産業用ロボットと人工知能（ＡＩ）の融合が加速している。以前からロボット業界ではＡＩの活用が検討されていたが、ここにきて取り組みが具体化してきた。特に人間しかできなかった作業のロボット化において、自律的に行動を決定できるＡＩへの期待値は大きい。また、日本と同じく製造業大国のドイツでも、産業用ロボットとＡＩの研究は活発だ。今後急速に実用化が進む可能性がある。

　「ロボットが自ら地図を作成し、最適な移動経路を設定できる」―。オムロンの池野栄司ロボット推進プロジェクト副本部長は、２０１７年１月に発売するＡＩ搭載無人搬送車（ＡＧＶ）「モバイルロボットＬＤ」の特徴をこう説明する。

　内蔵するレーザースキャナーの測定結果と地図情報を基に、自らの現在位置を認識しながら移動する仕組み。地図は立ち上げ時に利用範囲内を走行させれば、自動的に作成される。掃除ロボットなどで活用されているＡＩ技術「ＳＬＡＭ（スラム）」を用い、環境地図作成と自己位置推定を可能にした。

　オムロンに限らず、ロボット各社は急速にＡＩとの距離を縮めている。モバイルロボットＬＤのようにＡＩ機能により自律的に行動を決定できるため、設定作業の手間を削減できることがメリットだ。ファナックもこのメリットに着目し、多関節ロボットによる整列・仕分けシステムとＡＩを融合させている。

　出資するプリファード・ネットワークス（ＰＦＮ、東京都千代田区）の技術を活用し、バラ積みされた物体の最適な取り出し方をＡＩが学習する仕組みを開発。展示会などで披露するデモでは、学習効果によりロボットは約９割という高い確率で取り出し作業を成功させる。

　通常、ここまでの成功率を得るには熟練者による調整が必要だが、このシステムではそうした調整作業が不要だ。また同様のシステムを熟練者が調整する際は２日程度必要だが、ＡＩによる学習はロボット１台だと８時間前後で済むという。

　このほか、安川電機がＡＩで溶接条件の調整を自動化できる仕組みを開発するなど、ＡＩの活用例はここ１年ほどで急増した。今後数年で本格的な普及段階に入るかもしれない。モノづくりの現場でどのような導入効果を生み出すかが、見どころとなる。

インタビュー・サビーナ・イェシュケ氏

　ドイツでもロボットとＡＩの連携が注目されている。アーヘン工科大学（ノルトラインヴェストファーレン州）でロボット、ＡＩ、自動運転などを研究するサビーナ・イェシュケ教授に、取り組みの意義を聞いた。

　―ＡＩはモノづくりにどのような影響をもたらしますか。
　「ＡＩで新しいタイプの工場自動化（ＦＡ）が実現する。従来、ＦＡは大量生産のためのものだったが、ＡＩを利用すれば個別受注生産も自動化できるようになる。今、まさに求められていることだと思う」

　―なぜニーズが高まっているのですか。
　「個別受注生産は職人の領域だったが、担い手が不足している。ドイツと日本の共通課題だと思う。大量生産の象徴とされる自動車業界も、個別生産に近づいている。ドイツの自動車工場を見ると、毎日数千台を生産しているのに、全く同じ仕様の車は１週間に数台程度しかない」

　―ＡＩによって産業用ロボットはどう進化するのでしょう。
　「例えば複数のロボットが共同作業する場合、１台に問題が起きたら他のロボットがそれを認識し、補完できるようになる。また、人とロボットが協調する仕組みも、実現しやすくなるはずだ」

　―課題は。
　「技術者、そして経営者の意識改革が必要だ。ドイツや日本はモノづくりの歴史が長く、人間が生産活動を厳密に管理するやり方が確立されている。そこにＡＩが入り込むのは、簡単ではない。一方、例えば韓国や米国は日独ほどの歴史がない。しがらみを乗り越えないと、我々は取り残される恐れがある」
（聞き手＝藤崎竜介）