最適化・自律化・予測の三大技術
機械学習で数千の変数を同時処理
AIが気象データ、地形情報、航空交通状況、配送優先度、機体バッテリー残量、離着陸地点の混雑状況など、数百から数千の変数を同時に処理。
飛行中の状況変化に対応し、リアルタイムでルートを再計算。突発的な気象変化、緊急事態の発生、他機の運航状況などに即座対応。
群制御アルゴリズムで数十機のドローンが協調動作。各機体の位置、速度、目的地、バッテリー状況をリアルタイムで共有し、空中での衝突回避と最適な空域利用を実現。
深層学習による安全性向上
深層学習で訓練されたニューラルネットワークが、カメラ映像から鳥類を識別。LiDARデータと組み合わせて3次元空間での回避行動を瞬時に決定。
建物、電線、鉄塔などの静的障害物を高精度で検知。事前に用意された3Dマップデータとリアルタイムセンサーデータを組み合わせて精度を向上。
システム異常や機体トラブル発生時、AIが自動的に最適な緊急着陸地点を選定し、安全に着陸を実行。
メインシステム障害時に作動する独立した制御システム。最低限の安全機能を維持し、緊急帰還を実行。
需要予測と運用最適化
予測結果を基にドローンの事前配備、バッテリー交換スケジュール、メンテナンス計画を最適化。稼働率を従来比40%向上。
機体の状態データを継続的に分析し、部品の故障を事前に予測。計画外停止を最小限に抑制。
配送可否の自動判定
飛行ルート上の立体的な風速分布を解析。上空風、乱流、突風などの影響を総合的に評価。
雨、雪、あられなどの降水確率と強度を細かく分析。機体性能と照らし合わせて安全性を判断。
霜、霧、黄砂などによる視界悪化を評価。カメラセンサーの性能限界と照らし合わせて判断。
極低温、高温、温度変化がバッテリー性能や機体部品に与える影響を組み込んで判断。
配送タイミングの最適化
過去の受け取りデータ、曜日・時間帯のパターン、仕事スケジュールなどから個人の在宅可能時間を予測。
顧客のライフスタイル、過去の注文履歴、季節性などを組み合わせ、最適な配送時間を推定。
再配送率の削減
顧客満足度
運営コスト全体の最小化
長期的な投資回収計画も含めた総合的な最適化を実施。人件費削減、エネルギー効率向上、メンテナンス間隔最適化などが主要な減少要因。