Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 3, No. 1（2022）
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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〜大原

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

Five Star Group Inc.＊2
2022 年，ドローンは有人地帯における目視外飛行（BVLOS）が可能となり，貨物輸送などを含めてチームでの利活用を行う場面が増えることが想定される。有人航空機では，複数人によるチームでヒューマ
ンエラーを防止し安全運航を行うための手法として，CRM（Crew Resource Management）と呼ばれるスキルがあり，運航に携わる者は定期的な訓練でスキルを維持することが求められている。航空機事故
は約 6­8 割が人的要因によるものと指摘されているため，ドローン関連人材の育成においても CRM を有効活用することで事故防止に貢献できると期待される。

Keywords: クルー・リソース・マネジメント（CRM），ヒューマンエラー，安全，人材育成，
国際民間航空機関（ICAO），無人航空機

Safety Management Skills andHuman Resource Development for Utilizing UAS
─ In the View of Crew Resource Management（CRM）─
Dai Ohhara＊1，＊2＊1
EVA Airways（B777 Fleet, Flight Management Department, Flight Operations Division）

Five Star Group Inc.＊2
In 2022, UAS in Japan will enter the new era, which includes out-of-sight flight (Beyond Visual Line of Sight,
BVLOS) in populated areas. As represented by freight transportation by drone, there will be more situations
that require safe operations by multiple people. In the case of manned aircraft, there is a skill called CRM(Crew Resource Management) as a method for preventing human error and performing safe operation in ateam of multiple people. Those involved in the flight are required to maintain their skills through regulartraining. Since it has been pointed out that about 60­80％ of aircraft accidents are caused by human factors,
thus, it is expected that effective application of CRM in the development of UAS-related human resources
will contribute to accident prevention.

Keywords: Crew Resource Management（CRM）, human error, safety, human resource development,
ICAO, Unmanned Aircraft Systems（UAS）

1．2022 年からのドローン運航：BVLOS 時代に向けて
航空法の改正に伴い，2022 年，日本では有人地帯での目視外飛行（Beyond Visual Line of Sight, BVLOS）
を含むドローンの運航が可能となる。

大原

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大

ドローンは，有人航空機が飛行する高高度と地上との間の空域を活用して飛行することができ，インフラを大きく変革することが予想されている。特に，今後広がりが期待されているドローン配送は，地域の拠点からの「ラストワンマイル」を担うことにより，過疎地域をはじめとする人手不足への対処の新たな基盤となりうる。
世界のドローン市場の規模は 2020 年までに約 225 億ドルまで成長しており，2025 年には 428 億ドルを超えると試算されている［1］。これまでも個人の趣味など撮影分野での利用や，AED 搬送などヘルスケア・社
会的支援，産業プラントや倉庫・物流，修理・点検，災害時の状況把握などに活用されてきたが，ハード
ウェア，ソフトウェア，サービス含めて市場はさらに大きく成長すると予測されている。
一方，機体そのものや利活用頻度の増加，利用範囲の広がりに伴い，さまざまな事故も想定される。中には人の生死に直結することや，誰かの財産を脅かすことが起きる可能性もある。課題として，配送業務，点検業務，農業利用など幅広い分野において，ドローンのオペレーションシステムが複雑化することにより，関係者がチームとして安全運航を担わなければならない部分が増えてくることが挙げられる。
人類の歴史に航空機が登場したとき，その航法や法律，安全対策のあり方は，同じように人や物を輸送するための乗り物であった船舶から学んだ。例えば，船が左舷から接岸するように，飛行機でも乗降は左側からとなっている。
「クルー」「キャプテン」「ボーディングブリッジ」という呼称や，距離の単位（マイル），
左右のライトの色，制服の肩章などもすべて船に由来している。
同じように，人類の歴史に新しく登場したドローンも，似た機能を持つ有人航空機のシステムが参考になる部分は大きい。世界的にもドローン関連業務に携わる人が増加する中，安全対策のあり方についての議論が深められている。
国際民間航空機関（ICAO）は，国際的に無人航空機（ドローン）の利用が活発となることを踏まえ，2016 年から無人航空機のアドバイザリーグループ（ICAO UAS Advisory Group）を設置し，無人航空機利用の国際的協調と，運航マネジメントに関する指針（Guidance）の構築などを行ってきた。遠隔操作航空
機における訓練や人材育成のあり方を含むマニュアルの最新版が近く公開される予定となっている［2］。特に，ドローンパイロットの資格を想定した“Remote Pilot License”保持者に，安全への脅威に対処するための能力（Competency）を身につけることを求めている。ここでは，その脅威の一つであるヒューマンエ
ラーに対処するために習得するべきスキルが特に重要視されている。
2．ヒューマンエラーの低減：チームによる意思決定の重要性
2‒1

ヒューマンエラーとは

イギリスの詩人 Pope の「批評論」（1711）に，“To err is human（過つは人の常）”という一節がある。現代でもことわざとして使われ，1999 年の米国医学研究所によって発行された医療安全に向けた報告書「ToErr is Human: Building a Safer Health System」［3］のタイトルとしてより広く知られるようになった。人間の特性として，誰でも間違えることがあり，それはいつの世の中も変わらない。ゼロにすることはできない。
JIS Z8115:2019 によると，「ヒューマンエラー（human error）」とは，「人間が実施する又は省略する行為と，意図される又は要求される行為との相違」（192-03-14）と定義され［4］，ヒューマンエラーに至る過程
は，心理的，生理的，物理的，化学的，論理的又はそれらの組み合わせの場合がある（192J-03-101）。また，
ヒューマンエラーが発生する様相は，特に人の行動（行動の反復，とり違え，混入および省略）に着目して定義され（192J-03-102），例えば，ボタンの“押しすぎ”“押し間違い”“むだ押し”“押し忘れ”などの行動が挙げられる。認知心理学的には，“見聞違い”“記憶違い”“計算違い”“つかみ損ない”“正しくない操作”“必要な操作の欠落”などが例として挙げられている。
NASA（アメリカ航空宇宙局）のヒューマンエラー研究を行うプロジェクトのデータによると，ヒューマドローン利活用における安全運航スキルと人材育成

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ンエラーの元となる「安全でない行動」は「意図的でない行動（うっかり，または過失）」と「意図的な行動（誤り，または違反）」の二つに分けられる。それらはさらに複数の要因からなり，こうした要因に対応
した対策を取ることが，ヒューマンエラーの防止につながるとされている［5］（表 1 を参照）。
表1

ヒューマンエラーの性質と要因▼意図的でない行動
Slip（うっかり）─注意の欠如（範囲の逸脱，順序間違い，行動の省略，行動の逆転，タイミングのミス）

Lapse（過失）─記憶の誤り（省略の連続，間違いの反復，意図の欠如）▼意図的な行動
Mistake（誤り）─ルールに関連した誤り（良いルールの悪用，悪いルールの適用）
─知識に関連した誤り（先入観に基づいた確認，選択の偏り，あてにならない予測）

Violation（違反）─習慣化した違反
─例外的な違反
─妨害行為

なお，上記の要因以外にも，ヒューマンエラーを誘発するファクターとして，睡眠不足，疲労，疾病，飲酒，緊急時の慌てやパニックなどが指摘されている［6］。
2‒2ヒューマンエラーが事故を引き起こすまでヒューマンエラーがどのようにして起こるかの概念モデルに，1975 年に KLM オランダ航空のフランク・H・ホーキンス機長が提唱した「SHELL モデル」と呼ばれるものがある［7］（図 1 を参照）。SHELL の各文
字は「S：Software（ソフトウェア：法律，規則，手順書など）」，「H：Hardware（ハードウェア：機器，機材，設備，システムなど）」，「E：Environment（環境：作業環境，気象，状況など）」，「L：Liveware（人：真ん中の L は当事者，下の L は当事者が接する周囲の人）」を表しており，それぞれの要素を示すブロック
は直線ではなく不定形の波線で接していて，その接点に隙間（ミスマッチ）ができるとヒューマンエラーが起こるというものである。人間はいろいろな要素と影響を及ぼしあいながら生きており，柔軟性がありながらも不安定な存在であることを意味している。航空機運航においてはそのシステムが人間によって運用されていることから，航空機の設計・製造，整備，管制などを含むすべての分野にわたって上記の要素を考える必要があるとされている［8］。
ヒューマンエラーが引き起こす事故に関する経験則の一例として，「ハインリッヒの法則」が挙げられる。
“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”というものである［9］。この比率については世界的に議論されているが，多くの業界の人が同様のヒュー
マンエラーに基づくヒヤリハットを経験しており，法則を提唱した H. W. ハインリッヒは，適切な安全対策を講じることで事故は削減しうることを述べている。

図 1 SHELL モデル（1975）

大原

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2‒3

大

人的要因による航空機事故

航空機においては，NASA をはじめとした研究機関等による分析で，事故の原因として，運航乗務員が関与している人的要素が実に 60 ～ 80％に達しているとされてきた。Helmreich らによると，1959 年から 1989
年の間に世界の民間航空機で起きた機体損失事故の 70％以上が，運航乗務員の行動によるものと指摘され
ている
［10］
。
国内でも，平成 19 年から 30 年までに発生したヘリコプター事故 73 件のうち，8 割以上が「人的要因，
または人的要因が関連する複合要因」と分析されており，その人的要因のうち「行動エラー（注意不足，確認省略，粗雑な作業）」が最多で約 4 割（43.6％）を占め，次いで，複数の人的要因が重なった「複合型」（18.2％），「判断エラー（憶測，判断ミス）」（12.7％），「不安全行動（注意灯や注意事項を軽視するなど）」（9.1％）となっている）［11］。運航目的別では「物資輸送」が 28.6％で最も多く，運航段階別では，「航行中」
60.3％，「着陸時」25.4％，「離陸時」12.7％となっている。
航空機誕生以来の歴史では，初期はパイロット業務を一人で行う“シングルパイロット”体制が慣例であった。その後，航空機の複雑化に伴い，一人当たりの業務負荷を減らしヒューマンエラーを回避する対策として補佐役のパイロットが同乗するようになった。現在では運航乗務員（パイロット），客室乗務員，運航管理者，整備士，航空交通管制官などがチームとして運航を行い，問題に対処する体制となっている。
特に日本では，1985 年，乗客乗員 520 名が犠牲となった日本航空 123 便の御巣鷹山墜落事故以降，航空機の運航乗務員の安全教育が特に重視され，それから現在に至るまで，飛行機事故による死亡者ゼロが続いている。こうした安全教育を支えているのが，事故を起こしやすい要因を洗い出し，それらを排除したり軽減したりする措置をとる TEM（Threat and Error Management）であり，TEM を実行するためのスキルとして CRM（Crew Resource Management）と呼ばれる手法がある。関わっている人全員でエラーの回避に努め，チームの力を高めて事故を防止しようというものである。
2‒4

ドローンにおける TEM（Threat and Error Management）の例

TEM（Threat and Error Management）とは，事故につながりやすい外的要因（Threat）と，ヒューマン
エラーなどの内的要因（Error）への対策を講じ，航空機が望ましくない状態に陥ることを防止する行動のことである。
航空機において，事故につながりやすい外的要因（Threat）とは，以下のような事象をいう。
1．乗員（操作者）が関与しないところで発生し，2．運航をさらに複雑にし，
3．安全マージンを維持するために乗員に注意や対処を要求するもの
Threat のマネジメントとは，Threat に誘発されて操作者がエラーをしたり，機体が操縦不能状態になったりする可能性を低減するために対策を講じることである。
たとえば，車を運転している場合を想定すると，1．道路脇で落石が発生したため，2．前方の車が急停車したので，3．車線変更し安全な車間距離を確保した，といったことになる。
ドローンでいえば，Threat は，ドローンパイロットが適切に対処しなかった場合に，パイロットのエラーを誘発する可能性がある要因であり，例えば，悪天候（強風・雨），複雑な地形，発着場の状況，トラフィッ
ク（他のドローンによる飛行）の混雑度，無線の混信，似た機体の同時飛行（視認が難しい），機器の故障，
タイムプレッシャー，パイロット以外の顧客や関係者による予期せぬトラブル，などが考えられる。
一方，航空機におけるヒューマンエラーなどの内的要因（Error）とは，乗員（操作者）の以下のような行動，あるいは行動しないことをいう。
1．乗員自身，または組織の意図や期待から逸脱し，
2．安全マージンを減少させ，

ドローン利活用における安全運航スキルと人材育成

5

3．運航を悪化させる事態が発生する可能性を高めるもの
逸脱とは，「してはならない」とされている行為を行ったり，「する」とされている行為を「しなかった」
り，「正しく行わなかった」ことを意味している。
Error のマネジメントとは，ある操作者のエラーが，さらなる関係者のエラーや，操作している機体のトラブルに発展しないように対策を講じることである。
意図的な行動を除き，ヒューマンエラーは，特に意識が一点に集中しているときや，時間的に余裕がない
ときに起きやすい。
一つの情報によって判断する習慣がついてしまうと，その情報が間違っていたときに，誤った判断や行動に結びついてしまう。そのため，常に二つ以上の情報をもとに判断することが大切である。同時に，一人でなく複数の人の目で確認することが更なる安全につながる。
また，時間的に余裕がなく「急いでいる」状態は，心理的にも焦りを生じさせる。特に，時間に追われる
あまり注意力が散漫になったりストレスが溜まりやすくなったりすることを「ハリーアップ症候群」といい，航空業界では特にパイロットが発症すると大規模な事故につながることがあるとされている。このような，焦りのある状態に陥ると，複数の情報や人の目によって確認する機会が奪われてしまう。たとえ数秒間であっても，余裕としての「間」を持つことによって，新たな情報を取り入れ，誤った判断や行動を防ぐことが可能である。
国内で既に報告されているドローン関連事故およびトラブルの原因の中には，ドローンパイロットの「目測の誤り」「危険箇所の確認不足」「各種規定の理解不足および遵守不足」など，ヒューマンエラーに起因すると考えられるものが少なくない［12］。また，今後ドローンパイロットはあらゆる年代，職種の人がなる可能性があり，利用される範囲も裾野が広い。関わる人が増えていくほど，潜在的なヒューマンエラーの数は増え，それを未然に防ぐことが急務である。
3．安全運航を支える CRM スキル
3‒1

CRM（Crew Resource Management）とはCRM（Crew Resource Management）とは，「安全で効率的な運航を達成するために，すべての利用可能
な人的リソース，ハードウェアおよび情報を効果的に活用すること」である［13］。
この CRM のための訓練として身につけるノンテクニカルスキルが，CRM スキルであり，TEM を実行するために必要な技能とされている。
CRM 訓練は，1977 年スペイン領カナリア諸島テネリフェ島の空港で，目的地を変更して到着していた 2
機の B747 型機が離陸前に滑走路上で衝突し乗客乗員 583 人が死亡したテネリフェ事故などをきっかけに構築され，1980 年代頃から世界の航空会社で導入されてきた。
テネリフェ事故では，通常とは異なる空港の運用や，管制官の忙しさ，遅れによるコックピットのタイム
プレッシャー，乗員の権威勾配，悪天候，空港のレーダー不装備，無線の混信，機長の思い込み，管制官との言語の壁，確認の不存在など，数多くの Threat と Error が連なった事象（Chain of event）が史上最悪の航空機事故を引き起こした（詳細は資料 1 を参照）。どこかで連鎖が断たれていれば事故を防げたはずだった。
この事故をきっかけに CRM が重要視されるようになり，権威主義的だったクルー間の権威勾配が緩やかになり，合意による意思決定が強められた。航空無線用語も聞き間違いが起こりにくい用語に修正された。
安全対策の考え方に「スイスチーズモデル」というものがある。イギリスの心理学者ジェームズ・リーズ
ンが提唱したもので，スイスチーズには大小の穴がいくつも空いていることから，チーズの層を安全対策，
穴を脆弱な部分（リスク）にたとえ，ヒューマンエラーがすべての穴を通り抜けたときに事故やトラブルが起きる，としたものである。穴の空き方が異なるチーズがいくつも並んでいれば，ヒューマンエラーがすべ

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大

図 2 スイスチーズモデルてを通り抜けることは難しくなる。CRM では，あらゆるリソースを防護壁として用い，ヒューマンエラー
がいくつもの穴を通り抜けるのを防止することを目指している（図 2）。
CRM でいうリソースとは，運航乗務員，客室乗務員，運航管理者，整備士，航空交通管制官など関係者
全員の人的資源と，機器・計器などのハードウェア，および，得られるすべての情報を指す。
日本では，路線を定めて旅客運送を行う航空会社の運航乗務員は，原則として 1 年ごとに CRM 訓練を受けることが義務付けられている［14］。
下記は，国内の複数の航空会社，および既に公開されている JAXA（国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構）の CRM スキルのリストの要点をまとめたものである。5 つの分野に，それぞれ 3 つ前後の項目が設定されている。各会社・組織によって解釈や分野・項目の個数，順番，内容は異なるが，概ね共通している
内容を表 2 に示す。
無人航空機領域においても，機体の墜落・衝突，運搬物の落下等は，生死に関わる事故となるおそれがある。ドローンパイロットを含む関係者がチームとして即時に情報を共有し，リスクを排除・低減するための対策を取らなければならない。現状，ドローンは趣味飛行を中心としてシングルパイロットで行うケースが少なくないが，有人地帯での目視外飛行が可能となる時期を迎え，街のいたるところでドローンが飛行する社会が目前に迫る中，チームや組織での飛行が不可欠なシーンが増えることが予想される。そのため，チームや組織でドローンを利活用する場合は安全運航のためのスキルを身につけるチーム・トレーニングが必須であるとともに，個人で利活用する人にとっても，他のチームと何らかの接触を持つ可能性が増えてくるた
め，同じようにスキルを身につけておくことが求められる。
3‒2

CRM による安全運航管理で特に大切なこと3‒2‒1 「安全への主張（Assertion）」をしやすいチームづくり
CRM の中で特に重要なのは，表 2 の最後に記したコミュニケーション分野の「安全への主張（Assertion）」
項目である。日本人はここが苦手な傾向にある。
多くの日本人に共通する意識として，「先輩・後輩」「上司と部下」といった上下関係（権威勾配）があり，経験の多い少ないで権威的な勾配ができやすい風潮がある。後輩や部下は，先輩や上司に気を遣って，ものを言い出しにくいという場面が少なくない。
一方，CRM の概念は，経験の多少にかかわらず，複数の目によるフィルターを通すことによって安全を確保する方法である。遠慮して自分が気づいたことを言わなかったり，言うのが遅れたりすると，「安全への主張（Assertion）」が行われなかったり，適切なタイミングに遅れてしまったりすることになる。
CRM スキルの中には，こうしたことを防止するためのチームづくりが重要な分野の一つとして確立されている［15］。それぞれが担当する分野を，責任を持って実行することが基本であり，他のメンバーの担ってドローン利活用における安全運航スキルと人材育成
表2

7

国内航空会社・JAXA が採用している CRM スキルの要点

状況認識（Situational Awareness）

意思決定（Decision Making）

・状況の把握と認識の共有（Monitor and Recognize）

・解決策の選択（Decision）

─機器やメンバーの状況，周囲の環境をモニターし，情報を共有する─操作を行ったときや，操作を変更するときにはメンバーに伝える
─リスクや異常を認知した場合は速やかに共有し評価する・警戒（Vigilance）
─「一点集中」に陥らないように注意する─慣れていることでも問題意識を持って確認をする
─何かおかしいと思ったら注意を促す
・状況の予測と問題点の分析（Anticipation and Analysis）
─より多くのリソースを活用して情報を集める
─現在の状況から今後どう変化するか分析する
─情報分析から潜在的な危険性を発見する

─安全確保のため譲ることのできない最低ラインを確立する─自分の意見を出し他のメンバーにも意見を求める
─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する
・実行（Action）
─決定をメンバーに伝え，伝えられた側は理解したことを伝える
─自らの役割を理解し実行する
─冷静に行動し，実行しながらも行動が最良であるか検討
を続ける
・決定・行動のレビュー（Critique）
─決定直後に，その決定が正しいかどうかを見直す
─行動した結果に決定の効果が現れているか評価する
─誤りを指摘された場合には受け止めて修正する

チームの形成（Team Building）

業務負荷（ワークロード）マネジメント（Workload Management）

・リーダーシップ（Leadership）

・計画と時間管理（Planning and Time Management）

─自分の意図を明確に示す
─常に先を考えて業務をサポートする
─他のメンバーが納得して行動できるようにする・チームに適した雰囲気づくり（Climate）
─メンバーを信頼していることを示す
─チームのパフォーマンスをモニターし，望ましい環境を維持する
─どんな疑問や提案もチームとして取り上げ，検討する・意見の相違の解決（Conflict Resolution）
─意見の相違を感情の対立に発展させない
─「誰が」ではなく「何が」正しいかを念頭に，集めた情報を分析する─自分の主張を変えるときは客観的に分析した上で行う
コミュニケーション（Communication）
・情報の双方向での確認（2Way communication）
─情報は省略せず正確に伝える
─標準的な用語を用いる

─業務負荷が高くなる（状況が悪化する）場合に備えて計画する
─状況の変化に応じて計画しなおす
─タスクを行うために十分な時間をとる（時間が足りなけ
れば，時間を作り出すことも考慮する）
・優先順位付け（Prioritizing）
─コントロール（Control），ナビゲーション（Navigation），
コミュニケーション（Communication）の順に優先順位を決定する＜状況制御，誘導，意思疎通＞
─時間制限とタスクの緊急度を考慮して決定する
─優先順位とその変更はメンバー間で共有する・タスクの配分（Distribution）
─全員が自分のタスクを確実にこなせるように配分する
─特定の問題対処のみに集中しないように，自分自身や他のメンバーをモニターする
─タスクを適切に配分する手段として自動操縦システムを有効活用する─タイミングよく伝える
─相手の話を聴く
─情報の確認を行う
・安全への主張（Assertion）
─疑問に思ったことは躊躇せずに口に出す（時期を逸しない）

・ブリーフィング（Briefing）
─ブリーフィングのための場を設定する
─情報共有に十分な時間をとる

─危険であると感じたときは自己主張の程度を強める─互いに質問・情報提供することの重要性を認識する

─意見の表明を受けた場合は，その疑問やアドバイスに積─相互の連絡方法や問題への対処方法を確認する

極的に応える─ブリーフィングに積極的に参加する

大原

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大

いる役割を尊重することで，各自が独立した意見を言いやすい空気を保てるようになっている。有人航空機
も無人航空機も，空中を飛行するため速度がはやく，一瞬の判断が重大な事故につながるリスクを常に抱えている。そのため，危険を察知したら即座に伝えられることが極めて重要である。
3‒2‒2 「指差し確認」に頼りすぎない
日本では，機器や乗り物などを取り扱う業種では頻繁に「指差し確認」が行われるが，ここにも落とし穴がある。
「指差し確認」は通常，一人で業務を行う場合に，一人が声を出し指差しながら安全に関わる確認をする行為である。しかしこの「指差し確認」を複数人のチームでの業務で導入した場合，一人が行った指差し行為の先に他のメンバーも集中してしまい，せっかくある複数の目が一点に集まって，実際その場に他の潜在的なリスクが存在しても気がつかない可能性がある。そのため，現在，複数人のクルーを必要とする
有人航空機，特に民間のエアラインのコックピットでは，指差し確認は行われていない。
業種によって指差し確認を行う場合は，指を差しながら「安全確認よし！」と言ったときに，何が安全なのか，どこにもリスクがないのか，何を確認するべきだったのかを忘れないようにしなければならない。
元々はリスクを認識するための手順として構築された行為だが，その様式や形式を実行することにとらわれてしまわないよう，常に複数のリソースまたは複数の目でフィルターを通すことを意識する必要がある。
3‒2‒3

意思決定力を高める人間関係

歴史的に，組織には何らかの権威勾配がある。昔の飛行機は機長の意見が絶対的だった。近年は，CRMの概念が導入され，機長の仕事，副操縦士の仕事は分かれている。それぞれが持ち場に責任を持ち，互いに介入することは少ない。役割分担が明確になり，リーダーの仕事は皆が円滑に業務を遂行できる環境を整えることが主要になった。
CRM 訓練の概念は医療分野でのヒューマンエラー防止にも応用されている。Sexton らが 2000 年に行った，医療従事者（麻酔科・外科・集中治療領域で勤務する専門医，レジデント，看護師，計約 850 人）と航
空会社の運航乗務員（25 か国 40 社に所属する機長，第一副操縦士，第二副操縦士，計約 7,500 人）とで業
務上の意思決定に及ぼす要因を比較検討したアンケート調査による研究［16］では，「若いチームメンバーは年長者の決定に口を挟むべきではない」という項目に対し，パイロットでは 97％が「反対」と回答。同じ
項目に，外科領域の専門医は「賛成」が 24％，「反対」が 55％，「どちらでもない」が 21％であった。集中治療領域では，看護師も専門医も 94％が「反対」と回答した。一方，同調査では，「疲労している時に，予断を許さない状況で確実に業務を遂行できるか」について尋ねたところ，パイロットでは 24％が「はい」，
10％が「どちらでもない」，64％が「いいえ」と答えたのに対し，外科領域の専門医では 70％が「はい」，
12％が「どちらでもない」，18％が「いいえ」と回答した。こうした，権威勾配や意思決定に及ぼす要因について，職種による考え方の違いがあることについても考慮する必要がある。
4．無人航空機領域における CRM の応用と人材育成の課題
4‒1

業務範囲の広さとドローンパイロットの質

ドローン利活用の方法は裾野が広い。運送，点検，農業，撮影，防災…と現在想定されている以上に，産業革命につながるような様々なシーンでの活躍が期待されている。そのため，あらゆる職種の人にドローン
パイロットとしての門戸が開かれているが，その分，当該業務を安全に行うためのパイロットの質の担保が不可欠である。
各パイロットにおいては，街中を飛ぶドローンが様々な任務を負いながら縦横無尽に駆け巡る世界が来た
ときに，他のドローン利用者がどのような使い方をしているか，そこから発生する潜在的なリスクにはどのようなものがあるかなどを，想像できることが大切である。
また，人が乗ることを想定した有人ドローンや水中を移動するドローンの開発も進んでおり，管制官のよドローン利活用における安全運航スキルと人材育成

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うな運航管理（オペレーション）を担う人材も必要性が増してくることが予想される。機器の種類や目的によっては，一人のパイロットが複数機の運航╱運用を担う，シングルパイロット・マルチタスク体制も想定される。
有人航空機の航法や法律は船舶を参考に構築されてきたため，船長（キャプテン）は舵を取るパイロット
PIC（Pilot in command）が担うという考え方があるが，ドローンの場合，パイロットや運航管理者，または管制官のような役割を担う人など，どの担当者がリーダーシップを取るのかについては国際的に議論を深める必要があり，どのような場合においても人材育成が急務である。
4‒2

今後の人材育成に向けて

日本では有人航空機の運航乗務員は，年 1 回の CRM 訓練が義務付けられているため，グループワークやケーススタディ，資料の確認・更新を通じてスキルの維持に努めている。また，国際民間航空機関（ICAO）
では，パイロットの技能証明の発行要件に TEM の知識と技量を求めているため，世界の航空会社でも CRM
スキルの訓練が行われている。
無人航空機に関しても同様に，ICAO では 2020 年に発表した ICAO Doc 9869“Procedures for Air Navigation
Services － Training”において，ドローン等の遠隔操縦者（Remote Pilot）のコンピテンシーベース訓練にTEM が含まれるべきだと記している［17］。
一方，国内のドローンパイロットを養成している各団体・スクールでは，個別にプログラムが組まれているが，多くが資格取得に向けた一度きりの講座形式であり，それ以上の安全運航に関連した学習の機会はあまり設けられていない。今後の教育のあり方については，ドローンパイロットの国家資格化に関する法整備との兼ね合いがあるが，現状のままでもドローンパイロットが自主的に学習できる案として，CRM 訓練の内容を応用して実施する方法がある。
ICAO は，“安全”の定義について，「安全とは，危険要因の特定およびリスクの管理を継続して行うこと
によって，人への危害あるいは財産への損害のリスクが，受容可能なレベルまで低減され，かつ受容レベル以下に維持されている状態」としている。今後は国際的に，ドローン利活用におけるリスクの「受容可能なレベル」を様々なシーンで検討する段階になってくるが，ドローンパイロットにおいても，安全運航管理に関連する共通プログラムに CRM スキルに準じたスキル（Competency）の習得を加え，定期的にそのスキルの維持・発展のための学習機会を設けることができれば望ましいのではないだろうか。
資料 1

テネリフェ事故の概要

・1977 年 3 月 27 日，アフリカ北西沖にある大西洋のリゾート地，グラン・カナリア島ラス・パルマスのグラン・カナリア空港が爆弾テロの予告電話を受け，多数の航空機が代替空港としてテネリフェ空港にダイバートした。
・テネリフェ空港は滑走路と誘導路が 1 本ずつしかない小さな地方空港だったが，多くの航空機を受け入れ，管制官はかつてない忙しさに襲われていた。着陸した航空機をできるだけ早く安全に離陸させなければならないが，駐機場に入りきれず溢れた航空機が誘導路上にも駐機していた。離陸時には誘導路を通らず滑走路を逆走して末端まで行き，180 度ターンして待機，滑走するという，通常の運用ルールにはない指示を出していた。
・パンアメリカン航空 1736 便（PAA 機）はロサンゼルスからニューヨーク経由で到着し，乗客を降ろさずに乗せたまま待機。離陸準備ができていた。KLM オランダ航空 4805 便（KLM 機）は，いったん乗客を降ろし，給油をすることを決めた。その間にグラン・カナリア空港のテロ予告が虚偽であったことがわかり，空港再開の知らせが入った。
・PAA 機が駐機していた場所は KLM 機の後方で，給油中の KLM 機をすり抜けて誘導路に出ることはできず，給油が終わるのを待っていた。PAA 機の機長はベテラン，副操縦士は 39 歳の中堅。機長は一流航空会社の自負もあった。KLM 機に，給油にどのくらい時間がかかるのか尋ねると，あと 45 分ほどと回答され，イライラしていた。PAA 機の 378 人の乗客はロサンゼルスからの飛行で 12 時間以上，機内に閉じ込められていた。コックピットにはあと何時間遅れるのかわからないプレッシャーがあった。

大原

10

大

・KLM 機の給油が終わると，PAA 機も準備ができていると管制官に伝えた。管制官からの指示により，PAA 機も移動の許可が出て，その旨を乗客に伝えた。
・管制官は，多数の航空機をさばくため KLM 機と PAA 機を早く出発させようとして，2 機を同時に走行させ，滑走路の待機場所につけさせようとした。KLM 機は指示に沿って滑走路を逆走し，端で 180 度ターン。PAA 機はその後に続いていて，途中で滑走路から誘導路に出て KLM 機を避ける予定だった。
・テネリフェ島は火山島で，天気が変わりやすい。急に濃い霧がかかり，視程が落ちてきた。管制官は 2 機とも視認できない。テネリフェ空港は地上レーダーが装備されていない空港だったため，管制官は航空機の位置が確認できず，無線でのやり取りで，誘導路へ続く道路をいくつ通り過ぎたかなどの口頭の情報に頼っていた。
・PAA 機は管制官からの指示で，滑走路から誘導路に出る道路の番号を指示されたが，機長は道路の曲がる角度が鋭角のため物理的に難しいと判断し，指示に従わずその番号の道路を通り過ぎてそのまま滑走路上を進んだ。副操縦士はこの空港に不慣れで，機長の判断に従った。
・KLM 機の機長もベテランであったが，オランダではパイロットの労働時間が規制されたばかりで，乗務時間のリミットが近づいているのを心配していた。乗務時間を超過すると免許取り消しの可能性もある上，フライトがキャンセルされ，乗客のホテル代や食事代を航空会社が負担しなければならなかった。
・KLM 機は次に離陸する順番になった。滑走路の末端で 180 度旋回した。霧により，PAA 機が進んできているのは見えなかった。副操縦士が，飛行後の経路や高度に関する飛行計画の管制承認を求め，管制官は，「離陸後の経路は…」と口頭で経路や高度を確認しながら承認。ただし離陸はスタンバイするように伝えた。一方，機長は管制官が発した「離陸」という単語を聞いて，離陸の許可が出たと思い込み滑走を開始。同乗していた航空機関士は「PAA 機がまだ滑走路上にいるのではないか」との疑問を機長に伝えたが，機長は滑走路上にはいないと判断して却下し，加速を続けた。
・管制官は母語がスペイン語で，KLM 機のパイロットはオランダ語。ともに英語でのやり取りで，互いに伝わらない部分
は再確認をしていた。KLM 機も PAA 機も無線は同じ周波数を使っていたため，同時に話していた数秒間に雑音が発生し，「スタンバイ」など重要な単語が伝わっていなかった。
・まだ誘導路には出ずに滑走路上を進んでいた PAA 機は，加速して滑走路を進んでくる KLM 機の存在に気づき，避けよ
うとして急いでハンドルを左に切った。KLM 機も PAA 機の存在に気づき，機首の引き上げ操作をしたが，機体尾部を引きずり，わずかに浮かび上がったところで PAA 機に覆いかぶさるように衝突。その先で墜落して爆発炎上した。PAA 機
は機体上部が削り取られるように損傷し，その後爆発炎上した。KLM 機は乗客乗員全員の 248 人が死亡。PAA 機は 396人のうち 335 人が死亡した。
※［18］
［19］
［20］をもとに著者作成

投稿受付：2022 年 1 月 7 日
採録決定：2022 年 2 月 4 日
文献［1］ Drone Industry Insights : “Commercial & Private Drone Market”, in The Drone Market Report (2020­2025) , 2020.
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［3］ Institute of Medicine（US）Committee on Quality Health Care in America : To Err is Human: Building a Safer Health
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［4］ 日本産業標準調査会（JISC）：JIS 規格 Z8115:2019, pp. 20­22, 2019.
［5］ Alexander TM : “Generic Error Model System － GEMS（Reason, 1990）”, in Human error assessment and reduction
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［6］ 小林宏之：航空安全とパイロットの危機管理，成山堂書店，2021，pp. 106­107.
［7］ ICAO : SHELL Model（2.2.5­2.2.7）described in Chapter 2 “Safety Management Fundamentals” in Doc 9859, Safetyドローン利活用における安全運航スキルと人材育成

11Management Manual, Fourth Edition, 2018.
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［17］ICAO : Doc 9868 “Procedures for Air Navigation Services － Training” Third Edition, 2020.
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collision at Tenerife Airport Spain on 27 March 1977.（English）, Chapter 2.2: Conclusions, October 1978. http://www.
project-tenerife.com/engels/PDF/Spanish_report.PDF（accessed on January 25, 2022）.
［19］Subsecretaria de Aviacion Civil, Spain. Part Two of the Spanish Report on KLM, B-747, PH-BUF and Pan Am B-747 N736
collision at Tenerife Airport Spain on 27 March 1977.（English）, Chapter 1.16: Human factors, October 1978. http://www.
project-tenerife.com/engels/PDF/Spanish_report2.PDF（accessed on January 25, 2022）.
［20］Netherlands Aviation Safety Board. Final report and comments of the Netherlands aviation safety board of the investigation
into the accident with the collision of KLM flight 4805, Boeing 747-206B, PH-BUF and Pan American flight 1736, Boeing 747121, N736PA at Tenerife airpor t, Spain on 27 March 1977. http://www.project-tenerife.com/nederlands/PDF/
finaldutchreport.pdf（accessed on January 25, 2022）
.

大原

大

エバー航空 運航乗員部 ボーイング 777型機操縦士╱国際線航路機長として主に
北 米， 欧 州， 東 南 ア ジ ア 路 線 を 担 当。
Five Star Group Inc. 代表取締役。JUIDA認定講師。2006 年 International Aviation
Academy of New Zealand を卒業後，JAL グループ，スターフ
ライヤーで運航乗務員を経て現職。
E-mail：ohara@five-star-group.com

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 3, No. 2（2022）


13

機械航空工学を総合的に理解するための飛行ロボット教育〜複数大学の連携した取り組み〜

渡口

翼＊1，原

進＊2，川添博光＊1，伊藤和晃＊3，菊地聡＊3，伊藤聡＊3

東海国立大学機構航空宇宙研究教育拠点航空宇宙生産技術開発センター＊1
東海国立大学機構名古屋大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻＊2
東海国立大学機構岐阜大学工学部機械工学科＊3
大学の機械航空工学系学科の教育では，伝統的な各種理論と実際の現象との関係を理解するのに体験型
教育プログラムが重要視されている。実際の現象は，通常，単一の理論のみと結びつくことは稀であり，複数理論が統合化された結果である。また，そのようなプログラムでは，3D プリンターや CAD/CAMなどのディジタル生産技術も現代産業の一部の実体験として含まれることが望ましい。このような状況のもと，機械航空工学を総合的に理解するためのプログラムとして，名古屋大学と岐阜大学はそれぞれ
飛行ロボット（自律滑空機）の設計・製作・評価を行う授業を立ち上げた。本論文では，この 2 大学のプログラムの連携について，特に 2021 年 9 月 29 日に開催された初めての合同競技会の教育的効果を中心に議論する。

Keywords: 複数大学連携，体験型教育，飛行ロボット，機械航空工学教育

Flying Robot Education for Comprehensive
Understanding of Mechanical and Aerospace
Engineering─ Coordinated Action of Nagoya and Gifu National Universities ─
Tsubasa Toguchi＊1，Susumu Hara＊2，Hiromitsu Kawazoe＊1，
Kazuaki Ito＊3，Satoshi Kikuchi＊3，Satoshi Ito＊3
Intelligent Production Technology Research and Development Center for Aerospace,＊1
Tokai National Higher Education and Research System（THERS）

Department of Aerospace Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya University, THERS＊2
Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Gifu University, THERS＊3
The experience-based education programs in the mechanical and aerospace engineering departments are
regarded as beneficial methods to understand the relationship between the traditional theories and real
phenomena. The real phenomena are the results obtained not only by single theory but also by the integrationof multiple theories. Meanwhile, recent digital manufacturing technologies, such as 3D printers and CAD/
CAM, should be introduced to recent educational contents and methods that align with the modern industrial
practice. Taking such a background into account, Nagoya and Gifu National Universities launched similar
flying robot production programs, aimed at promoting a practical and comprehensive understanding of
mechanical and aerospace engineering. This paper introduces the current coordinated action of two national
universitiesʼ programs. Especially, we discuss the educational effectiveness of the first joint competition held

渡口

14

翼・原

進・川添博光・伊藤和晃・菊地

聡・伊藤

聡

on September 29, 2021.

Keywords: coordinated action of plural universities, experience-based learning, flying robot,
mechanical and aerospace engineering education

1．は

じ

め

に

大学の機械航空工学系学科においては体験型教育プログラムが大きな役割を果たしている。すなわち，座学で学んだ 4 種類の力学（材料力学・熱力学・流体力学・機械力学）や制御工学に基づき，目の前で現象を再現して理論の妥当性や実際の様子を理解させ，実務において要望する仕様を満たす製品を作製するための素養を学生に身につけさせるのに欠かすことができない教育手段である。ところが，現実的には多くの教育現場において 1 種類の理論に対応した体験を行うために用意されるプログラムが多く，使用する機器・設備
も先端とは程遠い「年代物」を用いることも少なくない。産業界での実務においては，複数の理論が複雑に絡み合うものづくりが主流で，かつ CAD/CAM に代表される高度な計算機援用による解析・設計，3D プリンター等のディジタル生産技術を活用した加工・製作がすでに常識的に行われている。これらの環境を使いこなすためには，本来，大学での座学の内容を十分に修得して，各理論間の関係も理解し，複数理論が統合化された実現象と現代的なディジタル生産技術を実体験できる教育を受けていることが望ましい［1］。
このような観点から，東海国立大学機構（以下，東海機構）が設置している名古屋大学（以下，名大）と岐阜大学（以下，岐大）の関係学科においては，東海機構直轄組織による連携教育プログラムの一環の意味も含めて，それぞれ 2019，2020 年度から「飛行ロボット（自律滑空機）」の設計・製作・評価を行うプログ
ラムを立ち上げた。名大では，工学部機械・航空宇宙工学科 3 年生の必修科目「設計製図第 3」の 3 種類用意された選択テーマの内の 1 つとして毎年度それぞれほぼ 50 名の学生に対して実施され，岐大では工学部
4 年生の選択科目「航空宇宙生産技術（機械工学概論Ⅱ）」として 2020 年度に 16 名，2021 年度に 35 名の学生に対して実施された。両大学の授業においては，複数の力学理論と制御工学を摺合せながら 1 つの目的を達成するためのものづくり体験型学習を，3D プリンターやそれに関連するソフトウェアも使いながら実施している。ものづくりの対象となるのは図 1 および図 3 のようなグライダー状の飛行ロボット（自律滑空機）であり，動力は持たないもののピッチング，ヨーイング，ローリングなどの運動のいずれかについて
PID 制御の一部または全ての要素を適用することで飛距離が伸ばせるようにしている点で飛行ロボットない
しは自律滑空機と称している。なお，従来から飛行ロボットを題材とした学生の取り組みの機会はよく知られており，多くの実績をあげてきた［2，3］。しかしながら，通常の大学の授業の一部，特に本論文で取り上げる名大のような必修科目の一部として導入する試みはまだ少ないと思われる。
両授業の設計と製作ではものづくりの総合的な理解や決断が求められる。すなわち，機体強度と重量の関係を導く材料力学，機体（特に翼）形状とその空気力学的特性を考える流体力学，そして各運動に関するフィードバック制御を考えた制御工学，それらを踏まえた CAD を用いた設計，製作のし易さと製作精度を考慮した加工法や部品形状の検討，そして 3D プリンターやレーザーカッターなどを活用した製作（加工学）に至るまで，機械航空工学における複数の重要な理論と方法を活用し，統合化（摺合せ）することで良い評
価（飛行距離や耐久性など）を得る機体を実現できる。制御工学や材料力学の検討を進める上で，機械力学に関する検討も含まれる。両授業には多くの共通する部分があるものの，一部異なる点もあり，詳しい内容
は第 2 章で説明する。
今般，著者らは両大学で行われている授業の連携を行い，両授業の相違点も含めて，両大学学生の教育効
果を向上させるための第一段階として，2021 年 9 月 29 日に岐阜メモリアルセンターにおいて初めての合同
競技会「東海クライマックスシリーズ」（以下，東海 CS）を開催した［4］。本競技会の工学教育への貢献を

機械航空工学を総合的に理解するための飛行ロボット教育

15

目指す観点からは，このような教育事例について問題点や課題，考察を含めた論文として紹介することは大変重要である。そこで，本論文では，この合同競技会の企画から，参加学生に対するアンケート結果までを振り返り，このような連携活動の教育効果と今後の課題について議論する。
2．飛行ロボット（自律滑空機）による体験型学習
2‒1

名古屋大学における教育プログラム

名古屋大学では 2019 年 10 月から前述の半期の授業「設計製図第 3」の 1 テーマとして実施している。本
授業では 1 チーム 6 名程度の少人数チームによる図 1 のような飛行ロボットの設計・製作とチーム対抗の競技会，ならびに競技結果に対する反省会などの内容から構成されている。この機体はチームにより多少異なるものの，概ね長さが 1 m 強，翼幅が 1 m 弱，電装品込みの重量が 0.3 kg 弱の固定翼グライダー模型である。図 2 に示すように，ノーズ部に埋め込まれた姿勢方位センサ（AHRS）から得られた情報をフィード
バックし，モータドライバ，モータ，リンク，駆動ワイヤーから成る駆動系を，エレベータとラダーの制御のためにそれぞれに設けることで，ピッチングとヨーイングの PID フィードバック制御を実現した飛行ロ
ボットになっている。与えられた条件（使用材料等の上限，専用の離陸台から得られる初期推力等の仕様，
ロボット基本構成）のもとで飛距離，耐久性などが良好な機体の実現を目指し，分担された各メンバーの活動内容の統合化（摺合せ）を上手く行うことが求められるプログラムである。
授業は冒頭に実施する安全教育と 3D プリンターや CAD，制御コード等必要な知識に関するガイダンス，
最小限必要となる理論の講義の後，2 週目からチームごとの設計ならびに機体製作になる。13 週目にチーム対抗の競技会を行い，各チーム 3 回以上の飛行機会が与えられ飛距離と機体の耐久性を競う。競技ではゴム

図1

図2

飛行ロボットの例（名古屋大学）

フィードバック制御系の実現（モータドライバ，モータ，リンク，駆動ワイヤー）

渡口

16

翼・原

進・川添博光・伊藤和晃・菊地

聡・伊藤

聡

ないしはコイルばねの弾性エネルギーを機体の運動エネルギーに変換して初期推力を与える専用の離陸台を設けている。翌週の 14 週目（最終週）ではチームごとに十分な反省を行う会を実施し，「なぜよく飛んだのか？」，「なぜ全く飛ばなかったのか？」，「どうして壊れたのか？」などを各力学や制御工学などとの関係で説明できるように求めている。この授業の成績は飛距離に基づくのではなく，この反省会の内容をまとめたレポートを中心に評価するのも特徴である。参加学生のアンケート結果については文献にまとめているが，
過去 2 年度実施した結果では概ね好評な結果が得られている［5］。
2‒2

岐阜大学における教育プログラム

岐阜大学ではこれまでにない学生へのユニークな授業として，学部 4 年生を対象に 2020 年度から「航空
宇宙生産技術（情報工学概論Ⅰ，Ⅱ）」および前述の「航空宇宙生産技術（機械工学概論Ⅱ）」をスタートした。
「航空宇宙生産技術（情報工学概論Ⅰ，Ⅱ）」は，機体製作・制御実習をとおした回転翼飛行原理の理解を目指している。既製品ではなく各パーツを独自に購入しクワッドコプター（ドローン）を組み立てて制御することで，機体構造およびその飛行制御への影響を体験的に学習する。なお，情報処理を学習する要素として，カメラや距離センサを使用した自律飛行も課題に取り入れている。一方，ここで取り上げる自律滑空
機は「航空宇宙生産技術（機械工学概論Ⅱ）」として開講している。授業は上記の名古屋大学と同様な内容のものであり，講義のほか演習的作業を多く含むことから午後の連続する 3 コマ（3 ～ 5 限）6 週分を使って設計・製作を行い，完成した自律滑空機の風洞試験および各チームによる飛行発表会から構成されている。風洞試験は飛行制御のための操舵翼の駆動ゲイン調整を目的とする一方，航空機開発に欠くことができない実験設備（風洞）を学生が体験するための内容である。1 チーム 4 ～ 5 名構成としており，選択科目のため受講生の数によってチーム数は変化する。自律滑空機の構成は名大の飛行ロボットと概ね一致するが，各機体の基本的な特徴や差異について表 1 に示す。
表1

岐大と名大の機体における主な特徴

機体設計・製作

操縦翼面

操縦翼面制御岐大

全パーツ

エルロン，エレベータ

P 制御

名大

ノーズ部以外ラダー，エレベータ

PID 制御機体サイズ・重量
機体長 × 幅（スパン），
重量約 1 m × 0.9 ～ 1 m，約 0.3 kg
同上

姿勢・方位検知AHRS センサ
同上

機体のサイズや重量は同程度，また機体の姿勢と方位検出システムは同じであるが，2 種類ある機体の姿
勢を制御する翼面のうち 1 つが異なっている。岐大，名大ともにエレベータ（昇降舵）を採用し，残り 1 つを岐大はエルロン（補助翼），名大はラダー（方向舵）を採用している。これにより岐大はピッチング運動とローリング運動の制御を，名大はピッチング運動とヨーイング運動の制御を行うことになる。次に異なる点として，これら 2 つの操舵翼面の制御を岐大は P 制御，名大は PID 制御で行っている。もし両者の飛行特性に差が出るならば上述の 2 つが大きく関与するものと推測される。なお，岐大は滑空機ノーズ部（センサ，コントローラ，モータドライバ，エレベータ駆動モータ，電源などを収納）を設計・製作するが，名大は授業時間との兼ね合いを考慮して同形状の製作品を各チームに配布する。
図 1，図 2 に対比して図 3，図 4 に岐大の自律滑空機の概要を示す。図 3 のノーズ部は空気抵抗の低減を意識してスリムな縦長形状になっている。一方，図 4 のノーズ部の形状は重心を前方に移すため縦方向に
短く横方向に広くとった尖状を採用しつつ軽量化のため部材に穴の開いた形状を採用している。なお，成績評価については，名大のプログラムと同様に飛距離のみに基づくのではなく，設計・製作時におけるチーム
メンバー間の連携，飛行発表会での飛行状況，および考察レポートから総合的に評価し，4 名の教員による

機械航空工学を総合的に理解するための飛行ロボット教育

図3

図4

17

自律滑空機の例（岐阜大学）

エルロンと駆動リンク（左図）センサ等を収納したノーズ部

合意判定としている。
過去 2 度の授業に対する学生へのアンケートにおいて本講義は「航空宇宙生産技術（情報工学概論Ⅰ，
Ⅱ）」（クワッドコプター）も併せて極めて高い評価を得ている。理由は単一の講義からでは味わうことができない設計・製作・風洞試験・飛行評価という一連のものづくりを体験できたからである。一方で，検討が必要な項目が多く時間的余裕がないなどの意見も得ている。
3．複数大学の連携した取り組み─合同競技会の開催ならびに参加者アンケート
3‒1

合同競技会「東海 CS」の開催概要

東海 CS は両大学の飛行ロボット（自律滑空機）の授業で製作された機体から No.1 を決める対抗戦として，著者らの関係する東海国立大学機構航空宇宙研究教育拠点航空宇宙生産技術開発センターの主催により，2021 年 9 月 29 日に岐阜メモリアルセンター「ふれ愛ドーム」にて開催された。出場チームは，名大から 2020 年度「設計製図第 3」の競技会における飛距離の上位 2 チーム（全 8 チーム中），岐大から 2021 年度「航空宇宙生産技術（機械工学概論Ⅱ）」の飛行発表会における飛距離の上位 3 チーム（全 8 チーム中）
合計 5 チーム 14 名が参加した。さらに，運営の補助として各授業のティーチングアシスタントを担当している学生 8 名および岐阜大学の授業の受講生から 2 名，その他関係者として本競技会の企画担当教員や両大学の総長・学長をはじめとする両大学・主催センターの関係者を合わせて約 60 名が十分な新型コロナウイ
ルス感染症対策を実施しながら参加した（図 5）［6］。一般向けには，オンラインによる生配信を行い，後日

渡口

18

翼・原

進・川添博光・伊藤和晃・菊地

聡・伊藤

聡

配信も含めて約 110 名の配信希望登録があった。さらに，報道機関からの取材が新聞社 2 社，テレビ局 2 社
により行われた［7­9］。実際の開催告知ポスターを図 6 に示す。
競技会では，図 7 のように高さ 120 cm の離陸台からゴムの弾性力を使って射出し，各チーム 2 回ずつの試技のうち離陸台から着地点までの直線距離の長い方の記録をチーム成績とした。このチーム成績が最長の図5

会場参加者の集合写真

図6

東海 CS 告知ポスター

機械航空工学を総合的に理解するための飛行ロボット教育

19

チームを優勝（最優秀賞）として競技を行い，岐大 E チームが 24.0 m で優勝した。さらに，競技終了後の参考記録として行った試技では，名古屋大学 B チームが 39.6 m を記録した。
競技会の後には「大反省会」と称して，全競技のフライト動画を見ながら各チームが反省点を述べるともに，他の参加者からの質問に応じながら意見交換を行った。普段は各大学授業内での意見交換に留まるが，合同競技会ならではの他大学学生との交流が得られる貴重な機会となった（図 8）。なお，当日の様子は航空宇宙生産技術開発センターより公開されている［10］。

図7

離陸台からの離陸の様子

図 8 両大学生の交流

渡口

20

3‒2

翼・原

進・川添博光・伊藤和晃・菊地

聡・伊藤

聡

競技参加学生ならびに競技支援学生に対するアンケート

合同競技会「東海 CS」と両大学の授業における工学教育の効果を考察すべく，アンケートを実施した。
聞き取り項目は以下の通りである。なお，設問（3），設問（7），設問（8），設問（10）は記述式のみ，それ以外の項目は選択式と自由記述式を併用している。
（1）東海 CS がイベント全体として有意義であったか？
選択肢（とても有意義／どちらかといえば有意義／どちらともいえない／どちらかといえば意義がな
かった／全く意義がなかった）ならびにその選択理由に関する自由記述（2）所属大学のみで行う競技会と比較して他大学との合同競技会は有意義であったか？
選択肢（とても有意義／どちらかといえば有意義／どちらともいえない／どちらかといえば意義がな
かった／全く意義がなかった）ならびにその選択理由に関する自由記述（3）相手校と自チームの機体や飛行の様子を比較して気づいたことがあるか？
（4）将来の工学系リーダーの育成に必要と考えられるモノの企画・設計・製作・評価といった一連の内容
を受講生自身が行うことをねらいにおいたこの取り組みは意義があると思うか？
選択肢（とても有意義／どちらかといえば有意義／どちらともいえない／どちらかといえば意義がな
かった／全く意義がなかった）ならびにその選択理由に関する自由記述（5）飛行力学，流体力学，材料力学や制御工学の知識を統合してゴールにたどり着く授業のねらいを達成されていると思うか？
選択肢（達成されている／どちらかといえば達成されている／どちらともいえない／どちらかといえば達成されていない／達成されていない）ならびにその選択理由に関する自由記述（6）今後複数の大学間で同様のテーマについて合同で活動するテーマは重視すべきだと思うか？
選択肢（重視すべき／希望者のみの参加でよい／不要／その他（自由記述））ならびにその選択理由に関する自由記述（7）追加するとさらに良くなると考えられる内容は何か？
（8）東海 CS の運営方針や今後改善すべき点などはあるか？
（9）COVID-19 環境下での実習系科目はどうあるべきか？
選択肢（可能な対策を取り従来程度に維持／縮小／全て中止／その他（自由記述））ならびにその選
択理由等に関する自由記述（10）その他（上記に当てはまらない内容に関する自由記述）
3‒3

アンケート結果

アンケートは東海 CS 終了後 1 週間を期限とし，対象学生 24 名中 22 名から回答を得た。その結果を図 9に示す。なお，図に掲載していない設問（3），設問（7），設問（8），設問（10）については記述式のみの回答
項目である。
設問（1）については，1 名が「どちらかと言えば有意義でなかった」と回答した以外は，「とても有意義／
どちらかといえば有意義」と回答しており，東海 CS の開催が学生にとって有意義であったことが確認された。また，選択理由に関する自由記述欄には・他の班の機体と自分の班の機体を比べて，いい所や改善すべきところを見ることができた。
・他大学の設計思想の異なる機体と比較ができたため。
・名大側で問題となっていた点（発射台（原文のまま（離陸台）），機体の壊れやすさ）に関して岐阜大側の対応を見ることができてよかった。
など，自チームと他校の機体を比較した考察が並び，合同行事の意義が感じられる結果となった。この結果
は，設問（2）にも同様に現れている。

機械航空工学を総合的に理解するための飛行ロボット教育

21

図 9 アンケート結果

自由記述のみの設問（3）では，・名大はエルロンを使わずにラダーを搭載しており，主翼の制作（原文のまま（製作））がシビアそう
だった。

22

渡口

翼・原

進・川添博光・伊藤和晃・菊地

聡・伊藤

聡

・名古屋大学の翼型がとても薄く，翼幅が広いことが印象に残った。
・名大側，機体が重いが制御による機体の安定化が比較的できている（代表のグループが上手く調整できている）岐阜大側：機体を軽く製作できているがエルロンによる制御が難しそう。
・岐阜大の機体には，エルロン用のサーボが翼内に取り付けられていたが，これは低レイノルズ数に最適な翼形状を選択するうえで不利に働くのではないかと思った。
・岐阜大学の機体はまず機体重量がかなり軽く，ランチャの引きの長さも長かったため打ち出し機体速度がかなり速い印象でした。そしてロール安定を保ちながら飛行することが困難であるように感じました。エルロンの制作（原文のまま（製作））精度と制御則がもろにロール性能に響いてくるのが非常に難しくしているように感じました。その点名大の機体は，ロールは基本的には機体の主翼の性能にのみ依存させているためロール安定性がかなりとりやすかったと感じます。
など，設計思想や機体性能に関して互いの機体の特徴を客観的に考察している。これは，設計要件の一部について，各大学で自由度を持たせたことにより，学生自身に気づきが生まれており，適切な自由度を持っていたからこそ得られた結果といえる。一方で，・想定していた初期条件が異なっているように思えた。
・発射装置（原文のまま（離陸台のこと））の引き具合で結果が大きく異なったので，授業段階から発射装置（原文のまま（離陸台のこと））のエネルギーは規格化したほうが良いと思いました。
など，初期条件を与える離陸台に関する著者らの反省点も得られた。
設問（4）では，選択式回答項目から著者らの意図が概ね受け入れられているのがわかる一方で，「まったく意義が無かった」と回答した学生からは・（中略）企画しているという認識を学生はほとんど持ち合わせていないと思う。
との回答があり，一部の学生には認識が及んでいないことがわかった。
設問（5）においては，著者らの意図が概ね受け入れられている一方で，・名大の場合，必要な要素が多いために統合して完成させることができないチームも存在することから，
学生が考えるべき・リサーチするべき要素をよりテーマに沿って重要な部分に絞ったほうが良いと思いました。
・特に制御部分は完全に分業になってしまっていて互いのやっている事を理解していたとは言い難い。
などの回答があり，「複数理論の融合が大切である」という点には気づいている一方で，時間的制約により全てを融合することが難しい（制御設計と機体設計のメンバーが完全に分かれてしまっている）という懸念が得られた。
設問（6）では，選択式回答項目からこのようなイベントへの参加を「希望者のみの参加で良い」と考える学生が多数であることがわかった。自由記述からその理由を分析すると・得られる経験は多いものの，時間と労力共に必要となるため。
・他大学と比較できる良い機会だと思うので重視すべきだと思うが（中略），興味関心がある学生に限った方が良いと感じたから。
など，一定の成果が得られる一方で学生の負担増の懸念など，今後の課題となる回答が得られた。
設問（7）では，設問（3）同様の離陸台に関する記述や，・素材のバリエーションを増やしていただけると，いろいろな機体が見られて楽しいと思います。（中略）レーザー加工機とそれによって制作（原文のまま（製作））した治具を積極的に利用した製作ができると授業に要する時間も削減できると思います。
など，使用できる材料のバリエーションや，工作機械，治具製作の要求など，他校の機体観察や意見交換から得た回答とみられるものがあり，この回答からも東海 CS から一定の成果を得られていることが確認できた。

機械航空工学を総合的に理解するための飛行ロボット教育

23

設問（8）では，設問（3）や設問（7）と同様の離陸台に関する回答があり，競技の進行において離陸台の影響が大きいと感じている学生が多いことがわかった。その他では，追加の参加校に関する提案もあり，本イ
ベントへの関心の高さも感じられた。
設問（9）では，回答者全員が対面での実習系科目を希望しており，このような実習系科目の必要性を改めて感じられた。
設問（10）では，設問（6）でも示されていたように，本イベントの負担に関する回答があり，必修・選択
授業に関わらず，このような授業時間外に行われる大会の位置付け，参加意思の確認が重要であることがわかった。
4．アンケート結果の考察
アンケートの集計結果から東海 CS の工学教育としての意義と課題について考察し，結論を以下のようにまとめる。
A ）飛行ロボット（自律滑空機）の設計・製作を題材とした体験型授業ならびにその授業から生まれた優秀チームを集めた競技会を行うことが，機械航空工学系学科の教育活動の 1 つとして効果的であることが設問（1），設問（2）および設問（5）から改めて確認された。その根拠として，飛行ロボット（自律滑空機）の設計・製作を活用したプログラムが，実現象に即して望んだ仕様を達成するための手法を探求するテーマであり，工学の学習で求められる素養を養うのに適していること，座学で学ぶ複数の理論を組み合わせて目的を達成するのに適切なテーマであることがアンケート結果から理解できた。
B ）単独の大学等のみでこのプログラムを完結させるのではなく，同じ飛行ロボット（自律滑空機）を題材とした授業を行う複数大学が合同で締めくくりの競技会を実施する意義は大きい。このとき，具体的な授業の実施方法は各大学等が自主的に判断し，結果として複数大学の実施方針に適切な相違点がある方が，目標に到達するためのアプローチの相違点などから工学的な気づきを促進し，効果的であることが設問（3）および設問（7）のアンケート結果から読み取れた。このような傾向は著者らの知る限り今まで知られておらず，今後の実習型教育の展開に関する重要な知見を与えるものと考える。
C ）一方で，競技会も含めたこの授業の改善点がアンケート結果から複数示されていた。1 つ目は設問（5）の回答からわかるように，時間的制約，経済的制約のもとで，全ての理論的項目の十分な摺合せは不可能であり，取捨選択なども必要な場合がある。さらに，時間的制約の中で制御工学が他の理論から離れて検討されているチームが見受けられた。すなわち，本来ならば，機体設計データに基づき理論的見地から適切な制御ゲインを求め，機体実装後の飛行検証データ等を基にゲイン調整すべきところ，全面的に現場での試行錯誤によるゲイン調整となるケースが多く見られた。
D ）2 つ目は正規の授業時間中と別の時間帯に競技会を行うに際しての注意点もアンケート結果から明らかになった。設問（6）および設問（10）の回答からわかるように，このような教育で得られる経験から本イベントを評価する一方で，学生の負担が増えることに関する懸念を示す回答が多くみられており，得られる成果と学生の負担のバランスを考慮する必要がある。また，授業外のイベントとなる点については参加者の参加意思確認が重要である点がアンケート結果より得られた。
E ）3 つ目は，初期条件を与える離陸台についての改善である。設問（3），設問（7）および設問（8）などから，競技会として開催する上では初期条件の明確化または離陸台の改善などに取り組む必要がある。
F ）アンケート結果によらない独自の考察ではあるが，日帰りの競技会にまとめるなど運営の効率性や，参加者の交通費負担など実施コストの観点からも，「東海地区」程度の規模の中から合同競技会のパートナーを形成するのが効果的である。参加校の追加を求めるアンケート回答に応える際には考慮が必要である。

渡口

24

翼・原

進・川添博光・伊藤和晃・菊地

聡・伊藤

聡

5．今後の東海 CS の課題
前章における結論を踏まえ，今後の東海 CS の課題をまとめると次のようになる。
Ⅰ．2022 年度以降の東海 CS において他の大学・高等専門学校等が合同競技会への参加を希望する場合には，上記 B ）の主旨に即し，適切な制約条件を設けた上で，具体的な実施方法は各大学等が自主的に判断できるような実施体制である必要がある。
Ⅱ．上記 C ）に関連し，機体設計と制御系設計の連携強化が必要である。そのために，制御ゲインの設計に際して，計算機援用設計ツールとして代表的な MATLAB/Simulink［11］や，運動解析ソフトウェア
KMAP［12］の導入を検討する。
Ⅲ．上記 D ）に関する対応として参加学生の負担増への懸念に対応するため，成果とのバランスの考慮や参加者への意思確認を適切かつ確実に行う必要がある。
Ⅳ．上記 E ）で指摘しているような，競技会として公平性を保つためには，初期条件の明確化や離陸台の改良等を行う必要がある。
6．ま

と

め

大学の機械航空工学系学科において現在望まれている体験型教育プログラムに関して，本論文では最近，
名大と岐大で始められた「飛行ロボット（自律滑空機）」の設計・製作・評価を行うプログラムについて紹介した。そして，両大学で行われている授業の連携を行い，両授業の相違点から両大学学生の教育効果を向上させるための第一段階として，2021 年 9 月 29 日に岐阜メモリアルセンター「ふれ愛ドーム」にて初めて行われた合同競技会「東海 CS」について報告した。このような複数大学の連携に基づく教育効果と今後の課題について考察し，具体的な実施方法は各大学等が自主的に判断し，結果として複数大学の実施方針に相違点がある方が，目標に到達するためのアプローチの相違点などから工学的な気づきを促進し，効果的であることを説明した。今後，さらなる教育効果を得られる取り組みの実施に向けて，今回得られた課題に対処していく。
また，東海機構では，これに関連した取り組みとして，両大学が連携して，航空機産業に関わる設計技
術・生産技術・飛行実証技術を一貫して習得・実体験できる教育プログラム「航空宇宙設計・生産融合人材育成プログラム」を 2021 年 4 月より本格実施しており，本取り組みで得られた知見もこのプログラムの推進のための示唆を与えると考えている。
謝

辞
本論文で紹介した教育プログラムの準備にあたり，名古屋大学飛行ロボットサークル NAVIX の青井佑氏，

黒田和秀氏に多くのご教示をいただきました。また，合同競技会「東海クライマックスシリーズ」開催にご尽力いただいた，国立大学法人東海国立大学機構関係役員各位，同航空宇宙研究教育拠点航空宇宙生産技術
開発センター関係各位，名古屋大学全学同窓会，川崎重工業株式会社関係者各位，岐阜県庁関係者各位に謝意を表します。なお，この競技会は内閣府 地方大学・地域産業創生交付金「日本一の航空宇宙産業クラス
ター形成を目指す生産技術の人材育成・研究開発」ならびに岐阜県 航空宇宙産業生産技術人材育成・研究
開発事業費補助金 の支援を受けて開催されました。
投稿受付：2022 年 1 月 28 日
採録決定：2022 年 3 月 18 日

機械航空工学を総合的に理解するための飛行ロボット教育
文

25

献

［1］ 原

進：“名古屋大学機械・航空宇宙工学科の体験型教育（最近の実施例とポストコロナ時代への対応）”，日本機械学会 機械力学・計測制御部門ニュースレター DYNAMICS，Vol. 66，pp. 1­5，2020.
［2］ 鈴木真二，土屋武司，柄沢研治，松永大一郎：“学生飛行ロボット大会を開催して”，工学教育，Vol. 57，No. 3，pp. 4­7，
2009.
［3］ 全日本学生室内飛行ロボットコンテスト，http://indoor-flight.com/（参照日：2022 年 1 月 27 日）．
［4］ 岐阜大学／名古屋大学

飛行ロボット授業優秀機選抜対抗戦！「東海クライマックスシリーズ」を開催します，航空宇宙生産技術開発センター，https://www1.gifu-u.ac.jp/~ipteca/event/climax/（参照日：2022 年 1 月 27 日）．
［5］ Hara S. : “Flying robot production program for comprehensive understanding of mechanical and aerospace engineering”,
Proceedings of the 2020 IEEE International Conference on Teaching, Assessment and Learning for Engineering（ TALE 2020），
pp. 160­163，2020.
［6］ 航空宇宙生産技術開発センターは『飛行ロボット授業優秀機選抜対抗戦！「東海クライマックスシリーズ」』を開催しました，国立大学法人東海国立大学機構，https://www.thers.ac.jp/event/2021/10/20211007.html（参照日：2022 年 1 月 27日）
［7］ 飛べ！オリジナル機体，中日新聞，2021 年 9 月 30 日朝刊第 15 面（岐阜県内総合欄）．
［8］ 飛行ロボ，限界を超えろ，岐阜新聞，2021 年 9 月 30 日朝刊第 13 面．
［9］ 少しでも遠くへ…コンピューターで機体制御する『飛行ロボット』製作に没頭したコロナ下の大学生達が得たコト，東海テレビ，https://www.tokai-tv.com/tokainews/feature/article_20211103_12941（参照日：2021 年 12 月 30 日）［10］航空宇宙生産技術開発センター公式 youtube チャンネル，https://www.youtube.com/channel/UCpFhj76a-rADYFmA8K6
IbPQ（参照日：2021 年 12 月 30 日）．
［11］MathWorks，https://jp.mathworks.com/（参照日：2022 年 1 月 23 日）．
［12］片柳亮二：模型飛行機から旅客機まで
渡口

KMAP による飛行機設計演習，産業図書，2009.

翼

原

進

2015 年 3 月室蘭工業大学大学院工学研

1996 年 9 月慶應義塾大学大学院理工学

究科航空宇宙システム工学専攻博士前期

研究科機械工学専攻後期博士課程修了，課程修了，修士（工学）。2015 年から川博士（工学）。日本学術振興会特別研究

重岐阜エンジニアリング株式会社。2019

員，カリフォルニア大学バークレー校訪

年から現：東海国立大学機構航空宇宙生

問研究員，豊田工業大学工学部助手・助産技術開発センターへ出向。2020 年から岐阜大学工学部招教を経て 2008 年から名古屋大学大学院工学研究科。現在同へい教員。

航空宇宙工学専攻教授・専攻長。

E-mail：ttoguchi@gifu-u.ac.jp

E-mail：haras@nuae.nagoya-u.ac.jp

川添

博光

伊藤

和晃

1980 年 3 月名古屋大学工学研究科航空2003 年 3 月名古屋工業大学大学院工学工学専攻修了。豊田中央研究所研究員，研究科博士後期課程修了。豊田工業高等名古屋大学工学研究科助教授，鳥取大学専門学校助手，講師，准教授，国立高等工学研究科教授を経て 2020 年 4 月から専門学校機構在外研究員（パドヴァ大

東海国立大学機構航空宇宙生産技術開発

学）を経て，2017 年 4 月から岐阜大学センター特任教授。博士（工学）。鳥取大学名誉教授。

工学部機械工学科知能機械コース准教授。航空宇宙生産技術

E-mail：kawazoe@gifu-u.ac.jp

開発センター人材育成部門長を兼担。博士（工学）。
E-mail：kazu_it@gifu-u.ac.jp

渡口

26
菊地

聡

翼・原

進・川添博光・伊藤和晃・菊地
伊藤

聡・伊藤

聡

聡

1999 年 3 月東北大学大学院工学研究科

1991 年名古屋大学工学部情報工学科卒

機械知能工学専攻博士課程修了，博士業。1993 年同大学大学院工学研究科情（工学）。東北大学流体科学研究所助手を

報工学専攻博士課程前期課程修了。1994

経て，2004 年から岐阜大学工学部機械

年理化学研究所バイオ・ミメティックコ工学科講師，現在同准教授。
E-mail：kikuchi@gifu-u.ac.jp

ントロール研究センター・テクニカル・スタッフ。1997 年同研究所フロンティア研究員。1999 年より 岐 阜 大 学 工 学 部 助 手，2004 年 助 教 授，2007 年 准 教 授，2015 年教授，現在に至る。博士（工学）。
E-mail：satoshi@gifu-u.ac.jp

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 3, No. 3（2022）

27

建築分野におけるドローンに係る基盤開発と建築物点検・調査へのドローン活用
宮内

博之＊1

国立研究開発法人建築研究所材料研究グループ＊1
建築分野におけるドローンの現状を総論としてまとめた技術情報が必要な時期となり，本研究では建築分野における産官学領域におけるドローンの環境整備の変遷，各建築部門のドローンの活用状況について整理した。また，建築物の点検・調査におけるドローンの安全対策，調査精度，効率性・経済性について，実証実験の結果により考察した。日本建築学会における論文数について，点検に関わるドローンの活用が最も多い。著者が掲げた 2017 年当時のドローンの展望と比較した結果，建築物の点検・調査の安全マニュアル等は整備されたが，外壁調査を対象としたドローン操縦への対応については未整備である課題が示された。建築物の点検・調査におけるドローンの安全対策については，2 点係留装置及び MR を利用した技術が有効であることを示した。ドローンによる点検の調査精度，効率性・経済性については調査物件の要求条件に応じてカメラの選定をし，適切に運用することで優位性があることを明らかにした。定期報告制度に関わるガイドラインの運用においては，ドローンを含めた機器の実装とドローンによる赤外線調査が可能な操縦者の育成が必要と考えられた。

Keywords: ドローン，建築分野，基盤開発，建築物，点検・調査

Infrastructure Development of Drone in the Architectural
Field and Utilization of Drone for Building Inspection
Hiroyuki Miyauchi＊1
Department of Building Materials and Components, Building Research Institute＊1
For social implementation of drone, it is important to discuss technical information that comprehensively
summarizes the current state of drone in the architectural field. In this paper, the transition of infrastructuredevelopment for drone in government-academia-industry and the utilization situation of drone in thearchitectural field are summarized. In addition, safety, inspection accuracy, workability and economic
efficiency for a building inspection were evaluated by developing technology and their tests. Finally, in orderto operate the guideline related to the regular reporting system for external wall inspection of building, it isnecessary to develop the implementing equipment related to drone and to teach a technician who canconduct infrared inspection by drone.

Keywords: drone, architectural field, infrastructure development, building, inspection

1．は

じ

め

に

2015 年の航空法改正以降，建築分野においてもドローンの導入と活用が検討され始めた。しかし，建築分野では社会的環境が複雑であるため，ドローン環境整備に多くの時間を要する。例えば，ドローン分野では国が初期段階で官民連携を推進し，ドローンの政策決定や基準の作成を行うトップダウン式の取り組み方

28

宮内

博之

法が一般的である。一方，建築分野では社会のニーズや課題に対して民間が個別に技術開発を行い，その後，課題や技術が一般化された段階で国が政策決定や基準の作成を行うボトムアップ方式の取り組み方で進める傾向があり，その間にタイムラグが生じる。また，建築分野と社会構造的に最も近い土木分野との比較においては，橋梁・道路・ダム等の土木構造物は国が管轄しているが，建築物の多くは民間が管理している
ため物件対応となる。さらにドローンによる建築物の点検・調査対象となる屋根・外壁の材料や構法は多様であり，その劣化・変状のパターンも多岐にわたる。そして，建築分野におけるドローン活用において最も配慮すべきことは，生活する人々や都市空間において十分な安全対策やプライバシー保護等を行うことが前提にある。これは小型無人機に関する関係府省庁連絡会議［1］で検討されている「空の産業革命に向けた
ロードマップ」や飛行レベル 4（有人地帯・目視外飛行）への環境整備の状況から判断しても，建築分野においてドローンを活用することへのハードルが高いことが分かる。このように，建築分野におけるドローンの活用や社会実装を図るためには，建築独自の取り組み方で進めていく状況となる。
これら社会的背景を踏まえて，本研究では建築分野における産官学領域におけるドローン環境整備の変
遷，各建築部門におけるドローンの活用状況を整理した。また，建築物の点検・調査におけるドローンの安
全対策，調査精度，効率性・経済性について実証実験の結果により考察した。最後に定期報告制度における赤外線調査（無人航空機による赤外線調査を含む）による外壁調査ガイドライン［2］を踏まえて，今後の課題についてまとめた。
2．建築分野における産官学領域のドローン環境整備
ドローン分野における国のドローン環境整備を基軸として，表 1 に建築分野における産官学領域のドロー
ン環境整備の変遷を示す。建築分野におけるドローンの活用は 2010 年代前半にも見られるが，組織的なドローン活用の検討は 2015 年 12 月の航空法改正からスタートしたと判断される。その第一歩となった組織的な取り組み（個別のドローンの活用は除く）は，表 1 中の 2016 年度建築研究所における指定課題「RC 造
建築物の変状・損傷の早期確認と鉄筋腐食の抑制技術等に関する研究」と考えられ，当時，航空法改正を受けて建築側のドローンの環境整備が必要との判断に至り，建築研究所を主導とした建築分野におけるドロー
ン活用の検討が進められた。
その後，ドローンの社会実装を進めるため，2016 年度に日本建築学会材料施工委員会において建築とドローン関係者から構成された「UAV を活用した建築保全技術開発 WG」が設置された。本 WG ではドローンの技術を活用し，建築外皮の変状や損傷を簡易的かつ効率的に診断するために必要となる技術的情報を収集・整理し，ドローンの性能や問題点の把握，運用方法，並びに技術的・法的側面からの適用範囲等について検討された。その後，この WG 活動の中で建築に携わる関係者がドローン技術の現状と課題を把握できるプラットフォームを作ることが必要不可欠であるとの段階に至り，「建築ドローンシンポジウム」［3］が企
画・開催された。2017 年第 1 回シンポジウムでは“建築ドローン技術のプラットフォームの構築”が，2018 年第 2 回シンポジウムでは“ドローンによる建築物の点検・調査”が，そして 2019 年第 3 回シンポジ
ウムでは“平常時から災害時までのドローン活用最前線”がテーマとして取り上げられた。そして，2021
年には日本建築学会大会において各建築部門の関係者が参加対象とされている研究協議会が開催され，“ドローンの社会実装”と題して，ドローン技術の動向，安全確保，各部門領域（施工管理，外壁調査，建築設
備，災害分野）の活用と課題について紹介され，ドローン技術の有効性や社会実装について議論された。また，日本建築学会災害委員会において，2018 年度に「災害調査における UAV 利活用の可能性検討 WG」が設置され，ドローンを用いた災害調査に関わる基礎的情報を整理し，ドローン機能や性能，ドローンを取り巻く法規制等の関連情報の調査を行うことを目的として活動がスタートした。このように，学術分野（日本建築学会）において，建築分野内における各建築部門の連携だけでなく，ドローン分野と建築分野の関係者

建築分野におけるドローンに係る基盤開発と建築物点検・調査へのドローン活用
表1

建築分野における産官学領域のドローン環境整備の変遷
建築分野におけるドローン環境

参考：ドローン分野にお年度 ける国のドローン環境整備（重要項目）2015

29

国交省住宅局・国プロ
（建築）

学術分野
（日本建築学会）

産業分野
建築研究所
（日本建築ドローン協会）

・4 月：首相官邸無人機落下事件
・12 月：航空法改正

・空の産業革命に向けた・UAV を 活 用 し た 建 築・指 定 課 題2016
ロードマップ策定→レ
保 全 技 術 開 発 WG 設
「RC 造建築
ベル 1：目視内操縦飛
置・活動
物の変状・
行，レベル 2：目視内損傷の早期・国交省建築基準整備促 ・第 1 回建築ドローンシ ・日本建築ドローン協会
で自動飛行
確認と鉄筋
2017
進事業 T3 による建築
ンポジウム企画開催
設立
腐食の抑制
物の定期調査報告制度 （発表数：8 題）
技術等に関（法 12 条）整備→「定→レベル 3：無人地帯目
・ドローン技術活用小委 ・建築ドローン安全教育する研究」
期報告制度における赤視外飛行員会設置・活動
講習会開催
実施
外線装置法による外壁・災害調査における UAV ・「居住者から見た建築調査実施要領（案）」及利活用の可能性検討
物調査時等のドローン
2018
び「ドローンを活用しWG 設置・活動の評価手法研究会報告
た建築物調査実施要領 ・第 2 回建築ドローンシ書」公表（案）」策定ンポジウム開催（発表数：9 題）・国 交 省（ イ ン フ ラ 分 ・首相官邸成長戦略実施 ・第 3 回建築ドローンシ ・「建築ドローン標準業 ・指 定 課 題野）：「新技術利用のガ計画：赤外線装置を搭
ンポジウム開催（発表
務仕様書（案）【点検・ 「 建 築 材 料
イドライン（案）」及び載したドローンを外壁
数：19 題）
調査編】
」制定
の状態・挙
2019
「点検支援技術性能カ調査に使用可能かを検・建築ドローン安全教育
動に基づくタログ（案）」策定
討
講習レベルアップ研修
RC 造 建 築
会開催
物の耐久性
評価に関す
・NEDO 事 業「 ド ロ ー ・災 害 調 査 に お け る ド ・NEDO 事 業・ 近 接 調る研究」実ン等を活用した建築物
ローン利活用検討小委
査用ドローンシステム
2020
施の外壁の定期調査に係員会設置・活動開発
る技術開発」
・9 月：係留に関わる航 ・建築物の定期調査報告 ・日本建築学会大会研究 ・ドローン×赤外線調査
空法改正
制度に関わる告示改正協議会「ドローン技術
コンソーシアム設置・・無 人 航 空 機 の 機 体 登 （法 12 条）の社会実装に向けて」 活動
2021
録，機体認証，操縦ラ ・「無人航空機による赤開催
イ セ ン ス， 運 航 管 理
外線調査等の外壁調査
ルール等の制度整備→
ガイドライン」策定
レベル 4：有人地帯目
2022
視外飛行

がドローンをキーワードとして研究を取り組む新しい融合研究のスタイルが生まれた。
一方，建築分野における国のドローン関連事業については国土交通省住宅局により実施された。初めにドローンに係る事業に至る前の背景から説明する。2015­2016 年度に国土交通省建築基準整備促進事業 T1「湿式外壁等の敵調査方法の合理化の検討」［4］が実施された。その事業を推進する 3 つの委員会の一つである「はく離検知器・装置の調査委員会」では，タイル外壁を診断するためのはく離検知器・装置の使用実態調査を行い，はく離検知性能やその他の要件などを明らかにした。その結果，装置に要求される性能として，人との優位性，精度，コスト，スピード，記録，天候，多様な壁に対する適用性の 7 項目の性能が要求されるとの提言がなされた。そして，今後の展望として 7 項目の要求性能に対してドローンの活用は有効である

30

宮内

博之

と指摘された。T1 の後継事業として，2017­2018 年度国土交通省建築基準整備促進事業 T3「非接触方式による外壁調査の診断手法及び調査基準に関する検討」［5］として実施され，建築基準法に関わる初めての国のドローン関連事業となった。本事業の背景として，建築基準法第 12 条における建築物の外壁調査に関して，竣工から 10 年を経過した建築物については全面打診等による調査及び報告が求められるが，仮設足場等の設置の負担が大きいことから，赤外線装置を搭載したドローンによる効率的な調査方法が取り上げられた。本事業では，ドローン搭載の赤外線装置により外壁調査の診断精度等に関する整理・検証が行われ一定の成果が得られたが，赤外線装置の性能に加えてドローン飛行の安全性や安定性等の複合的な影響により，外壁調査における精度や運用の課題が示された。
これら課題に関連して，当時の首相官邸・未来投資会議の中で「デジタル市場のルール整備と将来の規制の精緻化」［6］の政策の一環として，“建築基準法に基づく建築物の外壁の調査について，赤外線装置を搭載したドローンによる調査を将来位置づけることができないか検討する”と提示された。この国の提言に対して，2020 年度に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）から「ドローン等を活用した建築物の外壁の定期調査に係る技術開発」が公募された。建築研究所は本事業の採択事業者と個別の共同研究契約により研究を遂行した［7］。本事業では外壁調査に関わる赤外線装置搭載ドローンを開発するとともに，建築物や調査環境の条件を変数として打診法による調査との比較検証が行われた。また，開発した赤外線装置搭載ドローンを活用した建築物外壁調査の実施マニュアル（案）が作成された。
このように，赤外線装置を搭載した無人航空機による調査によりテストハンマーによる打診と同等以上の精度で浮きを検出することが可能であることが示され，2022 年 1 月に平成 20 年国土交通省告示第 282 号が一部改正され，同年 3 月に建築基準法施行規則の一部を改正する省令等の施行の技術的助言が発出された［8］。また，日本建築防災協会が設置した学識経験者等による委員会「赤外線装置を搭載したドローン等による外壁調査手法に係る体制整備検討委員会」において取りまとめられた「定期報告制度における赤外線調査（無人航空機による赤外線調査を含む）による外壁調査ガイドライン」［2］も作成された。
建築分野における産業領域については，官学におけるドローンの実装先として組織化が検討され，建築ドローンの団体として 2017 年 9 月に日本建築ドローン協会（略称：JADA）が設立された。JADA において，ドローンの活用に関わる基礎知識，ドローン技術と安全運用，建築物の施工管理と点検・調査におけるドローンの安全活用の章から構成された「建築物へのドローン活用のための安全マニュアル」が作成された。
また，本マニュアルを教材とし，2018 年に「建築ドローン安全教育講習会」［9］が実施されている。さらに，
JADA で定義している建築ドローン飛行管理責任者の役割と実務を学ぶ「建築ドローン安全教育講習レベルアップ研修会（建物調査編）」［10］も実施されている。2019 年には「居住者から見た建築物調査時等のドロー
ンの評価手法研究会報告書」［11］が公表され，また「建築ドローン標準業務仕様書（案）【点検・調査編】」［12］も制定された。なお，本仕様書（案）はドローンを建築物の点検や調査に利用する際の標準的な方法を定めたものであり，発注者がドローンを使用する受注者に対して指示する事項を想定している。
以上のように，建築分野における産官学領域のドローン環境整備は，ドローン分野の環境整備に準拠し参考にしながら，建築独自の基準や事業が展開されている。
次に，建築分野におけるドローンの活用事例について，日本建築学会大会においてドローンに関して発表された論文数（本文におけるドローン引用の論文は除く）を調査した結果を表 2 に示す。2015 年の法改正以降に論文数が増加しており，点検，特に外壁点検・調査に関わる研究事例が最も多い。これら理由として，外壁点検・調査の目視調査に代わる技術としてドローンの活用が期待されいていることや，建築分野におけるドローン環境整備も影響しているものと推察される。また，災害におけるドローン活用に関わる論文もあり，ドローンにより被災地域を俯瞰的に撮影する，あるいは避難誘導にドローンが使用された事例が示されている。また，それ以外の建築部門でのドローン利用はこれから増加していくものと思われるが，工事

建築分野におけるドローンに係る基盤開発と建築物点検・調査へのドローン活用
表2
年度

31

日本建築学会大会におけるドローンの活用事例研究※
建築分野におけるドローンの活用

合計

点検

災害

都市

工事

環境

輸送

文化

2012

0

0

0

0

0

0

1

1

2015

0

0

3

0

0

0

0

3

2016

3

0

0

1

0

0

0

4

2017

6

3

1

1

3

1

0

15

2018

11

3

0

1

0

1

0

16

2019

8

3

0

0

2

0

0

13

2020

7

3

0

0

1

0

2

13

2021

14

5

0

2

2

1

0

24

合計

49

17

4

5

8

3

3

89

※「ドローン・UAV・無人航空機」をキーワードにした研究テーマ（施工管理）については表 2 の論文数では示されない領域と考えられ，実際には現場工事内の管理下でドローンが利用されていると推察される。
3．建築物の点検・調査におけるドローンの安全対策，調査精度，効率性・経済性
3‒1

建築物の建築保全とドローンの点検・調査水準について

建築物の点検・調査について，2021 年に発行された日本建築学会「建築保全標準・同解説（JAMS 1-RC，
JAMS 2-RC）」［13］によると，「点検とは，建築物の変状の有無を把握し，建築物の保全に資することを目的とする。
」としている。この保全は「建築物の全体または部分の機能及び性能を，使用目的及び要求に適合するよう維持または改良する諸行為」と定義されいる。点検は「建築物の変状の有無を把握する行為」，調査は「劣化及び不具合の程度の評価，補修・改修の要否の判定，補修・改修の設計及び工事，ならびに補修・改修後の保全のために必要な情報の収集・整理・確認を行うこと」と定義されいる。つまり，点検や調査は，建築物の維持保全を行うための一つの行為であるため，それ自体が目的となってはならないことを意味している。
建築保全標準に準じた考え方の例として，著者が 2017 年度日本建築学会大会学術梗概集「UAV を活用した建築保全技術開発に関する研究（その 1：UAV の技術動向と建築分野での活用と課題）」［14］において提示した「図 1 ドローンを活用した建築保全技術（案）」を用いて説明する。図 1 は前述の表 1 で示された建築分野におけるドローンの産官学領域の基盤が創成される前に作成された概念図である。本論文中では“現段階の技術水準では，足場の準備を必要としない 1 次診断である目視検査に変わる可視カメラや赤外線カメラの活用が有効と考えられる。これら UAV を活用するためには，UAV 操縦技能，飛行安全運用，診断・評価基準，データの活用について総合的に検討し，建築物に対応したマニュアル・ガイドライン等の作成が必要と考えられる。
”と記述している。ここで，図 1 に対する現在の達成度を確認することにした。現在のドローンによる技術の多くが 1 次診断に属し，2 次診断は 2021 年度に前述の建築基準法 12 条点検における定期報告制度においてスタートした段階にある。これより，補修・改修に至るドローンの利用や支援にまでは至っていない。一方，安全運用マニュアルにおいては，日本建築ドローン協会における「建築物へのドローン活用のための安全マニュアル」［9］が該当し，診断・評価基準マニュアルは例えば，日本建築防災協会における「定期報告制度における赤外線調査（無人航空機による赤外線調査を含む）による外壁調査ガイドラ

宮内

32

既存診断技術1次診断（目視診断）
ドローン技術安全運用マニュアル

教育・資格
制度

①予備調査：周辺環境や建物情報の収集

2次診断
3次診断
（非破壊診断） （破壊診断）
支援

1回目
補修・
改修

2回目
補修・
改修

本体＋計測器①事前/予備撮影データ

図1②調査検証：既存劣化調査とドローン調査の比較検討③詳細調査1：
高解像度カメラによる調査

カメラ撮影 非破壊診断

ドローン操縦
＋
運航管理

分析データ

博之

④詳細調査2：
ドローンによる
近接調査
③詳細1

履歴記録

分析のフィードバック

管理会社・居住者
へ提供

診断・評価基準マニュアル

利活用マニュアル

ドローンを活用した建築保全技術（案）［14］

カメラ ②検証④詳細2

図 2 建物調査診断方法（案）
［14］

イン」
［2］等が該当する。利活用マニュアルについては，例えば，前述のガイドラインや日本建築ドローン
協会における「建築ドローン標準業務仕様書（案）【点検・調査編】」［12］，「居住者から見た建築物調査時等のドローンの評価手法研究会報告書」［11］等が該当する。カメラ撮影等の機器については，可視カメラであれば市販のドローン搭載カメラを活用できる状況にあり，赤外線カメラであれば，例えば NEDO 事業で開発した赤外線装置搭載ドローン［7］が有効である。撮影データ及び分析データについては物件対応となるが，原則としてドローンの活用の有無に関わらず，既存の調査・診断で求められている要求条件を満足する必要がある。これより，マニュアル・ガイドラインについては限定された範囲においては整備されつつある。一方，ドローン操縦＋運航管理について，管理者は，日本建築ドローン協会が定義する「建築ドローン飛行管理責任者」あるいは「定期報告制度における赤外線調査（無人航空機による赤外線調査を含む）による外壁調査ガイドライン」において定義されている「ドローン安全調査管理者」が運航管理者に該当する［2］。しかし，建築物の外壁点検・調査に対応したドローン操縦者については，具体的に定義はされておらず，早急に検討すべき重要な課題となっている。
同様に 2017 年度日本建築学会大会学術梗概集［14］で提示した建物調査診断方法（案）を図 2 に示す。本
調査方法で重要となるのは予備調査となる。予備調査では建築物の周辺環境や建築物の情報を収集し，既存調査，ドローンによる調査，或いは両方の調査で実施するかを判断するために実施される。なお，建築物の周辺において障害物がない場合は建築物から安全な距離まで離れて高解像度カメラ等を利用して調査をすることになる。一方，都市部では建築物からの離隔距離を確保できない場合が多く，壁面から 5 m 程度の近距離でドローンによる調査を行う必要がある。近接調査においては，2021 年 9 月の航空法改正［15, 16］による十分な強度を有する紐等を係留し，飛行可能な範囲内への第三者の立入管理等の措置を講じてドローン等を飛行させる場合は，原則，許可・承認が不要となり，外壁調査の普及のきっかけとなっている。
以上のように現段階における建築物の点検・調査の水準は表 3 に示す通り，1 次調査・2 次調査の段階にある。これより本研究で対象とするドローンによる調査は，1 次調査である可視カメラにおける目視点検・調査，2 次調査である可視カメラによる計測あるいは赤外線装置を搭載した調査とした。また，建築物へのドローンの安全な活用については図 3 に示す 4 つの区分に大きく分けられる。ドローン活用のメリットは
主に経済性・効率性によることが大きく，調査精度や安全性の確保が軽視される傾向がある。この安全の確保については近隣住民，建築物の調査関係者，建築物，周辺の近隣インフラ等多岐にわたり，これら条件が満足した形で調査精度や効率性・経済性を追求していくことが前提となるため，ヒエラルキーとしては，安建築分野におけるドローンに係る基盤開発と建築物点検・調査へのドローン活用
表3
水準
1 次調査
2 次調査

3 次調査

33

建物調査におけるドローンの調査水準

既存調査

ドローンによる調査

目視点検等（目視，触診等）⇒

非破壊・詳細調査（変状，亀裂等の測定）⇒

打音検査（足場，高所作業車等）⇒

近接・接触調査（狭所空間ドローン，打診等）⇒

接触・微破壊調査（削孔調査等）

微破壊試験等による直接診断（圧縮強度，引張試験等）

非接触：俯瞰的調査（可視画像，映像）
非接触：詳細調査（可視・赤外線カメラ等によ
る測定）

Ⅳ．経済性

近隣住民

Ⅲ．効率性

建築物の調査関係者

Ⅱ．調査精度建築物

Ⅰ．安全の確保（最優先）

周辺の近隣インフラ要求事項と優先順位

安全確保の対象

図3

建築物へのドローンの安全活用

全の確保＞調査精度＞効率性・経済性となる。ここで，本研究では図 3 に示されている安全対策，調査精度，効率性・経済性について各種提案と技術開発を行い，その技術に対して実証実験により検証を行った。
3‒2

建築物の点検・調査におけるドローンの安全対策

ドローンを用いた建築物の外壁点検・調査においては，GNSS の使用が困難であること，電波障害，高層建築物になるほど外壁とドローン間の目視確認が難しいこと等からドローンによる壁面衝突或いはフライア
ウェイ等のリスクが高まる。これより本研究では 2 点係留装置を利用したアナログ技術による解決法［17］と，MR（複合現実）を利用したデジタル技術［18］による解決法の 2 つの技術提案を行い，実証実験によりその性能の検証を行った。なお 2 点係留装置とは，外壁面から一定の離隔距離を設けて，建築物の屋上等上方と地上間の 2 点を十分な強度を有する紐等（主索）を一定の緊張力で固定し，その 2 点間（主索間）においてドローンを係留して上下に飛行させる安全装置である。
3‒2‒12 点係留装置の利用

アナログ技術の例として，ドローンに 2 点係留装置を利用した安全技術の概要と結果について以下に示す。使用した実験棟の立面図及び飛行ルートを図 4 に示す。地上には固定台を設置し，地上高さ 14.5 m の位置にあるバルコニーには全長 5 m のブラケットを 1 本設置した。また固定台とブラケット間にラインを張り 5 kgf の張力を与えた。ラインとドローンの接続部分には専用治具を装着し，治具にラインを上下に通す構造とし，ラインの係留によりドローンの上下以外を制動した。操縦者は固定台からブラケット高さの位置まで操縦し，ドローン搭載カメラにより壁面一面を撮影した。なお，GNSS 及び衝突防止センサは適用しなかった。
ドローンを使用した通常の点検方法（以下，通常方式）と 2 点係留装置の方式を比較し，表 4 に建築物の壁面に対する飛行軌跡を矢印で示した側面画像とその時の壁面の合成画像を示す。側面画像を比較すると，通常方式では蛇行しているが，2 点係留装置の方式ではほぼ直線状の飛行となり，ドローンは飛行中に前後

宮内

34

博之

バルコニー
バルコニー
終点

17.3m

14.5m

14.5m

17.3m

ブラケット

ドローン

始点

①
②③
6階建て建物外壁立面図
図4

固定台

2 点係留装置を利用した場合のドローンによる外壁点検状況

表4

壁面離隔における飛行軌跡と撮影した画像の合成結果

係留装置なし（通常方式）

飛行軌跡（側面画像）

画像精度（正面画像）

2 点係留装置を利用

飛行軌跡（側面画像）

画像精度（正面画像）

及び左右方向の揺動を抑制され，壁との離隔を一定に保持することができた。また，取得した画像について
は，通常方式における合成画像ではドローンの飛行の影響により壁面左側に歪みが認められたが，2 点係留装置の方式ではその影響が見受けられなかった。これより，2 点係留装置の利用は壁面への衝突やフライア
ウェイへの影響を低減させるだけでなく，撮影精度を確保するために効果的な技術であることが示された。
加えて，操縦者にヒアリングをした結果，2 点係留装置は壁との離隔を一定に保ち，壁面への衝突や操縦不能に陥る危険性が軽減されため，通常方式に比べて心的ストレスが少ないことが分かった。
3‒2‒2

MR（複合現実）の利用

デジタル技術の例として，本研究で開発した MR（複合現実）を利用したドローンによる飛行管理技術を示す。本研究ではウェラブルデバイスである HoloLens を利用し，MR による仮想空間の飛行ルートを設定して安全なドローン飛行が可能となる技術開発とその性能検証を行った。ウェアラブルデバイスにデータを表示する方法は，図 5 に示すようにドローンが受信した GNSS 情報及びカメラ情報を Wi-Fi ルータを介しPC 上で情報集積及び制御し，ウェアラブルデバイスと送受信することで実現している。また，ウェアラブ

建築分野におけるドローンに係る基盤開発と建築物点検・調査へのドローン活用

35

GNSS制御ドローン
HoloLens

ドローン管理用PC
ルーター

HoloLensによりルート設定と可視化

MR可視化用PC
図5

MR 技術構成図

図6

外壁点検における HoloLens 内でドローンの飛行ルートを確認・操縦する様子

ルデバイス装着者から見える映像を図 6 に示す。ドローンを操縦すると，GNSS 情報によって飛行軌跡がリ
アルタイムでウェアラブルデバイスに描画される。予め，飛行の目安として建築物から 5 m の位置に配したメッシュと飛行経路を設定し，ドローンを操縦することで仮想空間情報と比較した場合，飛行の精度にどの程度差があるのかを可視化できる。図 6 中に示す黄色の線が設定飛行ルートであり，紫色はドローンが飛行した軌跡を示している。なお，このウェラブルデバイスは操縦者だけでなく，操縦者に飛行場所を指示する者も利用することで飛行の安全性はさらに高まると考えられた。
3‒3

建築物の点検・調査におけるドローンの調査精度

建築物点検・調査時の変状・劣化の判断基準に応じて要求されるカメラの撮影精度も異なるため，性能を満足したカメラを選定することが重要となる。そして，撮影方法とその後の画像処理方法も撮影精度に影響を与える要因となる。これら要因を確認するために，本研究では高解像度可視カメラをドローンに搭載し，建築物外壁・屋根における変状の視認性を検証するために実証実験を行った［19］。可視カメラは汎用的に使用されている 2000 万画素のカメラと，解像度の上限値である 1 億画素のカメラを用いた。2 種類のカメラの性能値を表 5 に示す。1 億画素カメラは 2000 万画素カメラと比較した場合，理論上の分解能である 1
mm/px を満足する撮影距離は 2 倍以上となり，1 枚の撮影面積は 4.7 倍大きい。次に，図 7 に示すように
建築物外壁にクラックスケールを貼り付け，ドローンをホバリングさせた状態で撮影した場合の両カメラの視認性の結果を図 8 に示す。撮影距離 5m において 2000 万画素は 1.5 mm 幅を目視することは難しい。1 億画素についてはクラックスケールの元画像よりは幅の端部が不鮮明になるが，幅 0.25 mm 程度までは目視確認が可能である。
表5

分解能 1 mm/px を満足する撮影距離と撮影範囲

性能

1 億画素カメラ

2000 万画素カメラ

距離32.6 m13.7 m撮影範囲

縦 8.7 m×横 11.6 m

縦 5.3 m×横 4.0 m

視野角

15.2°

16.4°

クラックスケールをスキャナーで読み込んだ元画像

クラックスケール

1 億画素カメラの場合（撮影距離 5 m の場合）
1億画素カメラ
2000万画素の場合（撮影距離 5 m の場合）
図7

ドローンによる撮影状況

図 8 撮影した画像の視認性の検討

宮内

36

博之

次にドローン搭載 1 億画素カメラを用いて，屋根面の変状観察と定量化について実証実験により確認した。具体的には画像分解能 1 mm/px となるように屋根面から高さ 33 m の位置から，ドローンに搭載した 1億画素カメラにより防水シートの撮影を行い，変状の測定が可能かの判断を行った。ドローンの飛行方法は
予め PC 上で飛行ルートを設定し，自動飛行により撮影した画像を 3 次元モデルに変換した結果を図 5 に示す。図 9 上図では防水シート上に 4 カ所の排水経路が確認できる。ドレン廻りの状況，表面の亀裂，補修の状況と位置，そして長さ等の測定も可能である。そして，屋根面積の計算をすることにより，補修改修時の判断材料として使用できると考えられる。次に，上空 33 m から撮影した場合の垂直面の画像精度について飛行実験により確認した。建築研究所ばくろ試験場の上空から画像分解能 1 mm/px の精度で撮影し，その 3 次元モデルの結果を図 10 に示す。視野角 15.2°を条件とした場合，外壁タイル張りの表面状況を計測

屋根全面の状況亀裂
ドレン廻りの状況確認

補修部
屋根面積の計算
防水接合部の亀裂と補修部

図9

3 次元モデルと劣化情報の抽出（1 億画素）

建築研究所ばくろ試験場

図 10

外壁タイル張りの拡大画像

上空から撮影した垂直面の 3 次元モデルの精度（1 億画素）

建築分野におけるドローンに係る基盤開発と建築物点検・調査へのドローン活用

37

することができ，撮影角度を検討することで空撮からでも画像情報を取得することが可能と考えられる。
以上より，建築物の点検・調査においては撮影対象物や要求条件に応じて適切なカメラの選定をした上で，ドローンで撮影した後の画像の処理方法等の検討を行うことが重要となる。
3‒4

建築物の点検・調査におけるドローンの効率性・経済性

既存点検とドローンによる点検の効率性・経済性の比較検討を行った［20］。対象建築物は建築研究所 6 階建て建築物（幅 7.3 m，奥行き 5.0 m，高さ 17.3 m）とした。点検・調査の種類については図 11 に示すように高所作業（目視点検），地上からの撮影点検（カメラ撮影），そしてドローン撮影点検（カメラ撮影）の3 水準とした。高所作業車については外壁面 4 面に対してバケットに搭乗し，点検者が目視で確認し，点検表で記録しデジタルカメラで撮影する方法とした。地上撮影点検については，カメラの最大仰角を 45°とし撮影を行った。ドローンによる撮影点検については，ドローンの飛行ルート上でカメラのインターバル撮影をした後，点検者が撮影画像データから劣化等を判別した。
表 6 に各点検における調査人数及び時間・機材・制限事項の比較をした結果を示す。また，高所作業車を利用した点検とドローンによる点検におけるコストと時間を比較した場合の結果を図 12 に示す。ドロー
ンによる撮影での点検費用は，高所作業点検より低価格で実施することができた。一方で，ドローンで写真撮影後の画像処理のコストと時間については，反対に増加し，特に分析作業に多くの時間を要した。表 7に地上からの撮影とドローンによる撮影を比較した結果を示す。屋根面の画像取得については地上からの可視カメラ撮影では当然不可能である。また地上撮影場所の範囲が狭く撮影対象物まで十分な距離が確保できない場合，仰角の影響により建築物上部の外壁撮影も困難になる。一方，ドローンであれば対象物との安全な飛行距離を確保できれば，地上で目視点検する場合と同程度に撮影が可能となる。さらに表 7 中の窓枠の見え方の写真が示すように，ドローンによる撮影では，対象物の画像サイズや画質を一定に保つことができるため，現場での確認及び撮影後の画像の分析が容易になる。
以上より，ドローンを活用して外壁点検・調査を行うことは効率性・経済性の観点から優位となる。

①高所作業（目視点検）②地上撮影点検（カメラ撮影）
図 11
表6

条件

③ドローン撮影点検（カメラ撮影）

実験条件

既存点検とドローンによる点検の比較
既存点検③ドローン撮影点検①高所作業目視点検②地上撮影点検

人数

4名

2名

3名

時間

9 ～ 13 時

11 ～ 14 時

11 ～ 14 時

点検時間

2 時間

1 時間

0.5 時間

準備時間

1 時間

0.5 時間

1 時間

機材
制限事項

高所作業車 1 台

カメラ

ドローン，カメラ（自走式 19 m 級）

（解像度 1,800 万画素）

（解像度 2,430 万画素）なし

最大仰角 45 度

GPS の受信，風，接触

宮内

38

40

(a)コスト比較

16
分析作業
現場作業

30

(b)作業時間比較

14
12

25

時間

コスト（万円）

35

20

分析作業
現場作業

10
8

15

6

10

4

5

2

0

博之

0
高所作業
図 12

ドローン撮影点検

ドローン撮影点検

高所作業とドローン撮影点検におけるコストと時間の比較
表7

比較項目

高所作業

ドローンによる建築物の視認性②地上から撮影③ドローンによる撮影

撮影できなかった
範囲
画像撮影
結果
（※）

南面
撮影範囲

東面

西面

北面

南面

81％（撮影距離：7.5 ～ 17 m）
2階

4階

6階

東面

西面

北面

100％（撮影距離：10 m）
2階

4階

6階

窓枠の
見え方

カメラ諸元

カメラ：EOS60D（Canon）

カメラ：α6000（Sony）※歪んだ画像は専用の画像ソフトで調整（オルソ変換）

4．建築基準法 12 条点検に関わる定期報告制度と今後の課題「2．建築分野における産官学領域のドローン環境整備」で記述したように，表 8 に示す「建築物の定期調査報告における調査及び定期点検における点検の項目，方法及び結果の判定基準並びに調査結果表を定める件（平成 20 年国土交通省告示第 282 号）」が一部改正され，令和 4 年 1 月に公布，同年 3 月に技術的助言を発出［8］，同年 4 月に施行された［21］。また，告示にある打診と同等以上の精度を有する無人航空機による赤外線調査を明確化するため，日本建築防災協会が設置した「赤外線装置を搭載したドローン等による外壁調査手法に係る体制整備検討委員会」により，表 9 に示す「定期報告制度における赤外線調査（無人航空機による赤外線調査を含む）による外壁調査ガイドライン」［2］が作成された。本研究では，このガイド
ラインを実運用するためのドローンに係る今後の課題について提示した。
4‒1

課題 1：ドローンによる赤外線調査に関わる操縦者の育成

ガイドラインの策定により，ドローンによる赤外線調査においては図 13 で示される実施体制で進めることになった［2, 21］。外壁調査実施者とは，建築物所有者等の依頼のもと，本ガイドラインに基づき外壁調査

建築分野におけるドローンに係る基盤開発と建築物点検・調査へのドローン活用
表839

H20 国土交通省告示第 282 号別表（11）（ろ）調査方法改正，施行：令和 4 年 4 月

開口隅部，水平打継部，斜壁部等のうち手の届く範囲をテストハンマーによる打診等（無人航空機による赤外線調査であって，テストハンマーによる打診と同等以上の精度を有するものを含む。以下この項において同じ。）により確認し，その他の部分は必要に応じて双眼鏡等を使用し目視により確認し，異常が認められた場合にあっては，全面打診等（落下により歩行者等に危害を加えるおそれのある部分の全面的な打診等をいう。以下この項において同じ。
）により確認する。
ただし，竣工後，外壁改修後又は全面打診等を実施した後十年を超え，最初に実施する定期調査等にあっては，全面打診
等により確認する（三年以内に実施された全面打診等の結果を確認する場合，三年以内に外壁改修等が行われることが確実である場合又は別途歩行者等の安全を確保するための対策を講じている場合を除く。
）。

表9

定期報告制度における赤外線調査（無人航空機による赤外線調査を含む）による外壁調査ガイドライン
［2］

1．総則

4．ドローンによる赤外線調査

1.1

目的

4.1

ドローンによる赤外線調査の概要

1.2

適用範囲

4.2

ドローンによる赤外線調査の適用条件の把握及び飛行

1.3

用語の定義

の可否と安全対策の検討

2．実施者
2.1

赤外線調査の実施者

2.2

ドローンによる赤外線調査の実施者

3．赤外線調査

4.2.1

ドローンによる赤外線調査の適用条件

4.2.2

打診との併用の必要性

4.2.3

ドローンの飛行の可否と安全対策

4.3

事前調査
調査計画書の作成

3.1

赤外線調査の概要

4.4

3.2

赤外線調査の適用条件の把握

4.5 調査の実施（打診との併用による確認を含む）

3.2.1

適用条件

4.6 熱画像による浮きの判定

3.2.2

打診との併用の必要性

4.7 報告書の作成

3.3

事前調査

3.4

調査計画書の作成

3.5

調査の実施（打診との併用による確認を含む）

3.6

熱画像による浮きの判定

3.7 報告書の作成

外壁調査実施者「赤外線調査」の実施体制「ドローンによる赤外線調査」の実施体制

赤外線調査実施者

補助者

ドローン調査安全管理者

操縦者

補助者

保安員

外壁調査実施者：特建調査員等。外壁調査全体の統括，告示に基づく判定を行う。
赤外線調査実施者：赤外線調査の統括者。熱画像の撮影，分析，浮きの判定を行う。
ドローン調査安全管理者：ドローンの管理・運用に関する統括者。飛行可否判断・安全管理を行う。
図 13

赤外線調査，及びドローンによる赤外線調査の実施体制の例［2，21］

を実施する 1 級建築士もしくは 2 級建築士又は特定建築物調査員資格者証の交付を受けている者とされている。赤外線調査実施者については，ガイドラインに基づき赤外線調査を実施する者とされており，これまでの地上からの赤外線装置法を利用してきた各団体・企業が対応可能である。ドローン調査安全管理者については，本ガイドラインに基づき外壁調査においてドローンを安全に管理・運用し，ドローンの操縦者へ適切な指示をする者とされており，例えば，（一社）日本建築ドローン協会において建築ドローン安全教育講習会の教育を受け，考査を経て合格した者（建築ドローン安全教育講習修了者）が就くことができる。一方，操

宮内

40

博之

縦者については，本ガイドラインに基づきドローンの操縦を実施する者とされているが，現状はドローンによる赤外線調査を担当する操縦者として対応可能な環境や基準が整っておらず，早急にルール作りや技能教育等の検討が必要となる。
4‒2

課題 2：ドローンによる外壁調査が可能な機器の実装

ドローンによる外壁調査では，壁面から数 m 程度の離隔距離を保持し，非接触方式で変状・劣化調査を行うことになる。しかし近接調査ではドローンの自己位置推定に用いる GNSS の捕捉が困難となる場合が多く，壁面への衝突等のリスクが伴う。特に人口集中地区や高層建築物へのドローンの適用については
フェールセーフによる安全対策が必要不可欠となる。これより，「定期報告制度における赤外線調査（無人
航空機による赤外線調査を含む）による外壁調査ガイドライン」に従ったドローンとしては，図 14 に示す
NEDO 事業［7］で開発された近接調査用ドローンシステムが理想的である［22］。本システムは近接調査用ドローンと 2 点係留装置を含めたシステムから構成され，現場の飛行環境に応じて飛行制御が選択可能となっている。例えば，近隣に建築物等がなく GNSS の捕捉が良好な場合は，飛行制御 1（GNSS 位置情報を使用しての飛行制御）で飛行させ，GNSS の捕捉が不良な場合は飛行制御 2 として Visual SLAM の位置情報及び Optical Flow センサ情報を使用しての飛行制御を選択する。なお，飛行制御 1 と 2 はシームレスに自動で切り替える機能を有している。人口集中地区や障害物が多い場合など，飛行制御 1 と 2 でも飛行が難しい場
合は，飛行制御 3 として 2 点係留装置を使用しての飛行制御を選択することが可能である。
また，人口集中地区での外壁点検では 2 点係留装置の利用は有効である。図 15 に示すようにドローンによる外壁調査においては，壁面前には歩道や道路があり，通行人や車両が通行している。各建築物の隣棟間隔は狭いことが多く，ドローンの飛行難易度はさらに高まる。これより現場の状況に応じて 2 点係留装置等の係留を利用することで安全・安心な外壁点検・調査を実施することが可能となる。
しかし，現状ではドローン及び係留装置についても実証実験の段階であり，外壁点検・調査に対応可能なドローンや赤外線装置の実用化を含めて機器の実装が急務となっている。
※別建物の外壁
飛行制御3：
2点係留装置係留の紐（赤線で表示）

飛行制御1：GNSS

※通行人

※街灯
※自動車
※道路

小型赤外線装置（可視カメラ付き）

飛行制御2：Visual SLAM

※狭所飛行場所
調査壁面側

図 14 赤外線装置を搭載した近接調査用ドローンシステム［7，22］

5．ま

と

図 15

人口集中地区での飛行環境（2 点係留装置を利用）［7，22］

め

本研究の結果をまとめると以下の通りである。
・建築分野における産官学領域のドローン環境整備をとりまとめた結果，建築分野では民間から国へのボト
ムアップ方式のドローン環境整備により進められる傾向がある。また，ドローンの活用の場は人々の生活建築分野におけるドローンに係る基盤開発と建築物点検・調査へのドローン活用

41

空間を対象にしているため，ドローンの実装には十分な安全対策と多くの時間を要する。
・日本建築学会大会におけるドローンに関わる論文を集計した結果，2015 年の法改正以降に論文数が増加
し，点検をキーワードにした論文が顕著であり，外壁点検・調査に関わる研究事例が最も多い。
・現在のドローンによる建築物の点検・調査水準は，1 次調査（ドローンによる可視カメラを用いた点検・調査）及び 2 次調査（ドローンによる赤外線調査）の段階まで到達している。また，建築物の点検・調査におけるドローン関連の安全運用マニュアル，利活用マニュアルは整備されている状況だが，外壁調査を対象としたドローンの操縦者の育成については今後の課題と考えられる。
・建築物の点検・調査におけるドローンの安全対策については，2 点係留装置を利用したアナログ技術による解決法と MR（複合現実）を利用したデジタル技術による解決法を提案し，実証実験によりその有効性を示した。
・建築物の点検・調査におけるドローンの調査精度については，調査対象となる物件の要求条件に応じてカメラの選定をした上で，ドローンで撮影した後の画像の処理方法等の検討を行うことが重要である。
・建築物の点検・調査におけるドローンの効率性・経済性については，ドローンによる撮影での点検は高所作業点検に比べて低コストで実施することができたが，画像処理のコストと時間については増加し，今後の検討課題と考えられた。
・建築基準法 12 条点検に関わる定期報告制度を踏まえて今後の課題について考察をした結果，ガイドラインに基づいたドローンによる赤外線調査を実施する上で，外壁調査が可能なドローンを含めた機器の実装
及びドローンによる赤外線調査が可能な操縦者の育成が必要と考えられた。
投稿受付：2022 年 5 月 11 日
採録決定：2022 年 5 月 24 日
謝辞この研究における図 14 及び図 15 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）の委託業務の結果得られたものである。また実験の一部は，建築研究所，西武建設（株），（一社）日本ツーバ
イフォー建築協会による 2017­2018 年度共同研究「無人航空機を活用した中高層建築物の点検・維持管理技
術に関する研究成果」で得られた成果である。また , 調査精度の実験については，（株）WorldLink ＆Company（SkyLink Japan），Phase One Japan（株），京都大学東南アジア研究所に協力を頂いた。ここに記して，謝意を表す。
文

献［1］ 首相官邸，小型無人機に関する関係府省庁連絡会議，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kogatamujinki/kanminkyougi_
dai17/gijisidai.html［2］ 日本建築防災協会，定期報告制度における赤外線調査（無人航空機による赤外線調査を含む）による外壁調査ガイドラ
イ ン，https://www.kenchiku-bosai.or.jp/nwcon017/wp-content/uploads/2022/03/6f389675268df1c234eb60f58dfdacac.pdf，
2021 年 3 月［3］ 日本建築学会材料施工委員会 耐久・保全運営委員会，第 1 回建築ドローンシンポジウム，http://kenchiku.co.jp/wp/wpcontent/uploads/2017/04/evt20170407-6.pdf，日本建築学会，2017 年 5 月［4］ 全国タイル工業組合，国土交通省建築基準整備促進事業 T1「湿式外壁等の敵調査方法の合理化の検討」，https://www.
mlit.go.jp/common/001183683.pdf，2015­2016 年度［5］ 日本建築防災協会，国土交通省建築基準整備促進事業 T3「非接触方式による外壁調査の診断手法及び調査基準に関する検討」，https://www.mlit.go.jp/common/001288930.pdf，2017­2018 年度［6］ 首相官邸，未来投資会議（第 31 回） 配布資料，（1）企業内部の経営資源の新たな分野への投資の促進，（2）デジタル

宮内

42

博之

市 場 の ル ー ル 整備と将来の規制の精緻化に つ い て 議 論 対 象 と な り 得 る 項 目 案，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/
keizaisaisei/miraitoshikaigi/dai31/siryou1.pdf，2019［7］ 国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構，日本建築防災協会，日本建築ドローン協会，神戸大学，日本
アビオニクス，コンステック，ドローンによる安全な外壁調査を実現するシステムを開発，規制の精緻化に向けたデジタル技術の開発／ドローン等を活用した建築物の外壁の定期調査に係る技術開発，https://www.nedo.go.jp/news/press/
AA5_101421.html，2021［8］ 国土交通省住宅局建築指導課長，建築基準法施行規則の一部を改正する省令等の施行について（技術的助言），国住指第1581 号，国住参建 3982 号，https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/build/content/001474153.pdf，2021 年 3 月［9］ 日本建築ドローン協会，建築ドローン安全教育講習会，https://jada2017.org/recture［10］日本建築ドローン協会，建築ドローン安全教育講習レベルアップ研修会（建物調査編），https://jada2017.org/news/
events/764［11］日本建築ドローン協会，居住者から見た建築物調査時等のドローンの評価手法研究会報告書，https://jada2017.org/wpcontent/uploads/2019/05/e575ba299db3b27d5c10adefdd6cb792-1.pdf，2019 年 3 月［12］日本建築ドローン協会，建築ドローン標準業務仕様書（案）【点検・調査編】，https://jada2017.org/wp-content/uploads/
2019/10/3d534cda59e15a33237805b43c29ff95.pdf，2019 年 9 月［13］日本建築学会，建築保全標準・同解説（JAMS 1-RC：一般共通事項―鉄筋コンクリート造建築物，JAMS 2-RC：点検標
準仕様書―鉄筋コンクリート造建築物），ISBN978-4-8189-1090-4，p. 53，2021 年 2 月［14］宮内博之，兼松学，大場喜和，鹿毛忠継，河辺伸二，楠浩一，酒井学雄，名知博司，南正樹，渡邊正雄，UAV を活用した建築保全技術開発に関する研究（その 1：UAV の技術動向と建築分野での活用と課題），日本建築学会大会梗概集，
pp.1279-1280，2017［15］航空局次世代航空モビリティ企画室，航空法施行規則の一部改正を実施しました！～ドローン等の飛行規制を一部緩和します！～，https://www.mlit.go.jp/report/press/content/001425120.pdf，2021 年 9 月［16］国土交通省航空局，無人航空機（ドローン，ラジコン機等）の安全な飛行のためのガイドライン，https://www.mlit.
go.jp/common/001303818.pdf，2021 年 12 月
［17］井戸田和也，二村憲太郎，川前勝三郎，栗城友花，槌本敬大，宮内博之，長谷川忠大，坂口晴一，ラインガイド方式による無人航空機を活用した構造物点検の検証実験結果の報告，土木学会全国大会年次学術講演会，pp. 1­2，2019［18］井戸田和也，宮内博之，柏木雄平，二村憲太郎，ドローンによる建物点検調査を支援する MR 技術の開発，日本建築学会大会梗概集，pp. 1023­1024，2020［19］宮内博之，ドローンに搭載した 1 億画素カメラによる建物外観変状の視認性の検証，日本建築学会大会梗概集，pp.
567­568，2018［20］山岸直樹，槌本敬大，宮内博之，二村憲太郎，6 階建て実大実験棟を活用したドローンによる点検実験の報告（その 1
既存点検とドローンによる点検の比較），日本建築学会大会梗概集，pp. 569­570，2018［21］国土交通省住宅局，定期報告制度における外壁のタイル等の調査について，https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/build/jutakukentiku_house_tk_000161.html，2022「22」北岡弘，二村憲太郎，宮内博之，宇田康，佐藤大輔，奥出稔，眞方山美穂，塩澤大輝，阪上隆英，兼松学，本橋健司，
ドローン等を活用した建築物の外壁の定期調査に係る技術開発（その 2築学会大会梗概集，pp. 1073­1074，2021
宮内博之国立研究開発法人建築研究所材料研究グ
ループ上席研究員。2003 年東京工業大学大学院博士（工学）取得。東京工業大学建築物理研究センター助教，カナダ・
NRC に派遣され，2008 年に韓国・忠南大学校建築工学科に異動，副教授となる。2014 年より現職。
東京理科大客員教授，日本建築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副会長など。
E-mail：miyauchi@kenken.go.jp

近接調査用ドローンシステムの開発），日本建Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 3, No. 4（2022）


43

デザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討
フレームワークのユーザー像の明確化
上野真＊1，山田健翔＊1，松本

万有＊2，加藤裕之＊1，古江奈々美＊3

国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構航空技術部門＊1
国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構研究開発部門＊2
東京理科大学経営学部＊3
無人航空機の利用拡大により航空産業以外からのものを含む多様な新規参入事業者の増加が見込まれるが，無人航空機は機体の設計自由度が高く性能推定に伴う技術的障壁は高い。機体性能の容易な推定を加速することは新規参入を促すために重要であるため，技術的障壁の解消を目的として著者らは標準的な工程とツールを組み合わせたフレームワーク構築を構想している。しかし，従来の航空産業とは異なる新規市場であることから，フレームワークの構築および実装に先んじて新たなユーザー像について明確化する必要がある。そこで本研究では，デザイン思考の手法を用いて機体概念検討フレームワークのユーザー像と要求の明確化を行った。結果として，機体設計に関連して無人航空機ビジネスを構成するシステムの概要，およびそのシステムを前提として要求される機体性能評価（Task A）と運航確率評価（Task B）の二つのタスク，想定ユーザーとのインタフェースを抽出できた。

Keywords: デザイン思考，NABC 分析，feedback capture grid，無人航空機

Clarification on Users of Initial Airframe Study
Framework for UAV Applying Design Thinking
Makoto Ueno＊1，Kento Yamada＊1，Mayu Matsumoto＊2，Hiroyuki Kato＊1，Nanami Furue＊3
Aviation Technology Directorate, Japan Aerospace Exploration Agency＊1
Research and Development Directorate, Japan Aerospace Exploration Agency＊2
School of Management, Tokyo University of Science＊3
The expansion of the use of unmanned aircraft is expected to lead to an increase in the number of various
new entrants, including those from outside the aviation industry. However, the technical barriers to
performance estimation for unmanned aircraft are high due to the high degree of freedom in unmanned
aircraft design. Since accelerating easy estimation of aircraft performance is important to encourage newentrants, the authors envision the construction of a framework that combines standard processes and tools
to mitigate technical barriers. However, because this is a new market that differs from the traditional aviationindustry, it is necessary to clarify the new user image prior to the construction and implementation of theframework. In this study, the authors used the design thinking approach to clarify the users and requirementsof the framework for the conceptualization of the airframe. We were able to extract an overview of thesystems that comprise the unmanned aircraft business in relation to the airframe design, and the two tasks
required on the premise of these systems, airframe performance evaluation (Task A) and operation
probability evaluation (Task B), as well as the interface with the assumed stakeholders.

Keywords: design thinking, NABC analysis, feedback capture grid, UAV

上野

44

1．は

じ

め

真，山田

健翔，松本

万有，加藤

裕之，古江奈々美に

昨今の e コマースビジネスの普及により物流サービスの需要は格段に増え，輸送の小口化・高頻度化が進む［1, 2］。しかし，わが国では人口減少にともない将来的に深刻な物流人材不足が懸念されており，物流事
業の省人化が急務である［3］。また，いわゆる「買い物難民」として知られる「食料品アクセス問題」が顕在化しつつあり，多様な関係者が連携・協力しながら問題解決を図っている［4］。これらの課題の解決策の一つとして，無人航空機を用いた無人航空物流の PoC（Proof of Concept: 概念検討）が国内外で盛んに行われており［5, 6］，米国の Zipline 社がアフリカで展開する医薬品輸送事業のように既に大量の輸送を実施している事業も存在する［7］。無人航空機は，すでに農薬散布，空撮，インフラの点検等では実用化されている。
2018 年度にはレベル 3（無人地帯における目視外飛行）が解禁され，2022 年を目途にレベル 4（有人地帯における目視外飛行）が解禁される予定であり，都市部など人口過密地域での物流実証も加速すると予想される［8, 9］（図 1）。

図1

レベルごとの無人航空機ビジネスの内訳（［9］を参考に作成）

本課題に関連して，筆者らは内閣府のムーンショット型研究開発制度［10］に基づきポストコロナ╱アフ
ターコロナ時代に対応した新たなムーンショット目標を検討するための JST ミレニア・プログラム［11］にお い て 2050 年 の 社 会 像 に つ い て 検 討 し，UAV（Unmanned Air Vehicle: 無 人 航 空 機， ド ロ ー ン ），UGV（Unmanned Ground Vehicle: 無人地上車両，自動走行車両）を組み合わせた新しい輸送システムが一つの解となることを提案した［12］。このシステムでは，無人航空機を都市間輸送に相当する比較的輸送距離の長い
100 km 超の区間に用いることを提案しており，これは現状の航空機が担っている積載量と航続距離のスケー
ルよりは小さいが，現状のマルチコプターではカバーできない領域である。このサイジングの根拠として，
著者らは現行の様々な輸送機械による輸送サービスに対して積載量および輸送距離をプロットし，航空輸送に適する機体群のバンドには現時点で機体のほとんどない空白領域（図中ピンク色の「空白領域」として示した領域）が存在することを示した（図 2［12, 13］）。この図は航空輸送が地上輸送に対して同じ積載量であれば一般に長い輸送距離のサービスに用いられていることを示しており，将来の輸送についてもこの傾向は変わらないと考えた。すなわち，小規模な積載量で地上輸送手段よりも長距離を輸送する輸送手段が市場には不足している。その上で，上記空白領域で機能している（有人）機体が存在しないのは，バッテリー性能の限界や，パイロットが乗るにはサイズが小さい（乗れないか，乗ることによる積載量減少大）にも関わらずパイロットなしでは目視外飛行が許可されないことに起因すると考えられ，この調査時点のマルチコプデザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化

45

ターを用いた無人航空輸送実証の多くは，図 2 中紫色十字マーカーで示されバイク便と競合する航空輸送に適しているとは言い難い領域で行われている。しかし，バッテリー性能改善は 2022 年現在でも非常に活発な競争領域であり性能向上が見込まれる［14］こと，日本国内でも無人航空機のレベル 4 運用が解禁される予定であることから，徐々に空白領域でのビジネスの成立性が高まってくると考えられる。また，空白領域
は 2020 年までに情報が公表されている機体を参考に作られたが，例えば 2022 年に Elroy Air が発表した
Chaparral［15］は空白領域に属する機体であり，航空輸送の利点を活かせる領域であることから今後は空白領域を志向した機体が増加すると考えている。

図2

様々な輸送機械の積載量─輸送距離プロット［12, 13］

近年の無人航空機運用の特徴として，非航空産業からの参入が目立つ点と，従来の輸送手段と比べ設計の自由度が高く機体形状・機能に多様性がある点が挙げられる［16］。上記の Elroy Air Chaparral は主翼の前後に垂直上昇用のファンを取り付けた飛行方式を採用しており，これは従来の固定翼機とは異なるコンフィグ
レーションである。無人航空機による物流事業は現段階では無人航空機単体の PoC を主とした活動であるが，徐々に市場が成熟化するにつれ自動車・鉄道・有人航空機等，他の輸送手段と補完しあう形に発展していくと予想され，上に述べた航空輸送に適した空白領域での利用に収斂していくと考えられる。しかし，非航空産業からの参入者にとって多種多様な種別の機体を航空工学の知見に基づいて適切に評価し，各々のビジネス目的に適した機体を選定することには一定のハードルがある。UGV も発達し，有人の安価な輸送手段が存在する中で，仮にこのまま航空輸送の工学的特性を定量的に考慮せずにバイク便と競合した領域でのビジネスを前提とした事業検討が行われていくとすると，無人航空輸送市場の実現可能性が著しく低いものとして位置付けられてしまう可能性もある。
そこで筆者らは，ミッションの入力に対して適切な機体を出力するには，従来の航空産業における背景知識を前提とした航空工学的ツールのみならず，航空産業の経験がない市場参入者が利用できる標準的な工程

46

上野

真，山田

健翔，松本

万有，加藤

裕之，古江奈々美とそれを実現するツールからなるフレームワーク等の整備が必要になると考えた［16］。ここで言うフレーム
ワークはソフトウェア開発におけるフレームワークと類似のものを指す。典型的なものとしてウェブアプリ
ケーションフレームワークを例にとると［17］，ウェブアプリケーションは通信プロトコルに HTTP を利用したクライアント・サーバモデルのアプリケーションであるが，非常に複雑な処理をプレゼンテーション
層，ファンクション層，データ層の 3 層アーキテクチャとしてとらえることで各層において独立した観点でとらえることを可能とし，設計の分担を容易とするとともに，アプリケーション実行の主導権はフレームワークが持つ。すなわち，アプリケーション開発者はある一定のロジックを強制されることで，実装上の細部を気にせずに目的のウェブアプリケーションを容易に実現することができる。全体の構造や細部がアプリ
ケーション開発者に委ねられるアプリケーションライブラリとは大きく異なり，フレームワークを使用することで実装の自由度が減る代わりに開発は容易になる。航空機の性能評価においても，機体の利用に際してはコスト評価ができれば良いのであって，コスト要因を構成する航空工学の細部に関わる知識は必要ない。
非航空産業出身者が事業設計をしようとすればなおさらであり，特に事業の初期検討時にはパラメトリックに情報を入力することで，限定的な精度で安価に事業コスト評価をできることが望ましい。規模が大きくなってリソースの投入が可能になれば，より専門的な知識を用いた詳細な検討を行うことも考えられる。
既存の無人航空機関連のツールとしては，概念設計であれば OpenVSP［18］や SUAVE［19］といったオープ
ンソースのツールが存在する。また，飛行シミュレーションのツールとしては，Unreal Engine［20］上に構築された AirSim［21］などが公開されている。また，NEDO の「ロボット・ドローンが活躍する省エネル
ギー社会の実現プロジェクト」で発行された報告書［22］は，運航管理の視点からビジネスで検討すべき項目について詳細に述べている。一方，旅客機のような従来の航空機運航と比較すると，機体性能をビジネスのコストやリスクの構成要素として定量的に評価する動きは特に国内では目立たない。旅客機開発においてはDirect Operating Cost（DOC）［23］等に代表されるコスト評価法［24］が確立されており，航空機開発の可否は想定ミッションに基づいたコスト評価によって決定される。空飛ぶ自動車関連では特に欧米でコスト評価が盛んに行われている［25, 26］が，小型で機体単価の安い無人航空機を用いた事業開発では開発リソースが限られることや，世の中の流れに乗り遅れるリスクを考慮すると，（たとえ行った方が好ましいとしても）PoC 実施前に航空工学の専門的な知識を要するライフサイクルコストの見積りを個別の輸送事業者が綿密に行う動機は少ない。このような状況において無人航空機を利用したビジネスを構想するにあたって今後必要とされるべきフレームワークを見定めるには，ユーザーである無人航空機物流事業者にとってどのような情報が不足しているかを把握して，社会的需要に対して適切に研究開発のアプローチを定める必要がある。
そこで，本研究ではデザイン思考の手法に基づいて現時点の想定ユーザーがフレームワークへ求める要求を明らかにすることとした。デザイン思考は様々なイノベーション活動に人間を中心として設計する方法を与える考え方であり［27］，教育機関や企業により方法が異なるものの，「ユーザーの真のニーズを捉え，適切な解決策を提示する」という共通理念を持つ。よって，本研究の対象とするようなユーザーニーズに対す
る共通認識が確立していない課題に対して有効なアプローチである。具体的には，まず著者らの状況認識から必要と考えられるフレームワークの機能を想定した上でユーザー像の仮説を立て，次いで，これらを基準に実際のプレイヤー（市場参加者）へのインタビューを通じてユーザー像と要求を分析し，要求を満たして
無人航空機ビジネスの活性化に資するフレームワークに求められる機能を考察してフレームワークのコンセ
プト案を提示し，背景にあるシステム像を提示した。
2．デザイン思考と手法
まず，ここでは航空機開発におけるデザイン思考の適用を論じる。高速・大量輸送・長航続距離を絶対的な是とする従来の航空機製造事業は，設計やサプライチェーン構築のために高度なノウハウと巨大なリソー

デザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化

47

スを要するため，完成機メーカー（OEM）による市場の寡占が進んだ，閉じられた産業であった［28］。ユー
ザー企業（運航事業者）のニーズは収斂しており，OEM が注力すべき方向性は比較的固定化されていた。
しかし，上述の通り，無人航空機の場合は，その設計開発や製造に要する技術的な障壁が下がったことで，多彩なアイデアをもった多数の製造業者の参入が見込まれる。それに伴って，ユーザーの潜在的なニーズを模索する必要性が生じているのであり，今後これを実現するための方法としてデザイン思考が取り入れられるようになると推察される。
一方で，無人航空機であっても，機体の設計開発には高度な航空工学的専門性が求められ，ユーザーとの間には，依然として，一般消費財に比べて高い情報の粘着性（OEM とユーザーのいずれかのみが持っている情報がもう一方に移転しにくいこと［29］）が存続すると考えられる。本章ではデザイン思考の方法を論じつつ，航空産業での応用を見据えて実践した手法について説明する。
2‒1

デザイン思考の概要

デザイン思考とは，優れたデザイナーが顧客のニーズを念頭に製品の使い勝手やサービスの内容を思索する際の方法を体系化した，イノベーションを実現するための開発手法のひとつである。本研究では，プロダ
クトデザインやグラフィックデザイン等の分野（以下，「デザイン」）以外を専門とする学生や実務家（非デザイナー）に対するデザイン教育を牽引する教育機関であるスタンフォード大学 d.school で用いられているデザイン思考を採用し，そこで提唱されている 5 つのステップ［30］に従ってツールのコンセプトについて検討を行った（図 3）。デザイナーは問題（ニーズ）の把握と解決策の提示という大きな二段階の中でアイデアを拡散・収束させながら商品をデザインすると言われており［31］，このスタンフォード式の 5 つのス
テップは，前半 2 つのステップが問題の把握に相当し，後半 3 つのステップが解決策の提示に相当する。本
研究では前半のニーズの把握にフォーカスし，それらのステップで役立つとされる分析や調査手法に取り組んだ。具体的には，顧客理解のための複数のフレームワークを，二次情報，すなわちこの研究以外の目的であらかじめ収集されたデータを用いて記述したり，複数回のインタビュー調査を行ったりすることで，ス
テップ 1 に該当するユーザーへの共感を実施し，インタビュー調査から得られた意見の考察を通じて，ス
テップ 2 に該当する顧客ニーズの視点の定義について考察した。
デザイン思考の理想的なアウトプットは，次の 3 つの条件：①ユーザーの望みに応えていること，②技術の実現性があること，③ビジネス性を満たしていること，のすべてを満たしているコンセプトである［32］。
本研究ではユーザーの望みに応えているフレームワークのコンセプト作成を目標に，フレームワークのユー
ザー像明確化とユーザーの望みを満たす機能の探索にデザイン思考を用いた。

図3

2‒2

デザイン思考 5 つのステップ［30］

デザイン思考の適用

ユーザーの望みを理解するためには，本来，現地で直接顧客を観察するフィールドリサーチやユーザーを巻き込んだワークショップを実施することが望ましいが［27］，時間的な制約やユーザー側の負担を考慮すると現実にはなかなか難しい。そこで，カスタマージャーニーおよび共感マップというユーザーの理解のためのデザイン思考フレームワークの二次情報を用いた作成を通じてユーザーへの共感（ステップ 1）を深める。

上野

48

真，山田

健翔，松本

万有，加藤

裕之，古江奈々美

ステップ 1 の段階では，本研究ではユーザー像の深掘りだけでなく，そのユーザーのニーズを満たすことができると考えられるフレームワーク像も含めて初期仮説として設定した。それぞれに採用した手法の詳細は後述するが，初期仮説は共感マップとカスタマージャーニーを作成した上で NABC 分析を行って作成した。
なお，一般的にはステップ 1 はユーザーの願望理解を網羅的に行う段階であるため，それに対する解決策の検討までは含まれていない。しかしながら，本研究の場合は第 1 章で述べた産業全体の動向や将来像の分析を通じて，あらかじめ仮説としての大まかな解決策が検討されていた。また，ユーザーにとってまだ実感が湧きにくい将来の課題解決であり，幾分かユーザー側の想像に委ねる部分が生じるため，解決策の仮説を提示することなしにインタビュー調査を実施すると，回答に大きなばらつきが生じたり，そもそものインタ
ビューの主旨を理解してもらうために時間を要して十分な回答を得られなかったりすることが懸念された。
従って，早い段階で大まかな解決策の仮説をたたき台として提示した方が良いと判断し，想定するフレーム
ワーク像を提示しながらインタビューを行うこととした。
続いて，ユーザー像に適合する対象者を選出し，インタビューを実施して，仮説に対する意見の観察を行った。対象とするフレームワーク自体は現時点では実在しないが，インタビューにおいてフレームワークの使用状況を想像しやすくするために，アプリケーションのワイヤーフレームを作成した。ワイヤーフレー
ムとは，動作はしないが機能を想像できるように具体的にボタン等を配置したグラフィカルユーザーインタ
フェースイメージのことである。最後に，インタビューにより仮説に対して得られた意見を KJ 法および
Feedback Capture Grid により分析し，ツールに求められる機能の視点の整理（ステップ 2）を行った。
2‒2‒1

共感マップ

共感マップとは，ユーザーがある特定のシーンで見聞きしていることや言動などを具体的に考察することを通じて，ユーザーの抱える感情であるペイン（不安や悩み）とゲイン（喜びや願望）を明らかにするための分析手法である［33］。ユーザーへ深く共感することで，これまで想定できていなかったニーズの発見が期待される。共感マップの作成は，特定のユーザーの個人的な感情を様々な観点から分析することを目的として行われるが，この分析を複数のユーザー候補を想定したペルソナ（仮想的な人物像）に対して実施することで，業界全体の幅広いニーズを捉えることができると考えた。従って，本研究では無人航空輸送の機体の選定や設計に携わると想定される，無人航空輸送ビジネスの運航事業者の研究開発部門のスタッフとマネー
ジャー，無人航空機メーカーのエンジニア兼デザイナー，産業用無人航空機の解析方法を研究する研究者をペルソナとして共感マップを作成した。
2‒2‒2

カスタマージャーニー

カスタマージャーニーとは，プロダクトのユーザーの使用体験をその前後の工程も含めて時系列に表し，各場面においてプロダクトがどのように使われるかを具体的に追うことで必要な機能を抽出するための分析手法である［34］。本研究では，無人航空機を用いた無人航空輸送ビジネスを定量的に検討することを指示されたペルソナを想定した上で，そのユーザーが機体の選定ツールを用いる際のカスタマージャーニーを構築
した。
2‒2‒3

NABC 分析

NABC 分析とは，Need（顧客のニーズ），Approach（顧客のニーズを満たすための手段），Benefit（アプローチの費用対効果），Competition（競合相手や代替品に対する優位性）の四つの項目を定義することを通じて，コンセプトが提供する価値を吟味するための手法である。デザイン思考においては，NABC 分析は
主に後半のステップに該当する「アイデア発想」の段階で有用だとみなされているが［34］，本手法の提唱者によれば，新製品の企画開始時からこれらの四つの項目に沿ってコンセプトの内容を整理・表現することで，提供価値の曖昧さや不足点を知ることができるし，内容を改善していくことでイノベーションの成功率を高めることができるとされている［35］。実際に，ユーザー像を定義する上では分類区分が定まっているデザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化

49と，思考が整理しやすく，また思考の推移が把握しやすい。そのため，本研究ではステップ 1 の段階である
ユーザー像の理解の段階から上記の四つの分類を用いてコンセプトを表現し，インタビュー内容を受けて改訂することでコンセプトの改善を試みた。
2‒2‒4

Feedback Capture Grid

Feedback Capture Grid（以降 FCG）とは，プロダクトに対する定性的な意見を，賛成意見（Things thatworked），批判意見（Needs to change），質問（Questions we still have），アイデア（Ideas to try）に分類することで，プロダクトに求められる方向性を抽出するための手法である［30］。本研究では 2­3 節に述べるように 8 社に対するインタビューを実施しており，インタビュー調査から得られた意見のすべてをそのまま四つの項目に分類しても収集した意見の量が多すぎて把握しにくく FCG の本来の効果がなくなってしまうことが懸念されたため，KJ 法［36］を用いてインタビュー調査から得られた意見を無人航空輸送のビジネスをする際のプロセスごとにクラスタリングする作業を事前に行った上で，抽出された意見を FCG に基づいて分類・統合した。
2‒3

インタビューの実施

インタビューは 8 社（輸送を含む無人航空機の運用事業を主とする企業 6 社と機体開発を行う企業 2 社）を対象に実施した。インタビューは 8 社に対して各 1 時間，2022 年 1 月から 3 月にかけて実施した。イン
タビューに使用する説明資料は統一のものを使用したが，前半 4 社を終了した時点で，3­3 節に述べる通り
当初想定した機能である「Task A」に加えて「Task B」として新たな機能の共通した必要性が認識されたため，Task B を想定した説明を追加した。
インタビューに使用した資料の概要は以下の表 1 の通り。
表1

インタビューに使用した資料の概要

ページ

3．結

内容

1

インタビュー主旨

2

自己紹介

3

活動目的の紹介

4

機体の選定・導入の検討方法の現状について

5

理想的な機体選定・導入及び設計について

6

ツールの想定利用フェーズと課題

7

想定機能（Task A）

8

想定機能（Task B）

9

使用イメージ（ワイヤーフレーム）①

10

使用イメージ（ワイヤーフレーム）②

11

ツール出力画面補足

後半 4 社でのみ使用

果

本章では，デザイン思考の方法論を用いて得られた結果について述べる。2 章で述べた通り，まず事前研究で得られた二次情報（本研究のデザイン思考に基づかず，あらかじめ収集されたデータ）を元にフレームワーク機能およびユーザー像の定義を行い，これを初期値としてインタビューを行った情報を整理して機能とユーザー像を再定義した。
3‒1

初期検討によるフレームワークの機能およびユーザー像の定義

デザイン思考の最初のステップを行う，つまりユーザーに共感するには，まず著者らにとってのフレーム

50

上野

真，山田

健翔，松本

万有，加藤

裕之，古江奈々美

ワークの機能およびユーザー像をできる限り明確に定める必要がある。具体的には，無人航空輸送ビジネス
にとって核となるプロセスで必要となる要求をフレームワークの持つべき機能として定め，その機能を実際に使うユーザー像についてデザイン思考の手法に則って検討する。ここでは一連のワークの結果を報告する。
まず，デザイン思考による検討に入る前に初期値としてフレームワークの機能定義を行った。これはこの研究を行う前の事前研究［12, 13］で得られた二次情報に基づいて定義した。前述の通り，著者らは将来の無人物流システムについて検討した結果［12］を元に図 1 のレベル 4「都市物流」が更に進んだ形態として，無人航空機（UAV）と無人地上車両（UGV）が提携する輸送システムを構想した。このシステムにおいて無人航空機は都市間物流のような長距離輸送を担うが，これは航空輸送が得意とする領域でこそ無人航空機の強みは生きる［16］との観点から図 2 に示される空白領域［13］の性能を想定したものである。
空白領域に属する機体の特徴は積載量を稼ぐためにパイロットレスにせざるを得ないところにあり，操縦者を乗せる必要がなければ（更に乗客もなく無人であれば）用途に応じて Wingcopter［37］のような固定翼とマルチコプターのハイブリッド機のみならず，K-RACER［38］のような小型コンパウンドヘリや，APT-70［39］のようなテイルシッターなど，様々なコンフィグレーションの機体が現れうる。さらに図 1 で示すような多様な無人航空機利用形態を想定するならば，無人航空機事業に適切な機体の多様性は非常に高い。航空
機は機体コンフィギュレーションに応じて効率の良い運用方法が異なる。上昇下降や定点滞空を主たる飛行とするインフラ点検や空撮ではマルチコプターが適するが，長距離輸送業務では主翼を持たないと著しく効率が悪い。よって，用途に応じて適切な機体コンフィギュレーションを選択することは競争力のある事業を立案し，実現性を評価するために必須の能力である。
1 章でも述べたが，このような多様なコンフィギュレーションの機体を一貫した技術的視点で評価し，行いたいビジネスに適した機体を選定することは非航空産業からの参入者のみならず，航空産業からの参入者にとっても荷が重いと想定した。以上から，フレームワークに求められるコアの機能として「ミッションに適した機体コンフィグレーションを出力すること」を定義した。また，現実には必ずしもミッションに適した機体が市場に存在するとは限らない点も考慮して，「既存の機体仕様からミッションを提案する」機能，
すなわち上記のコア機能は上記機能定義の逆方向も含む双方向となり得ることを伝えた。現時点で実装されているものではないが，この機能のイメージを促進するためにワイヤーフレームを作成した（図 4）。これはインタビューで提示し，フレームワークの機能イメージを持ってもらうために活用した。
続いて，デザイン思考の手法に則ってユーザー像の設定を行った。すなわち，ペルソナ像を設定し，それぞれのペルソナのカスタマージャーニーを想定した後に，インタビュー前に定義した機能を具体的に述べる
事前 NABC 分析を実施した。
無人航空機物流事業に関わるプレイヤーは物流事業者のみならず，無人航空機メーカー，社会実装先である自治体，運航に関する法整備を進める政府機関など多岐にわたる（図 5）。本研究ではまず，検討のファー
ストステップとして，ユーザーである無人航空機物流事業者のペルソナ像 P1 ～ P5 の設定（ユーザーがどのような業務・役職に従事しており，どのような課題が想定されるか），および，事業化までの検討・意思決定のフローの中での本フレームワークの想定利用フェーズを仮定した（図 6）。運航事業者で業務に従事する職員であり，ビジネスを検討する職員（ペルソナ P1），ビジネスを決裁する職員（ペルソナ P2），現場の運用を検討する職員（ペルソナ P3）の 3 パターンを想定した。業務の種類に応じてそれぞれ抱える課題の規模感が異なると考えられたため，ペルソナを分類することで業務ごとの課題も分類した。また，機体を開発するメーカーもフレームワークに関わる立場であり，運航事業者の想定するビジネスからの要求に対して最適な機体を設計する過程に課題がある（ペルソナ P4）と想定した。また，研究機関もこのフレームワー
クに関わる立場であり，著者もこの立場に相当する（ペルソナ P5）。ここには著者が抱える課題としてビジネスや機体開発の現場に沿った研究となっているかわからないことを挙げた。

デザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化

図4

図5

ワイヤーフレーム入出力画面

無人航空機物流事業に関わるプレイヤーの関係図

51

上野

52

図6

真，山田

健翔，松本

万有，加藤

裕之，古江奈々美

事業化までの流れとタスクが機能すると想定されるフェーズ

上記の前提の下，共感マップ，カスタマージャーニーを作成したのちに NABC 分析を実施した。なお，
デザイン思考各ワークのアウトプットは大部であるであるため，本文中ではなく Appendix を設けてそちらに掲載した。
まず各ペルソナ像について，各プレイヤー同士の関わりを具体的にイメージするために，物流事業者の中でも経営層，事業検討担当など立場に分けるほか，物流事業者以外の無人航空機メーカー技術者や研究機関の研究者など，様々な立場のプレイヤーのペインとゲインについて共感マップにより検討した（表 A. 1）。
同時に，これらのペルソナにおいてフレームワークの機能の用途や使用する状況などについて具体的な仮説を立てるために，カスタマージャーニーを作成した。すなわち，ユーザーの典型的な行動を仮定し，それぞれの行動時にどのような感情的な状態が生じるかを各記述項目（表 A. 2）に従って記述した。P1 について作成したカスタマージャーニーの一部を図 A. 1 に示す。これによって，本研究で定義したフレームワーク
がどのような場面でどのような目的で用いられるかが時系列に沿って可視化された。
以上のペルソナ像の初期分析結果を元に，想定する機能を明確化するための NABC 分析を実施した（表A. 3）。よりユーザーの要望に近いフレームワークを構築するために，インタビュー後に改めて NABC 分析を実施したが，事前の NABC 分析はインタビューで聞きたいことやチームの立場を明確化するために役立った。また，改めて図 6 の赤枠で囲ったフェーズがフレームワークの担うタスクが機能するフェーズである
ことが確認できた。インタビュー前後の変化から評価したインタビューの効果については後述する。
これらのワークの結果を受けて，以下の表 2 のような分類で表される項目をインタビューで尋ねる内容とした。
表2

インタビューで尋ねる内容

大分類

小分類

社内での機体の選定・導チームの体制やプロセス

入の検討方法の現状につ

について

いて

目的

資料（表 1）ページ

フレームワークを使うシーンの観測

4

意思決定についてフレームワークの出力をどのように利用し得るか

6

理想的な機体選定・導入

機体導入・選定について

機体の選定・導入方法の意見抽出

5

および設計について

機体の設計について

機体メーカーとのやり取りにおける課題の抽出

53‒2

FCG によるインタビュー結果の整理

インタビュー結果は大部であるため要点を Appendix A1­4 にまとめた。インタビューを通じて得られた意見はフレームワークの範囲にとどまらず，経営判断や運用面に関するものまで幅広く得られた。インタ
ビュー記録は，KJ 法によってテーマごとにクラスタリングしたのちに，2­2­4 節に述べた FCG の手法に基づいて，賛成意見，批判意見，質問，アイデアに分類した（図 A. 2）。顧客起点を前提とするデザイン思考を実践する上で，最初の工程から具体的かつ詳細な提供機能を開発側の独断で決定しユーザー候補に提案する形式では本来の主旨に反するため，インタビューでは，構想中のフレームワークの大まかなイメージのみを共有し，それをきっかけにユーザー候補から幅広くフィードバックを募ることを試みた。そのため，まだ

デザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化

53

明確化されていない個別具体的な機能に関するユーザー側からの意見を，「批判意見」とみなすのか，あるいは「アイデア」として認識するのか，どちらか一方に分類することが困難であったが，細かく定義づける
ことよりも情報を抽出することに重点を置いた。
結果として仮説として定めていたユーザー像が更新された。まず，同様の業務に従事するペルソナでも事業の段階によって業務内容が異なり，目の前の困りごとにフォーカスするためフレームワークの機能への要
望にもばらつきがあることが示された。ただし，初期的な段階において市場の様々な機体の性能を調査するという段階は共通しており，その段階での初期検討に本フレームワークで想定した機能が有用であるという意見は共通していた。
また，機体性能評価に対する要求（以後，この要求に対応する機能を「Task A」と称する）のみならず，
運用面で運航確率定量化に関わる要求（以後，この要求に対応する機能を「Task B」と称し，特に FCG の「アイデア」の欄から採取）もあることが明らかになった。むしろ，直近では Task B への期待の方が多い。
これは PoC 段階の事業者が多く，Task A のように機体性能を採算性に反映して機体選定や事業立案に役立たせる部分よりも，Task B のように運用においてたくさんの人をかけなければならなかったり検討に時間がかかったりなど運用人件費に関わる部分でコスト発生が目立つことが理由と考えられる。旅客機運航においても気象条件は運航率を左右する大きな要素である［40］が，ドローンの飛行高度での正確な風向風速の入手には課題があり［41］，さらに機体規模が小さいことから気象の影響を受けやすい。また，飛行条件に対応
して落下分散評価もさまざまな要素を考慮する必要があるなど，Task B を確実に実施して運航確率を評価できることは事業成立性に対して大きな意義を持つ。
一方で，Task A に関しても Task B に関しても機体の性能情報に基づいた理論的なアプローチは不足しており，それを賄うだけの時間も人件費も投入しづらい傾向が見られた。機体の性能保証は実証ベースであり，新規機体の性能保証も既存機の実績を延長する形で考えられていることが多いため，旅客機事業のように事業要求から機体への要求が演繹されるものではないし，それを賄えるコスト構造にもなっていない。また，無人機に対して製品として要求すべき項目とそのレベルが標準化されていないため，「何を要求すべきか」と「どのレベルで顧客が満足するか」の両面において情報が依然として不足している。PoC が先行し変化の激しい黎明期の市場環境では理解できる状況とも言え，支援が望まれる点でもあると認識した。運用判断に関する指標は連続的な数値よりも解釈の余地が少ない離散的なレベル分けでの記述でないと非専門家の理解を得られないという意見も得られた。これは無人航空機を社会に当てはめた時のインタフェースと，
インタフェースに表出する数値を出力する物理的な背景を記述可能な内部構造が明確になっていない状態を示しており，すなわち無人航空輸送ビジネスというシステムのサブシステムとして無人航空機を記述する必要性の存在を示唆する。
フレームワークの機能については Task A，Task B にあてはまらない様々な要望も寄せられた（表 A. 7）。
特に運用面での要望は複数見られ，安全に運用する上でのテストケースをシミュレーションする機能が望まれていた。一例としてフルフライトシミュレーターはこのような要望を満たすと考えられる。また，フレー
ムワークに関連して業界に共通する課題も見えた（表 A. 8）。①事業者も顧客も非航空産業であることが多いため共通言語として単純かつ容易に理解できる判断基準が存在しないこと，②企業体力が相対的に小さい
ため航空機に期待されるような要求から機能へ分解して機体設計を行うような開発手法がとれないこと，の2 点が主に指摘された。
3‒3

事後 NABC 分析とユーザー像の明確化

上述のように整理したインタビュー結果を元に，当初想定していた Task A に加えて Task B の要望が明確に表れてきたことを踏まえて，Task A（表 A. 5）と Task B（表 A. 6）を分けた形で再度 NABC 分析を実施した。事前 NABC 分析（表 A. 3）では一つのタスクだけを考えていたために「Approach」が時系列に

上野

54

真，山田

健翔，松本

万有，加藤

裕之，古江奈々美

なっているが，インタビュー後の事後 NABC 分析（表 A. 5，表 A. 6）では内部の動作ではなく，機能と入出力（インタフェース）だけで表現するようになった。内部でどう動くかよりも，何をどのように受け渡すかに重点が移ったことになる。加えて，企業の検討レベルに応じて「Benefit」が変化することが見出されたため，それぞれのタスクに 2 段階の検討段階を設定した。
NABC 分析を経て機能とインタフェースが規定されたことでフレームワークが対象とするシステムを規定することが可能になり，ユーザーがシステムを構成する中でどのような位置付けで Task A および Task Bを実施するかが明らかになった。ここで要求される機能は事後 NABC 分析の「Approach」を検討する中で明らかになったが，Task A に関しては「②運用に関する性能評価軸とそのレベルの標準化」インタフェー
スをベースにした「①機体設計・選定」となり，Task B に関しては「②運用に関する性能評価軸とそのレベルの標準化」インタフェースをベースにした「①運用検討・運用シミュレーター」となる。
改めてビジネスを一つのシステムとタスクを整理すると，Systems Engineering の考え方に則れば，シス
テムのミッションは「無人航空輸送ビジネスを事業化すること」になる。そのミッション達成のために構築すべきビジネスシステムが無人航空輸送システムであり，機体はそのサブシステムとなる。その上で上記の機能とインタフェースを位置付けると（図 7），Task A は事前調査および方針決定のフェーズでビジネスシ
ステムの成立性を述べる機能であり，Task B は最終的に検証のフェーズで運用判断を行うために必要になる情報をそれぞれ出力する機能を持つことになる。インタフェースは，Task A に関してはビジネスの採算性をビジネスの文脈で理解できるものであることが求められ，Task B に関しては運航できるかどうか，仮定した経路で運航できる確率はどの程度か，など直接的な出力が求められる。特に，Task B のような運用面での必要な情報を正しく出力を規定していくために重要なのは，ビジネスをシステムとして考えたときの業務構想（Systems Engineering における Concept of operations; ConOps［42］）である。そのため，業務構
想と親和性がある判断指標の物理的根拠として無人航空機システムを記述する必要がある。

図7

4．考

システムモデルとタスクとフェーズの位置付け

察

本章では，前章までにデザイン思考のプロセスを通して明らかにした無人航空機概念設計フレームワークのユーザー像と機能を踏まえて，フレームワークを効果的に実装するために必要な考えについて述べる。
4‒1

デザイン思考適用の効果と課題

本研究では，無人航空輸送事業検討において使用する機体概念設計フレームワークの構築において対象となるユーザー像を明確化するために，デザイン思考の手法を用いて分析とインタビューを行った。主に共感デザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化

55

マップ，カスタマージャーニー，NABC 分析，Feedback Capture Grid（FCG）を用いたので，それぞれによって得られた効果を踏まえつつ，デザイン思考を用いたからこそ得られたと考えられる点と今後の活用の展望について述べる。
共感マップとカスタマージャーニーを考慮することはインタビュー項目の洗い出しに役立った。すなわち，フレームワークを用いた事業検討過程を具体的に想定することで，実際にフレームワークを使うべき担
当者の課題感を想像することができるため，インタビュー項目を具体的かつ臨場感のあるものにできたと考えている。
インタビュー前に事前 NABC 分析を行うことで，事前に明確なニーズイメージを持ち一貫した態度でインタビューに臨むことができた。インタビューでは当然事前のイメージとは食い違う結果を含む回答を得たが，事後に同じ NABC 分析の枠組みで事前イメージとの差分を意識することで，憶測を排して明確なニー
ズイメージを構築することができた。すなわち，当初の仮説で設定したタスク（Task A）の必要性は間違ってはいないが，運用の現場では当初は想定していなかった Task B の重要性が高く，最初期のフェーズで事業を検討するのに Task A は有効であるのに対してフェーズが進むにつれて Task B のような機能が必要になることがインタビュー中に明らかになった。しかし，現行の事業者は Task A を十分にこなすよりも前に
PoC に進んで課題の洗い出しをしており，市場が成熟化することによって Task A を洗い直すことになると考えている。
FCG はインタビュー結果の分析に役立った。ただし，インタビュー結果は膨大な量の情報を含むため，
直接 FCG で分類することはせず，KJ 法でクラスタリングした上で FCG を作成した。FCG の結果はインタ
ビュー後に再度 NABC 分析を行う際に，特に Need と Approach の項に新たな情報を追加するにあたっての情報源となった。特に Task B の必要性は FCG によって導かれたと言える。ただし，FCG の結果を Needと Approach に自動的に割り振ることはできず，抽出された情報を改めて解釈しなおす必要があった。一方，
NABC 分析の Benefit と Competition については FCG の分析結果を用いず，Need と Approach に基づいた
フレームワーク整備をした時にどのような Benefit と Competition があり得るかを解釈によって導いた。
ユーザー候補に機能イメージを伝えるために，今回のインタビューでは見た目だけで動作はしないワイ
ヤーフレームを使用した。ワイヤーフレームではユーザー候補にアウトプットのイメージを持たせることはできたものの，実際に手を動かしてもらうことはできないため上記の通り「批判意見」と「アイデア」を明確に分離することができず，ユーザーのニーズや需要の優先度を絞り込むことはできなかった。ワイヤーフ
レームは，本研究で取り組んだユーザーのニーズの全体像を把握する工程，すなわち，デザイン思考の前半部分の工程ではある一定の効果があると言えるが，精度よりも素早さの方を重視した解決策のイメージの共有手段であるが故に，ユーザーからは，見た目から想像できること以上のフィードバックを得ることができないという限界がある。従って，今後の製作過程，すなわち，デザイン思考の後半部分に進むにあたり，ドロップダウンメニューや入力欄など，より現実的なグラフィカルユーザーインタフェースを持ったモック
アップを触ってもらうことで，具体的なユーザーの思考過程をなぞることが必要である。
デザイン思考を用いることで，調査・検討の方向性を迷わずに研究を進めることができたが，機械的に手法に従うのではなく，上記の通り実際の課題に合わせて適切にアレンジすることで適切な効果を得ることができた。
最後に航空機開発におけるデザイン思考の適用について述べると，市場黎明期で不明点の多い無人航空機事業に対してデザイン思考は違和感なく適用できた。第 3 章で実施に至った Task A と Task B の抽出はユー
ザーの課題を航空工学の理解に翻訳する行為として理解でき，第 2 章に述べた通り航空工学とユーザーとの間に存在する情報の粘着性にまつわる課題に対する橋渡し機能としてデザイン思考は有効と考える。

上野

56

4‒2

真，山田

健翔，松本

万有，加藤

裕之，古江奈々美

提案するフレームワークと実装に向けた展望

本研究はフレームワークの技術的内容を述べるものではないが，今後実装していく上での留意点について
述べる。
4‒2‒1

実装順位

フレームワークの実装にあたっては，現時点で Task B への要望が高いとしても複雑度の少ない Task Aの実装を先行すべきと考える。インタビューの結果，期待されるタスクとして 3­3 節では Task A と Task Bが抽出され，現状では Task B の方が多く期待されている。一方，実装の観点では，Task A では基本的な消費エネルギー量など機体性能に関わる概念設計的な量の出力が求められるのに対して，Task B は気象状況に対する応答や離着陸といった機体の動的な挙動についての出力が求められ，Task B に必要な出力は Task
A に必要な出力の結果に基づいて設計されるため，Task A を経ることなく Task B の結果を得ることは難しい。これは市場の要求と実装可能性が相反するジレンマをもたらすが，物理的な成立性の観点から本検討の結果としては Task A を先行して実装することを提案する。加えて，Task B は機体のコンフィギュレーショ
ンに大きく依存する点にも注意が必要である。すなわち主翼を持つ機体では主翼の失速が大きな問題であったり落下分散が非常に大きくなったりする点がリスクとして考えられるが，翼のないマルチコプターではVortex Ring State や一発停止などが非常に深刻な危機をもたらす。従って，Task B の検討を先行しても，機体性能が事業の要求を満たさず機体コンフィギュレーションを変更した場合には全く異なる Task B を一からやり直すことになる。現状では PoC の段階が多く市場が成熟していないため運用と直結する Task B への要求が高いが，Task A は事業成立性の根幹に関わるため，市場が成熟すると Task A に対する要求は増加すると考えており，最終的には Task A，Task B 両者とも重要度は高い。
ただし，市場の要求および市場自体の変化速度が速いことを考慮すると，Task A に分類される機能をす
べて実装するよりも Minimum Viable Product（MVP）と呼ばれる最低限の機能を実装した製品をデザイン
思考の観点に立ちながらユーザー候補に試用してもらい，できる部分から Task B に近づくことを目指すべきである。MVP とは，必要最低限の機能でできる限り速やかに市場に投入される製品を意味しており，実際の顧客の反応を見ながら機能の追加や向上を計ることで，リスクを最小限にとどめながら競争力のある製品開発を素早く実現できると言われている［43］。
4‒2‒2

判断指標の整備3­2 節で運用判断においては判断基準と ConOps が重要である点を述べた。実装にあたっては，機体を表す物理モデルとモデルの直接的な出力（工学的出力）と社会との接続を表すインタフェース，加えてConOps に基づいてインタフェースの理解を促進する判断指標の設定が必要であり，これらは一体となって無人航空機システムを表現するモデルとなる。判断指標の設定に関しては，国立研究法人新エネルギー・産業技術総合開発機構は 2020 年に無人航空機性能評価手順書［44­46］を公開して耐風性，対降雨性などについての評価基準や評価方法を含む性能評価手順を示している。にもかかわらず，インタビューの結果からこれらが運用の現場に至っていないことが示された。現時点では明らかではなく更なる調査が必要な点もある
が，無人航空機システムとビジネスシステムの間のインタフェースにギャップがあるためであると考えている。
また，フレームワークとしてはモデルのみならず，モデルを有効に活用するための標準的な工程（モデル
利用のための ConOps）をビジネスユーザーが理解できる形で用意する必要がある。特に無人機であることから主翼の有無等，条件が異なる多様な機体が国内外から登場しつつある中で事業者は適切な機体選定の手段を持っておらず，様々なシミュレーションで機体の優劣を評価するために機体を統一的に表現できる抽象化された機体モデルや，その出力理解のためのインタフェースの設計は国内における無人航空機に係る産業が成熟し国際競争力を持っていくために必須の要件である。しかし，内閣官房，国土交通省の「ドローンを

デザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化

57

活用した荷物等配送に関するガイドライン」［47］においては「ユースケースに応じた機材の選定」の実施について一般論が述べられているものの，どのように数値データを判断すれば良いのかについて具体的な仕組みは無く，航空工学的な検討を事業者自身で行わざるを得ない状況にある。「空の産業革命に向けた官民協
議会（第 8 回）」で示された「空の移動革命に向けたロードマップ（改訂案）」等［48, 49］でも「多様な機体」
についての言及があり，今後，国における議論の進捗と連動する形で多様な機体の運用実現を裏打ちする技
術的基盤を整備する必要がある。
5．結論

本研究では，デザイン思考の手法により無人航空機概念設計フレームワークのユーザー像および機能要求の明確化を行った。具体的には，「共感マップ作製」，「インタビュー前 NABC 分析」，複数かつ立場の異なる 8 社のユーザー候補に対するインタビュー（2022 年 1 月～ 3 月），「インタビュー後 NABC 分析」を実施
して，特にデザイン思考の前半に該当する「問題の把握」のプロセスを実施した。結果として，以下のような知見が得られた。
・フレームワークには機体設計に関連して無人航空機ビジネスを構成するシステムの存在を前提として，
主に 2 種類の機能が求められている：「ミッションに応じた機体選定╱機体性能からのミッション提案」など機体の概念設計に関わる性能推定結果を利用して事業検討の最初期のフェーズで利用する Task A。
運用安全性や気象の影響を考慮した運航率推定，落下分散推定等の機体の特性を考慮した運用リス
ク推算等の実証および運用におけるフェーズで利用する Task B。
・2022 年 1 月～ 3 月現在のユーザー候補視点では Task B の方が喫緊の必要性は高いが，これは「選定するほど機体の種類がない」など市場が未だ成熟していないために Task A に関する要求が顕在化しておらず市場の成熟に伴い Task A の重要性も向上すると考える。また，事業の段階に応じて同じタスクの中でも Benefit は変化する。
これらのタスクを行うためには現状では高度な航空工学の知見を必要とし，特に非航空産業からの参入者には達成困難である。また，参入当初で財務基盤が強いとは言いがたい初期の事業者にとって容易に使えるような検討基盤は存在しないため，これを満たすフレームワークの必要性が示された。また，フレームワー
クの工学的な出力と社会との接続を表すインタフェース，加えてインタフェースの理解を促進する判断指標の設定と普及が必要であることも同時に示された。
上記は国の「空の産業革命に向けた官民協議会」の議論の方向性とも合っており，今後は各方面と連携しつつ航空工学的なツールに加えて非航空産業からの参加者でも理解できるような標準的な工程からなるフレームワークとして整備していくことが望まれる。また，整備にあたってもデザイン思考の考え方に則って，変化の激しい業界の現状とユーザーの意見を取り入れながら柔軟に目標を変更していくことが望ましい。
投稿受付：2022 年 4 月 8 日
採録決定：2022 年 6 月 14 日
文献［1］ 国土交通省：2040 年，道路の景色が変わる～人々の幸せにつながる道路～，https://www.mlit.go.jp/road/vision/pdf/01.
pdf（accessed on Mar 28, 2022）.
［2］ 国土交通省総合政策局物流政策課：物流を取り巻く現状，https://www.mlit.go.jp/common/001347054.pdf（accessed on
Mar 28, 2022）.

上野

58

真，山田

健翔，松本

万有，加藤

裕之，古江奈々美［3］ 閣議決定：総合物流施策大綱（2021 年度～2025 年度），https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/content/001413866.
pdf（accessed on Mar 28, 2022）.
［4］ 農林水産省：食料品アクセス（買い物弱者・買い物難民等）問題ポータルサイト，https://www.maff.go.jp/j/shokusan/
eat/syoku_akusesu.html（accessed on Mar 28, 2022）.
［5］ 長崎県五島市：“ドローンでの医薬品配送の長期実証について”，市の政策，スマートアイランド，https://www.city.
goto.nagasaki.jp/s007/040/010/010/080/20220105114934.html（accessed on Mar 28, 2022）.
［6］ 山梨県小菅村：“山梨県小菅村におけるドローンを活用した新スマート物流の取組み”，デジタル田園都市国家構想実現
会議（第 5 回）議事次第，資料 5，内閣官房，https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/digital_denen/dai5/siryou5.pdf（accessedon Mar 28, 2022）.
［7］ Shrivastava, R.：“ドローンでワクチンを運ぶ「Zipline」，企業価値が 27 億ドル突破”，Forbes, https://forbesjapan.com/
articles/detail/42248（accessed on Mar 28, 2022）.
［8］ 内 閣 官 房 小 型 無人機等対策推進室：空の産 業 革 命 に 向 け た ロ ー ド マ ッ プ 2021，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/
kogatamujinki/pdf/siryou21.pdf（accessed on Mar 28, 2022）.
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デザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化

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2020.
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.

上野

60
上野

真，山田

健翔，松本

真

山田

万有，加藤

裕之，古江奈々美

健翔

宇宙航空研究開発機構航空技術部門研究

宇宙航空研究開発機構航空技術部門研究領域主幹。研究歴：1998 年（旧）科学技開発員。研究歴：2019 年より宇宙航空

術庁航空宇宙技術研究所入所。改組に伴研究開発機構にて，空気力学および数理

い国立研究開発法人宇宙航空研究開発機

モデリングの研究に従事。

構にて現在まで空気力学および数理モデ
リングの研究に従事。2017 年

日本航空宇宙学会 第 27 回

（平成 29 年度）学会賞 技術賞〔基礎技術部門〕受賞。
松本

万有

加藤

裕之

宇宙航空研究開発機構研究開発部門第四宇宙航空研究開発機構航空技術部門研究

研究ユニット。研究歴：2014 年より宇領域主幹。研究歴：2001 年（旧）科学技

宙航空研究開発機構にて，宇宙輸送機の術庁航空宇宙技術研究所入所。改組に伴構造解析，推進薬管理に関する研究開発

い国立研究開発法人宇宙航空研究開発機に従事。

構にて現在まで空力計測技術および風洞
試験設備運用・維持管理に関する研究開発に従事。

古江奈々美
東京理科大学経営学部助教。2018 年にス タ ン フ ォ ー ド 大 学 Center for Design
Research へ研究留学，2019 年 3 月一橋大学大学院商学研究科博士後期課程修了，博士（商学）。2019 年より現職。研究分野はイノベーション，アイデア創造，デザイン思考。

Appendix A1．デザイン思考過程でのアウトプット
デザイン思考の過程では多量のアウトプットが発生する。本 Appendix では本文に入りきらない生アウト
プットを掲載し，デザイン思考の過程で得られる直接的なアウトプットに興味のある読者の便宜を図る。
A1‒1．共感マップのアウトプット
デザイン思考の最初のステップで作成した（3­1 節）共感マップのアウトプットを示す。
表 A. 1
ペルソ
ナ No.

共感マップによる各ペルソナ像で想定されるペインとゲイン

立場と主な業務

ペイン

ゲイン

・既存機体の調査において，自社ビジネスの実現に必要な機能があるか判断できない。
・社内での説得材料が不足している。
・機体選定のノウハウが個人に紐づいており，社内での技術，
所属：物流事業者
P1

担当業務：無人航空
機の事業検討知識の継承がしづらい。
・機体メーカーから出てくる数値が貧弱で，コスト推算を行う
ために様々な仮定を置かなければならない。
・色々な機体を比較評価したいが，手元で簡単に評価できる仕組みがないので，それぞれのメーカーの言い値で性能を評価せざるを得ない。
・上司への説得材料が不足している。どのような情報があれば説得しやすいか。

・機体の評価を行うときに統一的に設定すべき入力
項目が設定されていると良い。
・機体メーカーに対してど
ういう数字を要求すれば，機体メーカーが言っていることの裏を取れるのかが知りたい。

デザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化
ペルソ
ナ No.

立場と主な業務
所属：物流事業者

P2

担当業務：経営判断

ペイン

ゲイン

・検討チームの報告をどう判断したらよいかわからない。
・既存のドローンでは自社のビジネス課題の解決にはつながらない。
・とりあえず飛行して配達できたが採算は取れるのだろうか。
・飛行時間，燃費，積載重量などを改善したいが方法がわから

所属：物流事業者
担当業務：無人航空

P3

機配送

61

ない。
（判断材料が不・ドローンビジネスの go╱no-go 判断が難しい。
足，基準がわからない）
・既存のドローンだけでは，自社ビジネスの改善にはつなげづらい。一方，自社でドローンを開発するノウハウ・技術・資金・人的余裕はない。

・事前調査に要する時間，費用を削減したい。
・ドローンビジネス導入によりどのようなメリット╱デメリットがあるのか理解したい。
・自社ビジネスに適したドローン機体を安価に導入できればうれしい。

・機体運用者が真に望んでいるニーズが技術的には不明瞭。
・機体の種類が複雑すぎて，顧客の要求に応じて簡単に性能を
所属：機体メーカー
担当業務：機体設計

P4

試算できない。

・顧客に対して統一的な枠
組みでエネルギー消費な・顧客が明らかにおかしな機体を使いたいと言ってくるが，無どを示すことで顧客に対人機の様々な形態を理論的かつ定量的に説得する統一的な方

して比較優位性を示して法がないので試算に時間がかかる。

信用された上で自社の機開発

・そもそもマルチコプターの理論的な基盤は脆弱なので，エネ

体を買って欲しい。

ルギー消費量推定に自信が持てない。
所属：研究機関
担当業務：無人航空

P5

機の技術研究・ビジネスおよび機体開発の現場に沿った内容になっているかわからない。

・理論的な整理ができることで，それを使った様々

・やっていることが役に立つことなのかがわからない。

な新しい機体の設計が容・理論を作っても実際にはどう使われるのかがわからない。

易にできる。

A1‒2．カスタマージャーニーのアウトプット
カスタマージャーニー記述したユーザーの典型的な行動と，それらに対して記述した項目および，それらを用いて作成したカスタマージャーニーの例を以下に示す。
表 A. 2

カスタマージャーニーに記述したユーザーの典型的な行動と各行動に対して記述した項目
記述項目

典型的なジャーニー
1

当該システムを使う動機付けをされる

2

どういう手段を取るか決める

3

当該システムを認知する

4

当該システムの利用を決定する

5

利用のための準備をする

6

初めて実利用してみる

7

操作を習熟していく

8

満足な成果物を得る

9

その成果物を他者に共有する

10

当初想定していなかった活用方法に気付く

11

当該システムの利用を他者に勧めるa.

具体的な行動説明
それぞれのステップでとられる
具体的な行動すれぞれのステップで生じる個

b.

感じること

人的な気持ちを具体的に書く。
期待や不安，虚栄心などを含む

c.

エモーション
マーク

d.

機会

e.

役割提供者

：ユーザーが嬉しくない：ニュートラルな感情：ユーザーが嬉しい
b.，c. をさらに改善させることのできる機会や解決策
d. を提供しうるシステム外の
主体

上野

62

図 A. 1

真，山田

健翔，松本

万有，加藤

裕之，古江奈々美

カスタマージャーニーの一例（一部抜粋）

A1‒3．事前 NABC 分析のアウトプット
インタビュー前に実施した事前 NABC 分析の結果を示す。
表 A. 3
項目

小項目

インタビュー前に実施した NABC 分析の結果
記述

ユーザー

無人航空輸送をプラットフォームの一つとして社会実装したい事業者（プラットフォー
マ系企業の社員で，無人航空輸送で置き換えるべき業務の構想はあるが，機体や設備の具体的なイメージはない。機体開発メーカーの選定を一任されている。
）

起きうる課題①自己の想定するミッション（積載量や航続距離，稼働時間の要求）と制約（コストや環境適合性などの制約条件）に対して，どんな機体が要求を満たすのかわからない。
②機体だけ開発すれば他にはいらないのかが不安。
（別途 1,000 m の滑走路が必要ですと言われたら困る。
）③逆に市場で売られている機体の能力から実現できるミッションはどういうものか？
すなわち当該機体が輸送できるペイロード，レンジ，飛行経路を推定する。

どんなときに生じるか？

①なぜ無人航空輸送を導入すべきかはわかっている，というか信念があるが，実現しているソリューションがないとき。
②ミッション設定の網羅性が十分でないとき。
③既存の機体を選定して，無人航空輸送ビジネス自体には参入する必要があるとき。

Needデザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化
項目
Need

小項目
ユーザーの願望記述
できるだけ既存の施設を使い回したい。
（変えるところは最小限にしたい。
）
置き換えない輸送業務とのインターフェースインタフェースを合わせたい。
時刻 1① 既存の機体でミッションが成立するものを列挙する。
② 上記の機体の運用で必要となる設備を列挙する。
③ 既存の機体の差分を列挙する。
時刻 2
ここまでの出力で良いモノがあればそれを選択する。なければ以下のステップに進む。
① ミッションに適する機体のタイプを絞り込む。（ヘリコプターのようなタイプが良いのか，セスナのような固定翼タイプが良いのかなど。
）②­1 機体のタイプごとのメリット・デメリット，運用上必要となる設備を列挙する。
②­2 機体のタイプごとの性能限界や大きさを大まかに出力する。
時刻 3
ここまでの出力で納得するものがあれば，その案を機体開発メーカーに持っていくことができる。
①② 機体自体と設備の条件を出力する。
時刻 4
合えばその機体を使用すれば良い。合わない場合は：①② 違う機体構成に必要な条件を提示する。（ミッションに適合するために既存機とは異なる形態の 機体の提案ができると良い）

Approach

想定ユーザーが機体導入まで継続的に使用すると考える理由

・新規参入ユーザーが機体を概念的に検討する際に使うことが想定される→ミッション成立性を判断できる，ビジネス成立性を判断できる・新規機体開発となったとき，メーカーとコンセプトの調整（ビジネス的なミッションの機体要求への翻訳）に使えると思われる→インターフェースインタフェースの統一

ビジネス価値

想定ユーザーが業務を行う上で機体関連の業務がスムーズになると考えられる。また，
機体開発メーカーとの調整支援も可能と考えられる。

ユーザーが嬉しいことに価値がある・ユーザーがどう嬉しいのかはまだわからない。
・機体メーカーから提示される情報がどこまで十分なのかもまだわからない。カスタマージャーニーなどでそれをあぶりだす。
・ユーザーはどういうツールがあったら喜ぶのか不明。担当者の喜びとビジネスアウト
プットとしての喜びはまだ明確に分けられていない。

コンサルタント

想定ユーザー：知識が無く自分で機体を記述できないユーザーが依存する。

別のツール＊OpenVSP［18］想定ユーザー：ミッションからの要求性能は確定していて，その性能を満たす機体の概念設計を行いたい人（CAD が使えて航空工学の知識もある）
本システムとの差：ミッションから要求性能への落とし込みは別途行う必要がある。
＊SUAVE［19］想定ユーザー：ミッション最適化も含めた機体開発に興味のある研究者（やそれに準ずる知識を持つ人）本システムとの差：機体のタイプを絞り込んでくれないので，自分で調査する必要がある。基本的に必要な設備は出てこない。あくまで機体だけ。

BenefitCompetition

63

A1‒4．インタビューの要点まとめ
検討したインタビュー内容に従い，無人航空機に係る対象者にインタビューを行った結果の要点を記す。
Interview 1 では，フレームワークで想定している入出力は初期検討の段階で利便性があるという意見が見られた。一方で，当初想定したフレームワークの機能に対する適切なユーザー像は初期検討の段階に限られることが示唆され，初期検討の段階を過ぎると新規参加者に対する教育的な要素を除き有用性が見出しにくいという意見も得られた。質問事項としては，既存機体の集約だけでなく，任意形状の機体シミュレー

上野

64

真，山田

健翔，松本

万有，加藤

裕之，古江奈々美

ションへの可能性を問われた。最後に，デジタルツインや運用シミュレーター，仮想環境への拡張といったアイデアが得られた。
Interview 2 では，フレームワーク自体は有用であるという意見があった一方で，PoC の段階に入ると機体性能よりは運用上の運航率および安全面の確保が重視されるという意見が見られた。質問事項としては，飛行時以外の運用面での作業工程，運航およびオペレーションのシミュレーションへの適用可能性を問われた。最後に，質問事項と関連して，航空機よりもはるかに低い高度を密に飛ぶような将来像に向けて，気象状態など課題として想定される状況を組み込んだ飛行安全性の評価といったアイデアが得られた。
Interview 3 では，フレームワークがあれば有用であり，業務において用いたいという積極的な意見が得られた。一方で，機体の選定については機体の性能より運用面の課題が重視されうるという意見も得られた。機体の取り回しやオペレーションに要する人数など，現状 PoC によってしか検証できない要素が機体選定にも関わってくると示唆された。様々な環境において行った試験結果が参照できる機能の有用性も示唆されたが，その際には試験条件もセットで明示されている必要性が強調されていた。また，他のインタビューと同様，天候による運航の不安定性が問題視されていた。このような問題に関連して，フライトシ
ミュレーターの需要が見られた。
Interview 4 では，いくつかのコンフィグレーションについて代表的な形状とその大まかな性能がわかっていると有用になりうるという意見が得られた。また，飛行する空域の推定が行えると有用であるという意見も得られた。これは他のインタビューでも見られたように，フライトシミュレーターの需要であると認識した。
Interview 5 では，実証が進んでいる段階で用いるものではないが，将来的にビジネスからの要求が変わってくる場合，必要になるという意見が得られた。一方で，ビジネス要求に即した最適な機体性能が提示されたとしても，それが実際に存在しない場合はその選択肢を取るのは難しいという意見も得られた。
Interview 6 では，機体の情報が不足している現状を踏まえて，機体をどう選ぶか，あるいは顧客にどう紹介するか，という観点でフレームワークの有用性が認識された。また，汎用的でない機体に対してもリスクアセスメントができると良いという需要が示された。
Interview 7 では，事業主体以外の技術的な知識の期待できない関係者にとって理解できる 標準化された安全指標の重要性が指摘された。また，API の標準化だけでは動作の標準化はされないという指摘もされた。
Interview 8 では，フレームワークの機能の出力として安全性・実運用に関する数値が期待されることが述べられた。また，シミュレーションをスピーディーに実行できることの重要性が示された。
表 A. 4

インタビュー対象および適合するペルソナ

匿名化したインタビュー対象

適合するペルソナ

聞き取り人数Interview 1

P1, P2

1名

Interview 2

P1

3名

Interview 3

P1, P2, P3

4名

Interview 4P4

2名Interview 5

P1, P2

2名

Interview 6

P1, P2, P3

4名

Interview 7

P1, P2, P3

2名Interview 8

P4

1名

デザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化

65

A1‒5．Feedback Capture Grid のアウトプット例
インタビュー結果を KJ 法を用いてクラスタリングし，Feedback Capture Grid にマップした結果を示す。

図 A. 2

Feedback Capture Grid と関連テーマクラスタリング結果

A1‒6．事後 NABC 分析のアウトプット
インタビュー後に改めて実施した NABC 分析のアウトプットを示す。
表 A. 5
項目

Task A についてインタビュー後に実施した NABC 分析結果

小項目

記述

ユーザー

運航事業者・メーカー

起きうる課題・運航事業者：性能評価の基準がわからないので機体選定ができない。自社ミッションの実現可能性評価ができない。
・機体メーカー：実績ベースでしか性能を評価できない

どんなときに生じるか？ 事業の初期検討段階で機体の選定をするとき
Need

Approach

ユーザーの願望・運航事業者：①性能比較がしたい。
（性能表，選定ツール，位置決め精度など標準化された標準）②教育ツール（大学，企業内の知識向上）③モデルがパターン化されているとよい④プロトタイプの評価ができるとよい。
⑤新規形状の評価ができるとよい・機体メーカー：
性能推算がしたい。

①機 体 設 計・ 選 定 フ ・ミッションと機体の仕様（機体モデル）を双方向につなぐ。
レームワーク・Input 1：ミッション（ペイロード，運搬距離，運用環境 etc）
・Output 1：ミッション実現に必要な機体の機能，機体以外に必要な施設・設備
または，・Input 2：機体の仕様
・Output 2：実現可能なミッション②運用に関する性能評
価軸とそのレベルの
標準化

・航続距離
・消費エネルギー・ペイロード・参照ミッション
・参照機体

上野

66
項目

小項目

真，山田

健翔，松本

万有，加藤

裕之，古江奈々美

記述

Benefit企業の検討レベルによって Benefit ベネフィットは変化する
・検討段階 1（どのように機体を選び，コスト評価すれば良いのかわからない）：①概念検討に要する時間・労力の節約。
②初期検討のハードルが下がる。
③試行段階での補助ツールになる。
・検討段階 2（ミッションに基づいて機体メーカーに要求する）：①機体選定についてはある程度ノウハウがあるので，ミッションに応じて理論的に妥
当な機体性能を機体メーカーに要求できれば価格交渉力や市場での支配力を強化できる。

Competition

・従来型の航空産業経験者が機体設計に使う設計ツールは存在するが，ミッションと機能・仕様をつなぐツールはない
・設計ツール：OpenVSP［18］，SUAVE［19］，AirSim［21］など
表 A. 6

項目

Task B についてインタビュー後に実施した NABC 分析結果

小項目

記述

ユーザー

運航事業者，メーカー

起きうる課題・特定のルートで運用すると想定したときの運航確率が知りたい。
・運航シミュレーションをしたい。

どんなときに生じるか？ 事業の初期検討段階で経路の選定や事業開始に伴う課題抽出を行うとき
ユーザーの願望
Need

・運航事業者：①運用シミュレーター（ルート設計，グラウンドタイム評価，取り回し，離着陸精度，­地理的環境，気温）②運航率の評価（風・雨・雪）③運用安全性評価（落下域，防水 etc）
④訓練シミュレーター（離着陸）・機体メーカー：①運用安全性評価がしたい（落下域 etc）

①運 用 検 討・ 運 用 シ ・Input：機体の機能，ペイロード，運用経路，運用環境など
ミュレーター・Output：飛行危険区域，安全率，安全な飛行高度
Approach②運用に関する性能評
価軸とそのレベルの標準化

・耐気象性能（風・雨・雪・気温・気圧）：運航率評価に役立つ
・落下分散（不具合発生時の落下分散評価）：飛行経路設定に役立つ
・不具合発生確率（冗長性達成度などから評価）：保険料率設定等リスク管理に役立つ

Benefit企業の検討レベルによって Benefit はベネフィットは変化する
・検討段階 1（運用方法の検討）：①経験が少なく運用方法など分からないことが多い状態では，様々なパターンのメ
リット・デメリット評価など定性的な評価が重要。
・検討段階 2（リスクの定量的評価）：①運用方法などが成熟してくると大きなブレはなくなり，リスクの定量的な評価に価値が出てくる。

Competition

・既存のツール①ミッションシミュレーション機能を有するツール等：AirSim［21］，MATLAB UAV
toolbox（Mathworks）［50］，C.O.S.M.O.S.（A.L.I. Technologies）［51］②法的要件の管理をするツール：運航情報管理：運航管理システム API（NEDO ロ
ボット・ドローンが活躍する省エネルギー社会の実現プロジェクト」）［52］，C.
O.S.M.O.S.（A.L.I. Technologies），
・現状では困難と考えられる機能①経路以外の要素（気象などの物理的な影響評価）のシミュレーション②運航以外の取り回しなどの評価
安全率などリスクの定量的評価

デザイン思考を用いた無人航空機向け機体概念検討フレームワークのユーザー像の明確化
表 A. 7

Task A 及び Task B に分類されたもの以外の要求

項目
経営判断

67

具体的な記述・無人航空機だけでなく地上輸送など他の選択肢と組み合わせてコスト試算したい
・運用を含めたフルフライトシミュレーター（地理的環境・風雨・天候・防水効果の影響とモデ運用に関する要求

ルコースを含む）が欲しい
・運用が便利になる装備の開発
・API を用いた時の動作や負荷への実効的効果が規定できていると良い・ミッション安全性を高めるための機体の冗長性・保安設備の付与の考慮

ミッション安全性評価

・安全性保障のための保険付保の評価基準設定（一定確率以下のリスクは保険で対応）
・落下域シミュレーション
・バーチャルでも良いのでプロトタイプを安く作りたい（バーチャルでは永遠に現実との誤差が機体性能評価╱機体への要求╱機体の優劣比較発生するとの意見もあり）
・0 から設計するよりも機体タイプのモデルパターンがいくつかあると良い
・非飛行時（グラウンドタイム）も含めた評価をしたい
・機体の多様性を試せると良い・機体設計の創造性を加速できると良いミッションからの体選定

・（輸送業務に関して）スムーズな配送と省人化を実現し，ペイロードと搭載作業時間を評価可能であること，コンポーネントをモジュール化できること

表 A. 8

フレームワークに関連する業界全体の抱える課題

項目

具体的な記述

経営判断

無人航空機の使い道自体が模索中で経営判断に落とし込めない

運用に関する要求

運航率が風雨条件に左右されるので予測できない
日本では相対的に求められる安全性が高く，飛行実証で実績を積むことが難しい

ミッション安全性評価

全天候型の機体の不足
運航体制の検討が進んでいない
安全性は実績ベースで判断している
性能を評価する資金的体力がメーカー／事業者共に無い

機体性能評価╱要求から機能に落とし込む開発手法は中小だと企業体力的に難しい

機体への要求╱共通の評価基準が無いため判断の根拠を共有できない機体の優劣比較

性能評価は，現在は使ってみて判断するしかない
現状では選ぶほど機体の種類がない

68

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 3, No. 5（2022）『Japan Drone 2022』ポスターセッション報告～より深い技術情報交換の場として～編集委員長
一般社団法人日本 UAS 産業振興協議会
常務理事

岩田

拡也

最近，世界的に次世代エアモビリティ（Advanced Air Mobility）の技術開発が進んでおり，新しいエアモ
ビリティ時代の幕開けが期待されています。このたび日本で初めて，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，JUIDA 主催「第 7 回 Japan
Drone 2022」に「第 1 回 次世代エアモビリティ EXPO 2022」を同時開催いたしました。これに伴い，Japan
Drone 2022 主催者展示ゾーンにおきまして「Technical Journal of Advanced Mobility」（以下，テクニカル
ジャーナル）のポスターセッションを企画いたしました。
本ポスターセッションでは，テクニカルジャーナル 2020 年創刊号から 2022 年 5 月までにオンライン掲載された論文の中から，最新の情報にアップデートされた研究成果報告の論文 9 本の内容で，ポスター 12 枚が展示され発表されました。ポスターセッションの会場は大変盛況（図 1）で，発表者のもとには多くの来場者が集まって話を聞いたり質問をしたりして情報交換をされておりました（図２）。
また，ポスターの前に小さな展示台を用意して実機展示をおこなった例もあり，振動が劇的に抑制されたレシプロ実機に実際に手で触れた多くの来場者の方々が驚きの実感を体験されておりました。口頭発表者も実機展示発表者も，多くの方々と名刺交換や情報交換をされて，大変有意義でしたとのお声をいただきました。そして，また続編の論文をテクニカルジャーナルに投稿するので，来年もポスターセッションに参加しますとのお声もいただきました。
テクニカルジャーナルの役割は，ドローンや次世代エアモビリティの分野の多種多様な技術情報を発信し共有し活用して，より強い技術への進化を促進することにありますので，毎年開催される Japan Drone 展に
リアルでその技術情報交流がおこなえる場があることは，この分野に携わる業界の皆様にとって有意義であろうと考えております。今回のポスターセッションには多くの方にご来場いただき，その技術交流機会の価値を実感していただけたと思います。また，「Best of Japan Drone Award」で最優秀賞を受賞された方には，本誌掲載料無料の権利を付与させていただくなど，Japan Drone 展と連携した特典もご用意いたしました。
是非ともご活用いただければ幸いです。
最後に，本年のポスターセッションの盛況に感謝申し上げますと共に，来年のポスターセッションへの皆様のご参画にご期待申し上げて結びの言葉とさせていただきます。ありがとうございました。

図１

ポスターセッションの様子

図２

口頭発表の様子『Japan Drone 2022』ポスターセッション報告

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Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『Japan Drone 2022』ポスターセッション報告

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Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『Japan Drone 2022』ポスターセッション報告

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『Japan Drone 2022』ポスターセッション報告

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Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『Japan Drone 2022』ポスターセッション報告

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Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

『Japan Drone 2022』ポスターセッション報告

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Technical Journal of Advanced Mobility 編集委員会

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 3, No. 6（2022）


81

騒音に励起されるストレスの評価〜アンケート評価と脳波計測による評価の違いについて〜
原

進＊1，満倉

靖恵＊2，上出寛子＊3名古屋大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻＊1
慶應義塾大学理工学部システムデザイン工学科＊2
名古屋大学未来社会創造機構＊3
近年，空飛ぶクルマに関する技術が国内外で盛んに研究されている。しかし，空飛ぶクルマやドローンなどの社会受容性については，まだ十分に研究されていない。社会受容性に関する十分な検討を行っていないと，今後ドローンの産業利用や空飛ぶクルマの普及により到来する「空の産業革命」が健全に浸透せず，新たな社会問題が発生することも予想される。そこで，社会受容性評価の方法として二つのアプローチを組み合わせた方法を提案する。一つはアンケートによる社会心理学的評価である。もう一つは感性アナライザを用いた脳波計測によるリアルタイム評価である。著者らは前報において騒音に対す
るストレスの有無を判定するために感性アナライザが適用可能であることを，ロータが発生する定常音
や金属がキンキンと発生する非定常音など，複数の種類の音源を用いた実験により明らかにした。本研
究では，前報と異なり音源を頭上通過する産業用ドローンの飛行音に限定し，その音量を変えながら何度も聞くことにより発生する，アンケート評価と脳波計測によるストレス評価の違いについて明らかにして，将来の社会受容性調査方法の策定に有用な知見を与える。

Keywords: 空の産業革命，脳波計測，空飛ぶクルマ，感性アナライザ，騒音，アンケート調査，
社会受容性，ストレス

Noise-Induced Stress Assessment

─ On the Difference between Questionnaire-Based andEEG Measurement-Based Evaluations ─
Susumu Hara＊1，Yasue Mitsukura＊2，Hiroko Kamide＊3
Department of Aerospace Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya University＊1
Department of System Design Engineering, Faculty of Science and Technology, Keio University＊2
Institute of Innovation for Future Society, Nagoya University＊3
In recent years, flying car (urban air mobility, UAM) technologies have been actively studied in Japan andother countries. However, the social acceptability of flying vehicles such as UAM and drones (unmanned
aircraft systems, UAS) has not been extensively investigated. Social issues often arise when social acceptanceis neglected. Thus, novel issues are expected to arise on the advent of the so-called Aerial Industrial
Revolution because of the industrial use of drones and commercialization of flying cars. To overcome theseissues, herein, the social acceptability of this revolution was evaluated by two different approaches: sociopsychological evaluation using a questionnaire and real-time evaluation by electroencephalograph (EEG)
measurement using a Kansei analyzer. The authors experimentally evaluated the applicability of the Kansei
analyzer for various sounds including stationary rotor sound and nonstationary metallic sound in theprevious study. Different from such an experiment, this study conducted experiments based on the industrial

原

82

進・満倉靖恵・上出寛子

drone sound with four levels of volume. Subsequently, the difference between the stress levels wasinvestigated using the questionnaire and the Kansei analyzer. The result may impact the formulation of thesocial acceptability survey methods in future.

Keywords: Aerial industrial revolution, EEG measurement, Flying car, Kansei analyzer, Noise,
Questionnaire, Social acceptability, Stress

1．Introduction
Currently, drones（unmanned aircraft systems, UAS）have been adopted for several purposes, fromobservation, inspection, and logistics to leisure applications. Moreover, the broad-scale application scope ofsystems other than drones has been investigated; various companies, including aircraft and car manufacturing
companies, have been conducting extensive research on the flying capability and safety of cars as new mobile
infrastructures（urban air mobility, UAM, for example, SkyDrive and CityAirbus）［1, 2］. Based on theseadvances, a phenomenon called the Aerial Industrial Revolution is expected to occur in the near future, withindustrial drones and flying cars being implemented and used in the society. However, although many studies
exist on the implementation of this revolution, its social acceptability has not been widely studied. Social
acceptability, in this context, can be evaluated by determining how the emerging infrastructure（for example,
sound, wind, landscape changes, and psychological effect of having a heavy object flying above the head）is
accepted by the society in general, even if the performance and safety of flying cars are guaranteed. Therefore,
the merits and demerits of the Aerial Industrial Revolution and its social acceptability should be addressed todevelop standards and legal systems concerning the technical development and introduction of new
infrastructures.
The authors have already released the paper on a candidate method for social acceptability evaluation thatinvolves the use of a Kansei analyzer for various sounds including stationary rotor sound and nonstationary
metallic sound［3］. It is developed by Dentsu ScienceJam Inc. and uses brain waves to evaluate Kansei in realtime. In the previous study［3］, the Kansei analyzer-based method was combined with socio-psychologicalevaluations designed to acquire knowledge on habituation and convenience through questionnaires, and its
per formance was evaluated. However, at that point, the dif ference between the stress level using thequestionnaire and that using the Kansei analyzer was unclear. Therefore, this study experimentally focused onthat difference based on the industrial drone sound with four levels of volume. The result may impact theformulation of the social acceptability survey methods in future.
A part of the contents in this paper has already been reported in the authorsʼ conference paper［4］. This
paper presents the comprehensive consideration including other results, for example, the questionnaire survey.
2．Stress assessment using the Kansei analyzer
This section summarizes the Kansei analyzer（Fig. 1）used in the authorsʼ previous study［3］. It is a simple
brain wave meter that detects the level of five types of emotions: stress, concentration, preference, calmness,and interest, and it follows a common standard derivation method［5］. Conventional brain wave meters are notvery easy to use because of various issues: they are typically expensive, large, cannot be used outdoors, require
a considerable time to attach multiple electrodes, require the application of an electrolyte gel, and theirapplication stresses the subject. However, the Kansei analyzer, which is a simple brain wave meter, has騒音に励起されるストレスの評価

Fig. 1

83

Kansei analyzer（left: components; right: application on a subject）.

overcome many of these issues and has the following advantages:
・It is compact;・It only requires one electrode to be attached to Fp1 of the international 10-20 system［5］; this takes only
approximately 30 s（the conventional type takes 30 to 45 min）;
・It can be used by a single person anytime and anywhere;・It does not require gel application;
・It can minimize the level of unnecessary stress on the subject when measuring brain waves.
Because of these advantages, Kansei analyzers have been used to evaluate various types of Kansei, such as
the interior decoration of restaurants, choices on food menus, and level of comfort in cars
［6, 7］.
The Kansei analyzer analyzes brain waves following three basic steps, as shown in Fig. 2［8］.
（1）Filtering
A Kalman filter estimates and removes the noise. In addition, before the measurement starts, a calibration
time of approximately 15 s exists, during which the data that exceed three times the standard deviation of thedata are removed without being measured.
（2）Feature amount extraction
The obtained brain wave data are subjected to signal processing techniques such as fast Fourier transform,

Fig. 2

Internal systems of the Kansei analyzer
［8］.

原

84

進・満倉靖恵・上出寛子

and features such as the power spectrum are extracted.
（3）Pattern recognition
The extracted features are applied to internal data to calculate the Kansei index value. Here, “internal data”
refers to data linking the volume of hormones caused by emotions and brain wave feature patterns, evidenced
by both “Hormone amount → Brain wave pattern” and “Brain wave pattern → Hormone amount.”
For details regarding the Kansei analyzer, the readers may refer［3］,［6］, and［7］.
3．Stress assessment experiments
3‒1Stress assessment environment and procedure

The experiment was conducted using a large screen and projector in the Flight Performance Evaluation
Wind Tunnel located in the Aeronautics and Machinery Experimental Building at Nagoya University（Fig. 3）.
The CG animation projected here was created assuming that the viewer would be standing in an uprightposition at 1.8 m in front of the screen. An example of the CG animation is shown in Fig. 4. However, the Kansei

Fig. 3Stress assessment experiment environment.

Fig. 4

Sample of CG animation.

騒音に励起されるストレスの評価

85（sensitivity）analyzer can readily detect noises originating from the body when the wearer is in an uprightposition. As such, we used a stage that adjusts the height of the analyzer to enable the wearer to maintain thesame height even when sitting and conducted stress evaluation experiments when the wearer sat on a chair on
the stage.
The CG animation shown to the participants in this experiment was 18 s long and appeared to show a car
flying over the viewer at an altitude of 15 m at 25 km/h during the day in an urban area. The sounds that werecoordinated with the CG animation were recorded and arranged from the sounds emitted by an industrial
drone（a multicopter, Fig. 5）during flight. To coordinate with the speed and height of the aircraft in the CG
animation, the aircraft passed 15 m above the tripod-mounted sound level meter at 7 m/s（approximately 25km/h）, maintaining height and speed, and was recorded by the sound level meter for approximately 20 s. The
recording started at 100 m in front of the sound level meter and ended at 40 m behind it. The flight speed of 25km/h was chosen for the CG animation because the speed limit was 10 m/s based on the performance of theaircraft. To avoid using peculiar recording results in the experiment, recordings were made twice under the
aforementioned conditions at different dates and locations. After the recordings were made, noise of wind andbirdsong sounds was reduced using the Adobe Audition sound editing software. To match two different soundsources to one CG animation, two types of CG animations with sound were prepared for later experiments.
Sixteen Nagoya University undergraduate and graduate students（male and female; all participants were in
their 20s）participated in the experiment. The experiment was approved by the Ethics Division of the Safety
and Welfare Committee of the School and Graduate School of Engineering, Nagoya University. The participants
were provided with a prescribed explanation prior to the experiment, and consent was obtained prior to
conducting the experiment.
The specific procedures of the experiment are as follows:

Fig. 5ⅰ

Industrial multicopter.

The participant is seated on a chair on the stage in front of the screen shown in Fig. 3, and the Kansei
analyzer is attached. Allow time for Kansei Analyzer calibration（2-5 min）and have the participant rest
without clearing the mind.

ⅱ

After the calibration is completed and the EEG can be measured, the participant waits until the stress

原

86

進・満倉靖恵・上出寛子

level reduces and the participant stays calm.
ⅲ

When the participant reaches a calm state, one of two types of CG animation is played on the screen forthe participant to watch.

ⅳ

After approximately 2 s have elapsed since the CG animation ended, the participant is signaled to answer
and fill in the questionnaire.

ⅴ

Once the form is filled, the participant is asked to wait until their stress level eases.

ⅵ

When the participantʼs stress level is determined to have sufficiently settled, turn the volume one levelup and play the CG animation again.

ⅶ

Steps ⅳ - ⅵ are repeated with four different volume settings.

ⅷ

Once the participant has filled the form, play the other prepared CG animation and repeat steps ⅳ - ⅵfour times.

Participants were asked to view the CG animation eight times; two types of sound sources were used. The
CG animation for each sound source was designated as A and B. The participants were randomly divided into
two groups: Group 1 and Group 2. The experimental conditions were set as follows:
Participants in Group 1: These participants watched CG animation A during the first half（four views）andCG animation B during the second half（four views）.
Participants in Group 2: These participants watched CG animation B during the first half（four views）andCG animation A during the second half（four views）.
The stress levels of the participants were assessed by changing the sound volume in large steps. Four soundlevel phases were considered: low, medium, loud, and loudest. The volume levels are presented in Table 1.
They were adjusted by a sound level meter in advance of the single event sound exposure level used as basic
data for aircraft noise. As specified in Step（vi）of the aforementioned experimental procedure, the sound levels
were changed to higher levels twice in the order of the four levels from the lowest to the highest,
corresponding to the two types of CG animations.（Of the eight presentations, the volume was increased insteps from the first to the fourth presentation, and again, starting from the smallest level, the volume wasincreased in steps from the fifth to the eighth presentation.）
Table 1

Noise settings and their single event A-weighted sound exposure level LAE

LevelsLow

MediumLoud

LoudestLAE［dB］

72­73

78­79

86­87

91­92

The single event sound exposure level includes a range because of some error in setting the noise level byturning the knob for the speaker each time. However, this is not a problem, particularly for single event soundexposure level, because a person can barely distinguish a difference of 1 dB or 2 dB.
3‒2

Stress assessment by questionnaire

The questionnaire included the following nine questions:
1. Were you surprised when the image started?
2. Did you feel restless while the video was playing?
3. Did you feel stressed while the video was playing?
4. Did you feel visually（image-based）stressed?
5. Did you feel audibly（sound-based）stressed?

騒音に励起されるストレスの評価

87

6. Did you feel stressed by factors other than the images?
7. What were the factors other than the images?（Those who answered 4 or 5 to question 6）
8. How often can you tolerate the frequency of the visuals（assuming 9:00-21:00）?
9. Impressions and questions
The respondents were asked to answer the aforementioned questions 1 to 6 on a five-point scale（notapplicable at all, not ver y applicable, neither applicable nor not applicable, somewhat applicable, and ver yapplicable）. Question 8 was answered using an eight-item multiple-choice format: 30 s or less, every minute,every 5 min, every 15 min, every 30 min, every 1 h, every 3 h, and unbearable even once; questions 7 and 9
were free responses. The average point score for the three responses corresponding to the simplest stresssurvey, which is the most important in this experiment, are shown in Fig. 6. The error bars in each countindicate the standard deviation of the response points.
According to the results in Fig. 6, the average points of the responses to simple stress corresponded to thevolume level described in the previous section of the experimental procedure, and the stress was felt graduallyfrom the first to the fourth presentation out of the eight presentations. The fifth presentation was less stressful,and the eighth presentation was more stressful. Stated differently, the level of stress in the evaluation by thequestionnaire corresponded almost exactly to the level of the sound volume at that time.
Do you feel stressed while the video is playing?

Average points of answers

54
3
5: yes4: slight yes
3: neither
2: slight no
1: no

2
1
0

1st

2nd

3rd

Fig. 6

3‒3

4th
5th
Session

6th

7th

8th

Questionnaire result.

Stress assessment using the Kansei analyzer

In the evaluation using the Kansei analyzer, although the experiment was conducted on the same 16
participants as in the case of the questionnaire, three participantsʼ data were affected long period by the noise,and the data for the other two participants were excluded from the evaluation because of the long time affectedby noise and the inability to sufficiently calm the participants in the 20 s before the measurement.（Thethreshold for exclusion of the latter was defined as the number of trials in which the difference between the
maximum and minimum stress levels in the 20 s before the start of measurement was 51 or more in four ormore of the eight trials.）
The following method was used to evaluate the stress level. Its conceptual diagram is shown in Fig. 7. The
horizontal axis indicates the number of times the CG animation was viewed, and the vertical axis indicates thechange in the stress level before and after the start of measurement（that is, start of CG animation playback）.
The change in the stress level refers to the difference between the average stress level during the 20 s before

原

88

進・満倉靖恵・上出寛子

the start of measurement and that during the 20 s after the start of measurement. Although the CG animation
was 18 s long, 20 s was used for the observation because the stress level remained high for several seconds insome cases owing to the reverberations after the viewing. Figure 8 shows the results of the overall average ofthe change in the stress level.
As shown in Fig. 8, with the stress evaluation using the Kansei analyzer, the stress levels of the participants
did not decrease after the fifth session of listening to a high volume, even if the volume was set back to the low
setting; this is in contrast to that shown in Fig. 6. However, we performed a test as the standard deviations
indicated by the error bars in Fig. 8 were relatively large for each session. Specifically, the stress level changes
between the first and the fifth sessions and between the second and the sixth sessions at the same volume
setting were larger in the fifth and the sixth sessions, respectively, in terms of the mean value. However, thestandard deviations were considerably large for each frequency, and accordingly, we conducted a t-test to
determine any significant difference between the first and the second halves at the same volume level. The
90
80

the start of
CG animation

Stress level [%]70

20s before the startof CG animation

60
50

20s after the startof CG animation

40
The average of this interval
･
a1

30
20
Fig. 7

The average of this interval･a2Time [5 s/div]
Schematic of stress assessment using the Kansei analyzer.

The change of stress level [%]

20
15
10
5
0
-5
-10

Fig. 8

1st

2nd

3rd

4th

5th

Session

6th

7th

8th

Stress assessment result（averaging value）using the Kansei analyzer.

騒音に励起されるストレスの評価

89

results are presented in Tables 2 and 3. p1 and p2 in Tables 2 and 3, respectively, indicate that p1 ＞ 0.05 andp2 ＜ 0.05 at a significance level of 5％. The null hypothesis that the stress level was equal between the second
and the sixth sessions was rejected, indicating that there was at least a significant difference in the stress level
between the second and the sixth sessions. This indicated that the stress level tended to increase during thesecond half of viewings even with the same volume setting. This result was only observed in the real-time
stress evaluation using the Kansei analyzer; this should be treated with caution.
Table 2

Table 3t-test of the first and the fifth trials.

t-test of the second and the sixth trials.

1st session 5th session

2nd session 6th session

Average

1.757

5.998

Average

0.8409

6.640

Variance

41.55

70.32

Variance

28.38

43.47

Number of observations

11

11

Number of observations

11

11

Difference from hypothetical average

0

Difference from hypothetical average0

Degree of freedom

10

Degree of freedom

10

t-value－1.221t-value－2.5310.1249p2（one side）

0.01489p1（one side）

4．Conclusion
This paper addressed a method that combined two approaches to evaluate social acceptance of new flying
mobility applications such as flying cars and drones. One was a socio-psychological evaluation using
questionnaires. The other was a real-time evaluation using EEG measurement with a Kansei analyzer. In aprevious study, the authors experimentally clarified the applicability of a Kansei analyzer to determine thepresence of stress owing to noise. In this study, the authors employed the flight noise of an industrial drone,
passing overhead, as a sound source. They clarified the difference between the questionnaire evaluation andthe stress evaluation by EEG measurement by repeatedly listening to the sound while changing its volume in a
stepwise manner. Specifically, while the questionnaire evaluation showed that the stage of loudness and that ofstress were almost identical, the evaluation using a Kansei analyzer showed that, after listening to loud noise
once, the stress did not decrease easily even if the volume was lowered. This difference is believed to provide
important information for the formulation of future social acceptability survey methods.
Acknowledgments
The experimental protocol in this research was reviewed by the Ethics Division of the Safety and Welfare
Committee of the School and Graduate School of Engineering, Nagoya University. The authors would like tothank Mr. Mikihiro Kinoshita from Nagoya University for the research activities of this project and Mr. Yuta
Hamachiyo and Mr. Teruhiro Ishida from Sanshin Construction Materials Co., Ltd. for assisting in soundsource preparation for experiments. This study is supported in part by the Foundation for the Fusion of Scienceand Technology（FOST）.
Received : July 15, 2022
Accepted : August 9, 2022

原

90

進・満倉靖恵・上出寛子

References［1］ https://skydrive2020.com/［2］ https://www.airbus.com/innovation/zero-emission/urban-air-mobility/cityairbus.html［3］ Hara S., Hayashi Y., Mitsukura Y. and Kamide H. : “Applicability of Kansei analyzer for noise-induced stress assessment ─
toward social acceptability survey of flying cars ─ ”, Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 2, No. 3, pp. 31­41, 2021.
［4］ Hara S., Takahara K. and Mitsukura Y. : “Stress evaluation using EEG for novel air mobilities”, to appear in Proceedings of the2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics, 2022.
［5］ Hitomi T. and Ikeda A. : “Basic knowledge of EEG”, Japanese Journal of Clinical Neurophysiology, Vol. 42, No. 6, pp. 365­370,
2014.
［6］ Mitsukura Y., Sumali B., Asano T., Watanabe H., Tazawa Y., Kishimoto T., Fukunaga K. and Mimura M. : “Simple stressquantitative evaluation for healthcare using daily KANSEI detection with EEG device ─ Relation between stress andhealthcare”, Modern Environmental Science and Engineering, Vol. 5, No. 5, pp. 345­350, 2019.
［7］ Mitsukura Y. : “KANSEI detection and its application using the EEG ─ Widespread of KANSEI research in society”, The
IEICE Engineering Sciences Society Fundamentals Review, Vol. 13, No. 3, pp. 180­186, 2020.
［8］ http://sensait.jp/12675/

原

進

満倉

靖恵

1996 年 9 月慶應義塾大学大学院理工学

博士（工学）・博士（医学）1999 年 4 月

研究科機械工学専攻後期博士課程修了，

徳 島 大 学 工 学 部 知 能 情 報 工 学 科助手，

博士（工学）。日本学術振興会特別研究2001 年 岡 山 大 学 専 任 講 師 な ど を 経 て員，カリフォルニア大学バークレー校訪2011 年 4 月慶應義塾大学理工学部シス問研究員，豊田工業大学工学部助手・助

テムデザイン工学科准教授。2018 年 4教を経て 2008 年から名古屋大学大学院工学研究科。現在同月より同教授。2019 年 4 月より同医学部兼担教授。生体信航空宇宙工学専攻教授。

号解析，脳神経科学，精神疾患の研究に従事。IEEE，日本

E-mail : haras@nuae.nagoya-u.ac.jp

高次脳機能障害学会などの正会員。

Susumu HARA

Yasue MITSUKURA

SUSUMU HARA received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees

YASUE MITSUKURA received Dr. Eng. and Dr. Med. from thefrom Keio University, Japan, in 1992, 1994, and 1996,

University of Tokushima and Keio University, Japan. From

respectively. In 2000, he joined the faculty of Toyota

2007 to 2010, she was an associate professor at the Tokyo

Technological Institute, Nagoya, Japan. In 2008, he joined the

University of Agriculture and Technology. Since 2011, she has

faculty of Nagoya University, Nagoya, Japan, where he isbeen an associate professor and is currently a professor atcurrently a Professor with the Depar tment of Aerospace

Keio University, Kanagawa, Japan. Her research interests are

Engineering.

bio-signal analysis（EEG, EMG, EOG, ECG, GSR, and fMRI）
and brain–computer interfaces. She is a member of SICE,
上出寛子

2008 年に大阪大学大学院人間科学研究科にて博士（人間科学）。現在は，名古屋大学未来社会創造機構にて特任准教授
として，社会心理学的な観点から先進技
術の社会的受容に関する研究に従事。
Hiroko KAMIDEHIROKO KAMIDE received the Ph.D. degree in Human
Sciences from Osaka University, Japan, in 2008 and is a
designated associate professor of Institute of Innovation for
Future Society at Nagoya University. Her current research
topic is social acceptance of innovative technology from asocial-psychological approach.

IEEJ, RISP, and IEEE.

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 3, No. 7（2022）


91

Vertical Autorotation Strategies for a Quadrotor witha Collective Pitch Control Mechanism
Kota Shibata＊1，Yosuke Maeda＊1，Kohei Yamaguchi＊1，Shun Watanabe＊1，Shigeru Sunada＊1，
Yasutada Tanabe＊2，Hideaki Sugawara＊2，Hiroshi Tokutake＊3，Koichi Yonezawa＊4
Nagoya University＊1
Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)＊2
Kanazawa University＊3
Central Research Institute of Electric Power Industries (CRIEPI)＊4
Vertical autorotation is proposed and investigated as an emergency landing technique for a multirotor drone
suffering a total loss of one motor. A quadrotor with collective pitch control mechanisms is assumed. The
blades have no twist because the rotors operate in windmill and propeller modes. The vertical autorotationconsists of two phases. In phase 1, all rotors operate in windmill mode and the collective pitch for no attitudecontrol is determined so as to minimize the terminal descending velocity. The quadrotor attitude in phase 1
is adjusted by varying the collective pitch. Flight control in this phase will be a research theme in future. In
phase 2, two rotors, including a damaged one, operate in windmill mode while the other two operate inpropeller mode. The collective pitch is determined so that the terminal descending velocity at landing isclose to 0. Each multirotor has a particular critical altitude value, which relates to the specifics of this vertical
autorotation. Critical altitude is the altitude for the case in which phases 1 and 2 are switched just when thedescending velocity converges to the terminal velocity during phase 1. The detailed autorotation processdepends on the magnitude relationship between the quadrotorʼs critical and initial altitudes.

Keywords: Autorotation, Multirotor, Collective pitch, Overrunning clutch mechanism

1．Introduction
Recently, multirotor drones have been used in various applications, such as pesticide spraying［1­3］, aerial
photography［4］, measured sur veys［5］, and infrastructure inspection［6］. The expansion of the global
multirotor drone market is expected to continue. Numerous accidents and incidents involving drones havebeen reported, and the number of accidents is expected to increase along with the use of multirotors unlesstheir safety is enhanced. Accordingly, the possibility of using a parachute has been investigated to decrease thedescending velocity［7, 8］. Moreover, several studies on “fault tolerance” have been conducted［9­11］. In Ref.
［9］
, fault tolerance is defined as a systemʼs ability to continue delivering proper service in the presence offaults. Methods of controlling a quadrotor and a hexarotor, with one motor out of order in each case, arestudied in Refs.［10］and［11］, respectively. However, in continuous flight it is more difficult to control aquadrotor than a hexarotor because the relative contribution of one motor to a quadrotor is larger than that to ahexarotor.
Johnson et al.［12］and Silva et al.［13］proposed methods for a flying car, where the torques produced by four
engines are concentrated and the concentrated torque drives the four rotors. By using this method, four rotors
can operate when one engine is out of order as long as the remaining three engines have the available power for
rotating the 4 rotors. However, this method requires a complicated mechanism and it is not suitable for a drone.

柴田倖汰・前田洋佑・山口皓平・渡邊

92

俊・砂田

茂・田辺安忠・菅原瑛明・得竹浩・米澤宏一The present paper examines how a quadrotor drone can land safely by using the two phases with different
collective pitches. We do not consider the attitude control required for a safe landing. Specifically, the possibilityof vertical autorotation is studied. A helicopter has autorotation ability to suppress the vertical descending
velocity. Often, the autorotation of a helicopter is not vertical but has a flight path angle, which is more effective
for suppressing the landing velocity. However, vertical autorotation［14, 15］is investigated in the present
analysis because flight control is expected to be easier in this case than in the case of an autorotation with aflight path angle. The authors previously proposed a multiple-rotor drone with a collective pitch mechanism［16,17］because this mechanism can provide better flight performance than the rotational speed mechanism. A
quadrotor with a collective pitch mechanism was developed for the present study. Even if all rotors operate inwindmill mode, this mechanism enables thrust control. In addition, vertical autorotation can be performed
without additional equipment such as a parachute.
In the case of a quadrotor, when one motor is out of order, two or four motors should be stopped in order tocontrol the quadrotorʼs attitude. In the method proposed in this manuscript, four and two motors are stopped inphases 1 and 2, respectively, as discussed later. In phase 1, all the rotors operate as windmills. In phase 2, justtwo rotors rotate actively while the other two operate as windmills.
The remainder of this paper is organized as follows. In Sec. 2, basic issues are explained. A quadrotor ispresented to simulate vertical autorotation. Mathematical models for the quadrotor are also provided. In
addition, a vertical autorotation strategy consisting of two phases is detailed. In Sec. 3, numerical simulations
are conducted. Initially, the results for the two phases are provided separately. A strategy combining thesephases for emergency landing is then presented. The two phases are switched depending on the altitude atwhich a motor becomes inoperative. In Sec. 4, we conclude the study with a brief discussion.
2．Methodology
2‒1

Developed quadrotor and vertical autorotation

The quadrotor shown in Fig. 1, which was developed by Taya Corporation, is used in a simulation toinvestigate the feasibility of vertical autorotation. Figure 1(a) shows the front view of the quadrotor, and (b)shows the collective pitch mechanism［16­19］. As the rotor has an overrunning clutch mechanism, it can rotate
freely in one direction.
The physical data of this quadrotor are shown in Table 1. The flight of the quadrotor is controlled by varying
the collective pitches of the rotors because thrust changes using collective pitch control can be quicker thanthose using rotational speed control. In addition, collective pitch control is required for vertical autorotation, as
discussed later.
Figure 2 shows the planform of a blade of the quadrotor. The blades have no twist and the flight efficiency
when the blades are used is smaller than that when twisted blades are used. However, rotors composed of theblades with negative collective pitch can generate negative thrust as well as large pitching and rolling momentson the quadrotor. Moreover, rotors with no twist are suitable for autorotation because the blades are used inboth windmill and propeller modes where a rotor is driven actively by a motor.
2‒2

Vertical autorotation

The proposed autorotation for quadrotors has two phases. In phase 1, the quadrotor performs a vertical
autorotation, where all rotors operate as windmills. The collective pitch of all rotors is determined to increase
the thrust generated by the rotors in windmill mode, thereby decreasing the descending velocity. In this phase,

Vertical Autorotation Strategies for a Quadrotor with a Collective Pitch Control Mechanism

(a) Front view of the quadrotor.
Fig. 1
Table 193(b) Collective pitch mechanism.

Quadrotor used in this study［16］.

Structural parameters of the quadrotor.

Parameter, character (unit)

Value

Total mass, m (kg)

4.800

2

0.066

Number of blades for a rotor, ― (―)

2

Drag area, CDS (m )Collective pitch angle, θ (deg)

－26～
＋33

Rotation speed of a rotor driven by a
motor, ― (rpm)5400

Number of rotors, ― (―)

Rotor blade
［18］
.

4

Distance between centroid and rotor
axis, larm (m)0.313

Rotor radius, R (m)0.191

Rotor root cutoff, R0 (m)0.0475

Blade twist, ― (deg)Fig. 20

Moment of inertia of a rotor around therotational axis, Ir (kg・m2 )0.00026

Moment of iner tia of the quadrotor
around the yaw axis, Izz (kg・m2 )0.1

the attitude, i.e., the roll, pitch, and yaw angles, is controlled by varying the collective pitches of all the rotors. It
is assumed the control moments in phase 1 are large enough to suppress the rolling, pitching, and yawing
motions. Note that not much power is need to control the collective pitches.
In phase 2, a rotor with an inoperative motor and the opposite rotor (with respect to the center of mass)
operate in windmill mode. The other rotors are driven by their motors and rotate in the same direction, whichis the opposite of that of the rotors in windmill mode. In phase 2, the quadrotorʼs yawing motion is caused by
the difference in the aerodynamic torques between the rotors rotating in two rotational directions. The yawing
angular velocity of the quadrotor causes reversed inflow, particularly at blade elements close to the root of ablade. As reversed inflow decreases rotor thrust, in the present analysis phase 2 is simulated only whenreversed inflow does not occur. The period of phase 2 is limited by the existence of reversed flow. The
descending altitude in phase 2 is also limited. Therefore, phase 1 is required. As the altitude when one motor
becomes inoperative is high, the period of phase 1 becomes large. That is, the timing of the initiation of phase 2
should be determined so that reversed inflow is not observed at landing.

94

柴田倖汰・前田洋佑・山口皓平・渡邊俊・砂田茂・田辺安忠・菅原瑛明・得竹浩・米澤宏一The attitude control of the quadrotor in phase 2 is not discussed, because, when one motor is out of order,
the attitude of a quadrotor rotating around its yawing axis can be stable by flight controls［10, 20­24］.
2‒3Equations of motion

To simulate the motion of a quadrotor, the following equations of motion are used. Equation (1) expresses
translational motion in the z direction in phase 1. The z axis is the vertical axis in the earth-fixed coordinate
system, and its descending direction is positive. The VD is the descending velocity of a quadrotor and VD＝z,・

where z is the z coordinate of its center of gravity.
・mVD＝mg－4Ti－

1
ρV 2C S,
2 D D

(1)

The Ti during phase 1 can be calculated in the same way as that during phase 2, where the Ω is 0. The way
during phase 2 will be stated later. Figures 3(b) and (c), which are shown later, are available for phase 1.
Equations (2) and (3) express the translational motion in the z direction and the rotational motion about thez-axis in phase 2, respectively.

⎧mV ＝mg－2(T ＋T )－ 1 ρV C S,
2⎨(I －2I )Ω＝2Q －2(H ＋H
)l .
⎩
・

a

D

2

i

D

D

・

zz

r

a

a

i

arm

(2)
(3)

Ta, Ti, Ha, Hi, and Qa in these equations are estimated as follows. A rotor has two blades, blades 1 and 2. In thefollowing equations, the subscript n＝1, 2 denotes the blade number of the rotor. The azimuth angles of blades
1 and 2, ψ1 and ψ2 (＝ψ1＋π ), are defined in Figs. 3(a) and (b). In these figures, the blade chord length isconstant for simplicity. However, in the present analysis, the chord length is not constant, as shown in Fig. 2.
Figure 3(c) shows the two components of the inflow velocity to a blade element at distance r from the rotational
axis, UT, n and UP . The UT, n and UP are tangential and perpendicular to the rotational plane, respectively. The(a) Inflow velocity to a blade element at distance r
from the rotational axis of an active rotor.

(b) Inflow velocity to a blade element at distance r
from the rotational axis of an inoperative rotor.

(c) Definitions of UT, n, UP, θ, ϕn, and αn.
Fig. 3

Inflow velocity to rotor.

95

Vertical Autorotation Strategies for a Quadrotor with a Collective Pitch Control Mechanism

angle of attack αn and the inflow angle of the blade element ϕn are also shown. These are defined in thecoordinate system fixed with the blade element. For an inoperative rotor, the tangential component is
UT, n＝larmΩ cosψn＋r(ω i＋Ω),(4)

UT, n＝larmΩ cosψn＋r(ωa－Ω).

(5)

and for an active rotor, we have
Moreover, the perpendicular component is common for inoperative and active rotors:
UP＝VD－vi.

(6)

In the simulation, UT, n should be positive at any blade position as long as R0r

R is satisfied. Hence, thesimulation is terminated when UT, n is negative. By using UP and UT, n, the inflow angle at the blade element ϕnand the angle of attack αn are given by（ ）ϕn＝tan－1

UP
,
UT, n

(7)

αn＝ϕn＋θ(8)

The lift and drag acting on a blade element at distance r from the rotor axis are given by
dLn＝1
ρ(UT,2 n＋UP2 )Cl, n(αn )c(r )dr,
2

(9)

dDn＝

1
ρ(UT,2 n＋UP2 )Cd, n(αn )c(r )dr.
2

(10)

By integrating the thrust and drag acting on an element from the root to the tip of two blades, T＝(Ta, Ti )and H＝(Ha, Hi ) are given by

Σ∫ Σ∫
Σ∫ Σ∫
2

R

T＝

n＝1 R0

2

H＝

dTn＝

R

n＝1 R0dHn＝

2

R(dLn cosϕr, n＋dDn sinϕr, n ),(11)

(dDn cosϕr, n－dLn sinϕr, n )cosψn.

(12)n＝1 R02R

n＝1 R0Moreover, by simple momentum theory, T＝(Ta, Ti ) is expressed as
T＝2ρA(VD＋vi )vi.

(13)

2. In this region, the following empirical equation［25］can be used toThis equation is not valid if 0 VD/vhobtain vi :（ ）（ ） （ ）
1

VD
v ­2
＝ i ±
vh
vh

2

2

vh
v
－0.03 i .
vi
vh

(14)

Here, vh is defined as the induced velocity during hovering:
vh＝

T
.
2ρA

(15)

In the present analysis, the quadrotor flies with acceleration. For simplicity, we ignore accelerationʼs effect on
the aerodynamic force acting on the blade. In addition, under a quasi-steady assumption, vh is the induced
velocity for generating an instantaneous thrust T at a rotor.
Moreover, the torque Q＝(Qa, Q i ) about the rotational axis on a rotor isΣ∫ r(dD cosϕ ＋dL sinϕ ).
2

Q＝

R

n＝1 R0

n

r, n

n

r, n

(16)

The power consumed by the motor rotating an active rotor is given by
P＝Qaωa.

(17)

96

柴田倖汰・前田洋佑・山口皓平・渡邊俊・砂田茂・田辺安忠・菅原瑛明・得竹浩・米澤宏一The equations of rotating motion of a rotor in windmill mode are also given. For phase 1, we have
ω i＝－
・

Qi
,
Ir

(18)

and for phase 2, we have
ω i＝－Ω－
・

・

Qi
.
Ir

(19)

Because the flight modelling is constructed based on blade element theory (BET) and simple momentum
theory, the accuracy of this combined theory is improved by using the airfoil characteristics shown in Fig. 4.
These airfoil characteristics were determined so that the thrust and torque acting on a rotor during hover,which are estimated by both theories, are close to those estimated by the CFD software package rFlow3D(developed by JAXA)［26, 27］. Good agreement in the CT－CQ cur ve between CFD and the experiment isshown in Ref.［18］. In Fig. 5, the rotation angular velocity and the collective pitch are ω＝419 rad/s and θ＝15
deg, respectively. The quadrotor can hover under these conditions. Figures 5(a) and (b) show good agreementin CT and CQ between the two calculation methods stated above. Here,
CT＝(a) Lift coefficient.
Fig. 4

CQ＝Q
ρπR 5ω2(20)(b) Drag coefficient.

Lift and drag coefficients of a blade element.

(a) Thrust coefficient.
Fig. 5T,ρπR 4ω2(b) Torque coefficient.

Thrust and torque coefficient of blade obtained by BET and CFD.

Vertical Autorotation Strategies for a Quadrotor with a Collective Pitch Control Mechanism

97

3．Simulation results
We next numerically investigate the proposed vertical autorotation strategy. First, the performance in phases
1 and 2 is investigated separately. Subsequently, the hybrid autorotation technique, which uses phases 1 and 2
in combination, is also formulated based on the results.
3‒1

Descending velocity in phase 1

Figure 6 shows the time variations of VD in phase 1. The collective pitch θi, which is common in all rotors, isconstant during phase 1. As shown in Fig. 6, the descending velocities converge at approximately 4 s. The
converged descending velocity is approximately 12 m/s when θi is between －1° and 4°. When θi＜1°, theconverged descending velocity increases as θi decreases.
The minimum descending velocity (11.9 m/s) is observed when θi＝1°. Therefore, the collective pitch should
be close to 1° during phase 1. In the analysis below, θi＝1° is used in phase 1.
The terminal velocity when the rotors do not generate thrust during phase 1 is VD＝ 2mg/ρCDS＝34.1 m/s.
The CDS is the drag area of a fuselage, and its value is shown in Table 1. The difference in VD between the casewhen the rotors in windmill mode generate thrust and that when they do not generate thrust indicates that therotors in windmill mode can contribute to the decrease in the descending velocity. Moreover, the quadrotor
attitude can be controlled by varying the collective pitch angles of the rotor in windmill mode. To stabilize theattitude control in phase 1, the rotors should stop just after one motor becomes out of order. And the magnitudeof disturbance is limited.

Fig. 63‒2

Descending velocities (phase 1).

Descending velocity in phase 2

Phase 2 of the vertical autorotation is now simulated. The initial value of the descending velocity is equal to
the terminal velocity in phase 1 for θi＝1°, which is 11.9 m/s. During phase 2, the collective pitch of theinoperative rotors θi is fixed at 0°. The collective pitch of the active rotors θa varies between 20° and 26° in 1°
increments. In addition, VD＝0.1 m/s is assumed as the descending velocity necessar y to achieve a safe
landing. Hence, the simulation is terminated when the descending velocity decreases to VD＝0.1 m/s. The time
variations of the descending velocity VD, angular velocity Ω of the quadrotor, power consumption P of one active
rotor, and altitude Z during phase 2 are shown in Figs. 7­10, respectively. As shown in Fig. 7, the simulation forθa 21° is terminated when VD 0.1 m/s is achieved. For θa＝20°, however, reversed inflow to blade elements柴田倖汰・前田洋佑・山口皓平・渡邊

98

Fig. 7

Descending velocities (phase 2)(θi＝0 deg).

俊・砂田

Fig. 8

茂・田辺安忠・菅原瑛明・得竹浩・米澤宏一Rotational velocity of the quadrotor (phase 2)(θi＝0 deg).

Fig. 9Power consumption of one active rotor (phase 2)(θi＝0 deg).

Fig. 10

Time variations of the altitude (phase 2)(θi＝0 deg).

for R0＜ r ＜R is observed when t ≈ 5.2 s, and the simulation is terminated. Thus, only the time variations of VD,
Ω, and P when t＜5.2 s are shown. As the collective pitch θa increases, the durations of phase 2 and the
maximum values of Ω, as shown in Figs. 7 and 8, respectively, decrease. Although the rate of change of Ω
increases as the collective pitch increases, the quadrotor achieves the terminal velocity for a safe landing in asignificantly shorter time, and the angular velocity of the quadrotor at landing is smaller. As shown in Fig. 9,
however, the maximum values of P, which are observed at the beginning of phase 2, increase. The maximum
value of P is lowest when θa＝21°. Here, the case of θa＝20° is ignored, because the simulation is terminatedbefore landing. Note that the power curves oscillate with the frequencies determined by the rotational angularvelocities of the blades and the quadrotor. The amplitudes of oscillations grow larger with time. Figure 10
shows the time variations of the altitude of the quadrotor during phase 2. As the simulation is terminatedbecause of reversed inflow, the case of θa＝20° is not shown. In Fig. 10, the initial altitude is determined so that

Vertical Autorotation Strategies for a Quadrotor with a Collective Pitch Control Mechanism

99

the altitude is equal to 0 when the terminal velocity for the safe landing rate of 0.1 m/s is achieved. As θaincreases, the initial altitudes in phase 2 decrease.
Figure 11 shows the time variations of V D during phase 2 when θ a＝21°. The collective pitch for the
inoperative rotor varies in the range of －7° θi 5°. When θi＝－1° and 0°, the terminal values of VD reach 0.1
m/s without reversed inflow. The difference in the curves in this figure between θi＝－1° and 0° is negligible. In
the other cases, reversed inflow is observed, and the simulation is terminated before the terminal velocity forsafe landing is achieved.
From the above discussion, during phase 2 in the analysis below, θa＝21 deg and θi＝0 deg. The maximum
values of P at the beginning of phase 2 should be less than the available power of the motor–battery system. It
should be noted that the attitude can be stable during phase 2 by the rotation of the quadrotor around thevertical axis.

Fig. 113‒3

Descending velocities (phase 2)(θa＝21 deg).

Guideline for hybrid autorotation

Herein, we consider “hybrid autorotation,” which combines the strategies in phases 1 and 2. We assume thatthe quadrotor suffers a total loss of one motor at a given initial altitude and that phase 1 is immediately initiated.
At a given altitude, the autorotation phase switches from 1 to 2. As stated above, θi during phase 1 is 1°, and θiand θa during phase 2 are 0° and 21°, respectively. To investigate the performance of the hybrid autorotation,
simulations are performed for three types of initial altitudes, denoted as cases 1­3.
In case 1, the initial altitude is 47.1 m, and the time variations of the descending velocity and altitude aresummarized in Fig. 12. In this case, phase 1 switches to phase 2 just when the descending velocity converges tothe terminal value VD ≅ 12 m/s. Phase 2 terminates when a safe landing velocity of VD＝0.1 m/s is achieved. The
initial altitude in case 1 is termed the critical altitude. In case 2, the initial altitude is 57.4 m, which is 10.3 m
higher than the critical altitude, and the results are shown in Fig. 13. The time variations of the descending
velocity and the altitude during phase 2 are the same in cases 1 and 2 because the rotor operation is the same.
Phase 1 in case 2 is the combination of phase 1 in case 1 and descending flight with a constant terminal
descending velocity of VD ≅ 12 m/s. In case 3, the initial altitude is 15.4 m, which is lower than the critical
altitude. The results for case 3 are shown in Fig. 14. Phase 1 switches to phase 2 when the descending velocity
is 8.3 m/s. This value is smaller than that in cases 1 and 2 by 3.6 m/s. Phase 2 terminates when a safe landing

100

柴田倖汰・前田洋佑・山口皓平・渡邊(a) Descending velocity.
Fig. 12

浩・米澤宏一(b) Altitude.

(b) Altitude.

Simulation results of vertical autorotation from an altitude of 57.4 m (case 2).

(a) Descending velocity.
Fig. 14

茂・田辺安忠・菅原瑛明・得竹

Simulation results of vertical autorotation from an altitude of 47.1 m (case 1).

(a) Descending velocity.
Fig. 13俊・砂田(b) Altitude.

Simulation results of vertical autorotation from an altitude of 15.4 m (case 3).

velocity is achieved, as in cases 1 and 2. The descending altitudes in phases 1 and 2 are decreased byapproximately 24.7 m and 6.9 m, respectively, compared with those in case 1. When the initial altitude is lessthan the critical altitude, the duration and descending altitude of phases 1 and 2 decrease with the initialaltitude.

101

Vertical Autorotation Strategies for a Quadrotor with a Collective Pitch Control Mechanism

The power consumption for hybrid autorotation was also investigated. Figure 15 shows the time variations of
the power consumed by a motor driving an active rotor for the three cases. Similar to the case in Fig. 9, here
the power curves oscillate and the amplitudes increase with time. In phase 1, all rotors are in windmill mode,thus the motors consume no power. In phase 2, the time variations of the power consumption for cases 1 and 2
have the same shape because the operation of the rotor is the same in these cases. As the descending velocityof the quadrotor decreases as phase 2 proceeds, power consumption decreases. This is because the angle ofattack and the dynamic pressure of a blade element (that is, the drag on the element) decrease, as does thetorque. As the largest power is required at the beginning of phase 2, the power necessary at this time should beless than the available power of the motor­battery system.

Fig. 15

Time variations of power consumed by a motor.

To formulate a guideline for the proposed vertical autorotation, additional simulations were conducted forseveral initial altitude cases. The results are summarized in Fig. 16, which shows the variations of certain
parameters with respect to the initial altitude. Figs. 16(a), (b), (c), (d), and (e) show the switching time,switching altitude, duration ratio (ratio of duration of phase 1 to that of phase 2), descending distance ratio (ratioof duration of phase 1 to that of phase 2), and maximum necessary power, respectively. Figure 16(a) indicatesthat the switching time increases linearly when the initial altitude is larger than 47.1 m, which was defined as
the critical altitude. This can be explained as follows. When the initial altitude equals the critical altitude, phase2 begins when the descending velocity in phase 1 converges to the terminal velocity. When the initial altitude ishigher than the critical altitude, the duration of phase 1 increases and that of phase 2 is constant. Then, theslope of the line when the initial altitude is higher than 47.1 m is 0.084 s/m, which corresponds to the reciprocalof the converged terminal velocity of 11.9 m/s. When the initial altitude is lower than the critical altitude, therelationship between the switching time and the initial altitude is slightly out of line for Z i

47.1 m.

The switching altitude monotonically increases with the initial altitude, as shown in Fig. 16(b). When theinitial altitude is higher than the critical altitude, the switching altitude is 17.3 m. When the initial altitude isclose to 0, vertical autorotation may not be particularly useful because the descending velocity is not high. In
practice, a quadrotor should fall freely without conducting phases 1 and 2.
Figure 16(c) and (d) show the ratios of the descending distance and duration between phases 1 and 2. Whenthe initial altitude is higher than the critical altitude, the ratios increase with the initial altitude with a constantslope. This tendency is evident from the above discussion. These figures indicate that when the initial altitude柴田倖汰・前田洋佑・山口皓平・渡邊

102

俊・砂田

茂・田辺安忠・菅原瑛明・得竹浩・米澤宏一is lower than the critical altitude, the ratios also increase with the initial altitude with a slope less than that forZi

47.1 m. Figure 16(e) shows the maximum necessary power consumed by a motor driving a rotor. The

necessary power is obtained at the beginning of phase 2 and is nearly independent of the initial attitude; thevalue is approximately 700 W, which is nearly four times that at hover. The available power of the motor­battery
system should be higher than this maximum necessary power. Note that the total necessary power for phase 2,
where two rotors are active, is about twice that for hover, where all four rotors are active.
When available power is less than this maximum necessary power, the collective pitch is set to be smaller
than 21 deg in the present analysis. The period, the descending altitude, and the terminal velocity of phase 2
become larger. Moreover, the period of phase 1 becomes smaller. The present method becomes less effective
as the available power decreases. The present method for enhancing safety of a quadrotor requires the highabilities of motors and batteries. Their improvements in future will lead to more availability and reality of thepresent method.

(a) Switching time.

(b) Switching altitude.

(c) Ratio of durations ofphases 1 and 2.

(d) Ratio of descending distances for phases 1 and 2.
Fig. 16(e) Maximum necessary power.

Switching guideline for vertical autorotation.

4．Conclusion
To ensure safe flight, a helicopter must be capable of autorotation. It is desirable that multirotor drones also
have this capability, as they have rotary wings as well. The possibility of vertical autorotation for a quadrotor
was investigated in this study. To maximize this possibility, we assumed a quadrotor with a collective pitch
mechanism, motors with an overrunning clutch mechanism, and blades with no twist. This is because therotors operate in both propeller and windmill modes during the proposed vertical autorotation.
The vertical autorotation consists of phases 1 and 2. In phase 1, all rotors operate in windmill mode, and theVertical Autorotation Strategies for a Quadrotor with a Collective Pitch Control Mechanism

103

collective pitch is determined so as to minimize the terminal descending velocity. In this phase, the attitude canbe controlled by the variations of collective pitches when the disturbance is not large. Flight control will be a
research theme in future. In phase 2, two rotors, including a damaged one, operate in windmill mode, and theother two operate in propeller mode. The collective pitches are determined so that that the terminal descending
velocity is close to 0 under the condition of no reversed inflow to the blades. The maximum necessary power ofa motor at the beginning of phase 2 should be less than the available power of the motor–battery system. In thisphase, the quadrotor attitude can be stabilized by its rotation around the vertical axis.
Each quadrotor model has a particular critical altitude value for this vertical autorotation. The concept ofcritical altitude, which is a specific value for each quadrotor model, was proposed. The autorotation method
depends qualitatively on the magnitude relationship between the critical altitude and the initial altitude of aquadrotor when one motor becomes inoperative. If these altitudes are equal, phase 2, in which two rotors
operate in propeller mode and the others in windmill mode, begins just when the descending velocity reaches
the converged terminal velocity during phase 1. When the former is lower than the latter, the duration of phase
1 is extended by the difference between the critical altitude and the initial altitude of the quadrotor. When theformer is higher than the latter, both phases become shorter. The descending velocity at landing is close to 0,
independently of the magnitude relationship between the critical altitude and the initial altitude of a quadrotor.
The maximum necessar y power for vertical autorotation is required at the beginning of phase 2. The
maximum necessary power is nearly independent of the altitude at which a motor becomes inoperative, and it
is significantly higher than the power for hovering. For vertical autorotation, the available power of the motor–
batter y system should be higher than the maximum necessar y power. The present method becomes lesseffective as the available power decreases.
There is possibility that manned and unmanned multirotor aerial vehicles will change our lift-style
dramatically. To use them in our daily life, their safety is the most important requirement. Any possibilities
should be investigated for enhancing their safety. The present proposal has been made as one of thepossibilities for enhancing their safety and realizing their use in our daily life.
Acknowledgments
This work was supported by JSPS KAKENHI Grant Number JP19H02344.
Received : August 9, 2022
Accepted : September 14, 2022
References［1］ Meivel, S. R., Maguneeswaran, R., Gandhiraj, N. and Srinivasan, G.: “Quadcopter UAV based fertilizer and pesticide spraying
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104

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105

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柴田

倖汰

前田

洋佑

2019 年 3 月 名古屋大学工学部機械航空2018 年 3 月 名古屋大学工学部機械航空工学科卒業。2021 年 3 月 名古屋大学大工学科卒業。2018 年 4 月 株式会社ジェ学院工学研究科航空宇宙工学専攻修了。

イテクト入社。

2021 年 4 月 株式会社デンソー入社。

Yosuke Maeda

Kota Shibata

Yosuke Maeda received the B.S. degrees

Kota Shibata received the B.S. and M.S. degrees fromfrom University of Nagoya, Japan, in 2018. Since 2018, He has

University of Nagoya, Japan, in 2019 and 2021, respectively.

joined JTEKT Corporation.

Since 2021, He has joined DENSO Corporation.
山口

皓平

渡邊

俊

2017 年京都大学大学院工学研究科 電気

2021 年 名古屋大学大学院工学研究科航工学専攻博士課程修了。博士（工学）。

空宇宙工学専攻修士課程修了。2021 年

2015 年 日 本 学 術 振 興 会 特 別 研 究 員，

同博士課程進学，2022 年 日本学術振興2017 年 名古屋大学大学院工学研究科航会特別研究員，現在に至る。固定翼機の空宇宙工学専攻特任助教，2018 年同助

研究に従事。日本航空宇宙学会，AIAA教，現在に至る。宇宙機の軌道最適化，航空機の飛行制御関学生会員。

連の研究に従事。日本航空宇宙学会，日本機械学会会員。

Shun Watanabe

Kohei Yamaguchi

He received the B.S. and M.S degrees from Nagoya University,

Kohei Yamaguchi received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees

Japan, in 2018 and 2021, respectively. He is currently a Ph.D.

from Kyoto University, Japan, in 2012, 2014, and 2017,

student of the Depar tment of Aerospace Engineering,

respectively. From 2017 to 2018, he was a Research AssistantGraduate School of Engineering, Nagoya University.

Professor with the Department of Aerospace Engineering,
Nagoya University, where he has been an Assistant Professor
since 2018. His research interests include trajectory optimization of spacecraft and structural parameter optimization of
unmanned aerial vehicles.
砂田

茂

田辺

安忠

1992 年 東京大学大学院博士課程修了。

1989 年 九州大学大学院博士課程修了。

博士（工学）。科学技術振興機構グルー

博士（工学）。川田工業株式会社勤務を

プリーダ，産業技術総合研究所主任研究経て，2006 年から宇宙航空研究開発機員，大阪府立大学大学院准教授，同教構。航空技術部門航空システム研究ユ

授，2017 年より名古屋大学大学院工学ニット研究領域主幹。回転翼航空機の空研究科航空宇宙工学専攻教授，現在に至る。羽ばたき翼，回力弾性騒音連成解析，アクティブ制御による回転翼騒音低減

転翼，固定翼での飛行に関する研究に従事。

技術，高速コンパウンドヘリコプタの研究開発を行ってい

Shigeru Sunada

る。VFS 会員，日本航空宇宙学会会員。

Shigeru Sunada received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees

Yasutada Tanabefrom University of Tokyo, Japan, in 1986, 1988, and 1992,

Yasutada Tanabe received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees

respectively. In 1992, 1997, 2001, 2017, respectively, he joinedfrom Kyushu University, Japan, in 1984, 1986, and 1989,

JST, AIST and Osaka Prefecture University, Nagoya University.

respectively. He joined KAWADA Industries, Inc. in 1991 and

He is currently a Professor with the Department of Aerospace

JAXA in 2006. He is engaged in research and developments ofEngineering.

high-fidelity analysis tools for rotary wings, active rotor noise
control technologies, and advanced high-speed rotorcraft.

柴田倖汰・前田洋佑・山口皓平・渡邊

106
菅原

俊・砂田

茂・田辺安忠・菅原瑛明・得竹

瑛明

得竹

浩・米澤宏一浩2007 年 名城大学理工学部卒業。株式会

2003 年 博士（工学）名古屋大学。大阪社菱友システムズに入社。東京農工大学

府立大学工学部助教，金沢大学理工研究

博士後期課程修了，博士（工学）。宇宙域准教授，2018 年 同教授，現在に至る。

航空研究開発機構で回転翼航空機の空力飛行制御の研究に従事。日本航空宇宙学

解析支援業務に従事。回転翼 CFD ツー会，計測自動制御学会，自動車技術会，

ルの開発を行っている。日本航空宇宙学会会員。

AIAA 会員。

Hideaki Sugawara

Hiroshi Tokutake

Hideaki Sugawara received the B.S. degree from Meijo

Hiroshi Tokutake received Doctor of Engineering from

University, Japan, in 2007. He joined Ryoyu Systems Co., Ltd.

Nagoya University in 2003. He became an assistant professor

in 2007 and JAXA in 2020. He received the Ph.D. degree fromat Osaka Prefecture University in 2003, an associate professor

Tokyo University of Agriculture and Technology in 2020. He is

at Kanazawa University in 2010, and a professor in 2018. He is

engaged in research and developments of numerical analysis

engaged in research on flight control and unmanned aerial

tool for rotorcraft and advanced high-speed rotorcraft.

vehicles.

米澤宏一

2006 年 博士（工学）大阪大学。大阪大学大学院基礎工学研究科助教，を経て2017 年より（一財）電力中央研究所。現
在，サステナブルシステム研究本部上席研究員。 eVTOL の空力特性に関する研究などに従事。日本機械学会会員，日本航空宇宙学会会員，
ターボ機械協会会員。
Koichi Yonezawa
Koichi Yonezawa received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees
from Osaka University, Japan, in 2000, 2002, and 2006,
respectively. He became an research associate and an assistantprofessor in 2000 and 2007, respectively. He joined Central
research institute of electric power industr y in 2017 and iscurrently a senior research scientist. His research field
includes aerodynamics of eVTOL.

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 3, No. 8（2022）


107

大型 UAM 搭載用ガスタービン発電機開発〜次世代ハイブリッド動力システム〜
福島幸夫＊1，太田豊彦＊1＊1
エアロディベロップジャパン株式会社（ADJ）

大型 UAM 実用化のボトルネックは動力源であり，リチウム電池に代わる高性能な動力源の開発が渇望されている。高効率な電力供給能力を有するガスタービン発電機と，瞬間的な大電力供給能力に優れる
リチウム電池とから構成される次世代ハイブリッド動力システムが次世代動力源の主流と目されている。
ADJ では，大型 UAM 動力要求に答えるべく，ハイブリッド動力システムの心臓部である最大出力
30 kW 級ガスタービン発電機の開発を実施中である。現在，開発の最終段階にあり，2022 年 6 月に第 1回目のガスタービン発電機作動試験を実施している。開発完了は，2022 年 12 月を予定している。
本論文では，ガスタービン発電機開発の背景，次世代 UAM 開発動向，次世代 UAM 市場規模予測，
ADJ におけるガスタービン発電機開発状況および ADJ ガスタービン発電機のラインナップ計画について述べる。

Keywords: UAM（アーバン・エア・モビリティ），ハイブリッド動力システム，ガスタービン
発電機（GT╱GEN），eVTOL，空飛ぶ車

Development of Gas Turbine Generator forLarge UAM
─ Next-Generation Hybrid Power Systems ─
Yukio Fukushima＊1，Toyohiko Ota＊1＊1
Aero Develop Japan Co. Ltd.（ADJ）

The bottle neck of the realization of large-scale UAM is the power source, and there is eagerly expected
for the development of a high-performance power source to replace lithium batteries. Next-generation
hybrid power systems consisting of gas turbine generators with high-efficiency power supply capability andlithium batteries with excellent instantaneous power supply capability are considered to be the mainstreamof next-generation power sources.
In order to meet the large UAM power requirements, ADJ is developing a maximum output 30 kW classgas turbine generator, which is the heart part of the hybrid power system. It is currently in the final stage ofdevelopment, and the first gas turbine generator functional testing was conducted in June 2022. The GT/
GEN development is scheduled to be completed in December 2022.
This paper describes the background to the development of gas turbine generators, trends in thedevelopment of next-generation UAMs, market size forecasts, the development status of gas turbine
generators in ADJ, and the ADJ GT/GEN lineup plan.

Keywords: UAM（Urban Air Mobility）, hybrid power systems, gas turbine generators（GT/GEN）,eVTOL, flying cars

福島幸夫・太田豊彦

108

1．ガスタービン発電機開発の背景
離島や過疎地，孤立した被災地や山岳地帯にも，大量の必要物資が届けられる大型ドローンを実現する。
エアロディベロップジャパン株式会社（ADJ）では，リチウム電池ドローンでは難しかった，より重い荷物を，より遠くまで運べる，UAM（次世代大型 eVTOL）向けハイブリッド動力システムの開発を推進している（図 1）。なお，UAM は“都市・地方における旅客・貨物の輸送などを実現する高度な航空交通形態”と定義されている。

図1

ガスタービン発電機外観

ハイブリッド動力システムは，高効率な電力供給能力を有するガスタービン発電機（GT╱GEN）と，瞬間的な大電力供給能力に優れるリチウム電池とから成る。大電力が求められる垂直離着陸時には，GT╱GENとリチウム電池の電力を組み合わせ，高度確保後の水平飛行時には GT╱GEN 出力は一定に保ち，GT╱GEN
余剰電力を電池に充電しながら飛行する方式である。また，ドローンが水平飛行中でも，突風などにより一時的に消費電力が上昇する場合には，電池から電力を供給し，下回る時は電池を再び充電するシステムである（図 2）。
ガスタービン発電機出力値は，ドローンのホバリング時必要動力に合わせるのが一般的な設計手法である。電池放電時の最大電力値は，ドローン運動性能を考慮し，GT╱GEN 出力値と同等なレベルに想定するのが望ましい。例えば，50 kW 級 GT╱GEN であれば，電池放電電力 50 kW×放電時間 60 秒（1╱10 h）などと設定する。したがって，短秒時放電であるが，50 kW 相当の放電能力のある電池（容量）を選択する必要がある。電池再充電時の電流値は，ドローン飛行環境により変動するが，最大充電電流は 3C 以内（C＝放電電流╱電池容量）に抑えるのが一般的である。
ハイブリッド動力システムの構成例を以下に述べる。GT╱GEN 動力系出力 350 Vdc と，320 Vdc 電池（電池電圧は仮仕様）はダイオードを介して並列に接続される。不必要な電池放電が起こらないよう，電圧差を設ける。プロペラ駆動モータの負荷が急増し，GT╱GEN 動力系電圧が低下し，例えば 320 Vdc に低下した時
点で電池から電力が供給されるシステムである。なお，GT╱GEN の時定数は，2 ～ 3 秒，電池の時定数はほぼゼロと想定している。電池の放電制御が不要なシステムであるため，信頼性の高い方式である。唯一の技術課題は，大電流ダイオードの選定と冗長系の方式選択である。
これまで実用化されている貨物輸送用ドローンは，最大規模の物でもペイロード 30 kg，飛行時間 15 分

大型 UAM 搭載用ガスタービン発電機開発

図2

109

ハイブリッド動力システムの作動原理

程度の近距離用機がほとんどで，限られた用途にしか使えないものであった。一方，ここ数年来，欧米を中心に，重量物・長距離輸送を可能にする貨物輸送用大型ドローンの実用化，さらには有人型空飛ぶ車の実用化が加速している。この潮流は日本にも及んでいる。2022 年 12 月から始まる，世界で初めてのドローン目
視外・有人地帯上空飛行（レベル 4）の我が国での法的規制解禁は，この潮流を一気に加速させる転換点となる。
大型ドローン実用化のボトルネックは動力源である。現状のリチウム電池は，単位重量当たりのエネル
ギーが小さく，大型ドローン用動力源としては不十分である。例えばペイロード 50 kg ドローンでは，必要なリチウム電池総重量は 100 kg を超え，しかもその出力持続時間は 20 分程度と短いため，大型ドローンの実用化を困難としている。この状況は，リチウム電池駆動の有人型空飛ぶクルマ（UAM）でも既に顕在化している。高性能電池を駆使しても，ペイロード 500 kg（5 座席）で 30 分間飛行が限界と言われている現状である（VFS データベースなど）。
したがって，大型ドローンが長時間飛行するためには，リチウム電池に代わる単位重量当たりエネルギーの大きな動力源が必要であり，ガスタービン発電機を用いるハイブリッド動力システム開発が世界的に大きな課題になっている。図 3 に，各種動力源のエネルギー密度と出力密度の分布，および標準的な作動時間との関係を示す。作動時間 1 時間の例では，GT╱GEN の出力密度，エネルギー密度は共に最大レベルにある。もちろん，GT╱GEN の作動時間能力は，1 ～ 10 時間程度を有している。ガスタービン発電機を搭載したドローンの作動時間について，以下に定性的な検討結果の概要を述べる。
一般的に GT╱GEN 単体の作動時間能力は 10 時間以上であるが，マルチコプター，eVTOL，飛行機に GT╱
GEN を搭載した場合の最大作動時間について推算した。100 kW 級 GT╱GEN 型マルチコプターの場合，ペイロードがすべて燃料であるとすれば，2 時間飛行可能なドローンであれば約 2 倍の 4 ～ 5 時間飛行可能になる。ミッションとしては，定点高度でのデータ中継，映像中継などが挙げられる。この場合のペイロード
は，軽量なトランスポンダ，カメラ，送信機などであり，5 kg 以内になると想定される。ただし，ペイロー
ド用電池重量は 10 kg を超えると思われる。このケースでは，ペイロード重量合計は約 15 kg 程度であり，想定搭載燃料重量約 200 kg の 10％未満に過ぎない。一方，GT╱GEN を搭載した飛行機では，燃料消費率がマルチコプターの 1╱2 ～ 1╱3 程度であるため，上記と同等なミッションであれば，10 時間程度まで飛行時間を伸ばすことが可能になる。したがって，UAM 用 GT╱GEN では，作動時間能力は最大 10 時間程度になる。
現在の電池型ドローンでは，動力系電圧が 50 Vdc 以下と低いため，モータ速度制御機器（ESC）およびモータが大型・重量増となり，ドローン性能を低下させる。一方，GT╱GEN を動力源とするハイブリッド
動力システムでは，動力系電圧を例えば 350 Vdc 程度と高電圧化することが可能である。この特性により，福島幸夫・太田豊彦

110

図3

各種動力源のエネルギー密度と出力密度の分布

次世代大型ドローン実現化の重要課題である GT╱GEN，モータ速度制御機器およびモータ等の小型・高出力・軽量化が実現できる。
システム電圧高圧化の利点を以下に述べる。例えば，システム電圧 50 V の電池ドローンと，システム電
圧 350 V の GT╱GEN ドローンを比べた場合，同じ動力であれば電流値は 1╱7 に低下する。モータの場合，銅線径を細くでき，モータ形状も小型になり，熱対策も容易になるため，結果として軽量化が図れる。また，電流が小さくなるため，パワー素子が小型になり，熱対策も容易になり，機器の小型化を図れる。さらに，ガスタービン発電機の発電機も，毎分 9 万回転＆高電圧出力により，上記と同等な理由で軽量・小型化が達成できる。
2．次世代型大型ドローンの国内・海外動向
2‒1

次世代型大型ドローンの開発動向

2018 年以前の大型ドローン動力源はほぼ電池によっていたが，2019 年以降の大型ドローン動力源は，エンジン発電機╱電池のハイブリッド型が 60％を超えるまで増加している。大重量ペイロード＆長距離の大型
eVTOL 動力要求に答えるため，2021 年以降は特に“GT╱GEN＋電池”型のハイブリッド動力システムが主流になっている。
今日現在，大型 eVTOL の開発計画，試験飛行計画など，実現性の高いプロジェクトは複数報告されている。各プロジェクトの調査結果では，機体サイズ，航続距離，ペイロード重量など，各ハイブリッド型
eVTOL 仕様はほぼ同様な内容に帰結している。
eVTOL の代表的なシステム例として，リフト＆クルーズ方式機体を図 4 に示す。8 ロータ（垂直）＋ 2
ロータ（水平）構成である。リフト＆クルーズは，高度 150 m ＆速度 160 km╱h（揚力発生）で 8 ロータを停止し，以降は 2 ロータによる水平飛行を行うシステムである。推力偏向方式では，水平飛行時に全ロータ動力を絞るか，全ロータの大部分を動力 OFF にする。

大型 UAM 搭載用ガスタービン発電機開発

図4

111

eVTOL の代表的なシステム概要

現在，日本および世界で開発中の eVTOL について，最小公倍数的機体諸元を表 1 に示す。GT╱GEN 合計
出力は，300 ～ 400 kW 程度である。
表1

世界で現在開発中の eVTOL の最小公倍数的機体諸元

項目

概略仕様

備考

GT╱GEN 出力

300 ～ 400 kW

推定合計値，GT╱GEN 台数は不明

ペイロード重量

140 ～ 300 kg

飛行条件により異なる

機体重量

1,500 ～ 2,000 kg

ロータ推力は約 200 kg╱ 1 基

航続距離250 ～ 480 km

飛行条件・用途により異なる「全推力╱機体重量と機体速度」および「平均動力効率指標と飛行距離」との関係を図 5 に示す。マルチコプ
ターは近距離用途で推力╱機体重量比は大きい。対極にあるのが飛行機であり，遠距離用途で推力╱機体重量比は小さい。eVTOL は，離着陸時はマルチコプターであるが，水平・高速飛行時は飛行機に類似した性能となる。eVTOL の“離着陸時間合計╱全飛行時間”の割合は 10％前後であり，大半は図 5 に示す飛行機に近い領域で運用される。
国内・海外ドローンについて，ペイロード重量とドローン動力との関係を調査した結果を図 6 に示す。両対数グラフ上では，ペイロード重量とドローン動力はほぼ直線上に分布する。現在の情報によれば，開発計
画中の動力ユニット最大出力は 1,200 kW である。一般的に，システム信頼性の観点から，動力ユニットは冗長化するのが一般的である。例えば，1,000 kW 動力要求には，250 kW × 4 台，500 kW × 2 台などのシステムを採用する。また，有人型“空飛ぶ車”では，高いシステム信頼性・安全性設計となるため，同じ出力の動力ユニットを搭載した無人型ドローンの 60 ～ 80％積載能力になる。
2‒2

次世代型大型ドローンの国内・海外市場規模予測

先進国の輸送運輸産業は国内総生産（GDP）の約 10％を占めている。輸送機関分担率では，トンベース
で約 90％以上を自動車輸送が占めている。先進国では，発達した道路網が物流（経済）を支えている。すなわち，輸送運輸産業と GDP 間には強い相関がある。
一方，途上国では資金力も含めて道路建設に困難な課題を抱えている。後進国の南アメリカ，アフリカや福島幸夫・太田豊彦

112

図 5 「全推力╱機体重量と機体速度」および「平均動力効率指標と飛行距離」

図6

ペイロード重量とドローン動力との関係

東南アジアでは，先進国レベルの道路網整備は資金的にも地勢的にも困難である。道路網整備と異なり，膨大な資金を要しない次世代型大型ドローンによる貨物輸送は，後進国の今後の主要貨物輸送手段となる。このように，後進国では道路網整備に加えて，物流手段としての大型ドローンが，経済発展を支える重要な社会インフラと位置づけられる。別の観点からすれば，大型ドローンは先進国・後進国を問わず，潜在的なGDP を生み出す手段とも言える。
以上のことは先進国日本にも当てはまる。過疎地・離島への貨物輸送のための道路網維持費，貨物船維持費などは大きな財政負担になっている。機体費用および運用費用が安い大型ドローンを導入し，貨物輸送の一端を担わせれば，大きな財政負担の削減になる。このように，大型ドローンは，世界中の途上国にとどま大型 UAM 搭載用ガスタービン発電機開発

113

らず，先進国でも需要が高まると予想される。したがって，日本国内市場は大きいとは言えないが，世界的には大きな市場が形成される。このため，今後自動車に変わる主要輸出品としても期待できる。
2019 年現在の自動車の世界市場規模は 200 ～ 250 兆円，稼働台数は 11 ～ 12 億台，トラックの世界市場規模は 50 ～ 60 兆円，稼働台数 2,300 万台ほどと発表されている。仮に世界トラック市場の 10％を大型ドローンが占めるとすると，控えめに見ても世界市場は約 5 兆円規模になる。仮にドローン機体価格を 3 億円とす
れば，ガスタービン発電機ユニット価格は約 1╱3 の 1 億円と想定され，年間約 1.7 兆円規模の GT╱GE 世界
市場が出現する。ADJ の当面の事業計画では，日本市場の 60％，世界市場の 10％の大型ドローンにガスタービン発電機ユニットを販売することを目指している。最大売上高は，年間約 2,200 億円を見込んでいる。
本市場見通しは，従来の物流代替効果のみに基づいている。今次ロシアのウクライナ侵攻に伴う大型無人機，特に「空飛ぶ高出力発電機」等防衛装備品への緊急的ニーズの顕在化等を想定すると，本市場見通しは極めて控えめな数字である。道路網，空港を必要としない，いわゆる“空飛ぶトラック”である大型ドローンの潜在世界市場は，最低でも約 5 兆円規模と想定しているが，無人ドローンは先進国・後進国を問わず，潜在的な GDP を生み出す手段であるため，想定以上の市場が出現することも期待できる。なお，有人型“空飛ぶ車”機体の当面の市場規模は，無人型ドローンの 1╱10 以下の規模になると予測している。
3．ADJ ガスタービン発電機の開発
3‒1

ADJ ガスタービン発電機の設計・製造技術面での特徴

ADJ ガスタービン発電機の設計目標は，世界最高レベルの出力╱重量比＝1 kW╱kg 以上を達成することである。また，GT╱GEN 単体または大型ドローンの輸出なども視野に，設計・製作・組み立て・試験はすべて国内技術で行うことである。
ADJ ガスタービン発電機で採用した技術面の特徴を図 7 に示す。GT╱GEN の小型・軽量・高出力化を実現するため，減速歯車を用いず，毎分最大 9 万回転という高速回転タービン動力で直接内蔵発電機を駆動する方式を採用している。世界的に見て，タービンと発電機を一体化した GT╱GEN は初めてである。ADJ では，世界で初めてとなる一体化設計技術の獲得により，スケーラビリティを生かした開発を可能としてい図7

ADJ ガスタービン発電機の設計・製造技術面での特徴

福島幸夫・太田豊彦

114

る。例えば，50 kW 級 GT╱GEN をベースに，500 kW 級 GT╱GEN を容易に開発することが可能である。製造技術面での特徴は，防振機構，低コスト燃焼器，3D プリンタによる翼製造，翼性能計算，熱・構造強度解析などである。ADJ 開発チームは，日本のロケット用ターボポンプ開発で 40 年以上の設計・開発経験を有する CTO を中心に，先端技術開発での経験・能力に加えて，大きなプロジェクトを管理・運営する豊富な経験も有している。ロケット由来の技術・開発経験を有する ADJ は，今後の大型ドローン開発分野での主導的役割を担う能力を保有すると自負している。
スケーラビリティの概要について以下に述べる。GT╱GEN の開発では，圧縮機およびタービンの翼形状
設計がポイントになる。現在 ADJ では，保有する設計ツールを用いて開発した 30 kW 級 GT╱GEN の試験を実施中である。今後，30 kW 級 GT╱GEN 作動試験で取得したデータ・知見を基に，設計ツールの検証・補正を行う計画である。この成果により，設計ツールの精度等は飛躍的に向上すると考えている。例えば，
500 kW 級 GT╱GEN の開発では，検証・補正済み設計ツールを用いて開発を行えば，設計に要する時間を
1╱5 程度に短縮することが可能であり，また洗練された設計内容が得られる。課題としては，内蔵型発電機
用永久磁石＆コイル，点火器，軸受けなどの一部部品については，GT╱GEN 出力に見合った部品を選定することである。
3‒2

ADJ ガスタービン発電機の開発状況

ADJ では，大型ドローン動力要求に答えるべく，ハイブリッド動力システムの心臓部である最大出力 30
kW 級ガスタービン発電機の開発を実施中である（図 8）。現在，開発の最終段階にあり，本年 6 月に第 1 回目のガスタービン発電機作動試験を実施している。
・重量：

30 kg

・最大出力：

30 kW

・最大回転数：90,000 rpm
・燃料消費率：20 kg╱時間

図8・出力電圧：

3 相 250 Vac

・写真：

左手前はタービン部，奥が発電機部

30 kW 級ガスタービン発電機作動試験供試体

図 9 は，30 kW 級ガスタービン発電機の主要部品をまとめて示したものである。部品加工はすべて外注
であり，加工方法，加工の難易度で業者を選択して低コストと品質を実現している。また，タービン動翼を除くすべての翼部品は，すべて AM（3D プリンタ）で製作している。
図 10 は，タービン発電機システム試験の状況である。燃焼ガスは右方向に排気されている。作動試験では，回転速度を 35,000 rpm まで達成している。成果としては，軸系が 1 次危険速度を低軸振幅で通過したこと，自立運転に向けての外部起動装置容量を把握したこと，などが挙げられる。今年の 10 月に予定する
30 kW 級ガスタービン発電機試験では，今回の試験成果を反映した供試体と，現在開発中のエンジン・コン
トロール・ユニット（ECU）を組み合わせた，実機型 GT╱GEN のシステム試験を行う計画である。
3‒3

ADJ ガスタービン発電機の開発計画

ADJ ガスタービン発電機の開発および事業計画について述べる。基本方針は，大型ドローンの心臓部である GT╱GEN のラインアップ化を図り，需要に柔軟に対応できる世界最高レベルの出力╱重量＝1 kW╱kg 以
上の小型・軽量・高出力な性能を提供することである。緊急時対応機能および将来のレベル 4 運用ポテン

大型 UAM 搭載用ガスタービン発電機開発

図9

115

30 kW 級ガスタービン発電機主要部品

図 10

ガスタービン発電機試験状況

シャルも考慮し，ガスタービン発電機は冗長が組まれることを前提とする。具体的には，ガスタービン発電
機は 2 台以上 1 組で搭載されることを前提とする。また，GT╱GEN 単体または大型ドローンの輸出等も視野に，設計，製作，組み立て，試験はすべて国内技術で行う。本事業により，ペイロード重量および飛行可
能時間において，世界トップの貨物輸送ドローン実現に貢献する。
具体的事業計画について以下に述べる。基本となる 30 kW 級ガスタービン発電機の開発は最終段階にあり，設計・製造・試験技術はほぼ確立された状態である。ADJ 中期事業計画では，最初に需要の大きい 50
kW 級ガスタービン発電機を開発する計画である。このアップグレード開発は，30 kW 級 GT╱GEN 開発での知見・経験をベースに，スケーラビリティを生かした設計でのみ可能となるものである。
ペイロード 100 kg 以上の大型ドローン動力には，100 kW 級以上の GT╱GEN が必要である。この動力要
求に答えるため，ADJ の中期事業計画では，100 kW（50 kW × 2 台），200 kW（100 kW × 2 台），500 kW（250 kW × 2 台）
，1,000 kW（500 kW × 2 台），2,000 kW（500 kW × 4 台）などのラインナップ開発を計画している。出力 50 kW，100 kW，250 kW，500 kW などの GT╱GEN シリーズ開発により，ドローン動力要求 100 kW ～ 2,000 kW までを網羅する計画である（表 2）。

福島幸夫・太田豊彦

116
表2

組み合わせ例：ドローン動力要求と GT╱GEN 出力×台数

ドローン動力要求

50 kW GT╱GEN

100 kW GT╱GEN

250 kW GT╱GEN

500 kW GT╱GEN

100 kW

2台

・・・

・・・

・・・

200 kW

（4 台）

2台

・・・

・・・

500 kW

・・・

・・・

2台

・・・

750 kW

・・・

2台

2台

・・・

1,000 kW

・・・

・・・

（4 台）

2台

1,500 kW

・・・

・・・

2台

2台

2,000 kW

・・・

・・・

・・・

4台

4．結言：次世代大型ドローンへの ADJ の取り組み
ADJ では，30 kW，30 kg ＆毎分 9 万回転という超小型ガスタービン発電機を実現している。次世代の産業用大型ドローンおよび空飛ぶクルマでは，“重量物搭載＆長時間飛行”が不可欠な要素になっている。航空機動力は「エンジン」，垂直離着陸・マルチコプター制御には「電動」，次世代大型ドローンは「電池からガスタービン発電機」との着想である。ドローン電源の小型・高出力・軽量化には，高速回転ガスタービン
駆動発電機が唯一の解であるとの考えである。GT╱GEN 開発チームは，H-Ⅱロケットエンジン開発専門家
を中心に，ロケットエンジン技術，高度計算工学，安価なラジコン技術を融合し，「軽量・安価・高耐久性」
な国産ガスタービン発電機の完成に成功している。
このガスタービン発電機は，世界初の 2 つの優秀性，1 つの高い将来性という三大特徴を具備している。
第 1 点目は，“1 kg 当たり 1 kW”というこのクラスで世界トップのエネルギー密度（重量当たり出力）を達成したことである。このことにより，例えば積載重量 50 kg，飛行時間 1 時間以上という大型ドローンの実現を可能にした。第 2 点目は，拡張性に優れることである。開発済みの 30 kW 級ガスタービン発電機は，
空飛ぶクルマに必要とされる 500 kW 出力 GT╱GEN でも，スケールアップ化し，容易に開発が可能である。
第 3 点目は，高い将来性である。ゼロエミッション，SDGs に向けて，現在の灯油燃料を，バイオ燃料，さらには液体水素燃料まで対応可能である。
最後に，ADJ の目指す方向性は，ガスタービン発電機搭載の UAM（大型 eVTOL）をフル活用する DaaS
（Drone as a Service）産業を興すことである。
投稿受付：2022 年 8 月 25 日
採録決定：2022 年 10 月 3 日
文献［1］ 千田泰弘：“レベル 4 解禁と DaaS に向けた展望，”JAPAN UAS INDUSTRIAL DEVELOPMENT ASSOCIATION，2021.
［2］ 千田泰弘：“「空飛ぶ車」の世界動向，”JAPAN UAS INDUSTRIAL DEVELOPMENT ASSOCIATION，2021.

福島

幸夫

太田

豊彦

1948 年生まれ。スタンフォード大学院

1944 年生まれ。東北大学工学部機械工

航空宇宙学科修了（MS）。1972 年宇宙開学科修士課程修了。1972 年石川島播磨

発事業団（現 JAXA）入社。ロケット開重工（現 IHI）入社，H-Ⅱロケットエン

発に一貫して従事。主には，液体エンジ

ジン用 LE-5，LE-7 ターボポンプの開発

ン，固体ロケット，分離機構，電力シス

他航空宇宙用高速回転機械の開発に従

テム等の自主開発分野を担当。2021 年 10 月より ADJ シニア

事。2021 年 8 月より ADJ CTO として大型 UAM 用ガスター

アドバイザービン発電機開発に従事。