ギル・プラット氏

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　ロボットと自動運転は同質な二つの課題を抱える。第一は一つの機体が学習した結果を世界中の他の機体とシェアする技術基盤の構築だ。それぞれロボット業界では「クラウドロボティクス」、自動車業界では「コネクテッドカー」と表現される。第二はシステムへの信頼をユーザーと一緒に作っていく社会基盤の構築だ。ロボットも自動運転もデータを蓄積して学んでいく。この途中でミスもする。ミスを許容し、データをシェアするユーザーコミュニティーが必要だ。

　１０月に開催するワールド・ロボット・サミット（ＷＲＳ）では展示会としてロボットとの未来が提案される。同時に競技会ではミスを重ねつつ、成長していくロボットの姿が見られるだろう。未来のロボットユーザーにとって、その姿は頼もしく映るだろうか。ＷＲＳは新技術と社会をつなぐ触媒となれるだろうか。トヨタ自動車フェローでＷＲＳ実行委員会諮問会議の委員を務めるギル・プラット氏に聞いた。

　-自動運転がロボットや人工知能（ＡＩ）技術をけん引しています。自動車業界の投資額が大きいだけでなく、極めて高いレベルを要求するためです。画像認識の精度を引き上げ、システムとしての安全設計も洗練してきたように思います。先生がＤＡＲＰＡからトヨタに移り３年がたとうとしています。トヨタは移動支援系は自動運転やパーソナルモビリティなどロボットのほぼすべての技術をそろえようとしています。各分野の状況を俯瞰して改めて注力する分野は。
　「まずトヨタに来て、日本と米国、たくさんの技術者と議論する機会をもらった。とてもスマートでハードに働く人ばかりだ。技術全体を俯瞰して二つのブレークスルーが必要だと考える。一つはロボットのハードウエア。品質と耐久性、信頼性、そして経済性を兼ね備えた機体を作らねばならない。たくさんの人に届けるには量産してコストを下げる必要がある。大量生産までは時間がかかるだろう。だがトヨタ自動車が得意とする部分だ」

　「二つ目はロボットの脳に当たる部分だ。クラウドロボティクスを実現する必要がある。一つのロボットが学ぶと全体が学習するシステムを構築したい。技術としては分散学習と増分学習、転移学習が必要だ。世界中で無数のロボットが働いている。すべてのデータを一カ所に集めて学習するのは現実的ではない。分散学習で個々の機体がそれぞれ学習して、それを統合する必要がある。増分学習は段階的に能力を増やしていく仕組みだ。課題に対して有効な方法がわかれば機能として加える。そして転移学習でシステム全体に技術をシェアする。ロボットが互いに学び合い、能力を伸ばしていく。これはコネクテッドカーと同じ考えだ」

　-コンピューターのＯＳを作るよりも大きな仕事になるのでは。
　「社会にとって必要であり、また技術的にも可能だと考える。少子高齢化が進めばロボットに頼らざるをえない状況が増えていく。例えばロボットに食事を作ってもらうことを考えてほしい、当然のように毎回成功することが前提になる。ロボットにとって料理を作るのは非常に難しい課題だ。信頼性を高めるにはシステム全体で学習の成果を共有していく必要がある」

　「実現するには分散と増分、転移学習がカギになる。ロボットは時間をかけ何度もトライできる。そして成功したら無数のロボットの間でシェアできる。無数のロボットがさまざまなタスクに挑戦し、成功したら共有する。ロボットは生き物に比べ、時間と空間の制約がない。徐々に信頼性を高めていくだろう」

　-ユーザーはロボットたちのミスに耐えられますか。完成された製品に慣れてしまった消費者が許容しますか。米グーグルは乱雑に置かれた日用品を拾う動作の学習に58万回の試行を重ねました。