例えば画像認識などの消費電力が半分になれば、機能の数を倍に増やせる。ハードよりソフトの進化は速い。機能や飛行時間の決め手になる。ＡＩ業界が開発した技術を生かし、オープンな技術開発も可能だ。

　ただ現在のドローンの組み込みソフトは、“１品モノ”が中心だ。ＮＴＴデータ次世代技術戦略室の滝澤貴之部長は、「ドローンでグラフィックス・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ）をフル回転させると、２分も飛べない。計算量を削減する必要がある」と主張する。

　そこで同社はＡＩベンチャーのリープマインド（東京都渋谷区）と深層学習を圧縮してドローンに載せることに成功した。街並みの中でも細い電線を認識して、電線に沿って飛行できるようになった。

　今後ドローンの自動化を進めるほど、人間や自動車、特定音源など認識したい対象が増えていく。安全対策のセンサーをベースにＡＩ技術で認識対象を増やしつつ、ＡＩの計算負荷を抑えて機能や飛行時間を増やす競争になる。安全対策の先の機能拡張につなげる技術開発が求められる。
（文・小寺貴之）