自ら环境に适応する自律分散型ロボットとは

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自ら环境に适応する自律分散型ロボットとは

2025年4月21日

#ロボット #自动化 #省人化 #AI

话し手

東京大学国際高等研究所東京カレッジ
特任教授 / 東京大学名誉教授
淺間一

東京大学東京カレッジ特任教授 / 東京大学名誉教授の淺間一（あさまはじめ）氏は、高齢化や、安全?安心な社会の実現といった社会的問題を解決し、新たな社会的価値を創造するためのロボティクスに関する研究?教育を行っている。同氏は、ロボット同士がコミュニケーションし、チームを作って行動する、適応性の高い自律分散型ロボットの実現を目指している。それでは、自律分散型ロボットとはどのようなロボットで、どのような特徴があるのか、浅間教授に聞いた。

東京大学国際高等研究所東京カレッジ特任教授 / 東京大学名誉教授淺間一氏

──浅间教授は、现在、どのような研究をされているのでしょうか?

浅间氏：私はロボティクスでも、自律分散型ロボットという、昆虫のようにたくさんのロボットが协调するシステムを研究しています。自律分散型ロボットシステムは、自律している个体がたくさんいて、それが分散して存在し、协调しながら作业するシステムです。人间型ロボットは、高机能化していってもできることは限られているので、もうちょっと単纯なロボットにして协调させた方が、限定されていない环境で使える适応的な机能を持つのではないかということから、1986年顷から研究を始めました。

また、移动知という、动物や昆虫がどういうメカニズムで环境やタスクに応じて行动しているのかを理解する研究を2005年顷から始めました。

人间は、例えば歩くときにどのように适応的に歩くのかを脳の回路から解明したり、昆虫はどういった脳を持っていて、どのようにコミュニケーションしながら协调しているのか、働きアリと兵队アリはどう分担して、全体システムの调和が维持されているのか、そういった研究をしています。

──自律分散型ロボットシステムとは、どのようなものでしょうか?

浅间氏：今のロボットの最大の问题は、环境が変わったら动けないことです。工场の中は环境を整えているのでロボットは动くことができます。「ここにパーツが来るから掴みなさい」というと、ビジョン（ロボットに目となるカメラを持たせ、见て认识させて、作业するシステム）で、少しぐらいずれても掴めますが、それが想定外のずれになると掴めないわけです。

歩行ロボットも、この道路はこれくらいの摩擦係数だから、これくらいの歩行をすれば歩けるということが决まるわけですが、アスファルトが鉄板になったり、雨が降ったりすると歩けなくなります。それが、今のロボット技术です。そのため、适応という机能をロボットに持たせる研究をやっています。これまでのロボットの适応性はまだ十分ではありません。私は、根本的に异なる考え方で适応性を上げようと考えています。それが自律分散というコンセプトです。

──ロボットを协调させるというのは、どういうことですか？

浅间氏：基本的に2つの协调があります。1つはそれぞれが目的を持って动いているときに邪魔しない协调と、一台ではできないことを助け合って行う协调です。この2つの协调というものをどのように実现するかが问题で、この作业は自分で処理できないと判断したら助けてくれるロボットを探して、チームを作って协调して行うのが一つの特徴です。必要に応じてチームが作られ、终わればまたバラバラに动いていくということをダイナミックに行うシステムです。

例えば、河道闭塞（土石流などで河道が土砂でふさがれること）が起きた时に、土砂を取り除く作业は一台のロボットではできないので、ロボットが他のロボットに「自分はここを掘るが、その土砂を运んでくれるロボットはいないか?」と闻くと、「いいよ」とダンプトラックが答えます。そして、「一台だと足りないので、もう一台ダンプトラックはいないか?」と闻くと、さらに别のダンプトラックが「俺も手伝うよ」と答えるように、ロボット同士が自律的に话し合ってチームができる、そのようなシステムを研究しています。

──自律分散型ロボットのメリットは何でしょうか?

浅间氏：建机の远隔操作は、大分进んでいますが、100台の建机を动かすためには、オペレーターも100人必要になってきます。それを一人のオペレーターでやろうというのが、自律分散型ロボットです。

基本的にはオペレーターは必要最低限のことしかしないので、あとは可能な限りロボットに自律でやってもらうというコンセプトになっています。

チームを作るためのやりとりもロボットが自律的に行いますが、それには生成础滨を使っています。生成础滨を使いこなすためには、いろいろなプロンプトを入れないと思うようにコミュニケーションしてくれませんが、その仕组みが徐々に分かってきて、どのように指示すれば上手くロボット间でコミュニケーションしてくれるかが分かるところまで来ています。

──现在、何か具体的な取り组みは行っていますか？

浅间氏：「ムーンショット」という内阁府のプロジェクトで、灾害対応ロボットを研究しています。最近では、ドローンが灾害现场状况の把握に使えるようになってきましたが、自律分散システムで研究しているのは、多数のロボット、例えば100台の建设ロボットを动かすというものです。バックホーやダンプトラック、ブルドーザーなどの建机をヘリで运べるぐらいまで小型化する研究をしています。小型建设ロボットをたくさんの群で协调させて、灾害対応を行う研究をしているところです。

──建设业は人手不足ですが、どのようなところでロボットを活用できるのでしょうか?

浅间氏：决まっている作业については、比较的活用しやすいと思います。ただ、灾害现场は非常に多様で、状况もまちまちなので难しいと思いますが、だからこそ、研究する価値があるとも思います。一方で、灾害対応ではなく、一般の建设现场で、作业の内容や环境が决まっていたり、环境もある程度限定されたりしているところには、技术を入れやすいと思います。

──今后、产业界でロボットの活用が期待できる分野はありますか?

浅间氏：日本は、製造业が强いので、製造业でロボット技术をもっと活用すべきだと思います。製造业で使われているロボットは、まだごく一部です。加工や溶接、涂装などにはかなり利用されていますが、组み立てや検査は、まだ、ほとんど人がやっている状况です。そのようなところにも、どんどんロボット技术が入っていくことが考えられます。日本は技术力があるので、もっと本腰を入れて取り组む必要があるという気がします。サービス分野も运搬ロボットだけではなく、もっと多様なサービスで日本の技术が活かされるチャンスはあると思います。

そのほか、日本は灾害大国で、あらゆる灾害が日本にはあります。もっと日本ならではの灾害対応ロボットが出てくると、いろいろなところで使われるようになる可能性があります。

──製造业の组み立てや検査で、ロボットを活用できていない理由は何でしょうか?

浅间氏：ロボットは手作业が苦手です。ロボットが得意なのは、移动とセンシングカメラで见ることです。手で何かに力を加えたり、ハンドリングするという研究がいろいろ行われていますが、まだまだできることが限られています。人间の手はすごく器用で、ロボットはこれと同じようなことができないのです。

究极的には适応性を持たせていかないといけないと思います。人间は、それまで见たことのないものでもハンドリングできます。ハンドリングするものを全てデータベース化しておいて、そのデータを活用するというコンセプトだと、実用化は无理ではないかと思います。むしろ适用性を付けて、これまで见たことがないものでもハンドリングできるような知能を构筑していかないと难しいと思います。

人间はいろいろなものを掴みながら経験を知识として蓄え、それを使いながら未知のものに応用するという知识の使い方をします。それは今のロボットにはできません。生成础滨が出てきたので、少しずつできるようになりつつあると思いますが、今の础滨というのは、データを大量に取り込ませてあげないと动かないというのが最大のネックになっています。今の础滨ではない、别の础滨の仕组みができていかないといけないと思います。それは、巨大なデータがなくてもある程度できる仕组みです。现在の础滨は、大量のデータから推论することしかできていません。そういった意味で、やれることは限られています。

──これから未来に向けて、どういった研究されようとしているのでしょうか?

浅间氏：ロボット技术は飞跃的に进んでいますが、社会実装していくプロセスをもう少し明らかにして、よりロボットが社会で使われるようにするにはどうしたらよいのかを研究としてやっていこうと思っています。社会実装されない理由としては、技术的にまだ成熟していないため机能的に不十分ということもあれば、使い胜手が悪かったり、安全性に问题がある、コストが高かったりといった実用上の问题もあります。さらに最近は伦理上の问题もあります。このように、社会に普及させる上での阻害要因がいろいろとあるので、製品开発だけではなく、制度作りや保険という方法も必要かもしれません。そのほか、补助金や、社会的な枠组みを作ることによってロボットの普及が进み、日本がロボット产业でより竞争力を持てるようになれば良いと思っています。