したという。ACSLは全容解明、厳正な対処、再発防止策構築を目的に7月1日の取締役会で特別調査委員会設置を決議した。
ACSLは「特別調査委員会による調査に全面的に協力し、早急に調査を進めてまいります。また、特別調査委員会による調査の結果、明らかとなった事実関係等につきましても、受領次第速やかに開示いたします」とコメントしている。
ACSLの発表はこちら。
スイスのドローンメーカーフライアビリティ社(Flyability SA)は、屋内点検用球体ドローン「ELIOS 3」用の新しい大容量バッテリーを発表し、6月26日に販売を始めた。日本でも同社の正規販売代理店ブルーイノベーション株式会社(東京)が6月27日に発売を発表した。新しい大容量バッテリーを使うと1回の充電で、Rev 6 LiDARを搭載した場合の飛行時間が13分30秒となり、標準バッテリーの9分10秒から47%増えるという。
発表によると、ELIOS3用の新しい大容量バッテリーの容量は187Wh(8200mAh)と標準バッテリーの99Whから増強された。LiDAR搭載時の飛行時間を9分10秒が13分30秒に増やすことで作業効率を高める。なお、ペイロードがない場合の飛行時間は17分(標準バッテリーでは12分50秒)、UTペイロードを搭載した場合は11分30秒(標準バッテリーでは7分30秒)だ。また推奨充電サイクル(推奨充電回数)も標準バッテリー(50回)の2倍の100回になる。充電時間は大容量バッテリー専用の充電器を使えば、標準バッテリーと同じ1時15分だ。
一方、使用可能な周囲の気温は従来の45度から35度にかわるので注意が必要だ。
利用にあたって利用者はユーザーマニュアルを理解することとファームウェアのアップデートが義務付けられる。
ELIOS3は、コンピュータービジョン、LiDARテクノロジー、NVIDIAのグラフィックエンジンを独自に組み合わせた「Flyaware」と呼ぶSLAMエンジンを搭載する屋内点検ドローンで、屋内を飛行中に自己位置を高い制度で推定し、リアルタイムで3Dマップを作成したうえパイロットの手元のタブレットにもリアルタイムに表示するなど屋内点検に求められる機能を集めている。GeoSLAMsソフトウェアパッケージとの統合で三次元データ化も可能だ。Flyabilityが英Cygnus Instruments(シグナス・インスツルメンツ社)との提携で開発され、2024年5月に導入された「UT 検査ペイロード」を使えば、立ち入り不可能な空間内の高い場所や狭小空間で、超音波による壁面の厚さ測定も可能だ。
フライアビリティ社は大容量バッテリーを、フライト最適化への取り組みを強化する技術と位置付けている。今年(2025年)4月に搭載したスマートRTH(Smart Return-to-Home)から始まっていて、最短の安全なルートで出発点に戻る機能や、バッテリー交換後にElios 3が自律的にスマートRTH発動地点に正確に戻りミッションを再開、継続するという。フライアビリティは「これにより飛行時間が短縮され、運用効率が向上し、パイロットはバッテリーや飛行時間の管理ではなく、最も重要なデータ収集に集中することができる」と発表している。
ブルーイノベーションも「これにより、パイロットはより余裕をもった飛行計画を立てることができ、点検業務の安全性と効率性が大幅に向上します。さらに、充電可能回数が従来の2倍に増加したことで、バッテリーの交換頻度と運用コストの削減にも貢献します」とコメントしている。
ブルーイノベーションの発表はこちら
フライアビリティ社の説明はこちら
千葉・幕張メッセで6月18~21日に開催された建設、測量技術の展示会「第8回国際 建設・測量展」(CSPI-EXPO2026)の主催団体、「国際建設・測量展実行委員会」は、期間中の来場者が合計で5万7362人だったと発表した。前回実績を21.3%上回った。
来場者は全体で前回実績(4万7294人)より1万以上増えた。来場者の内訳は業界来場者が45700人で全体の79.7%を占めた。「VIP」が4781人、報道関係者が45人、来賓が50人、一般来場者は6786人だった。主催者はこの数字は確認作業後、修正の可能性があると伝えている。
ドローン事業者の出展者も多く、今回もDJI JAPAN、AMUSE ONESELF(アミューズワンセルフ)、スペースワン、エアロセンス、テラドローン、ジュンテクノサービス、CHCNAV、セキド、システムファイブ、ブルーイノベーションなどがブースを構えた。
DJI JAPAN、AMUSE ONESELFなどのように、ドローンの展示会にブースを構えていない顔ぶれや、スペースワンなどのようにJapan Droneの出展と異なる展示構成が見どころとなった。
DJI JAPANは産業用ブランド「DJI ENTERPRISE」を前面に押し出して、「MATRICE 400」や「DJI Dockシリーズなどを展示した。CSPIの公式ページでは「Matrice 350 RTK」の展示を予告していたが、新型機が発表されたことから「MATRICE 400」が展示の中心になった。映像伝送システムが一新され制御感覚が格段に向上し効率性が向上したバッテリーシステム、包括性が高まった安全機能、パワフルな積載性能などが話題を集めブースでも多くの来場者が足を止めていた。
DJI Dockシリーズでも最新機、DJI Dock 3が展示の中心で、DJI Matrice 4D、またはMatrice 4TDの高性能ドローンを搭載し24時間365日のリモート操作を可能になったことで話題を集めた。このほかフレームベースのLiDAR、独自開発の高精度IMUシステムを備えるZenmuse L2は、フルサイズセンサーカメラと交換可能な単焦点レンズを3軸ジンバルスタビライザーに搭載するZenmuse P1は、広角カメラ、ズームカメラ、赤外線サーマルカメラ 、レーザー距離計、NIR補助ライトの5つの主要モジュールを搭載するZenmuse H30シリーズも展示された。
ブースでは連日、講演も開催。DJI Dockの活用法のほか、このところドローン事業者の間で話題の機体認証などが取り上げられ、多くの来場者が足を止めていた。DJI JAPAN標準化政策ディレクターの浦野靖弘さんは「ソリューションを求める来場者に関心をもっていただけた」と話していた。
スペースワンは6月上旬のJapanDroneで話題になった大きなLEDディスプレイをCSPIににも投入し、入口に近い場所で来場者の目を引いた。カナダのDeep Trekker社が開発した管路点検用ロボットパイプクローラー「PIPE TREKKER(パイプトレッカー)」シリーズ「A-150」と「A-200」を目立つように配置したことがJapanDroneとの大きな違いで、開場早々、このクローラーの説明を求めた来場者がブースに立ち寄っていた。A-150は管径150~600mm、A-200は管径200~900mmに対応する。それぞれHDカメラやパン・チルト・ズーム機能を搭載しているほか、水深50mの耐水圧構造を備えていることが特徴だ。このほかJapanDroneでも話題だった中国CHASING社の最新水中ドローン「CHASING X」がブース正面に展示されて来場者んぼ足を止めていた。8基の大型スラスターを搭載し、どの方向へも移動できる。高精細4Kカメラと12,000ルーメンの高輝度LED照明で鮮明で安定した映像の取得に寄与する。
ブルーイノベーションはコンパクトなブースの中にフライトエリアも設けて屋内空間の点検・測量ドローン「ELIOS 3」と、点検用ペイロード「UT 検査ペイロード」を展示した。
AMUSE ONESELFは入口に近い一角に広々としたブーススペースを確保。陸域と浅水域で使えるグリーンレーザースキャナシステム「TDOT 7 GREEN」や、ドローン搭載用レーザースキャンシステム「TDOT」と秒間最大2,400,000パルス、400ラインのリーグル社製「VUX120」を融合したハイエンドレーザースキャナシステム「TDOT 7 NIR-S」、汎用型レーザースキャナシステム「TDOT 7 NIR」のほか、国産エクステンダーで搭載なしの場合に4時間と長時間飛行を可能としたハイブリッドドローン「GLOW.H」などを展示し、多くの来場者が訪れていた。
ジオサーフは高精度な位置情報ソリューションを開発する中国ComNav Technology社のJupiter Laser Visual RTKを中心に展示。Jupiter Laser Visual RTKは最先端のGNSS、IMU、レーザー、デュアルカメラ技術を統合したハイエンドGNSS受信機で、従来到達が困難だった場所や、信号が遮断された場所、危険な場所で没入感ある測量や杭打ち作業が可能になる。
CSPI-EXPOは、前回まで「建設・測量生産性向上展」だったが、今回から「国際 建設・測量展」に名称を変更し、開催目的を建設・測量業界の発展貢献をさらに明確化していた。
一般社団法人日本UAS産業振興協議会(JUIDA)は2025年6月24日、陸上自衛隊中部方面隊と災害時応援協定を締結したと発表した。応援エリアをさらに拡大した。
JUIDAは中部方面隊の第3師団、第10師団と個別に協定を結んでいた。今回中国地方を管轄する第13旅団、四国地方を管轄する第14旅団も含むことになった。すでに東部方面隊、東北方面隊と提携を結んでいて、応援エリアの拡大を進めている。JUIDAの公式サイトの中で紹介している。
https://uas-japan.org/information/36636/