今週はいつも奇妙な週です。クリスマス休暇と新年の間の、いわば境界線上の一週間です。ノルウェーでは「ロムジュル（Romjul）」、つまり「デッドウィーク（Dead Week）」と呼びます（Hajeさん、ありがとうございます）。ある人にとっては静かに一年を振り返る時期ですが、ある人にとってはCESの開催中止期間です。Actuator本社では、現在後者に注力しつつ、前者についても意識を怠らないように努めています。
過去数週間、私たちは配送、倉庫／フルフィルメント、そして食品調理といった分野における今年の主要トレンドをまとめることに多くの時間を費やしてきました。また、CMUロボティクス部門責任者のマシュー・ジョンソン＝ロバーソン氏、ボストン・ダイナミクスCEOのロブ・プレイター氏、OpenRobotics CEOのブライアン・ガーキー氏、iRobot CEOのコリン・アングル氏など、業界のキーパーソンたちにも話を伺いました。
今週は、MIT CSAILディレクターのダニエラ・ラス氏にこの件について意見を伺いました。彼女は2021年最後のアクチュエーター・コンテストで、期待以上の回答をしてくださったので、まずは彼女に意見を聞いてみようと思います。
2021年のロボティクス、AI、自動化を特徴づけるトレンドは何でしたか？ロボティクスと自動化に関しては、パンデミックとそれに続く労働力不足により、職場におけるロボットの重要な役割が極めて明確になりました。業界では、自律性が価値をもたらす製造・物流分野でのロボット導入が増加していますが、ロボタクシーのような道路での自律走行はまだ遠い将来です。より安全で高性能なロボットの研究は大きく進歩しており、ソフトロボットボディや機械学習を活用したロボット脳の進歩が顕著です。
AI分野では、今日のAIソリューションの課題に対する認識が高まっています。産業界では、様々な分野で業務を補助するツールとして、多くのディープニューラルネットワークアプリケーションが採用されています。しかし、これらの手法にはデータの可用性が不可欠であることも明らかになっています。つまり、膨大なデータセットに手作業でラベル付けする必要があり、あらゆる分野で容易に入手できるわけではないということです。データの品質は非常に高くなければなりません。もしデータに偏りがあったり、質が悪かったりすれば、そのデータで学習したシステムのパフォーマンスも同様に低下します。さらに、これらのシステムはブラックボックスであり、システムのユーザーがAIの内部動作に基づいて真に何かを「学習」する方法はありません。学習済みモデルはしばしば不安定であるため、堅牢性の問題もあります。また、これらのシステムは「深い推論」を行うのではなく、主に浅いパターンマッチングを行っていることを理解する必要があります。研究コミュニティは、これらの課題の解決に取り組んでいます。
2022年はこれらの分野にどのような変化をもたらすのでしょうか？急速に変化する世界へと進む中で、ロボットとAIは、個人としても集団としても、人間の潜在能力を解き放つ力となると信じています。過去60年間は産業用ロボットの分野を定義し、制約のある産業環境における複雑な組立作業をハードボディの機械が実行できるようにしてきました。しかし、次の60年間は、人間中心の環境で人間の物理的な作業を支援するロボットの到来を告げるでしょう。
過去60年間の産業用ロボットは主に人間の形態を模倣してきましたが、次の段階は動物界に着想を得たソフトロボットになるでしょう。つまり、人間が構築した環境をモデルとした形態と多様性を持ち、人間の自然な状態を模倣する幅広い可能性を秘めています。過去60年間の産業用ロボットは硬質プラスチックと金属で作られていましたが、次の60年間は、木材、プラスチック、紙、氷、さらには食品など、自然界に存在する素材、あるいは工学的プロセスによって作られた機械が登場すると信じています。
テッククランチイベント
サンフランシスコ | 2025年10月27日～29日
AIに関する新たなアイデアが生まれ、AIとプライバシーについてより真剣に考えるようになり、AIの持続可能性についてもより真剣に取り組むようになるでしょう。今日の最大の進歩は、膨大なデータと計算によって強化された数十年前のアイデアによるものであることを忘れてはなりません。進歩を確実にするためには、新たな技術的アイデアとそれを支える資金が必要です。さらに、機械学習のカーボンフットプリントをより明確に理解し、持続可能なAIについてより真剣に考えるようになるでしょう。
AIイノベーションは、私たちの多くの活動を最適化し、温暖化の影響を緩和するのに役立ちます。例えば、テクノロジーの電力コストの最適化、交通の効率化、森林伐採の監視と阻止、生物多様性の保全、十分な食料の確保などです。しかし、これらすべてを実現するために、AIシステムは膨大な量のエネルギーを消費しなければなりません。最新の研究では、大規模なディープラーニングモデルを学習させると、626,000ポンドの二酸化炭素が排出されると推定されており、これは自動車5台が生涯に排出する量に相当します。AIの二酸化炭素排出量を大幅に削減できる、よりシンプルなモデルを開発する必要があります。
ロボット工学、自動化、AI技術の普及は人々の生活をより便利にする可能性を秘めていますが、これらの技術が担う役割の多くは、現在人間が行っている仕事を代替することになるでしょう。私たちはまた、これらの技術がもたらす可能性のある経済格差を予測し、それに対処するための取り組みにも注力していきます。
今週、ラス教授の言葉を上回ることは不可能でしょうが、この1年間で業界で何が起こったのか、そしておそらく今後の方向性を垣間見ることができるようないくつかの項目で、この1年を締めくくりたいと思います。Actuator誌上で多くの人が既に述べていることに同調します。ロボティクスにとって、今年は注目すべき1年でした。長年この分野を取材し、人々がロボティクスの将来について予測するのを聞いてきましたが、パンデミックによって、多くのロボットが予想よりも早く実用化され始めました。
もちろん、パンデミックが今の状況を引き起こすとは誰も予想していなかったでしょうが、まあ、そういうものです。ラス教授の発言に賛同しますが、手遅れになる前に気候変動の問題に真正面から取り組み、避けられない人間の雇用喪失にも対処できることを願っています。ロボットを導入して一部の人々の労働条件を改善するのであれば、その結果として職を失う人々を支援できるようにすることが、社会として私たちの責務です。
ロボット工学者は、ロボットが人間に取って代わろうとしている退屈で汚くて危険な仕事について語るでしょう。しかし、その変化が人間に与える影響については、はるかに難しい議論があります。確かに、企業は今、人材不足に悩まされています。これは自動化によって解決できる問題であり、必ず解決するでしょう。また、この技術のほとんどはまだ人間の協力が必要な段階にあるのも事実です。しかし、技術が進歩し、より高度な能力を発揮するにつれて、人々が行っている仕事を熟練労働ではないと見なしたために、多くの人々が取り残されてしまうという事態は避けられないのでしょうか？
過去 1 年間の傾向を見ると、この分野で私が注目してきた主要なカテゴリは次のとおりです。
- 倉庫/フルフィルメント
- 交通機関
- 食品の配達/準備
- 農業
- 家
- 医療/外科
- 製造業
- 工事
そして、ある意味では、これはほんの始まりに過ぎません。例えば、数週間前には、インフラ整備プロジェクトのために岩盤を掘削するために3,000万ドルを調達した掘削会社Petraについて取り上げました。ロボティクスが破壊的な変化をもたらす分野は数多く、しかも増え続けています。2022年を見据え、今後、こうした問題にどう対処していくかを考えてみましょう。Actuatorでは、これらの問題やその他の問題について引き続き議論できることを楽しみにしています。しかし、来週はより視野を広く持ち、CESのロボットに焦点を当てたいと思います。
ありがたいことに、今年のロムジュル（新しい言葉を使う機会は年に一度くらいなので、この機会を最大限に活用しています）はロボット関連の大きなニュースが少し落ち着いてきました。リタが、ドローンを使ったフードデリバリーを深圳に導入する美団（Meituan）について素晴らしい記事を書いています。テンセントが出資するこの企業は、2年間の実証実験で8,000人の顧客に19,000食を配達しました。記事でも指摘されているように、製造業の中心地である深圳の規制が比較的緩いことが、同社が深圳に進出した大きな理由です。
中国といえば、工業情報化部はロボット導入拡大を目指した野心的な5カ年計画の策定に協力しました。この計画には、製造業を中心に年間20%の収益増加が盛り込まれています。
新年おめでとうございます。そして、この1年を乗り越えられたこと、おめでとうございます。誰もがそう幸運だったわけではありません。2022年もロボットに関するニュースをもっと発信していきたいと思います。
ロボット工学に関する無料ニュースレターをもっと購読するという新年の抱負を早めに実現したいと思いませんか？ 素晴らしいニュースがあります。
