Summary
春原久徳は、生成AIがプログラミングや技術調査、文書作成を支援する一方、ドローン開発では機体や制御、通信などを含むシステム全体の理解と実機検証が必要だと論じた。ドローン・ジャパンは2016年から「ドローンエンジニア養成塾」を運営し、生成AI時代に対応した講義内容への更新と、フィジカルAIに関するセッションの作成を進めている。
Detailed facts
生成AIで変わる開発作業と必要な技術
春原久徳は、生成AIを使ってプログラムの雛形作成や既存コードの分析、仕様書作成、試験項目の抽出、ログ解析などを行えると説明した。ArduPilotやROS 2を使う開発では、パラメーターの調査、MAVLink通信プログラムの作成、Pythonによるログ解析も支援対象として挙げている。一方、シミュレーションと実機で動作が異なる場合や、センサー、通信、電源、機体の物理特性が関係する問題は、生成AIだけでは解決できないとしている。
Check the source ↗養成講座の継続とカリキュラム更新
春原久徳がCEOを務めるドローン・ジャパンは、2016年から「ドローンエンジニア養成塾」を実施している。生成AI時代の技術者に対応するため講義内容を更新しており、フィジカルAIに関する新たなセッションコンテンツも作成中としている。2026年10月19日の記事では、11月に始まる第22期の募集を告知した。コラムでは、物理システムと機体制御、ソフトウェア統合、AI・データ活用、安全性・セキュリティ、実運用での評価・改善を技術者の能力領域として整理している。
Check the source ↗独自観点のコメント
### 生成支援と実機統合の境界
生成AIがコードや文書の作成を補助しても、ドローンではソフトウェアの出力を機体の運動や安全性と結び付けて評価する工程が残る。したがって、開発上の差別化要因はコード生成の利用そのものより、制御・通信・センサーなどの境界を設計し、実機試験で統合結果を確かめる能力に置かれる。
企業の人材育成では、専門領域の深さと、領域間をつなぐ設計力の両立が課題になる。養成講座が生成AIに加えてフィジカルAIの内容を組み込む動きは、知識習得だけでなく、実機検証や安全設計を含めて人材を育成する方向性を示す。ただし、記事が述べる講座内容の更新やセッション作成は、提供済みの講座範囲とは区別して捉える必要がある。
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Sources
- Press coverage DRONE.jp — Read the original ↗