進化する人流把握
ドローンを安全に運航する上で欠かせないもののひとつが、「どの場所なら飛ばして安全なのか」という情報だ。理想を言えば、あらゆる危険を自動的に察知して回避してくれるドローンを使いたいところだが、そのような技術の完成は現時点では成し遂げられていない。そこで誰かを傷つけてしまうリスクを軽減するためにも、そもそも人の多い場所を避けてドローンを飛行させることが望ましい、ということになる。
それではそうした「人流情報」、つまり「どこにどれだけの人がいるのか」という情報を、広範囲かつ正確に、さらにはリアルタイムで把握するにはどうすれば良いのだろうか？
この点で近年注目が高まっているのが、携帯電話などモバイル機器の通信記録を基にした人流把握技術だ。携帯電話は電源がオンになっていれば、基地局との通信を行うため、その位置情報を把握することができる。もちろん100人中100人が電源の入った携帯電話を常に持ち歩いているわけではないが、現代ではそれに近い状態が実現されており、特定の地域に人が密集しているかどうか、高い精度で把握することが可能になっている。
また新型コロナウイルスのパンデミックによって、いわゆる「密」を回避することが「至上命令」となったいま、「都市全体など広範囲を対象として、どの場所にどのくらい人が集まっているか」という情報は、これまで以上に重要なものとなった。そこで携帯電話各社が持つ端末の位置情報データに関心が寄せられており、各社もそれを活用したサービスを提供しつつある。
たとえばNTTドコモは、自社の通信データから抽出した人流情報を「
」というサービスにして提供しているのだが、そのひとつとして「
」というウェブサービスを開設している。これを見れば、モバイル機器から得られる情報がいかに有益なものか実感できるだろう。
このサービスは一種のヒートマップで、日本全土を正方形のメッシュで区分し、各エリアにいまどのくらいの人々が集まっているかを色分けしている。密集している場所は赤く、そうでない場所は緑色に表示されるという具合だ。
また特定のエリアでは、直近24時間の経過をグラフ化して表示することができ、これには前年分も合わせて表示できる。たとえば上に掲載したスクリーンショットでは、日本橋駅周辺エリアの詳細情報を表示させているのだが、前年より人の数が増えていることがわかるだろう。
こうした通信データから人流を把握する方法は、前述の通り広範囲かつ多数の人々を対象に、かつリアルタイムで情報を得られるという利点に加えて、ある程度長期の推移を追えるという長所もある。それだけに大量のデータを処理しなければならないものの、上手く利用できれば大きなメリットを得られるというわけだ。
ドローン運航への活用
こうした人流情報を、ドローン運航にどう活用できるのだろうか。米国の通信業界向けソフトウェアベンダー、
の例を見てみよう。
彼らは
と名付けられたドローン管理ソフトウェアを開発している。これは携帯電話の基地局ネットワークを活用して、ドローンとの通信を実現するというものだ。さらにAirboneRFは、基地局ネットワークから得られたデータを機械学習技術で分析し、そこからさまざまな情報を抽出。それを基に、ドローンを安全に飛行させること、特にBVLOS（目視見通し外）飛行を実現することに貢献する。
通信事業者はこのソフトウェアを利用することで、ドローン事業者向けの運航管理プラットフォームの提供が可能になる。彼らは既に、世界各地で通信事業者との契約を獲得しているとのことだ。
いま彼らが推し進めているのが、前述のモバイル空間統計のように、通信データから割り出した人流情報をドローン事業者に提供する機能の充実だ。
TEOCOは
において、こうした機能はSORAに対応する上で大きく貢献すると訴えている。SORAとはSpecific Operations Risk Assessmentの略で、無人航空機を運航させる上でのリスク分析や対応策、安全目標等を定義することを目的としたリスク評価プロセスであり、ドローンのBVLOSを許可する際の判断基準として導入が進みつつある。
しかしドローンを運航する事業者が、自らの活動にどの程度のリスクがあるのかを正しく評価するためには、多くの情報が欠かせない。そうした情報のひとつが、ドローンが飛行する地域にどのくらいの人々が密集しているのかに関するデータというわけだ。確かにこの情報は重要だが、簡単に手に入るわけではない。
しかも多くの場合、人口の密集度に関するデータは国勢調査（つまり「人々がどこに住んでいるのか」に関する調査結果）から提供されるため、リスクが正しく評価されず、運航計画が許可されない場合もあるとTEOCOは指摘している。
そこで基地局データから得られる人流情報の出番、というわけだ。これならば人口の密集度について、より正確で詳細な情報が得られるだけでなく、リアルタイムでの把握も可能になる。将来的には、予期せぬ出来事（何らかの事件やイベント等）で密集度が変化した際に、それに合わせて柔軟に運航計画を変更するといったことも可能になるだろう。
人流情報を把握する技術についても、通信関連のデータだけでなく、さまざまなIoT機器から得られたデータを組み合わせることで、さらに精度や解像度を上げる取り組みが進められている。それを通じて、ドローンの市街地における運航もより安全なものになるに違いない。
