「アマゾン・ロボティクス・チャレンジ」が初めて日本にやって来る！
７月で名古屋で開催
前回のドイツ大会
米アマゾンは７月２７日から３０日にかけて名古屋で行われる「ロボカップ２０１７年名古屋世界大会」の会場で、日本で初めてとなるロボットコンテスト「アマゾン・ロボティクス・チャレンジ」を開催する。同コンテストは通算３回目で、今回は日本のほか豪州、ドイツ、インド、イスラエル、オランダ、シンガポール、スペイン、台湾、米国から１６チームが出場する。各チームのロボットが商品を取り出して収納する試技を行い、一定時間内に取り出し・収納に成功した商品数により採点される。優勝チームは２５万ドルの賞金を手にする。
競技は物体認識や姿勢制御、把持計画、動作計画、作業計画などロボットのさまざまな要素を組み合わせて行う。
日本から参加するのは、三菱電機、中部大学、中京大学による「ＭＣ＾２」、奈良先端科学技術大学院大学、パナソニックによる「ＮＡＩＳＴ―Ｐａｎａｓｏｎｉｃ」、鳥取大学、東芝による「Ｔｅａｍ Ｔ２」、東京大学の「Ｔｅａｍ Ｋ」の計４チーム。
労働人口の減少と取り扱い荷物の増大を受け物流センターの自動化が進む。しかし、乱雑に置かれた個別商品のピッキング作業は技術面で難点が多く自動化されていない。そんな中、人工知能（ＡＩ）技術ベンチャー企業のプリファード・ネットワークス（ＰＦＮ、東京都千代田区）が、米アマゾン・ドット・コム主催のピッキング競技会「アマゾンピッキングチャレンジ＝用語参照」に参加し上位に入った。ＡＩ活用で仕分けの自動化は実現できるのか。
ＰＦＮはＡＩ技術の中でも機械学習とディープラーニング（深層学習）を得意とする。トヨタ自動車とカメラの画像から物体や人を認識する技術、ファナックとは産業用ロボットによるバラ積みされた物体をピッキングするシステムの技術などを共同で研究開発している。
多忙な中で同競技会に挑戦した理由は、ＰＦＮの技術がどの位置にいるか知ることと、優秀な参加者にＰＦＮをアピールすること。
参加チームの１人である河合圭悟氏は「どの参加者も深層学習による画像認識を使っていた」と話す。その中で上位に入ったことは、的確に物質を認識するという部分で、深層学習を使いこなしていることを示す。個別ピッキング作業に必要な要素の一つはほぼ満たしたことになる。
ピッキング作業にはほかにも不可欠な技術がある。特に物をつかむ手にあたるエンドエフェクターと、的確にロボットを自動で動かす制御技術だ。同じくチームの１人である松元叡一氏は「準備期間が短い中でもトラブルなく戦えた。長い準備期間があれば優勝も狙える」と強調する。
細かい課題は多いと言うし、競技会の仕様がそのまま物流現場で使えるものではないが、タグやＲＦＩＤなどの周辺技術も活用した自動化の道筋はついてきているだろう。
個別ピッキング作業のロボットによる自動化は国内でも三菱電機やベンチャー企業のＭＵＪＩＮ（文京区）などが取り組む。すでに一部で導入されたケースもあり、国内外で開発競争になりそうだ。
アマゾンピッキングチャレンジで苦労した点や、参加で得たものは何か。ＰＦＮリサーチャーの松元叡一氏に聞いた。
―技術で苦労したところは。
「ＰＦＮが持つＡＩのノウハウを生かしつつも、こうしたピッキングは初めてだったので新しくＡＩを考えて実装した。２カ月半程度の短い時間で、４６種類の物体を認識するために必要な画像データ取りと、ＡＩに画像データから正しい判別の仕方と、どこにエンド部を当てれば良いかを教えるのは人手の作業で大変だった」
―取り出すためのエンドエフェクター作りも試行錯誤だったと聞きました。
「ＰＦＮでエンドを作ったのは初めてで、ある意味楽しかったが、苦労のし通しだった。最初はロボット１台で全部つかめるように掃除機とパイプを組み合わせたエンドを考え、先端に蛇腹を着けるなどしていたが、どうしてもダンベルと金網のコップが取れずトング状のエンドを付けた２台目も追加した」
―参加しての手応えは。
「狙い通り、ＰＦＮの技術を世界にアピールし知名度を上げられた。ピッキング作業のロボットによる自動化も近く実現するという可能性を得た。人間と同様にロボットも２個取ってしまうなどのミスはするし雑に置いてあると間違いもする。そこをリカバリーできる仕組みができれば実現するのではないか」
（聞き手＝石橋弘彰）
競技は物体認識や姿勢制御、把持計画、動作計画、作業計画などロボットのさまざまな要素を組み合わせて行う。
日本から参加するのは、三菱電機、中部大学、中京大学による「ＭＣ＾２」、奈良先端科学技術大学院大学、パナソニックによる「ＮＡＩＳＴ―Ｐａｎａｓｏｎｉｃ」、鳥取大学、東芝による「Ｔｅａｍ Ｔ２」、東京大学の「Ｔｅａｍ Ｋ」の計４チーム。
日刊工業新聞2017年5月12日
ＡＩ活用で仕分けの自動化は実現できるのか
労働人口の減少と取り扱い荷物の増大を受け物流センターの自動化が進む。しかし、乱雑に置かれた個別商品のピッキング作業は技術面で難点が多く自動化されていない。そんな中、人工知能（ＡＩ）技術ベンチャー企業のプリファード・ネットワークス（ＰＦＮ、東京都千代田区）が、米アマゾン・ドット・コム主催のピッキング競技会「アマゾンピッキングチャレンジ＝用語参照」に参加し上位に入った。ＡＩ活用で仕分けの自動化は実現できるのか。
ＰＦＮはＡＩ技術の中でも機械学習とディープラーニング（深層学習）を得意とする。トヨタ自動車とカメラの画像から物体や人を認識する技術、ファナックとは産業用ロボットによるバラ積みされた物体をピッキングするシステムの技術などを共同で研究開発している。
多忙な中で同競技会に挑戦した理由は、ＰＦＮの技術がどの位置にいるか知ることと、優秀な参加者にＰＦＮをアピールすること。
参加チームの１人である河合圭悟氏は「どの参加者も深層学習による画像認識を使っていた」と話す。その中で上位に入ったことは、的確に物質を認識するという部分で、深層学習を使いこなしていることを示す。個別ピッキング作業に必要な要素の一つはほぼ満たしたことになる。
ピッキング作業にはほかにも不可欠な技術がある。特に物をつかむ手にあたるエンドエフェクターと、的確にロボットを自動で動かす制御技術だ。同じくチームの１人である松元叡一氏は「準備期間が短い中でもトラブルなく戦えた。長い準備期間があれば優勝も狙える」と強調する。
細かい課題は多いと言うし、競技会の仕様がそのまま物流現場で使えるものではないが、タグやＲＦＩＤなどの周辺技術も活用した自動化の道筋はついてきているだろう。
個別ピッキング作業のロボットによる自動化は国内でも三菱電機やベンチャー企業のＭＵＪＩＮ（文京区）などが取り組む。すでに一部で導入されたケースもあり、国内外で開発競争になりそうだ。
【用語】アマゾンピッキングチャレンジ＝ピッキング作業におけるロボットの器用さを競う国際大会で２回目がドイツ・ライプチヒで６月２９日から７月３日まで行われた。競技は二つ。４６種類の商品が雑な形で棚に置かれている。人が介在しない自律制御のロボットが棚の中にある商品を取り出して箱に入れる「ピックタスク」、箱に入った１２種の商品を雑に商品が入っている棚に収納する「ストウタスク」。ＰＦＮはピックで１位と同スコアの２位、ストウで４位になった。
ＰＦＮリサーチャー・松元叡一氏に聞く
アマゾンピッキングチャレンジで苦労した点や、参加で得たものは何か。ＰＦＮリサーチャーの松元叡一氏に聞いた。
―技術で苦労したところは。
「ＰＦＮが持つＡＩのノウハウを生かしつつも、こうしたピッキングは初めてだったので新しくＡＩを考えて実装した。２カ月半程度の短い時間で、４６種類の物体を認識するために必要な画像データ取りと、ＡＩに画像データから正しい判別の仕方と、どこにエンド部を当てれば良いかを教えるのは人手の作業で大変だった」
―取り出すためのエンドエフェクター作りも試行錯誤だったと聞きました。
「ＰＦＮでエンドを作ったのは初めてで、ある意味楽しかったが、苦労のし通しだった。最初はロボット１台で全部つかめるように掃除機とパイプを組み合わせたエンドを考え、先端に蛇腹を着けるなどしていたが、どうしてもダンベルと金網のコップが取れずトング状のエンドを付けた２台目も追加した」
―参加しての手応えは。
「狙い通り、ＰＦＮの技術を世界にアピールし知名度を上げられた。ピッキング作業のロボットによる自動化も近く実現するという可能性を得た。人間と同様にロボットも２個取ってしまうなどのミスはするし雑に置いてあると間違いもする。そこをリカバリーできる仕組みができれば実現するのではないか」
（聞き手＝石橋弘彰）
日刊工業新聞2016年7月14日
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