自律型ドローンに関する法規制や技術的制限などの課題は完全には解決されていないが、用途を選べば現実的なコストで運用できる可能性がある。特にクラウド接続可能な「つながるドローン」は大きな可能性を秘めている。
「自律型ドローン」は一般的に、GPS（全地球測位システム）によるナビゲーションによって自律的に飛行する。パイロットが目視できる範囲内で運用することはもちろん可能で、米国では特例として目視外飛行が認められたケースも登場している。近年は食事の配達や工業設備点検、危険な場所の調査など、さまざまな活用事例がある。
本稿は前編「『自律型ドローン』とは？ 簡単には解決できない技術的限界を解説」に続き、米国における自律型ドローンの社会的な課題と今後の可能性について考察する。
カメラの視界を使って自律的に飛行する自律型ドローンは、カメラとディープラーニング（深層学習）などの人工知能（AI）技術が肝となる。自律的な判断に利用するAIモデルは、機械学習のために大量の学習データ（教師データ）が必要だ。学習データを得るためには、パイロットが手動操作して難しい状況でドローンを飛ばす事例を数多くこなす必要がある。とはいえ手作業で収集できる学習データの量には限界があり、AIモデルの精度向上に必要な量からはほど遠い。ただし、この分野は度肝を抜かれるほどの進展があり、今後さらなる問題解決が進んでいくだろう。
自律型ドローンを遠隔操作してモニタリングに利用する場合、一人称視点の映像をカメラベースでビデオ伝送するのが望ましい。その場合は高速のデータ伝送を可能にする無線接続が必要で、接続方法によっては映像遅延が大きくなることがある。米国では携帯電話信号の圏内にある場合、4G（第4世代移動通信システム）や5G（第5世代移動通信システム）の接続が利用できる。
米国連邦航空局（FAA）など各国の航空当局は、特別な許可がない限り、工業設備点検のための飛行に高度400フィート（約122メートル）の制限を設けている。この範囲を超えてドローンを飛ばすためには、直接的な目視を保つためのスポッター（観測者）が必要になる。滑走路やヘリコプターのランディングパッド（発着場）は管制の対象になっていてもいなくても、5マイル（約8キロ）以内の飛行が制限される。スタジアム周辺での飛行や緊急時の飛行にも制限がある。
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