20世紀、乗り物が都市の空を飛ぶ未来像はSF的なイメージだったが、ドローンの登場によって、夢物語ではなくなろうとしている。実験フィールドでは被災地を想定した実証実験も進んでおり、災害救助における実用化は近いだろう。ドローンを活用できる4つのカテゴリーを中心に話を進めた前編に続き、後編はドローンに欠かせない位置情報の最新技術なども含めて、編集長・杉原とDrone Fund代表パートナーの大前創希氏が対談する。

ドローンには精度の高い
位置情報が不可欠

杉原：現在、実験フィールドではどのようなことを行っているのですか？

大前：たとえば、福島ロボットテストフィールドというところでは、本物のように建てたプラントの縦坑に小さいドローンを入れてみて、内部がどのように見えるかとか、破壊された街にドローンを入れるときのシミュレーションとか、そういったことの実証実験をしています。ほかにロボットテストフィールドで注目を集めたのは、100機のドローンを一気に動かしたときにどのような状況になるのか、複数のオペレーターが複数のシステムでドローンを動かしたとき、どういう状況になるのかといった実験ですね。

杉原：ジャムしちゃうかもしれないし。

大前：そうそうそう。有人ヘリと無人ヘリを衝突ラインに乗せてみて、ちゃんと回避行動がとれるかという実験もあります。もちろん、安全に配慮しながらやるんですけど。

杉原：ドローンは、位置情報をどれだけ正確にするかっていうことが大事じゃないですか。最新技術にはどのようなものがあるのですか？

大前：日本には準天頂衛星があり、GNSS（Global Navigation Satellite System）という技術を使えます。GNSSの斜めからの位置情報をGPSと組み合わせることによって、より精度の高い位置情報を得ることができます。なぜ精度の高い位置情報が必要かというと、たとえば農業においては、10cmのずれによって農薬の空白ゾーンや農薬過多のゾーンができてしまう。農作物の品質を保つためにも、コストの無駄を省くためにも、精度の高い位置情報は絶対に必要なんです。いまはそれにプラスアルファして、RTK（Real Time Kinematic）というものを使います。RTKは、自分の位置情報は正しいということを前提としたマーカーを置き、それと通信しながら位置情報の精度を高めていく。農業のドローンはまさにRTKなしでは動かない状況になってきていますし、測量の分野でも使われています。

道路が寸断された被災地での
要救助者の発見や状況の把握に役立つ

杉原：大前さんが投資されているA.L.I.Technologiesも含めて、パッセンジャー系は多くの人たちに未来を想像させるものになっていると思います。パッセンジャー系はエンジンを使うのか、モーターを使うのか、どちらの方向に進むのでしょうか？

大前：パッセンジャードローンに限らず、未来の乗り物はすべて電力で開発されていくべきだと、僕らは思っています。ガソリンだと、都市交通網のアップデイトの難易度が高いんですよ。たとえば、ビルの上にガソリンスタンドをつくるわけにはいかないので、エンジンにするとパッセンジャードローンは常に地上に降りなくてはいけないという世界観になってしまう。SDGs文脈でも、エネルギー消費が環境に及ぼす影響を考えると、電力のほうがまだ影響は小さいでしょう。

杉原：大前さんが考えている近い未来のパッセンジャードローンは、どのくらいの高さを飛ぶんですか？

大前：A.L.I.が進めているホバーバイクという部類のものは、道の上を浮くというものになるので、それこそ数10cmということになります。ただ、彼らのつくっているものは、性能的には数m浮くことができるので、たとえば、自衛隊が災害救助に駆けつけるとき、4～5ｍ程度の障害物を乗り越えることが可能です。山間部などは災害が起きたときに道路が寸断されて、駆けつけることが難しくなる。いまでもヘリはありますが、一部、陸路を使いながらドローンを飛ばすという方法論なら、要救助者の発見や状況の把握が早くできるようになります。

杉原：日本には超高齢化社会が来るじゃないですか。ドローンはどのような影響を与えると思いますか？

大前：高齢化が進むということは、労働人口が減るということです。そうなると、たとえば宅配業は、現在のように全国一律に近いサービスをすることが難しくなる。山間部などでは、人間が個配するよりもドローンで届けたほうが効率的ということになるでしょう。

ロボット技術が進むと
新しい仕事が生まれる

杉原：お話をうかがっていると、大前さんはロボットがイノベーションをもたらすという考えですね。そのひとつのツールがドローンだと思うのですが、日本はあと何年くらいで大きく変わりそうですか？

大前：いま、変わり始めているところです。10年後にはもっとロボットを活用していたり、人間がやらなくてもいい仕事はロボットがやる世界になっていると思います。

杉原：そうすると、僕たち、時間を手に入れられますもんね。

大前：そうです。今後、ふたつの大きな変化が訪れるでしょう。ひとつは、人間からロボットへの仕事の置き換え。これまで、技術は人間が人間に継承してきました。その技術自体は重要なものですが、なかには、もう人間が継承し続けることが難しい部分もあると思うんです。たとえば、高いメンテナンス精度が求められるような技術。人間がやっても重大事故につながるようなミスは起きるわけです。将来的に、メンテナンスはロボットが行ったほうが、高精度になると考えられます。

杉原：24時間、365日できますもんね。

大前：そうです。人間よりもロボットに適している仕事は置き換えられていくと思います。もうひとつ、ロボットのサポートによって、必ず人間が関わらなければいけない分野の効率化が著しく進みます。たとえば、農業は最終的に人間が関わらなければできませんが、大きいフィールドでロボットを使うと、圧倒的に効率が良くなります。

杉原：在宅で農業ができますね。

大前：新しい仕事が生まれる可能性は高いと思いますよ。人間は技術の発展とともに、新しい職種を手に入れてきましたから。効率が良くなり、収益性が上がれば、農業に就労する若い人も増えます。

杉原：プログラミングをはじめとして、僕らが小学校、中学校のときにはなかったカリキュラムが増えていますが、そのなかにドローンがあったら面白いですね。

大前：通信技術が高度に発達していくと、ロボットのサポートをする人間が必ず必要になってきます。特殊スキルを身につけておくのはいいでしょうね。

杉原：僕も早めに大前さんにスキルを教えてもらおう。

大前：ドローンなんて、勝手に飛ばせばいいだけ。もちろん、ちゃんとした場所でね（笑）。

前編はこちら

大前創希（おおまえ・そうき）
1974年、大前研一氏の長男として生まれる。2002年に株式会社クリエイティブホープを創業し、戦略面を重視したWebコンサルティングを展開。Web戦略の立案・ブランディングから、アクセス解析に基づく科学的サイト分析、Webサイトの設計・構築・運用に至るワンストップサービスを立ち上げ、自らもWebコンサルタントとして数々のナショナルブランドや国際的な企業・団体の大規模Webサイトを成功に導く。2014年末より個人的なドローンの活動を開始。2016年5月(株)ドローン・エモーション立ち上げに参画。2017年５月Drone Fund アドバイザリーボードに参画。2018年9月よりDrone Fund 共同代表パートナーに就任。ビジネス・ブレークスルー大学/大学院 教授（専門はデジタルマーケティング）。

日本における子どもの死亡原因の統計、あまり知られていないのだが、いつも上位にくるのが事故による死亡だ。高所からの転落など、子どもの思わぬ行動が死亡につながるケースは少なくない。子どもにとっての本当の安全とは何か、センシングを使い導き出そうとする動きが出てきている。これまでの常識を疑い、センシング技術で子どもの安全性向上に取り組む東京工業大学の西田佳史教授は、「親が『目を離してはいけない』から『目を離してもいい』環境へとパラダイムシフトする」と話す。いったいどういうことなのか。自分事化をきっかけに描く一歩先の未来とは？　編集長・杉原行里が訪ねた。

子どもが生まれたことを
きっかけに研究をスタート
保護者の見守りの限界

杉原：今日はよろしくお願いします。早速ですが、西田教授がセンシング技術を使って子どもの安全性向上の分野を研究しようと思われたきっかけは？

西田：単純ですよ、子どもが生まれたからです（笑）。当時、福祉工学という分野はありましたが、主に高齢者が対象で、子どもの安全に寄与するものはなかったんです。例えばISO（国際標準化機構）やJIS（日本産業規格）の定義は「受け入れることのできない危険がないこと」ですが、やっぱり危険はある。危険がないことと定義するのではなくて、危険を扱える能力を備えた状態の社会に変えていきたいと思ったんです。

特に子どもの事故は、身体の機能変化と非常に関わりが深いと思っています。身体はもちろん、認知機能や運動能力が急速に発達する時期なので、昨日できなかったことが今日できるようになる。でも事故が起こるとまず、子どもから目を離した保護者の見守り責任が問われる。しかしその事故原因の多くは、そもそも我々が設計した環境やデザインが生み出してしまっているのです。そこで、デザインによって変えられる可能性があるんじゃないかなと考えたんです。

怪我をしにくい環境はできると語る西田教授

杉原：最近、電気ケトルで火傷をした子どもの話を聞いたばかりです。なぜそんな危険なデザイン構造になっているのか疑問を感じていたところです。

西田：そうなんです。人間の注意力に頼る「見守り」だけで事故を防ぐことはできない。それを証明するためには、実際の生活の場で起こり得る現象を切り離さず、計測をして理解するということが必要でした。そこで、子どもの実際の行動を画像処理して、子どもの転倒時間や、電気ケトルが倒れて熱湯がもれ広がるのにかかる時間、物が落ちたり倒れたりする時間を測定しました。子どもが転倒するのにかかる時間は平均0.5秒。これは、例え１メートルという至近距離で見守っていたとしても、人間の見守り能力に頼るだけで防ぐにはどうしても難しい。

また例えば、子どもが歯磨きをしながら動き回って転んで怪我をしてしまうという事故も多発しています。いくら「止まって磨きなさい！」と親が言っても、言うことを聞いてくれる子どもばかりではない。見守りだけでは不十分だから、事故が後を絶たないと僕は思っています。

杉原：本当にそうで、保護者の見守りだけで事故を防ぐには限界がありますよね。親がどれだけ注意していても、子どもってじっとしていられない。

西田：そうなんです。さらに我々は怪我のデータを統計的に処理するために、まずは病院の協力を得て子どもが怪我をした部位のデータを集めて可視化しました。ビッグデータを元に効果として結果を出すことができるようになったんです。例えば、歯ブラシの事故では、目を離さないで見守ることに限界があるなら、目を離してもいい環境・デザインをつくろうではないかと、私が「ABC理論」と呼んでいる、Ⓐ変えたいもの、Ⓑ変えられないもの、Ⓒ変えられるもののなかで、Ⓒの“変えられるもの”として、転倒データを元に歯ブラシのデザインを変えることができたんです。

研究室にはベビーベットやベビーサークルなど、実際に家庭で使う家具などが並んでいる。

杉原：そうだったんですか。最近は曲がる歯ブラシが販売されていますよね。規格化は考えられていないのですか？

西田：いい質問ですね。歯ブラシに限らず、最初はとにかく問題を提示することが大事だと考えているんです。そこから企業との共同研究がはじまって、プロダクトが出来上がる。そしてそれをユーザー側が魅力的なモノ、価値あるモノだと捉えることで他のメーカーが参入して常識化されていく。この段階まできたら規格化してもいいんじゃないかと。このサイクルを、データに基づいてやれるといいなと思っているんです。

最近は、転落事故について研究しています。最近は子どもの登る姿勢のデータベースが作れるようになってきているんです。どういうことかと言うと、子どもがどこを、どんなふうに登る可能性があるかということが分かることで、転落事故防止につながります。身体機能や認知機能の変化が大きい1～2歳の子どものデータを中心に集めていますが、今後は保育園の遊具で観察するとか、現場からの情報を集められるような仕組みが出来るといいなと思っています。

子どもから目を離してもいい環境の整備

杉原：なるほど。子どもの1～２年って変化がとても大きい。このアルゴリズムがディープラーニングしていくことも大事で、そこから得られるデータから環境やデザインを変えていくことによって、大きな事故を防ぐことが出来るようになるということですよね。

西田：その通りです。我々が研究を続けてきたなかで気が付いたことは、社会が必ずしも問題を理解しているというわけではないということ。リサーチして問題を抽出しなくてはいけない場合もある。我々が子どもの事故について取り上げたのが2007年で、それまではそういった活動はなかったんです。そこで、子どもにとって安全なもの、いいものをアイコン化して推奨することで市場を拡大していけたらと、2007年に「キッズデザイン賞」を作りました。ニーズがイノベーションに返還されるという仕組みが出来上がりつつあるのかなと思っています。やはりいいものを褒めていかないと社会はシフトしない。

杉原：素晴らしいですね。確かにハードパワーとしての規格も必要ですが、エンジニアリングでもデザインを変えられるものがきちんと評価されなければユーザーも育たない。アイデア自体はかなり前からあったのに、実装としてのフィールドになかなか到達しなかったということですよね。おそらく倫理的な問題もあるかと思います。今は、一般社会におけるデータの扱い方についての理解が深まってきている。

西田：そうですよね。現場で役に立つ知識の作り方が、IoTの時代で変わってきたのかなと感じています。家庭においても、新しいスマート環境を作っていくということが出来る時代になってきたのではないかなと。社会側の受け入れ方が変わってきたと思うんです。最近はZoomやSkypeで家の中まで入っていける時代になってきたので、画像認識を使えば、その家、その人に合わせた安全対策の提案が出来るようになりますよね。

杉原：確かに。事故の可能性が可視化されることで、よりイメージしやすいし、事故防止につながると思います。事故に様々な外的要因があったとしても、誰にでも必ず起こる可能性がある。高齢化の問題で考えると自分事化しやすいですよね。いまや３人にひとりが高齢者と言われる時代になっていて、家族にひとりは高齢者がいるという社会ですから。

西田：そうなんです。日本の人口分布と事故の確率をグラフで見てみると、人口分布は平たんな一方、事故の確率は生まれた瞬間と65歳以上に多い、いわゆる「バスタブ曲線」です。人生には妊娠・出産や介護したりされたりと、どこかで必ず変化がある。この変化に対応していかないといけないのが現代。変化するところに色々なニーズが隠れている。つまり、 “常識を疑え”ということなんです。これまでの常識だった「事故を防ぐために目を離すな」から、我々が目指しているところは「目を離してもいい環境」を作ること。それを認めていく環境を作ること。怪我を許容する自立支援や、リスク管理型の社会参加を促す方向にもっていきたい。

杉原：謎解きのようなグラフですね。こんなにも課題の抽出されている社会に生きているってラッキーですよね。これからいろんなことにチャレンジできる。

西田：そうですね。このメッセージが若い世代の人たちにどんどん伝わっていくといいですよね。我々には解かなくてはいけない問題がたくさんある。まだまだ未熟な社会です。人生100年時代と言われているいま、子どもからお年寄りまで、“機能が変わる人”にフォーカスして、その変化にどう対応していくかが問われる社会になってきているわけです。

西田佳史（にしだ・よしふみ）
東京工業大学 工学院 機械系教授。1998年東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻博士課程修了。博士（工学）。同年4月通産省（現経産省）工業技術院電子技術総合研究所入所。2003年産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター研究員。同年、同研究センター人間行動理解チーム長。2005年〜2012年科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業（CREST）研究代表者。2009年産業技術総合研究所デジタルヒューマン工学研究センター生活・社会機能デザイン研究チーム長。2013年同研究所デジタルヒューマン工学研究センター首席研究員。2014年から2019年東京理科大学連携大学院客員教授。2015年産業技術総合研究所人工知能研究センター首席研究員。2017年より、セコム科学技術振興財団の特定領域研究助成（社会技術分野）の領域代表者。 2019年より産業技術総合研究所人工知能研究センター招聘研究員。2019年から東京工業大学工学院機械系教授に就任。