AIロボットとは、その名の通りAIを搭載したロボットのことです。人間の代わりにあらゆる複雑なタスクを実行することが可能となっています。

飲食店での接客、工場での製品仕分け、物流倉庫での製品運搬、農家での収穫など、業界を問わずあらゆる作業を人間の代わりに実行できることから、多くの企業が、人件費削減や人手不足解消などのためにAIロボットの導入を進めています。

本記事では、AIロボットの活用を検討している方に向けて、AIロボットの活用方法を、具体的な事例とともにわかりやすくご紹介します。

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AIロボットとは？

AIロボットとは、その名の通りAIを搭載したロボットのことです。人間の代わりにあらゆる複雑なタスクを実行することが可能となっています。

AIを搭載していない従来型のロボットは、あらかじめプログラムされた通りにしか動くことができません。これに対し、AIロボットは、自らの判断でイレギュラーな事態にも柔軟に対応することができます。

AIロボットは、あらゆる業界において様々なタスクを人間の代わりに行うことができます。その範囲は、飲食店での接客、工場での製品仕分け、物流倉庫での製品運搬、農家での収穫など、多岐にわたります。

AIロボットは、人間の作業負担の軽減や人手不足の解消などの課題を解決する重要な技術として注目を集めています。

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AIロボットと通常のロボットの違いとは？

AIロボットは、AIを搭載していない通常のロボットにはない強みを有しています。両者の違いとして、主に以下の５つの観点が挙げられます。

• ①自己学習の可否
• ②状況に応じた柔軟な対応の可否
• ③自然なコミュニケーションの可否
• ④異常の自動検知の可否
• ⑤応用可能な範囲

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①自己学習の可否

AIロボットは、タスクを繰り返しこなしたり、人間とのコミュニケーションを重ねることで、自ら知識を蓄積・学習し、動作や応答の精度を高めることができます。

これに対し、通常のロボットは、あらかじめ搭載されたプログラムに基づき稼働するだけで、自ら学習して精度を高めることはできません。

②状況に応じた柔軟な対応の可否

AIロボットは、決められた動きをひたすら繰り返すだけでなく、イレギュラーな事態に直面した際にも自らの判断で適切な対応をとることができます。その柔軟性の高さから、一つのAIロボットで複数のタスクを実行することも可能です。

これに対し、通常のロボットは、あらかじめ搭載されたプログラムの範囲でしか行動できないため、イレギュラーな事態に直面した際に適切に対応することができません。基本的には、ある特定のタスクを実行することのみに特化したロボットが多いです。

③自然なコミュニケーションの可否

AIロボットは、自然言語処理を用いて、人間のように自然なコミュニケーションをとることが可能です。顧客からの問い合わせにも自然に応じることができ、顧客対応業務の自動化に繋がります。

これに対し、通常のロボットは、あらかじめ学習した言葉のみを用いた定型的な応答しかできません。

④異常の自動検知の可否

AIロボットは、自らの異常を自動で検知し、警告音を発したり、自ら対応をとることが可能です。これにより、人間によるメンテナンスの工数を減らすことができます。

これに対し、通常のロボットは、自ら異常を検知することができないため、人間が定期的にメンテナンスをする必要があります。

⑤応用可能な範囲

AIロボットは、柔軟性が高いことから、あらゆる業界に応用することが可能です。物流倉庫で製品のピッキングを行うロボット、工場で製品の仕分け作業を行うロボット、介護現場で高齢者のサポートをするロボットなど、様々な場面で活用することができます。

これに対し、通常のロボットは、ある特定の業界の特定のタスクにのみ特化したものが多く、応用範囲は比較的狭いです。

ロボット×AIの活用方法５選

ロボット×AIの活用方法として、以下の5つが挙げられます。

• ①工場での製品製造の自動化
• ②小売・飲食店等での接客
• ③物流倉庫での製品のピッキング
• ④介護現場での高齢者のサポート
• ⑤収穫・農薬散布などの農作業の自動化

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①工場での製品製造の自動化

AIロボットを工場に導入することで、製品の製造作業の一部を自動化することが可能となります。製品の運搬や仕分けといった単純な作業だけでなく、設計書に従った製造や梱包等の複雑な作業を行うこともできます。

また、画像認識技術を活用することで、不良品の検知・除去作業を自動化することもできるようになります。

②小売・飲食店等での接客

AIロボットは、小売店や飲食店での接客を人間の代わりに行うことができます。AIロボットが来店客のもとに料理を運んだり、商品の陳列場所の案内を行ったりすることで、人件費の削減や人手不足の解消に繋がります。

③物流倉庫での製品のピッキング

AIロボットは、物流倉庫での製品のピッキング作業を行うことができます。画像認識技術と組み合わせることで、特定の製品のみを選んでピッキング・運搬することも可能です。

AIロボットを用いた物流倉庫作業の自動化は、物流倉庫での作業員の負担軽減や運搬作業スピードの向上に繋がります。

④介護現場での高齢者のサポート

AIロボットは介護現場での高齢者サポートにも役立ちます。夜間の巡回や食事の配膳など様々な仕事を人間の代わりに実行することが可能です。人材不足の問題が深刻化している介護業界において、AIロボットは、現状を打開する有効な解決策となっています。

また、自然なコミュニケーションが可能となったことで、高齢者の精神をケアする話し相手となることもできるようになりました。

⑤収穫・農薬散布などの農作業の自動化

AIロボットは、農作業の自動化にも活用することができます。画像認識技術を用いることで、熟した果実とそうでない果実をAIが識別し、熟した果実だけを自動で収穫するなど、人間と同じように農作業を行うことが可能です。

また、AIがドローンで撮影した農地の画像を解析し、農薬の散布が必要な箇所を絞って、効率的な農薬散布を行う取り組みもなされています。

企業のロボット×AIの活用事例７選

企業によるロボット×AIの活用事例7選は、以下の通りです。

• ①日本通運：AI自走式ロボットを導入し、ピッキング作業時間を20％削減
• ②Amazon：物流センターに即日配達を支えるAIロボットを導入
• ③三越伊勢丹：伊勢丹新宿店のおもちゃ売り場でAIロボットが接客
• ④デンソー：トマトの自動収穫ロボットを開発。人手不足解消へ
• ⑤アイオロスロボット：夜間巡視やUV除菌を自動で行う人型ロボット
• ⑥ケンブリッジ大学：動画を参考に料理ができるAIロボットを開発
• ⑦オムロン：生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①日本通運：AI自走式ロボットを導入し、ピッキング作業時間を20％削減

日本通運は、AIを活用した自走式ロボットを物流センターに導入します。人手不足への対策としてロボットを活用し、倉庫での商品のピッキング作業の省力化を目指しています。

都内の物流センターで実証実験を行ったところ、ピッキングにかかる時間を20％削減できることがわかりました。

既存倉庫のレイアウトや設備を変更せずにそのまま導入できる点が自走式ロボットのメリットであり、全国の物流センターで本格導入を進めていく予定です。

②Amazon：物流センターに即日配達を支えるAIロボットを導入

Amazonは、全国の物流倉庫において、AIを搭載した自動走行ロボットの導入を進めています。円盤型のロボットが商品を多数格納したポッドを上に載せて自動で運搬します。

千葉県にある物流センターでは、合計2600台のロボットを導入し、1日あたり約60万個の商品を扱うとのことです。充電が必要になったら、自動で充電スペースまで移動するなど、完全に集中管理されています。

これにより、従業員が直接、棚から商品を出し入れする必要がなくなり、従業員の負担軽減と業務時間の短縮を実現することができます。

③三越伊勢丹：伊勢丹新宿店のおもちゃ売り場でAIロボットが接客

三越伊勢丹の新宿店のおもちゃ売り場では、AIを搭載したコミュニケーションロボットを導入する実験が行われました。

対象年齢に応じたおすすめの商品を案内したり、ダンスを踊って楽しませるなどして、来店した子供たちを喜ばせました。

ECの需要が高まる中、AIロボットという実店舗でしかできない施策により、集客を増やす狙いがあると考えられます。

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④デンソー：トマトの自動収穫ロボットを開発。人手不足解消へ

デンソーは、AIを搭載したトマトの自動収穫ロボットを開発しました。AIロボットが24時間稼働し、完全に自動でトマトを収穫することができます。

AIの画像認識技術を用いてトマトの実がどこにあるかを認識し、それをもとにAIがロボットアームの動きを制御します。

これにより、収穫作業の自動化を実現でき、人手不足の解消や農作業の効率化、生産性の向上に貢献すると期待されています。

⑤アイオロスロボット：夜間巡視やUV除菌を自動で行う人型ロボット

アイオロスロボットは、AIを搭載した人型ロボットです。AIを搭載し、まるで人間のように動いたり、人やモノを認識したりすることができます。

様々なビジネス活用方法が想定されていますが、その中でも介護現場での活用が注目されています。自ら施設内を歩き回って人が良く触る場所に局所的にUV除菌をしたり、各居室を回って夜間巡視をしたりすることができます。

ドアの開け閉めやエレベーターの操作なども自分で行うことができるなど、人間のように動き回ることが可能です。ケアマネージャーの業務負担を大幅に削減します。

⑥ケンブリッジ大学：動画を参考に料理ができるAIロボットを開発

ケンブリッジ大学の研究チームが開発した、生成AIを活用した「ロボットシェフ」は、料理の動画を見るだけで、その料理を再現できる能力を持っています。

このロボットシェフは、人間のように料理動画を通じて新しいレシピを学習し、実際に料理を作ることが可能です。

また、同ロボットは既存のレシピ通りに料理を作るだけでなく、オリジナルのレシピを考案する能力も持っているとのことです。

⑦オムロン：生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ

オムロンサイニックエックス（OSX）は、ロボットアームが自然言語の指示に応じて動作する技術の開発に取り組んでいます。

この技術は、食材の切り方など、特定の作業動作を学習したAIモデルが生成することで実現されます。

このプロジェクトは、人間の思考プロセスを模倣することで、ロボットがより自然な方法でタスクを実行できるようにすることを目指しています。

企業がAIロボット活用を成功させるための５つのポイント

企業がAIロボット活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIロボットをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AIロボット活用のレベルは、比較的簡単な業務の代替による生産性向上から、AIロボット活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAIロボット活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIロボットは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、単純作業は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIロボットの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIロボットは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAIロボット活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。

企業がAIロボット導入を進めるための４つのステップ

企業がAIロボットの導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜STEP１：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

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STEP１：活用業務の選定

AIロボットは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIロボットをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAIロボット活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAIロボット活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAIロボット活用のインパクトを最大化することができます。