AIの進歩で広がるロボティクスの可能性

人工知能とロボティクスの組み合わせが進んでいます。 AIは人と機械のやり取りを変えつつあり、その影響はロボットにも及んでいます。言葉による指示への応答から自律移動まで、両分野の技術が結び付く用途は広がっています。

AIが広げるロボットの可能性

人と会話するロボットは、長年にわたってSF作品に登場してきました。暮らしを助ける機械への期待がある一方、その使い方への不安も描かれてきました。近年の進歩により、一部の機能は現実の研究や製品に近づいています。

生成AIは自然言語による指示や情報の整理を扱うため、ロボットとの対話をより直感的にする可能性があります。ただし、言語モデルの出力には誤りがあり、会話能力がそのまま安全な身体動作を保証するわけではありません。また、一般的なサービスが利用のたびに自動で自己学習し続けると考えるのは適切ではありません。

出典：Robotguide／ANYmal

大規模言語モデル（LLM）は、音声や文章を介した操作を発展させる技術の一つです。Amazon (AMZN )のAlexaのような音声アシスタントも会話型インターフェースの例ですが、従来の音声アシスタントの全機能が現在のLLMに基づくわけではありません。ロボットでは、言語による指示を認識、計画、制御へ安全につなぐ仕組みが必要です。

ロボットの学習には、言葉だけでなく映像や人の実演も使われます。実演から動作を学ぶ方法は設定作業を減らす可能性がありますが、誰でも簡単にあらゆる複雑な作業を教えられる段階に達したわけではありません。

シミュレーションによる学習

シミュレーションでは、実機を損傷させずに多数の状況を試せます。反復学習や設計の比較に有用ですが、計算資源と環境のモデル化が必要です。現実との違いもあるため、実機での検証が欠かせません。

AIとロボティクスへの関心

AIを活用したロボットは、製造、物流、医療など幅広い分野で研究されています。市場規模の予測は対象範囲や仮定で異なります。また、稼働する産業用ロボットの台数と、AIロボットの市場規模は同じ指標ではありません。家庭向けの用途にも関心が集まっています。

家庭内ロボット

家庭向けロボットの代表例として、 iRobot は2002年にロボット掃除機Roombaを発売しました。同社が発表する累計販売台数は、集計時点と対象製品の範囲を確認する必要があります。

IRBTの投資評価に使われる分類の一つに 「保有」があります。ただし、評価は時点や分析会社によって異なり、将来の収益を保証するものではありません。

初期のロボット掃除機では赤外線や接触センサーなどが使われました。現在の製品ではカメラや各種距離センサーなどを組み合わせるものもありますが、すべての機種がLiDAR、レーダー、AIを一式搭載するわけではありません。

出典：iRobot

ロボット犬への期待と懸念

機械のペットという発想は、長く作家や技術者の関心を集めてきました。仲間や見守り役としての可能性がある一方、監視や危害を加える目的への転用も懸念されています。

レイ・ブラッドベリの小説『華氏451度』に登場する機械の猟犬は、こうした不安を象徴する存在です。ただし、フィクションの描写を現在のロボットの性能や実際の運用と同一視すべきではありません。

現代の四足歩行ロボットは、カメラや距離センサー、制御アルゴリズムを使って周囲を認識します。機能は機種や研究システムによって異なり、すべてが360度視覚や赤外線深度計測、自動的な継続学習を備えるわけではありません。

四足歩行ロボットの進歩

2016年に設立されたスイスの ANYbotics は、四足歩行ロボットANYmalを開発・提供しています。脚を使う移動は、車輪では難しい段差や不整地に適する場合があり、産業施設の点検などで活用されています。自律移動にはセンサー情報と制御が必要で、あらゆる環境を人の関与なしに走破できるわけではありません。

機械学習とモデルベース制御

ETHチューリヒの研究者は、ANYmalを使って障害物の乗り越えや不整地歩行を研究しました。2024年に報告された研究には、パルクールのような動作を学ぶ手法と、機械学習を従来のモデルベース制御に組み合わせる手法があります。別々の研究の成果を、単一の機能として混同しないことが重要です。

パルクールの研究では、複数の移動技能を学習させ、認識した地形に応じて上位の制御方策が技能を選びます。実機の動作は事前の訓練に基づくもので、未知の障害物に遭遇するたびに安全性を無視して試行錯誤するという意味ではありません。

もう一つの研究では、学習した動作とモデルベース制御を組み合わせ、不安定な足場などへの対応を改善しました。モデルベース制御は単に既定の場面を記憶する方式ではなく、ロボットの運動モデルなどに基づいて制御します。

ロボティクスを支えるNVIDIAの技術

NVIDIA (NVDA )は、GPUに加えてロボット開発向けの計算基盤とソフトウェアを提供しています。自社製ロボットだけを販売する企業として捉えるより、開発者を支える技術基盤にも注目すべきです。

NVDAの株式評価には 「強い買い」などの分類が使われますが、評価は時点や分析会社に依存します。技術の進歩と株式の投資成果は別に検討する必要があります。

Jetsonはロボット上でAI処理などを行うための計算プラットフォームです。障害物認識や経路計画を支えますが、機器を搭載するだけで自律移動や複数ロボットの協調が完成するわけではありません。センサーと制御ソフトウェアの統合が必要です。

NVIDIAのIsaacなどの開発基盤は、仮想環境での訓練や試験に使われます。製造や物流向けロボットを開発する企業がこれらの技術を利用しています。シミュレーションは試験を支援しますが、実環境での品質や安全性の確認を置き換えるものではありません。

競争が広がるロボティクス分野

Boston Dynamics、ソフトバンクグループ、ABB、Microsoft (MSFT )、Alphabet (GOOG )、iRobot、Amazonなどが異なる形でロボティクスに関わっています。各社が同じ種類のロボットを製造しているわけではありません。

新興企業のGecko Roboticsは、壁面を移動するロボットやセンサー、データ分析を使った設備点検を提供しています。超音波などによる非破壊検査は、ボイラー、タンク、配管といった重要設備の状態把握に役立ちます。

地域ごとの動向

北米、欧州、アジアなどで、企業や研究機関がロボットの開発と導入を進めています。産業構造や人手不足、政策、投資環境によって重点分野は異なります。米国を軍事と家庭向け、アジアを警備と医療だけに分けるような説明では、製造や物流を含む幅広い用途を捉えられません。

ロボットの倫理と安全性

AIを使うロボットが広がるほど、安全性、プライバシー、責任の所在を検討する必要があります。軍事用途では特に、人間による判断と制御のあり方が重要です。遠隔操作の機器と自律的に判断するシステムも区別しなければなりません。

ロボティクスが暮らしにもたらす変化

AIとロボティクスの統合は、点検や移動、家庭内の作業を支援する可能性があります。ただし、普及には性能だけでなく費用、安全性と信頼性が関わります。事業機会が増えることは、特定の企業への投資利益を保証するものではありません。