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竹芝夏ふぇすにたこ焼きロボットがやって来る

カテゴリ:業種/職種別利用シーン


AI技術の進歩は、アプリだけではなくロボットの進化にも寄与しています。というのも、AIによってロボットの認知的機能が強化されるからです。本記事では、こうした最先端ロボットの事例を紹介します。

たこ焼きとから揚げをロボットが作る

「調理ロボットサービス」を開発しているコネクテッドロボティクス株式会社は、2019年7月16日、「第5回竹芝夏ふぇす」にて複数の調理ロボットの実証実験を行うことを発表しました。

以上の実証実験は、同社のロボット事業が東京都主催のプロジェクト「Tokyo Robot Collection」に採択されたことにより実現しました。同プロジェクトは課題解決に資するロボットを一般公募し、採択されたロボットに実証実験の機会を提供するというもの。公募した部門には「A.コミュニケーションAI育成」部門、「B. 街全体のロボット実装化に向けた実証」部門、そして「C.ロボットとエレベータが連動した次世代型施設管理構築」部門がありました。同社のロボットはB部門で採択されました。

採択された同社のロボットは、たこ焼きを作る「Octo Chef」とから揚げを作るコンビニ向け自動調理ロボット「Hot Snack Robot」です。実証実験当日は、たこ焼きを作るだけではなく来訪客にビールを提供することも予定されています。

ロボットとAIの関係

あまり知られていないことですが、ロボット工学も最先端AI技術の応用分野となります。ただし、ロボットを製造するうえで必要なすべての技術分野において、AIが活用されているわけではありません。

ロボットアームを工学的に制御する技術に関しては、従来通りロボット工学が活躍しています。AIが活躍するのは、ロボットの認知的機能に関わるところです。具体的にはロボットの画像認識や音声認識に関わるところです。

以上のようなAIのロボットへの応用には、強化学習と呼ばれるAI技法が使われます。強化学習とは、教師あり学習や教師なし学習のように学習素材としてデータを与えるのではなく、ロボットに動作する環境とその環境で遂行すべきタスクを与えるのです。ロボットは与えられた環境において、タスクを遂行するために試行錯誤します。

強化学習の学習たる所以は、ロボットが試行錯誤する過程で報酬が得られるところにあります。試行錯誤する過程で偶然タスクを解決する動作や判断を選択した場合、ロボットには正しい選択をした見返りに報酬が与えられます。報酬が与えられると、以後ロボットはより多くの報酬が得られるように行動するようになります。こうしてロボットは報酬を最大化するように行動した結果、もっとも適切にタスクを解決する行動や判断を選択できるようになるのです。

人手不足が深刻化しつつある日本において、決められたタスクを疲れることなく正確に実行するロボットの普及は不可避とも言えます。将来的には、ロボットはAIと同様に日常生活のあらゆるシーンで見られるようになることでしょう。

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