AIロボティックスの社会実装：将来展望1

2022年のChatGPTの公開以後、さまざまな業務プロセスへの生成AI活用が具体化しつつあり、オフィスワークの大幅な効率化が期待されています。また、googleやamazonなどのメガプラットフォーマーや独創的・革新的な技術を持つスタートアップは、効率化のターゲットを物理的作業の領域に広げる意図を持って、ロボットへの投資を加速しています。

これらの動きは一過性のブームではなく、人の労働の機械化⇒機械の自動化による生産性・利便性向上⇒より柔軟な自動化・自律化のための機械の知能化という一連の大きな流れです。

既存の機械・システムにAIを搭載する、あるいはネットワークを通じてAIと連動することで、その機械・システムの機能を大きく拡張することができます。例えば産業ロボットを用いた従来の生産ラインにAIを搭載することで、故障やトラブルにつながる予兆を学習して自動検知し安全な稼働や品質向上を図る、といったことが可能になります。

ここでは、AIにより柔軟かつ複雑な動作が可能になった機械を知能機械と呼びます。

知能機械は、周囲や対象の状態を認識するためのセンサー、情報処理を担うAI、情報処理結果に基づいて動作する機構（エフェクター）から構成されます（図表1）。この構成はロボットと同じです。違いは、エフェクターが加熱や冷却、電磁波放射など、運動や移動を伴わないものも含んでいる点です。

なお、構成要素全てが1つの機械の中に入っている必要はありません。センサーとエフェクターは近接している必要がありますが、AIは遠方のクラウド上に存在する場合もあります。

また、AI自体も知能機械の一種です。スマート工場のように、構成要素の一部にロボットアームを持つシステムや、AIで高機能化した化学プラントなども知能機械です。

このように自動化の延長として見れば、AIやロボットは人の雇用を奪う脅威ではなく、人の生産性を向上し、社会の利便性を高めるための機械であることは明らかです。いたずらに恐れたり、過剰な期待を持ったりすべきものではありません。

今後、知能機械が社会にどう実装されていくのかという点から見ると、AIによる既存の機械・システムを機能向上させるタイプの知能機械が多数を占めることは明らかです。なぜならこの場合、既存機械・システムの改良ですので、ユーザーにとって導入のメリットを具体的に判断しやすいことに加え、基本的な使用法はすでにマスターできていますから、機械の耐用年数が経過したタイミングでの代替に対する抵抗感は小さいと考えられます。自然に社会浸透が進みます。

一方、AIロボティックスのように、新規性の高い機械を新たな分野に適用する場合、先行経験がありませんので、機械導入の効果についてユーザーが事前に確信を持つことは稀です。また、機器本体以外にも、装置の円滑な可動のための保守・検査や人材教育、機器の周辺環境の整備など、不確定要素が多数存在します。このため、活用範囲の拡大ペースは緩やかでした。

しかしながら、近年、ロボットの知能化が幅広く進展し、柔軟な自動化が可能になることに加え、導入コストの低下、操作性の向上、メンテナンスの簡略化なども進みつつあります。小規模事業者や少量・単品生産の製造業に加え、ホテルのフロントやバックヤード、レストランなどでの調理や配膳、建築物の清掃・警備など多様な業界での活用例も広がりつつあります。

今後、既存の機械の知能化とロボット活用が相まって生産性向上や労働力不足の緩和が進むと期待されます。

前述のAIロボティックスなどの新規性の高い知能機械の場合、技術進展と低コスト化だけでは社会浸透に至りません。適切なインフラ整備と社会ルールの変革も併せて進める必要があります。

例えば、徒歩が中心であった時代、馬車が移動の主役であった時代、自動車が普及した時代では道路のあり方や交通ルールは大きく変化しました。また、エレベータの大衆化があって初めて、高さ方向への居住空間の拡大がもたらされ、現在の都市空間ができあがりました。

新規性の高いロボットなどの社会浸透のためには、移動の妨げになる段差の解消や、通路の確保など、活動を阻害しない社会インフラの整備に加え、ロボットの活動を前提とした交通ルールの整備など、社会ルールの変革が必要になります。

ロボットが問題なく活動できる社会インフラは、さまざまなハンディキャップを持つ方々が問題なく活動できる社会インフラでもあります。バリアフリー社会を実現することは、社会の責務であるとともに、新規性の高いロボットなどの普及を促し、生産性と効率性・利便性に優れた社会の形成にもつながります。