筑波大学の境野翔准教授らは、ロボットに教える人の動作の見本データを取得する手法を開発した。連動する２体のロボットのうち１体を人が動かし、もう１体のロボットの動きを見ながら人が操作してロボットの動きを修正する。この時に得られたデータを人工知能（ＡＩ）に教え込みロボットに導入。豆腐をフォークではさみ運ぶといった動作を人間並みの速度で再現できた。製造業や農業現場での単純作業を代用できる可能性がある。

機械学習ではＡＩへの教育に必要な「教師データ」が重要になる。「野菜をつかんで段ボールに詰める」など、形状が事前に分かっていない対象物をつかみ離す、といった接触が伴う動作をロボットに代用させることは難しい。

研究グループは、動きが連動する２台のロボットアームを準備。片方のロボットアームを人が動かすことで、もう一つのロボットアームが動く。人がロボットアームを操作する際、もう一方のロボットの動きを見ながら自分の手の動きを修正する。この際のロボットの動きのデータを教師データとして取得する。人が本来持つ細かな動きを機械学習の教師データに反映させることで、細やかな動きや処理の速さなど人の動きに近いロボット動作が可能になる。

これまでにも１台のロボットアームを使い人が動かすことで、ロボットの動作を人に教える手法があった。だが人の動きをまねられても、力の大きさや向きなどを詳しく教えられない。つかむ動作をロボットに教える例では「ロボットがつかんでいるのか」「人がつかんでいるのか」を区別することができず、正確な動きを再現することが難しかった。またロボットが対象物に接触する際に動く速度を遅くし、慎重にロボットを動かす必要があった。境野准教授は「企業と連携できれば２、３年で実用化につなげられるのではないか」と期待している。