クラウドの機械学習によって人とロボットの協働を加速
Fetch Roboticsの創設者、メロニーワイズ氏による記事です。ロボット開発の最前線を走り続けている彼女が語る、人間とロボットが協働が進むために必要なクラウドロボティクスについて語っています。記事を日本語訳しました。
Author : Melonee Wise
自律走行ロボット（AMR）の効果を最適化し、人間とロボットの連携を強化して、誤動作のリスクを低減するためには、人間の社会的行動を理解し、そこからヒントを得る必要があります。それを実現するためには、ディープラーニングを学習するためのクラウドベースの技術が鍵となります。
ロボットは、工場、倉庫、小売店、病院を含む多くの職場環境で、人間と一緒に仕事をするようになっています。その際、人がロボットを信頼しやすく、ロボットが人間から適切な合図を受けられるようにする必要があります。
特に、自律走行型ロボット（AMR）は、その名の通り自律的に移動するダイナミックなロボットです。リモコンや従来のヒューマンマシンインターフェース（HMI）でAMRを制御されません。AMRは、ある仕事をするようにプログラムされ、それを完了するために送り出されます。これは、人間が標準的なオンボーディングプロセスを経て、独立して仕事をするように信頼されるのと同じです。
AMRも人間も、あまり監視されることなく自由に仕事をすることができるのですから、お互いにどのように接すればよいかを知っておかなければなりません。AMRにも人間にも、適切な社会的行動を教えなければならないのです。
異なる視点
ロボットに人間のように行動する方法を教えることは、人によっては神経質になるかもしれません。しかし、速度が速く、大きなリスクを伴うサプライチェーン・オペレーションにおいて、ワークフローを円滑に進めるためには、ロボット同士がどのように相互作用しなければならないかを考えれば、それは必要なことなのです。顧客が必要とするものを、必要なときにお届けするためには、人もロボットも仲良く協働しなければなりません。私たちは、AMRが関わるべきときと距離を置くべきときを知っていることを作業員に示すのです。つまり、何がOKで何がNGなのかをAMRに教える必要があります。
しかし、その前に、AMRが自分の周りで起こっていることを見て、理解し、反応できるようにします。多くのロボットがそうであるように、AMRは「自分」「障害物」「自由空間」しか見ておらず、自分の世界に入っていることができません。また、人間のワーカーも、自分の周りで起きていることを別の角度から見ることができなければなりません。「自分」「自動化装置」「固定されたインフラ」「他の作業者」「多くの未知数」だけで構成される世界ではいけないのです。彼らは、自分たちを取り巻く世界の深さと広さ、特にAMRの知能と能力の広さを理解する必要があります。
ロボットと人が互いにどのように考え、反応するかを変えなければ、AMRが自分の世界に入り込んできたとき、人々は威圧感を感じ、ためらい、自分に自信が持てなくなることが十分に予想されるのです。ロボットが攻撃的すぎる、近すぎる、あるいは自分を無視している、と誤解してしまうかもしれません。あるいは、ロボットを人間らしくしすぎて、すべての人に害を及ぼすような思い込みをする可能性もあります。その結果、AMRは十分に活用されず、投資対効果（ROI）を得るまでに時間がかかることになります（得られたとしても、です）。
現在、AMRと一緒に働く倉庫作業員の83％が、自律型ロボットによって生産性が向上し、歩行時間や移動時間が短縮されたと回答しており、貴社と貴社の最前線チームにとってメリットがあります。
AMRのメリット
AMRが提供するメリットを、従業員やお客様も見逃すことになります。では、そのメリットとは何でしょうか。Zebra Technologies が最近委託した二重盲検法のWarehousing Vision Studyの結果を考えてみてください。この調査では、現在AMRとともに働く倉庫従業員の83%が、自律型ロボットによって生産性が向上し、歩行時間や移動時間が短縮されたと回答しており、お客様と現場のチームにとってWin-Winの関係になっています。さらに、従業員の4分の3が、AMRはミスを減らすのに役立っていると答えています。これは、従業員と顧客にとって良いことですし、3分の2近く（65％）がAMRにはキャリアアップの機会があると評価しており、従業員の定着にも役立っています。
ですから、「私、私、私」という考え方や先入観から生じる偏見を排除することが重要です。AMRもヒューマンワーカーも、「単独行動症候群」に陥らないようにしなければなりません。そのためには、クラウドの中に（一緒に）頭を入れておくことが一番です。
信頼性を教える新しい手法
私が記憶している限り、ロボティクス・オートメーションの革新は、再現性、拡張性、スループットの向上という3つの要素によって推進されてきました。そのため、多くのロボットアーム、無人搬送車（AGV）、静止型ロボットは、密閉されたワークセル内、コンベアライン、走行レーンなどで作業をこなすように作られてきました。
また、ほとんどのロボットがあらかじめ定義された動作でタスクを完了するようにプログラムされており、動作は人が完全にコントロールすることができるのもそのためです。ほとんどのロボットは、「物事を理解する」必要はありません。人が指示したとおりに動けばいいのです。
しかし、AMRは違います。AMRは人と協調し、対話する一方で、「いつ止まるか」「いつ動き出すか」「いつ違う方向に動くか」など、一挙手一投足を人に指示されながら行動します。人が介在しなくても、自分自身で判断し、正しい行動をとることができなければなりません。
人と同じように行動する
ゼブラテクノロジーズでは、お客様のシナリオ、シミュレーション、クラウドを使用して、現在のAMRの動作と、望ましい動作を実現するために必要な変化を理解します。そして、ロボットのナビゲーションとプランニングのコードにエンコードしたヒューリスティック/バイアスに基づいて、ロボットのナビゲーション動作を開発します。
これらのヒューリスティック／バイアスは、AMRがより人間に近い社会的な行動をするのに役立ちます。例えば、アメリカではロボットは廊下の右側を走り、イギリスでは廊下の左側を走りますが、これはその国の社会的規範からきています。このような行動をAMRのナビゲーションとプランニングに組み込むことで、ロボットが施設内を走行する際の挙動をよりよく理解できるようになり、その結果、信頼、よりよいコラボレーション、ロボットのパフォーマンス向上が実現します。
AMRはクラウドで管理されているため、施設内での各ロボットのパフォーマンスを理解するためのデータを簡単に記録することができます。私たちは、ナビゲーションコードの変更によってパフォーマンスがどのように向上するかを理解するための基準として、低頻度および高頻度のインタラクションの速度とパスコンフォーマンスを使用しています。これにより、各ロボットが異なる施設でどのようなパフォーマンスを発揮したかを活写した図を作成し、その後改良を加えることができます。これらの手法を用いることで、ロボットの社会的行動が改善され、施設内を移動する際のロボットの速度が54%も向上したことを測定することができました。
ロボットが暴れないと信頼されるようになれば、つまり正しい社会的行動を身につけることができれば、ロボットに対する人間の行動も変わってくるでしょう。
クラウドは（トレーニングの）増力装置
従来、ロボットに仕事を教える場合、ロボットが何をする必要があるかを伝え、動作パラメータを与え、動作を実行させ、その後必要に応じて能力を適応させる作業を行ってきました。しかし、機械学習、畳み込みニューラルネットワーク、その他のクラウドベースの技術により、AMRは周囲の世界に適応することができるようになりました。AMRは、人、フォークリフト、パレットなどの異なる意味での対象物を検知し、区別し、コード化された行動と現在の感覚入力に基づいて、どのように行動すべきかを正しく判断することができます。
これらのAMRは、推論されたガイダンスだけで動いているわけではなく、現実の中で動いているのです。つまり、クラウドによって、人間がAMRと一緒に快適に働くために必要な社会的行動をAMRにエンコードすることができるようになったのです。それはAMRに社会性を持たせることで、人間がロボットのそばで安心して働けるようになります。人々は、AMRがどのように自分のバブルの中にいる人や、そうでない人の周りをうまくナビゲートするか、あるいは遠ざけるかを見ることができるようになります。また、支援が必要なときに、AMRがどのようにして安全に相手のスペースに入り、支援するのかを見ることができます。
今度誰かが、クラウドはロボットの自動化にあまり役立っていないと言ったときには、こう言ってやりましょう。もしクラウドがなかったら、AMRは自律的に、あるいは人と協調して、今日のように働くことはできなかっただろう、と。
そして、ロボットが暴れないと信頼されるようになれば、つまり正しい社会的行動を身につけることができれば、ロボットに対する人間の行動も変わってくるでしょう。ロボットの “態度 “に対する信頼が高まるにつれ、AMRとの関わりを持つことへのためらいが薄れていくでしょう。人々は、AMRがどのように自分たちを助けてくれるかを理解し、評価し始め、採用率が上昇していきます。その結果、企業は抵抗なくロボティクス・オートメーションの利用を拡大することができるようになるでしょう。
今度、クラウドがロボティクス・オートメーションにあまり貢献していないと言われたら、クラウドがなかったら、AMRは今日のように自律的に、あるいは人と協調して働くことができなかったことを思い出してほしいのです。クラウドは、ロボティクスの進歩を促進するものです。少なくとも、知能ロボットに社会的な振る舞いを指示し、AMRが友好的であることを人々に教えるという点では、クラウドはまさに力を発揮してくれるでしょう。