AI・人工知能が搭載されたロボットまとめ12選

政府による「ロボット新戦略」によれば、国は国内のロボット市場規模を現状の約6,500億円から約4倍の約24兆円へと拡大を目指すそうです。

それほどまでに、人工知能(AI)が搭載されたロボットが急速に拡大しています。

例えば、農業の分野では作物の育成から収穫まで全てロボットが担うケースも出てきました。また、製造の分野ではAIが搭載されることで、画像認識技術が活用され、製品の生産、分別を行うことができるようになりました。

AIが自分の生活からは切り離せないものになっている未来もそう遠くはないかもしれません。今回は、各産業で活躍しているAI搭載ロボットについて紹介していきたいと思います。

ロボット × AIの重要性

今までWeb上で成長を続けてきたAI

AI(機械学習)は、大量のデータの中から人間が見つけることのできないような規則性を見つけ出し、人間と同等、あるいは人間以上の能力を発揮します。

活用が進んでいるディープラーニングにおいては、特に画像認識技術の発展が著しく、ロボットの眼になるべく今後も活用が進むでしょう。

AIは今までWeb上で大きく展開してきました。それは、「大量のデータ」を得ることがWeb上では簡単だったからです。

FacebookはDeepFaceという顔認識のアルゴリズムを導入し、人間とほぼ同等の顔認識技術を有しています。これはFacebook上にあるタグ付け済みの大量の写真を学習することで可能になっている技術です。

他にもマーケティング領域ではディープラーニングの活用が進む以前から、DMP(データ・マネジメント・プラットフォーム)の活用が進んでいます。アプリマーケティングを手がけるReproは先日、人工知能研究所の設立を発表し、WebマーケティングでのAI活用を大きく進めています。

モバイルアプリのマーケティングツール「Repro」がRepro AI Labsを設立 A/Bテストから脱却する日はくるのか!?

ロボットの活用の肝はIoTやセンシング

今までAIがWebでの発展を遂げられたのは、大量のデータを蓄積する「サーバー」や通信環境の整備、コンピュータの計算能力の向上などがあったからです。

これから、AIがロボットとして実世界で活用されるには、Webと同じようにデータが必要になってきます。さらにはデータがない場所など不測の事態にも対応できるように、強化学習など、データのいらない学習アルゴリズムのさらなる強化が待たれます。

自動運転(もロボットと分類するならば)においては実世界をセンシングするLiDARなどのセンサーの実装だけでなく、精緻なダイナミックマップ(静的なデータと動的なデータが反映されたデジタルマップ)の作成などのデータの収集、作成が進められています。

他にも、もし農業などの一次産業でロボットを活用する場合、ロボット自身の目(ディープラーニング)だけではなく、気温や湿度などのセンシングなどを実装していく必要があります。

SoftBankがarm(IoTセンサーを開発する会社)を買収した際には、その理由を疑問視する声がありました。しかしSoftBankにとってarmの買収は間違いなくAIの活用を進めるための布石です。

先日開催されたSoftBank World 2018では2030年にはAI機能を実装したarmのチップが約1兆個流通すると孫正義氏が述べたことが話題になっています。

「AIを制すものが未来を制する」孫正義が描くAI群戦略【SoftBank World 2018 基調講演レポート】

AIが頭脳だとすればセンサーなどのIoTは五感のようなものです。五感を研ぎ澄ませていくことがひいては頭が賢くなることに繋がります。これからはAIの発展とともにセンシング技術(IoTセンサー)の発展にも注目する必要があるでしょう。

AI機能が搭載されたロボットまとめ

2018年8月時点でどのようなロボットにAIが組み込まれているのかを調べてみました。特徴としては画像認識(ディープラーニング)の活用が進んでいることが挙げられます。

現状どんなロボットが実現しているのか、将来がどうなるのかを予想しながら見比べていただけると嬉しいです。

農業

OPTiM Agri Drone(オプティム)

引用:http://ascii.jp/elem/000/001/176/1176442/

AIによって農作物についた害虫を認識し、ピンポイントに農薬を散布するドローンです。広大な農地であっても、高高度から近赤外線カメラやサーモカメラによって撮影された画像を分析し、害虫を発見すれば舞い降りて害虫に直接農薬を散布します。従来の農薬に比べて、農薬の使用量を削減でき、環境に優しいのが特徴です。

エコロボティクス(ecoRobotix)

引用:http://www.agriexpo.online/ja/prod/ecorobotix/product-170723-25132.html

広大な農地の雑草を自動で除去してくれるロボットです。カメラによって撮影された画像から、雑草と農作物を区別し、雑草を除去することができます。今まで、多くの時間と労力を費やしていた雑草取りの必要がなくなることから、農家にとっては非常に嬉しいロボットです。

The Wall-Ye V.I.N

引用:https://www.pinterest.jp/andresreyes/robots/

自動でぶどうを摘み取ってくれるロボットです。広いヴァンヤードのなかを動き回り、カメラがぶどうを自動認識し、自動アームによって1つ1つ丁寧に傷つけないように摘み取られます。

また、ロボットにはGPSが付いており、収集の途中で動けなくなったりした場合は、持ち主に救急要請のメッセージが送られるので安心です。

製造

ロボット自動生産デジタルライン(シンソン

引用:https://roboteer-tokyo.com/archives/12334

ロボットを自動で生産するためのロボットです。エンジニアがコマンドを入力するだけで、部品の輸送から塗装、組み立てまでを全て自動で生産することができます。生産効率性や人件費の削減に大きく貢献します。

ゼンロボティクスリサイクラー(ゼンロボティクス社

引用:https://venturetimes.jp/ma-business-partnership/5453.html

機械学習によって、流れてくる産業廃棄物の中から資源を選別し、回収するロボットです。24時間体制で稼働することができ、コストの効率化や資源の効率的な利用に貢献します。また、危険な作業であっても作業員の命を守ることができることにも繋がります。

飲食店

ロボットシェフ(ロボット工学カンパニー)

引用:https://tabi-labo.com/234140/robot-chef

人間のシェフのように料理をしてくれるロボットです。ソース作りから材料を切ったりまで、かなり細かい作業でも難なくやってのけます。完成した料理のクオリティーも一流シェフに匹敵するものです。このロボットが普及すれば、レストランの営業形態にも大きな影響を与えそうです。

Nino(Mark Shakr

引用:https://www.gizmodo.jp/2018/06/robot-bartender.html

自動でカクテルを作ってくれるバーテンダーロボットです。

ユーザーはアプリを使って、30種類以上のスピリッツやリキュールなどの素材から自由にカスタマイズしてオーダーをすることができます。

動きはプロの振付師の動きを学習したもので、左右のアームによってシェイクやステアなどの動きを分担してエレガントにカクテルを数秒で作り上げます。

医療

Smart Tissue Autonomous Robot (STAR)

引用:https://www.popsci.com/new-robotic-surgery-tool-outperformed-human-surgeons

引用:https://www.rt.com/usa/341994-autonomous-surgery-robot/

今まで外科が行なっていた手術を自動で正確に行うことができるロボットです。実際の手術では、外科が行うよりも正確に、そして患者の体への負担を少なく行うことができたことから、将来の手術の王道となる可能性もあります。

物流

EVE(ギークプラス社)

引用:https://www.chuko-matehan.com/logiplanners/blog/robot-eve/

倉庫における業務を自動化してくれるロボットです

商品のピッキングや移動を自動で行い、商品を従業員の元まで運びます。

倉庫内の商品の出し入れや移動を人の手で行う必要がなくなるため、作業効率の向上に大きく貢献します。

また、常に蓄積しているデータから、同時に注文されやすい商品をまとめて置いておくなど、効率的な商品の配置も可能です。

ホテル

relay(Savioke)

引用:https://jp.techcrunch.com/2016/02/16/20160215the-savioke-robot-is-headed-to-a-hotel-near-you/

ホテルに泊まった際に、必要なものを手元まで運んできてもらえるデリバリーロボットです。宿泊客は欲しいものを注文するだけで、relayがフロントから宿泊客の部屋まで自動で運びます。途中にエレベーターがあったとし ても、難なく乗りこなします。

警備

ロボコップ

引用:http://www.afpbb.com/articles/-/3130339

ドバイで運用が開始された完全自動型のロボット警察です。ボディについたカメラは不審者を特定し、その映像を警察署に送信することができます。

また、「感情特定機」も内蔵されており、半径1.5メートルでのジェスチャーや手を使ったシグナルを読み取り、相手の表情や感情を読み取ることができます。

ナビゲーション機能に従って移動をし、英語やアラビア語など6ヶ国語でコミュニケーションを取ることができます。

ロボコップは主に観光地で運用され、2030年までには全警察官のうち25%にまで増やす計画です。

建設

DOXEL

引用:https://www.disruptordaily.com/startup-doxel-uses-ai-lidar-robotics-perfect-construction-managed/

引用:https://www.spar3d.com/news/software/depth-doxels-3d-capture-ai-solution-ending-construction-delays/

建設作業中の施工管理を自動で行なってくれるAI搭載ロボットです。

ドローンや3Dレーザースキャナー付きの台車が建設現場を動き回り、点群を集めます。集まった情報をBIM(ビルディング・インフォメーション・モデリング)と比較をし、作業の遅れや間違いがないかを確認します。そして、もし遅れやミスがあった場合は、現場の責任者のスマホに警告メッセージを送信します。

DOXELを投入することで、労働生産性が38%も増加し、コストが11%下がったそうです。

まとめ

AI搭載ロボットによる作業の自動化がさまざまな分野で進んでいることがわかりました。

AI搭載ロボットに多く活かされている技術は画像認識技術です。ディープラーニングの技術を活かすことで、ロボットが人間の眼と同じように対象を見て認識し、分析や作業、異常検知などを行うことができます。これからも画像認識を活かしたロボットによる作業の効率化・自動化は進んでいきそうです。

今後AIによってロボットが進化していけば、人手不足問題の解決や人間がやるには煩雑な作業や危険な仕事も自動化され、より豊かな社会が待っているはずです。これからもAI搭載ロボットの登場には目が離せません。

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