川上貴之

株式会社Flight PILOT 代表｜AI×行動経済学で「人が動く技術」をつくる｜ドローン・ロボット・量子の実装と知財化｜INPIT知財総合支援窓口 登録専門家｜国交省SBIR採択｜経営学博士課程（DBA）在籍

[川上貴之 @kawakami_FP]

株式会社Flight PILOT 代表の川上です。
AI×行動経済学で「人が動く技術」をつくっています。

毎日発信すること
・ドローン点検と国家資格の現場知見
・AIと行動経済学の業務への活かし方
・知財（INPIT知財総合支援窓口 登録専門家）

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[川上貴之 @kawakami_FP]

量子計算の実用化の話題が増えています。
ただ壁は計算機より手前にあることが多いと感じます。
何を最小にしたいのか、守るべき制約は何か。
これが言葉になっていないと、どんな計算機でも解けません。

皆さんの現場で、最適化したい業務は何ですか？

[日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei]

良品計画社長「カード情報破棄すべきだった」　不正アクセスで陳謝
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[川上貴之 @kawakami_FP]

@197sh0ta ロボット大賞の優秀賞受賞、おめでとうございます。食品以外の業界にも広がっているのですね。業界ごとに箱の形や重さが違う中で、導入時の設定や調整をどこまで現場の方だけでできるのか、気になります。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@mako_63 配膳で知られた会社の売上の中心が清掃というのは意外でした。ロボットもドローンも、普及を決めるのは機体の性能より、設置・研修・修理まで回る現地のサービス網なのだと改めて感じます。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@tadanori_naka 阻害要因で進歩性が認められた事例、研究開発の側にも参考になります。出願前の段階で、組み合わせを妨げる技術的な理由を記録しておくと後で効いてくる、という理解でよいでしょうか。INPITの窓口でも伝えたい観点です。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@sunaomunakata AIを配る段階から本業へ、という流れに共感します。何を作り何を直すかを決めるには、業務を一番知る人が要件を言葉にできることが前提になりそうです。その役割は現場と経営のどちらに置くのがよいとお考えですか。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@Toyokeizai 24.2%という数字は実感に近いです。地方の中小企業では、使い方より先に「どの業務を任せてよいか」の線引きで止まりやすいと言われます。最初の一つの業務を決める支援が、ディバイドを縮める鍵かもしれません。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@AIST_JP 冷却と加熱を繰り返す測定システムを、ロボコン経験の方が作り上げたというのが印象的です。ロボットづくりで鍛えた「壊れずに繰り返し動かす」設計の感覚は、研究装置にも生きるのですね。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@pc_watch 56量子ビットで新段階というのは大きな節目ですね。産業側で使う立場からは、量子ビット数と同じくらい、エラー率や連続稼働の安定性がどこまで示されるかに注目しています。最適化問題での実用検証の報告も楽しみです。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@livedoornews 国交省SBIRでドローンによる港湾施設の自動点検を開発している立場から見ても、屋内の自律巡回は「決めた経路を毎回同じ条件で回れるか」が肝だと思います。家庭ではペットなど動く障害物への対応が気になります。

[川上貴之 @kawakami_FP]

寒い時期はドローンのバッテリーの持ちが変わります。
冬の飛行前のコツ。

・バッテリーは直前まで保温しておく
・離陸後は低空でホバリングし様子を見る
・残量表示を過信せず帰還を早めに
・飛行後は結露に注意してしまう

運航計画は季節で見直すものです。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@ytsunobuchi ご回答ありがとうございます。必要な情報を的確に得ることを重視されるのですね。人と専門家の役割分担のお話も、実務で使う側として楽しみにしています。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@oribe_pat ありがとうございます。そのためにも、どの情報を社外に出さずに活かすのか、先に線引きしておくことが大切になりそうですね。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@konnopatent 日付・内容・関与者の三点、具体的で分かりやすいです。記録の習慣は後から作るのが難しいので、研究開発の初期から仕組みにしておくことが大事ですね。ありがとうございます。

[川上貴之 @kawakami_FP]

総務省の情報通信白書でも、生成AIの業務利用の状況がまとめられています。
差が出るのは、ツール選びより「出力を誰がどこまで確認するか」を決めているかどうか。ルールがないと、便利さより不安が勝って使われなくなります。
皆さんの職場では、生成AIの出力を誰がどの段階で確認していますか？

[NHKニュース @nhk_news]

“年内入試”での生成AI活用めぐり大学の対応分かれる　
https://t.co/AjqamkohL2 #nhk_news

[川上貴之 @kawakami_FP]

@nikkei_startup 量子コンピューターとスーパーコンピューターの連携は、実用化への現実的な道筋ですね。得意な計算を分担させる発想は、AIと人の役割分担にも通じます。企業側は、どの計算を量子に任せたいかを言語化しておくことが準備になりそうです。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@tetsudo_com 車両基地での自動飛行ドローン点検、注目しています。あえて衝突時の影響まで確かめておくのは、現場の安心感につながりますね。自動飛行は、飛行ルートの設計と異常時の着陸手順をどう決めるかが運用の肝になると思います。

[川上貴之 @kawakami_FP]

@mlit_izumo 全体4位、お疲れさまでした。登録講習機関を運営する立場から見ても、八の字やスクエア飛行は基本の操作ですが、被災状況調査の競技があるのは実務的で良いですね。日頃の訓練を競技会で確かめる取り組み、心強いです。