「日本は本来もっと実力があるはずだが、組織として力を損なっている」と松尾さん

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 ロボットとともに働き、ともに生活する―。そんな世界が急速に近づいてきた。ディープラーニング(深層学習)で画像認識精度が向上し、ロボットが“目”を獲得したように、人工知能(AI)技術がロボットの開発戦略を大きく変えた。第1回目は、東京大学特任准教授の松尾豊さんのインタビュー。ロボットの新潮流を見据え、日本企業はどう戦っていけばいいのか語ってもらった。

ロボットの目が見えるように
 ―AI技術の進化はロボットにどんな影響を与えますか。
 「簡単に言うと、ロボットは目が見えるようになった。2015年にディープラーニングで画像認識の精度が人間を超えた。モノを認識してつかんだり、操作したり、作業ができるようになる。これまでのロボットは目が見えない状態で、単純な動作を繰り返していただけだ。それでも失敗しなかったのは人間が周辺の環境を整えていたからだ。工場の生産ラインでは必ず特定の場所に、決まった部品が配置される。ロボットは作業の対象が何であるかわからなくてもいい。同じ動きを繰り返すだけで作業が成り立つ」

 「反対に、周辺環境を整えられない場所ではロボットは役に立たなかった。未知の環境では歩くこともできない。目ができたことで、人間が周辺環境をお膳立てしなくても、ロボットが働けるようになる。また人間が目で見て判断しながらやらないといけなかった作業がロボット化できるようになる。食品工場での食材加工や物流倉庫での商品仕分けなど、扱う対象が頻繁に変わる作業にロボットを導入できる。こうした現場は人手不足で困っておりロボットの普及は進むだろう」

 ―身近な例を挙げるといかがでしょう。
 「洗濯機や電子レンジ、冷蔵庫など、家電は多くの作業を機械化してきた。ただ衣類を洗濯機に入れる、食材を冷蔵庫に入れる、食材を取り出して料理するといった作業はまだ人間が行っている。これは機械が見て認識できなかったためだ。片付けや料理は昔からロボットの実用例とされてきた。目ができ、技術的にはできるようになった。家電市場は倍以上に増えるだろう。どのようにビジネスとして切り取るか競争が始まっている」

すべてはタイミング
 ―画像認識AIの人間越えは2015年です。2年がたち機は熟しましたか。
 「ITがそうであるように、すべてはタイミングだ。情報検索の技術は60年-70年代から、ずっと開発されていたがインターネットの普及で広がった。動画配信技術も90年代には開発されていたが、ブロードバンドが普及し、ユーチューブが2000年代に広がった。現在、医療画像診断やセキュリティーの顔認証では人間を超えている。画像だけで完結するサービスは産業界で実用化が進んでいる。ロボットへの応用はコストの問題もあり時間がかかっているが、日本企業は得意なはずだ」

 ―米グーグルがロボットで80万回、モノをつかむ作業を繰り返して、ピッキングをAIに学習させました。80万回を多いと考えるかどうか。ロボットにAIを応用する技術課題は何でしょう。
 「大量データのディープラーニングと強化学習を組み合わせて『深層強化学習』が実現したとはいうものの、まだ強化学習が未成熟で何十万回も繰り返しデータを集めないといけない。強化学習において事前学習として次元削減の技術がきちんとできていないのが原因だが、今後大きく変わるはずで、そうなれば状況は一変するだろう。また、シミュレーション技術が重要になっている。コンピューターの中でシミュレーションできれば実際にロボットが繰り返さなくても大量のデータを増幅できる。囲碁AIが自己対局でデータを増やしたことと同じだ。ただシミュレーションは何を再現すればシミュレーションしたことになるのか難しく、学術的にも面白いところだ。日本の企業は各技術が成熟するのを待たず、すぐに着手した方が良い。フライングでも進めないとビジネスでは勝てない」