便利なだけではない“未来のコンビニ”
競技会は単にロボットの性能や安定性を競う大会ではなく、各チームのロボットシステムが次世代コンビニとなり得るかという点を考慮する。競技はセブン―イレブン・ジャパンの店舗を模した会場で行われるが、店舗をロボットが動きやすいようにアレンジしても良い点がユニークだ。例えば、競技中に陳列・廃棄タスクはリフォーム（準備）タイムがあり、商品棚を改造、交換したり商品へのタグ付けをしたりできる。
コンビニの仕組みは日本で培われたと言える。また、どの店舗も同じ仕組みを導入しており、ロボットシステムができれば一気に１万店以上に同じシステムの導入が可能で、市場性も見込める。さらに、培った技術は家庭で活躍するロボットにも応用できる。「コンビニで買った商品を持ち帰るということは、家でも同じように活躍できる余地がある」（和田准教授）という。
陳列・廃棄タスク／多軸ロボ・無人搬送車など駆使
出場９チームで圧巻だったのはオムロン、中京大学、中部大学の「ＲＯＣ２（ロックツー）」。デンマークのユニバーサルロボット製多軸ロボットと無人搬送車（ＡＧＶ）、多くのカメラセンサーを組み合わせたシステムで、プログラム起動がうまくいかず一度再試行したものの、要求されたタスクを全て円滑にこなした。
ロボットアームの手にあたるエンド部は吸着の仕組みを採用。吸う力を生むコンプレッサーの起動音を小さくしたことや、持つ際に商品の姿勢を動かさないよう、仮の置き場に置いてカメラで姿勢を確認するなどサービス業向けの配慮も見られた。作業はかなり円滑だった。停止トラブル対応の練習を繰り返し準備するなど競技への本気度の高さが結果につながった。
カメラによる商品の認識には人工知能（ＡＩ）技術の深層学習を使った。チームの中京大、中部大は米アマゾン・ドット・コムグループのピッキングロボット競技会にも参加しており、そこで培った認識技術を応用したという。チームメンバーによると、ＡＩに「タマゴサンド」の画像を学ばせて準備していたが、大会直前で「ツナタマゴサンド」に変更になりそうになり「かなり困った」とのこと。深層学習の認識は高性能ながら柔軟性に課題が残るようだ。
ユニークだったのは棚をロボットにしてしまった筑波大学ヒューマンロボットインタラクション研究室。チームの飯塚正樹さんは「棚の後ろ側で作業すれば来店客の邪魔にならない」と利点を説く。
商品に磁石のタグを貼って磁力で持ち上げる、自律移動する台車がバックヤードから棚に荷物を運ぶ、といった面白さがあったが、競技ではタスクを実施することができなかった。
トイレ清掃タスク／床清掃と画像認識にＡＩ
床の清掃を重視したロボットの２チームがチャレンジした。ヒューマン・ロボット・アナリシス（東京都中央区）が用意したのは、ロボットが近づくとゴミ吸引を始めるアクティブゴミ箱と、おむつで拭き掃除をするロボット、ロボットを認識するカメラのセット。会場ではゴミ箱がゴミを吸う際に驚きの声が上がったが、チームの村上奬さんは「吸引音を出さないよう、練習では一度も試さなかった」とのこと。個性を出したいといういたずら心からの努力が実った形だ。
