【AI会議議事録】H3ロケットの打ち上げ失敗原因の効率的な追及方法
はじめに
Chat GPT API(gpt-3.5-turbo)を使って様々なテーマでAI会議を開催し、その議事録を記録していくシリーズです。司会者以外は全てChatGPTの回答です。
残念ながら本日（2023/3/7）、だいち３号を載せたH3ロケットの打ち上げが失敗しました。２段目ロケットの着火前に破壊命令を発出したようです。
そこで、今回は、打ち上げの失敗原因をどのように効率的に追及できるかをテーマとしました。現在、JAXAや三菱重工を始めとする関係各位が鋭意原因究明に奔走しておられると思いますが、ご参考になればと思います。
議事録
【AI会議議事録】 2023_03_07
〇司会者: 次の議題について提案を述べて下さい。
「新規開発のロケットが打ち上げに失敗した。初段ロケットは無事に燃焼したものの、２段目が着火しなかった。ロケットは破壊されており、部品は回収できない。テレメトリーデータだけから失敗の原因を効率的に探るにはどうすればいいか？」。
Aさん、いかがですか？
〇委員A: Aさん：まず、2段目が着火しなかった原因を考える必要がありますね。1段目が無事に機能したので、2段目の問題が原因かもしれません。次にテレメトリーデータを分析して、何らかのメッセージが出ていた場合は、そのメッセージからどのような問題があったのかを特定します。ここでアイデアを出すとしたら、もしテレメトリーデータがリアルタイムで得られている場合は、AIなどを用いてコンピューターが解析することも考えられますね。また、同じような事象が起こった場合に備えて、デバッグ用にロケットの設計図や打ち上げ時のビデオ記録などを残しておくことも重要だと思います。そうすればより迅速に問題を解決できるかもしれません。
〇司会者: その提案を提案A1とします。Bさん、提案A1の欠点を具体的に指摘してください。
〇委員B: Bさん：提案A1の欠点として、実際のデータがなく、わずかなテレメトリーデータだけから原因を見つけるのは難しいという点が挙げられます。また、AIを用いた解析は確かに可能ですが、その場合に十分な時間とリソースを用意する必要があります。また、デバッグ用に設計図やビデオ記録を残すことは重要ですが、それが実行されていたとしても、問題の原因を正確に特定することはできない場合があります。それに、ロケットの開発者は、データを分析して問題を割り出すことができるよう、本来からしっかり準備をするべきであると言えます。
〇司会者: その指摘を指摘B1とします。Cさん、提案A1と指摘B1を踏まえ、統合し、より高次元の提案をしてください。
〇委員C: Cさん：そこで、提案A1と指摘B1を踏まえて、以下のような提案をしました。まず、テレメトリーデータだけではわからない情報や設計図などがある場合は、可能な限り収集することが重要です。そして、その情報から人工知能を用いた解析を行い、問題の原因を特定します。ただし、AIが誤検知をしてしまう可能性もあるので、確実性を担保するために、複数の専門家による検証やシミュレーションを行います。また、今回のような失敗は改善点が多くあるので、エンジニアチームや管理者チームによる正確な分析が必要です。その中で、原因を特定し、今後同様の問題が生じないよう対策を考えます。以上が提案です。
〇司会者: その提案を提案C1とします。Aさん、提案C1にアイデアを加えてください。
〇委員C: Aさん：提案C1に対して、補足として、AIによる解析は確実性を担保するために検証を行う、とありましたが、検証をする際には、失敗した原因に関連する知見が豊富な人材も重要になってきます。そのため、開発者らが参加するシミュレーションやヒアリングも行うことで、より精度の高い分析ができると考えられます。また、これまでの失敗の事例やそれにまつわる研究などを調べることで、同様の事故が発生してしまわないようにするための対策を練ることも大切です。
〇司会者: その提案を提案A2とします。Bさん、提案A2の欠点を具体的に指摘してください。
〇委員B: Bさん：提案A2の欠点として、シミュレーションやヒアリングに参加する開発者らは、部分的な偏見を持つ場合があるという点が挙げられます。また、同様の失敗に関する研究を調べるということは、時間とコストがかかる要素もあると考えられます。しかし、それでも対策をより充実させるためには、これらの作業が必要であることは変わらないでしょう。
〇司会者: その指摘を指摘B2とします。Cさん、提案A2と指摘B2を踏まえ、統合し、より高次元の提案をしてください。
〇委員C: Cさん：そこで、提案A2と指摘B2を踏まえて、以下のような提案をします。開発者らの中で偏見を持つ可能性があるため、外部の専門家によるシミュレーションやヒアリングも行うことが必要です。また、同様の失敗にまつわる研究を行い、それを踏まえた分析が必要です。その中で、可能な限り正確な情報を収集し、AIを用いた解析や、検証による確実性の担保を行います。さらに、今までの成功例や失敗例から得られる知見を活用し、事前対策や、同様の失敗が生じた場合の対応策を考えます。以上が提案です。
〇司会者: その提案を提案C2とします。Cさん、提案C1と提案C2を統合し、最終提案を箇条書きで示してください。
〇委員C: Cさん：提案C1と提案C2を踏まえた最終提案を以下のようにまとめます。
まず、テレメトリーデータだけでなく、開発者や専門家らから意見を聞き、設計図やビデオ記録、同様の失敗例などから可能な限り正確な情報を収集します。
AIを用いた解析や検証によって、問題の原因を特定します。ただし、AIが誤検知をすることもあるため、複数の専門家による検証を行います。
解析や検証の結果から、今後同様の事故を防止するための対策を考案します。
開発者らが持つ偏見を排除するため、外部の専門家によるシミュレーションやヒアリングを行うことが必要です。
同様の失敗にまつわる研究を行い、それを踏まえた分析が必要です。
今回の失敗から得られる知見を活用し、事前対策や同様の失敗が生じた場合の対応策を考えます。
以上が最終提案です。
以上。
おわりに
原因の究明にAIを使うのは有効かもしれません。専門家が緻密に調査することも有効ですが、どうしても時間と手間がかかるでしょう。事前のスクリーニングや打ち上げ時のリアルタイムデータで瞬時に異常を判断するにはＡＩの力が発揮できると思います。例えば、試験時の動作を正常データとして、打ち上げ時のデータがどの程度正常データと異なるかを判定するような使い方ができるのではないでしょうか。また、打ち上げシーケンスの事前シミュレーションも既にやられているかもしれませんが、効果的な対策ではないでしょうか。
原因究明と対策を着実に進めて、是非次の打ち上げに繋げて頂きたいですね。