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今や身近なものになりつつあるロボット。そんななか、ロボットをクラウドから指令を出して制御する「クラウドロボティクス」が注目されています。クラウドロボティクスで広がるロボットの可能性をご紹介します。


そもそも、ロボットって何だろう?

ロボットとは、人間ができる作業を自律的に行う機械と定義されます。ロボットというとヒト型のロボットを思い浮かべますが、もともと普及したロボットは産業用のロボットでした。その後1999年から2000年の間に、ペット型ロボットAIBOや二足歩行できるASIMOなど、身近に感じられるロボットが出現。2010年ごろからビッグデータの隆盛と同じタイミングで、人に代わってサービスを代行するロボットや、自動運転ができる車など、ロボットの種類が広がってきています。IoTの隆盛によっていろいろなモノにセンサーがつき自律的に高度な作業ができるようになれば、それらもロボットの一員となるでしょう。

クラウドロボティクスが誕生した背景

クラウドロボティクスとはロボットの制御を行う演算をクラウド上で行うもの。ロボットはクラウドに情報を与え、クラウドからの指令で動きます。いわば、ロボットの脳がクラウドにあるということになるのです。
クラウドロボティクスが注目されているのは個体としてのロボットがさまざまな課題を抱えているからです。

  • 学習するロボットのコストが高い
ロボットは人間と円滑にコミュニケーションをするために、取得したデータから学習しなければなりません。しかし、大量のデータをさばいてより深く「学び」が得られる、ソフトウェアとハードウェアが必要になります。それをロボットの個体に組み込んでしまうと必然的にコストが上がり、普及の障壁になります。

  • ロボットが学習したデータをほかのロボットに共有しづらい
いくつかのロボットに共通の学習が必要ならば、ほかのロボットの学習を共有すると進化のスピードが加速するでしょう。例えばGoogleが取り組んでいるセルフドライビングカーの場合は、天気や道路情報、建物や障害物などの空間情報などを他の車と情報を共有してこそ機能します。ただし、個体としてのロボットは学習の共有にデータをコピーするなどコストがかかります。

  • 判断に限界がある
ロボットは「安定して」「迅速に」動作しなければなりません。例えばロボットがデパートで接客をしているときに火災が発生したとしましょう。火災の発生場所を判断して、お客様を安全な場所に誘導しなければなりません。刻々と変わる状況を把握して最適な判断をするのをロボット個体の性能にまかせてしまうと、安定性・迅速性にバラつきが出てすぐに限界が来てしまいます。

クラウドロボティクスの取り組み

こうしたクラウドロボティクスの潮流に乗るために、企業を超えた取り組みも始まりました。
ソフトバンクロボティクスのヒト型ロボット「Pepper」と「Microsoft Azure」によってクラウド対応型ロボットを実現することを発表。小売り向けのソリューション「未来の商品棚」で、PepperがMicrosoft AzureとSurfaceを使って小売店での接客を行うサービスを提供します。多言語にも対応できるということで小売業界の課題となっていた外国人観光客対応にも期待できそうです。

これまで「Pepper」は「IBM Watson」と協業し、PepperにIBM Watsonを搭載しました。従来のPepperにはできなかったことが実現できるだけでなく、開発者がBluemix上でSDKを使用することでPepperに思い通りの動きを指示することもできます。
Pepperはオープンなプラットフォームとして、クラウドを選ばないというスタンス。組み込みたい「脳」のニーズがあればこれからも積極的に対応していくとのことです。

Pepperの導入企業は1,000社以上。海外への出荷も始まっています。脳を得たPepperにできることが、加速度的に広がってくることを期待しましょう。

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