山善TFS支社のヒューマノイドロボットの取り組みについて

製造業や物流業界において人手不足が深刻化し、さらなる効率化が求められる中、AI・ロボティクス技術を活用した自動化・省人化の需要が急速に拡大しています。一方で、現在のロボットシステムは搬送やピッキングに特化した単機能型が主流で、作業効率が高い反面、指定された作業以外の業務ができず、柔軟な対応が求められる現場では適応が難しいという課題がありました。
ヒューマノイドロボットは、現状の人手作業中心の現場にそのまま活用できるのが最大の特長です。自動化・省人化に向けた現場の大規模な改修や設備変更を必要とせず、また、単機能型のロボット・自動化システムと比べ実効性・汎用性にも優れています。さらに、物流施設内の他のシステム（自動倉庫・AMR等）との親和性も高い事が特徴です。従来の設備と違い、ワーク・自動機械・検査装置・ライン変更時の機体変更の必要がなく、設備投資の概念を変える事が出来ます。

ものづくり産業11業種の管理職以上1,100人を対象に、2月調査を実施。データから、多くのものづくり企業から「労働現場の課題改善につながる」との認知と期待があることがわかります。

ヒューマノイドロボットは、2035年には約200兆円規模の市場になり、2060年には約30億台が世界中で稼働していると予測されています。ヒューマノイドロボットのこれからを考えるうえで、ひとつの参考になるのが「自動車の普及」です。

自動車も、登場した当初から誰もが当たり前に所有していたわけではありません。技術が確立され、量産化が進み、価格が下がり、インフラや関連サービスが整備されることで、徐々に社会へと普及してきました。ヒューマノイドロボットも同じような道筋をたどる可能性があります。

まずは工場や物流倉庫など、用途が明確で投資効果を検証しやすい現場から導入が進む。その後、量産によって本体価格が下がり、AIの進化によって対応できる作業が増えていく。そして最終的には、店舗やオフィス、さらには家庭など、より身近な所への活用範囲が広がっていく。これは、自動車が「一部の人が使う特別な機械」から「社会に欠かせない移動手段」への変化していった過程と重なります。

技術者が不足していることから発生する「ノウハウの壁」

• データを基にトレーニングを行ってロボットを動かすのに必要な多額なインフラ投資等「環境の壁」
• 膨大なデータ収集やアノテーションコスト・人材が必要となる「データの壁」
  →産業データに特化したJ-HRTI  関東データファクトリーで打破