大手石油会社において、大型還元炉内点検とプラント狭小設備内部のリアクターのドローンによる点検を実施しました。

炉を止めて人が立ち入る前に事前にドローンで点検することで、安全性が高まります。行政の方が視察されている中、無事点検を終了しました。

弊社は、ドローンを使用したプラント内部点検の更なる技術向上を目指します。

日　　時：令和元年９月２５日（水）～２７日（金）

10：00～18：00（但し、最終日は10：00～17：00まで）

会　　場：インテック大阪　３号館

小間番号：17-10

ご興味のある方は、是非お立ち寄り下さい。

展示会招待券（無料）お申込み先↓

https://regist.reedexpo.co.jp/expo/FC/?lg=jp&tp=inv&ec=TPEX&em=visit

ドローンとブロックチェーン技術で、未来はどうかわるのでしょうか？

ブロックチェーン技術は皆さま良くご存知の仮想通貨に利用されていますが、その特徴は、改謬が事実上不可能な分散台帳型システムである事。セキュリティが高く、ハッキングされにくい事。（多くの仮想通貨絡みの事件は、サーバーのセキュリティ上の問題で仮想通貨自体のシステムの問題ではありません）データの改謬が事実上出来ないので、公証性があり、中央集中型では無いので、ハッキングに強く冗長性があり、安定性、安全性が高いシステムになります。

さらに、ブロックチェーン技術は、Ethereum（イーサリアム）という仮想通貨により、お金の帳簿であったものが拡張され、任意のプログラムを帳簿として載せることが可能になりました。この事によって、銀行業務、役所業務をはじめ、IoT などの様々な分野に応用することが可能となりました。

このようなブロックチェーン技術は、ドローン（無人航空機）を用いたサービスの実用化や、それに関連する全く新しいプラットフォームの開発に大きなメリットをもたらす可能性を秘めています。

例えば、宅配用ドローン」を実用化させ、一般的に広く普及させるためには、解決すべき問題が未だに多く残っています。特に宅配サービスで活用する場合には「配達先となる顧客の位置情報」や「配送中に撮影される映像」なども扱う必要があり、ドローンを飛ばす際には「ドローンを操縦するパイロットとの通信」や「自動操縦のためのドローン間での通信」、他のドローンや航空機との衝突を避ける管制システムなどといった情報を適切に管理することも必要となるため、より安全で信頼できる情報管理システムを採用することが重要となります。

ブロックチェーン技術を活用してドローンの情報を記録すれば、ドローンの運行データやIDデータ、顧客情報などをより安全に記録・管理して「スムーズな取引」を実現することができ、分散型の管理方法をとることによって「ドローン台数の増加」にも対応することができます。

また「ブロックチェーン管制システム」と言われるドローンの情報管理システムを用いれば、顧客に届けられる荷物に関する情報を管理し、実際に荷物が届けられた際の「荷物の開錠・施錠」なども自動的に行うことができます。

「Trusted IoT Alliance」は、2016年にプロトタイプの「ドローン配送サービス」を設計し、開発を行なっています。IoT（モノのインターネット）機器を活用してドアや窓などとの接続を可能にし、ドローンとの相互通信を行い。ドローンはIoT端末と情報のやり取りを行い、ブロックチェーンを通じて身元確認が取れた場合には配達を完了させて自動的に帰還します。

ブロックチェーン技術とドローンを用いた配送サービスは大手企業でも実際に採用されており、Walmart（ウォルマート）は、2017年の5月に「安全な場所への無人航空輸送」と題された特許を出願しています。

「SOAR」と呼ばれるブロックチェーンプロジェクトは、ブロックチェーン技術とドローンを組み合わせたサービスの一つとして「分散型の航空写真・映像共有プラットフォーム」を運用しています。スマート農業、都市計画、災害救助、天然資源管理などの産業を改善するためにブロックチェーン技術を活用して航空写真を収集しています。

drone-employeeという会社は、ブロックチェーン技術を利用して観光地にドローンを送り込むサービスを行っています。観光客はドローンを飛ばしたいと思ったら、drone-employeeの運営するサービスにメッセージを送信します。drone-employeeは、サードパーティーにその空域でドローンの飛行が可能かどうか各種状況を参照し、問題が無ければ、OKの通知を受けます。drone-employeeは飛行許可が下りれば、スマートコントラクトを依頼した観光客と結びます。目的の場所にドローンを自律飛行で送り込み、観光客はドローンを使用して撮影を楽しむ流れになります。観光客は手ぶらでスマホ一つで観光地でドローンを安全に飛ばせる仕組みです。こうした技術は様々な応用が可能な様に見受けられます。

将来は私たちにとって身近な様々なサービスにドローン+ブロックチェーン技術が応用されている事でしょう。

福島ロボットテストフィールド施設の週間利用や倉庫の貸し出しなど、ロボットテストフィールドの利用について弊社代表と建設的で前向きな意見交換を致しました。

弊社では、特殊環境でのドローンの利用について更なる研究、開発を進めており、ロボットテストフィールド施設等との連携や、弊社協力会社と共に更なる研究開発に取り組んでまいります。

構造物内部におけるドローンによる高所点検においては、電磁波によるIMUの暴走、電波障害、上昇気流や配管やダクトからの乱気流、ドローン自ら起こす気流に巻き込まれる現象等による墜落や衝突のリスクがありますが、弊社では安全に点検ができるよう配慮致しております。

今回、高さ120ｍの3本傾斜集合煙突で頂部の一部を除き、3本の内の1筒内全域の内部点検を実施致しました。弊社開発の傾斜集合煙突用の安定化装置をドローンに取付て無事点検を終了致しました。

煙突を上部と下部に分けて点検を実施。傾斜集合煙突でも、弊社のドローンを使用した煙突筒内の簡易点検、3D点群化詳細点検が実施可能な事が今回実証されたました。

今後、更に精進して、点検精度の向上に努めてまいりたいと考えております。

非GPS環境下での３D化は、難易度が高いが、大きな障害も無く実施できた。今回は120ｍ煙突の全筒が対象となった為、撮影計画に基づいて計画的に撮影を行い。無事終了した。

ドローンとAIで何ができるのでしょうか？今回ご紹介することは、一例にすぎませんが、将来を予測する上で、何らかのヒントになるのではないでしょうか？

GPUとは「Graphics Processing Unit」の略で、3Dグラフィックスなどの画像描写を行う際に必要となる計算処理を行う半導体チップ(プロセッサ)のことです。

パソコンやスマートフォンの仕様表に記載されたCPUの情報に、デュアルコア(コア数：2)・クアッドコア(コア数：4)・オクタコア(コア数：8)などの表記があるのを見かけたこともあるでしょう。CPUではそれらが並列的に計算処理を行うわけです。コア数が2個(デュアルコア)より、4個(クアッドコア)、8個(オクタコア)の方が性能は高いことになります。

一方のGPUでは、1つのプロセッサに数千個のコアを搭載しており、CPUとは桁違いです。司令塔であるCPUに対して、人海戦術で大量の処理を行う工場のような存在がGPUといえます。

膨大な計算処理を必要とする3Dグラフィックス用途に設計されたプロセッサ・GPUは、その高い演算性能から、画像処理以外の用途にも利用されるようになっています。

最近では、CPUの代わりにGPUを搭載し、その高い演算性能を活用するGPUサーバーが注目されています。AIを急速に発達させた機械学習の1つ「ディープラーニング」用に適しているからです。ディープラーニングでは、大量のデータを機械に読み込ませることで、機械が自らそのデータから規則性や特徴を導き出し学習します。この際、大量のデータを深い階層まで掘り下げ分析するため膨大な量の計算が必要です。しかし以前はコンピューターの処理能力が足らず、ディープラーニングのアイデアがあっても実現しませんでした。その点、CPUよりはるかに高い演算性能をもつGPUサーバーであれば、比較的安価にディープラーニングを実行できるわけです。

現在のドローンの多くは、人手による操縦を補助するために、機体に取り付けたカメラや赤外線センサーからの情報を解析し、障害物を検知して操縦者に警告したり、回避や停止などの処理を行っています。現在のDJI社製のファントム４タイプでもスマートフォンの約２倍以上の２８個ものCPUが使用されていますが、近い将来の実現を目指している目視外での完全な自律飛行には、不十分な技術とされています。

AIドローンに求められているのは、「考えて飛ぶ」技術になります。そこで、世界をリードするAIプラットフォームを提供するNVIDIA社は、AIによる自律飛行ドローンの研究開発に取り組んでいます。

NVIDIA社が得意とするAI技術は、高度な画像認識を基盤としたディープラーニングモデルによる推論とフレームワークと呼ばれるAI学習モデルを用いて、画像などの学習データを大量に投入し、そこから得られたディープラーニングモデルを用いて、ドローンの自律航行に求められる推論エンジンを生成します。この推論エンジンを搭載したAIドローンは、高度な自律的な飛行が可能となります。

NVIDIA社のAIドローンの中核となる技術は、JETSONというカードサイズの小型AIコンピュータです。JETSONを搭載することにより、ドローンは深層学習で得られた「推論」を搭載して自律的な飛行を可能にします。

例えば、JETSONで画像認識を学習したAIドローンは、空からカメラで撮影した画像を解析して、人物や対象物を発見できるようになります。また、インフラ点検ではヒビや破損などの問題を自動的に検出できるようになります。

プロジェクトREDTRAILと呼ばれる自律飛行ドローンへの挑戦では、オープンソースのオートパイロットプログラムに対して、カメラで撮影した画像をTrailNet DNNというAIでリアルタイムに解析し、ドローンの飛行制御コントロールに指示して障害物を回避します。

事前に飛行させる山林を撮影し、その画像を学習データとしてTrailNet DNNに投入して、AIドローンの自律飛行を実現しています。その様子は、以下の動画でも公開されています。AIドローンが山林の中の障害物と林道を認識して自律飛行する様子が紹介されています。

IoT（アイオーティー）とは、Internet of Things（インターネットオブシングス）の頭文字を取った単語で、日本語では一般的に「モノのインターネット」と呼ばれています。

IoTは、これまでインターネットとは無縁だった「モノ」をインターネットにつなげることにより、モノが相互通信し、遠隔からも認識や計測、制御などが可能となります。人が操作してインターネットにつなぐだけではなく、「モノ」が自らインターネットにアクセスすることがこのIoTの特徴なのです。

あらゆるモノがインターネットと繋がり、情報交換をすることで相互に制御するシステムを指しており、日本でも総務省がIoTの普及に取り組んでいます。

これらの技術を取り入れることにより、コンピューターが人工知能などにより、自分で判断し動くシステムが確立できるようになります。これにより製造業のさらなるデジタル化・コンピューター化が進むとされています。

ドローンは、スマートフォンの需要の拡大に伴い、無線技術やセンサー技術の進歩が格段に進み小型化・高機能化されました。それによって、数万円程度の安価なモデルも登場したため、日本でも徐々に浸透し、近年では業務に活用する動きも急速に進んでいます。

災害現場や高所など、人間が行くには危険を伴ったり、時間がかかったりする場所にも簡単に行けることがドローンの特徴です。さらにドローン本体には、カメラや通信機能、GPSなどを搭載することができるため、さまざまな現場の情報を収集して遠隔地に送信することが可能です。そして、現在では、タブレットやスマートフォンといった誰でも扱えるデバイスでドローンのコントロールや制御もできるようになり、インターネットから地図情報等必要な情報も取り込めますし、YouTube等を利用して、インターネットを介してドローンが撮影した映像をリアルタイムに全世界に同時中継する事も可能です。これが、ドローンが空飛ぶ「IoT」と言われる理由なのです。

このようなドローンの特徴に、業務改革の可能性や新たな収益機会を見出す企業は多く、自社の業務に取り入れたり、企業向けのドローン関連サービスの提供を開始したりする企業も増加しています。産業ドローンの潜在市場規模は14兆円ともいわれており、起業家や投資家に加え、大手企業、政府など、さまざまなプレーヤーが注目しています。

具体的な成長率でいうと、世界では2020年の時点で約1兆3,000億円と試算されており、今後は年率にして約30～40％の成長が見込めると考えられているようです。

ドローンが利用される分野として、ビデオ・画像撮影（27％）と精密農業（23％）が半分を占め、監視／モニタリングや地図測量、点検・整備・工事といった活用例が残りの半数を占めているとの報告があります。

一方、日本の市場規模については2015年時点で約16億円、これが2020年時点で約186億円規模と10倍以上の伸びを見せ、2022年には約400億円市場とする試算があるといわれています。これは、ある程度少なく見積もった場合の予測のようで、官民の取り組み次第で飛躍的なマーケットを創り出す可能性も秘めていると考えられているのです。

ドローンが空飛ぶ「IoT」と言われる理由についてお伝えしてきましたが、いかがだったでしょうか。未来を予測する事は困難ですが、ドローンとIOTを基盤として、AIやビックデータ解析、ブロックチェーン等の新しい技術が組み合わされていくことでしょう。ドローンは私たちの生活にどんな影響を与えてくれるのか、今後も注目していきたいですね。

「第四次産業革命」という言葉自体は、ドイツが2012年から打ち出している技術戦略「インダストリー4.0」を日本語化したものです。

「蒸気」という新しい動力が出現した第一次産業革命は、18世紀から19世紀に渡って英国を中心としたヨーロッパとアメリカで起こりました。「鉄」と「繊維工業」がその中心でした。農村、地方から都市部への人口移動が起こりました。

続く第二次産業革命では「電気」と「石油」による大量生産が実現しました。1870年から第一次世界大戦直前の1914年までの間に起ったとされます。電話機、電球、蓄音機、内燃機関等の技術的革新が起こりました。

第三次産業革命では「コンピュータ」が登場し自動化が進みました。1980年代から始まり、現在も継続中とされています。パーソナルコンピュータ、インターネット、情報通信技術(ICT)が中心となり、デジタル革命とも呼ばれます。アナログ回路及び機械デバイスから今日用いているデジタル技術への技術的進歩を指します。

そして、第四次産業革命はデジタル革命の延長として登場し、さまざまなモノがインターネットにつながり、それを「AI」が制御するようになると言われています。革命は既に始まっています。既に金融取引ではＡＩが主流となって取引を行っています。アメリカでは、家に帰るとＡＩ「アレクサ」が出迎え家族のように話しかけ、家電を操作してくれます。

モノのインターネット(IoT)、ＡＩ（人工知能）、ブロックチェーン（分散台帳）、量子コンピュータ、ロボット工学（ドローン技術を含む）、ナノテクノロジー、生物工学、3Dプリンター、自動運転車などの多岐に渡る分野においての新興の技術革新が相互に影響し合う技術進歩を特徴としています。

第三次産業革命以前までは人間が機械を調整していたのに対し、第四次産業革命では人間の代わりにAIが機械を自動制御します。ここが大きく違います。

では、どのような社会となるのでしょうか？

経産省の試算によると、人工知能関連の国内市場規模は2030年までに86兆円以上になると予測されているものの、経営や商品企画の分野で136万人、製造・調達分野で262万人、管理部門で145万人が仕事を失うという予測が出ています。

世界経済フォーラムの設立者、経営執行役会長であるKlaus Schwab氏は「その変化はとても重大なものである。どのくらい重大かというと、人類史の観点からは、かつてこれより大きな希望、もしくは脅威の可能性はなかったほどだ。」と発言しています。

しかし、欧米と違って、日本では、積極的に変化の肯定的な側面を捉えています。実はすでに第5次産業革命という言葉が登場しています。現在第4次産業革命の真っ只中にも関わらずにです。

第5次産業革命の明確な定義はされていませんが、産業構造審議会の報告書では、人口問題・食糧問題・資源エネルギー問題・高齢化社会といった現代社会が直面する課題への解決策になりうるとして、第5次産業革命というべき変革を生み出す可能性があるとしています。また、経済産業省の資料によるとビッグデータやAIによる、第4次産業革命と最新バイオテクノロジーの融合による、スマートセルインダストリー（生物による物質生産）としており、医療・工業・農業・エネルギー産業など、様々な分野で活用できると期待されています。

現在、日本の第4次産業革命は欧米諸国から大きく後れを取っており、今後は急激に変化してくことが予想されています。

空の産業革命ともいわれるドローン技術も第四次産業革命の技術革新の中に含まれますが、他の技術と相互作用しながら大きく発展していくものと思われます。