年間100万人以上が 災害で死亡します 250万人が回復不能の障害を負ったり 住む場所を失ったりします そして復興には20〜30年かかり 被害額は数十億ドルにのぼります 初動対応を１日繰り上げるだけで 全体の復興にかかる期間が 1,000日 つまり３年も短縮できます その仕組みを見てゆきましょう 第１陣が現地入りして 人命救助をし 洪水の危険性などを緩和する ことさえできれば その後 現地入りする人たちの仕事は 水道､道路､電気の復旧 ということになります 従って 建設業や 保険会社の社員も 現地入りして 家屋を再建できるので 経済を復興できるのです また 次の被災時に より迅速な 復興対応ができるかもしれません 大手保険会社によると 保険会社が世帯主の請求を １日早く処理できれば 半年も早く 家を修理してもらえるのです ですから私は 災害ロボット工学を研究しています ロボットを使えば すばやく災害を処理できるからです さて この２台のロボットは 無人航空機(UAV)です 展示してある２種類のUAVは 回転翼機のハミングバードと 固定翼機のホークです 2005年のハリケーン・カトリーナ以降 広範囲で 使用されてきました 回転翼機のハミングバードの 動きをご覧に入れましょう 構造工学技術者にとっては 最高のロボットですよね 地上の双眼鏡や 衛星などの飛行物体の 高角度の画像では 見られないアングルから 被害状況が把握できます 構造工学技術者や保険業者でなくても 状況把握は必要です このホークのような 固定翼機もあります さて このホークは地理空間の調査に 使えます 地理空間調査では 画像を集めて ３次元に再構築します ワシントン州オソの土砂災害では 両方の機種が使用されました その理由は捜索救援ではなく 地理空間的､水文学的に 災害状況を把握することが 重要だったからです 捜索救援チームは現地状況を コントロール下に置き 活動内容を理解していました もっと大きな問題だったのは 二次災害により隊員たちが 土砂や洪水に流されることでした 問題は隊員の怪我や 物的損害だけでなく ワシントン州の被災地での サケ釣りの将来も 危ぶまれていました そのため 現状を 理解する必要がありました ７時間のうちに アーリントンの 現場指揮所から被災地へ車を走らせ UAVを飛ばして データを処理し アーリントンの指令所に戻りました ７時間です 他の方法だったら2、3日かかるものを ７時間で届けたのです しかも より鮮明な高解像度です それが形勢を一変させます UAVだけに注目しないでください 確かに UAVについ目が行くのはわかりますけどね 世界の人口の８割が 水辺で暮らしているのです つまり 橋などの 重要なインフラが 水没して 人間が立ち入れなくなるのです そのため 無人水中機(UMV)を使うのです ご覧のものは SARbotで 四角いドルフィンです 水中に潜り ソナー（超音波探信儀）を使います なぜ無人水中機が 重要なのでしょうか？ どうしてこんなにも重要なのに 見過ごされているのでしょうか？ 日本の津波について 考えてみましょう 約650kmの海岸線が 壊滅的な被害を受けました アメリカのハリケーン・カトリーナによる 沿岸被害の２倍です 橋､パイプライン､港などが 破壊されたらどうなるのか？ 港がなければ 被災者を支援する 十分な救援物資を受け取る 方法がなくなるのです ハイチの地震では それが大問題となりました だから UMVが要るのです SARbotが 何を捉えているのかを 見てみましょう 漁港で活動した時のものです SARbotのソナーを使って ４時間で 漁港を再開できました その漁港では潜水チームの 手作業が始まるのに半年かかり さらに２週間の潜水作業がかかると 言われていました それでは地域の主要な収入源である 秋の出漁期を逃してしまいます アメリカならケープコッドのような場所です だから UMVは大変重要なのです お見せしたロボットが すべて小さいのは ロボットは人間がすることはせず 人間が行けない所に行くからです 良い例がブジョルドです 無人地上探索機は 特に小さいのです ブジョルドは― （笑） ブジョルドに挨拶して （笑） ブジョルドは世界貿易センターで 広範囲に使われ １､２､４号棟を捜索しました 瓦礫を登ったり懸垂下降をしたり 隙間の奥に進んで行きます ブジョルドの視線での 世界貿易センターです 人間や犬が入れないような 被災地で活躍するのです しかも 火災が起きています 地下の生存者の元にたどり着く 希望がただ１つあるとしたら 火の中をかいくぐって 捜さねばなりません 熱さのあまり １台のロボットの 車輪が溶けて外れました ロボットは人間や犬 ハチドリや鷹 イルカの代わりをするのではありません ロボットは新しいことをするのです 新しい画期的な方法で 隊員や専門家をサポートするのです 最大の問題は ロボットをより小さく作ることでも 耐熱性の向上や センサーの増設でもなく 耐熱性の向上や センサーの増設でもなく 最大の問題はデータ つまり情報科学なのです 適切な時間に適切なデータを得る 必要があるからです 専門家が現場に到着するまでの時間を待たず 専門家が直接ロボットに アクセスできたら 素晴らしくありませんか？ 現場にいる人が使えたら 素晴らしくありませんか？ 一緒に考えてみましょう 田舎で化学薬品を積んだ列車の 脱線事故があったとしましょう UAVを所有している国の 専門家､化学技術者 輸送技術者のうち UAVの訓練を受けている者の 割合はどのくらいでしょうか？ おそらくゼロに近いと思います だから このようなインターフェースで ロボットの種類が分からなくても ロボットを使っていてもいなくても ロボットを使えるようにします ロボットが皆さんや専門家に 提供するのはデータです 問題は「誰が何のデータをいつ得るのか」です たとえば あらゆる情報を 集めて皆で共有して それを仕分けしてもらう手があります ただし それだと問題はネットワークが 負荷に耐えられず さらに悪いことに 状況を一変させる決断をするのに 決断をするために必要となる情報が 一塊になってしまうと それを受け止めようとする人間１人ひとりの 認識能力を越えてしまいます だから そういう難題について 考える必要があるのです だから データなのです 世界貿易センターの話に戻しますと ブジョルドが瓦礫の奥に入った時の データだけを記録することで その問題解決を図りました それが米陸軍予備役のチームの 求めるデータだったからです あとで気づいたんですが 土木技術者だったら 瓦礫の奥に辿りつくまでの 箱型梁､シリアルナンバー､採取場所 などのデータに 興味を持ち 必要としたかも知れません 価値あるデータを失ったのです 今後の課題はすべてのデータを記録し しかるべき相手に提供することです 別の理由もあります その時分かったのですが いくつかの施設 学校､病院､市役所などでは 調査段階によって対応する機関が違うので ４回も調査が入ることになるのです ロボットが収集したデータを 共有すれば 各フェーズを集約することによって 対応時間が短くなるだけでなく フェーズの同時進行も行えるのです 誰もがデータを見られます そうやって時間短縮できます だから「災害ロボット工学」 というのは誤称です ロボットではなく 主体はデータなんです （拍手） 皆さんにお願いしたいことは 次に 災害のニュースを見るとき ロボットを探してください 地下、水中、空中のどこにいるかわかりませんが 地下、水中、空中のどこにいるかわかりませんが きっといるはずです 救援に駆けつける ロボットを探してください （拍手）