AI技術の進化によって、ドローンの可能性が大きく広がりました。今では農業から災害対策、学術研究まで、AIドローンは様々な分野でその力を発揮しています。

最新のAI技術を活用したドローンでは、従来の方法では難しかったタスクを効率的かつ高精度に実行が可能です。

本記事では、AI搭載ドローンの活用方法の事例やメリットについてわかりやすく解説していますので、ドローン導入を検討する材料としてぜひお役立てください。

ドローンAIとは

ドローンAIとは、人工知能を活用してドローンを制御し、様々な業務へ応用する技術です。

ドローンAIの処理の仕組みは主に、データ収集・データ解析・アクションの決定、という三つのステップで行われます。

• データの収集：内蔵されたカメラやセンサーを使用して周囲の環境からデータを収集
• データの解析：ドローン内へプログラミングされたAIによって収集したデータを解析
• アクションの決定：解析結果を基に、次に取るべきアクションをドローン自らが決定して実行に移る

過去のデータから学習して新しい状況へ適応する能力を持つため、ドローンは稼働時間が長いほどより正確で効率的な判断を下せるようになるのが特長です。

こういった自己学習を行う能力により、人間がアクセスしにくい場所での作業や、高度な精度が求められるタスクといった多岐にわたる応用が可能となっています。

このようにドローンAIは従来のドローンと異なり、自律飛行や画像認識・解析といった機能が装備されている新世代のドローンといえるでしょう。

ドローンAIは自ら意思決定を行い、様々な業務において新たな価値を生み出し続けているのです。

ドローンAIの進化

最新技術により、ドローンAIの性能が向上しています。

まずは、オブジェクト検出と追跡の精度の進化です。

ドローンは動く対象物のリアルタイムでの識別や追跡が可能になりました。特に救助任務や監視業務で力を発揮し、人間の目では捉えられない細かな動きも検出できるようになっています。

また、自律飛行技術も進化しています。

最新のAIアルゴリズムを活用してドローンは未知の環境を探索し、障害物を避けながら最適なルートを見つけ出す能力を身につけました。

さらに、新しいバッテリー技術と飛行中のエネルギー消費を最小限に抑えるための最適化アルゴリズムによって、ドローンの飛行可能な時間が拡張しました。長時間の監視任務や広範囲をカバーする調査活動が行えるようになっています。

AIに関する研究開発のスピードはさらに加速すると予想されているため、今後も幅広い分野でドローンAIを活用する動きが広がっていくでしょう。

ドローンAIにできる事

ドローンにAIを搭載したことによって、ドローン自体が自ら考えて自動で動作するようになり、リアルタイムにデータ収集が可能となりました。

さらに高度な映像処理の能力を備え、データの解釈と予測分析においても能力を発揮しています。人間の立ち入りが困難なエリアへの調査や作業の安全性の向上、カスタマイズ性の高さも、AI搭載ドローンの大きな利点です。

本セクションでは、ドローンにAIを搭載するメリットや、そのメリットを活かしたドローンの利用方法について詳しく紹介していきます。

自ら考えて最適な動作をとる

AIの搭載によってドローンは最適な動作を自ら考えるようになり、プログラムされた任務を人間の直接的な介入なしで遂行できるようになりました。アクセスが困難な地域や人間にとって危険な環境での作業でも、複雑なタスクを正確に実行できます。

さらに自動化の技術が備わり、バッテリーが切れるまで飛行を継続できるようになっています。

バッテリー寿命を最適化する技術も進歩したため、ドローンの運用コストは軽減されており、長期間にわたるタスクの実行が可能です。24時間365日の継続的な監視や長距離の調査任務も、以前に比べてはるかに低コストで実行できるようになりました。

ドローンが自ら考えて最適な動作をとれるようになった結果、ドローンは単なる監視ツールから複雑な任務を自力で実行できる高度なシステムへと変化させています。

リアルタイムデータ収集

ドローンAIはリアルタイムデータ収集能力を持っています。

この能力により、災害時の迅速な状況把握、農業では作物状態のモニタリング、建設現場の進捗確認などで欠かせない存在になりつつあるのです。

AIを搭載したドローンは、カメラやセンサーから得た大量のデータをリアルタイムで解析し、必要な情報を即座に関係者へ提供できるようになりました。かつては人の手で行っていた作業が短時間かつ正確に実行できるので、人件費削減にも繋がっています。

また、AIドローンは「適切な挙動を自ら考えて自動で動く」という特徴と組み合わせて、より広範囲な地形をマッピングして、飛行経路の効率化も実現。コスト削減だけでなく、作業の安全性や効率性も大幅に向上しています。

ドローンのリアルタイムデータ収集能力は、正確な作業を即時に要求される現代ならではの課題を解決する鍵となるでしょう。

高度な映像処理

ドローンAIは膨大な量の画像データから、重要な情報の抽出・解析が可能です。

AIの機械学習アルゴリズムによってドローンは撮影した画像内のパターンを認識し、特定のオブジェクトや状況の自動識別ができます。

高度な画像処理技術の核となっているのは、AIが持つリアルタイムでデータを解析する能力です。

ドローンが収集した画像は即座にAIによって処理され、その場で意思決定を行ったり、次の行動方針を導き出したりします。この能力は、一刻を争う災害時において最大限の効果を発揮するでしょう。

また、AIは画像の微細な変化を検出し、それが何を意味するのかを理解できます。

例えば、微小な生態系の変化を検出したり、都市の開発計画を行う前後の地形変化を詳細に追跡するなど、多岐にわたって応用が可能です。

データの解釈と予測

AIを搭載したドローンは、収集したデータの分析をリアルタイムで行い、将来起こる出来事の予測が可能です。

ドローンから収集されるデータは画像・ビデオ・センサー情報など多岐にわたりますが、AIはこれらのデータを解析して特定のパターンや傾向を識別します。

機械学習とディープラーニングによって、過去のデータから未来のシナリオを予測するというのが一連の流れです。

AIにデータの解釈と予測を行わせると、時間とコストの節約にも繋がります。

従来は専門家による長時間の分析が必要であった作業を短時間で実行し、分析した結果を即座に提供することが可能です。そのため、農業の収穫予測、気象予測、交通量といった分野で特に活躍しています。

人間の立ち入りが困難な地域への調査が可能

これまで人間が直接足を運べなかった遠隔地や危険な地域に、ドローンを使って調査できるようになりました。AIの搭載によって自律的に飛行し、特定の地域の詳細なデータ収集を行います。

様々なエリアへアクセスできる能力は、多くの分野での応用が期待できるでしょう。

生態系のモニタリング、違法な伐採活動の検出、自然災害が発生した後の被害の評価など、今まで収集が困難であった情報収集が可能です。

さらに、ドローンは人間が直接介入することなくデータを収集できるため、調査対象の土地へ向かうコストと環境への負担も軽減できます。

リモートエリアへのアクセス能力を備えたドローンAIは、地球内外の未知の領域での調査に大きく貢献しています。

作業の安全性向上

ドローンAIを導入すると、作業の安全性が飛躍的に向上します。

高所作業や災害現場での調査、化学物質の漏洩が疑われるエリアの監視など、人の健康や安全にリスクをもたらす可能性のある状況下では既に欠かせない存在といえます。

AIを搭載したドローンは指定されたタスクを精密に実行できるので、人間の操作ミスによる事故のリスクが減少します。危険が迫っている場合にドローンから作業員へ即座に警告を発するといった安全対策を講じれるでしょう。

また、ドローンは作業現場における安全管理プロセスの改善効果も期待できます。以下はその一例です。

• 建設現場や鉱山での土砂崩れのリスク評価
• 森林火災の監視
• 海上での油漏れの早期の発見

このようにドローンは、離れた場所から監視を行って危険を未然に防ぐ情報を提供してくれます。

ドローンAIは作業員の代わりに健康リスクが高い環境を監視し、安全性を確保して作業を行うための重要なツールです。

カスタマイズができる

ドローンAIはカスタマイズ性が高く、特定の任務や分野に合わせてプログラムが可能です。これにより、様々な種類のアプリケーションへ対応できます。

カスタマイズを行えば、特定の環境条件やタスク要件に応じて、ドローンに搭載するセンサーの種類やデータ収集の方法、飛行パターンなどの調整も容易です。

例えば、特定の作物の健康・監視に特化したセンサーを搭載した農業用ドローンや、精密な地形の測量を行うためのナビゲーションシステムを備えた測量用ドローンなど、目的に応じたカスタマイズが可能となっています。

このようにドローンAIのカスタマイズ性を活用すれば、新しいセンサー技術の統合やAIアルゴリズムの開発といった形で、企業や研究機関はオリジナルのサービスを顧客へ提案できます。

ドローンAIの活用事例

ドローンとAIの組み合わせは、農業、セキュリティ、災害対応、配達、研究など、幅広い分野での応用が進んでいます。下記はその一例です。

• 農業：作物の健康状態をモニタリングし、収穫の最適化を図る
• セキュリティ：広範囲の監視を効率的に行い、安全性を高める
• 災害対応：災害時の迅速な情報収集や救援活動の支援

本セクションでは、様々な分野でドローンAIが実際に活用されている事例を紹介していきます。

農業：ドローン水稲直播栽培

(参照：https://ai-market.jp/industry/agriculture_ai/)

こちらの記事で紹介されている、農業でのドローンAIの活用事例をいくつかピックアップして紹介します。

株式会社オプティムは、AI搭載ドローンによる「ピンポイント農薬散布テクノロジー」を開発しました。

上空から撮影した画像をディープラーニングで分析して病害虫を検知し、必要な場所にのみ必要な量の農薬を散布します。また、コメの生育予測にも応用されており、生産性と品質の向上を実現しています。

デンソーが開発したAI搭載の野菜収穫システムは、農家の収穫コストや作業負担を軽減しました。

自動車用の部品を製造する技術を応用し、収穫だけでなく雑草除去も可能です。さらに24時間稼働させることによって、農業の生産性と効率が飛躍的に向上しています。

AI技術の農業への導入は、労働力不足の解消や生産性の向上、後継者の不足、農薬使用による環境の管理などの活躍が期待されます。

しかし、導入には初期投資や技術的な知識が必要となるため、費用や人員といった支援体制の整備も同時に進める必要があるでしょう。

セキュリティと監視：スタジアム警備サービス

(参照：https://www.secom.co.jp/corporate/release/2023/nr_20231012.html)

セキュリティ業界でのドローンAIの活用事例を紹介します。監視カメラの代替として使用され、警備員の負担を軽減します。

2024年春発売予定のセコムによるセキュリティドローンは、最新技術のAIを駆使して自律的に飛行を行い、異常を検知した際には即座に中央監視センターへ通報する機能を備えています。

特に夜間や人の立ち入りが難しい場所での監視に優れており、従来の固定式カメラや人間の警備員ではカバーできなかった盲点を補い、死角を大幅に減少させることができるようになりました。

セキュリティドローンの導入により、セコムは顧客に対して以前よりも高度なサービスの提供が可能になります。

人件費をかけずに24時間体制での監視を行えれば、警備員の負担軽減と共にセキュリティは向上していくでしょう。さらに、ドローンは災害時に迅速に被害状況を把握し、救助隊の活動を効果的にサポートする活躍も期待されています。

災害対応・報道：災害時エリアモニタリング自動化ドローン

(参照：https://dronepilot.co.jp/disaster-drone/)

災害時におけるドローンAIの活用事例を紹介します。実際に被災地での救援活動や被害状況の評価に使用されます。

迅速な展開能力と広範囲をカバーできる特性を活かし、災害が発生した直後の救助隊や支援機関にとってドローンは貴重な情報源となります。

道路が寸断されたり、通信インフラが損傷した場合でも、ドローンは被災地の様子をリアルタイムで撮影して、被害状況を迅速に把握可能です。

また、ドローンは救援物資の運搬も行えます。陸路が遮断されて有人の航空機の運用が困難な場合、医薬品や食料などの救援物資を被災地へ届けることが可能です。

現在は積載量が最大200kgとなる大型ドローンの開発も進んでおり、今後は運搬できる物資の種類が増えていくと期待されています。

しかし、操縦技術の向上や悪天候時の対応、長時間の飛行、通信環境の安定化など、災害時に出動するドローンAIは未だ多くの課題を残しています。

こういった課題に対する解決策の議論が進めば、ドローンAIの災害対応の能力はさらに向上し、より多くの人命を救えるでしょう。

配達と物流：人手不足対応や過疎地への配送

(参照：https://www.digital-innovation.jp/blog/drone-delivery-solves-japan-logistics-issues)

AI搭載のドローンは、商品の配達や物流にも利用されています。最新の物流事例を紹介します。

物流業界は人手不足や過疎地への配送を始め、多くの課題に直面しています。

ドローンを使った配送サービスは従来の宅配サービスと異なり、無人での配達が可能です。GPSやセンサーを搭載して設定されたルートを飛行し、スムーズに荷物を届けられます。

交通渋滞や輸送コストの増加、ドライバーへの負担増大に関しても、ドローンを活用すれば解決できます。ドライバーの人手不足を補えると共に、消費者にとっても当日配送や翌日配送で注文した品物が届くという利便性が維持できるのも大きなメリットです。

しかし、ドローン配送を導入するには、安全性やセキュリティ対策、盗難リスク、重量制限、バッテリー容量などの課題を解決する必要があります。

ドローンを安全に活用するための法律の制定や実証実験が進められており、現在の課題が解決される日はそう遠くないでしょう。

研究と探査：地球外での生物学的な調査

(参照：https://realsound.jp/tech/2020/08/post-595632.html)

学術研究や探査活動においてもドローンAIは重要な役割を果たしています。研究と探査の事例を紹介します。

NASAのゴダード惑星環境研究所では、火星や土星の衛星タイタンの探査に向けたドローン「ドラゴンフライ」にAIを組み込む研究が進行中です。探査データから有意なパターンを抽出し、未知の惑星環境における生命の兆候を探ることに特化しています。

欧州宇宙機関とロシアのロスコスモスが共同で進める火星探査計画「エクソマーズ」では、AIが火星の生命の発見を助けるために提供されています。

AIが分析することで、従来の手法では見過ごされがちな微細なデータの変動を捉え、地球の歴史上で大きな発見へとつながる手がかりが示されるケースが出てくるかもしれません。

AI搭載ドローンの活用は、地球外での生物学的な調査を自動化し、人間の探査隊が直面するリスクを軽減するメリットもあります。

火星での実験が成功すれば、次は木星の衛星エウロパでの探査が計画されており、宇宙探査の未来においてAIの役割はますます重要になるでしょう

医療：春野医療MaaSプロジェクト

(参照：https://www.chunichi.co.jp/article/167177)

医療分野においてもドローンAIは、実証実験を行う段階まで到達している状況です。

静岡県浜松市が取り組む「春野医療MaaSプロジェクト」では、山間部に住む患者の自宅までドローンで薬を届ける実証実験が行われており、診療所まで定期的に通院するのが困難な患者の負担軽減に繋がっています。

現在の法規制だとドローンは操縦者が目視できる範囲までしか飛ばせませんが、今後法規制が緩和されば、遠方に住む高齢者が通院する必要なく、自宅で診察や薬を受け取れる時代が来ることでしょう。

さらにドローンAI技術が発達すれば、操縦者すら必要なく事前に組み込んだルートを全自動で配薬して回るといった活用方法も夢ではありません。

測量：3D都市モデリングデータ民間活用

(参照：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000029.000032209.html)

国が主導して取り組むプロジェクトにもドローンAIが活用されています。

国土交通省が主導する3D都市モデル構築プロジェクトでは、ドローンで測量を行って建造物や周辺環境のデータを収集し、そこから高精度の3D都市モデリングデータを生成。作成された3D都市モデリングデータを民間へ活用してもらうというプロジェクトとなっています。

このデータ収集は物流用ドローンを活用して行われており、ドローンが配送ルートを飛ぶ際に併せて周辺の建造物などを撮影して、配送と都市データの収集が効率良く行えるかどうかの実証実験も兼ねているのが特徴です。

高層ビルなどが建ち並ぶ都市の中心部においても、ドローンAIを活用すれば配送やデータの収集が容易に可能となるでしょう。

風力発電所・太陽光発電所の点検

(参照：https://dronepilot.co.jp/various-use/)

ドローンの様々な場所へアクセスできる能力を活用すれば、これまで多くの人手を使わなければならなかった点検作業も低コストで行えるようになります。

広大な土地に大量に敷き詰められた太陽光パネルや、海上に設置された風量発電機、非常に大型な設備である石油タンクなど、社会のインフラを支えている設備は日々の点検が欠かせません。

しかしこれらの設備は数も多く、また、設備自体が非常に大型であるため、点検を行うためには多くのコストと人員が必要不可欠です。

ドローンを活用すれば、高所へ移動する手間をかけずに短時間で点検が可能となります。

また、ドローンAIであれば、設備の正常稼働時の画像と比較して異常の早期発見が可能となるなど、様々な活用方法が考えられるでしょう。

野生動物の生態調査

(参照：https://skyseeker.jp/investigation/habitat-survey/)

ドローン活用の対象となるのは人だけではありません。ドローンを野生動物の生態調査に活用した事例をご紹介します。

ドローンAIに野生動物の生息エリアを学習させ、効率的に調査範囲を撮影。また、搭載カメラに赤外線メラを使用することで、夜間帯で活発に活動する野生動物の調査も可能となりました。

また、撮影したデータからは動物の数や撮影日時、ドローンに搭載したGPSデータからは生息エリアの正確な緯度経度まで把握が可能です。

このようにドローンを使って生態調査を行いデータを収集すれば、野生動物が通りやすい箇所や、害獣であれば防護柵の設置を検討するなど、様々な活用方法が考えられます。

インフラ点検：赤外線カメラを利用する非破壊検査

(参照：https://skyseeker.jp/investigation/habitat-survey/)

ドローンの大きなメリットの1つは、人の手が届かない場所へ容易に到達できる点です。赤外線カメラを搭載してインフラ設備の非破壊検査を行った事例をご紹介します。

産業分野において、ドローンを活用した事例として特に進んでいるのが「非破壊検査」です。

非破壊検査とはその名の通り、モノを壊さずに内部の劣化状況や表面のキズを調べる検査技術であり、ドローンを活用すれば人の手が届きにくい場所の点検も容易に行えます。

大型建造物の検査は、従来であれば足場を組んだりゴンドラを使わなければ検査ができませんでしたが、ドローンに赤外線カメラを搭載すれば、建造物の上空から検査実施が可能です。

検査にかかる時間の短縮ももちろんですが、検査にかかる様々なコストも削減できるのが大きなメリットといえます。

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ドローンAIのまとめ

今回ご紹介したように、AI搭載ドローンは業務効率化において様々な可能性を秘めています。

農業・セキュリティ・災害対応・物流・研究探査といった幅広い分野での応用が進み、自律性と自動化によって人の手が届かない場所での作業を可能にしました。

カスタマイズ性も高く、特定の業界やタスクに合わせたプログラミングが可能となり、効率的な作業実行やデータ収集も行えます。

こういった進化は作業の安全性の向上やコスト削減、生産性の向上に繋がっており、大幅な業務効率化が見込めるでしょう。

幅広い分野の業務へ活用できるドローンAIですが、価格帯によっても性能は大きく異なるため、どの程度の業務効率化や新たな価値を生めるのか、コストパフォーマンスを加味しながら導入を検討していくことが重要です。

ドローンAIに関しての不明点や、AIを使ったシステム開発や生成AIなど、AIに関する質問や案件のご相談がある場合は、ぜひ弊社株式会社Jiteraへご相談ください。

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