漫画を見て育った、より「成熟した」世代の読者は、ショー The Jetsonsを覚えているかもしれません。 、4人家族とその犬のアストロがオービットシティで日常生活を送っています。 2062年、空飛ぶクルマの中を動き回り、ボタンをクリックすると、手で持ち運べる小さなブリーフケースに折りたたまれます。その中には、メイドであり家政婦であるジェットソンの人型家庭用ロボットであるロージーがいます。ロージーは家の中ですべての面倒な作業を行い、掃除機を手に持って車輪の脚を転がしているのがよく見られます。
Rosieは、何十年にもわたってポップカルチャーに登場してきたロボットキャラクターの長いリストの1つにすぎません。人間は一貫して、ロボットが私たちの生活の通常の部分になり、多くの場合、より厄介な仕事や雑用を引き継ぐ未来のアイデアを試し、探求してきました。それにもかかわらず、そのような未来はこれまで実現できませんでした。おそらく、これまでで最も近いものはルンバロボット掃除機です。
実際には、ロボットは近年驚くべき進歩を遂げました。コンピュータビジョン、器用さ、そして全体的な経済性の改善のおかげで、ロボット工学アプリケーションは、さまざまな反復的で重いタスクに対してますます有用になり、より便利になりました。しかし、ロボット工学の成長のほとんどは産業用アプリケーションで起こっているため、一般の人々の目には見えません。しかし、AI、メカトロニクス、センサー、バッテリーの分野における最近の進歩のおかげで、これが変わる可能性が高いと信じる強い理由があります。したがって、この記事の焦点は、いわゆるサービスロボットの展望にあります。 つまり、より消費者向けで商業指向のロボット市場です。これは間違いなく今後の開発で最も興味深い分野であり、自律学習とモジュラープラットフォームが最も関連性の高い影響を生み出しています。ロボットのロージーが家に掃除機をかけ、私たちのために食べ物を調理する未来は、おそらくそれほど遠くない蜃気楼ではありません。
まず、いくつかの明確な定義が整っています。そして、おそらく開始するのに最適な場所は、ロボット自体が何であるかというより基本的で一般的な質問から始めることです。 。共通の定義を特定することは困難です。3人の異なるロボット工学者に尋ねると、おそらくさまざまな答えが得られます。オックスフォード辞書では、ロボットを「複雑な一連のアクションを自動的に実行できるマシン、特にコンピューターでプログラム可能なマシン」と定義しています。しかし、このような標準的な定義を使用すると、理論的には、多くの標準的な日常のマシンがロボットと見なされる可能性があるため、不十分な場合があります。たとえば、食器洗い機やATMマシンは、プログラム可能な注文が与えられ、一連のアクションを自動的に実行するマシンです。しかし、彼らは本当にロボットですか？
私の見解では、より適切な定義は、カリフォルニア大学バークレー校のロボット工学者Anca Draganによるものです。彼は、ロボットを「物理世界に影響を与える行動をとることができる、物理的に具現化された人工知能エージェント」と定義しています。簡単に言えば、ロボットとは、周囲から情報を収集して処理し、その情報に基づいて行動を起こす機械のことです。上記の定義を使用すると、外観や機能が異なるさまざまな種類のロボットがまだ存在します。しかし、それらを結び付けるのは、制御システム、バッテリー、エンドエフェクター、センサー、アクチュエーター、および周囲の動作を理解して適応させるためのある程度のインテリジェンスなど、一連の共通要素を共有していることです。
現代のロボットの例は、共有ワークスペースで人間と一緒に動作し、周囲の人間を認識し、それに応じて動きを適応させることができる協働ロボットです。他の最新のロボットは、物を運ぶ倉庫の周りを運転できる無人搬送車（AGV）や、複雑なO＆Mアクティビティを実行したり、ラストワンマイルの配達に使用したりするドローンのように自律的に動作するように設計されています。これらの新世代のロボットは、私たちの生活様式を無数の方法で変える運命にある魅力的で刺激的な機械です。
国際ロボット連盟は、今日のロボットを産業用ロボットとサービス用ロボットの2つの主要なカテゴリに分類しています。この区分は、人や仕事との関係に基づいてロボットを区別するため、重要で便利です。産業用ロボットは、工場に存在すると私たちが考える古典的なロボットであり、読者は、事前定義されたタスクを実行するロボットアームで想像する可能性があります。産業用ロボットの使用と採用は着実に成長しており（下の図を参照）、これは刺激的で急成長している市場です。
一方、サービスロボットは、職場を超えて、私たちの日常生活と仕事の両方を改善するのに役立つエキサイティングな新しいアプリケーションの世界に入ります。サービスロボットは、「産業用自動化アプリケーションを除く、人間または機器に役立つタスクを実行するロボット」（ISO標準IFR）です。それらは、個人的または専門的な用途によって分類され、さまざまな形態を取り、多様で進化するアプリケーションを持っています。サービスロボットは、認知、操作、相互作用に関連するロボット工学の関連する進歩のおかげで開発されています。私の意見では、自律学習とモジュラープラットフォームが最も関連性の高い結果と影響を生み出している、今後の開発の最も興味深い分野です。
前述のように、サービスロボットの開発と将来の成長見通しをサポートするさまざまな推進要因があります。最も関連性の高いものは、技術的推進力、市場的推進力、生産性的推進力、および安全性推進要因です。
見積もりは、商用ロボット市場の潜在的な規模によって異なります。 2014年のレポートで、BCGは、ロボット工学（産業用ロボットを含む）の世界市場は2025年までに670億ドルに達すると推定しました。興味深いことに、わずか3年後、推定値の大幅な増加に牽引されて、推定値を870億ドルに上方修正しました。商業市場と消費者市場の規模について（見積もりはそれぞれ34％と156％上方修正されました）。下の図に見られるように、BCGは、商業市場と消費者市場の両方が2025年にそれぞれ230億ドルの価値があると見積もっており、そのために見積もりを156％と34％増やす必要がありました。
Loup VenturesがIFRと共同で行った別の調査によると、2017年の商用ロボットの市場は64億ドルで、256,335台が販売されています。彼らは、2025年に合計1,310,181ユニットが販売され、合計299億ドル（23％CAGR）になると予測しています。これは、BCGの見積もりからそれほど遠くありません。以下に示す彼らの見積もりから際立っているのは、価値の成長のほとんどがAGVセグメントによって推進されるのに対し、ドローンは同じ期間に最高のCAGRを持つことです。
多くの追加の見積もりが実行され、結果は上記の数値とはかなり異なることがよくありますが、すべて共通の特徴を共有しています。これらはすべて、今後の大幅な成長を予測しています。
興味深いことに、市場の規模を考えるときは、販売台数だけでなく、クライアントが料金を支払う、いわゆるサービスとしてのロボットの普及も考慮する必要があります。ロボットと組み込みデバイスのWebおよびクラウドコンピューティング環境へのシームレスな統合を促進するサービス。 IDCのレポートによると、2019年までに商用サービスロボットの30％がサービスとしてのロボットの形になり、同じレポートでは、2020年までにロボットの20％がクラウドベースのソフトウェアに依存するようになると述べています。新しいスキルを習得し、ロボットクラウド市場のさらなる発展につながり、2017年の22億ドルから2022年には75億ドルに成長しました
今日、サービスロボットにはすでにいくつかの異なるアプリケーションがあります。サービスロボットが製造/産業用アプリケーション以外のすべてをカバーしていることを考えると、これには倉庫、ヘルスケア、農業、セキュリティなどの分野が含まれる可能性があります。たとえば、LoweBotは、ベイエリアの店舗で小売業者Loweによって展開されたロボットであり、「複数の言語で商品を検索し、店舗を効果的にナビゲートすることができます。 LoweBotは顧客の簡単な質問を支援するため、従業員は専門知識や専門知識を顧客に提供するためにより多くの時間を費やすことができます。さらに、LoweBotはリアルタイムでの在庫監視を支援できるため、将来のビジネス上の意思決定につながる可能性のあるパターンを検出できます。」その他の例としては、ホスピタリティスペースでのSaviokeや、倉庫でのマテリアルハンドリングでのLocusRoboticsなどがあります。
将来的には、数多くの新しいサービスロボットのアプリケーションがありますが、成長の大部分が期待されるセグメントは、AGV、ドローン、医療用ロボット、およびフィールドロボットです。これらを順番に見ていきましょう。
AGVは最大かつ最も有望な商用アプリケーションであり、市場は2025年までに100億ドルに達すると予想されています。市場を前進させるのは、自動運転技術の進歩です。
初期のAGVは主に有線（表面に接続されていることを意味します）であり、このため、比較的柔軟性がなく、設置にも費用がかかりました。しかし、最近、より柔軟でインテリジェントなAGVが、Fetch Roboticsのような企業によって導入されました。これらの企業は、これまで遭遇したことのない状況で意思決定を行うことができます。この柔軟性により、事故の減少、生産性の向上、コストの削減など、さまざまなメリットがもたらされます。
Amazonは、2012年にKIVAを買収したおかげで、倉庫内でAGVを最大限に活用している企業の1つです。今後、Bossa Nova Roboticsが実行するシェルフスキャンのように、新しいAGVアプリケーションが次々と登場しています。 UGV（無人地上車両）も、主に軍用アプリケーションから商用アプリケーションに移行しています。 Clearpath Roboticsは、この分野の大手企業の1つであり、AGVとUGVの両方を開発しています。
Fetch Robotics AGV vs Clearpath Robotics UGV
出典：Fetch Robotics出典：Clearpath Robotics
ドローンは、さまざまな方法で事業運営に革命をもたらしています。ドローンは、3Dマッピング活動、ラストマイル配達、医療配達、検査活動、データの送信、ビデオ収集、住宅保険、または建設監視に使用できます。商業活動におけるドローンの影響は、これまで、特に市場が向かう方向の見積もりを考慮すると、まだかなり限定されていました（PWCは、市場は1,270億ドルの価値があると見積もっています）。これにはさまざまな理由がありますが、主に規制上の問題が原因です。
今後数年間でドローンによって生み出される価値のほとんどは、データ収集、管理、分析などの付加価値サービス活動に関連するでしょう。自律型ドローンがその存在を商業活動に拡大するとき、ドローンは収集されたデータに基づいて洞察を作成し、それらを自動的に意思決定と行動に変換します。繰り返しになりますが、Amazonは、 Amazon Prime Air というプロジェクトを通じて、ドローンに最も賭けている企業の1つです。 。アマゾンは、ドローンに関連するさまざまな特許を開発しました。1つは、マルチレベルのフルフィルメントセンター、45,000フィートの空中ドローン倉庫、水中ドローン倉庫、およびドローン充電ステーションを表しています。
空中ドローン倉庫
出典：CNBC
特にAIと組み合わせると、ヘルスケア分野でのロボットの可能性は非常に大きくなります。最も興味深いアプリケーションは、外科用ロボット、リハビリテーションロボット、および医療用輸送ロボットに関連しています。
外科用ロボットはすでに低侵襲手術を強化しており、患者の外傷を軽減しています。器用さとコンピュータービジョンの改善により、ロボットは同じ手順で専門の外科医よりも優れたパフォーマンスを発揮できるようになりました。リハビリテーションロボット、または外骨格は、障害を持つ人々の生活の質を改善し、可動性、協調性、および強さを改善するのに役立つ主要な役割を果たしています。
医療輸送ロボットは、病院施設内を移動して、物資、医薬品、食事を運び、医師、スタッフ、患者間のコミュニケーションを最適化することができます。その他の関連アプリケーションは、感染の可能性と致命的な抗生物質耐性菌の発生の可能性を減らすことができる衛生および消毒ロボットです。一方、ロボット処方調剤システムは、患者への薬剤の配布の間違いを減らすことができます。
直感的な外科手術による外科用ロボット
出典：有線
AIとロボティクスは農業業界でも定着しており、いくつかの新興企業（AbundantRoboticsやHarvestAutomationなど）が勢いを増しています。ベンチャーキャピタルはこの分野で多大な資金を投入しており、2017年には3億2,000万ドル以上が投資されています。現在、主なロボット工学の用途は、収穫と摘み取り、雑草防除、自律播種、噴霧、間伐です。
収穫と摘み取りは、おそらく温室でロボットが使用されるフィールドロボティクスで最も普及しているアプリケーションですが、果物や野菜の収集にも使用されます。雑草防除も拡大しており、Ecorobotixのようなソリューションを使用して、農場での農薬の使用を減らす機会を提供しています。
コンピュータビジョンの進歩は、自律的な播種、噴霧、薄化の開発にもつながっていますが、他の興味深い開発は、味噌ロボティクスのようなレストラン内やスターシップのような食品配達にロボットが適用されている食品業界でより広く起こっています。
Ecorobotixによる雑草防除ロボット
出典：Ecorobotix
うまくいけば今までに出くわしたように、今後数十年にわたって、ロボットは私たちの日常生活においてますます重要な役割を果たすようになるでしょう。進歩のほとんどは、AI、コンピュータービジョン、センサー、ナビゲーション、半導体技術のさらなる開発に関連しています。
しかし、未来は明るいように見えますが、地平線上にはいくつかの雲があります。セクターの発展に対する最大の脅威の1つは、間違いなく規制リスクの形で発生します。多くの読者がすでに知っているかもしれませんが、ロボット工学とAIを取り巻く議論が増えており、特にロボットが労働力に与える影響に重点が置かれています。
このトピックに関する私の個人的な見解は、ロボットはそれを採用する企業の生産性と競争力を高めるということです。この生産性の向上は、平均給与の増加につながる可能性があり、またそうなるはずです。これにより、需要が増加し、実際には作成されます。 新しい仕事の機会。 Graetz and Michaels（ロンドンスクールオブエコノミクス）またはBessem（ボストン大学ロースクール）によるさまざまな研究で示されているように、ロボットと自動化の採用による主な影響は、低/中レベルの熟練労働者からのシフトです。 、より高度な技能労働者に、したがって全体的な給与の増加も推進しています。このように、ロボット工学は、私たちの経済におけるより卑劣で危険な仕事を排除または削減し、より創造的で知的活動への移行を可能にする方法と見なすことができます。
ただし、主な問題は、2017年のマッキンゼーのレポートで概説されているように、高スキルの仕事への移行はもちろん自動的ではなく、特定の種類の仕事の教育と再資格に関連する努力が必要になることです。この再教育の取り組みは、政府と技術革命を推進する企業が主導する必要があります。これは、差し迫ったロボット革命が成功するために行わなければならない最も重要な行動です。
自動化とロボット工学の仕事への影響に関する懸念にもかかわらず、現在の予測可能な現実は、実際には明確なスキルのギャップがあり、多くの企業は、これらのポジションに関連する資格のある候補者が不足しているため、欠員を埋めることができないということです将来のロボット技術。たとえば、欧州委員会は、ヨーロッパが2020年までに最大75万人の熟練したICT労働者の不足に直面する可能性があると予測し、デジタルスキルの開発をEU労働市場の戦略の中核に据えています。
米国では、ロボット工学とAIのスキルのギャップを埋めることで、推定100万人の新しい仕事を埋めることができると予測されていますが、それは大規模な公的および民間のイニシアチブが労働者を必要なトレーニングに結び付ける場合に限られます。スキルのギャップを埋めるには、これらの新しい、より需要の高い仕事のために労働者を特定して装備し、どのコースが彼らのキャリアに最も可能性があるかについて学生をよりよく導くために、企業と教育機関の間のより緊密な連携が必要になります。
この目的のために、世界経済フォーラムは、ロボット工学や自動化などの分野を含め、明日の経済のために労働力を再スキル化およびスキルアップするために企業や教育機関によって開発された活動を維持することを目的としたイニシアチブを開始しました。ロボット工学への投資は、現在のスキルのギャップを抑え、企業が人間と機械の間のより高いレベルの相互作用と補完性から利益を得ることができるようにするための人的資本への投資によって維持され、経済成長と生産性の向上を促進するのに役立ちます。