- 出演者
- 若林正恭（オードリー） 山川雄司 藤本弘道 中野基輝
5月の深夜にJR東日本のJR横須賀線の品川駅から西大井駅の間の線路に多くの作業員の姿が。総勢25人が線路の保線作業に集まった人たち。この日の作業は設置から8年が経過してレールの交換を行っていた。その長さは135m。品川駅に最終列車が到着する時間の0時27分から始発の4時30分まで4時間で終えなければいけない。レール交換のメインの作業はレールの切断と取り外し。そのほとんどを人の手で行っている。中には、レールを固定するためのクリップ留めもあり人の感覚がなによりも大事になる。首都圏のJRでは、作業員一人当たり月に20回の深夜作業がある。去年JR東日本が首都圏の作業にに対して実施した調査では、夜間から昼間へのシフト希望の割合は67％に及んだ。そこでJR東日本では今年5月に比較的乗客の少ない平日の3日間に京浜東北線から田端駅から田町駅の間で線路を切り替える作業を行った。今後人手不足で作業員の減少も懸念され、老朽化に伴う保線作業は増加するという試算も。機械化も人の感覚が必要な作業は任せられない。今回は人とロボットの棲み分けをする比類なき挑戦者を特集。
オープニング映像。
大阪府西区にあるThinkerは2022年に設立し、従業員は13人。この2年ほどで中小企業庁長官賞などを受賞する注目の企業。CEOは藤本弘道。その開発するロボットは小さな部品を掴んだり、細いプラスチック製のバンドを挟むなど、複雑な形をしたものを器用に掴む。さらには掴むのが難しいウズラのゆで卵も。このロボットハンドは手探りするように対象物に触れることで状態を感知。それによって調整ができるという。このロボットハンドに搭載されている近感覚センサーはどんなものなのか？その開発に欠かせないのはCTOの中野基輝。近感覚センサーが内蔵されているのはロボットのハンドの上部。放たれた赤外線はロボットの爪と連動する板に反射し、帰ってきた光量を測定する。それを正確に測るためにエッジAIと呼ばれるものでクラウドなどに依存せずに文字通りエッジで完結する。爪と連動する板と跳ね返ってきた赤外線の量から対象物と傾きを瞬時に計算。その役割を担っているのがエッジAI。大きさがわずか0.5ミリしか違わないビー玉を掴んだだけで仕訳ができるこれもエッジAIだからこそなせる技。目指すのは気軽の人の起用な動きを自動化できる仕組み。中野はウズラを掴む仕組みについて、うずらの卵は0.5ミリなら潰して良いと指示を出していると答えたが、ウズラの大きさの違いや向きの違いも全部吸収できると答えた。
一般的なピッキングロボットはカメラで対象物を捉え掴むのに対し、Thinkerのロボットハンドはカメラで対象を捉えたあとに実際に妻う動作は人間のように手探りで行っている。エッジAIで人間がやっているなんとなくを数値化しているという。中野はよく巷で言われるAIはその大半は規模が大きく、人と対話する、見たものを把握するなどがある。自分たちは生き物の反射をつかさどる脊髄の動きのような小さいAIを扱っていると答えた。AIのイメージといえばChat GPTなどの生成AI。ネットを介してサーバーやクラウドに行き、画像や文書を生成する。一方のThinkerのAIはネットに接続せずに現場で計算処理を行うエッジAI。これが中野のいう小さなAI。今回一緒に聞くのは東京大学大学院・情報学環・学際情報学府准教授の山川雄司。山川は人とじゃんけんをしてかならず勝つロボットを紹介。実は後出しをして勝っているというが、AIは搭載しておらず、画像処理をかけて出す手を判断しているという。
スタジオでThinkerのエッジAIを搭載した近感覚センサーロボットハンドを体験する。自動車部品のコネクターをロボットハンドでつかみ、差込口に手探りしながら入れるという作業。
スタジオでThinkerのエッジAIを搭載した近感覚センサーロボットハンドを体験する。自動車部品のコネクターをロボットハンドでつかみ、差込口に手探りしながら入れるという作業を行った。差し込む瞬間に差込口との僅かなズレを手探りするように差し込んでいることがわかる。コネクターと差込口の位置はカメラで確認。コネクターを挿入する感覚的な部分は近接覚センサーが担っている。
ロボットハンドの中には赤外線を出す近接覚センサーと指先の動きに連動する板が入っている。コネクターを差し込み口に合わせたときに指先に僅かなズレや傾きがあると連動している板も指先の動きと同じように傾く。この傾きを赤外線を照射し跳ね返ってきた光の量で計測している。しかし光の量を数学的に求めるのは難しいというが、そこで大切になるのがエッジAI。複雑に乱反射する赤外線をとらえ、そのパターンから傾き距離を計算してくれるという。この近接覚センサーの働きによって人の感覚のような手探りの動きを実現している。エッジAIのメリットに中野さんは生成AIはメッセージを投げてもラグが発生するが、ロボットが仕事中にそうしたラグがあると壊してしまう可能性があり、高速で反応できると答えた。藤本はこの近接覚センサーの簡易版で1300万円すると答えた。
藤本はどういう場所でロボットハンドは導入されているか？について今は5分野に導入されていて、自動車部品の補修パーツの袋詰めやその作業を行っているという。今までロボットを必要としていない分野で行っているのがJR東日本と行っている線路の保線作業だという。JR東日本が深夜に行う保線作業。レールと枕木をクリップで留める作業は、人の感覚が必要な作業の手助けをThinkerのロボットハンドで検証実験を行った。その作業はなぜAIに難しいのか？に山川は膨大なデータを学んでこの場合はこうなるというモデルを作らなければいけないが、限られた環境ではデータが取りにくい場所は学習も難しいと答えた。さらに夜間の作業なため、穴を見つける作業も難しいと語った。中野はAIに学習させるために実際に現場に向かったと答え、その苦労を語った。藤本はJR東日本と提携するきっかけには展示会があり、そこで東日本の関係者が足を止めてクリップ留めに使えるのでは？と興味を示してくれたという。
スタートアップの製品を世に知ってもらうための絶好の機会になるという展示会。この日取材に向かったのはロボットやAIなど最先端の技術をもつ434社が一同に集まったファクトリーイノベーション Week。Thinkerもこの日訪れた客から生の困りごとを聞き出していた。化粧品メーカーの技術者は製造ラインの自動化を検討しているが、心配していたのは導入しても使い切れない可能性。作業者ひとりひとりがノウハウを持っているためにそのノウハウをどうロボットに組み込むかが難しいという。さらにプラスチックの製造に携わる技術者は、大量の商品を一同に作るのならいいが、多くの企業は様々な商品を少量ずつ作る多品種少量生産なため、商品が変わるたびに設定や設備を変える必要がある。Thinkerはこうした現場の困りごとを聞きながら、ロボット導入の壁を打ち破ろうと日々取り組んでいる。
若林はAIやロボットにできない作業もまだある？と山川に尋ねたが、山川は鏡や透明なものはカメラで認識するのが非常に難しいと答えた。中野は透明なものもロボットハンドは掴めると答え、中にはいってくる近感覚センサーをこのままロボットの指先につけると掴めるようになるという。透明な物体に赤外線を当てることが大事だという。
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藤本はThinkerを起業する前にパワーアシストスーツという着るロボットの会社を経営していた。その頃中野は北海道大学でロボットの制御技術を学んでいた。中野は藤本が経営する大阪の会社へ1本の電話をかけ、インターンをやりたいから会社に行かせてほしいと伝えた。藤本は面接をしたが、インターンは一ヶ月のみと伝えたという。2週間の予定だった中野は、学校に働きかけてその仕組みを作ってきたという。とあるロボット技術の書かれた本が中野を突き動かしたというが、どうしても藤本の会社に入りたいと、SNSから接触しそこからアプローチをかけていったという。また2人の関係性では、10年付き合っているのに飲みは数回のみ。藤本はその理由は、彼はオンの時でお腹いっぱいと答えた。
藤本は今後の展望に、自社が開発するロボットを誰でも気軽に使える家電のようなロボットにしていたいと答えた。
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若林は今日の総括に、見たことのないジャンルのロボットでワクワクしたと答えた。
アンパラレルド〜ニッポン発、世界へ〜の次回予告。