人が入れない倒壊現場を、ヒューマノイドが歩く。
被災者を見つけ、声をかけ、画像と位置を本部へ繋ぐ。
捜索の最初の72時間を、フィジカルAIが変える。
発災直後の倒壊現場は、余震・崩落・火災の危険から救助隊すら踏み込めない時間が続く。 生存率が急落する72時間のうち、最初の捜索の遅れがそのまま失われる命になる。
生存率の壁。発災から3日を過ぎると生存救出率は急激に低下する。捜索開始の早さがすべてを決める。
救助側のリスク。余震・崩落の危険がある現場では、人間の隊員を送り込む判断自体が難しい。
「もうすぐ助けが来る」という一声が、閉じ込められた被災者の生存意欲と体力の温存を支える。
瓦礫を想定した不整地を、フィジカルAIのバランス制御で踏破する。ヒューマノイドだから、人のために作られた空間をそのまま進める。
頭部カメラの画像認識で被災者を検知。姿勢・動きを推定し、要救助度を判定する。ネットワークが死んだ現場でも、推論はすべてオンボード。
オフラインTTS（piper-plus）が日本語で声をかけ、応答を確認。検知画像とGPS座標を対策本部へ伝送し、救助隊を最短で現場に導く。
両腕合計29自由度。頭部カメラ・マイク・スピーカーを内蔵。過度な運動性能に頼らず、安全域内での確実な歩行と姿勢制御に徹する。
被災者（人）検知と姿勢推定をエッジで実行。通信網が寸断された災害現場を想定し、クラウド非依存で完結させる。
チームメンバーがOSSで公開する軽量TTS。ネットワークのない環境でも多言語（日本語含む）で状況に応じた声かけを生成する。
検知画像・GPS座標・被災者の推定状態をオペレーター画面へ送信。救助隊の投入判断を最短化する。
デザイナー + iOSエンジニア。企画・プロポーザル・プレゼンテーションを主導。
機械設計・受託ロボット開発。レスキュー競技大会の実戦経験をチームの軸に。
Unityエンジニア + 音声合成ML。OSS TTS「piper-plus」開発者。声かけ系を担当。
Web バックエンド + AWS。ROSでのロボット開発経験。本部側システムを担当。