川野俊充氏SIerの領域に踏み込む――インダストリー4.0の概念を実現するためには、エンドユーザー、つまり現場の人たちの取り組みが欠かせません。実際のところインダストリー4.0の裾野を広げるためにすべきことと、当社のようなベンダーが、個々にお客様と進めている商談の内容の間には、大きなギャップがあります。その間を埋めるには、業界のあらゆるレイヤーのプレーヤーが連携し、インダストリー4.0の世界観が実感できる具体的な成果を提示することが重要です。このために、構成要素を提供する機器メーカーも、システム全体の構築に関わる、いわゆるSIerの領域に踏み込む必要があると思っています。(撮影:栗原克己)これに関連する当社の活動成果の1つが、「2017国際ロボット展」などに出展した、マルチモーダルAIロボットです。産業用ロボットの大手、デンソーウェーブやAI(人工知能)ベンチャーのエクサウィザーズなどと共同で開発しました。近未来のロボットをいち早く形にしたものです。自動車の展示会で披露されるコンセプトカーに当たります。マルチモーダルAIロボットは、多指のハンドを装着した双腕型のロボットで、不定形物を扱う複数の作業を同一のロボットアームでこなします。深層学習とVR(バーチャルリアリティ)の技術を利用して、人が人に作業を教えるのと同じアプローチで作業を学習させることができるのが特徴です。多指ハンドを装着した双腕型ロボットアームで不定形物を扱う複数の作業を実行させるために欠かせなかった大規模で複雑なプログラムを作成しなくて済むのです。人が操作したロボットの動きをIoTの仕組みでデータ化し、そのデータをディープラーニングの手法を使ってロボットに学習させます。学習結果が正しいかどうかをシミュレーション環境で人が検証していくことで、ロボットの知能化を進めながら、ロボットの運用をAIにバトンタッチさせていくことが可能になります。双腕型マルチモーダルAIロボットデンソーウェーブ、ベッコフオートメーション、エクサウィザーズの3社で共同開発した(画像提供:デンソーウェーブ)この技術が実用化されると、様々な現場でロボットを導入する際の敷居がグッと下がります。現状の産業用ロボットは、扱うモノが変わればハンドもプログラムもすべて変えなければなりません。このとき、様々な例外処理も全部あらかじめ想定して、プログラムに反映させる必要があります。した作業は、ロボットのプログラミングの知識がないと難しいでしょう。マルチモーダルAIロボットならば、“振り付け”さえ変えればどんなモノにも対応できるようになるはずです。専門の技術者がいなくても、プログラミングができるのです。このように汎用化を進めることで、現場に新しい技術を速やかに実装できるはずです。したアプローチで先進技術や、それに基づく新しい仕組みを現場に浸透させることで、インダストリー4.0の世界が形になっていくのではないかと考えています。――つまり、機器メーカーも、SIerの先にいるエンドユーザーに目を向けた取り組みが必要だということですね。エンドユーザーの皆さんが、インダストリー4.0の概念を実践するための新しいスキルを学ぶ場も必要になるでしょう。環境情報学部教授の田中浩也先生らが主催する「ファクトリーサイエンティスト養成講座」の企画に、アドバイザーとして関わっています。ファクトリーサイエンティスト養成講座は、ものづくりを科学で高度化する手法を、現場の技術者に学んでもらうことを目的とした講座です。最初のプログラムが試験的に実施されました。金型メーカーなど様々な製造業の技術者が参加し、機械が温度変化によって受ける影響をモニタリングして分析する手法など、科学的なものづくりを学んでおられました。したデータをもとにした生産財の高度活用については、生産財メーカーから提案するケースが多いと思いますが、新しい機能を最適な形で、しかも速やかに現場に実装するには、エンドユーザーも自ら開発できる方が有利です。(撮影:栗原克己)多くの技術に通じて接点を広げる――現場を支える人たちも次の時代に向けて変わっていくということでしょうか。インダストリー4.0の実践をリードするのは、新しい技術を冷静に捉え、様々な分野の人と接点を持って協業し、イノベーションに取り組む方々ではないでしょうか。技術者の方々は、新しい時代に向けて「フルスタック」になっていくのではないかと思っています。関わるシステムが大規模かつ複雑化するのは必至です。そのシステムを使いこなすために、機械も、電気も、制御も、ソフトも、すべてに通じた技術者を目指す方が増えると思います。機械、エレクトロニクスや制御など様々な技術が集約されているロボット開発の現場では、そのような兆しが見えています。Tech」の開発現場を拝見する機会がありました。彼らと話していると、自分が学生だったころに比べて幅広い知識を持っていることが分かりました。チームが一体となってロボットの機能や性能を追求するために、それぞれメンバーが担当する部分にとどまらず、1人ひとりがシステム全体の技術を把握した方が有利だと、それぞれが自然に考えるようになったからではないでしょうか。「フルスタックでなくては活躍できない」と思い始めたのでしょう。企業では機械の技術者ならずっと機械、電気の技術者ならずっと電気というように、縦割りでキャリアパスが決まりがちですが、そんなふうに役割を分けることがナンセンスと彼らは考えているのかもしれません。一人ひとりの技術者がフルスタックを目指すなら、個々の技術に共通する部分はある程度標準化し、プラットフォーム化する必要があります。当社が提供する計測や制御の要素技術はそのプラットフォームの発展に貢献するはずです。それにより技術者はさらなる高みを目指すことができるでしょう。著作権についてプライバシーポリシ。