AIが変革に導く　ロボットの世界

今までこのコラムでは、フィジカルAIの代表格としてヒューマノイドを取り上げてきました。人間の仕事を肩代わりする代表格として、人間と背格好や形が似ているヒューマノイドがそれを象徴する存在として見えるからです。しかし、フィジカルAIの示す範囲は当然もっと広義です。今回は少し範囲を広げて話を展開してみます。

日本におけるフィジカルAIの最大にして最重要な着目点は、「現在工場で稼働しているロボットアームがどうなるのか？」という点に尽きると思います。言うまでもなく日本は、産業ロボットの出荷台数で世界最大級を誇っており、ロボット大国とも言われています。その利活用のあり方に大きく影響するフィジカルAIの進化は、その地位の上下にも直結するからです。

現状の産業ロボットは、それを活用しようとするとティーチングと呼ばれるロボット動作の定義がネックとなっています。ティーチングには専門の知識が必要であり、いわゆるプログラミングの一種で「定まった動作を繰り返す」ことに特徴があるしろものです。当然、大量生産の場合などについては、これで良いわけですが、少量多品種となると、ラインチェンジが頻繁となり、ロボットの動作も都度変更しなくてはなりません。変更の際の様々な作業も含めると、ロボットの動作の少量多品種への対応は比較的ネックになりやすい、と言えます。

そこに登場したのが、フィジカルAIという概念です。これによって影響を大きく受けるのが、前述したティーチングです。ティーチングはロボットメーカー毎に異なる言語でプログラミングをすることになります。当然それ専門の知識や経験が必要なので、ティーチングができる技術者の数によってロボットの活用が制約を受けていました。ティーチング技術者が不足していてロボットの稼働がおぼつかない、という話も筆者は聞いたことがあります。ところが、生成AIがこの構造に風穴を開けようとしています。つまり、生成AIに対してなんらかの指示をすることにより、ロボットの動作設定ができるようになる、という大変革です。

少し乱暴ですが、生成AIがこのロボットまたはそのティーチングに対してどのような位置づけになってくるか概念で説明します。

ひとつめのケースは、「生成AIがティーチング言語を使ってロボットの動作をプログラミングする」というものです。生成AIがソフトウェアを自動的に開発する機能を持ち始め、ソフトウェア業界に大きな影響を及ぼしていますが、ティーチング言語もソフトウェア言語の一種といって過言はありませんので、その開発を生成AIが肩代わりしてくれる、という状態になります。人間はティーチングに必要な情報を生成AIに入れることにより、ティーチング言語で書かれたロボットプログラムを入手することになります。

もう一つのケースが、人間は特にティーチング言語の存在を意識しなくなる世界です。フィジカルAIという言葉の意味からすれば、こちらの方が妥当かもしれませんが、ロボットにカメラなどのセンサーを付け、ヒューマノイドに人間の動作を見せて指示するがごとく、動作を教え込む、という使い方です。この使い方になると、人間はプログラム言語を意識する必要はありませんし、一つ目のケースよりも専門的な知識は要らなくなるでしょう。より「ロボットらしいロボット」とも言えるかもしれません。

このようなことが実用領域に到達すると、ものづくりの考え方にはいくつかの革命が起きます。例えば、

・少量多品種でもロボットアームを臨機応変に使える
・カメラと組み合わせることで、現品を見ながら次の動作を考えて自律的に行動する

といった、少なくとも二つの革命は起きるはずです。このような使い方は、一部のメーカーが製品化に着手し始めたばかりの段階であり、普及はまさにこれからです。こうした柔軟性が当たり前になれば、現在の設備のままで、ラインの切り替えなどが柔軟に素早くできるようになり、総合的な生産性が上がることは間違いないでしょう。

しかもさらに考えると、このような柔軟性をロボットアームが持つことにより、中小規模の工場であってもロボットアームの活用が考えられることが重要だと思います。人手不足の中小企業に、ヒューマノイドの導入は効果的だと私は考えていますが、その前に製品としては枯れているロボットアームを、生成AIのバックアップのもとに導入してゆくことは、省人化の達成・生産性の向上の面で大きく貢献するはずです。

従来型のロボットの活用度が広がることについて、あまり報道などでは見かけることはありませんが、これは近い将来間違いなく起きるパラダイムシフトと考えても良いはずなので、皆さんにも視野に入れていただき、アンテナを張っていただくのがよろしいかと考えています。

 

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