ISSN

Technical Journal of2435-5453

Advanced Mobility

次世代移動体技術誌

2023 年はドローン「レベル４」実現元年
鈴木真二

壁面吸着ドローンの開発と活用方法の提案
菱田

聡、大垣

正信、菱田

康、三輪

昌史、清水

俊彦

吸引領域サイズの拡大によるマルチロータ型航空機の構造・制御の最適化
山口

皓平、原

進

消防におけるドローンリモート技術の概念構想（ConOps）の構築と社会実装課題の抽出
佐々木

一、榧野

尊、寺村

良寛、秋本

修、鈴木

真二

日本国内の無人航空機事故（2015-2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討〜ヒューマンエラーによる事故の防止に向けて〜
大原大Global Drone Regulations and Research Survey with the Examination of Its Application
Ghassaq Issa Hasan Alrubaye、Hiroyuki Miyauchi『ポスターセッション in Japan Drone 2023』報告テクニカルジャーナル編集委員長

岩田 拡也

小型無人航空機（ドローン）のインシデントレポート様式作成の試み
飯田

涼太、海老根雅人、五十嵐

仁、村上

龍、日下部

雅之、黒木

尚長

4

Vol.
2023

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 4, No. 1（2023）


12023 年はドローン「レベル４」実現元年

一般社団法人日本 UAS 産業振興協議会
理事長

鈴木

真二

Technical Journal of Advanced Mobility（次世代移動体技術誌）を 2020 年に発刊し 4 年目を迎えました。技術だけでなく，制度や，教育活動の分析など次世代移動体に関する論文や報告の発表の場として活用して頂き，アクセス数も月 1000 件に到達し，アメリカ，中国など海外からのアクセスも 2割程度を占めるまでになりました。今後とも，先端的な取り組みや新たな知見をアカデミアだけでな
く産業界，研究機関，行政機関などすべての分野，地域から発表して頂ければと思います。
小型無人航空機「ドローン」に関しては，2022 年 12 月 5 日にレベル 4 飛行を可能とする改正航空法が新たに施行され，新たな時代を迎えています。わたくしども JUIDA では，年頭にその年の目標を掲げています。最近では，2020 年は，セキュリティーの関心の高まる中，「ドローン，セキュリ
ティー元年」を目標とし，その年には，「特定高度情報通信技術活用システムの開発供給及び導入の促進に関する法律（5 G・ドローン促進法）」が施行されました。2021 年は，「ドローン，災害活用元年」を目標に定め，その年に発生した熱海土砂災害では，ドローンの活躍が広く報道されました。
2022 年は，「ドローン，社会実装元年」を目標に掲げ，各地でドローンの実証実験が展開され，第 1
回ドローンサミットが 9 月に神戸で開催されました。今年の目標は，いうまでもなく「ドローン，レベル 4 実現元年」です。「レベル 4」の実現，拡大，ひいては社会課題の解決に貢献できるドローンのさらなる活用に向け，Technical Journal of Advanced Mobility が貢献できればと思っています。

2023 年 3 月吉日

理事長
鈴木真二╱Shinji Suzuki

東京大学 名誉教授。東京大学 未来ビジョン研究センター 特任教授。1953 年岐阜県生まれ。79 年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了。（株）豊田中央研究所を経て，東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻教授を 2019 年に定年退職後，現職。工学博士，専門は航空工学。日本航空宇宙学会会長（第 43 期），国際航空科学連盟（ICAS）会長（2019­2020），福島
ロボットテストフィールド所長など。著書に，『飛行機物語』（筑摩書房），『現代航空論』（編著，東京大学出版会），『落ちな
い飛行機への挑戦』（化学同人社），『ドローン活用入門 : レベル 4 時代の社会実装ハンドブック』（編著，東京大学出版）などがある。

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 4, No. 2（2023）2

壁面吸着ドローンの開発と活用方法の提案
菱田聡＊1，大垣正信＊1，菱田康＊1，三輪昌史＊2，清水俊彦＊3

菱田技研工業株式会社＊1
国立大学法人徳島大学＊2
神戸市立工業高等専門学校＊3
エンジニアの高齢化や人手不足がインフラ点検などの高所作業の課題となっている。検査作業へのドローンの利用が検討されているが，ホバリングによる打診検査などの作業を行うことは困難である。機
体前面に万能真空吸着グリッパー（UVG）を搭載した壁面吸着ドローンを開発した。UVG は，変形可能なスカートで凹凸表面に吸着できる真空吸盤である。この壁面吸着ドローンは，壁に吸着して機体を固定できプロペラを停止させることも可能で安定した長時間の運用ができる。さらに，作業範囲を広げるために作業機器を備える子機を開発した。子機は，吸着した壁面吸着ドローン（親機）から吊り下げられる。子機にも UVG を装備し壁面に吸着して作業することができる。このドローンシステムにおいて，親機の壁面吸着と子機のコンクリートボードへのドリル作業を実現し，ドローンによる高所作業実現の可能性を確認した。

Keywords: 壁面吸着ドローン，万能真空吸着グリッパ（UVG），打診検査，インフラ点検

Development of Wall Adhesion Drone andProposal of Its Utilization Method
Satoshi Hishida＊1，Masanobu Oogaki＊1，Yasushi Hishida＊1，Masafumi Miwa＊2，
Toshihiko Shimizu＊3
Hishida R&D Co., Ltd＊1
Tokushima University＊2
Kobe City College of Technology＊3
The aging of engineers and labor shortages are the problems in high-place work such as infrastructure
inspections. The use of drones for inspection work is being considered, but it is difficult to perform work
such as hammering test by hovering. We have developed a wall adhesion drone with a universal vacuum
suction gripper (UVG) on the front of the aircraft. UVG is a vacuum sucker adsorb to uneven surface with
deformable skirt. We call this drone as UVG drone. This UVG drone can hold itself by adsorbing it on thewall and stop the propeller, so stable and long operation is possible. Furthermore, in order to expand thework range, we also developed a child machine with work equipment. The child machine is suspended fromthe adsorbed UVG drone. UVG is also mounted on the child machine. We report that drilling work on
concrete wall with child machines was realized by this drone system.

Keywords: Wall adhesion drone, Universal vacuum suction gripper (UVG), Hammering test,
Infrastructure inspection

壁面吸着ドローンの開発と活用方法の提案

1．は

じ

め

3

に

インフラの老朽化が社会問題となっている。インフラを安全かつ効率的に運用するためには，適切な点
検・修繕作業が不可欠である。しかし，技術者の高齢化や人手不足により維持運用に支障をきたすリスクがある。このため，高所作業の効率化は喫緊の課題となっており，インフラ点検へのドローン活用が検討されている。
そのドローン活用の一例として，ドローンで撮影した画像を用いた検査作業の実用化がある［1］。これは3 次元の任意の地点から撮影を行えるというドローンの特徴を生かした例である。一方，構造物の打診検査は重要なインフラ点検作業の一つである。しかし，ドローンで打診検査を行うことは困難である。困難の原因は，打診検査で発生する反力によりドローンのホバリング姿勢が不安定になること，検査時における検査
面へのドローンの精密な接近・位置の保持にある。
本研究では，ドローンに万能真空吸着グリッパ UVG を装備した壁面吸着ドローンシステムを提案する。
検査対象に吸着することによりドローンは検査面に機体を精密に固定できる。しかし吸着により，ドローンの特徴である移動の容易性が失われる。これを克服するシステムとして，壁面に吸着する親機と親機から吊り下げ移動する子機を開発した。親機は壁面吸着を確実に行うため，水平飛行を実現するチルト機構を採用
し，活用分野を検討した。また，壁面吸着ドローンの高所作業の一例として，子機によるドリル作業を実現した。
2．吸着ドローンの概要
2‒1

親機と子機による壁面吸着ドローンシステムの概要

吸着ドローンの特性は，様々な用途での利用が期待できる。しかしながら，飛行の後に吸着するドローン
で正確な位置決めや高精度の移動を実現することは困難である。そこで，本研究では親機吸着ドローンにぶら下げられ移動できる子機を開発した。子機は，吸着する親機に取り付けられたウインチによって上下に移動する。子機にも UVG が装備されており，フライトコントローラで姿勢制御され，ダクトファンを使って壁面に接近し吸着する。子機に検査装置や作業機器を搭載し，任意の位置に吸着することで，高所での作業を実現する。特許記載した親機と子機のバリエーションを図 1 に示す。ウインチ設置位置の 3 つのタイプ（親機，子機，地面）を提案した［2］。

（a）ウインチ親機搭載（b）ウインチ子機搭載
図1（c）ウインチ地上設置

親機，子機とウインチのバリエーション（a）ウインチ親機搭載：ウインチが親機に搭載されており，親機と子機が一体で飛行できるので飛行の自由度は高い。高高度での作業を実現できるシステムである。ただし，親機，子機共に小型軽量化が必要である。
（b）ウインチ子機搭載：ウインチが子機に搭載されており，まず親機が飛行し吸着後，子機を上昇させる。

菱田

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聡，大垣

正信，菱田

康，三輪

昌史，清水

俊彦

親機の構造を簡素化でき，子機搭載機器の自由度（特に重量）が上がる。ただし，親機飛行の自由度は地上設置の子機と牽引ケーブルで接続されているため低下する。しかし，子機上昇時の制約はない。
（c）ウインチ地上設置：ウインチは地上設置されており，親機には滑車を搭載する。大型ウインチの使用により，大型の作業機器を使用できる。高高度の使用は容易ではない。しかし，牽引
ケーブルと共に，動力線を接続すれば作業機器に大容量常時給電が可能である。また，ホース等を接続すれは空気，水，塗料や各種メディアの常時供給も可能である。
以上，3 種のバリエーションにより本システムはドローンを利用した高所作業の実現に非常に高い自由度を有している。システムの目的は，作業機器を目的の場所まで搬送し，安定した状態で，十分な作業時間を確保することにある。
2‒2

親

機

本研究の壁面吸着ドローン（図 2）親機の概要は以下の通りである。機体は大型ヘキサコプタに UVG お
よび真空ポンプを搭載しており，吸着機能を持つ。UVG は機体の水平面に対し垂直になるように，機体先端に取り付けられている。鉛直な壁面への吸着を容易にするには，吸着時に UVG を壁面に正対させる必要がある。それには，機体が水平を維持しつつ前進・接近する必要がある。これを実現するために左右のプロ
ペラにチルト機構を装備し，姿勢制御プログラムを改良した（詳細後述）。親機には光学，圧力，力といった各種センサを搭載し壁面との相対距離や吸着圧力を計測し，自律的に吸着離脱する。また子機を吊り下げ移動させるウインチを装備する。主な仕様は以下の通り。
・機体形式：ヘキサコプタ（左右のプロペラにはチルト機構あり）
・機体寸法：W 2050，D 2150，H 835
・電源：LiPo バッテリ 12S，燃料電池 2400 W×2・吸着機構：UVG×3
・総離陸重量：25 kg 未満
2‒3子

図 2 壁面吸着ドローン親機子機

機

子機は壁面吸着ドローンによる高度作業を実現するためのプロトタイプ機である。高所での安定した作業を実現するために，縦方向に配置された 2 つの UVG で，子機を壁面に吸着させる。本研究では，高所作業の例としてドリル作業を行った。ドリルの操作および前後移動の機構を装備し，ラジコン送信機による遠隔操作を実現した。吸着時に子機を壁面に押付けるのに，ダクトファンを活用する。主な仕様は以下の通り。
・機体寸法：W 600，D 450，H 450（移動用ダクトファン 2 機を含む）
・機体重量：8 kg（小型電動ドリルを含む）
3．壁面吸着ドローンの要素技術
3‒1

UVG 動作原理および設計［3, 4］

図 3 に，UVG のプロトタイプの組立図を示す。UVG は，メインプレート，スカート，インナープレートで構成されている。UVG には，吸着時の応答性向上を目指し平板を使用した。容積が少ない分，必要となる機密性を膜袋と粉体で構成されたジャミンググリッパにて実現した。凹凸面でも粉体が密閉することで気密性を確保できる特徴がある。本研究で使用する UVG は，インナープレート部に吸着に使用する真空ポートを備える。

壁面吸着ドローンの開発と活用方法の提案

図35

図 4 UVG の動作原理

UVG の組立図

UVG の動作原理を図 4 に示す。スカートは柔軟な状態にあり，インナープレート部の真空ポートより吸引することでスカートが吸着対象表面の形状に変形し UVG は吸着する。UVG は吸着力に優れているため，
図 5 に示すように表面が不均一な物体にも吸着することができる。

図5

図 6 本研究で使用した UVGUVG 吸着の様子

図7

機体と UVG の力学系

壁面吸着ドローンに使用する UVG の理論吸着力は次式から算出される。
F＝Pi×A╱t（1）

ここで，F は吸着力の理論値（N），Pi は内部空間の真空圧力（MPa），A はインナープレート面積（mm2）である。t は各用途の安全率である。真空パッドを設計する場合，安全率は水平面に 4 以上，垂直面に 8 以上を用いるのが一般的である［5］。たとえば，真空圧力が－0.093 MPa で，インナープレートの有効面積の直径が 200 mm のとき，理論吸着力は約 2920 N である。吸着するのは垂直方向の壁なので安全率を 8 とす
ると，UVG 吸着力は約 365 N である。壁面吸着ドローンの機体には 2 つの UVG を装備する。機体の吸着力 W は W＝F×2＝365×2＝730 N となる。
図 6 に本研究で用いた UVG を示す。壁面吸着時に加わる垂直荷重モーメントを支持するためには，壁面に対して 3 点で吸着することが望ましい。したがって，2 つの UVG を吸引に使用し，他の 1 つの支点を機体底部に配置した。図 7 に，ドローン壁面吸着時の機体と UVG の力学系模式図を示す。支点 O と UVG との距離を d mm，ドローンの重量を Mg kg，ドローンの中心と UVG との距離を L mm とする。式（1）で導

菱田

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聡，大垣

正信，菱田

康，三輪

昌史，清水

俊彦

出される機体吸着力を W N とすると，支点 O を中心とするモーメントにおいて機体が壁面に吸着するには式（2）の条件が満たされなければならない。
W×d

（2）

Mg×L

ドローンの重量は機体の中心にあるものとする。距離 L は 1080 mm であった。Mg の最大重量は 25 kg（LiPo バッテリ搭載，子機を含む）である。O の時計回りのモーメントは 265 Nm である。一方 d は 455 mm
であり，左回りのモーメントは W×d＝730×0.445＝332 Nm である。左回りのモーメントが右回りのモーメ
ントよりも大きいため，UVG は剥がれない。
3‒2

チルト機構

ドローンを確実に壁に吸着させるためには，吸着する壁面と UVG を正対させる必要がある。しかし通常のドローンは機体を前方に傾けて前進するため，機体は吸着する壁面に傾いたまま接触することになり，吸着は容易でない。本研究では，6 枚プロペラ機の機体の左右両側のプロペラをサーボモータで傾けて水平推力を発生させるチルト機構を採用した（図 8，9）。

図8

チルト機構の配置

図 9 チルト機構

左右両方のプロペラがチルト機構により前方に傾斜され，機体は水平状態で前進する。また，両方のプロペラが後方に傾くと，機体は後進する。左右のプロペラを前後で異なる方向に調整することで，ヨー方向制御も可能である。チルト機構によるヨー制御は，モータの反トルクによる従来の制御と比較して，ロール
ピッチ制御からヨー制御が影響を受けにくくなるため飛行性能の向上に有効である。
チルト機構の効果を確認するために，吸着飛行時のログデータを図 10，11 に示す。この吸着飛行実験の様子は，YouTube 動画（URL：https://www.youtube.com/watch?v=6ZqB2gIUi3c）にて公開している。
図 10 で，青色はスロットである。12：20：36 に飛行を開始し 12：21：10 に吸着を完了しプロペラを停止している。緑色は機体の速度で，34 秒間に約 5 m 前進している。赤色は機体の Pitch 角度である。機体は前進しているが Pitch 角度は±1.5 度程度でほぼ変化は無い。さらに Pitch 角度と機体速度には相関がみられない。
図 11 では，緑色は機体速度，赤色は機体の Pitch 角度で図 10 と同様である。黄色と青色はチルト機構において左右のプロペラ角度を変化させる各サーボモータへの指令値である。機体は直進しているため黄色と青色で示す左右のプロペラ角度は逆位相となっている。黄色に着目すると，時間遅れが伴うが，中央値より下では機体が増速され，中央値より上では機体が減速されている。これにより，チルト機構により機体のPitch 角度を変化させずに水平移動を実現できていることがわかる。

壁面吸着ドローンの開発と活用方法の提案

7

図 10

吸着飛行時のログデータ 1

図 11

吸着飛行時のログデータ 2

4．壁面吸着ドローンシステムの特徴と用途
4‒1

壁面吸着ドローンシステムの特徴

ドローンによる高所作業の実現が期待されている。本研究で開発する壁面吸着ドローンの実用化について考察する。壁面吸着ドローンシステムの特徴は以下の通りである。
・高所安定作業が可能
ドローンは，空中での作業をホバリングしながら行う。構造物の近くでホバリングすると，姿勢を安定させることが困難である。作業や検査に伴い反力が発生すると，安定したホバリングがさらに困難になる。しかし，壁面吸着ドローンは UVG を用いて機体を壁面等に固定でき，高所での多種多様な作業の実現が期待

菱田

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聡，大垣

正信，菱田

康，三輪

昌史，清水

俊彦

できる。
・長時間操作が可能
壁面吸着ドローンは，UVG を使用し機体を壁面に吸着でき，プロペラを停止できる。UVG の吸引には，
小型真空ポンプが使用される。真空ポンプは小型の LiPo バッテリで 1 時間以上動作させることができる。
これにより，ホバリングでは実現できなかった高所での長時間の運用が可能となる。
・安全で安定した操業の実現
距離センサや圧力センサなどを用いたロボット技術を活用することで，ドローンは自律で壁面への吸着や離脱が可能となる。このとき，機体を傾けずに前後方向の移動を実現できるチルト機構は非常に有用である。
4‒2

壁面吸着ドローンシステムの用途

次に，壁面吸着ドローンシステムの活用が期待される用途の例を示す。
・インフラ点検
特徴で述べたように，壁面吸着ドローンは壁面に吸着することで，安定した長時間の運用が可能である。
壁面吸着ドローンに各種検査装置を搭載できる。打診検査をはじめとする各種検査機を安定した状態で長時間使用することができる。また，吸着時にプロペラを停止できるため，騒音による試験結果への悪影響を軽
減できる。
・修繕工事
塗装や補修材の注入作業で反力が発生し，ホバリングが不安定になる。機体を吸着固定できれば，正確な作業を行うことができる。
・清掃
水や空気を使った清掃作業も吸着により安定して実現できる。ホース等で水や空気を供給すれば，長時間の作業が可能となる。ケレンのような大きな反力を発生する作業も吸着により可能となる。
・サンプリング
新たな作業機器の開発により，サンプルの採取やコア抜き作業も可能である。本研究では，コンクリート
ボードへのφ8.5 mm ドリル作業に成功した。
5．実証実験の結果
5‒1

親機の吸着

本研究で開発したドローン吸着実験を行った。親機の吸着状況を図 12 に示す。ドローンは安定した状態
で吸着しており，プロペラは停止できている。吸着に用いる真空ポンプの寸法は 85×60×40 mm 程度，重量は 280 g で，各 UVG に 1 台ずつ親機に 3 台を使用している。同ポンプの使用電力は小さい。例えば，
LiPo バッテリ 3S 2200 mAh で 1 時間以上の連続運転が可能である。
現在，自律飛行による着脱技術の開発を進めており，自律飛行が実現できると安全・確実な吸着が可能

図 12

親機の吸着

になる。
5‒2

子機のドリル作業

検査などに使用する作業用機器を搭載する子機を開発した（図 13）。本研究では，壁面吸着ドローンシス
テムの高所作業実現の可能性を検証するため，作業用機器に動作時に反力の大きな小型電動ドリルを選択し壁面吸着ドローンの開発と活用方法の提案9た。作業時における小型電動ドリルの押付けにはエアシリンダを使用した。エアシリンダ駆動用にも真空ポンプを加圧用として使用した。子機の壁面吸着用に 2 台の UVG（インナープレートφ110 mm）と真空ポンプ（親機と同一品）を搭載した。子機の寸法は 600×450×450 mm，小型電動ドリルも加えた重量は約 8 kgである。子機を壁面に押付けるダクトファンはφ90 mm である。子機によるドリル作業実証実験の様子を図 14 に示す（YouTube URL：https://www.youtube.com/watch?v=ZPXeimkQkbo）。子機はコンクリートボードに簡単に吸着し，完全に固定できた。ドリル作業は数秒で完了した。今回は子機に搭載する作業機器としてドリルを選定したが，打診検査器や各種センサなど，使用目的に応じた機器を搭載することが可能である。
本研究で一般的なホバリングドローンでは不可能な，反力が発生するドリル作業に成功した。これにより，ドローンによる高所での点検や作業の実現の可能性を確認できた。

図 13

6．結

壁面吸着子機

図 14

子機のドリル作業実証実験論

ドローンによる高所での作業の実現を目指し，壁面吸着ドローンの移動性能と正確な位置決めを実現するために，親機と子機を活用したシステムを提案した。UVG を設計し，吸着ドローンの要素技術としてチル
ト機構を導入した。また，壁面密着ドローンの特徴や用途についても検討した 。
実証実験により，開発したドローンは問題なく壁に吸着できることが確認された。また，子機に小型電動ドリルを搭載してドリル作業を実現し，一般的なホバリングするドローンでは実現が困難な反力が発生する
ドリル作業に成功した。これにより，ドローンによる高所での点検・作業実現の可能性を見いだせた。
今後，親機および子機の軽量化や RTK-GPS の搭載により，飛行性能と安定性を向上させる。加えて吸着と離脱の自律機能を開発し，システム実用化のための信頼性向上や運用方法の確立，運転手順の成文化を行い，実用化を目指す。
謝辞本研究は，経済産業省近畿経済産業局の「HyDrone（ハイドローン）プロジェクト」の支援によって行われた。ここに記して，謝意を表す。
投稿受付：2023 年 1 月 4 日
採録決定：2023 年 1 月 31 日

菱田

10
文

聡，大垣

正信，菱田

康，三輪

昌史，清水

俊彦

献

［1］ 国土交通省道路局：道路橋定期点検要領，2019.
［2］ 菱田聡，清水俊彦，柿本将大：“無人飛行体”，菱田技研工業株式会社，特許第 6906264 号，2021.7.1．

［3］ Fujita, M., Ikeda, S., Fujimoto, T., Shimizu, T., Ikemoto, S. and Miyamoto, T.:“Development of universal vacuum gripper forwall-climbing robot”, Advanced Robotics, vol. 32, No. 6, pp. 283­296, 2018. DOI: 10.1080/01691864.2018.1447238.
［4］ 中村友哉，藤本敏影，岡田宙士，清水俊彦，池本周平，和田明浩，宮本猛：“壁面吸着用 UVG に基づく打音検査型マルチコプタの開発”，計測自動制御学会論文集，Vol. 54，No. 4，pp. 440­446，2018．
［5］ https://ca01.smcworld.com/catalog/en/vacuum/ZP3E-E/6-4-p0377-0494-zp3e_en/data/6-4-p0377-0494-zp3e_en.pdf（ 参 照
日 2023 年 2 月 10 日）．
菱田

聡

大垣

正信

1987 年岡山大学大学院工学研究科修了。

1981 年京都大学航空工学科卒業。同年

同年ダイキン工業株式会社入社エアコン

川崎重工業株式会社入社。主に航空機にの制御，新冷媒の開発に従事。1991 年

関する研究開発・新規プロジェクトに従菱田技研工業株式会社入社。1998 年よ事・T-4 の 開 発・ 宇 宙 往 還 機 の 研 究 開り代表取締役社長，現在に至る。次世代発・SST 実験機

ロボット，カスタマイズドローンの開発に従事。

航空宇宙学会技術賞受賞・P-1，C-2 の民間転用及び輸出の推進・京大非常勤講師
2020 年より菱田技研工業技術顧問。

菱田

康

三輪

昌史

2015 年金沢工業大学環境建築学部建築

1996 年和歌山大学助手，2007 年徳島大学科卒業。同年東鉄工業株式会社入社。

学講師 2014 年徳島大学准教授，現在

新築マンション工事や駅構内改修工事のにいたる。RTK-GPS で精密に飛行する施工管理業務に従事。2020 年菱田技研

マルチコプタでの運搬・計測や，マルチ工業株式会社入社。次世代ロボット，カ

コプタや固定翼機に推力偏向システムをスタマイズドローンの開発に従事。

加えた機体など，無人機システムに関する研究に従事。博士
（工学）
。

清水

俊彦

2013 年大阪大学大学院基礎工学研究科
システム創成工学専攻博士後期課程修了。2010 年 Italian Institute of Technology研究員。2013 年神戸市立工業高等専門学校助教。2017 年同准教授，現在に至る。2021 年より中之島チャレンジ実行委員会委員長。万能グリッパと自律ロボットの研究開発に従事。博士（工学）。
E-mail：kcct-ts8@g.kobe-kosen.ac.jp

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 4, No. 3（2023）


11

吸引領域サイズの拡大によるマルチロータ型
航空機の構造・制御の最適化山口

皓平＊1，原進＊1

名古屋大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻＊1
複数のロータを備えそれぞれの回転数やコレクティブピッチ角の変更によって飛行を制御するマルチロータ型航空機の普及は目覚ましく，空撮や災害救助など様々な分野で広く応用されている。本研究では，このようなマルチロータ型航空機の最適設計手法として，構造パラメータと制御器の準同時最適化手法を提案する。最適化の評価関数として，本研究ではシステムの平衡点周りに存在する安定領域である吸引領域のサイズを用いる。吸引領域サイズが最大化する構造パラメータの値と制御器を探索することで，マルチロータ型航空機に対する構造・制御の両面からの最適設計が可能となる。本稿では吸引領域の可視化にも取り組み，得られた機体が元機体と比較してより大きな平衡点からの逸脱に対応可能であることも示す。

Keywords: マルチロータ型航空機，吸引領域，最適設計，非線形システム

Geometric-Parameter and Controller Optimization of
Hovering Multirotor Aircraft by Expanding
the Size of the Domain of Attraction
Kohei Yamaguchi＊1，Susumu Hara＊1
Department of Aerospace Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya University＊1
A multirotor aircraft is a rotorcraft with more than two rotors. Owing to its relatively simple mechanisms forflight control, it has been widely used in various fields, such as aerial photography and disaster management.
To determine an optimal design for a multirotor aircraft, the geometric parameters and controllers are quasisimultaneously optimized. The domain of attraction, which defines the stable region around an equilibrium
point for a nonlinear system, was used as an objective function for optimization. By finding geometricparameters and the controller that expands the size of the attraction domain, a multirotor aircraft can be
optimized. The visualization of the domains shows that the optimized aircraft can deal with a larger deviationfrom an equilibrium point compared with the original aircraft.

Keywords: Multirotor aircraft, Domain of attraction, Optimal design, Nonlinear system

1．Introduction
Recently, multirotor aircrafts have been used in various fields, including aerial photography, disastermanagement［1］, package delivery services［2］, and hobbies such as drone racing. In 2020, a drone wirelessrelay system was demonstrated to provide a person facing a natural disaster with mobile phone access［3］. In
addition, multirotor aircraft provides a promising type of electric vertical takeoff and landing（eVTOL）aircraft

山口

12

皓平，原

進

for flying cars［4, 5］. As the importance of multirotor aircraft has been widely recognized, improving theperformance of the aircrafts with regard to the changes in the state variables has attracted considerable
attention in research. Increasing the number of rotors is an option for improving aircraft performance; ahexarotor-type or an octorotor-type aircraft performs better than quadrotor-type aircrafts. When the number ofrotors is fixed, the performance of the multirotor aircraft can be improved by changing the geometricparameters that define the length of the main arms, angle of the thrust relative to the fuselage, position of the
payload, etc. For example, by extending the length of the main arm, the control moment can be increased
without improving the performance of the rotor placed at the tip of the arm. However, methods for optimizing
such geometric parameters have not yet been sufficiently formulated.
This study focusses the development of a method to find an optimal design for multirotor aircrafts. The
optimality of a system is generally ensured by a change in the objective function that effectively defines theperformance of the system. Herein, the size of the domain of attraction（DOA）was used as the objectivefunction to evaluate the performance of a multirotor aircraft. The DOA is defined by a set of initial states thatconverge to an equilibrium point of the system after infinite time. Therefore, DOA is a critical tool in stability
analysis because the size of the DOA shows how much the initial points can be far away from the equilibrium
point while the trajectories can still be converged. Because the DOA directly visualizes the safety margin of thesystem, its size can be used to evaluate the performance of the system. In this study, the DOA size was used toevaluate the performance of a multirotor aircraft from the viewpoints of both the structure and controller. By
searching for geometric parameters and controllers that maximize the size of the DOA, both the structure andcontroller of the aircraft can be optimized. In addition, a multirotor aircraft that employs a variable collectivepitch rotor system was assumed. Each rotor has a main motor to rotate the blades and servo motor to change
the collective pitch angle. Compared with multirotor aircraft having fixed-pitch rotors, the variable collective
pitch mechanism significantly increases the potential applications of this type of aircraft, as suggested in aprevious study［6］. Another study demonstrated an increase in the rate of change of thrust, a decrease incontrol saturation, and the ability to quickly and efficiently reverse thrust［7］. The effectiveness of an aircraftthat employs a variable collective pitch rotor system was also shown［8］. By demonstrating the proposed
optimization method for a prospective multirotor aircraft, the effectiveness of the method was investigated.
2．Methodology
2‒1

System optimization based on the size of the domain of attraction

The size of the DOA was used to optimize the geometric parameters and controller quasi-simultaneously. Fora system x·＝f（x, u ; t）
, the definition of DOA R0 is given by
R0＝⎰γ∈R : if x＝γthen lim x（t）＝x eq⎱,
⎱
⎰
t →∞

（1）

where x is the state vector, f is a nonlinear function, u is the input vector, R is real space, and xep is the static
equilibrium point of the system. The DOA directly visualizes the safety margin and robustness of the system
around the equilibrium point. In addition, the size and shape of the DOA vary depending on the design of thegeometric parameters and controller. In other words, by choosing geometric parameters and a controller that
expands the size of the DOA, we can search for an optimal system from the perspectives of structure andcontrol. The simplest way to accurately investigate the shape of the DOA is to investigate the convergence of alarge number of initial states around the equilibrium point via numerical integration. To accelerate the吸引領域サイズの拡大によるマルチロータ型航空機の構造・制御の最適化

13

calculation, we proposed and studied an indirect DOA size estimation method that estimates the radius of thehypersphere inscribed by the DOA［9­11］. Figure 1 shows a sketch of the DOA and inscribed hypersphere.

Fig. 1

Domain of attraction and inscribed hypersphere.

Instead of randomly distributing several initial states around the equilibrium point, a smaller number of states
is distributed on the surface of a hypersphere. The radius of the hypersphere is updated according to a rootfinding algorithm, such as the bisection or golden-section method, to determine the radius rDOA. When all
trajectories converge to the equilibrium point after a given period, the radius increases. However, when at least
one trajectory diverges, the radius decreases. To use the indirect size estimation method, the number of states
distributed on the surface was carefully determined. Because the probability that an initial state exists inside
the DOA follows a binomial distribution, the probability that K initial values on the surface of the hypersphereK
N－K
outside N are inside the DOA is given by NCK p（1－p）, where p is the probability that a single state is inside

the DOA. When all the initial states are inside the DOA（K＝N ）, more than p% of the surface is inside the DOA
with a confidence of 1－pN. In other words, an arbitrary condition, defined by the combination of probability
and confidence, can be satisfied by changing the number of the initial state N. For example, 95% of theprobability and 99% of the confidence are yielded when N＞90 is satisfied.
The estimation result should be conservative because the obtained size is the smallest distance between theequilibrium point and edge of the DOA. As in Refs.［10］and［11］, this method can yield a computational timethat enables the use of size as an objective function of the system optimization method. The geometricparameters and parameters that define the controller are searched for such that the sphere radius rDOA is
maximized. In practice, the optimization scheme is separated into two parts: the S-step and C-step. In the S-step,
the geometric parameters that maximize the radius rDOA are determined. In the C-step, the parameters thatdefine the performance of the controller are searched. The S- and C-steps are iteratively conducted, and quasisimultaneous optimization of the nonlinear system is performed. The SC iteration can be accelerated byintroducing a parallel computing technique and achieving a practical completion time for optimizing a tripleinverted pendulum system［11］.
2‒2Multirotor aircraft Model

Herein, a mathematical model for a multirotor aircraft was presented. As shown in Fig. 2, the body-fixed
coordinate system（xb yb zb）, which is fixed to the center of mass of the aircraft, and inertial system（x y z）are

山口

14

Fig. 2

皓平，原進

Coordinate systems for multirotor aircraft.

defined.
The rotors were alternated clockwise and anticlockwise. The position of the aircraft（x y z）and attitude（φ θ ψ）are defined in the inertial system, and the velocity V＝（u v w）and angular velocity ω＝（p q r）
are defined in the body-fixed system. In addition, the angular velocity of each rotor Ω（i＝1,…, nr）wasi
considered. The state variable was defined as x＝（x y z φ θ ψ u v w p q r Ω1 … Ωn ）T. The equations ofrmotion for the multirotor aircraft are given by
1
F
m

（2）

〜
Jω＋J－1M,
ω＝－J－1ω

（3）

·

〜
V ＝－ω
V＋CI G＋
B/I·〜
where ωis the skew matrix used to model the outer product, CIB/I is a conversion matrix from inertial to body-

fixed systems, J is the inertia tensor of the aircraft, G＝（0 0 1）T is a gravity vector in the inertial system, and F
and M are the vectors that represent the force and moment acting on the aircraft, respectively. To calculate theforce and moment on the aircraft, the blades of the rotor were discretized into small elements, and the inflow
velocities were calculated for each element. As inputs, the motor torque qmi and collective pitch angle θi wereconsidered as u＝（qm1 … qmn θ1 … θn ）T. The angular velocity of the rotor is controlled by changing the torquerrof the motor for each rotor as Ωi＝（Qmi－qmi）/Jri－1, where Qmi is the torque of the rotor, and Jri is the moment of·inertia of the rotor. Rotor torque Qmi is determined by the lift and drag acting on the blade element. The
nonlinear lift and drag coefficients are given by
C（α）
＝
［1－σ
（α）
（CL0＋CLαα）＋σ］（α）［2 sin（α）Sα2 cos α］
l

（4）

2
（CL0＋CLαα）
C（α）
＝
［1－σ
（α）
］CDp＋
＋σ
（α）
（2 sin2α）,d
πe0 AR（5）

where α is the angle of attack, σ（α）is the blending function, CL0 is the lift coefficient at α＝0°, CLα is acoefficient, Sα is the area of an element, CDp is the drag coefficient at α＝0, e0 is the Osward efficiency factor,
and AR is the aspect ratio of the blade. The angle of attack was calculated for each blade element to calculate
the lift and drag. The force F and moment M were calculated according to the position and angle of the rotor.
The moment of the i-th rotor is also modeled as Mri＝－（ Jri Ωi ni＋ Jri Ωi ω×ni）. For simplicity, the drag acting·

on the arms and fuselage was assumed to be sufficiently small and ignored. The induced velocity for the rotor,

吸引領域サイズの拡大によるマルチロータ型航空機の構造・制御の最適化

15

vi＝ Ti /2πSρ is used for simplicity. The initial value of the induced velocity vi was calculated using simple
momentum theory. At every step of the numerical integration, the induced velocity was iteratively solved until it
converged to the given value.
2‒3

Optimization problem settings for multirotor aircraft

The parameters for the S- and C-steps were defined; Fig. 3 shows the geometric parameters of the multirotor
aircraft.

Fig. 3

Geometric parameters for optimization.

The parameters, including the main arm length li, sub-arm length hi, and rotor mount angles βi and γi, aredefined for every rotor as i＝1, …, nr. To obtain a symmetric structure, these parameters are common for
rotors numbered odd（i＝1, 3, 5, …）and even（i＝2, 4, 6, …）; in addition, the distance between the fuselage
center and payload center d is used. In this study, the aforementioned continuous parameters were optimized
only in the S-step. Discontinuous parameters, such as the number of rotors and blades for one rotor, were
defined by the authors. The radius of the rotor is 0.15 m and the number of blades is two. The line densities ofthe main and sub-arms are 0.1 kg/m. The moment of inertia of the rotor is Jri＝0.0017 kg・m2. The mass of therotor, fuselage, and payload were 50, 200, and 300 g, respectively.
To stabilize the hovering aircraft, a linear quadratic regulator（LQR）, optimized at the C-step, was employed.
The quadratic cost function J for the LQR is given by∫∞

J＝ （xTQx＋uTRu）dt
0（6）

Assuming Q and R are diagonal matrices, q1 … qn and r1 … rn are optimized at the C-step. A linearized systemrr

δx＝Aδx＋Bδu, which is required to solve the Riccati equation, is obtained from the nonlinear equations of·

motion as A＝∂f/∂x| x＝xeq, u＝ueq and B＝∂f/∂u| x＝xeq, u＝ueq, where δx＝x－xeq and δu＝u－ueq. The state variable andinput at the equilibrium points xeq and ueq are searched for in a trim flight analysis. For hovering flight, forexample, rotation speed Ωi and collective pitch angles θ（i＝1,…, nr）that satisfy（x y z）＝0,（φ θ ψ）＝0,i
V＝0, ω＝0, Fx＝Fy＝0, and M＝0 are searched.
The SC iteration in this study is defined as follows: at the S-step, the trim flight analysis is conducted forevery change in the geometric parameters; the inertia tensor was indirectly optimized using the S-step. At theC-step, trim analysis was conducted only once at the beginning of the optimization search. These problems are
summarized in Table 1.
Therefore, the problem addressed here is much more complicated than in the authorsʼ previous work［10, 11］.
The nonlinear equations of motion that define the motion of the aircraft have 12 degrees of freedom; thus, by

山口

16
Table 1

皓平，原進

Optimization problem settings.

Objective function

Step

S-stepMaximize: rDOA

C-stepConstraints
0.3

li

1.0 m

－0.2

hi

0.2 m

－45°

βi

45°

－45°

γi

45°

－0.5

d

0.5 m

0

qi

500

0

ri

500

changing the geometric parameters, the nonlinear effect can be enhanced. In addition, the iterative calculation
scheme can be unstable for infeasible values of state variables. In the authorsʼ previous work［12］, theaerodynamic force model was simplified by solving the induced velocity using simple momentum theory toaddress the problem. In this study, we employed Monte Carlo-based optimization for the SC iteration. By
investigating the size of the DOA for the stochastically generated set of geometric parameters and matrices for
the LQR, each DOA estimation step becomes independent of the other steps.
3．Optimization Example: Hexarotor Aircraft（nr＝6）case
A multirotor aircraft optimized using the proposed method is presented here. As an example, the hexarotor
aircraft（nr＝6）in hovering flight（xeq＝0）was optimized. In this example, the number of SC iterations was set
to 1, and the number of samples for the Monte Carlo method to estimate the DOA size was 300. The radius of
the hypersphere was updated according to the bisection method. The convergence of a state variable wasinvestigated to determine whether the state variable was smaller than a given threshold value after 10 s of
simulation time. The original and optimized structures are summarized in Fig. 4.
As shown in Fig. 4（a）
, the geometric parameters of the original hexarotor aircraft are hi＝0.15 m, li＝0.5 m,
βi＝γi＝0°（i＝1, …, nr）, and d＝0.2. In addition, the initial matrices used to define LQR performance are Q＝
diag｛1｝and R＝diag｛1｝. The DOA size of the initial hexarotor aircraft was rDOA＝0.0316. As shown in Fig. 4（b）,
the parameters optimized at the S-step are l1,3,5＝0.396 m, l2,4,6＝0.794 m, h1,3,5＝－0.0969 m, h2,4,6＝－0.00622 m,
γ1,3,5＝19.8°, γ2,4,6＝－0.614°, β1,3,5＝35.1°, β2,4,6＝15.5°, and d＝0.248 m. The optimized matrices are Q＝diag｛6.04 21.8 102 46.2 128 174 14.6 55.9 274 7.40 45.1 3.79｝ and R＝diag｛109 0.0123 14.2 6.46 262 145 134 130
98.2 260 489 340｝. The size of the DOA was rDOA＝0.0887, which is approximately three times larger than theoriginal value. By conducting a DOA-based optimization, a hexarotor aircraft that can deal with a larger
deviation from the equilibrium point was obtained. As a result of the change in hi , all rotors are inverted. Bychanging the rotor angles, βi and γi , the lift generated by each rotor was also changed. In other words, the lift
generated by the aircraft projection on the xy-plane was larger than that of the original hexarotor aircraft.
Because the lift of the rotor can be used to generate the yaw moment, the optimized hexarotor aircraft canhandle a larger deviation from the equilibrium point. These results also show that the even numbered main
arms are approximately twice as long as the odd arms. The angles βi and γi of the even numbered arms arelarger than those of the odd numbered arms. Because the length of the odd numbered arms is longer than thatof the even numbered arms, a larger control moment can be generated with smaller angles βi and γi .
To evaluate the obtained geometric parameters and matrices Q and R, the DOAs of the two hexarotor-type吸引領域サイズの拡大によるマルチロータ型航空機の構造・制御の最適化

17（a）Original hexarotor aircraft（b）Optimized hexarotor aircraft
Fig. 4Comparison of the geometric parameter optimization results for the hexarotor-type aircraft.

aircrafts are shown in Fig. 5. To investigate the performance of the aircraft with regard to the deviations in thevariables accounting for the attitude,（φ θ ψ）are chosen as the axes. Several initial states are generated byrandomly changing the variables φ, θ, ψ, p, q, r, and the convergence of the initial states is investigated byintegrating the equations of motion（Eqs.（2）and（3））. The colors of the markers indicate the time requiredfor convergence. The red markers depict the initial states that cannot converge to the equilibrium point within
10 s. For visibility, the range of the φ-axis was set to［－0.1 0］. As shown in Fig. 5, in the vicinity of theequilibrium point, the initial states converged in a shorter time. As the initial states move away from theequilibrium point, the convergence time tends to be longer. One can see that the size of the optimized aircraftin Fig. 5（b）is larger than that of the original aircraft in Fig. 5（a）. Moreover, the convergence time of theoriginal hexarotor-type aircraft tended to be longer than that of the optimized aircraft. Therefore, the proposed
method works successfully, and the aircraft improves its performance with regard to the deviations from theequilibrium point.

山口

18

皓平，原

進

（a）Original hexarotor aircraft（b）Optimized hexarotor aircraft
Fig. 5Visualization of the DOAs for hexarotor-type aircraft.

4．Conclusions
In this study, a method for optimizing a multirotor aircraft based on the size of the attraction domain was
proposed and studied. Using the fast domain of the attraction size estimation technique, both the geometricparameters and parameters of the controller that expand the size of the domain were searched. By applying the
proposed optimization method, named S- and C-steps, a hexarotor-type aircraft that can deal with a larger
deviation from an equilibrium point compared with the original aircraft was obtained.
In addition, the proposed method can be efficient in optimizing multirotor aircraft in the forward-flight state.
The reduction of the head-up pitching moment that limits the cruise speed of a multirotor aircraft can beachieved by optimizing the geometric and control parameters. Although the optimization will be useful for吸引領域サイズの拡大によるマルチロータ型航空機の構造・制御の最適化

19

various eVTOL aircrafts, the aerodynamic interaction between the rotors should be modeled. The authors willcontinue to improve the proposed method in future studies.
Received : January 13, 2023
Accepted : March 6, 2023
References［1］ Mantovani, J., Cavalhieri, C. P., Carou, C. B. and Gramani, M. F. : “Multirotor UAV as a natural disaster monitoring tool in
Brazil,” Proceedings of EGU General Assembly 2019, Vienna, Austria, p. 11431, 2019.
［2］ Amazon Prime-Air website, https://www.aboutamazon.com/news/tag/prime-air, accessed on Jan. 9, 2023.
［3］ SoftBank News, https://www.softbank.jp/en/sbnews/entry/20200914_01, accessed on Feb. 10, 2023.
［4］ Ehang official website, https://www.ehang.com/index.html, accessed on Jan. 9, 2023.
［5］ Volocopter official website, https://www.volocopter.com, accessed on Jan. 9, 2023.
［6］ Borenstein, J. : “The HoverBot ─ An electrically powered flying robot,” 1992.
［7］ Cutler, M., Ure, N. K., Michini, B. and How, J. P. : “Comparison of fixed and variable pitch actuators for agile quadrotors,”
Proceedings of AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, 2011.
［8］ Tadokoro, S. : Disaster Robotics, Chapter 3, Springer, Cham, 2019.
［9］ Horibe, T., Zhou, B., Hara, S. and Tsubakino, D. : “Quantitative measure for nonlinear unstable systems based on the regionof attraction and its application to designing parameter optimization inverted pendulum example,” Advanced Robotics, Vol.
32, No. 8, pp. 399­410, 2018.
［10］Yamaguchi, K. and Hara, S. : “On geometric parameter optimization method for quad tilt-wing UAV based on indirect size
estimation of domain of attraction,” IEEE Access, Vol. 10, pp. 1678­1687, 2021.
［11］Yamaguchi, K. and Hara, S. : “Quasi-simultaneous optimization of geometric parameters and controller for non-linear
systems using indirect size estimation of domain of attraction,”Proceedings of SICE Annual Conference, Kumamoto, Japan,
Sept. 5, 2022.
［12］Yamaguchi, K. and Hara, S. : “Quasi-simultaneous optimization of geometric parameters and controller for spacecraft andaircraft via size expansion of the domain of attraction,”Proceedings of The 59th Japan Society for Aeronautical and Space
Science Chubu Kansai Joint Conference, online, Nov. 19, 2022.

Kohei Yamaguchi

Susumu Hara

KOHEI YAMAGUCHI received Ph.D.

SUSUMU HARA received the B.S., M.S.,

degree in electrical engineering fromand Ph.D. degrees from Keio University,

Kyoto University, Kyoto, Japan, in 2017.

Japan, in 1992, 1994, and 1996, respectively.

From 2017 to 2018, he was a Research

In 2000, he joined the faculty of Toyota

Assistant Professor with the Department

Technological Institute, Nagoya, Japan. In

of Aerospace Engineering, Nagoya University. Since then, he

2008, he joined the faculty of Nagoya University, Nagoya,has been an Assistant Professor with the Depar tment ofJapan, where he is currently a Professor with the Department

Aerospace Engineering, Nagoya University.

of Aerospace Engineering.

E-mail: kohei.yamaguchi@mae.nagoya-u.ac.jp

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 4, No. 4（2023）

20

消防におけるドローンリモート技術の概念構想（ConOps）の構築と社会実装課題の抽出
佐々木一＊1，榧野尊＊2，寺村良寛＊2，秋本

修＊3，鈴木真二＊1

東京大学未来ビジョン研究センター＊1＊2
株式会社アイティアイディ（ITID）

東京大学大学院工学系研究科＊3
人が立ち入ることが困難な環境へのアクセスを可能とするドローンリモート技術はそのシステムを構成する要素技術の急速な進展によって広い用途での可能性が構想されている。リスクの高い環境での運用が前提となる防災や災害状況把握を目的とした実用化はその構想段階において社会システムとの十分な調和を目指す必要がある。欧州航空安全機関（EASA）では Specific カテゴリに部類される飛行ミッショ
ンのリスク評価手法の最上流において概念構想（Concept of Operations: 以下 ConOps）の提示が求められている。我が国でも 2022 年の改正航空法の施行により一定の制度設計がなされた一方で，技術的社
会的双方の概念構想の提示については現時点では運用者の個別対応に委ねられており十分な事例が存在しない。本研究では，ビル火災における複数ドローンの消火活動支援をケースとしシステムズエンジニ
アリングに基づいた ConOps の構築を試みると同時にこの社会実装において検討すべき概念検討項目，
技術検証項目，事業検証項目の抽出を実施した。ConOps 構築のガイドラインが実現することは，必要となる技術的要件，サービス要件，社会的制約などについて運用者とステークホルダーとの合意形成を得るプロセスが円滑となりドローンリモート技術の社会実装に貢献するものである。

Keywords: 概念構想，ConOps，消防，ドローンリモート技術，社会実装課題

Construct a Concept of Operations（ConOps）and
Identify Social Implementation Issues for Use ofDrone-based Remote Technology in Firefighting
Hajime Sasaki＊1，Takeru Kayano＊2，Yoshihiro Teramura＊2，Osamu Akimoto＊3，Shinji Suzuki＊2
Institute for Future Initiatives, The University of Tokyo＊1
ITID, Ltd.＊2
School of Engineering, The University of Tokyo＊3
The rapid development of elementary technologies for drone-based remote technology, allowing access toenvironments that are difficult for humans to enter, has opened the door to a wide range of potential
applications. The practical use of drones for disaster prevention and monitoring in high-risk environments
needs to be fully harmonized with societal systems at the design stage. The European Aviation Safety Agency(EASA) requires the submission of a Concept of Operations (ConOps) at the beginning of the SpecificOperation Risk Assessment (SORA) process for flight missions in Specific category. Japan is also required
to submit a revised aviation risk assessment plan by 2022. While a certain institutional design has been
established in Japan with the implementation of the revised Civil Aviation Law in 2022, the submission ofconcepts for both technical and social aspects is currently left to the individual response of operators. In
Japan, the construction of ConOps in drone-based remote technology is limited in terms of methods and消防におけるドローンリモート技術の概念構想（ConOps）の構築と社会実装課題の抽出

21

items, and examples are also limited. In this study, we attempted to construct ConOps based on the systems
engineering using the case of firefighting support by multiple drones in an urban building fire. At the sametime, we extracted items for conceptual study, technical verification, and business verification that should beconsidered in social implementation. The realization of these guidelines will facilitate the process ofconsensus building between operators and stakeholders on the necessary technical requirements, service
requirements and social constraints. It will contribute to the social implementation of drone-based remotedrone technology.

Keywords: Concept of operations, ConOps, Firefighting, Drone-based remote,Social implementation issues

1．は

じ

め

に

人が直接アクセスすることのできない遠隔地や特殊環境での情報収集や探査を目的とするリモート技術の可能性が拡大しつつある。宇宙開発における月面や小惑星探査をはじめとした探査機，体内に対する非侵襲なアプローチとしての遠隔制御や，プラントにおける無人航空機（ドローン）による情報収集や点検などが挙げられる。これらのリモート技術によって我々は，対象となる場所の距離，物理的サイズ，危険性といった属性を理由に直接侵襲することのできなかった対象へのアクセスを可能としてきたが，近年のロボティク
ス，センシング，XR，ネットワークと AI などの要素技術の統合によって人間能力の飛躍的拡張を支える技
術群としてより広い目的を達成させることに寄与している［1］。
なかでもドローンによる防災や災害状況把握を目的としたリモート技術は市民に対して便益や重要性が伝わりやすく社会的需要が高いことかが指摘されており，北米市民を対象とした調査結果ではドローンの保全
活用のうち最も支持が高い領域として消火活動や救助を挙げている［2］。実際に北米では近年の連邦火事管理技術法の整備によってドローン配備が進められており，オレゴン，カリフォルニア，コロラドを中心に消火活動に用いられつつある［3］。また自動自律制御によって火災現場に急行し，火災現場における初動対応をサポートするシステムなどが実用化されている［4］。また，日本においても消防関係者の 98％が火災初期
における指揮活動時のドローン活用が有効と回答した報告がされ，その期待が高いことが示された［5］。実際の運用としても 2020 年には静岡県焼津市にて国内初のドローン隊が整備され［6］，2023 年 1 月には山口県岩国市では山火事の状況把握への活用を目的として赤外線カメラやスピーカーを搭載したドローンの配備が行われている。2021 年静岡県熱海市土石流災害において実際に有効性が確認されるなど［7］，昨今の災害の激甚化を背景に災害時におけるオペレーションとして期待されている。2022 年 4 月時点で，全国の消防本部のうち 59.4％（429 消防本部）がドローンの導入がなされている状況にある［8］。国土交通省は大規模
自然災害時の初動対応の在り方として，無人航空機による虫の目の必要性やリアルタイムな情報伝達の必要性について指摘している［9］。我が国では，2022 年に人口密集地上空の目視外飛行（レベル 4）が可能となったことを受け，有事におけるドローンを用いたリモート技術の活用の幅は広がる。
ドローンリモート技術のように，複数の要素技術から構成される技術システムが実社会に活用されるためには，既存の社会システムとのシームレスかつ柔軟に協調することが理想的である。ドローンを活用したリモート技術が現実的に活用されつつある背景には，近年の低遅延で高速な通信技術や，高性能なカメラの搭
載，人工知能，小型大容量なバッテリーの普及といった要素技術の進展が存在する。これら個別技術システ
ムが複雑になる中，要求されるシステム機能について，運用者はより理解をすることが求められる。Aydin（2019）はドローンに対する知識のずれそのものが運用におけるリスクであると指摘しており，調査によって特にドローンの用途に関する認識が不十分であったことを示している［10］。ドローンリモート技術のよう佐々木一・榧野

22

尊・寺村良寛・秋本修・鈴木真二に社会への影響が大きい技術システムの実装には便益とリスクの双方の理解が求められる。
いくつかの規制当局は明示的に，運用者が利用シーンごとにその目的やビジョン，要求される機能はもとより周辺の社会システムを含めたステークホルダーに対して理解することを要求しつつある。欧州航空安全機関（EASA）では，リスクが高いカテゴリ（Specific）に分類される飛行ミッションのリスク評価手法（Specific Operation Risk Assessment）の最上流において，概念構想（Concept of Operations：以下 ConOps）の提出が求められている［11］。一方で，我が国では，2022 年の改正航空法の施行により飛行申請に加えて機体登録や操縦ライセンス登録の義務化など一定の制度設計がなされた。これにより，ドローンリモート技
術においても，規制とバランスのとれたイノベーションの推進に寄与すると考えられる。ただし，個々のミッションに対して求められる技術的社会的なリスクアセスメントに関しては現時点では運用者が個別に対応することが求められており，十分な事例も存在していない。Humle（2014）は保全のためにドローンを使用することの社会的影響の可能性については十分な注意が払われていない［12］と指摘している。ConOps の取り組みについて特定のケースに焦点を当てた議論を行うことに一定の意義がある。
ConOps は，要求の変化に対応するシステム全体としての利用・運用の在り方とそれに伴うコンポーネン
トとしての運用のあり方や相互依存関係をもとにした概念である。IEEE によれば，ConOps はシステム全体の定量的および定性的なシステム特性を，ユーザー，バイヤー，開発者，およびその他の組織要素（トレーニング，施設，人員配置，メンテナンスなど）に伝達するためのものであるとしている［13］。また，嶋津ら
は IEEE が示す ConOps は，（a）対象領域の現在の状態（As is）と，課題が解決した際の同領域のあるべき状態（To be）を明示し，後者の実現のために何を作る必要があるかを明示するものとしている［14］。また，
米国の FAA が発行するドローン運航管理システム（UTM：Unmanned Aircraft System Traffic Management
System）では，ConOps の目的はエコシステムの開発と運用に関するビジョンを提示し関連する運用および技術要件を説明するものであるとしている［15］。すなわち ConOps は，システムを運用するにあたってそのコンセプト（概念）と目的ならびにその実現手段を記述するものである。ConOps の構築を通じ，関係者間
で周辺システムの理解やステークホルダーごとの要求事項の明確化をすることで運用リスクに係る視点について合意形成を得，ドローンリモート技術の社会実装のための課題を抽出することに寄与する。
本研究は，有事におけるリモート技術のなかでも特に市街地ビル火災における複数ドローンの消火活動支援をケースとし，システムズエンジニアリングの考え方に基づいた基本構想の構築を試みる。当該ケースに資するシステムを社会実装する際に必要となる技術的要件，対応するサービス要件，社会的制約を明らかにするもので，研究開発段階においてシステム要求を明確化するための ConOps 構築プロセスの重要性と社会実装における課題を抽出することの意義を議論する。
2．手
2‒1

法
概

要

本研究は主に ConOps の上流工程に着目し具体的には図 1 に示すとおり大きく 3 つの段階のステップによって構成する。第一ステップはスコープ（適用対象）とコンテキスト（ステーション╱周辺システム）の構築である。第二ステップは調査および専門家ヒアリングを通じて業務フロー（As is╱To be）の構築を行う。第三ステップとして，得られたシーン（To be）から，個別のユースケースシーンを構築する。ワークショップとヒアリングを通じた合意形成を行い，それぞれの議論を元に概念検証，技術検証，事業検証項目を抽出することで，ドローンリモート技術の社会実装に資する課題を得る。
ConOps を構成するそれぞれの要素の構築および社会実装課題の抽出は，実際にドローンリモート技術の研究開発をしているメンバーによるディスカッションをベースとして実施した。具体的には国立研究開発法
人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）委託研究である「革新的ドローンリモート技術の社会実消防におけるドローンリモート技術の概念構想（ConOps）の構築と社会実装課題の抽出

図1

23

ドローンリモート技術における ConOps 上流構築と検証項目抽出概要

装に関する研究開発」（以下 NEDO ドローンリモートプロジェクト）コンソーシアムメンバーによるディス
カッション形式のワークショップによって合意形成を図った。また，ワークショップのファシリテーション
はシステムズエンジニアリングに基づき（株）アイティアイディ（ITID）および（株）電通国際情報サービス（ISID）の主導により行った。
2‒2

手

順

第一ステップは，スコープ，コンテキストで構成される。まず，スコープの構築では，適用対象としてなぜ消防（ビル火災）に着目するのかを整理し「消防」と親和性のある分野╱応用できうる分野╱関連性のある分野を整理する。消防に焦点を当てる本ケースの位置づけを明確にするため，日常性と実用性の軸によって整理を行った。これによって，消防から応用できうる異分野を特定しその関係性の理解に務める。次にコン
テキストの構築では，スコープの位置付けやその後のケースを踏まえて，関連するステークホルダーや関係し得る周辺システムを確認する。
第二ステップでは，スコープならびに現在の消防活動の情報を元に消火活動のシーン（As is）を作成した。得られた現在の消防のシーン（As is）に基づき，消火活動が現在抱えている課題を抽出し，またドロー
ンリモート技術が提供する可能性について，消防関係者に対してヒアリングを行った。専門家ヒアリング対
象者は表 1 に示すとおりビル火災の専門家ならびに災害の専門家を選定した。ヒアリングのテーマとして，消防業務の実態とニーズ╱課題に関するもの（テーマ 1）と，ドローンリモートの活用におけるニーズ╱課題，
必要要件に関するもの（テーマ 2）の 2 つのテーマについてヒアリングを行った。これら専門家ヒアリングによって抽出された現状課題を解決するためのドローンリモート技術によるユースケースシーン（To be）の作成を行った。
第三ステップでは，業務フロー（To be）ならびに第一ステップで構築したコンテキストを元に，各ユー
スケースシーンにおけるステークホルダーの明確化を整理し，それぞれの要求事項を抽出した。
これら ConOps（運用構想）の構築の中で，社会実装まで見据えて検証していくべき事項を抽出した。検証事項は，ユーザーに便益を提供できているか，想定どおりの活用ができているかといったコンセプト検証（Proof of Concept：PoC）， 採 用 技 術 が 妥 当 で あ る か 技 術 的 に 成 立 す る か と い っ た 技 術 検 証（Proof ofTechnology：PoT），最後に事業としてあるいは法規制において成立するかといった事業検証（Proof ofBusiness：PoB）の観点で抽出した。検証分類を表 2 に示す。

佐々木一・榧野

24
表1

尊・寺村良寛・秋本修・鈴木真二専門家ヒアリング概要

ヒアリング対象

消防庁広域応援室

消防庁消防研究センター

ヒアリング日時2022 年 8 月 5 日

2022 年 7 月 15 日

消火活動業務の実態に関するヒアリ・通報を受けて出動するまでの間に取得する必要のある情報

ング質問項目（テーマ 1）

・現場の情報把握で隊員が気を付けていること
・環境の定量情報
・現場到着後の情報把握の課題
・各種情報はどう伝達され判断がなされるのか
・消防活動における典型的な体制
・消防活動におけるデジタル活用について
・組織間での意思疎通について

ドローンリモート技術の活用におけ・隊員の出動前にドローンで先行把握できると有効な情報るニーズと課題に関するヒアリング・火災現場および経路でのドローン飛行において考慮すべき環境条件

質問項目（テーマ 2）

・火災現場特有の環境（煙，熱 等）において有用なセンシング技術
・火災現場におけるドローンを用いた活用に対する現場の意識
・ドローン活用の課題
・音についての弊害
・消防以外の他組織との連携について
表 2 検証分類

Validation（妥当性確認）Do the right thing
Verification（成立性検証）Do the thing right

3．結

PoC：Proof of Concept

PoT：Proof of Technology

PoB：Proof of Business（概念検証）（技術検証）（事業検証）

例）

例）

例）

便益はあるか用いる技術は妥当か

事業として適切か

例）

例）

例）

想定通り活用できるか

技術的に成立するか事業として成立するか

果

スコープについて議論するにあたり消防におけるリモート技術の要件を明確にした。ワークショップを通じてスコープについて議論された結果を図 2 に示す。スコープは日常性と実用性の 2 軸で整理した。本ケースであるビル火災における消防活動が位置する結果と他のケースとの相対的な関係を整理した。これによって消防のケースで必要となることが想定される中核技術の適用可能性についても整理した。例えば，刻一刻と変化する火災現場を想定した複数ドローンの協調飛行技術やリアルタイム 3D 化技術は「大規模災害」
「警
備」
「点検」
「測量・調査」「建設」「倉庫・工場」など目視外環境における状況把握でも活用が見込める。また，火災現場であらゆる種類の人を識別するための AI 学習技術は，要救助者の探索が必要な「大規模災害」
や，不審者の見極め等が必要な「犯罪対応」や「警備」での活用が見込める。消防のケースは大規模災害に次いで，安全安心の実現のために必要な非日常的なケースである。
また，ドローンリモート技術の特長を生かしやすい観点として，高所や内部の状況が人の目視では確認が難しい点，立地や火災箇所等によって対応方法が変わるため，消防隊員の現場到着前の早期の情報収集が重要である点，要救助者，避難者，野次馬，消防隊員など不特定多数の人がいる点が挙げられた。これらの特徴を活かす観点で，消防におけるスコープのなかでも具体的にはビル火災に焦点を当てることで合意を得た。表 3 にスコープ（適用分野）での議論において抽出された社会実装課題と検証項目について示す。

消防におけるドローンリモート技術の概念構想（ConOps）の構築と社会実装課題の抽出

図2
表3

25

スコープ（適用分野）

スコープ（適用分野）構築時に抽出された社会実装課題と検証項目

社会実装課題

検証項目・経済波及効果を生み出すための・消防以外の適用先の仮説に対してドローンリモート

ドローンリモート技術の適用先の洗い出しと見極め。

技術の便益が見込めるのかどうかの検証。
・適用先において事業として成立するかどうかの検証（市場規模や収支の試算 等）

検証分類
PoB
PoB

ステークホルダーの議論では，上記で設定されたビル火災に焦点を当てつつもその周辺システムが抱える技術的課題，社会的課題を整理する。まず，ドローンリモートシステムの構成要素としてセンサー搭載ドローンの周辺に操作者，解析者，リモートシステムとしての VR 空間，低遅延，高速，大容量な回線が不可欠となる。これらの技術的なシステムの周辺として革新的ドローンリモートシステムを定義した。これらを整理した図を図 3 に示す。また，表 4 にコンテキストでの議論において抽出された社会実装課題と検証項目について示す。
現在のビル火災における消火活動の業務フロー（As is）を作成した結果を図 4 に示す。時間軸としての出動，現場状況把握，消防活動の流れと，空間軸としての火災現場と移動経路ならびに本部（消防署）に分けて整理した。
業務フロー（As is）を元に消火活動業務の実態に関するヒアリング結果を Appendix 1 に示す。またドローンリモート技術の活用におけるニーズ╱課題に関するヒアリング結果を Appendix 2 に示す。表中のイタリックは実際の発言を示す。
現在の消火活動業務フロー（As is）とヒアリング結果を元に，消防活動のフローの中の主要シーンを 3段階に分割した。まず，出動命令と同時に隊員よりも先んじてドローンが出動することが求められるため複数台ドローンの出動・飛行（シーン A）のシーンが必要となる。次に，実際に現場に到着し情報収集をするためのシーンとして複数台ドローンによるビル火災現場のリアルタイム 3D 空間構築（シーン B）が必要となる。また，データ収集に留まらずドローン自身が消火活動を支援する要求があることから，消火活動・救助活動・避難誘導といったシーンとしてドローンによるビル火災消防支援（シーン C）が想定される。その佐々木一・榧野

26

図3

表4

尊・寺村良寛・秋本修・鈴木真二コンテキスト

コンテキスト構築時に抽出された社会実装課題と検証項目

社会実装課題ステークホルダー・社会実装に向け対応すべき各種規制や制度の整理 ドローン規制・航空

検証項目
・現状の規制がどの程度影響するか

・規制の整備╱改正など行政への働きかけ

改正法・監督官庁

・規制改正による運用への影響

・現状，一人の操縦者が操縦できる機体数の制約のドローン規制・航空

・1 対多飛行の運行を実現するため

改正法・監督官庁の技術検証とリスクアセスメント

規制がある。
・墜落等による二次災害に備えた社会保障の検討

損害保険

・社会保障制度の構築とその影響

検証分類
PoB
PoT
PoB

・LTE╱5G の上空利用に伴う地上への影響を踏まえた対策検討（技術的解決，規制対応）
・通信速度の技術的限界を踏まえた「リアルタイム性」の検討（実現ステップの明確化）

・市街地の 5G 環境や通信が十分届
通信事業者

・サイバーセキュリティ対策の検討

かない環境等における運用検証
・サイバーセキュリティの安全性担PoT

保・通信が届かない場所での対策・公の場でのデモンストレーション
・ドローンの安全性については社会的理解が十分とはいえないことから地域住民の理解を得るための取り組み。

による市民の反応の検証
近隣住民・避難場所・ ・住宅街など住民の近くでのドロー
その他市民

ン実験等による受容性の検証（アPoC

ンケートやインタビューで懸念点や対策案を把握）・撮影画像に関するプライバシー問題

近隣住民・避難場所・ ・住宅街などでの実験等を通して市

・騒音に対する対応検討

その他市民

民が抱くプライバシー懸念の検証

PoC

消防におけるドローンリモート技術の概念構想（ConOps）の構築と社会実装課題の抽出

図4

27

現在の消火活動業務フロー（As is）

図5

業務フロー（To be）

後の事後処理は防災研究，あるいはトレーニングといった可能性もあることが挙げられた。これらの業務フロー（To be）を作成した結果を図 5 に示す。
作成した業務フロー（To be）をより具体化させるための専門家ヒアリングを行った結果を Appendix 3 に示す。回答はいずれも消防庁広域応援室である。表中のイタリックは実際の発言を示す。業務フロー（Tobe）の構築ならびに対するヒアリングを元に抽出された社会実装課題と検証項目を表 5 に示す。
得られた業務フロー（To be）および専門家ヒアリングの結果を元に 3 つのシーンにおけるステークホル
ダーごとの要求を整理した結果を示す。図 6 にはユースケー A（複数台ドローンの出動・飛行）の概念図を示した。表 6 には専門家ヒアリング結果ならびにコンテキスト（図 3）を元に，ユースケースシーン A におけるステークホルダーの要求を整理した。
またユースケースシーン A 構築時に抽出された社会実装課題と検証項目を表 7 に示す。
図 7 にはユースケースシーン B（複数台ドローンによるビル火災現場のリアルタイム 3D 空間構築）の概佐々木一・榧野

28
表5

尊・寺村良寛・秋本修・鈴木真二業務フロー（To be）構築時に構築時に抽出された社会実装課題と検証項目

社会実装課題検証項目

・ビル内部の自律飛行＆センシング技術の開発

・ビル内部の自律飛行＆センシングの技術検証

・ビル火災を再現したサイバー空間は消防活動のシ ・消防活動のシミュレーションやトレーニングでの活用
ミュレーション，トレーニングとしての利用可能性の有用性を確認するための検証

・ドローンの使い方を考慮した搭載センサーの選定が・各ユースケースシーンにて適したセンサーを見極める必要。
（重量，伝送レートの問題によりセンサーのための技術検証（複数ドローンの使い分け，移動方

搭載数に制限が生じる。）

法，時間差利用，充電，センサーの乗せ換えなど踏ま

検証分類
PoT
PoC

PoT

えた使い方を定義し，各ドローンに搭載するセンサーの選定が必要（カメラ，ミリ波レーダー，LiDAR 等））
・それぞれのシーンにおけるマルチコプター╱固定翼
機の使い分け方の深堀検討（特徴，飛行可能時間を・消防現場を想定した活用，業務フローの妥当性検証

PoC

・VTOL 型も含めた機体の使い分けの見極め

PoT

踏まえた対応可能距離，ランニングコスト 等）
・固定翼機を利用する場合の離着陸方法，状況把握方法（上空を旋回しながらの計測 等）の深堀検討

図6

ユースケースシーン A（複数台ドローンの出動・飛行）消防におけるドローンリモート技術の概念構想（ConOps）の構築と社会実装課題の抽出
表6

29

ユースケースシーン A（複数台ドローンの出動・飛行）におけるステークホルダーの要求

ステークホルダー

要求マニュアル操作はせずに済ませたい。マニュアル時の操作ミスもカバーして欲しい。遠隔でも違

操作者

和感なく操作できてほしい。

補助者

異常は未然に検知したい（異常に繋がり得る外乱を把握したい）。

消防隊員（基地）

通報があったらすぐにドローンが出動できる状態にしないといけない。

経路上の住民

騒音は困る。絶対に落ちてほしくない。もしくは落ちても安全なルートを通ってほしい。

サイバー空間管理者

素早く（リアルタイムに）高精度なサイバー空間を再現したい。

表7

ユースケースシーン A（複数台ドローンの出動・飛行）構築時に抽出された社会実装課題と検証項目
社会実装課題検証項目

・複数ドローンの操作に関する規制対応の検討（再出）・各種規制対応策の運用が可能かどうかの検証。

・バーチャル空間上における風速，気温，気圧，天気な・バーチャル空間上で気候を再現することによるニー

どの情報の再現

ズと意義の検証。
・技術的な再現可能性，精度の検証。

図7

ユースケースシーン B（複数台ドローンによるビル火災現場のリアルタイム 3D 空間構築）

検証分類
PoB
PoC
PoT

佐々木一・榧野

30

尊・寺村良寛・秋本修・鈴木真二念図を示した。表 8 には専門家ヒアリング結果ならびにコンテキスト（図 3）を元に，ユースケースシーン
B におけるステークホルダーの要求を整理した結果を示す。
ユースケースシーン B（複数台ドローンによるビル火災現場のリアルタイム 3D 空間構築）構築時に抽出された社会実装課題と検証項目を表 9 に示す。
表8

ユースケースシーン B（複数台ドローンによるビル火災現場のリアルタイム 3D 空間構築）におけるステークホルダーの要求
過酷な環境でも衝突や制御不能など事故に至らないこと。3D データ生成のために必要情報を最短操作者で取得できるよう飛行したい。
消防作戦の立案に必要なあらゆる情報を素早く把握したい①火災や被害の状況等（要救助者の有無，負傷者の有無，火災の場所（何階建て建物の何階で延焼中），火炎の有無，火災の原因，煙の指令センター

状況，色，火点付近の活動危険，周辺住民等の避難状況等）②建物（建築）関係（建物の構造・用
途，平面図，建築設備，消防用設備等の設置状況，作動状況，周辺建物との距離及び延焼危険）③
建物（建築以外）関係（周辺道路の状況，危険物，阻害物質の有無，種類と量）三大危険を迅速に把握したい。
（要救助者の状況：有無・人数・位置・状態）。延焼の可能性：火炎の方向，周辺建物の状況 等。隊員の危険の可能性：可燃物・危険物の有無 等）。人が目視等では確消防隊員認できない情報を把握したい。各種情報及び作戦を隊員と迅速に共有したい。少人数で消防活動を行えるようにしたい。

近隣住民

ドローンが撮影する画像に映りたくない。

サイバー空間管理者

素早く（リアルタイムに）高精度なサイバー空間を再現したい。

解析者

素早く╱高精度な解析結果を算出したい

表9

ユースケースシーン B（複数台ドローンによるビル火災現場のリアルタイム 3D 空間構築）構築時に抽出された社会実装課題と検証項目
社会実装課題検証項目

・ビル内部を含めたそれぞれの環境における状況

・どのような状況がどのような方法で把握できれば有用かの把握方法の深堀検討（火煙下でのミリ波レー

確認（デモンストレーションおよび専門家ヒアリング）

ダーによる要救助者把握，防犯カメラ活用によ・各種の状況把握方法（センシング⇒バーチャル空間での再るビル内状況把握 等）
・ドローンリモート技術を活用する場合のあるべき消防体制の検討必要

現）が実現可能かどうかの技術検証
・消防現場を想定したシミュレーションおよびトライアルによる体制の検証

検証分類
PoC
PoT
PoC

図 8 にはユースケースシーン C（ドローンによるビル火災消防支援）の概念図を示した。表 10 には専門家ヒアリング結果ならびにコンテキスト（図 3）を元に，ユースケースシーン C におけるステークホルダーの要求を整理した結果を示す。
ユースケースシーン C（ドローンによるビル火災消防支援）構築時に抽出された社会実装課題と検証項目を表 11 に示す。

消防におけるドローンリモート技術の概念構想（ConOps）の構築と社会実装課題の抽出

図8

表 10

31

ユースケースシーン C（ドローンによるビル火災消防支援）

ユースケースシーン C（ドローンによるビル火災消防支援）におけるステークホルダーの要求

操作者╱補助者

経験が浅くても容易に操縦したい。他のドローンや有人飛行機などと衝突しないようにする必要がある（報道機関，学術関係者，一般人などがドローンを飛ばしている場合あり）。
全隊員の位置を把握し，最適な作戦指示を行いたい。人員不足を解消したい。消火を効果的に行いたい。（効果的な場所に放水，隊員の手を要することなく放水，届かない場所に消火剤散布など）。
要救助者を効果的に救助したい（対処方法を的確に指示，届かない場所でも救助アイテムを渡した

消防隊員いなど）。避難誘導（隊員が動かずとも半自動で避難経路を指示）。地域住民に非難されないようにしたい。地域住民にドローン活用についてネガティブな印象を与えたくない（墜落の懸念，騒音，
プライバシー問題等）。関係機関（警察，自衛隊，県消防，消防庁，総務省 等）と情報共有。現場の解釈で判断する必要がないよう明確な指示がほしい。

要救助者

自分の状況を伝えたい。どうすれば良いか教えてほしい。

サイバー空間管理者

3D 形状以外の情報もサイバー空間上で再現したい。

佐々木一・榧野

32
表 11

尊・寺村良寛・秋本修・鈴木真二ユースケースシーン C（ドローンによるビル火災消防支援）構築時に抽出された社会実装課題と検証項目
社会実装課題・火災シミュレーション技術の開発（東京都など国内外で事例あり）
・ドローン自体の騒音や現場の喧騒により，要救助者
は音声による情報伝達が困難。

検証項目
・火災シミュレーションの精度などの技術検証
・実際の消防現場の騒音状況の把握調査
・実際の消防現場で情報伝達方法を実験し成立性を検証

・バーチャル空間上に画像以外の情報を取得し再現。

・バーチャル空間上で再現する意義のある情報の検証

・ビル内部の情報（3D 構造，火災，煙，酸素や CO

・画像以外の情報をバーチャル空間上で再現する技術検

濃度，温度，人の位置 等）取得。

4．考

証

検証分類
PoT
PoT
PoC
PoT

察

スコープ（適用分野）の構築において，ビル火災での活用を前提にドローンリモート技術のシステム開発を行うことによる異分野への波及効果について議論を実施した。火災現場という厳しい環境での運用が可能となれば広い可能性が見込めるが，その一方でリモート技術の社会実装のユースケースとして最初に行うべき適用分野としては要求水準が比較的高い。費用対効果やリスクとベネフィットの観点からも事業として成立するかといった事業構想計画の構想は重要な PoB の視点であるが，そのためにも政府とユーザーが一丸となってリスクアセスメントの指針を示すことが望ましい。
コンテキストの議論においては，ドローンリモートの技術システム周辺には多くのステークホルダーが存在することが関係者間で認識された。新規技術の社会実装のためには，個別の運用実施者と当局がコンテキストを理解し，社会システムに対する影響を議論しリスクアセスメントと対策を検討する必要があることが示唆される。ビル火災という有事のユースケースにむけた社会実装に目を向けるだけでなくドローン自体が社会で受けいれられるためには，有事であっても撮影画像のプライバシーやサイバーセキュリティを含む一
般的なドローン活用に付随する課題の整備や社会の理解が不可欠である。
専門家ヒアリングでは現在の消火活動の業務フロー（As is）の事実関係の整理とドローンリモート技術に対する期待と課題について具体的な指摘を得た。特に初動では三大危険（要救助者，延焼，可燃物の有無）を迅速に把握することが重要であることから，ドローンによって消防車より先に到着し状況把握することの意義は高い。既存調査からも実際の隊員の期待が伺えていることがそれを裏付けている［5］。ヒアリン
グでは，ドローンの活用における現時点の大きな課題の一つが人員の不足であるという指摘が挙げられた。
ドローンの習熟養成には一定の投資が不可欠であると同時に，経験に大きく左右されない操作方法についても技術的な要求として挙げられたことは，システム開発の上流において留意すべき事項である。一方で，現場で取得したデータを元にしたデジタルツインの構築の用途として教育・トレーニングの効果が高いという指摘も得られている。3D モデルによるトレーニングコンテンツの構築によってドローンリモート技術習熟者育成を促し，運用が広がることにより多様な現場データを元にしたコンテンツが創出されるような循環の構築が必要である。
また 3 段階に分けたそれぞれのユースケースで検討すべき議論が明確になった。ユースケース A（複数台
ドローンの出動・飛行）は近隣消防施設から現場までの出動シーンを想定しており，出動ごとに毎回異なる経路によって飛行することが想定される。したがって，マニュアル操作で出動を行うことは現実的ではなく自律飛行によることが想定され，操作者や補助者は異常自体の検知にリソースを投入する必要がある。また
経路上の住民の理解を得られやすい幹線経路をあらかじめ想定することが不可欠となる。ユースケース B（複数台ドローンによるビル火災現場のリアルタイム 3D 空間構築）では，実際のビル火災現場において 3D
モデルをリアルタイムに構築し，必要な情報を収集するシーンを想定している。消防隊員は三大危険（要救消防におけるドローンリモート技術の概念構想（ConOps）の構築と社会実装課題の抽出

33

助者の状況，延焼の可能性，隊員の危機）に関する情報を最も必要としており，ビル火災におけるドローンの活用意義が高いシーンのひとつである。複数ドローンにより多角的に対象を撮像し，効率的な 3D モデルの構築を目指すシーンを想定している。このシーンでの社会実装における課題はドローンやセンサーの耐環境性はもちろんのこと，実際に実用に耐えうる環境がどの程度かといった情報が不可欠となる。ドローンの環境性能については現在消防において運用がなされている基準が指針となるが，LiDER やミリ波レーダー
をはじめとした各種センサーが火災の煙環境のなかでどこまで実用に資するかといった実験が必要となる。
また，得られたデータがどのように消防隊員に共有され意思決定が行われるかについての議論も同じく実環境に基づき行うことが望ましい。ユースケースシーン C（ドローンによるビル火災消防支援）は，リアルタ
イムに構築した 3D モデルをもとに，隊員が要救助者を発見することや，ドローン自身による消火活動が想定される。高出力かつ高ペイロードな大型ドローンによる放水や，救助物資搬送などはこのユースケース
シーンに含まれる［16, 17］。また，ドローンが取得可能でありまた取得する意義のある情報の一つに音が挙げられる。集音マイクの搭載によって，声を上げる要救助者の発見が期待される一方で，実際のビル火災では喧騒や自身のノイズによって，どの程度の影響があるのかといった検証が不可欠となる。また，要救助者の特定には顔認識技術の搭載が必要となるが，同時に，要救助者でない者のプライバシーへの配慮も不可欠となる。Aydin（2019）はドローンに対する社会的受容の阻害要因としてテロによる使用とプライバシーの懸念を挙げている［18］。また Schlag（2013）は米国の現行法ではドローン使用による潜在的なプライバシー
侵害に対して不十分であるとし適切なレベルの保護を確立するための消費者保護法を提案している［19］。今回のユースケースは消火活動という公共活動であり，商用ドローンに対するそれとは比較的低いものの社会受容の障害になることが想定される。
ConOps の構築による参加者間における認識の共有と合意形成を得るプロセスを通じて，社会実装にむけた課題についての発言を抽出した。専門家ヒアリングから得られた現状の課題はもとより期待と障害についての発言は，ConOps を精緻化させるための議論のきっかけとして複数の視点を提供した。ヒアリング結果を元に参加者が議論を行い技術開発および運用に活かす議論で新たな視点や解決方針を得ることが重要であることが認識された。現時点の技術ならびに社会システムでの実装ではなく，将来の時点で可能となる要求項目を議論するための視点が必要であることについても合意形成が得られたことから，今後は本研究を元にしたドローンリモートのロードマップの議論を行うことを課題とする。
5．ま

と

め

本研究は，ドローンを活用したリモート技術の特定のユースケースとして消防，特にビル火災支援に着目
し，ConOps の構築を通じて社会実装のためのシステム開発における課題抽出を行った。ドローンリモート
技術を構成する要素技術が日々進展する一方で，社会システムに対し可能な限りシームレスに目的とする用途を実現するためには，適切な課題抽出のプロセスが必要である。新規技術の社会実装の計画の一部は，手元にある技術ならびにその組み合わせをもとに可能と思われる計画を進めがちであるが，その背後には多くのステークホルダーや課題が存在している。特にドローンリモート技術のように，便益リスク両面において社会システムへの影響が高く，また複雑な技術システムによって構成されている場合，上流段階における概念構想の構築や課題意識に関する合意形成が不十分であれば社会実装を妨げる事象となる起因を見落としかねない。ConOps の構築は運用者や開発者が見落としていた課題や検証項目を抽出するに不可欠なプロセスでもある。NEDO ドローンリモートプロジェクトでは，今回提示されたビル火災のユースケースにおいて要求される機能に対して個別の要素技術の開発が進めつつある。その一方で，要求を満たす個別技術が開発されたとしても社会システムや理解が得られていなければ社会実装の実現には至らない。ConOps によって一定の概念検討と社会実装課題の抽出が可能となったが，今後は個別技術のロードマップをもとに社会実装

佐々木一・榧野

34

尊・寺村良寛・秋本修・鈴木真二のロードマップを作成することが必要であろう。また本研究ではリスク分析そのものについて触れていないことから，ConOps の完成には実際のユースケースにおいて想定される環境をもとにした故障解析や信頼性解析を行うことが必要である。
EASA がリスクの高い運用カテゴリに対して提示している SORA では，ConOps の作成は一回で完成させることを目指すのではなく幾度の試行錯誤を通して合意形成を構築していくことが想定されている［11］。我が国においても SORA に類するリスクアセスメントの手法の整備がなされることが理想的ではある一方で，個別の運営管理者や開発者が自発的に ConOps の策定や課題抽出のサイクルを行う文化が醸成されることはまた望ましい。レジャーとしてのスカイスポーツが航空産業との橋渡しの役割を有している米国では，ルールメイキングにおいて国とユーザ団体の円滑で柔軟なコミュニケーションが行われる文化がすでに醸成されており，ドローンの規制や制度設計においても有効に機能している。ドローンのように，高度な技術による複雑なシステムが社会に受け入れられるためには規制当局だけでイニシアチブをとることは非現実的であり，国と民間非営利組織の連携はもちろんのこと民間組織同士の連携によって適切なリスクアセスメントの指針と合意形成を得る必要がある。
謝辞
この成果は国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務（JPNP21004）の結果得られたものである。ConOps の検討は株式会社アイティアイディ（ITID），株式会社電通国際情報サービス（ISID），イームズロボティクス株式会社，株式会社 NTT ドコモ，産業技術総合研究所 情報・人間工学領域によって行われた議論に基づくものである。またヒアリングに応じていただいた，消防庁消防研究センター技術研究部地震等災害研究室の土志田正二様，消防庁国民保護・防災部防災課広域応援室の成田正樹様，山本勝巳様，他皆様への感謝の意を表す。
投稿受付：2023 年 1 月 23 日
採録決定：2023 年 1 月 31 日
文

献［1］ NEDO：“人工知能活用による革新的リモート技術開発”，https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP_100194.html（2023 年
1 月 20 日アクセス）．
［2］ Markowitz, E. M., Nisbet, M. C., Danylchuk, A. J. and Engelbourg, S. I.：“Whatʼs that buzzing noise? Public opinion on theuse of drones for conservation science”, BioScience, Vol. 67, No. 4, 382­385, 2017.
［3］ Hevarg, D.：“Fireball-dropping drones and the new technology helping fight fires”, National Geographic, Oct. 19, 2020.
［4］ Reagan, P. B. J.：“Fotokite launches tethered grone system for firefighters”, 2019. Available online: https://dronelife.
com/2019/04/17/fotokite-launches-tethered-drone-system-for-firefighters/（2023 年 1 月 20 日アクセス）．
［5］ 清水幸平，新井場公徳，土志田正二，藤井皓介：“火災現場における無人航空機を用いた情報収集方策に関する調査”，
消防研究所報告＝Report of National Research Institute of Fire and Disaster，（128），図巻頭­1p，2020．
［6］ 経済産業省：“自治体のドローン・自動配送ロボット等の利活用促進に向けた調査報告 ドローンモデル自治体”，2022．
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/mono/robot/pdf/drone_report2.pdf（2023 年 1 月 20 日アクセス）．
［7］ 土志田正二，清水幸平：“土砂災害時の消防救助活動におけるドローンの活用とニーズ”，計測と制御，Vol. 59，No. 7，465­470，2020．
［8］ 消防庁：“消防防災分野におけるドローン活用の手引き”，2022．https://www.fdma.go.jp/laws/tutatsu/items/040331_
drone.pdf（2023 年 1 月 20 日アクセス）．
［9］ 国土交通省：“大規模自然災害時の初動対応における装備・システムのあり方（提言）”，2009．
［10］Aydin, B.：“Public acceptance of drones: Knowledge, attitudes, and practice”, Technology in Society, Vol. 59, 101180, 2019.
［11］EASA：Cover Regulation to Implementing Regulation（EU）2019/947, 2012. https://www.easa.europa.eu/en/document-消防におけるドローンリモート技術の概念構想（ConOps）の構築と社会実装課題の抽出

35

librar y/easy-access-rules/online-publications/easy-access-rules-unmanned-aircraft-systems?page+4%23%5FToc18667479（2023 年 1 月 20 日アクセス）．
［12］Humle, T., Duffy, R., Roberts, D. L., Sandbrook, C., St John, F. V. and Smith, R. J.：“Biologyʼs drones: Undermined by fear”,
Science, Vol. 344, No. 6190, 1351, 2014.
［13］IEEE：“Guide for Information Technology ─ System Definition ─ Concept of Operations（ConOps）Document 1362”, 1998.
［14］嶋津恵子，古川康一，高野研一：“計画期間短縮と運用コスト低減を両立させる ConOps 作成のための 2×2 requirement
チャートの提案”，情報処理学会論文誌，Vol. 52，No. 2，670­679，2011．
［15］FAA：“UTM Concept of Operations Version 2.0（UTM ConOps v2.0）”, 2022. https://www.faa.gov/sites/faa.gov/
files/2022-08/UTM_ConOps_v2.pdf（2023 年 1 月 20 日アクセス）．
［16］Aydin, B., Selvi, E., Tao, J. and Starek, M. J.：“Use of fire-extinguishing balls for a conceptual system of drone-assisted
wildfire fighting”, Drones, Vol. 3, No. 1, p. 17, 2019.
［17］Peña, P. F., Ragab, A. R., Luna, M. A., Isaac, M. S. A. and Campoy, P.：“WILD HOPPER: A heavy-duty UAV for day and night
firefighting operations”, Heliyon, Vol. 8, No. 6, e09588, 2022.
［18］Aydin, B.：“Public acceptance of drones: Knowledge, attitudes, and practice”, Technology in Society, Vol. 59, 101180, 2019.
［19］Schlag, C.：“The new privacy battle: How the expanding use of drones continues to erode our concept of privacy andprivacy rights”, Pittsburgh Journal of Technology Law & Policy, 2013.

Appendix 1

消火活動業務の実態に関するヒアリング結果（消防庁広域応援室）

質問内容

回答内容

通報を受けて出動するまでの間に 大きく分けて 3 点。①火災や被害の状況等：要救助者の有無，負傷者の有無，火災の場取得する必要のある情報はどのよ 所（何階建て建物の何階で延焼中），火炎の有無，火災の原因，煙の状況，色，火点付
うなものがあるか。

近の活動危険，周辺住民等の避難状況等。②建物（建築）関係：建物の構造・用途，平面図，建築設備，消防用設備等の設置状況，作動状況，周辺建物との距離及び延焼危険。③建物（建築以外）関係：周辺道路の状況，危険物，阻害物質の有無，種類と量。

現場の情報把握で隊員が気を付け 一番は視覚的な情報。「助けて」の声も聞く。臭気で危険物が燃えているかどうかもていること。例えば音（声）の情 （マスク要否の判断材料）。隊員は任務が付与されるため，各隊員は全体俯瞰が難しくな報。5 感でどういう情報は把握し る。全体的な安全管理をする必要が出てくるため，そこにドローン活用は有効。
ているか。
環境の定量情報はどのようなもの 火災環境（近づける距離，消防服の耐熱温度など等）の数値化は現場ではしていない。
があるか。

ヘルメットの表面が変形してきたら危険などのノウハウあるが，数値化はされていな
い。ビルの外壁の材質の情報は必要（燃えやすいかどうか等）

現場到着後の情報把握にどのよう 課題としてはそれらの情報は通報者，建築物の関係者，防災センター職員等から得る必な課題があるか。

要があるが，建物側の方から情報が得られないことが多い。

情報はどのような手段で，誰に伝 消防職員（指揮隊）に伝達される必要がある。もしくは，出火建物関係者の確保ができ達され，どのように検討され，何 なかった場合，最先着隊の小隊長が状況確認後，無線等により指令室経由等で出場隊にの判断がなされるのか。

伝達される。それを踏まえ，救助の必要性，消火の戦術等の検討，他機関を含めた増隊の必要性の判断がなされる。

消防活動における典型的な体制は 基本的には，指揮隊（3 人╱隊），救助隊（5 人╱隊），消火隊（5 人╱隊），救急隊（3 人╱
どのようなものか。（役割，人数 隊）となる。隊の出動規模は，要救助者の数，建物の規模，延焼の状況，住宅密集地や等）

水利不便地区等周辺状況により異なる。

佐々木一・榧野

36
質問内容

尊・寺村良寛・秋本修・鈴木真二回答内容

消防活動においてどの程度デジタ ①火災等の情報に関する現場と指令センターとの情報共有：政令市や一部消防本部でル活用が進んでいるのか。

は，指揮隊などにドローンや iPad が配備されており，現場で撮影した動画，画像が，現場の指揮隊，消防本部で共有可能となっている。
②建物に関する情報の指令センターとの情報共有：消防本部によっては，防火対象物であれば，台帳が電子化されており，出場隊によって指令システムと連携して建物の概要を確認ができる。（危険物施設含む）③出動の最適化：多くの消防本部において，常に各消防車両の動態についてはシステム（GPS 等）で管理されており，災害発生場所に最も近い消防車両が選定されて出動する仕組みになっている。

消防，医療，自衛隊など異なる組 大規模火災で他機関と連携する場合は，病院（搬送先の調整，現場に医師要請をするか
織間での意思疎通はどのように行 否か），警察（一般市民が近づかないように規制線を敷くこと）である。多数傷病者発われているか。課題はなにか。

生災害での病院との連携については，EMIS（広域災害救急医療情報システム）を活用
し，各救急指定病院の受入れ可能状況の把握に努めるが，病院側での操作担当が常時システムを監視していないため，病床の空き状況が古いことが多い。
大きな方針については，本部から他機関に連絡を取り，調整をすることが多い。
小規模消防本部であれば，本部（指令センター等）もしくは現場指揮本部で，有線もし
くは口頭で多機関との連絡調整を行うケースが多い。
大規模な火災が発生した場合，消防本部で情報が整理されていない現場の状況を共有すること。（京都アニメーション火災の場合，病院での受入体制をすぐに取っていただく
必要があると思われたが，現場での負傷者が確定していない状況で病院との調整が必要であった）。

Appendix 2

ドローンリモート技術の活用におけるニーズ / 課題，必要要件について（消防庁および消防研究所）

質問内容

回答内容

隊員の出動前に，ドローンでどの ドローンで得られると考えられる情報としては，火災の場所（何階建て建物の何階で延ような情報が先行把握できると有 焼中），火炎の有無，煙の状況，色，周辺建物との距離，周辺住民等の避難状況，周辺用か。

の道路状況。
消防車より先に到着して情報把握できると良い。（要救助者など）。その際の問題は，部隊にその情報をどう伝えるかだが，現場にデジタル端末持たせるのは難しい。手軽，書き込めるなどの理由から現場は紙が良いという実情もある。

火災現場及びその経路でのドロー 環境条件は，火災による輻射熱。風速，風向。気象状況（降雨）等。課題としては，ドン飛行において考慮すべき環境条 ローンを飛行させる位置が上空の場合，それらの情報を得ることが難しいこと。
件や想定課題。

ビル群で╱人がいる中，安全を担保できるのかが課題。消防が事故を起こすことは NG。
最近ドローンが複数台飛ぶことが多い（報道，学会，個人等）ことに加えて有人機も飛ぶ。それらとの衝突のリスクあり。航空管制必要。また，どこが音頭とるのかも課題。
大規模火災では，どこから煙が来ているか，水をどこから入れるか，要救助者がいるかどうかなどが把握できると良い。
現状は映像，画像での目視確認。山岳救助時に遭難者を探すためサーマル使っている様子だが，サーマルでのセンシングは火災現場では難しい。周囲の延焼をサーマルで探すことをしたいという相談があったことはある。

火災現場特有の環境（煙，熱 等） 遠赤外線カメラによる熱画像。危険物火災現場における，有毒ガスの発生状況。
において有用なセンシング技術に 土砂災害では映像，画像を元に，災害前後の地図作成をやっている。地震計を活用してはどのようなものがあるか。

いる例は見たことある。

現場到着後の情報把握にどのよう 課題としてはそれらの情報は通報者，建築物の関係者，防災センター職員等から得る必な課題があるか。

要があるが，建物側の方から情報が得られないことが多い。

消防におけるドローンリモート技術の概念構想（ConOps）の構築と社会実装課題の抽出
質問内容

37

回答内容

火災現場におけるドローンを用い 過去に行った消防大学校の訓練生（隊長クラス）を主に対象とした調査では，火災現場た活用に関してどのように受け止 におけるドローンの活用は好意的でな結果が得られている［5］。大規模なら理解が得られやすいが，1 軒の火災においては「まずは消火を優先するべき」と市民から見られる

められているか。

こともある。
ドローン活用の課題はどのような 現場ではドローン飛ばすための人が足りない（2 ～ 3 人）というのが一番の課題。規模が大きい消防本部だとドローン部隊もちらほら現れてきているが，小さいところだとま点があるか。

だまだ少ない。大規模災害の際には，消防庁がドローン活用をしようとしており，政令指定都市であればドローン活用が始まりだしている。また，予算の 9 割は人件費と設備の維持費でありドローン運用の予算は課題。
小型ドローンで問題になったことはない。要救助者探索時におけるサイレントタイムを音についての弊害はあるか。

避ければ大丈夫だと思う。
消防以外の他組織（警察，自衛隊 土砂災害の際は，1 日 1 回意識合わせの会議をしていたが，地域に詳しい地元消防が音頭取ることが多い。その際，紙の地図を囲んで協議をする。デジタルも使えるが最終的等）との連携は。

には紙にした。
また，「現場に解釈させるな」とよく講演では言っている。現場ではどう解釈すべき情報なのかを明確にした情報でないと受け入れにくいかもしれない。
一方で，粗い状態でも有用なデジタル情報はある。熱海の土砂災害だと，家がどこまで流れたか，そこに人がいる可能性あるか（安全確認できているか），それを踏まえどこをどのくらい掘るべきか，の判断が必要だった。

Appendix 3

シーン（To be）に対する専門家ヒアリング結果

質問内容

回答内容

固定翼飛行の想定時間，マルチコ 消防署から火災現場までの距離に依存するが一般的には 7 分程度。現場到着から消火活
プターの飛行時間はどの程度のも 動の流れが区切れるわけではなく，通報があった時点から作戦を考え始める。したがっのが必要か。

て消防車両の中ですべての火災現場情報を把握しておく必要がある（火災，煙，要救助者の有無など）。同時に車両内で酸素マスクなど装備の準備，情報収集，作戦検討を行う。7 分後に情報が整った，では遅い。7 分後までに消火活動の準備を整えすぐに開始できる必要がある。

どういう情報がドローンで分かる 火災現場によるが土砂災害だと上空からの情報は有効。大規模火災の場合に欲しいのはとよいか。上空からの画像情報な 建物の中の情報。煙が出ている場所がわかれば火災の位置はわかる。ビル火災だと建物ど。

内の情報が必要。タブレットや HMD などで映像や画像は有効とは思うが，実現可能性と再現時間がポイント。3D 再現はほぼリアルタイム可能。7 分後の到着時点で確認は可能な見込み。建物内の情報把握は消防でもこれまでいろいろ検討されてきているが難しいというのが現時点の結論。

現場指揮官が見える場所は限られ 有効と考えられる。
るため，デジタルツイン上であら
ゆる観点から見ることは有効と考えるか。
現場での指揮系統の中での本技術 有効だろう。現場最先着がやるべきは 3 大危険情報の把握。人命危険（要救助者有無，の有効性は。刻一刻と変化する状 要救助者に関する情報（人数，特徴，状況）），延焼危険（火炎噴出状況，隣接建物との況を，デジタルツイン上で指揮官 距離，風向╱風速（ex 糸魚川火災）），活動危険（隊員に危害が及ぼしうる可燃性液体が把握して，隊員に伝えることは （タンク），LPG ボンベ，獰猛な犬等）を把握すること。
有効か。

そのために現場一巡する。一巡できない環境の場合ドローンが有効。ビル火災の場合，手振り要求がある場合，部隊配置の検討が必要。ハシゴ車をどこに置くか等。要救助者
がどこにいるのかわかると有効。

佐々木一・榧野

38
質問内容

尊・寺村良寛・秋本修・鈴木真二回答内容

消防拠点からの距離は 4 ～ 5 km 5 分以内であれば OK。固定翼機だと厳しいが，マルチコプターの離着陸も想定すると5 分なので，成立する。

くらいの想定で大丈夫か。

消防トレーニングでのドローンリ 大変有効。現場速報の訓練など（google マップ上の黒煙情報を見せて建物面積，延焼
モート技術の活用はできないか ? 危険を推測する訓練等）。HMD 等でバーチャル上で再現し，判断・伝達を行う有効な（デジタル空間上で現場再現して トレーニングが期待できる。
訓練に活用）
ドローン＋デジタルツインによって 被害状況の全容，建物の平面図や，立面図が考えられる。土砂災害，浸水災害の場合は
災害現場のどのような情報が把握 地図画像などが挙げられる。
できると有用か。災害現場や作戦会議の場でどのような活用の仕方が考えられるか。想定される課題。
SIP4D（基盤的防災情報流通ネッ 大規模火災では，消火，救助は消防機関のみで対応することが通常であるため，考えにトワーク）との連携の可能性はあ くいのではないか。
りえるか。

佐々木

一

榧野

尊

東京大学未来ビジョン研究センター特任（株）ITID シニアコンサルタント。前職准教授。博士（工学）。三菱重工業（株）

は大手精密機器メーカーにてデジタルカ

名古屋航空宇宙システム製作所などの民メラの開発に従事。電気技術者として電間技術職や，東京大学政策ビジョン研究

子回路・基板設計，制御設計，工場の監センター准教授を経て現職。専門は技術

査や製品立ち上げ等を経験。ITID 参画

経営，イノベーションマネジメント，知識工学，複雑システ

後は自動車メーカーの発想力強化や新価値創造活動，開発現ムにおける意思決定支援。

場の DX 推進，精密機器メーカーの開発業務改革など支援。

寺村

良寛

秋本

修

（株）ITID シニアマネージャー。早稲田（一財）総合研究奨励会日本無人機運行管大学理工学部卒。（株）電通国際情報サー

理コンソーシアム事務局長 ,（公財）福島

ビスを経て現職。製造業向けシステムズ

ロボットテストフィールド副所長（一エンジニアリング導入，開発プロセス改社）日 本 産 業 用 無 人 航 空 機 工 業 会 理事

革，新規事業企画，サービスデザインな（一社）
ドローンサービス推進協議会理事。

どのほか，システム思考による自治体向けまちづくり戦略，
スマートシティ推進，社会システムデザインなどに従事。
鈴木真二

東京大学名誉教授，同未来ビジョン研究センター特任教授。（株）豊田中央研究所，東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻教授を経て現職。工学博士，
専門は航空工学。日本航空宇宙学会会長（第 43 期）。国際航空科学連盟（ICAS）前会長。一般社団法人日本 UAS 産業振興協議会（JUIDA）理事長など。

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 4, No. 5（2023）


39

日本国内の無人航空機事故（2015-2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討〜ヒューマンエラーによる事故の防止に向けて〜
大原

大＊1，＊2＊1
EVA Airways（B777 Fleet, Flight Management Department, Flight Operations Division）

Five Star Group Inc.＊2
無人航空機利活用の大幅な拡大が見込まれる中，事故防止は最も重要な課題である。本研究では，日本
国内で 2015­2021 年度の間に発生し国土交通省に報告された無人航空機による事故の特徴と要因を分類した。7 年間に発生した 448 件の事故のうち，事故要因が不明のものを除くと，人的要因を含むものが78％にのぼった。特に複合要因の事故では「飛行計画の不備」を含むものが 82％であった。事故の低減については，航空安全のためのノンテクニカルスキルである「CRM（クルー・リソース・マネジメ
ント）」を無人航空機領域にも広げ，再発防止に取り組むことが望ましい。

Keywords: 無人航空機，事故，人的要因，クルー・リソース・マネジメント（CRM），
遠隔操作パイロット，コンピテンシー，安全

Factor Analysis of UAS-Related Accident inJapan（2015-2021）and Preventive Methods
Using CRM Skills

─ Further Prevention of Human Error-Related Accident ─
Dai Ohhara＊1，＊2＊1
EVA Airways（B777 Fleet, Flight Management Department, Flight Operations Division）

Five Star Group Inc.＊2
As the use of unmanned aircraft is expected to expand significantly, accident prevention is the most important
issue. This study classified the characteristics and factors of unmanned aircraft accidents that occurred inJapan between fiscal year 2015 and 2021 and were reported to the Ministry of Land, Infrastructure, Transport
and Tourism. 448 accidents occurred during the seven-year period, and 78％ of them involved humanfactors, excluding those with unknown accident factors. In particular, 82％ of the accidents with multiple
factors involved “inadequate flight planning.” Regarding the reduction of accidents, it is desirable to extend“Crew Resource Management (CRM),” a non-technical skill for aviation safety, to the unmanned aircraft
domain to prevent recurrence.

Keywords: UAS, accident, human factor, CRM（Crew Resource Management）, remote pilot,
competency, safety

大原

40

1．背

大

景

航空法の改正に伴い，2022 年 12 月より，無人航空機操縦者の国家資格制度が創設・開始され，レベル 4
での本格運用が徐々に広がっていく時期を迎えた。貨物の配送やインフラ点検等を始め，今後数年で大幅な利用拡大が見込まれる［1］。
航空機事故は 6­8 割がヒューマンエラーによる事故と報告されている［2］。重大事故の防止のためには，
過去の事故事例の検証と，そこからの学習が重要である。有人航空機においては，1977 年のテネリフェ事故
をはじめ，世界で発生した数々の過酷事故の検証と反省をもとに，特に人的要因によるリスクを低減させる
ため「CRM（クルー・リソース・マネジメント）」と呼ばれる航空安全のためのスキルが確立されてきた［3］。
有人機運航に携わる者には年 1 回の訓練が国際的に義務付けられており［4］，航空機事故は過去 40 年間に世界的に大幅に減少することとなった［5］。
2010 年代からの無人航空機開発・利用の急増を背景に，国際民間航空機関（ICAO）では，無人航空機操縦者（Remote Pilot）にも安全への脅威に対処するため CRM の知識を有することが求められるとしており［6］，
日本でも無人航空機の国家資格制度の学習要項の中に，CRM が含められた［7］。一方，無人航空機の飛行は歴史が浅く，操縦・運航に携わる人の背景となる業界や職種も多様であるため，CRM スキルについての認知度は低く，無人航空機の運航と CRM スキルとをどのように結びつけたらよいのかについての具体的な資料や教材は極めて少ない。また，無人航空機の訓練でどのように CRM スキルを応用していくかについての手法も確立されていない。
本研究は，日本国内で発生した無人航空機事故に関する基礎的な資料を構築し，事故がどのような場面で発生しうるかについて理解しやすくするとともに，ソフト・ハード面での事故防止策を検討し，特に人的要因に起因する事故の発生を防ぐために CRM スキルをどのように応用できるのかについて例示することで，広く無人航空機事故防止の訓練に役立てられるようにすることを目的としている。
2．目 的 と 方 法
2‒1

目

的

日本国内で発生した無人航空機事故に関する基礎的な資料の構築のため，2015 年 4 月から 2022 年 3 月までの各年度に国土交通省に報告された無人航空機による事故事案の特徴の分類と主要因の分析を行う。また，事故事案の主要因の種類ごとに，安全運航のためのノンテクニカルスキル「CRM（クルー・リソース・
マネジメント）」のうちどのような要素を適用することによって再発防止に向けた対策を行うことができるかを例示する。
2‒2

方法

分析の対象として用いたのは，2015（平成 27）年 4 月から 2022（令和 4）年 3 月までに日本国内で発生した無人航空機に係る事故トラブルのうち，国土交通省航空局に報告があり国土交通省ホームページ「過去の事故情報等の一覧」［8］に掲載されている事例 448 件である。各年度 4 月から翌年 3 月までに報告された事
例が掲載されており，2015 年度：12 件，2016 年度：55 件，2017 年度：63 件，2018 年度：79 件，2019 年
度：83 件，2020 年度：70 件，2021 年度：86 件となっている。
各事例の報告には，「発生日」「飛行させた者又は所属団体等」「飛行場所」「機体（種類，特徴等）」「事案の概要」「航空法上の許可・承認の要否」「許可・承認の有無」「当局の対応」「報告された原因分析及び是正措置」が記載されている。
【無人航空機による事故事案の特徴の分類】
1）無人航空機事故の件数と機体の種類
機体の種類ごとの無人航空機事故の件数について，報告事例の「機体（種類，特徴等）」の項目を用いて日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討41

分類した。2018 年度までは「マルチコプター」「ヘリコプター」「ラジコン機」など機体の種類と大きさが記載されているが，2019 年度以降は具体的なメーカー名と機種名が記載されていたため，2019 年度以降のものは機種を確認した上で 2018 年度以前と同様の機体の種類に分類し直して集計した。なお，用途が農業用（主に農薬等の空中散布）であるものについては，ヘリコプター型，マルチコプター型を問わず「農業用無人航空機」とした。これを含め，「マルチコプター」「ヘリコプター」「ラジコン機」「飛行機（小型・無人）」「自作機・その他」「農業用無人航空機」「不明」の 7 つに分類した。
2）飛行目的と事故件数
飛行目的ごとの無人航空機事故の件数，その増減をグラフ化した。飛行目的については，報告事例の「事案の概要」の項目の中に記載されている飛行目的や内容から，「空撮」「空中散布（農薬等）」「調査・測定・
点検」「飛行・操縦訓練」「趣味・個人的飛行」「試験飛行・実証実験」「その他業務」「不明」の 8 つに分類した。
3）機体の種類と事故事案の結末
機体の種類によって事故の特徴が異なるかを確認するため，機体の種類ごとに，事故事案の結末がどのようになったかをまとめた。事故事案の結末とは，最終的に機体がどのような状態になり事故に至ったかのこ
とを示し，
「接触」
「接触＋墜落」「墜落」「衝突」「衝突＋墜落」「不時着」「墜落＋発火」「紛失」「ヘリコプ
ターとの接近」「その他」の 10 項目に分類した。分類の際には，報告事例の「事案の概要」の項目の中に記載されている内容を用いた。
なお，機体の種類としては，近年利用が急増しているマルチコプター等と，農業用の空中散布等で用いる
機体は大きさや重量が異なることから，主要な機体として「マルチコプター」「農業用無人航空機」の 2 つを抽出した。
（その他についても分析済みではあるが今回の報告は省略する。）
4）無人航空機事故による人的・物的被害の件数
無人航空機事故による被害の件数について，報告事例の「事案の概要」の項目の中に記載されている内容のうち，人の負傷の有無，物的被害の有無，発火や延焼があったかが記載されている部分を用いて，「人的被害」「物的被害」「発火・延焼」の 3 つに分類して集計した。
5）無人航空機事故による人的被害の内容と事故要因
無人航空機事故により人的被害が生じたものについて，その具体的な内容と原因等を，主要な機体である「マルチコプター」「農業用無人航空機」のそれぞれについて全件を簡潔に記述した。
6）無人航空機事故による物的被害の内容
無人航空機事故により物的被害が生じたものについて，その具体的な内容を，主要な機体である「マルチコプター」「農業用無人航空機」のそれぞれについて分類した。
7）無人航空機事故により発火・延焼が発生した事例
無人航空機事故により発火・延焼が発生した事例について，機体を問わずすべての事例を列挙した。
【無人航空機事故の主要因・CRM による事故防止策】
8）無人航空機事故の主要因の分析
無人航空機事故の報告事例の「事案の概要」「報告された原因分析及び是正措置」の内容を参考に，事故の主要因と考えられるものを分類した。主要因の項目としては，一般社団法人 日本 UAS 産業振興協議会（JUIDA）安全運航管理者コース教材［9］に掲載されているカテゴリと同一の 9 項目を採用した。具体的には「1. 機体点検・整備不良」「2. 操縦ミス」「3. 飛行計画の不備」「4. チーム内連携ミス」「5. 気象（風・雨等）」「6. 電波・通信（GPS 受信を含む）」「7. バッテリ」「8. その他」「9. 不明」である。
事故要因の分類は個人の主観を排除できないことから，研究従事者の JUIDA 認定講師 3 名がそれぞれ独立に全事例を分類する作業を行って，3 名分の分類結果を集計した後に検討を行うこととした。

大原

42

大

また，1 つの事故事例に複数の要因が想定されるものがあることから，各講師は 1 事例に複数の番号を挙げることを可とし，下記の集計の方法をとった。
（1）各事例について，3 名分を集計し，要因として挙げられた数が最も数が多かった項目を主要因と推定した。
（2）主要因と推定される項目が複数あった事例（要因として挙げられた数が同一であった場合），または3 名が別々の項目を要因として挙げたために項目の重複がなかった事例に関しては，主要因を「10. 複合要因」とした。
9）無人航空機事故の主要因の実例と CRM による事故防止策
無人航空機事故の主要因について，カテゴリ名だけでなく具体的な事例を挙げることにより事故に対する想像・理解を深めることができると考え，「不明」を除く 8 つのカテゴリの主要因について，事例を複数挙げて記載した。また，各事例の事後対応と予防策について，報告事例の「報告された原因分析及び是正措置」の項目を参照し編集・追記した。
さらに，各事例のような事故を防止するため，航空安全のために操縦者に求められている CRM（クルー・
リソース・マネジメント）をどのように活用することができるかを示すため，CRM スキルの 5 分野 15 項目の要点（大原，2022［10］）のうち特に当該事例に適応できると考えられる CRM スキルの内容と項目を例示した。CRM スキルを無人航空機事故防止のために学習する取り組みは，国家資格制度の開始により広がっていくと推測されるが，具体的に無人航空機運航のどのような場面で CRM スキルを用いることができるのかの資料は極めて乏しいため，7. に挙げられたような事故要因を未然に防ぐための教育訓練に役立てられる
よう，実際の事故事例と結びつけてイメージできる資料とすることを目指した。
3．結
3‒1

果
無人航空機事故の件数と機体の種類

2015 年度から 2021 年度までの 7 年間に発生し報告された無人航空機による事故トラブル等 448 件を機体の種類ごとに分類し，図 1 に示した。なお，2019 年度からは農作業中の農業用無人航空機の事故が国土交
通省航空局で集計されているため，2018 年度以前に比べて農業用無人航空機による事故の報告数が多くなっており，単純比較はできない。参考値として，7 年間で報告された事例では多い順に「マルチコプター（309件）」「農業用無人航空機（103 件）」「飛行機（小型・無人）（17 件）」「ヘリコプター（5 件）」「ラジコン機

図1

報告された無人航空機事故の件数と機体の種類（2015­2021 年度）

日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討

43

（5 件）
」
「自作機・その他（3 件）」であり，「不明」は 6 件であった。「不明」は，飛行機やヘリコプターからの通報・報告で，何らかの無人航空機とみられるものが自機に接近したというものであった。
2019 年度から 2021 年度までの 3 年間では，全体で 239 件のうち，事故数の多い順に「マルチコプター（130 件，54.4％）」「農業用無人航空機（94 件，39.3％）」「飛行機（小型・無人）（8 件，3.3％）」「自作機・その他（3 件，1.3％）」「ヘリコプター（1 件，0.4％）」「ラジコン機（1 件，0.4％）」であり，「不明」は 2 件（0.8％）であった。
マルチコプターによる事故は，2019­2021 年度は 40 件台となっており，2018 年度の 73 件から減少しているが，新型コロナウイルスの感染拡大の影響によりイベント空撮等の業務や趣味等での飛行件数が 2018 年
度以前より減少している可能性も考えられる。農業用無人航空機は，2021 年には過去 3 年間で事故数が最も多くなっている。
3‒2

飛行目的と事故件数

無人航空機の飛行目的別の事故件数を，図 2 に示した。3­1 と同様に，2019 年度以降は農業用無人航空機による農業を目的とした飛行が集計されているため，2018 年度以前とは比較ができないが，参考値として 7 年間で事故トラブル等の報告が最も多かったのは「空撮（170 件）」「空中散布（農薬等）（104 件）」「調査・測定・点検（47 件）」「飛行・操縦訓練（36 件）」「趣味・個人的飛行（36 件）」「試験飛行・実証実験（27 件）」「その他業務（19 件）」「不明（9 件）」であった。
2019 年度から 2021 年度までの 3 年間では，全体で 239 件のうち，事故の多い順に「空中散布（農薬等）（95 件，39.7％）」「空撮（81 件，33.9％）」「調査・測定・点検（18 件，7.5％）」「飛行・操縦訓練（15 件，
6.3％）」「その他業務（13 件，5.4％）」「趣味・個人的飛行（8 件，3.3％）」「試験飛行・実証実験（8 件，
3.3％）
」で，
「不明」は 1 件（0.4％）であった。

図2

3‒3

飛行目的別無人航空機事故の件数（2015­2021 年度）

機体の種類と事故事案の結末

事故トラブルの報告件数の多いマルチコプターと農業用無人航空機について，事故事案の結末がどのようなものであったかを図 3 に示した。マルチコプターでは「紛失」が最も多く，36％を占める。対して農業用
無人航空機では「紛失」はゼロであった。
マルチコプターでは「墜落」が 34％，
「接触＋墜落」が 18％，「衝突＋墜落」が 4％であるのに対し，農業用無人航空機では「接触＋墜落」が 60％，「衝突＋墜落」が 4％で，墜落のみの事案は 1％であった。マ

大原

44

図3

図4

大

機体の種類と事故事案の結末（2015­2021 年度）

無人航空機事故による人的・物的被害の件数（2015­2021 年度）

ルチコプターは様々な用途・場所で用いられ，比較的小型の機体が多いのに対し，農業用無人航空機は大型の機体が多く，圃場など特定の場所で使用されることが多いことに起因すると考えられる。特に農業用無人
航空機では圃場周辺の電線・電話線等への接触を伴うものが多い（詳細は 3­5 を参照）。
なお，マルチコプターでは全 309 件のうち，36 件（12％）が水没（海上・河川等）を伴っていた。
3‒4

無人航空機事故による人的・物的被害の件数

無人航空機事故によって人的・物的被害が起きた件数を年度ごとにまとめた（図 4）。人的被害は年間 2­3
件のペースで発生しており，これまでの 7 年間では大きな増減はなかった。物的被害については，農業用無人航空機によるものが集計されるようになった 2019 年度から増加しており，2021 年度には最も多く 47 件であった。物的被害の全件数のうち，農業用無人航空機によるものは，2019 年度：18 件（85.7％），2020 年
度：19 件（73.1％），2021 年度：40 件（85.1％）となっている。
3‒5

無人航空機事故による人的被害の内容

2015 年度から 2021 年度までの 7 年間に，無人航空機事故によって人的被害が発生した事案の被害の内容
を表 1‒1，1‒2 にまとめた。表 1‒1 はマルチコプターについて，表 1‒2 は農業用無人航空機について，過去に報告されたすべての事案を列挙している。
マルチコプターでは，ドローンの落下により人に接触したものや，飛行中に人に接触したもの，着陸時に操縦者や補助者等に接触したものなどが報告されている。
農業用無人航空機では，飛行中に風に煽られるなどして機体がバランスを崩し人に接触するなどの事例の日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討
表 1-1
年度

飛行させ
た者

45

無人航空機事故による人的被害の内容と事故要因：マルチコプター（2015­2021 年度）
人的被害の概要

原因分析または関連事項

・建築現場撮影のため飛行させたところ，通信が途
・飛行場所の電波環境の悪化のため，無人航空機と絶し，自動帰還にて降下中にクレーンに衝突し落
送信機間の通信が断絶し，操縦不能になったと思下。落下場所にいた工事作業者に機体が接触し，われる。
顔に切り傷を負わせた。

2016 事業者

研究機関

・橋梁点検の実証試験のため飛行させていたところ， ・飛行制御プロポの操作モードが，縦士の意図に反して突然変更されたため，モード変更に気が付かな
突然操縦不能となり関係者に接触した。当該人は救い操縦士が操縦不能（混乱）に陥った。
急搬送され，右手親指を数針縫う負傷を負った。

事業者

・イベントの一環として行われたドローン菓子撒きのために飛行中の無人航空機がバランスを崩して落下 ・機体が飛行許可を受けていたものと異なっていた。
し観客を負傷させた。6 名が救急搬送され，3 名が ・安全上必要な確認を行わないまま飛行させた。
軽傷を負った。

2018 事業者

・試験飛行のため飛行させていたところ，着陸時，降着装置が誤作動したため，姿勢を崩し，無人航空機 ・着陸時に無人航空機の降着装置が誤作動し，機体の姿勢が不安定になったと考えられる。
が操縦者と補助者に接触した。操縦者と補助者は裂傷及び打撲を負った。

2019 事業者

・撮影のため無人航空機を体育館内で飛行させていた
ところ，操縦を誤り付近の人に接触し墜落した。擦 ・機体と人との距離を見誤ったものと考えられる。
過傷及び打撲を負った。

2020 事業者

・動物調査のため無人航空機を飛行させていたとこ
ろ，突風により墜落しそうになった機体を操縦者が ・原因不明。
受け止めようとし，手を負傷した。

2017

・操縦者の意思と異なる動きが生じた時に適切な操作ができなかった。
・空撮のため無人航空機を飛行させた後，着陸しよう
行政機関としたところ，機体が風に煽られ付近にいた機体監 ・危険箇所の確認不足であった。
・操縦者と機体監視者の事前打合せが不十分であった視者と接触し，手を負傷した。
ことから，不用意に機体に接近した。
2021

・風が穏やかでもまた強まる可能性があることや，地上で風が弱くても上空では強風の可能性があることの風の特質について認識が不足していた。
・空撮のため無人航空機を飛行させていたところ，着・プロペラガードの保護機能について過大評価をし，陸時に補助者に接触し負傷した。
プロペラの殺傷能力について過小評価を行ってい
た。

事業者

表 1-2

無人航空機事故による人的被害の内容と事故要因：農業用無人航空機（2015­2021 年度）

年度

飛行させ
た者

2016

農業関連 ・農薬散布飛行により登園中の園児に農薬がかかった ・散布飛行中突風が吹いたため中止したが，因果関係団体
旨の連絡を受けた。
は不明。

2018 個人

2019

農業関連
団体

人的被害の概要

原因分析または関連事項

・農薬散布のため飛行させていたところ，離陸時に突・離陸時の予期しない突風に対応できず機体が姿勢を風に煽られ機体が横転し操縦者に接触した。操縦者
崩したものと考えられる。
は右足膝に裂傷を負った。
・空中散布のため飛行させていたところ，着陸時に風に煽られ機体が横転し操縦者に接触した。操縦者は ・原因確認中。
右手中指を骨折した。

・着陸時に機体が傾いて接地したため，着陸判定が出来ずその時点でモータを停止せず姿勢制御を継続し・農薬散布のため飛行させていたところ，風に煽られ農業関連
スライドし，付近にいた人と車に接触し墜落した。 た。
2020
業者
・接地した後に，ドローンを安定して制御するために人は負傷した。
必要な電圧を下回っていた。
農業関連
2021
業者

・農薬散布のため飛行させていたところ，第三者の車両に接触し墜落した。また機体を回収する際にプロ・原因確認中。
ペラが回転している状態であったことから操縦者が手を負傷した。

大原

46

大

ほか，散布中の農薬が人にかかった事例も報告されている。
3‒6

無人航空機事故による物的被害の内容

無人航空機事故による物的被害の内容について，マルチコプター，農業用無人航空機のそれぞれについて
図 5 に示した。
マルチコプターの事故については，飛行場所が多様であるとみられ，物的被害の中では家屋・倉庫など建屋への被害（接触・墜落・損傷）が最も多かった。また，被害が発生する前段階として「突如操縦不能となった」「操縦操作を誤った」「風に流された」などの記述が見られた。
一方，農業用無人航空機の事故については，飛行場所が主に田畑などの圃場とみられ，物的被害の中では電線・架線・電話線・ケーブルテレビ回線等への接触・損傷が最も多かった。

図5

3‒7

無人航空機事故による物的被害の内容：マルチコプター，農業用無人航空機（2015­2021 年度）

無人航空機事故により発火・延焼が発生した事例

無人航空機事故の経過の中で発火・延焼が発生した事例は，2015 年度から 2021 年度までの間に 5 件あった。その内容（事案の概要，原因分析・関連事項）について，表 2 に示した。機体は，ヘリコプター，マルチコプター，飛行機（小型・無人），ラジコン機と多様であった。
うち 3 件は原因については不明となっているが，4 件は墜落時の衝撃により発火したとみられ，墜落場所の周辺の落ち葉や草木などが燃えている。なお，これらの事例による直接的な人的被害・物的被害は報告されていないが，発火や延焼を伴う事案については国土交通省に報告すべきものとなっている。
3‒8

無人航空機事故の主要因の分析

2015 年度から 2021 年度までに発生した 448 件の事故トラブルの報告事例に記された内容から，主要因を以下の 10 項目（「1. 機体点検・整備不良」「2. 操縦ミス」「3. 飛行計画の不備」「4. チーム内連携ミス」「5. 気象（風・雨等）」「6. 電波・通信（GPS 受信を含む）」「7. バッテリ」「8. その他」「9. 不明」「10. 複合要因」）に分類したものを表 3 に示した。
主要因が不明であるものを除くと，多い順に，「10. 複合要因」：79 件（17.6％），「3. 飛行計画の不備」：64
件（14.3％），「2. 操縦ミス」：41 件（9.2％），「1. 機体点検・整備不良」：37 件（8.3％），「6. 電波・通信（GPS 受信を含む）」：29 件（6.5％），「5. 気象（風・雨等）」：28 件（6.3％），「7. バッテリ」：9 件（2％），「8.
その他」：2 件（0.4％）となっている。
このうち，「1. 機体点検・整備不良」「2. 操縦ミス」「3. 飛行計画の不備」「4. チーム内連携ミス」の 4 つを『人的要因』，「5. 気象（風・雨等）」「6. 電波・通信（GPS 受信を含む）」「7. バッテリ」を『外的要因（気象・通信・ハードウェア等）』とした。
「10. 複合要因」については，主要因に挙げられた複数の項目に 1，2，3，4 のいずれかが含まれていれば『人的要因を含む』と定義した。全 79 件のうち，すべてのケースが人的要因を含んでいた。そのうち「3. 飛日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討
表2
年度

飛行させ
た者

無人航空機事故により発火・延焼が発生した事例

機体

ラジコン ヘリ機クラブ コプター
2016
マルチ
コプター

個人

47

事案の概要

原因分析または関連事項

・趣味のため飛行させていたところ，機体に異常が発生し動力を失った状態で着陸させたが，着陸直 ・原因は不明。
後に機体が炎上し，付近の葦原が焼失した。
・目視外飛行の訓練を行っていたところ，自ら設置・墜落の衝撃で部品の一部が破損し回路がした訓練用障害物に接触し，墜落した。墜落後にショートし，発火したためと思われる。
機体から発火し，付近の草が焼失した。

2017 個人

・機体に搭載された制御装置あるいは通信装置の故障が原因である可能性が高い。特・地表計測のため飛行させていたところ，突如操縦に，姿勢制御装置の異常，電子コンパスのマルチ不能となり墜落した。墜落後，機体の部品から発異常，GPS 受信機の異常，送信機と期待
コプター
火し周辺の落ち葉に延焼した。
感の通信異常，あるいは複数要因の組み合わせによる影響が考えられる。

2019 個人

飛行機
（小型・
無人）

・趣味のため飛行させていたところ，突如制御不能となり墜落した。その後，墜落した機体から出火 ・原因は不明。
し，付近の芝生に延焼した。

2021 個人

ラジコン機

・趣味のため飛行させていたところ，操作を誤り機体が墜落した。その際付近の河川敷において火災 ・原因は不明。
が発生し草木が燃えた。
表3

無人航空機事故の主要因

無人航空機事故の主要因

件数（2015­2021 年度計）

概要

1．機体点検・整備不良

37（8.3％）

2．操縦ミス41（9.2％）

3．飛行計画の不備

64（14.3％）

4．チーム内連携ミス

20（4.5％）5．気象（風，雨等）

28（6.3％）6．電波・通信29（6.5％）7．バッテリ9（2.0％）

8．複合要因79（17.6％）

9．その他

2（0.4％）

その他 0.4％

10．不明

139（31.0％）

不明 31.0％

合計

448

人的要因 36.3％「不明」を除いた場合，人的要因を含む事故が気象・通信・ハードウェア
等外的要因 14.8％
複合要因 17.6％

78.0％にのぼる。
（「不明」をカウントした場合でも，人的要因を含む事故が 53.9％）

うち全件が人的要因を含む

行計画の不備」を含むものが 64 件（81.0％）となっており，最も多かった。無人航空機運航にあたり，事前の想定や飛行環境の確認が不十分であった可能性がある。
なお，事故要因が「9. 不明」であるものは 31％にのぼった。事故の詳細が報告されていないか記載されていない，または調査中・確認中となっており，情報が不十分であった。今後，国土交通省により情報が追記された場合には再分析を行う。
事故要因が「9. 不明」と分類された 139 件を除いた場合には，人的要因を含む事故（1，2，3，4，8 に分類された 241 件）が全体に占める割合は 78.0％にのぼる。「9. 不明」を含めた場合でも，人的要因を含む事故
が 53.9％と半数以上を占めるため，人的要因を減らすことが事故防止につながると予想される。
3‒9

無人航空機事故の主要因の実例と CRM による事故防止策

最後に，無人航空機事故の各主要因に分類された事例の具体例と，各事案の是正措置を参考にした事故予防策，事故予防に向けて適応可能な CRM スキル，該当する CRM スキルの項目名を表 4 にまとめた。

大原

48
表4
各事故要因の具体例（抜粋）

無人航空機事故の主要因の実例と CRM による事故防止策

事案の是正措置を参考にした
事故予防策

・経年劣化に伴う部品の定期的な外部点検を行う。
故障。

機体点検・整備不良

1

大事故予防に向けて適応可能なCRM スキル

左記に該当する
CRM スキルの項目名

機器の状況，周囲の環境をモニ 状況の把握と認識の共有，
ターし，情報を共有する。着陸 （Monitor and Recognize）
後に必ず外部点検を行うように 計画と時間管理（Planning
and Time management）
計画する。

何か間違いがあるかもしれない・ 脱 着 可 能 な プ ロ ペ ラ 機体に追加安全処置を施すととも という気持ちで機器の状態をよ
状況の把握と認識の共有
アームが不完全に取り付 に，緊急着陸の手順を厳密化す くモニターする。リスクや異常（Monitor and Recognize）
を認知した場合は速やかに共有る。
けられていた。
する。
飛行前点検項目として，バッテ タスクの中に飛行前点検項目を 計画と時間管理（Planning，・バッテリーの装着が適 リー装着時に，確実に装着されて 追加する。何か間違いがあるか and Time management）
いることを確認するよう飛行マ もしれないという気持ちで機器 状況の把握と認識の共有
切ではなかった。
の状態をよくモニターする。 （Monitor and Recognize）
ニュアルを改訂する。
タスクの中に飛行前点検項目を 計画と時間管理（Planning，・プロペラガードが脱落 飛行前にプロペラの取り付け状態 追加する。何か間違いがあるか and Time management）
もしれないという気持ちで機器 状況の把握と認識の共有した。
について再確認を徹底する。
の状態をよくモニターする。 （Monitor and Recognize）
・受信機の故障，もしくは振動によるコネクタ
飛行前の機体確認を徹底する。
ケーブルの抜けまたは接触不良。

タスクの中に飛行前点検項目を 計画と時間管理（Planning，
追加する。何か間違いがあるか and Time management）
もしれないという気持ちで機器 状況の把握と認識の共有の状態をよくモニターする。 （Monitor and Recognize）

カメラジンバルの電源供給を司る タスクの中に飛行前点検項目を 計画と時間管理（Planning，・カメラジンバルの電源 配線ルートを改善するとともに， 追加する。何か間違いがあるか and Time management）
供給コネクタが外れた。 飛行前点検で電源供給コネクタの もしれないという気持ちで機器 状況の把握と認識の共有の状態をよくモニターする。 （Monitor and Recognize）
重点的な点検を実施する。
・ 飛 行 中 操 縦 者 が モ ニ 操縦者から死角が生じた場合や安 周囲の環境をモニターし，いつ
状況の把握と認識の共有
ターを注視していたとこ 全確保が難しい場合には 2 名以上 もと違う部分はないかなど確認（Monitor and Recognize），
ろ，樹木の存在に気が付 の補助員を必要とする場所に配置 する。一点集中になっていない
警戒（Vigilance）
か都度確認する。
し安全飛行を徹底する。
かなかった。
・バッテリ残量の判断を
バッテリ残量 30％以内に帰還さ より多くのリソースを活用し，状況の予測と問題点の分析
誤り，かつ機体をホームせることとし，ホームロック操作 現状を判断し今後どうなるのか（Anticipation and Analysis）
地点に戻す操作を誤っの訓練回数を増やし習熟を図る。 を分析する。
た。

操縦ミス

飛行経路の事前確認を実施し，適 タスクを行うための準備不足，
計画と時間管理（Planning
・障害物の存在を把握し切な位置に安全管理者を配置する 勉強不足がないか確認する。メ
and Time management），ていたが，障害物との距とともに，操縦者に対し助言する ンバーとのブリーフィングのた
ブリーフィング（Briefing）
離感を見誤った。
めの場を設定する。
等の連携を密にする。
2
一点集中になっていないか都度飛行経路の事前確認や監視員の適確認する。特定の問題対処のみ 警戒（Vigilance），
・カメラアングルの調整
切な配置を徹底するとともに，飛に集中しないように，自分自身 タスクの配分に意識が集中し，周囲の行状況を容易に視認できる距離でや他のメンバーをモニターす （Distribution）
安全確認を怠った。
飛行させる。
る。
業務負荷が高くなる（状況が悪 計画と時間管理（Planning
飛行中は周囲の状況に十分注意し，化する）場合に備えて計画す and Time management）
・突風にあおられた際にて飛行させるとともに，急激な操る。リスクや異常を認知した場 状況の把握と認識の共有
操縦者が慌てた。
作を行わないように注意する。
合は速やかに共有し評価する。 （Monitor and Recognize）
毎年同じ場所で散布を行っている
が，ハウスがいつも気になってい 全員が自分のタスクを確実にこタスクの配分
・オペレーターの疲労がた。線の高さ等再確認しナビゲー なせるように配分する。疑問に（Distribution），
蓄積し，注意力が散漫に
ターとオペレーターの連絡を密に 思ったことは躊躇せずに口に出安全への主張（Assertion）
なった。
。
し，共有し今後の事故を発生しな す（時期を逸しない）
いよう万全を期す。

日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討
表4
各事故要因の具体例（抜粋）

49

無人航空機事故の主要因の実例と CRM による事故防止策（続き）
事案の是正措置を参考にした
事故予防策

事故予防に向けて適応可能なCRM スキル

左記に該当する
CRM スキルの項目名

冷静に行動し，実行しながらも・旋回時のバンク角が大実行（Action），
きすぎたため，高度低下 バンク角に制限を設け，飛行速度 行動が最良であるか検討を続け
状況の予測と問題点の分析
し機体のバランスが崩れ にあったバンク角で旋回をする。 る。現在の状況から今後どう変（Anticipation and Analysis）
化するか分析する。
た。
操縦ミス

操作を行ったときや，操作を変 状況の把握と認識の共有
・ドローンを自動操縦か
2 ら 手 動 操 作 に 切 替 え た 手動操作時の機体方向，周辺確認 更するときにはメンバーに伝え （Monitor and Recognize），
る。現在の状況から今後どう変 状況の予測と問題点の分析
際，進行方向操作を誤っ を徹底する。
（Anticipation and Analysis）
化するか分析する。
た。
目視外飛行では，補助者を適切に配置する。補助者が衝突回避不能 機器やメンバーの状況，周囲の状況の把握と認識の共有
・自動飛行（追従）モーと判断した場合は直ちに RTH に 環境をモニターし，情報を共有（Monitor and Recognize），
ドを過信し，わずかに目て帰還させる。30 m 以上の確保 する。慣れていることでも問題
警戒（Vigilance）
視を怠った。
が出来ない場所では，必ずプロペ 意識を持って確認をする。
ラガード装着にて飛行させる。
業務負荷が高くなる（状況が悪・飛行経路選定時に障害
計画と時間管理（Planning
飛行前に操縦者，補助者全員で飛化する）場合に備えて計画す
物との安全間隔を考慮しand Time management），
行エリア，周辺の障害物，補助者る。より多くのリソースを活用ておらず，飛行時におい状況の予測と問題点の分析の配置位置，飛行中の連絡体制，
して情報を集める。情報分析かても障害物との距離測定（Anticipation and Analysis）
緊急時の手順確認を徹底する。
ら潜在的な危険性を発見する。
を誤った。
，
・操縦者と補助者間で， 飛行前に飛行内容，ルート，高度 情報共有に十分な時間をとる。 ブリーフィング（Briefing）
飛行予定ルートなど事前 など操縦者と補助者間で確認し飛 情報は省略せず正確に伝える。 情報の双方向での確認，に情報共有せずに飛行さ 行させる。 補助者は飛行ルート 他のメンバーが納得して行動で （2Way communication）
リーダーシップ（Leadership）
きるようにする。
逸脱の際は操縦者へ警告する。
せた。
操縦者が操縦に専念できるよう操 コントロール（Control），ナビ
・操縦者が飛行中に通行，
コミュ
縦者の近くに補助者を配置し，補 ゲーション（Navigation）
優先順位付け人からの呼びかけに対応
助者が第三者への対応を行う。ま ニケーション（Communication）（Prioritizing），
するなど，操縦に集中でた，飛行前の事前周知を行い，必 の順に優先順位を決定する。安
解決策の選択（Decision）
きない状況下で飛行させ要に応じ管理者等へも周知の協力 全確保のため譲ることのできなた。
い最低ラインを確立する。
を依頼する。
飛行計画の不備

3 ・船舶から飛行させていたため，自動帰還機能作
動時，設定した着陸地点 飛行中は船舶を停船させる。
と船舶の位置が異なっていた。

状況の予測と問題点の分析
現在の状況から今後どう変化す （Anticipation and，計画と時間管理
るか分析する。状況の変化に応 Analysis）（Planning and Time
じて計画しなおす。
management）

状況の予測と問題点の分析
・低温の環境下で飛行さ 低温の環境下で飛行させる際は， 現在の状況から今後どう変化す（Anticipation and
せたため，バッテリの性 バッテリの取扱いに注意するとと るか分析する。機器の状況，周Analysis），状況の把握と能が低下し，動作不良が もに，各種諸元を監視しつつ飛行 囲の環境をモニターし，情報を認識の共有（Monitor and
共有する。
させる。
発生した。
Recognize）
情報の確認を行う。タスクを行 情報の双方向での確認，
・誤った飛行経路を設定 飛行経路上の障害物等の有無を確 うために十分な時間をとる（時 （2Way communication）
して自動飛行を行った。 認した上で飛行計画を策定する。 間が足りなければ，時間を作り 計画と時間管理（Planning
and Time management）
出すことも考慮する）。
機器やメンバーの状況，周囲の 状況の把握と認識の共有
・飛行経路の障害物の有 飛行経路の事前確認を徹底すると，環境をモニターし，情報を共有 （Monitor and Recognize）
無を十分に確認しなかっ ともに，安全飛行に関する講習をする。情報分析から潜在的な危 状況の予測と問題点の分析受講する。
た。
（Anticipation and Analysis）
険性を発見する。
業務負荷が高くなる（状況が悪 計画と時間管理（Planning
・崖の上を飛行したこと 飛行経路の状況や地形などを確認，化する）場合に備えて計画す and Time management）
で電波障害または突風に し障害物に十分注意して飛行させる。情報分析から潜在的な危険 状況の予測と問題点の分析
る。
流された。
（Anticipation and Analysis）
性を発見する。

大原

50
表4
各事故要因の具体例（抜粋）

大無人航空機事故の主要因の実例と CRM による事故防止策（続き）
事案の是正措置を参考にした
事故予防策

事故予防に向けて適応可能なCRM スキル

左記に該当する
CRM スキルの項目名

業務負荷が高くなる（状況が悪 計画と時間管理（Planning・上空（高度 60 m）の風 高度による風速の違いを定量的に，化する）場合に備えて計画す and Time management）
速が機体性能を上回り， 把握，それに応じて飛行判断を実る。情報分析から潜在的な危険 状況の予測と問題点の分析施する。
操縦不能になった。
（Anticipation and Analysis）
性を発見する。
意思決定のリソースが自分の把握している以外にもあるか確認
・航空局標準マニュアル，
社内に安全管理者を配置する。事 する。決定直後に，その決定が 解決策の選択（Decision）に記載の「補助者を配置
前に飛行計画表を作成し，それに 正しいかどうかを見直す。タス 計画と時間管理（Planning
する」「学校の上空では，基づいて補助者の配置位置を決め クを行うために十分な時間をと and Time management）
飛行しない」を遵守せず
りリソースを確認する。ブリー ブリーフィング（Briefing）
る。
飛行させた。
フィングのための場を設定する。

飛行計画の不備

・離陸点より 70 m の高 飛行開始前に十分な現地確認を行
タスクを行うために十分な時間
計画と時間管理（Planning
さで河川の上流へ水平移 う。勾配が急な河川上で飛行するをとる。業務負荷が高くなる，
3 動 す る 設 定 と し て い た 場合は，上流部に離陸地点を設定 （状況が悪化する）場合に備え and Time management）
状況の予測と問題点の分析が，急勾配により，上流 する。機体を撮影高度まで上昇さて計画する。情報分析から潜在（Anticipation and Analysis）
では地上と機体の高度差 せ，周辺の地形・障害物より十分的な危険性を発見する。
が 40 m 程度となった。 に高いことを確認する。
ブリーフィングのための場を設・現場でチェックシート
ブリーフィング（Briefing），
ドローン飛行に関するルール改定する。情報共有に十分な時間を改変してしまった，ク
決定・行動のレビュー
善・複数人でチェックする仕組みをとる。決定直後に，その決定
ロスチェックの仕組みに（Critique）の強化。
が正しいかどうかを見直す。
なっていなかった。
計画と時間管理（Planning
・離陸ポイントで風速を，業務負荷が高くなる（状況が悪 and Time management）
確認したが全体を把握で 1 箇所での風速計の測定に限らず化する）場合に備えて計画す 状況の把握と認識の共有
きていなかったため，測 撮影現場全体の調査を行ってから，る。より多くのリソースを活用 （Monitor and Recognize）
定 以 上 の 強 風 で コ ン ト 飛行をする。
決定・行動のレビュー
して情報を集める。
ロール不能に陥った。
（Critique）
危険予測を実施する。製品マニュ
業務負荷が高くなる（状況が悪
アル及び無人航空機の許可・承認
化する）場合に備えて計画す 計画と時間管理（Planning
・風速計の携帯を忘れて 書に沿って運用する。風速計等を，る。機器やメンバーの状況，周 and Time management）
いた。安易な判断でテス 必ず携帯する。風速 5 m 以上の囲の環境をモニターし，情報を 状況の把握と認識の共有
場合，監視は 2 名以上で行い必ずト飛行をさせた。
共有する。決定直後に，その決 （Monitor and Recognize）
1 名は風下に配置する。緊急時着
定が正しいかどうかを見直す。
陸場所を計画時に選定しておく。
常時補助者を配置させ，周囲の状 互いに質問・情報提供すること
・飛行中，補助者が他業，
況等を操縦者に伝える等飛行の安 の重要性を認識する。優先順位 ブリーフィング（Briefing）
務のため途中で不在と全を確保するための措置を最優先 とその変更はメンバー間で共有 優先順位付け（Prioritizing）
なった。
する。
させる。

チーム内連携ミス

事前確認で電線や電柱等，見えにくい位置の障害物を見落とさず，
4 ・電線の存在を把握して 操縦者及び補助者の経路・立ち位 慣れていることでも問題意識を 警戒（Vigilance），タスク
持って確認をする。特定の問題の配分（Distribution），情いたが，操縦者と補助者 置を含めた飛行経路を設定する。
対処のみに集中しないように，報の双方向での確認（2Way
が と も に 距 離 感 を 見 誤 作業の慣れによる思い込みがない
自分自身や他のメンバーをモニ
communication）
よう，安全を第一に，操縦者及び補り，接触した。
ターする。情報の確認を行う。
助者で相互の連携（コミュニケー
ション含む）を常に心掛ける。
・飛行開始後，徐々に風
操縦者は飛行前に気象状況を確認が強くなっていることにし風が強くなりそうな場合は飛行 機器やメンバーの状況，周囲の状況の把握と認識の共有
気付かず飛行を中止する
を中止する。補助者は飛行中も風 環境をモニターし，情報を共有（Monitor and Recognize），
判断が遅れた。補助者が「一点集中」に陥らない
速 計 を 確 認 し 最 大 瞬 間 風 速 が 5 する。
警戒（Vigilance）
気象状況の変化に気付か
m/s 以上の場合はすぐに飛行を ように注意する。
ず必要な助言ができな
中止させる。
かった。

日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討
表4
各事故要因の具体例（抜粋）

51

無人航空機事故の主要因の実例と CRM による事故防止策（続き）
事案の是正措置を参考にした
事故予防策

事故予防に向けて適応可能なCRM スキル

左記に該当する
CRM スキルの項目名・補助者は配置していた
常に先を考えて業務をサポート リーダーシップ
が，無人航空機について 十分な飛行経験のある補助者の設，タスクの配する。全員が自分のタスクを確 （Leadership）の知識のない工事現場技 置を行う。
実にこなせるように配分する。 分（Distribution）
術者であった。
，
相互の連絡方法や問題への対処 ブリーフィング（Briefing）
・操縦者含め見張り役や教育訓練の実施および連絡体制を
方法を確認する。情報の確認を 情報の双方向での確認
補助者間の連絡体制が確構築する。
（2Way communication）
行う。
立していなかった。
タスクを行うために十分な時間をとる。安全確保のため譲るこ・組織として標準飛行マ
計画と時間管理（Planning
安全飛行体制を構築する。 安全とのできない最低ラインを確立
ニュアルの存在を認識しand Time management），
飛行を維持するための遵法体制をする。意思決定のリソースが自ておらず，管理体制に不解決策の選択（Decision）
維持向上する。
分の把握している以外にもある備があった。
か確認する。
・補助員との連絡に手旗を使用していたが，操縦 補助員との連絡にトランシーバも 「一点集中」に陥らないように
警戒（Vigilance），
者が無人航空機に意識が 併用する。飛行前に補助員と十分 注意する。相互の連絡方法や問ブリーフィング（Briefing）
題への対処方法を確認する。
集 中 し 合 図 を 見 落 と し 打合せを行う。
た。

チーム内連携ミス

必要な人数の補助者を配置し，操 慣れていることでも問題意識を・外気温が高くなり，オ
縦者との円滑な連絡手段を確保す 持って確認をする。特定の問題
4 ペレーターの注意が散漫
警戒（Vigilance），タスク
る。事故発生の際に必要な対応や 対処のみに集中しないように，の配分（Distribution），計
した。経験があった場所
連絡先などをリストアップし，非 自分自身や他のメンバーをモニ
画と時間管理（Planningでの防除ということもあ
常時に備える。ヒヤリ・ハット事 ターする。業務負荷が高くなる
and Time management）
り障害物や散布の慣れか
例を細かく記録し，組織内でその （状況が悪化する）場合に備えら油断があった。
て計画する。
都度共有する。
・大区画での作業で，オ 大区画で作業をする際には，区画状況の予測と問題点の分析
ペ レ ー タ ー と ナ ビ ゲ ー を分割して作業を行うことで通信 情報分析から潜在的な危険性を（Anticipation and
ターの連絡に無線を用い 途絶による事故の防止を図る。各 発見する。業務負荷が高くなる
Analysis），計画と時間管理ていたが，距離が離れす 作業員に対して安全航行について （状況が悪化する）場合に備え（Planning and Time
ぎたことから無線連絡が の注意喚起を行い，危険箇所の確 て計画する。
management）
認を徹底する。
途切れた。
・補助者から操縦者に電情報は省略せず正確に伝える。 情報の双方向での確認
話線があることは伝えて，あったが，操縦者は 6 本 現地確認を徹底する。オペレー 疑問に思ったことは躊躇せずに （2Way communication），。 安全への主張（Assertion）の線のうち 4 本しか目視 ターとナビゲーターの連携強化を 口に出す（時期を逸しない）
より多くのリソースを活用して 状況の予測と問題点の分析
できず，その見えている 行う。
（Anticipation and Analysis）
情報を集める。
線のみと思い操縦を行った。
事前確認では電線や電柱等，見えにくい位置の障害物を見落とさ警戒（Vigilance），
・ オ ペ レ ー タ ー と ナ ビ ず，オペレーターおよびナビゲー 「一点集中」に陥らないように
状況の予測と問題点の分析
ゲーターが機体の動きの ターの経路・立ち位置を含めた飛 注意する。より多くのリソース（Anticipation and
みを見ており，電線の位 行経路を設定する。作業の慣れに を活用して情報を集める。チー
Analysis），
置を把握できていなかっ よる思い込みがないよう，安全を ムのパフォーマンスをモニター
チームに適した雰囲気づく
第一に，オペレーターおよびナビ し，望ましい環境を維持する。
た。
り（Climate）
ゲーターで相互の連携（コミュニケーション含む）を常に心掛ける。
気象︵雨︑風等︶

5

より多くのリソースを活用して状況の予測と問題点の分析
・天候判断を誤り，霧の 降水や霧の場合は飛行を行わな 情報を集める。現在の状況から（Anticipation and
中を飛行させた結果，飛 い。飛行中もモニターにより天候 今後どう変化するか分析する。
Analysis），計画と時間管理
行制御部などが水分によ 監視を行い，降水や霧が確認され 業務負荷が高くなる（状況が悪（Planning and Time化する）場合に備えて計画すた場合は帰還させる。
り誤作動をおこした。
management）
る。

大原

52
表4
各事故要因の具体例（抜粋）

大無人航空機事故の主要因の実例と CRM による事故防止策（続き）
事案の是正措置を参考にした
事故予防策

事故予防に向けて適応可能なCRM スキル

左記に該当する
CRM スキルの項目名

より多くのリソースを活用して 状況の予測と問題点の分析・瞬間的にでも強風があ
補助員等により常時デジタル風速
情報を集める。行動した結果に （Anticipation and
る中で飛行を実施した。
計の計測を行い，操縦者へ適宜伝，決定・行動の決定の効果が現れているか評価 Analysis）
木々の揺らぎで風速判断える。
レビュー（Critique）
する。
を行っていた。
・山頂付近に吹き付けた尾根等の地形の急変箇所には近づ 業務負荷が高くなる（状況が悪風が機体下方から煽るよ
計画と時間管理（Planning
かない等の運用を行う。対地高度 化する）場合に備えて計画す
うな形で吹き付けたこと
and Time management），
を上げて，地形からの距離をと る。機器やメンバーの状況，周により，機体の自動調整
状況の把握と認識の共有
り，地形に起因する乱流の影響範 囲の環境をモニターし，情報を範囲を超えるピッチ╱ロー（Monitor and Recognize）
共有する。
囲からできるだけ距離を取る。
ル角になってしまった。

気象︵雨︑風等︶

・離陸時の予期しない突 気象状態を常に把握し，状況が変 業務負荷が高くなる（状況が悪計画と時間管理（Planning
5 風に対応できず機体が姿 化した場合は直ちに飛行を中止す 化する）場合に備えて計画す and Time management）
る。
る。
勢を崩した。
・上空は地上よりも強い 無人航空機にリールタイプの暴走
風が吹いていたため，自 防止装置を取り付けて飛行させる より多くのリソースを活用して 状況の予測と問題点の分析（Anticipation and Analysis）
動帰還できず風に流され とともに，飛行前に気象状況の確 情報を集める。
認を徹底する。
た。
業務負荷が高くなる（状況が悪 計画と時間管理（Planning・向かい風により，機体バッテリ残量の半分程度となった，化する）場合に備えて計画す and Time management）に負荷がかかってバッテ場合や飛行目的が達成できた時点る。より多くのリソースを活用 状況の予測と問題点の分析
リが想定よりも早く消耗で速やかに帰還させる。
（Anticipation and Analysis）
して情報を集める。
した。
安全確保のため譲ることのでき・小雨が降っており，機解決策の選択（Decision），
ドローン飛行前に天候状況を確認ない最低ラインを確立する。機
体内への浸水による機能
状況の把握と認識の共有する。悪天候下のドローン飛行を器やメンバーの状況，
周囲の環境
不良から操縦不能に陥っ（Monitor and Recognize）
行わない。
をモニターし，情報を共有する。
た。
地上及び上空や地形等による風速 安全確保のため譲ることのでき解決策の選択（Decision），
・機体の運用限界を超え の違いを十分に把握するため，飛 ない最低ラインを確立する。業
計画と時間管理（Planning
行場所に応じた適切な風速確認を 務負荷が高くなる（状況が悪化
る突風が発生した。
and Time management）
する）場合に備えて計画する。
実施する。
定期的な点検時に強制的に電波を・直線的な見通しの範囲 遮断し自動帰還が作動するか確認 機器やメンバーの状況，周囲の状況の把握と認識の共有外となり通信が途絶え， する。離陸から帰還まで地上操縦 環境をモニターし，情報を共有（Monitor and Recognize），
また，山の斜面により捕 装置からの機体の見通しを確保 する。業務負荷が高くなる（状
計画と時間管理（Planning
捉する GPS 数が不足し し，かつ，捕捉する GPS 数が不 況が悪化する）場合に備えて計and Time management）
足しないよう山の斜面から十分な 画する。
た。
距離を確保する。

電波・通信・飛行場所付近の鉄橋に 周囲の安全確認を行う。鉄橋には 業務負荷が高くなる（状況が悪より電波干渉を受け，通 近づかない。また，強い磁界を発 化する）場合に備えて計画す 計画と時間管理（Planning
信 途 絶（ 制 御 不 能 ） と 生する装置付近では飛行させな る。状況の変化に応じて計画し and Time management）
6 なった。
なおす。
い。
周辺環境を確認し，磁気が帯びているものの近くで飛ばさない。ま機器やメンバーの状況，周囲の・磁気を帯びている場所 た，磁気を帯びているものの存在
環境をモニターし，情報を共有 状況の把握と認識の共有
で飛行及び飛行前の準備 が想定される場合は，機体にヒモ，する。業務負荷が高くなる（状 （Monitor and Recognize）
作業を行ったことで，機 を取り付けて段階的に試験飛行を
況が悪化する）場合に備えて計 計画と時間管理（Planning
体が磁気の干渉を受け， 行う。誤動作が発生した場合は機画する。状況の変化に応じて計 and Time management）
GPS に誤作動が生じた。 体等の異常の有無を確認し，異常画しなおす。
が見受けられた場合は必要な処置を行う。
業務負荷が高くなる（状況が悪計画と時間管理（Planning
・物件等の影響により位 物件等との距離を十分確保し，位 化する）場合に備えて計画すand Time management），
置情報の通信が不安定に 置情報の通信を遮るような建造物 る。機器やメンバーの状況，周状況の把握と認識の共有
囲の環境をモニターし，情報をの影に入る時は注意する。
なった。
（Monitor and Recognize）
共有する。

日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討
表4
各事故要因の具体例（抜粋）

53

無人航空機事故の主要因の実例と CRM による事故防止策（続き）
事案の是正措置を参考にした
事故予防策

事故予防に向けて適応可能なCRM スキル

左記に該当する
CRM スキルの項目名

業務負荷が高くなる（状況が悪・ 電 波 障 害 に よ り GPSが正常に動作しなくなり 無人航空機の運航方法や緊急時の 化する）場合に備えて計画す 計画と時間管理（Planning
る。状況の変化に応じて計画し and Time management）
設 定 し た 経 路 を 逸 脱 し 対応方法を詳細化し徹底する。
なおす。
た。
業務負荷が高くなる（状況が悪計画と時間管理（Planning・送信機と機体の通信が 機体のメンテナンス，周辺環境の化する）場合に備えて計画する。
and Time management），
途切れ，何らかの異常に 確認，他の事故事例の把握や危険状況の変化に応じて計画しなお状況の把握と認識の共有
より位置情報が取得でき 予測を踏まえた飛行計画の立案をす。リスクや異常を認知した場（Monitor and Recognize）
徹底する。
なくなった。
合は速やかに共有し評価する。
電波・通信

6

業務負荷が高くなる（状況が悪計画と時間管理（Planning
・飛行経路上の山林が電 通信距離，飛行可能時間等にゆと 化する）場合に備えて計画すand Time management），
波の遮蔽物となり，通信 りを持ち，周囲の地形等も十分に る。機器やメンバーの状況，周状況の把握と認識の共有
囲の環境をモニターし，情報を考慮した飛行計画を立案する。
環境を悪化させた。
（Monitor and Recognize）
共有する。
業務負荷が高くなる（状況が悪計画と時間管理（Planning化する）場合に備えて計画す・高圧電線付近を飛行しand Time management），
機体の状況を把握するため，フラる。機器やメンバーの状況，周たことによる，電波障害状況の把握と認識の共有
イトログについて記録を残す。
囲の環境をモニターし，情報をが発生した。
（Monitor and Recognize）
共有する。
障害物等の影響により機体と送信業務負荷が高くなる（状況が悪・機体が山陰に入ったこ 機との通信状況が悪くなる恐れが化する）場合に備えて計画す 計画と時間管理（Planningとで機体と送信機との通 あるため，電波強度（通信状況）
る。状況の変化に応じて計画し and Time managementを補助者とともに十分注意して飛信が途絶えた。
なおす。
行させる。
バッテリ残量に十分余裕を持たせ業務負荷が高くなる（状況が悪・強風が発生したことに た飛行計画を立案する。急激な天化する）場合に備えて計画す 計画と時間管理（Planningより，バッテリが想定よ 候の変化等を察知した際は速やかる。状況の変化に応じて計画し and Time management）に機体を安全に着陸できるよう訓りも早く消費した。
なおす。
練を行う。
業務負荷が高くなる（状況が悪計画と時間管理（Planning・ 飛 行 当 時 の 気 温 が 低 気温が低い時は，バッテリの残量 化する）場合に備えて計画すand Time management），
かったため，バッテリの に十分注意し，不要な飛行は控え る。機器やメンバーの状況，周状況の把握と認識の共有
囲の環境をモニターし，情報をる。
性能低下が起きた。
（Monitor and Recognize）
共有する。

バッテリ

7

・充電池の不具合。

機器やメンバーの状況，周囲の飛行前に充電池を含めた飛行前点
環境をモニターし，情報を共有
状況の把握と認識の共有
検を徹底し，離陸後は低空にて飛する。リスクや異常を認知した（Monitor and Recognize）
行状態を確認した上で通常飛行に場合は速やかに共有し評価す移る。
る。

表面温度等のバッテリの状態を管 業務負荷が高くなる（状況が悪・バッテリの高温化によ 理する。外気温が高く，直射日光 化する）場合に備えて計画す 計画と時間管理（Planningがあたる環境下での使用は極力控 る。状況の変化に応じて計画し and Time management）
る異常。
なおす。
える。
飛行前点検時にバッテリに異常が機器やメンバーの状況，周囲のないことおよびバッテリが装着部
環境をモニターし，情報を共有
・バッテリ成分の異常，状況の把握と認識の共有にしっかりと装着されていることする。リスクや異常を認知した
バッテリを充電する際の（Monitor and Recognize）
を確認してから飛行する。少しで場合は速やかに共有し評価す
システム上の不具合。
も膨らみや違和感を感じたらそのる。
バッテリは使用しない。
機器やメンバーの状況，周囲のチェックリストに機体のバッテリ 環境をモニターし，情報を共有 状況の把握と認識の共有
・バッテリ取り扱い時の，の取り扱いと装着確認を追加す する。冷静に行動し，実行しな （Monitor and Recognize）
衝撃による破損。
がらも行動が最良であるか検討 実行（Action）
る。
を続ける。

大原

54
表4
各事故要因の具体例（抜粋）

大無人航空機事故の主要因の実例と CRM による事故防止策（続き）
事案の是正措置を参考にした
事故予防策

事故予防に向けて適応可能なCRM スキル

左記に該当する
CRM スキルの項目名

・機体が飛行予定範囲か
業務負荷が高くなる（状況が悪らはみ出した。補助者は関係法令・飛行マニュアルを再確 化する）場合に備えて計画す 計画と時間管理（Planning
操縦者の判断で配置しな，認する。飛行予定範囲および関係 る。ブリーフィングのための場 and Time management）
かった。太陽の反射光に，各所への飛行事前連絡の徹底。必 を設定する。安全確保のため譲 ブリーフィング（Briefing）
より機体を見失った。操，要数の補助者を配置する。社内で ることのできない最低ラインを 解決策の選択（Decision）
作画面を注視していて無確立する。
「一点集中」に陥ら 警戒（Vigilance）
再講習を実施。
人航空機を見ていなかっないように注意する。
た。
・操縦者の意思と異なる
危険箇所の事前確認を操縦者と監 より多くのリソースを活用して状況の予測と問題点の分析動きが生じた時に，適切視者が一緒にすることで情報共有 情報を集める。特定の問題対処（Anticipation andな操作ができなかった。
を図る。操縦者および監視者は， のみに集中しないように，自分
Analysis），タスクの配分
危険箇所の確認不足で機体の位置取りや立ち位置等につ 自身や他のメンバーをモニター（Distribution），ブリーフィ
あった。操縦者と機体監いて事前に打合せを行い連携を図 する。相互の連絡方法や問題へ
ング（Briefing），リーダー
視者の事前打合せが不十るとともに，離着陸時は機体から の対処方法を確認する。常に先シップ（Leadership）
分であったことから，不を考えて業務をサポートする。
十分安全な距離を確保する。
用意に機体に接近した。

複合要因

・飛行開始時のバッテリ
飛行開始時はバッテリの充電が，安全確保のため譲ることのでき 解決策の選択（Decision）の充電率が 60％の状態
100％であることを確認した上でない最低ラインを確立する。時 優先順位付け
で 飛 行 を 開 始 し， そ の使用開始する。電池残量は常に確，状況の予測間制限とタスクの緊急度を考慮 （Prioritizing）
後， 電 池 残 量 減 少 の ア
認し，アラームが鳴り，電池残量して決定する。情報分析から潜 と問題点の分析
ラームが鳴っていたのにが 25％を未満となった場合には（Anticipation and Analysis）
在的な危険性を発見する。
も関わらず，飛行を継続
速やかに帰還させる。
8 させた。
慣れていることでも問題意識を・前回の飛行より半年以練習会および安全講習の実施，飛持って確認をする。危険である
上期間が空いており，事警戒（Vigilance），安全へ
行予定場所の事前確認，飛行させと感じた時は自己主張の程度を前練習の不足および気のの主張（Assertion），タスる者の横に熟練者を配置する。ま強める。全員が自分のタスクを緩みもあり，また，補助
クの配分（Distribution）
た，飛行させる者と補助者相互間
確実にこなせるように配分す者からの注意喚起も少なの注意喚起を徹底する。
る。
かった。
・補助者が無人航空機の動きを確認しておらず，相互の連絡方法や問題への対処
ブリーフィング（Briefing），
操縦者と補助者の連絡体 無人航空機の飛行状況の監視を徹
方法を確認する。チームのパチームに適した雰囲気づく
制も不適切であった。ま 底するとともに，操縦者と常に連
フォーマンスをモニターし，望り（Climate），状況の把握た，飛行させた際，付近 絡を密にする。また，無人航空機
ましい環境を維持する。機器やと認識の共有（Monitorに複数の無人航空機が飛 を離陸させる前に付近に他の無人
メンバーの状況，周囲の環境を
and Recognize）
行していたため，電波障 航空機の有無について確認する。
モニターし，情報を共有する。
害が発生した可能性もある。
定期的なオペレーター研修会等の開催による安全フライトに対する意識の醸成，過去の無人ヘリ事故 慣れていることでも問題意識を・オペレーターの操作ミの事例をあげた危機管理の啓発， 持って確認をする。相互の連絡 警戒（Vigilance），
ス，熟練オペレーターで，事前確認による飛行経路および障 方法や問題への対処方法を確認 ブリーフィング（Briefing）
あるが故の「慣れ」によ，
害物等の把握の徹底，危険地帯を する。危険であると感じた時は 安全への主張（Assertion）
る油断，ナビゲーターか散布区域から除外するなどリスク 自己主張の程度を強める。チー チームに適した雰囲気づく
らの注意喚起が不十分に回避，農林水産航空協会などが示 ムのパフォーマンスをモニター り（Climate）
よる連携不足。
す安全対策の励行，その他，安全 し，望ましい環境を維持する。
フライトのための基本事項遵守の徹底。

日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討
表4
各事故要因の具体例（抜粋）

55

無人航空機事故の主要因の実例と CRM による事故防止策（続き）
事案の是正措置を参考にした
事故予防策

事故予防に向けて適応可能なCRM スキル

左記に該当する
CRM スキルの項目名

飛行前および飛行中は風速計によ 意思決定のリソースが自分の把・飛行前の風速の測定にる確認を行い，規定値を超える風 握している以外にもあるか確認
ついて，当日の飛行可否，
速を確認した場合は，速やかに飛 する。冷静に行動し，実行しな 解決策の選択（Decision）
は天気予報と体感での判，決定・行行を中止する。また，事前に綿密 がらも行動が最良であるか検討 実行（Action）
断であった。また，機体，な飛行計画を立案し，十分安全を を続ける。決定直後に，その決 動のレビュー（Critique）
を緊急着陸させる選択肢
確保できる計画とする。各種判断 定が正しいかどうかを見直す。 安全への主張（Assertion）
もあったが判断できなが適切にできるよう操縦技量の向 疑問に思ったことは躊躇せずにかった。
口に出す（時期を逸しない）。
上や周知等を徹底する。
タスクを行うために十分な時間
・目視外飛行になることをとる（時間が足りなければ，が予想されたにもかかわ
・飛行前に地形等の飛行経路につ 時間を作り出すことも考慮す 計画と時間管理（Planning
らず，事前に地形などの，。機器やメンバーの状況， and Time management）
いて十分な確認を行うとともに， る）
飛行経路の確認を怠っ
飛行経路に応じた人数の監視員を 周囲の環境をモニターし，情報 状況の把握と認識の共有た。また，操縦者と監視，配置して飛行させることを徹底す を共有する。ブリーフィングの （Monitor and Recognize）
員の連携不足のため，監ための場を設定する。相互の連 ブリーフィング（Briefing）
る。
視員による飛行制止が間
絡方法や問題への対処方法を確に合わなかった。
認する。

複合要因

・事前の現地確認不足。
タスクを行うために十分な時間
計画と時間管理（Planning
着陸時のオペレーターのをとる。機器やメンバーの状
and Time management）
立 ち 位 置 に 問 題 が あ っ ・事前の現地確認において，特に況，周囲の環境をモニターし，8 た。 ま た，
状況の把握と認識の共有（ 農 薬 等 の ） 障害物や近くに電線のある危険箇情報を共有する。ブリーフィン（Monitor and Recognize），
散布効率にとらわれ，最 所については散布地図に明記する
グのための場を設定する。
「一
ブリーフィング（Briefing），
短ルートで移動，着陸さ よう指導を徹底する。
点集中」に陥らないように注意
警戒（Vigilance）
せようとして電線の下をする。
くぐらせてしまった。
飛行ルート上に遮蔽物がある場合
安全確保のため譲ることのできは， そ の 周 辺 で 電 波 状 況（2.4
ない最低ラインを確立する。時・作業効率を優先し電解決策の選択（Decision），
GHz 帯 ） を ア プ リ で 確 認 す る。
間制限とタスクの緊急度を考慮
線・ 道 路 を 越 え て 飛 行
優先順位付け当日の最初のテスト飛行で，自動して決定する。特定の問題対処
し，ナビゲーターが適切（Prioritizing），タスクの配帰還機能が正常に機能するか確認
のみに集中しないように，自分な位置に移動する前に飛分（Distribution）
する。より視野が広くなり，ま自身や他のメンバーをモニター
行を先行させた。
た，視野を補完できるような位置する。
に監視員を配置する。
・機体が突風に煽られた 一定期間に一回以上の突風を感じ際に，操縦者が慌てて操 る場合は飛行を行わない。突風が作ミスをした。機体と操 生じるような場所にはとどまらな業務負荷が高くなる（状況が悪計画と時間管理（Planning
縦者，監視者と操縦者と い。また，そのような場所で，繊化する）場合に備えて計画すand Time management），の距離が通常以上に離れ 細な操作が必要な場合は，操縦者る。相互の連絡方法や問題へのブリーフィング（Briefing），ており，機体の挙動に対 と機体，操縦者と監視者の位置を対処方法を確認する。情報分析
状況の予測と問題点の分析して繊細な操作が行えな なるべく離さない。通常業務と異から潜在的な危険性を発見す（Anticipation and Analysis）
かった。撮影範囲が広大 なるような状況では，従来よりもる。
な業務は初めてであり， 監視者や補助者を追加し，配置や操縦者・監視者ともに経 伝達方法等を十分に検討して飛行させる。
験が少なかった。

その他

チェック項目に，周辺環境の確認を追加する。飛行中に異常や周囲
業務負荷が高くなる（状況が悪 計画と時間管理（Planning
9 ・鳥の急接近に対応が間の状況で危険を感じた場合には，，化する）場合に備えて計画す and Time management）に合わずドローンと接触
直ちに操縦者へ報告し，安全な場る。リスクや異常を認知した場 状況の把握と認識の共有
し羽が折れ墜落となっ所へ着陸させるまたは，その場で合は速やかに共有し評価する。 （Monitor and Recognize）
た。
急上昇等の操作を行い危険を回避
する。

大原

56

大

CRM スキルの項目名は，下記に挙げる 5 分野 15 項目［10］を用いている。
1．状況認識（Situational Awareness）
・状況の把握と認識の共有（Monitor and Recognize）
・警戒（Vigilance）
・状況の予測と問題点の分析（Anticipation and Analysis）
2．チームの形成（Team Building）
・リーダーシップ（Leadership）
・チームに適した雰囲気づくり（Climate）
・意見の相違の解決（Conflict Resolution）
3．意思決定（Decision Making）
・解決策の選択（Decision）
・実行（Action）
・決定・行動のレビュー（Critique）
4．業務負荷（ワークロード）マネジメント（Workload Management）
・計画と時間管理（Planning and Time management）
・優先順位付け（Prioritizing）
・タスクの配分（Distribution）
5．コミュニケーション（Communication）
・情報の双方向での確認（2Way communication）
・安全への主張（Assertion）
・ブリーフィング（Briefing）
具体的な事象や場面を想像することで，訓練に用いることができるようにすることを目指すものである。
なお，個人の捉え方によって，どのような CRM スキルを用いることができるかについては意見が多様であるため，あくまでも例示とし，無人航空機運航における CRM について考える基礎資料としたい。
4．考
4‒1

察
日本国内での無人航空機事故の特徴

分析対象とした 7 年間（2015­2021 年度）の間に国内で発生した無人航空機による事故トラブルについて，全体の件数では 2021 年度の 86 件が最も多くなっている。顕著な増加傾向とは言えないが，新型コロナウイ
ルスの感染拡大の影響により業務や個人的目的での飛行件数が抑制されていた可能性が考えられる。機体別では「マルチコプター（130 件，54.4％）」「農業用無人航空機（94 件，39.3％）」の 2 つを合わせると 90％以上を占めていた。
事故の結末を機体ごとに見てみると，マルチコプターでは小型の機体が多いことから，風に流されたり見失ったりすることによる「紛失」が 36％と多くみられた。紛失した機体が発見に至っていない事案も数多くあり，紛失時の対策（報告，周辺地域への周知等）が重要である。紛失後に墜落して人的・物的被害を生む可能性もある。また，「墜落」も 34％と多く，電波障害や何らかの異常により突如操縦不能になるケース
や，操縦ミス，突風などによる墜落が主であった。墜落場所や被害のあり方についても多様であった。
一方，農業用無人航空機については，機体がある程度の大きさ・重量があることや，飛行範囲が圃場などに限られていることもあり，紛失の事例は見られなかったが，「接触＋墜落」が 60％，「接触」が 29％と，
電線・電話線・インターネット回線等の架線や近隣の建屋に接触するケースがほとんどを占めていた。農業用の無人航空機の利用については今後急速に拡大する可能性があり，事故報告件数も増加することが予想さ日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討

57

れる。農薬・肥料散布等については，従来のヘリコプター型だけでなく，ここ数年はマルチコプター型の機体も普及していることから，これまでに報告された事故事例とは異なる様相の事故トラブルにつながる可能性も否定できない。
人的被害の発生については年間 2­3 件であり，顕著な増加は見られなかったが，墜落等により周囲の人に接触し負傷させる事案は複数起きている。また，物的被害については農業用無人航空機によるものを中心に増加傾向にあり，最も多かった 2021 年度で 47 件であった。ただし，今後はレベル 4 運航の開始に伴い人的被害・物的被害の内容も多様になってくる可能性がある。
4‒2

無人航空機事故の主要因と事故防止の課題

無人航空機事故の主要因は，多い順に，「複合要因（17.6％）」,「飛行計画の不備（14.3％）」，「操縦ミス（9.2％）」，「機体点検・整備不良（8.3％）」，「電波・通信（GPS 受信を含む）（6.5％）」，「気象（風・雨等）（6.3％）」，「バッテリ（2％）」，「その他（0.4％）」となっている。
事故要因が「不明」と分類されたものを除いた場合には，人的要因を含む事故が全体に占める割合は78.0％にのぼり，「不明」の事案を含めた場合でも，人的要因を含む事故が 53.9％と半数以上を占めた。
特に「飛行計画の不備」に関しては，単独の主要因としては最も多く，「複合要因」の事案に関しても81％が「飛行計画の不備」を伴うものであったことからすると，これまでの多様な運航において，計画作成
時点での体制や手法に課題があったと考えられる。現在標準化されている飛行計画作成の手法やそのための訓練方法についても，無人航空機利活用の実態に合わせて変更すべき点がある可能性は否定できず，経時的に事故事例の分析や操縦者・運航者の実態調査を行って検証することが望ましい。
なお，当該カテゴリに分類されたものの，実際に飛行計画自体に不備があったのか，その計画の実行段階
で不備があったのかについて判別できないものもあった。ただし，事故事例の中には，地形の見落としや気象状況の評価の誤りなど事前の計画段階での情報収集・分析が不十分であることが見受けられるものも少なくないため，飛行計画を複数名で作成しチェックすること，そのための十分な情報収集を行うことは必須である。
Harms-Ringdahl［11］は，産業における安全管理のための計画作成について，「計画した段階で評価し，実行段階でも評価する」ことを基本とするよう訴えている。また，実行段階で準備が整っているかの確認事項
として，「機器などハードウェアが OK か」「人が OK か」「手順が OK か」の 3 つをともに確認して初めて，システムとして準備が整っていると認識できるとしている。（人については適切な訓練を受けていることも要素として含まれるとしている。
）無人航空機運航者においても，飛行計画の作成時に内容を複数名で確認するとともに，飛行前のブリーフィング時にも再度飛行計画，チェックリストの確認を複数名で行い，現地の状況等によって変更が生じた場合には速やかに計画を修正し情報共有することが重要である。
4‒3

無人航空機領域における CRM（クルー・リソース・マネジメント）の適用方法と注意点

本研究では，CRM スキルをどのように無人航空機領域に適用していくかについて具体的な考え方を示す
ために，事故トラブル事例の事例・要因別に，その改善策のため CRM スキルのうちどの要素が当てはまる
可能性があるかについて例示した。特に，「状況の把握と認識の共有（Monitor and Recognize）」「計画と時間管理（Planning and Time management）」「状況の予測と問題点の分析（Anticipation and Analysis）」「警戒（Vigilance）」「ブリーフィング（Briefing）」などのスキルが事故防止に役立つと思われる事例が多かった。
国土交通省「無人航空機の飛行の安全に関する教則」（2022 年）［7］に含まれている，「安全な運航のための意思決定体制（CRM 等の理解）」の項目では，CRM の標準的な学習・訓練方法については記されていな
い。具体的な事案をもとに，操縦者・運航者各自がよりよい事故防止策を検討できるような資料や訓練方法が求められている。

大原

58

大

古田
［12］は，「座学で CRM の知識や方法を学んでも，それらを実際の運航ですぐに活用できるとは限らず，学んだ知識や方法を実際に活用するための訓練の場が必要となる」と指摘している。そのため，各国の航空会社においては，LOFT（Line Oriented Flight Training）と呼ばれるトレーニングで，シミュレータ（模擬飛行装置）を使用して，路線運行で発生する様々な事態の模擬を行い，ロールプレイ等で CRM 定着のための実践を行ってきた。無人航空機においても，有人機と同様の利活用が増加するにつれて，机上学習だけ
でなくシミュレータやロールプレイによる訓練が必要となることが予想される。
また，個人や団体による小型無人航空機の利用拡大が続く中，その課題として，Balog ら［13］は，『機体の検知・追跡・操作管理の限界に加えて，運航に携わる者の“command（指示）”，“control（操作）”，“communication（コミュニケーション）”のいわゆる「C3」の標準化が進んでいない」ことを挙げている。
特に，有人機とは異なり知覚的な情報不在のまま目視外で操作する場面では，無人航空機の操縦者が警戒と関与をどのように維持するべきかが問われていると指摘している。今回の事故事例の分析でも「操縦ミス」「チーム内連携ミス」など実際の飛行場面でのミスが目立っており，CRM の理解を深めることによって，指示やコミュニケーションのあり方を含めたノンテクニカルスキルの向上に寄与できれば望ましい。
一方，Salas ら［14］は，CRM の訓練を航空業界以外の業種に適用する場合，CRM 訓練の内容の修正やアップデートを続けていくことが必要であり，短期・長期での効果を検証するためのリソース（データや評
価方法等）に研究者等がアクセスできるようにすることが重要であると示唆している。無人航空機領域は従事者の業種も幅広いため，業界ごとの慣例や特徴，作業手順等を参考にした上で，その分野に従事する人た
ちが理解しやすい内容に修正・アップデートしていく作業も必要であると考えられる。
4-4

次世代の航空安全に向けて：さらなる情報収集と分析の必要性“1 件の重大事故の背後には 29 件の軽微な事故があり，さらにその背後には 300 件のヒヤリハット事例がある”とした「ハインリッヒの法則」で知られる Heinrich は著書「Industrial Accident Prevention（産業災害防止論）」の中で，事故など労働災害が発生した場合には，直接的なコストだけでなくその 4 倍の間接的なコストも同時に生じることになる（1 対 4 の比率）と指摘している［15］。間接的なコストには，負傷者の損失時間，事故の影響で作業を停止することになった他の人々の損失時間，監督者や組織幹部による原因調査や災害報告に要する時間，新たな事故防止のための訓練の費用，違約金の支払いなど社会的な側面で生じるコスト，などが含まれる。
同書の中で Heinrich は，事故が発生した場合の報告のあり方について，責任者がたった一つの原因を求めればよいということではなく，背後にある真因を知るために，関係者に当時の行動や状態について単純に列挙してもらう方式が望ましいと述べている。当該の作業にあたった従事者皆が，自らの行動や気持ちと，その特徴，潜在的なリスクについて気付いてもらうことの重要性を示していると言えるだろう。
日本では，2022 年の法改正により無人航空機事故・重大インシデントの報告が義務化され，国土交通省の報告書様式には，発生した事象の概要を記載する欄がある［16］。このような報告時には，報告者が要因を断定して記載するのではなく，複数の関係者からのヒアリング等をもとに，あらゆる側面での行動，状態について列挙することができれば，情報がより広く深く蓄積され，今後の事故防止に役立つのではないだろうか。
参考として，IATA（国際航空運送協会）による航空機事故の報告書では，「脆弱な状態（安全管理体制や訓練を含む）」,「脅威（外的要因）」,「フライトクルーによるエラー（人的要因）」,「望ましくない航空機の状態（起こった事象）」「対処方法」のそれぞれの項目について，どのような要因があったかが記載されている［17］。環境・ハード面など外的要因，関係者による人的要因，その前段階にあるシステムや訓練体系な
どの潜在的なリスクを含めた様々な側面から検証することの重要性が示されている。
また，ヒューマンエラー低減のためのリスクアセスメントについて Hurst［18］は，「リスクに関する論争

日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討

59には広い範囲にわたる問題があり，論争は，歓迎すべきである。リスクアセスメントは，多分野にまたがる
活動であり，どれか一つの分野がそのまま貫徹されるものではないと考えるべきである」とし，多分野にわたるチームで探求すべきだと指摘している。今後，無人航空機分野において複数の業種が一緒になって従事する機会が増えることを考えると，多分野の視点からの情報提供や分析が必須になってくると考えられる。
なお，今回の分析で事故の主要因が「不明」となっているものが 31％を占めていることについては，電波・通信の不具合や機器のプログラム面での問題など，他の IT 機器等と通じる課題が挙げられると考えられる。
「突如操作不能になった」と表現されている事例が数多く存在しているように，機器や電波環境の改善
がなされない限りは原因を最後まで究明することができないケースも一定程度存在し続けると予想される。
原因の特定に向けたハード面での対策については，機体へのフライトレコーダーの搭載，プロポ（コントローラー）またはコントロールシステムへのボイスレコーダー等の配備などが挙げられる。これまではマルチローター型の小型機が主流であったことから，例えば趣味飛行や訓練などでどこまでの装備が求められるかは明確ではなかったが，今後レベル 4 運航で大型機による配送や人の輸送が行われるようになると，事故の程度によっては運航者側に責任があったかどうかの判断の根拠となるデータが必要となる可能性がある。
一方，フライトレコーダーを搭載している機体の場合，メーカーへのデータ分析の依頼が有償となる場合があり，運航者がそのコストを負担して事故分析を行っているかについては実態は明らかではない。
原因の特定に向けたソフト面での対策については，事故等の報告をしやすい環境づくりが挙げられる。
2022 年の法改正により事故（人の死傷又は物件の損壊を伴うもの，航空機との衝突または接触）または重大インシデンの国土交通省への報告が義務化されたが，運航者が自主的な報告にどこまで取り組めるかが今後の焦点の一つといえよう。
アメリカ連邦航空局（FAA）では，無人航空機による事故が発生した場合に，NASA（アメリカ航空宇宙局）の航空安全報告プログラム（ASRP）に一定の要件を満たす報告書（「違反が意図的ではなく，不注意であったこと」を示す）を期限内（違反後 10 日以内，または違反を認識した日もしくは認識すべきであった
日に事故または発生に関する報告書に記入し，NASA に交付または郵送）に提出すれば，運航者による建設的な態度とみなし，仮に違反の認定がなされたとしても民事罰や認証停止はなされないとしている［19­21］。
匿名での報告が可能であり，誰でも閲覧できるため，事例収集や知見の共有に役立っている。このような制度のあり方も参考となる可能性がある。
今回分析の対象とした国土交通省に報告され収集されている事故トラブル事例は 448 件と限られている
が，操縦者ライセンスの国家資格化など法改正と利活用のさらなる拡大を受けて，2023 年度以降は報告件数が大幅に増加する可能性がある。国土交通省から発表される事例は情報が「確認中」「原因分析中」と記載されているものも少なくないが，その後に明らかになった情報があれば公開されることを望みたい。同時に，操縦者や運航従事者においても，事故トラブルが起きた場合には適切な手順により速やかに報告するとともに，関係機関による検証作業に積極的に協力することを基本としていくべきである。
5．終

わ

り

に

本研究は，CRM（クルー・リソース・マネジメント）をどのように無人航空機の運航に活用していくかについての基礎的資料として，国内で既に発生した事故事例をもとに検証したものである。幅広い業種の人々が無人航空機を利用するようになってきているため，事故がどのような場面で発生しうるかについて理解しやすくするとともに，ソフト・ハード面での事故防止策を検討し，特に人的要因に起因する事故の発生を防ぐために CRM スキルをどのように応用できるのかについて例示することを目的とした。
国内で発生した無人航空機による事故トラブルにおいては，2015 年度から 2021 年度まで 7 年分の分析により，原因不明のものを除くと人的要因を含む事故が 8 割近くを占めることが明らかになり，ヒューマンエ

大原

60

大

ラーの低減が重要であることが改めて示唆された。
一方，インフラとしての定着が期待される中で，将来的には，無人航空機の操縦のあり方がマニュアルだ
けでなく大幅にシステム化していくことが想定される。そのため，有人航空機と同様に，30­40 年先を見据えた事故防止策を構築するにあたり，常にその時点で「何が起きているのか」を検証し，事故を未然に防ぐ対策のあり方を継続的に検討していく必要がある。本研究の成果は，これからの無人航空機の操縦および安
全運航管理に関する教育・訓練のあり方について議論を深めていくための継続的な分析の一環として活用されることを期待したい。
2022 年の法改正とともに様々な機体が広範囲で実用化され，現時点では想像できないような利活用方法も将来的に展開される可能性があるが，ひとたび重大事故が発生してしまうと，無人航空機業界全体の信頼や発展に大きな影響を与えかねない。運航に携わる幅広い人々が，航空事故防止の基礎である CRM についての知識を得るとともに，実際の訓練でも活用し，業界全体で安全運航に努めていくことが求められている。
投稿受付：2023 年 3 月 22 日
採録決定：2023 年 4 月 14 日
謝

辞本研究で分析にご協力いただきました増尾ふゆの氏（航空機操縦士，JUIDA 認定講師），桃井良幸氏（JUIDA 認定講師）に御礼申し上げます。
文献［1］ 内閣官房 小型無人機等対策推進室：“レベル 4 飛行の実現，さらにその先へ”，2022．
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/drone_platform/pdf/20220721kouen.pdf, p. 3（accessed on March 15, 2023）.
［2］ Helmreich RL, Foushee HC：“Why CRM? Empirical and theoretical bases of human factors training”, in Kanki BG et al.
（eds）：Crew Resource Management, Elsevier, 2010, pp. 5­20.
［3］ Helmreich RL, Merritt AC, Wilhelm JA：“The evolution of crew resource management training in commercial aviation”,
International Journal of Aviation Psychology, Vol. 9, No. 1, pp. 19­32, 1999.
［4］ 日本航空機操縦士協会：Aeronautical Information Manual Japan（AIM-J）, effective for January 1­ June 30, topic 911­913,
2023.
［5］ The Boeing Company：“Accident rates and onboard fatalities by year”, in Statistical Summary of Commercial Jet Airplane
Accidents -Worldwide Operations 1959­2021, 2022, p. 10.
［6］ International Civil Aviation Organization（ICAO）UAS Advisory Group：“RPAS Manual”, in Training and Education General
Recommendations, https://www.icao.int/safety/UA/UASToolkit/Pages/Narrative-Training.aspx（accessed on March 15,2023）.
［7］ 国土交通省：“無人航空機の飛行の安全に関する教則（令和 4 年 11 月 2 日）”，2022．
https://www.mlit.go.jp/koku/content/001520517.pdf（accessed on March 15, 2023）.
［8］ 国土交通省：“無人航空機による事故等の情報提供「過去の事故情報等の一覧」”，
https://www.mlit.go.jp/koku/koku_tk10_ua_houkoku.html（accessed on March 15, 2023）.
［9］ 一般社団法人日本 UAS 産業振興協議会：無人航空機安全管理者コース教材，p. 13，2020.
［10］大原大：“ドローン利活用における安全運航スキルと人材育成～CRM（クルー・リソース・マネジメント）の観点から～”，Technical Journal of Advanced Mobility，Vol. 1，No. 3，pp. 1­11，2022．
［11］Harms-Ringdahl L：Safety Analysis ─ Principles and Practice in Occupational Safety ─, Elsevier Applied Science, 1993.
［12］古田一雄：ヒューマンファクター 10 の原則─ヒューマンエラーを防ぐ基礎知識と手法─，日科技連出版社，2008，pp.
70­71.
［13］Balog CR, Terwilliger BA, Vincenzi DA, Ison DC：“Examining human factors challenges of sustainable small unmanned
aircraft system（sUAS）operations”, in Savage-Knepshield P, Chen J（eds）：Advances in Human Factors in Robots and日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討

61

Unmanned Systems. Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 499, pp. 61­73, Springer, Cham, 2017.
［14］Salas E, Wilson KA, Burke CS：“Does crew resource management training work? An update, an extension, and somecritical needs”, Human Factors, Vol. 48, No. 2, pp. 392­412, 2006.
［15］Heinrich HW et al.（総合安全工学研究所訳）：ハインリッヒ産業災害防止論，海文堂，1982．
［16］国土交通省航空局：“無人航空機の事故及び重大インシデントの報告要領（令和 4 年 11 月 4 日）”，2022．
https://www.milt.go.jp/koku/content/001520661.pdf（accessed on March 15, 2023）.
［17］International Air Transport Association（IATA）：“2009­2013 aircraft accidents ─ Top contributing factors, 2009­2013”,
IATA Safety Report 2013（50th edition）, Section 4, p. 31, 2014.
［18］Hurst NW（花井荘輔訳）：Risk Assessment ─The Human Dimension ─（リスクアセスメント─ヒューマンエラーはなぜ起
こるか，どう防ぐか─），丸善株式会社，2000．
［19］Federal Aviation Administration（FAA）：“Aviation Safety Reporting Program（ASRP）for UAS”, May 31, 2022.
https://www.faa.gov/uas/getting_started/asrp（accessed on March 31, 2023）.
［20］Federal Aviation Administration（FAA）：“AC 00-46F - Aviation Safety Reporting Program” issued on April 2, 2021.
https://www.faa.gov/documentLibrary/media/Advisory_Circular/AC_00-46F.pdf（accessed on March 31, 2023）.
［21］National Aeronautics Space Administration（NASA）：“UAS Safety Reporting”, https://asrs.arc.nasa.gov/uassafety.html（accessed on March 31, 2023）.

大原

大エバー航空 ボーイング 777 操縦士╱北米，欧州，東南アジア路線担当。飛行時間約9,000 時 間。JUIDA 認 定 校「NEXAIRSDRONE ACADEMY」を展開する Five
Star Group Inc. 代 表 取 締 役。2006 年
International Aviation Academy of New Zealand を卒業後，JAL
グループで運航乗務員を経て現職。
E-mail：ohara@five-star-group.com

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 4, No. 6（2023）

62

Global Drone Regulations and Research Survey
with the Examination of Its Application
Ghassaq Issa Hasan Alrubaye＊1，Hiroyuki Miyauchi＊1
Building Research Institute＊1
With the launch of new operations of drones starting in the UA level 4 Flight in Japan or the U-Space in EU,
various practical drone operations are increasing rapidly. While it is considered that regulations on specificoperations are also required at the same time, in this paper, the author was able to examine the applicationof the characteristic operation methods applied in each country in the Japanese civil engineering andarchitecture industry and the need for specific new regulations by examining regulations or research trends
related to drones in various countries, and systematically & collectively convert them to data.

Keywords: Global, Drone, Regulations, Civil engineering, Architecture, Construction

1．Introduction
Social implementation of drone（UAV）is further advancing as the revised Aviation Law was enforced on
December 5, 2022 in Japan, and the range of specific utilization is expanding. Since different types of UAV
operations are increasing rapidly, more specific regulation-establishments or infrastructure-developments forcertain industries are expected to be needed urgently such as the infrared investigation by UAVs for exteriorwall tiles［1］. Meanwhile, UAV regulations are rapidly established and developed around the world, therefore, itis necessary to have an organized/reliable information from each country as the demand for international
drone operations is expected to increase.
For that reason in this paper, the research of drone acts from official aviation authorities of different
countries are summarized, and a research of the trends of drone academic journals using the global researchdatabase, Web of Science［2］（WoS）, which includes 100％ of the journal impact factor given journals was
conducted.
The consideration will be given to discussing the possibilities of advancing the UAV utilizations in different
aspects of operations in the Civil Engineering/Architecture fields after the analysis of the research results.
2．Research Methods
2‒1

Drone Laws/Regulations

The data in Table 1 was obtained from governmental sources dedicated to UAVs from respective countries,
and the official information was summarized from law statements of the aviation agencies or ministries such as
MLIT（Japan）, FAA（USA）, CAA（UK）, CASA（Australia）, EASA（EU）, ENAC（Italy）, CAAC（China）, KOCA
（Korea）, CAAS（Singapore）, CAD/TCCA（Canada）, etc.
○ suggests that laws or regulations exist or described in official information from governmental authorities.
╳ suggests that clear statements or regulations were not found.
The cell which has only explanation without the above suggests that there is a system under development, or
general rule will be applicable even though this rule is not having direct description to this categorization in thetable.

63

Global Drone Regulations and Research Survey with the Examination of Its Application
Table 1 （a）Drone Laws & Policies in each country as of March 2023.
Drone laws & policies
General drone
Droneregistrations

Japan

China

Pilot license（training）or
drone operator

UTM（UAV traffic
management）

HeightNight

Beyond visualline of sight（BVLOS）

Safety（uninvolved
people, etc.）

〇
150 m

〇
Permissions,or license:
second rank/
second type orabove〇
Permissions,or license:
second rank/
second type orabove.
Including Level
4（DID）〇
30 m frompeople,buildings,
vehicles, etc.

〇

〇
UACS
（drone cloudservice）

〇
120 m

〇

〇

〇
30 m from thecrowd〇
Certified RP &recreational

UTM:
FAA & NASAare conducting
research（& LAANC）〇
400 feet（about 120 m）〇
Anti-collision
lighting

Developing
under theBEYOND
program（someexceptions）

〇

〇
120 m
（400 feet）〇
Follow basic
VLOS principle&
lighting/
illumination
requirements〇
Within specificcategory with
operational
authorization（DID: with
DAA）〇
Horizontal
distance: 50 m,
or 1:1 rule
（Differs bydrones, etc.）〇
30 m
France/Luxemburg: 30 m,
Italy: 50 m
（Differs bydrones, etc.）〇
All: ≧100 g,〇
Type 1 Model/First rank
UTMS:
Aircraft（Category Ⅲ）
・ rolling out in the（Category Ⅲ）,
Second rank
coming years
Type 2 Model/（Category Ⅱ）
Aircraft（Category Ⅱ）〇≧250 g,Multiple
categories
depending on
weight,purposes〇US
Certified: all（differ by （＜55 pounds）,
state）
Recreational:＞250 g×〇All ≧250 g orATM（Air Traffic
UK＜250 g which is〇Management）,（some
not a toy and
Flyer ID
ATC, ATS,ANSP（Airsimilarities
with camera: （theory test）&
Navigation
with EU）
register as
operator ID
Service
operator/owner
Provider）（not drone）
EU（some
differencesin eachcountry）〇
Same as UK〇
UAS Operator &Drones: only
trainings forwhen the drone
pilot
is certified〇
U-Space〇
120 m（400 feet）〇
With green
flashing ligh〇Specific
category（andcertified）（DID:╳）

Canada〇
250 g ­ 25 kg,＞25 kg:certificate〇
Basic &
advanced（for 250 g ­25 kg）

RTM（UTM）:
developing with
SkySensus &AirMarke〇
122 m（400 feet）〇
With light〇With permission（DID:╳）〇
30 m frombystanders

Australia〇
Business: all,
Recreational:
from mid-2023〇
Operatoraccreditation,
ReOC, RePL

UTM:
under
development &reviewing laws〇
120 m
（400 feet）〇
Authorizations〇
Authorizations（DID:╳）〇
30 m frompeople

South
Korea

〇
〇
Commercial: all,
Pilot certificate
Non-profit: all（Type 1 ­ 4＞2 kg,
according to the
Safetyaircraft weightcertification:for＞250 g）＞25 kgUnderdevelopment

〇
150m

〇
With special
flight approval〇With special
flight approval〇〇〇
Within line of
200 feetsight（about 60 m） （lighting system
for BVLOS）〇
With operator
permit andClass 1 activity
permit〇Singapore〇＞250 g: all〇〇
UA basic
CFMS
training（UA tracker）
certificate, UA
pilot license
Necessary for（depending on
operator permit
purpose, weight,
holderlocation）

イーサ

64

ガサク・宮内博之

Table 1 （b）Drone Laws & Policies in each country as of March 2023.
Drone laws & policies
General drone
Operations
require apermission/authorization

Micro drone

Japan

〇
Not allowed
except level 4（Category Ⅲ）

Operating overuninvolved
peopleCivil engineering

Architecture

Recreational
flightIndoors（Or other industries）〇〇
Drone act（＜100 g）

Same rule
applies╳
Other laws suchas radio act, etc.
can apply〇〇
Infrared
Guidelines forinvestigation byusing new
UAV for exterior
technology［3］wall tiles［1］

China

〇
When the crowd
is approaching:≧10 m（horizontally
too）

〇

〇
（＜250 g）

Same rule
applies╳╳（Plant protection）

US（differ bystate）〇
Wavier（someexceptions）〇〇≦0.55 pounds（≦250 g）〇
Recreational
flyer

╳

╳
（Telecommunications, highways）

UK
（some
similarities
with EU）〇（Differs bydrones,categories,
assembly ofpeople, etc.）〇
Specific（andcertified）,
certainexceptions for≦1 kg oftethered UAS
operation

As a member of〇
CAA recognized＜250 g which ismodel aircraft
not a toy andorganization,with camera:or open &no registration,
specific& no training
category╳╳-Drone safe register™: network ofcommercial drone operators:
roof inspection, thermal imaging,
3D modeling, church/spire
inspection, survey, construction,
mapping, etc.
-Guideline from church

EU
（some
differencesin eachcountry）〇〇
Specific（Differs by
category（anddrones,certified）
categories,（excluding STS,
assembly of
applicable frompeople, etc.）
1/1/2024）〇
Same as UK

Authorization tomodel aircraft
clubs/
associations,or open &specific
category╳╳╳

Canada〇With advanced
certificate〇
SFOC-RPAS〇（＜250 g）
No dronecertificatesrequireSame rule
applies╳╳╳

Australia〇（╳ except
approveddeliveryservices）〇〇（≦250 g）
Operatoraccreditation
only for jobs〇
Operatoraccreditationfrom mid-2023（＞250 g）

╳

╳

╳

South
Korea

〇
Prohibition overdensely
populated areas
or large crowds
without
permission〇
Permission forphotograph,flight approval,
special flightapproval,businessregistration〇≦250 gAll aviation
safety rules orpilot codes
applies〇
All aviation
safety rules orpilot codes
applies×
No approvalrequired; nightis ok too withproper lighting╳╳〇
Medium/highrisk category of
BVLOS

〇
〇
≦250 gTraining〇（No permits orcertificate orOperator permit
licenses arepilot license for（CFMS & UA
required if flight＞1.5 kg.
tracker）,
purpose andactivity permit
location doesnʼt Educational rule
require them） ≒recreationa╳╳（Mentioning
illustrations for“UA operator
permit and aClass 1 activity
permit” such as:a survey or aninspection of anysite or building）

Singapore〇
License or
permit are
requireddepending on
purpose or use

Global Drone Regulations and Research Survey with the Examination of Its Application

2‒2

65

Trends of drone utilization

Figures 1‒6 and Table 2 are the research results＊1 of the trends of drone academic-research journals
obtained from WoS. Some papers are included in multiple categories, creating duplicated results. Unrelated
papers were still included even after careful filtering. Also, 2022ʼs results were lower than 2021ʼs, possibly
because the latest papers are not updated/included yet. Additionally, the most common unrelated occurrencesof the term “drone” included papers on bees as well as the pharmaceutical drug, dronedarone, etc. were
excluded.

Fig. 1

Global drone utilization case study in conferences or journals in “WoS”.

■USA ■China ■Japan ■Others*2

Fig. 2

Percentages of global drone utilization case study.

イーサ

66

Fig. 3

Utilizations of drones in civil engineering and architecture respectively.

■USA ■China ■South Korea ■Australia ■Canada ■Italy ■Japan ■Others*2

Fig. 4

Percentages in civil engineering/architecture fields.

ガサク・宮内博之Global Drone Regulations and Research Survey with the Examination of Its Application

Fig. 5

Utilization of drones in respective topics in civil engineering and architecture（right）.

■USA ■China ■Japan ■Others*2

Fig. 6■USA ■China ■Italy ■Others*2

Trends of topics in civil engineering/architecture.

67

イーサ

68
Table 2

Field

Title

ガサク・宮内博之

Most cited papers in civil engineering/architecture.

Keywords

Summary（excerpts）

global positioning system（GPS）, laserscanning, photogrammetry, robotic
total station（RTS）, airplane andhelicopters, remotely piloted vehicles
The scope of the presented work is the performance
Mobile 3D mapping（RPV）, unmanned aerial vehicle
evaluation of a UAV system that was built to rapidly
for surveying（UAV）, unmanned aircraft systems
and autonomously acquire mobile three-dimensional
earthwork projects（UAS）, 3D range point cloud（3D）mapping data. A per for mance model forusing an Unmanned
generation and mapping, autonomous
estimating the position error was developed andAerial Vehicle（UAV）
vision-based, infrastructure sensing,tested in several realistic construction environments.
systemefficiency, productivity and safety ingeomatics and surveying, construction,
checking, construction & building
technology, engineering

bridge inspection, visual servoing,
unmanned aerial vehicles, automation,
construction & building technology,
engineering

This paper describes the dynamics of an UAV for
monitoring of structures and maintenance of bridges.
It presents a novel control law based on computer
vision for quasi-stationar y flights above a planar
target. The first par t of the UAVʼs mission is thenavigation from an initial position to a final position in
an unknown 3D environment. The new control law
uses the homography matrix computed from theinformation obtained from the vision system.

UAVs for coastal
surveyingbeach surveys, coastal monitoring,
Structure from motion, RTK-GPS,
DEM/DTM, coastal erosion, coastal
mapping, coastal management,
photogrammetry, topography,
engineering

Sur vey-grade UAVs that incorporate internal RTKGPS for high accuracy positioning and requiring asingle operator only to safely deploy in the field,
remove the need for separate and time-consuming onground surveying of ground control points（GCPs）,
previously required during post-deployment dataprocessing. Rapid post-storm deployment of UAV
sur veying has been successfully integrated into an
established coastal monitoring program spanning 4
decades at Narrabeen Beach, Australia. This has
extended the scope of this program to include
detailed measurements of dune and beachface
erosion spanning the full 3.5 km long embayment at a
spatial scale and temporal resolution that werepreviously unfeasible.

A review of rotorcraft
Unmanned Aerial
Vehicle（UAV）
developments andapplications in civilengineering

unmanned aerial vehicle, UAV
application, automatic control, artificial, This paper gives an over view of the state of UAV
developments and their possible applications in civil
intelligence navigation, image
processing and analysis, nuclear power engineering. The paper begins with an introduction toplant, transportation, disaster response, UAV hardware, software, and control methodologies.
It also reviews the latest developments in technologies
construction management, mobile
related to UAVs, such as control theories, navigation
mapping, flood monitoring andmethods, and image processing. The paper concludes
assessment, flight control,
simultaneous localization, probabilistic with a summary of the potential applications of UAV
roadmaps, trajectory tracking, control- to seismic risk assessment, transportation, disastersystem, control law, design, algorithm, response, construction management, surveying andnetwork, air, engineering, instruments mapping, and flood monitoring and assessment.
& instrumentation

Autonomous UAVs for
Structural Health
Monitoring Using
Deep Learning and an
Ultrasonic Beacon
System with GeoTagging

This article proposes an autonomous UAV method
using ultrasonic beacons to replace the role of GPS, a
deep convolutional neural network（CNN）for
damage detection, and a geo-tagging method for the
localization of damage. Concrete cracks, as an
example of structural damage, were successfully
detected with 97.7% specificity and 91.9% sensitivity,
by processing video data collected from anautonomous UAV.

A UAV for bridge
inspection: Visual
servoing control law
with orientation limits

Civil
engineeringdamage detection, neural-networks,
identification, computer Science,
construction & building technology,
engineering, transportation

69

Global Drone Regulations and Research Survey with the Examination of Its Application
Field

Title

ACCURACY
ASSESSMENT OF A
UAV-BASEDLANDSLIDEMONITORINGSYSTEM

Keywords

Summary（excerpts）

Mini unmanned aerial vehicles complemented bystructure-from-motion（SfM）photogrammetr y andmodern per-pixel image matching algorithms candeliver a time-series of landslide elevation models in
landslides, UAV, structure-from-motion, an automated and inexpensive way. This research
investigates the potential of a mini UAV, equipped
georeferencing, bundle, adjustment,with a Panasonic Lumix DMC-LX5 compact camera,
DEM
to provide surface deformations at acceptable levelsof accuracy for landslide assessment. The study
adopts a selfcalibrating bundle adjustment-SfM
pipeline using ground control points（GCPs）.

Infrared drones in theconstruction industry:
unmanned aerial vehicle, drone,
designing a protocol
thermography, infrared inspection,
for building
protocol, zero energy building
thermography
procedures

The r esear ch aims to develop a pr otocol for
Unmanned Aerial Vehicles with infrared cameras（IRUAVs）flights to survey building thermography to use
IR-UAVs in the construction domain. Through a seriesof test flights and a literature study, the protocol wasdeveloped. The protocol was verified during a final
test flight surveying PV-panels and the thermal shellof a building.

This article presents the application of a very small
and ultra-lightweight drone（less than 300 g）
equipped with a low-cost camera, particularly suitable3D laser scanning, deteriorationfor operating in ver y narrow spaces. A close range
Modeling andmapping, digital photogrammetry,photogrammetric survey performed to analyze a huge
deterioration mapping
ortho-mosaic, ultra-lightweight UAV,
historical building facade in Bologna（Italy）pointed
of facades in historicalurban area, urban facade, structureout a good accuracy level, confirmed by the validation
urban context by
from-motion, 3D, heritage, registration,of the results carried out by a 3D laser scannerclose-range ultraacquisition, complex, architecture,
survey. Moreover, a map of the degradation has beenlightweight UAVs
construction & building technology,
realized to suppor t fur ther restoration analysis,
Architecture photogrammetry
engineering
demonstrating that this low-cost, fast, and easy-to-use
sur vey technique can be applied to other similarurban contexts at the same time.

＊1

CLIFF COLLAPSEHAZARD FROM
UAV, 3D point clouds,
REPEATED
MULTICOPTER UAV photogrammetry, cliff collapse hazard,
Normandy, France
ACQUISITIONS:RETURN ON
EXPERIENCE

In the project SUAVE, the investigation was conducted
whether an octocopter UAV photogrammetric survey
would perform sufficiently well in order to repeatedly
sur vey clif f face geometr y and derive rock fallinventories amenable to probabilistic rock fall hazard
computation. An experiment was therefore run on awell-studied site of the chalk coast of Normandy, inMesnil Val, along the English Channel（Northern
France）. Point cloud density proved a criticalparameter to reproduce faithfully the chalk faceʼsgeometr y. Additional ICP was necessar y to reachcentimeter-level accuracy and segment rock fall scars
corresponding to the expected average daily rock fallvolume（ca. 0.013 m3）.

COMBINATION OF
TERRESTRIALLASERSCANNING,UAV AND CLOSElaserscanning, photogrammetry, data
RANGE
PHOTOGRAMMETRY fusion, 3D reconstruction, cultural,
heritage
FOR 3D
RECONSTRUCTION
OF COMPLEXCHURCHES INGEORGIA

Photogrammetric images and terrestrial laser scans
were carried out as part of a measurement campaign
for the three-dimensional recording of several historicchurches in Tbilisi（Georgia）. The aim was thecomplete spatial reconstr uction with a spatial
resolution and accuracy of approx. 1 cm under partly
difficult external conditions, which required the useof dif ferent measurement techniques. The bestcompleteness and quality of the resulting 3D model
was achieved by using laserscan data and images
simultaneously.

Research themes based on the keywords: “Drone/UAV/Unmanned Aerial Vehicle/UAS/Unmanned Aerial System/sUAS/Unmanned Aircraft
System/Remotely Piloted Aircraft/RPAS/Aerial Robotic Technology/Unoccupied Aerial Vehicle/Unoccupied Aerial System/Remotely-Piloted
Aircraft System/Unoccupied Aircraft/Unmanned Aircraft/Unmanned Multicopter/Autonomous Aircraft” as of February 2023
＊2
Others: “South Korea/Australia/Canada/（Italy）/England/Singapore/Turkey/France”

イーサ

70

ガサク・宮内博之

3．Analysis
The ratio displayed in these graphs is only for the selected data, so when looking at the original data in WoS
which includes all countries or fields, these ratios will change slightly. It is not practical to list all fields（over200 fields）and countries in one graph, and the presented graphs still give very close image to the obtained
original data, so the graphs were created in this way.
The data of graphs was collected from 2000 to 2022, and the number of total publications of papers in Drone
topic was 40,865 in the world as of February 2023（Table 3）. China accounts for almost 29％, USA accounts forabout 20％, and South Korea was 5.6％. Japan accounts for 2.7％ and it is 12th in WoS data base.
In Civil Engineering field, which accounts for 1.73％ of total Drone related papers in original data（1.23％ in
Fig. 2）, USA comes at top and accounts for almost 40％, China and Korea follow as they account for about 27％
and 6.7％ respectively. Japan accounts for 2.3％ and it comes at 10th（Table 4）.
In the same way, Italy comes at top in Architecture field as it accounts for almost 35％, Spain and USA follow
as both account for about 8.3％. Japan accounts for about 4％（Table 5）. However, the percentage of total
numbers of Drone related papers for this field was only about 6％ to Civil Engineering field. This is thought tobe because Civil Engineering field is very large field that most of Architectural works can be included in Civil
Engineering work.
When looking at years of publications, past 4 years accounts for more than half publications of Drone related
papers in past 22 years. This shows a clear steep increase in numbers of Drone research.
Same can be said for Civil Engineering field, however, only past 3 years account for more than half
publications of Drone related papers, so Civil Engineering field shows a rapid growth in the entire drone field.
For Architecture field, on the contrary, this steep increase is not shown, but instead the year which had mostpublications in Drone topic was 2019（14 publications, 29.1％）and 2016（11 publications, 22.9％）. Only these
combined 2 years will account for more than half of publications in past 22 years.
Table 3Publication of papers

related to drone.

Table 4Papers related to drone incivil engineering field.

Countries/
regions

Recordcount％ of40,865Countries/
regions

China

11,847

29.0

USA

8,076

Korea

2,291

England

Table 5Papers related to drone inarchitecture field.

Recordcount％ of 706

USA

279

39.5

19.8

China

190

5.6

Korea

47

1,950

4.8

Australia

Italy

1,838

4.5

Canada1,612

3.9

Germany

1,576

Australia
Spain

Countries/
regions

Recordcount％ of 48

Italy

17

35.4

26.9

Spain

4

8.3

6.7

USA

4

8.3

37

5.2

China

3

6.3

Canada33

4.7

Germany

2

4.2

Italy

28

4.0

Japan

2

4.2

3.9

England24

3.4

Netherlands

2

4.2

1,574

3.9

Germany

24

3.4

Poland

2

4.2

1,452

3.6

India

18

2.6

Scotland2

4.2

France

1,293

3.2

Japan

16

2.3

Korea

2

4.2

India

1,259

3.1

Spain

16

2.3

Ukraine

2

4.2

Japan

1,112

2.7

Singapore14

2.0

From Figs. 1 and 2, it is shown that drone mechanic itself, communication, and system-related research are
the majority, and the Environment, Geoscience, Geography, etc. follow them. As can be seen from Figs. 3 and 4,

Global Drone Regulations and Research Survey with the Examination of Its Application

71

Civil Engineering data is much higher than Architecture as the former includes a wider range of operations.
Looking at all graphs together, China appears to be leading in drone-related research, while USA data seems
to be highest in the Civil Engineering field. This is probably because China is more active in research on drone
and its systems, while in the USA there is more research on practical applications on Civil Engineering. And as
for Architecture field, Italy seems to be advanced as shown in Fig. 6, and this is probably because there are
more studies related to archeology or old buildings such as churches（Table 2）. In addition, since manystudies in Architecture focus more on the building itself, the results that include “Environment” is lower thanthat of Civil Engineering, and “Building” in Construction is higher（Fig. 6）.
＊

Although Japan has many academic papers related to Drone, most are published only in local societiesʼ

journals, so theyʼre not reflected in the data obtained from WoS.
4．Discussion
As seen from Table 1, Japan seems to be more advanced than other countries in regulations related todrones for construction industry. For the further development of the industry, specific regulations or systems
can be considered, such as Singaporeʼs indoor operation rules［22］, and UKʼs registration system of drone
operators approved for specific operations that can be outsourced［11］.
Additionally, there are many narrow roads with high buildings in Japan, and it can be considered that theapproach of research and experiments conducted in “Modeling and deterioration mapping of facades inhistorical urban context by close-range ultra-lightweight UAVs photogrammetry,” in consideration of theseenvironments can be applied to Japanese structures and buildings（Table 2）.
In Japan, the wooden rate is high not only in housing but also in public buildings［27］, yet compared to otherstudies, there are few studies and experiments on the wooden structures conducted globally, and there are
currently no specific rules regarding the use of drones in wooden buildings. However, using Drones forwooden structures has many advantages. For example, by equipping thermal cameras to drones, it is possible
to identify many construction defects, water leaks and some electrical problems such as outlets that are hotter
than others because of overloaded circuits, damage, or loose wiring. It can help curing these deficiencies early
on, when they are less expensive to fix.
With the detection of the signs of heat and energy loss around the building ─ whether poor insulation, gaps
in cavity walls or inefficient appliances ─ spots where energy loss has occurred can be recognized. Fixing
these issues early can often mean lower energy bills.
Therefore, what can be considered for the drone operation is that “MLIT, Notification No.282, 2022”［1］may
be further developed, and regulations that may be required to apply to wooden structures may be established.
In addition, there are approximately 9,000 articles in analog regulation laws, and in October 2022, Japan
Government announced a policy for reviewing 99％ of these［28］. Additionally, MLIT is already conducting
multiple activities such as reflection of UAV photogrammetry work rules in the standard rules, investigationand study on efficiency improvement of UAV photogrammetry, revision of UAV laser survey work manual, or,demonstration experiment to consider the necessity of creating rules and support measures when using riverskies as flight routes, etc.［29］.
These movements from Japan government can speed up the establishment of regulations or rules that is
related to digital technology, which is linked to Drone directly as it uses digital technology. Therefore, it isexpected that the regulations related to the above-discussed items or many other items will be easily

イーサ

72

ガサク・宮内博之

considered and enacted in the near future, which will enhance the growth of each industry in Japan because it
will lead to massive cost down and improvement of efficiency in many different aspects as it is already provedby many demonstration experiments conducted by government and companies. Not only that, but this will be
one of the prime examples in the Global Drone industry as Level 4 Flight is currently an advanced law in theindustry. In the future, regulatory-system developments may progress for global drone operations.
5．Conclusions
1）The UAV rules in Japan are readily intelligible, compared to USʼ that differ by state, and EUʼs that requireconfirmation in the country where drone operation is necessary. The rules in Japan are also published in
English besides Japanese, while in China and France, English translation is not available from the official
authorities.
2）Unlike other countries, operating drones beyond visual line of sight over densely inhabited districts, is an
official rule in Japan.
3）Civil Engineering/Architectural fields show the important role in Japan and is advancing from theviewpoint of drone regulations globally.
4）As general drone regulations are established and implemented in different operations rapidly, detailed
regulations for each specific operation are becoming necessary just as many regulations are alreadyplanned and put under consideration by Japan government, and different considerations and discussions
could be made in this paper.
Received : May 1, 2023
Accepted : May 12, 2023
References［1］ MLIT, Notification No.282, 2022（https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/build/jutakukentiku_house_tk_000161.html）.
［2］ http://webofscience.com/（https://clarivate.com/webofsciencegroup/）.
［3］ Guidelines for using new technology（https://www.mlit.go.jp/road/sisaku/yobohozen/tenken/yobo5_1.pdf）.
［4］ Drone Flight Rule, MLIT, Japan（https://www.mlit.go.jp/koku/koku_tk10_000003.html）.
［5］ The Drone Act, Japan（https://www.npa.go.jp/english/uas/uas.html）.
［6］ China UAS regulations（http://www.caac.gov.cn/XXGK/XXGK/GFXWJ/201601/t20160113_26519.html）,（https://www.
mlit.go.jp/common/001201817.pdf）,（http://www.caac.gov.cn/en/XWZX/201705/t20170524_44222.html）,（https://www.
mlit.go.jp/common/001269584.pdf）.
［7］ USA Drone Rules（https://www.faa.gov/uas）.
［8］ Code of Federal Regulations, USA（https://www.ecfr.gov/titles）.
［9］ UK Drone Rules（https://www.caa.co.uk/drones/）.
［10］UAS Regulation, UK（https://regulatorylibrary.caa.co.uk/2019-947/Content/UAS947_1.htm）.
［11］Drone Safe Register, UK（https://dronesaferegister.org.uk/）.
［12］Australia Drone Rules（https://www.casa.gov.au/drones）,（https://www.drones.gov.au/）.
［13］The Federal Register of Legislation, Australia（https://www.legislation.gov.au/）.
［14］EU Drone Regulations（https://www.easa.europa.eu/en/domains/civil-drones）.
［15］National aviation authority（NAA）of EASA Member States（https://www.easa.europa.eu/en/domains/civil-drones/naa）.
［16］Italy, NAA（https://www.enac.gov.it/sicurezza-aerea/droni）.
［17］d-flight, Italy（https://www.d-flight.it/new_portal/en/）.
［18］France, NAA（https://www.ecologie.gouv.fr/politiques/drones-uas）.

73

Global Drone Regulations and Research Survey with the Examination of Its Application
［19］Luxembourg, NAA（https://dac.gouvernement.lu/en/drones.html）.
［20］KOCA, Korea（http://koca.go.kr/）,（https://drone.onestop.go.kr/）.
［21］Aviation Safety Act, Korea（https://elaw.klri.re.kr/kor_service/lawView.do?hseq=60120&lang=ENG）.
［22］Singapore Drone Rules（https://www.caas.gov.sg/public-passengers/unmanned-aircraft）.
［23］Air Navigation Act, Singapore（https://www.caas.gov.sg/legislation-regulations/legislation/air-navigation-act）.

［24］Advisory Circulars, Singapore（https://www.caas.gov.sg/legislation-regulations/guidelines-advisory/unmanned-aircraft/advisory-circulars）.
［25］Canada Drone Rules（https://tc.canada.ca/en/aviation/drone-safety）.
［26］Consolidated Regulations, Canada（https://laws-lois.justice.gc.ca/eng/regulations/SOR-96-433/page-110.html#h-1000299）.
［27］Wooden rate of public buildings estimated by the Forestr y Agency, Japan（https://www.rinya.maf f.go.jp/j/press/riyou/230324.html）.
［28］Temporar y Digital Administrative Research Commission（5th）（https://www.digital.go.jp/councils/administrativeresearch/9abb8161-865e-4a57-96ca-1877c44e092d/）.
［29］Public-Private Council for Improving the Environment for Small Unmanned Aerial Vehicles（18th）（https://www.kantei.
go.jp/jp/singi/kogatamujinki/kanminkyougi_dai18/gijisidai.html）
.

イーサ

ガサク

宮内

博之

国立研究開発法人建築研究所材料研究グ

国立研究開発法人建築研究所材料研究グ

ループ交流研究員。東京コンサルタンツ

ループ上席研究員。2003 年東京工業大（株）土木エンジニア。現職において公共学大学院博士（工学）取得。東京工業大

土木・建築構造物の建設，維持管理，防学建築物理研究センター助教，カナダ・

災に関する調査業務・診断・調査結果編

NRC に派遣され，2008 年に韓国・忠南成等の管理・監督を行う傍ら，土木・建築分野におけるド大学校建築工学科に異動，副教授となる。2014 年より現職。

ローン運用について様々な研究を実施している。日本建築学

東京理科大客員教授，お茶の水女子大学客員教授，日本建築会会員，日本建築ドローン協会会員など。

学会ドローン技術活用小委員会主査，日本建築ドローン協会

E-mail：isa.gasaku@gmail.com

副会長など。

Ghassaq Issa Hasan Alrubaye

E-mail：miyauchi@kenken.go.jp

Exchange Researcher at the Material Research Group of

Hiroyuki Miyauchi

Building Research Institute. Civil Engineer at Tokyo

Researcher at the Material Research Group of Building

Consultants Co., Ltd. Conducting various research on drone

Research Institute. In 2003, acquired Dr.（Engineering）, Tokyooperations in the Civil Engineering and Architecture fields,

Institute of Technology. He was an Assistant Professor at thewhile managing/supervising surveys work, diagnosis, results

Building Physical Research Center of the Tokyo Institute ofcompilation, etc. related to the construction, maintenance, andTechnology, dispatched to Canada/NRC, transferred to thedisaster prevention of public civil engineering & building

Depar tment of Architecture Engineering of Chungnam

structures at the current work. A member of the Architectural

National University（South Korea）in 2008, and became an

Institute of Japan, Japan Architectural Drone Association, etc.

associate professor. Incumbent since 2014. A visiting professor
at Tokyo University of Science and Ochanomizu University,
Chief of the Architectural Institute of Japan Drone Technology
Utilization Subcommittee, and Vice Chairman of the Japan
Architectural Drone Association, etc.

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 4, No. 7（2023）

74『ポスターセッション in Japan Drone 2023』報告テクニカルジャーナル編集委員長
一般社団法人日本 UAS 産業振興協議会（JUIDA）
常務理事

岩田

拡也

近年，ドローンの大型化を経て人が搭乗する次世代エアモビリティの開発に発展する時代になりました。
JUIDA は，昨年に引き続き，本年 6 月，国際的な次世代エアモビリティ産業のサプライチェーン創出のための本格的な専門展示会 & コンファレンスとして，「第 8 回 Japan Drone 2023」と「第 2 回 次世代エアモビ
リティ EXPO 2023」を同時開催しました。第 2 回となる「Technical Journal of Advanced Mobility（TJAM）」（以下，テクニカルジャーナル）のポスターセッションは，今回会場中央に広いスペースが設けられ，15 社（団体）から 20 枚のポスターが集まりました。著者によるプレゼンテーションには，研究開発に関心を持つ研究者や事業関係者等多くの方が集まり，発表後，共同研究や商談を持ちかけられる例もありました（図1）。ジャーナル本誌に掲載された論文のほか，一般からも最新の研究成果をご発表いただきました。これ
らの一般参加のポスターは今後論文としての投稿が予定され，ポスターセッションが論文投稿の敷居を下げる役割を果たしています。
また，今年は，ベストポスター賞を発表し，会場で表彰式を執り行いました（図 2）。選考委員会は
JUIDA 理事長および JUIDA ジャーナル編集委員会で，選考基準は，①新規性╱アイディアで，内容が公知，
既発表または既知のことから容易には導き得るものでないこと，②有用性╱ユーザビリティで，内容が学術上，産業上，その他実用上何らかの意味で価値があること，③話題性╱期待度で，社会的に内容の認知度が高まっている，またはこれから高まる可能性があることといたしました。
ベストポスター賞の結果は，「JUIDA 理事長賞」菱田技研工業株式会社（壁面吸着ドローンの開発と活用方法の提案），「ベストポスター賞」国立研究開発法人建築研究所（Global Drone Regulations and Research
Survey with the Examination of its Application），Z メカニズム技研株式会社（鏡像配置 XY 分離クランク機構
を用いた極低振動ガソリンエンジンの開発），株式会社 Five Star Group（日本国内の無人航空機事故（2015­2021）の要因分析と CRM スキルによる予防策の検討～ヒューマンエラーによる事故の防止に向けて～），の皆様でした。おめでとうございました。
最後に，今回多くの学会様（一般社団法人電気学会，一般社団法人日本ロボット学会，一般社団法人電子情報通信学会，公益社団法人計測自動制御学会）にご後援をいただきました。深く感謝申し上げます。
今後ともドローン及び次世代エアモビリティの情報ハブとなるべくテクニカルジャーナルを発展させて参りますので，何とぞよろしくお願い申し上げます。

図1

プレゼンテーションの様子

図 2 ポスター賞授賞式

『ポスターセッション in Japan Drone 2023』 報告

75

76

理事長賞

Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『ポスターセッション in Japan Drone 2023』 報告

77

78

ベストポスター賞

Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『ポスターセッション in Japan Drone 2023』 報告

79

80

ベストポスター賞

Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『ポスターセッション in Japan Drone 2023』 報告

81

82

ベストポスター賞

Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『ポスターセッション in Japan Drone 2023』 報告

ベストポスター賞

83

84

ベストポスター賞

Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『ポスターセッション in Japan Drone 2023』 報告

ベストポスター賞85

86

ベストポスター賞

Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『ポスターセッション in Japan Drone 2023』 報告

ベストポスター賞

87

88

Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『ポスターセッション in Japan Drone 2023』 報告

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90

Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『ポスターセッション in Japan Drone 2023』 報告

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Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『ポスターセッション in Japan Drone 2023』 報告

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94

Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 4, No. 8（2023）


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小型無人航空機（ドローン）のインシデントレポート様式作成の試み
飯田 涼太＊1，＊2，海老根雅人＊1，＊2，五十嵐 仁＊1，＊2，
村上龍＊1，＊3，日下部雅之＊2，黒木 尚長＊1，＊2
千葉科学大学大学院危機管理学研究科＊1
千葉科学大学危機管理学部＊2
明治国際医療大学保健医療学部＊3
近年，比較的安価かつ技術力の進歩により，様々な分野で無人航空機が活用されている。ドローンの活用が進む一方で，無人航空機による事故件数も増加傾向にあり，国土交通省に報告された無人航空機による事故件数は，2020 年度で 71 件であったが，2021 年度では 139 件と倍増した。無人航空機による事故件数が増加している背景には，過去の事故事例から効果的な対応策が検討されていないことが一因として挙げられる。本研究は，医療業界で使用されているインシデントレポートの手法を用いて，リスク
アセスメントを実施するために必要な，事故原因の分類とインシデントレベルの設定を行い，インシデ
ントレポート様式の作成を試みた。

Keywords:危機管理，リスクマネジメント，クライシスマネジメント，インシデントレポート，
ドローン

Formulation of Incident Report Format for Flight ofUnmanned Aerial Vehicles
Ryota Iida＊1，＊2，Masato Ebine＊1，＊2，Hitoshi Igarashi＊1，＊2，
Ryu Murakami＊1，＊3，Masayuki Kusakabe＊2，Hisanaga Kuroki＊1，＊2
Graduate School of Risk and Crisis Management, Chiba Institute of Science＊1
Faculty of Risk and Crisis Management, Chiba Institute of Science＊2
School of Health Science and Medical Care, Meiji University of Integrative Medicine＊3
In recent years, unmanned aerial vehicles (UAVs) have been utilized in various fields due to their relatively
low cost and technological advancement. While the use of drones is increasing. The number of accidents
involving UAVs is also on the rise, with 71 accidents reported to the Ministry of Land, Infrastructure,
Transport and Tourism (MLIT) in the fiscal year 2020, doubling to 139 in FY2021. One of the reasons forthe increase in the number of accidents involving UAVs is the lack of effective countermeasures based on
past accident cases and their insightful studies. This study attempted to create an incident reporting format
for drones by employing the methodology used in the healthcare industry for incident reporting. It involved
the classification of accident causes and the setting of incident levels necessary for conducting risk
assessments.

Keywords: Risk and crisis management, Incident report, Drone（UAV）

飯田

96

1．背

涼太，海老根雅人，五十嵐仁，村上龍，日下部雅之，黒木尚長

景近年，無人航空機に関連する技術力の進歩により，無人航空機が比較的安価に入手可能となり，その汎用性の高さから，物流，撮影，設備点検，農薬散布，測量など様々な分野で利用されている。無人航空機の世
界市場規模は 2021 年で約 175 億ドルと推測され，2027 年度には 280 億ドルに達すると見込まれている［1］。
無人航空機の市場規模が拡大すると同時に，目視外飛行等を行うために国土交通省に対して行われた許可承認申請件数は 2019 年で 48,364 件，2020 年で 60,068 件，2021 年で 75,049 件と増加しており［2］，様々な場
面で無人航空機の活用が進んでいると考えられる。ドローンユーザーの増加に伴い，操縦者を養成する講習
団体数も増加しており［3］，国土交通省ホームページに掲載されている講習団体数は，2022 年 12 月現在で1,491 団体
［4］と，指定自動車教習所（1,246 箇所）を上回っている［5］。
ユーザー数の増加や，利用範囲が拡大する一方で，無人航空機による事故件数も増加している。国土交通省に報告のあった無人航空機による事故件数は，2020 年度は 71 件であったが，2021 年度では 139 件と許可
申請数と共に倍増した［6］。事故事例の一例として，イベントで菓子撒きのために飛行していた無人航空機
がバランスを崩し，参加者に接触し 6 名が救急搬送され 3 名が軽傷を負った事例や，測量検証実験でドロー
ン飛行中に，機体が制御不能となり見失い，飛行場所に隣接するソーラーパネルを破損した事例などが注意喚起のため国土交通省ホームページに掲載されていた［6］。
本研究では，無人航空機の中でも広く一般に流通し，行政，民間問わずあらゆる場面での活用が期待されているドローン（本論文では 4 つ以上の回転翼をもつマルチコプターを指す）を対象に，医療事故の体系的な対策手法を参考にして，ドローンにおける事故対策について提言したいと思う。
多くの医療現場では，医療従事者が勤務中に遭遇したインシデントやアクシデントについて，レポート様式（以下 IR：Incident Report）で報告する制度が運用されている［7, 8］。IR は医療機関により記載方法等に違いがあるが，発生場所，発生日時，事故種別，発生要因，事故概要，インシデントレベル，改善策，その他の危険事象の分析に活用し得る情報を記載し，これらの報告事項を基に，事故防止策の制定や，リスクの周知などのリスクアセスメントが実施されている。
一方，無人航空機による事故については，2022 年 12 月の航空法改正に伴い，事故，重大インシデントについて報告が義務付けられた。しかし，国土交通省が示している事故および重大インシデントに関する報告要領によると［9］，人の死傷（重症）または物件の破損，航空機との衝突または接触が事故として定義され，飛行中の航空機との衝突又は接触の恐れがあった場合，無人航空機により人が負傷（死傷，重症以外）した
場合，制御が不能となった場合，発火した場合を重大インシデントと定義している。国土交通省は，事故および重大インシデントについて報告を求めているが，誤って物件や人に接近した事例や，操縦ミスにより墜落（ドローンのみの破損）した事例について報告義務はない。航空法が改正された 2022 年 12 月以前は，事
故および重大インシデント以外の事故についても任意で報告が求められており，報告された事例は国土交通
省のホームページ上に報告一覧として記載されていたが，現在は記載されていない。
危機管理の観点から考えると，過失により物件や人に接近した事例や，操縦ミスによる墜落など，重大イ
ンシデントおよび事故以外のインシデントや，ヒヤリ・ハット事象を収集し，それらの情報から事故防止のための手立てを考案する必要がある［10］。
本研究では，報告されたドローンによる事故の科学的な調査と，効率的な対策を立案するため，国内で発生したドローン事故報告を対象とし，事故内容の分類及びインシデントレベルの設定を行い，IR の様式を
作成した。
2．目

的

本研究では，医療業界で使用されている IR の手法を用いて，ドローンによる事故原因の分類と，インシ小型無人航空機（ドローン）のインシデントレポート様式作成の試み

97

デントレベルの設定を行い，インシデント報告とリスクアセスメントを効率的に実施するために必要な IRを開発する。
3．方
3‒1

法
調査対象と調査期間

ドローン情報基盤システム（以下 DIPS：Drone Information Platform System）に掲載されている［11］，無人航空機に関する事故等の一覧をデータベース化し，ドローンによる事故のみを抽出し，調査対象とした。
本研究では，DIPS に掲載された情報から，事故発生日，事故に至った経緯，事案の概要の項目に記載された情報を使用し，調査を実施した。調査期間は 2016 年 1 月 1 日から 2020 年 12 月 31 日までとし，調査期間中に発生した事故事例 267 件を対象とした。
3‒2

事故原因の分類

リスクの包括的な一覧を作成することは，事故原因の特定と，類似の危険事象が発生するリスクを減少させるための一つの方法として用いられている［12］。インシデントおよびアクシデントの科学的な調査と，効率的な対策の立案には，事実の正確な把握が重要であるが，国土交通省から入手したデータは自由記載の部分が多いため，事故に至った経緯や被害状況等が正確ではなく，曖昧な記載が散見される。IR の先行研究においても，事実の誤認や情報の不足によって，原因を見誤り，対策の有効性が大きく低下する可能性があると報告されている［13］。これらの問題を解決するため，ドローンによる事故について分類を行い，運用時のリスクを明らかにしたうえで，事故報告書に選択式として組み込むことが有用と考えた。よって，入手したドローン事故報告書を調査実施者 2 名で，KJ 法［14］の手法を参考に，事例ごとにグループ分けを行い，「飛行目的」と「事故原因」についての分類を行った。
3‒3

インシデントレベルの作成

多くの医療現場で使用されている IR には，インシデントレベルが定められており［15］，事故レベルに応じた対応策が検討されている。本研究では，多くの医療現場で使用されているインシデントの影響分類を参考に［16］，インシデントレベルを作成した。また，作製したインシデントレベルを用いて，インシデントレ
ベルごとの事故件数について検討を行った。
3‒4

インシデントレポートの作成

次に上記の事故分類とインシデントレベルを用いて，IR の様式作成を行った。入力する基本情報は，①
発生日時，②飛行目的，③インシデントレベル，④事故原因，⑤事故概要である。
4．結
4‒1

果
事故原因の分類

ドローンの飛行目的について分類を実施した結果，「撮影」，「訓練」，「機体点検」，「農業」，「設備点検・
メンテナンス」，「測量」，「自然観測」，「建築」，「事故・災害対応」，「研究」，「報道取材」，「物件投下」，「不明」の 14 カテゴリに分類することができた。飛行目的ごとの事故は，空撮が 132 件（49.4％）と多く，次いで，訓練 31 件（11.6％），機体点検 20 件（7.4％）となった（図 1）。
次に，事故原因は，「機械的」，「人為的」，「外因的」，「不明」の 4 カテゴリに分類し，細分化すると，機械的事故は「操縦制御不能」，「電波通信障害」，「バッテリー」，「自動飛行」に，人為的事故は，「操縦ミス」，「見失い」，「自動飛行」，「補助者との連携ミス」に，外因的事故は，「風」，「見失い」，「鳥」に分類することができた。事故原因の概要例と事故件数を表 1 に示す。大分類の事故件数では，機械的な事故が 150 件（56.1％），人為的な事故が 71 件（27.6％），外因的な事故が 40 件（14.9％）の順であった（表 1）。

飯田

98

空撮
訓練
機体点検
農業
設備点検・メンテナンス
測量
自然観測
事故・災害対応
建築
報道取材
研究
物件投下
その他
不明

涼太，海老根雅人，五十嵐仁，村上龍，日下部雅之，黒木

尚長

132
31
20
12
10
9
5
3
3
2
2
1
4
37
0

20

40

60

80

100

120

140

事故件数（件）
図1

飛行目的別のドローン事故件数
表 1 事故原因の分類

カテゴリ

機械的

人為的

外因的

不明

4‒2

サブカテゴリ

事故概要例

件数

操縦制御不能空撮のため無人航空機飛行中，操縦不能となり車庫の屋根に墜落し屋根を損傷

83

電波通信障害

空撮のため無人航空機飛行中，通信が途絶え山中に墜落

49

バッテリー

空撮のため無人航空機飛行中，バッテリー切れとなり海上に墜落

14

自動飛行

空撮のため無人航空機が，自動操縦中で飛行中に離陸地点から 400 m 先に墜落

4

操縦ミス

空撮のため無人航空機飛行中，操作を誤り機体を見失い紛失

49

見失い

趣味のため無人航空機飛行中，機体の位置が把握できなくなり墜落

11

自動飛行

測量のため無人航空機を飛行中，自動操縦の設定を誤り，鉄線に接触し墜落

5

補助者との

農薬散布のため無人航空機飛行中，補助者との連携がうまく取れず，倉庫に接触

連携ミス

墜落

風

無人航空機を飛行させていたところ，強風により制御不能となり紛失

見失い

練習飛行のため，自宅庭で飛行中，急な雨と風の影響で機体を見失い，約 200 m
離れた民家の倉庫の屋根に墜落

合計

150

71

6
36
2

鳥

橋梁の現況調査のため無人航空機飛行中，鳥に接触し河川に墜落し，機体を紛失

2

不明

空撮のため無人航空機飛行中，飛行経路から逸脱し鉄塔に接触後墜落

6

40

6

インシデントレベルの作成

ドローン事故における，インシデント・アクシデントの定義は，「国立大学附属病院医療安全協議会」が定めた医療における「インシデントの影響度分類」（表 2）を参考とし［16］，ドローン用のインシデントレ
ベルを作成した。作成したインシデントレベルと，レベルごとの事故件数を表 3 に示す。
次に，飛行目的と事故分類ごとのインシデントレベルについて，検討を行った（表 4）。飛行目的とイン
シデントレベルを整理したところ，レベル（5a，5b，5ab）を最も多く占めたのは農業であった。農業による事故報告は 12 件であったが，そのうち 7 件（58.3％）が人または物件に対して損害（レベル 5a，5b，5ab）を与えた事故であった。
事故分類とインシデントレベルは，大分類では，機械的な要因が 150 件（56.1％），人為的な要因が 71 件
（27.6％），外因的な要因が 40 件（14.9％）であり，その内レベル（5a，5b，5ab）のみに限ると，事故件数は

小型無人航空機（ドローン）のインシデントレポート様式作成の試み
表2
事故の種類

国立大学附属病院医療安全協議会が定める医療におけるインシデントの影響度分類

レベル

インシ デ ン ト

エラーや医薬品・医療用具の不具合が見られたが，患者には実施されなかった

1

患者への実害はなかった（何らかの影響を与えた可能性は否定できない）
処置や治療は行わなかった（患者観察の強化，バイタルサインの軽度変化，安全確認のための検査などの必要性は生じた）

3a
アクシデント

4

説明

0

2

3

99

3b

簡単な処置や治療を要した（消毒，湿布，皮膚の縫合，鎮痛剤の投与など）
濃厚な処置や治療を要した（バイタルサインの高度変化，人工呼吸器の装着，手術，入院日数の延長，外来患者の入院，骨折など）

4a

永続的な障害や後遺症が残ったが，有意な機能障害や美容上の問題は伴わない

4b

永続的な障害や後遺症が残り，有意な機能障害や美容上の問題を伴う

5

死亡（原疾患の自然経過によるものを除く）

その他
国立大学附属病院医療安全協議会，インシデントの影響度分類より引用し一部改変
表3

ドローン事故によるインシデントの影響度と事故件数レベル

インシデント0

間違ったことが予防できた

0

1

軽微な操縦ミス（誤操作，着陸時にドローンが転倒，着陸予定地以外に着陸した）

4

2

誤って物件または人に接近した

2

3

物件または人に接触するも墜落せず損害がなかった

5

4

ドローンが墜落した

234

5a

人が怪我を負った

7

5b

物が破損するなどの損害を与えた（ドローンの破損は含まない）

14

5ab

人が怪我負い，物を破損するなどの損害を与えた（5a，5b の複合）

1

6

人が死亡した0

アクシデント

事故の種類

5

影響度分類

事故件数

その他

0
表4

ドローン事故によるインシデントレベルの影響度分類と飛行目的の事故件数

飛行目的

インシデントレベル

合計

0

1

2

3

4

5a

5b

5ab

6

空撮

0

3

1

2

120

1

0

5

0

132

訓練

0

1

0

0

29

0

0

1

0

31

機体点検

0

0

1

1

16

1

0

1

0

20

農業

0

0

0

0

5

2

4

1

0

12

設備点検・メンテナンス

0

0

0

0

9

1

0

0

0

10

測量

0

0

0

1

7

0

0

1

0

9

自然観測

0

0

0

0

4

0

0

1

0

5

建築

0

0

0

0

2

1

0

0

0

3

事故・災害対応

0

0

0

0

3

0

0

0

0

3

研究

0

0

0

0

2

0

0

0

0

2

報道取材

0

0

0

0

2

0

0

0

0

2

物件投下

0

0

0

0

0

1

0

0

0

1

不明

0

0

0

0

36

0

0

1

0

37

合計

0

4

2

4

235

7

1

14

0

267

飯田

100

涼太，海老根雅人，五十嵐仁，村上龍，日下部雅之，黒木尚長

21 件であり，機械的な要因が 10 件（47.6％），人為的な要因が 7 件（33.3％），外因的な要因が 4 件（19％）となった（表 5）
。
表5
カテゴリ

機械的

人為的

サブカテゴリ

インシデントレベル

合計

0

1

2

3

4

5a

5b

5ab

6

操縦不能・制御不能

0

2

2

0

72

2

5

0

0

83

電波障害・通信障害

0

0

0

0

46

1

2

0

0

49

バッテリー

0

0

0

0

14

0

0

0

0

14

自動飛行

0

0

0

0

4

0

0

0

0

4

操縦ミス

0

0

0

2

41

1

5

0

0

49

見失い

0

0

0

0

11

0

0

0

0

11

自動飛行

0

0

0

0

5

0

1

0

0

6

補助者との連携ミス

0

0

0

1

4

0

0

0

0

5

風

0

0

0

1

32

2

0

1

0

35

鳥

0

0

0

0

2

0

0

0

0

2

見失い

0

1

0

0

0

0

1

0

0

2

不明

0

1

0

0

4

1

0

0

0

6

合計

0

4

2

4

235

7

14

1

0

267

外因

4‒3

ドローン事故によるインシデントレベルの影響度分類と事故原因の事故件数

インシデントレポートの作成

前項で作成した事故原因の分類と，インシデントレベルを用いて，ドローン用のインシデントレポートを作成した（図 2）。記載内容は，①発生日時，②飛行目的，③インシデントレベル，④事故原因，⑤事故概
要とし，飛行目的とインシデントレベルについては本研究の結果を基に選択式とした。また，事故概要は
5W1H（いつ，どこで，誰が，何を，なぜ，どのようになったか）を記載することが，インシデントの再発防止に有効と報告されていることから［7］，注意書きを記載した上で自由記載とした。
5．考
5‒1

察
事故原因の分類

事故原因の分類を行った結果，飛行目的を 14 カテゴリに分類できた。この結果から，現在ドローンを利用する目的を概ね把握できたと考えられる。しかし，飛行目的が具体的に記載されていない記述も見られたため，「不明」という項目を作成した。これは事故報告書の自由記載が多いこと，報告のポイントを理解しておらず，説明が不十分になったため発生した事例だと考えられる。次いで事故件数が多い，訓練，機体点検については，ドローンの操縦技量が乏しい操縦者が操縦を行うこと，故障等のリスクがある機体を飛ばしているために事故事例が多く報告されたと考えられる。このような飛行を実施する場合には，ドローンをロープ等で係留して飛行するなどの処置を講じることにより，ドローンが予期しない挙動を生じたとしても，最小限の被害で事故を留めることが可能であると考える。
事故原因の分類では，4 カテゴリ，10 サブカテゴリに分類することができた。267 件の事故について分類を行った結果，97.8％の事故原因を機械的，人為的，外因的に分類することができ，これをインシデントレ
ポートに組み込むことにより，より簡単かつわかりやすい分類が可能となった。
しかし，医療現場では体系的な IR の記載方法について積極的に教育が実施されていないため，研修医のみならずその指導医でさえも質の高い IR の書き方を知らないケースが多いと報告されている［7］。そのため，ドローンの事故報告書についても同様に，正しい記載方法が教育されていないことが，曖昧な事故報告書の提出につながる一因であると考えられる。

小型無人航空機（ドローン）のインシデントレポート様式作成の試み

図2

ドローンインシデントレポート

101

飯田

102

5‒2

涼太，海老根雅人，五十嵐仁，村上龍，日下部雅之，黒木尚長

インシデントレベルの作成

本研究では，医療機関で広く使用されている患者へのインシデントの影響度分類を参考に，ドローンのイ
ンシデントレベルを作成した結果，0 から 6 のレベルに分類することができた。ドローンの事故についてイ
ンシデントレベルを定めることは，事故防止のための対策を立案する上で，事故レベル判断するために有用であると考えられる。労働災害の研究から導き出されたハインリッヒの法則によると，「1 件の重大事故（アクシデント）の背景には，29 件の軽傷事故（インシデント）が起きており，軽傷事故の背景には，さらに300 件の障害のない事故（ヒヤリハット）が発生している」と報告されている［10, 17］。そのため，インシデントレベルの設定を行うことにより，ドローンによる事故を容易に分類することが可能となり，系統立てて，対策立案が可能になったと考えられる。
インシデントレベルの分類を行った結果，0 から 6 のインシデントレベルに分類することができ，4 が最も多い結果となった。ドローンを運用する際は，原則，第三者の上空では，飛行させないことが周知徹底されているため，ドローン墜落というアクシデントが起きても，人や物件に被害が及びにくいため，ドローンの墜落が多くなったと考えられる。
飛行目的とインシデントレベルを検討した結果，農業では 12 件のうち，7 件が人または物件，またはその両者に対して損害を与えた。農業での事故が多い要因として，作業環境が関係していると考えられる。農業の内訳は，11 件が農薬散布によるものであり，農薬散布が行われる田畑は，民家または作業施設が近隣に存在していたり，大型のドローンを運用するために，必要な人員が飛行エリア近辺に多く配置されるなどの要因が，重大事故につながる環境であったと考えられる。また，航空法において，農薬散布は物件投下として取り扱われており，国土交通省が講習団体に求めているカリキュラムによると，物件投下の訓練数は 5回以上の物件投下の訓練を必要としているが，投下する物については指定していない［18］。そのため，単に固形物を投下する場合と，農薬を散布しながら飛行するのでは，操縦技法が全く異なるため，現状では満足に訓練が実施できていないと考えられる。
5‒3

インシデントレポートの作成

本研究で得られた結果を踏まえて，ドローン用の IR を作成し，飛行目的，事故原因，インシデントレベ
ルを択一選択と自由記述の記述式にすることができた。医療現場では，IR を積極的に作成利用しており，
インシデントレポートの収集および分析から，インシデントの実態を把握し，医療安全の向上につながっていると考えられている［19］。今回作成した IR も同様にドローンを安全に運用するために有用であると考えられる。また，飛行目的や事故原因，インシデントレベルを選択式にすることにより，事故データを系統立てて解析しやすくなり，事故防止のための対策を立案しやすくなると考えられる。
今回開発した IR では，事故概要に自由記載を取り入れたが，一般的に日本語では主語が省略され，主語
─述語の関係が不明瞭になる傾向にあり，曖昧さや読みづらさの原因になることが指摘されている［19］。したがって，5W1H を厳格に適用することで，曖昧さや読みづらさが改善すると考えられる。また，近年アン
ケート調査やマーケティング等で用いられているテキストマイニングの手法を用いることにより，得られた
自由記載を客観的に分析し，隠れたリスクの発見につながるものと考えられる。
6．結論

本研究ではドローンにおける事故原因の分類と，医療業界で使用しているリスクアセスメントの手法を参考にし，インシデントレベルの設定を行い，その結果を基に，有効的な対策を立案するための IR の作成を行った。従来から使用されている事故報告書は，そのほとんどが自由記載となっているため内容が不明瞭であり，事故の経緯や原因の特定を行うことができず，有効な対策を講じることができていない。また，国土交通省が示している，事故および重大インシデントのみの事故事例の収集では，軽傷事故とヒヤリハットの小型無人航空機（ドローン）のインシデントレポート様式作成の試み

103

収集ができず，対策方法を確立できないため，ドローンによる事故件数は減少せず，ユーザー数の増加と共に，事故件数は増加の一途をたどると考えられる。そのため，本研究で作成した IR を，スクールや JUIDA
等のドローンに関わる団体で収集，解析することで，具体的な対策立案が可能となると考える。
しかし，IR を使用している医療現場では，医療者自身が，正しい IR の記載方法を理解していないことが指摘されており［7］，ドローンについても同様で，国土交通省が示すカリキュラムに事故報告書の記載方法を教えることは求めていない［18］。そのため，ドローンの教育課程に「危機管理」の講習項目を導入し，危機管理の基礎，過去の事故事例から事故防止策の作成方法，事故報告書の記載方法などについての解説や演習を行う科目を導入することにより，事故報告書や IR などの有用性および，記載方法の理解が深まり，将来的には，事故事例の収集が増加し，より良い事故対策立案につながるものであると考えられる。
海外ではドローンによる事故について，分析や分析方法についての教育，対策方法について提案を行う企業が生まれるなど［20, 21］，ドローンによる事故対策について議論が進み，国際的な標準化が進みつつある。
日本国内ではドローンによる事故対策及び事故対策教育について議論が進んでいないため，本研究を皮切りに議論が進むことが望まれる。
ドローンの事故報告については，事故内容の分類とインシデントレベルを用いた IR を利用することにより，体系的に事故内容を明らかにすることができる。その結果，今まで明らかになっていなかった，ドローン操縦時におけるリスクを表面化させることができ，今まではリスクとして捉えられていなかった事象に対して，リスクアセスメントを実施することが可能となり，有効な対策をより立てやすくなったと考える。
投稿受付：2023 年 9 月 19 日
採録決定：2023 年 11 月 10 日
文

献［1］ 株式会社矢野経済研究所：ドローン（UAV／UAS）の世界市場に関する調査を実施（2021 年）．https://www.yano.co.jp/
press-release/show/press_id/2903（2022 年 12 月 1 日アクセス）．
［2］ 国土交通省：無人航空機飛行に係る許可承認申請件数の推移．https://www.mlit.go.jp/koku/koku_fr10_000042.html（2022 年 7 月 18 日アクセス）．
［3］ 源

悠里：“ドローンスクールの現状と操縦ライセンス制度の展望”，計測と制御，Vol. 59，No. 7，pp. 487­491，2020．

［4］ 国土交通省：航空局ホームページに掲載されている無人航空機の操縦者に対する講習等を実施する団体．https://www.
mlit.go.jp/common/001220070.pdf（2022 年 12 月 1 日アクセス）．
［5］ 一般社団法人全日本指定自動車教習所協会連合会：“事業報告”，2022．
［6］ 国土交通省：過去の事故情報等の一覧．https://www.mlit.go.jp/koku/koku_tk10_ua_houkoku.html（2022 年 7 月 19 日アクセス）．
［7］ 前田佳孝，鈴木義彦，淺田義和，山本真一，川平洋，新保昌久：“医療インシデントレポートの自由記述における事象の表現傾向に関する分析”，人間工学，Vol. 57，Supplement，pp. 2F1­5，2021.
［8］ 川村治子：ヒヤリ・ハット 11,000 事例によるエラーマップ完全本，医学書院，2003.
［9］ 国 土 交 通 省 航 空 局 安 全 部 長： 無 人 航 空 機 の 事 故 及 び 重 大 イ ン シ デ ン ト の 報 告 要 領．https://www.mlit.go.jp/koku/
content/001520661.pdf（2023 年 6 月 6 日アクセス）．
［10］阿部好文：医療安全キーワード 50，診断と治療社，2005．
［11］国土交通省：Drone Information Platform System. https://www.dips.mlit.go.jp/portal/（2022 年 7 月 25 日アクセス）．
［12］ISO 31000：2018（JIS Q 31000：2019）リスクマネジメント解説と適用ガイド，日本規格協会，2019.
［13］横山裕一：“英語圏における労働災害理論の変遷に基づくインシデントレポートの評価とグローバル化時代のインシデン
トレポートの提言：機能的インシデントレポート作成のすすめ”，慶應保健研究，Vol. 34，No. 1，pp. 75­86，2016．
［14］山浦晴男：質的統合法入門：考え方と手順，医学書院，2012．
［15］河畑力生，小林弘幸，曾田秀子，田城孝雄，丸井英二：“インシデントレポートの電子化による効果の検討”，順天堂医学，Vol. 57，No. 1，pp. 31­37，2011．

飯田

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涼太，海老根雅人，五十嵐仁，村上龍，日下部雅之，黒木尚長［16］医療安全管理協議会，国立大学付属病院：インシデントの影響度分類．http://square.umin.ac.jp/anzenhc/information/index.html（2022 年 7 月 18 日アクセス）．
［17］救急救命士標準テキスト編集委員会：救急救命士標準テキスト，へるす出版，2020．
［18］国土交通省：航空局ホームページに掲載する無人航空機の操縦者に対する技能認証等を実施する団体等の確認手続について．https://www.mlit.go.jp/koku/koku_fr10_000042.html（2022 年 7 月 19 日アクセス）．
［19］有光隆，八木秀次，呉志強，李在勲：“読みやすいテキストと日本語の文章構造に関する一考察”，工学教育，

Vol. 62，No. 2，pp. 2_51­52_56，2014．
［20］DroneSec：DroneSec. https://dronesec.com/（2023 年 9 月 26 日アクセス）．
［21］SkySafe：Drone Forensics. https://www.skysafe.io/drone-forensics（2023 年 9 月 26 日アクセス）
．
飯田

海老根雅人

涼太

千葉科学大学危機管理学部保健医療学科

千葉科学大学危機管理学保健医療学科講助教。2015 年救急救命士取得。2017 年

師，2008 年 臨 床 工 学 技 士 取 得。 取 得。

千葉科学大学大学院修士（危機管理学）

2019 年より千葉科学大学にてドローン取得。2019 年より千葉科学大学にてドについての教育研究を実施している。

ローンについての研究，教育を実施してE-mail：mebine@cis.ac.jp

いる。
E-mail：riida@cis.ac.jp
五十嵐

仁

村上

龍

千葉科学大学危機管理学部危機管理学講

明治国際医療大学保健医療学部救急救命師。2018 年カナダブリティッシュコロ

学科助教。2019 年救急救命士取得。2021

ン ビ ア 司 法 大 学 に て ICS（incident

年千葉科学大学大学院修士（危機管理command system）を含む緊急事態管理学）取得。

監取得。2023 年千葉科学大学大学院博E-mail：r_murakami@meiji-u.ac.jp

士（危機管理学）取得。アジア，アフリカで緊急事態対応の仕組みづくりを行い現職。
E-mail: higarasi@cis.ac.jp
日下部雅之

黒木

千葉科学大学危機管理学部保健医療学科

千葉科学大学危機管理学部教授，大学院講師。2001 年救急救命士取得。2018 年

危機管理学研究科教授。1985 年医師免千葉科学大学大学院修士（危機管理学）

許取得。大阪大学医学部法医学教室に取得。消防職を経て現職。

19 年在籍し准教授を経て現職。大阪府

E-mail：hkusakabe@cis.ac.jp

監察医。大阪大学招へい教授。入浴熱中症の第一人者。
E-mail：hkuroki@cis.ac.jp

尚長