2024年モレックスロボット工学レポート: ロボット工学が人の可能性を強化する方法

ロボットがタスクを自動化するだけでなく、私たちと協力してニーズを予測し、問題が発生する前に解決する世界を想像してみてください。ロボットは実現可能性の限界を大きく広げることになるでしょう。人工知能（AI）、機械学習（ML）、およびセンサーテクノロジーにおける進歩はこの進化を加速させ、私たちの日常生活にロボットシステムをシームレスに統合します。効率性や精度以外にも、クリエイティビティ、コンパニオンシップ、そしてまだ考案されていない新たなインサイトのためにロボットに頼るようになるでしょう。

さまざまな業界全体におけるロボットシステムやデバイスの役割を探求することで、これらがどのように未来を作り変え、より多くの責任を担い、意思決定を行って、これまでにない方法で人間の能力を強化していくことになるのかを見出すことができます。ロボットの時代が到来しており、この先の未来では、ロボットが私たちの日常生活の基盤に組み込まれていくのを目にすることになるでしょう。

このレポートは、製造とヘルスケアから防衛とホームオートメーションに及ぶさまざまな業界全体で革新する経験豊富なエンジニアリングチームの専門知識を土台として、人と機械の間の進化する関係を掘り下げます。あらゆる重要な用途全体で最先端のロボット工学応用を現実化するために設計者が知っておくべき事柄に関するインサイトは、このような豊富な経験がなければ共有できません。

エンジニアは、高速な環境でのロボットシステムのパフォーマンスには低レイテンシーの通信が不可欠であることを十分に認識しています。5Gネットワークがデータ転送の遅延をミリ秒に短縮し、近い将来提供される6Gがそれよりも高速でほぼ瞬時のデータ転送を約束している今、ロボットはより優れた精度と応答性で機能できるようになっています。しかし、接続性に課題がないわけではありません。エンジニアは、ネットワーク中断が発生した場合に運用継続性を維持するため、フェイルセーフ戦略とエッジコンピューティングを通じて冗長性に対処し、それらを回避する方法を既に確立しています。

5G/6G環境でさえもネットワークのダウンタイムや中断が発生する可能性があるのは周知の事実です。これらのリスクを回避するために、エンジニアはいくつかのアプローチを使用します。

1. エッジコンピューティング: ロボット上、または隣接するエッジデバイスでデータをローカルに処理することにより、ロボットはネットワークとは無関係に動作し続けることができます。エッジコンピューティングは、クラウド接続が失われた場合でさえもロボットがローカルデータに基づいた判断と調整を即時的に行い、運用継続性を維持することを可能にします。

2. 冗長的な通信パス: エンジニアは、1つの接続が失敗したときの5GとWi-Fiまたは衛星ネットワーク間の切り替えなど、複数の接続オプションでロボットシステムを設計します。このマルチチャネルの冗長性は、ネットワーク障害が発生した場合でも、ロボットが重要なシステムに接続された状態を維持することを保証します。

3. 自律的なフェイルセーフ: ロボットは、接続が損なわれた場合に基本的な機能を継続したり、安全な運用状態に移行したりすることを可能にするフェイルセーフプロトコルでプログラムできます。これには、工業環境での動作の停止や、接続が回復するまでの低電力モードへの切り替えなどがあります。

これらのソリューションは、ネットワーク中断に直面した場合でもロボットシステムの信頼性を維持するために役立ち、ネットワークがダウンしたときに重要なタスクが損なわれないことを確実にします。

AIとMLは、ロボットシステムやデバイスの適応性を支えるエンジンです。これらのテクノロジーは、ロボットがその環境、経験、やり取りから学び、パフォーマンスを徐々に向上させることを可能にします。AIは、ロボットが事前にプログラムされた命令だけに頼るのではなく、その時点で最新のデータからの情報に基づいた判断を行えるようにします。

ロボットシステムは、周りの環境を解釈するために複数のセンサーに頼ります。センサーフュージョンは、LiDAR、カメラ、深度センサー、力センサーなどのさまざまなソースからのデータを組み合わせて、環境の包括的かつ最新の見解を構築します。このセンサー入力の統合は、ロボットがその世界をよりよく理解し、ナビゲートできるようにします。

さまざまなタイプのセンサーからのデータを統合することで、ロボットは奥行き、動き、障害物をより正確に把握できます。センサーフュージョンは、ロボットが複雑な環境データのすべてを一度に処理できるようにし、ロボットがその周囲とやり取りする方法を情報に基づいて判断するために役立ちます。この統一されたセンサー入力は、動的または馴染みのない環境でもロボットデバイスが安全かつ確実に機能することを可能にします。

先ほど説明した基盤的技術はロボット工学分野を現在のレベルへと導いてきましたが、ロボットテクノロジーの未来は効率性とオートメーションを超えるものとなるでしょう。次のフロンティアは、人の感情的なニーズと文脈的なニーズを理解して対応し、予測することさえもできるロボットです。自然言語処理（NLP）と感情認識AIは、今日のヒューマンマシンインタラクションと、感情に反応する直感的な未来のロボットとの間の橋渡しとなります。

日常生活へのロボットの統合が進むにつれて、人間と効果的にコミュニケーションを取るロボットの能力がますます重要になります。自然言語処理（NLP）は、ロボットに人間の言語を理解して生成する能力を実装することで、よりスムーズで直感的なやり取りを可能にします。

NLPは、ロボットが口頭での命令に従い、会話し、文脈理解に基づいて行動を調整できるようにします。これは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、ロボットが最小限の人的介入で実行できるタスクの範囲も拡大させます。

これに加えて、感情認識AIも、ロボットシステムが感情シグナルを認識して反応できるようにすることで、ロボットシステムが人間とやり取りする方法を強化しています。口調や表情を分析することで、ロボットはその行動をユーザーの感情状態に合わせて即座に調整できます。この人間中心のやり取りは、より深い関与感を育み、ロボットシステムをさまざまな状況でより汎用的に使用できるようにします。

これらのテクノロジーは、ロボット機能を従来のオートメーション用途の枠外に広げることで、ロボットシステムを、自律的に動作し、効果的なコミュニケーションを図り、環境にリアルタイムで対応できるインテリジェントな適応性に優れたシステムへと変換しています。

ロボットは、当初のロボット掃除機から大きな発展を遂げてきました。今日、ロボットは基本的な家事のための単なるツールではなく、ユーザーのニーズを予測し、感情を理解し、家庭にシームレスに統合できるコンパニオンになりつつあります。ロボットテクノロジーは、日常生活を向上させるシステムを次から次へと生み出しています。これには、ユーザーの好みを学習し、帰宅時の照明と温度を自動的に調整するだけでなく、朝の日課に基づいてコーヒーメーカーをスタートさせることさえも可能なスマートアシスタントなどがあります。

人が玄関に近づくのを感知した瞬間に室内の照明とサーモスタットを調整するロボットを想像してみてください。これらのシステムは、その自然言語処理能力で有名なGPTや、Googleが開発したオープンソースMLフレームワークであるBERTなどの深層学習モデルを使用することで、過去のやり取りから学び、ユーザーの好みへの応答性を高めています。動作している部屋内にある家具の位置の変更であるか、人のさまざまな活動レベルに応じた異なる方法での関与であるかにかかわらず、ロボットは、これらのテクノロジーがより高度になるにつれて、新しい環境にシームレスに適応するようになります。

この予測AIは、家庭用ロボットをリアクティブなヘルパーからプロアクティブなケア提供者へと変換し、家庭環境における安全性と生活の質を向上させます。

感情認識AIは、ロボットが家庭環境内でパーソナライズされたサポートを提供する方法を既に変革しつつあります。例えば、感情認識AIを搭載したロボットは、人の感情状態に基づいて動作を調整して、コンパニオンシップを提供したり、ウェルネス活動を提案したりすることができます。このテクノロジーの進化に伴い、ロボットは、ウェルビーイングを促進し、プロアクティブなケアを提供するために感情面のインサイトを使用して、メンタルヘルスのサポートで重要な役割を担うことさえも可能になります。

ロボットが効果的に機能するには、高速接続が必要です。現在のWi-Fiや5Gネットワークは、今日のシステムに必要な帯域幅と低レイテンシーを既に提供しており、スマートデバイスとホームシステム間のシームレスなやり取りを円滑化しています。しかし、ロボットが処理するデータの増加を踏まえると、次なるフロンティアは6Gネットワークになります。障害物の回避であるか、環境内における突然の変化への対応であるかにかかわらず、これらの高度なネットワークは、高速かつ信頼性に優れたデータ転送を支援することによって、ロボットが瞬時に判断する能力を高めます。

もう1つの極めて重要な点は、ローカルデータ処理です。エッジコンピューティングを使用すると、ロボットは住居内でデータを処理できるため、レイテンシーが大幅に削減され、即時的な判断ができるようになります。エッジコンピューティングは、データをクラウドに送信することによる遅延を発生させることなく、ロボットがホーム設定を調整したり、複雑な環境に速やかに対応したりすることを可能にします。

家庭用ロボットにおける次なる波は、私たちの個人的なウェルビーイングとセキュリティを管理する方法を一変させるでしょう。AIの進歩に伴い、ロボットは、日常的なタスクだけでなく、健康関連のニーズやセキュリティリスクの可能性も予想するように学ぶため、よりプロアクティブになります。健康状態を監視し、毎日の習慣を追跡して、何かがおかしいと感じた場合にはアラートを発信したり、救急サービスに通知したりできる家庭用ロボットを想像してみてください。これらのイノベーションは、より深く、よりパーソナライズされたインタラクションを生み出し、私たちの生活における利便性と安全性の両方を強化することによって安心感をもたらします。

これは、オートメーションから共創への移行を象徴しています。未来の工場では、ロボットシステムが製品を組み立てるだけでなく、製品の開発も支援するようになります。ロボットは、生産データを分析し、シミュレーションを実行することによって、業務を合理化して生産物の品質を向上させる提案をリアルタイムで提供できるようになります。

協働ロボットは、人間のオペレーターと共に安全に作業を行うよう設計されており、接触を検知したときには動作を停止することを確実にする力制限技術が搭載されています。協働ロボットが反復的なタスクや単純なタスクを処理することは既に知られていますが、より複雑なタスクを処理する能力もますます高くなっています。

今後、協働ロボットはAI駆動のプロセス改善と予知保全を通じて、これまで以上に生産ラインに不可欠なものとなるでしょう。協働ロボットが、現行のワークフローを支援するだけでなく、瞬時にデータを分析し、その場でプロセスを調整して、人的介入なしでパフォーマンスを最適化できるようになる日も遠くありません。また、MLアルゴリズムを使用して機械的な問題を事前に予測するようにもなり、修理や調整をプロアクティブに実施することで、コストのかかるダウンタイムが発生しないようにします。

例えば、協働ロボットは、振動センサーを使用して機械の健全性を監視できます。正常範囲外の振動を検出したときは、故障する前に機械を調整したり、人間のオペレータに警告したりすることができます。こうしたAIの応用は、問題の対処だけにとどまりません。ロボットは、生産に影響を及ぼす前に問題を予測して防止する能力を向上させています。

ロボットは、リアルタイムのデータを分析して工場フロアの非効率性を特定することもできます。ボトルネックやパフォーマンスの低下を発見することで、生産がスムーズに行われるようにするための改善点を提案できます。MLとこの予測能力の組み合わせは、ロボットが問題に反応するだけでなく、問題を防ぐために積極的に取り組むようになることを意味します。

人工知能は、人間とロボット間の深まりつつある関係をさらに強化しています。NLPはロボットが口頭での命令を理解するために役立ち、高度なAIアルゴリズムはロボットがやり取りから学び、人間のパートナーをより良くサポートすることを可能にします。ロボットは徐々に人間行動のパターンを認識できるようになり、その役割をより一層有益にするために適応させます。

シミュレーションを実行し、結果を分析して、生産性の改善に関するフィードバックを提供することで、その場でエンジニアを支援できる協働ロボットを想像してみてください。このようなAI駆動のコラボレーションは、人間の創造性を高め、意思決定を迅速化します。AIがやり取りをパーソナライズする住居環境とは異なり、産業用AIは製造プロセスにおける効率性、最適化、シームレスなワークフローの保証に重点を置いています。

現代の製造業界では、ロボットのピークパフォーマンスを維持するためにも、高速かつ信頼性に優れた接続が極めて重要です。5Gネットワークは既に高速なデータ交換を可能にしていますが、工場の自動化が進むにつれて、より多くのライブデータを処理するために6Gネットワークが必要不可欠になります。

これらの環境では、エッジコンピューティングがレイテンシーをわずか1,000分の1秒に短縮でき、ロボットが遅延なく判断を行えるようにします。生産ラインでコンマ秒の精度が必要となるタスクでは、瞬時に応答する能力が極めて重要です。

産業用ロボットシステムの開発が引き続き進められる中、ロボットは基本的なオートメーションツールから有益な製造パートナーへと移行していくでしょう。これらのシステムの適応性は、環境から学び、リアルタイムプロセスを最適化することで、ますます高くなります。ロボットシステムは、生産ラインをスムーズに稼働させ続け、故障を防止するために役立ち、より優れた製品の設計にさえも貢献します。例えば、米国ルイジア州で予定されている、Sequoiaなどのロボットシステムを備えたAmazonフィルメントセンターは、産業効率と規模に新たな基準を設けることが見込まれています。よりスマートで適応性に優れたシステムへのこの進化は製造だけにとどまらず、精度と信頼性が極めて重要となる分野での飛躍的な進歩を可能にします。

ヘルスケアロボットは、医療専門家がケアを提供し、精度を高め、患者のアウトカムを向上させる方法を刷新しています。手術の補助からパーソナライズされた患者ケアの提供まで、ロボットは手術室から在宅ケア環境にまたがる医療現場を変革しています。

繊細な手術を行う中で、AIシステムが事前にプログラムされた命令に従うだけでなく、患者の身体をリアルタイムで積極的に分析し、細かな調整を提案する場面を想像してみてください。これらのロボットシステムは縫合などの定常タスクを自動化できるため、外科医はより高いレベルの判断に集中することができます。AIとロボット工学がヘルスケアで進歩し続ける中、手術におけるAIとロボットの役割が拡大し、より優れた一貫性と安全性につながることを期待できます。

ロボットシステムが24時間体制でバイタルサインと動作を監視するセンサーを活用した自宅で回復する患者について考えてみましょう。ロボットは患者状態の微妙な変化を検出し、合併症が発症する前に早期介入をトリガーすることができます。このプロアクティブなアプローチは、ただ問題に対応するだけにとどまらず、問題を防ぐことを目標としています。これらの進歩は、患者の安全性を高めるだけでなく、看護師や介護者の負担も軽減して、より複雑なタスクに集中することを可能にします。

ナノテクノロジーは、特にナノロボットの使用を通じて、ヘルスケアに新たな可能性をもたらしています。ナノロボットは、高度に的を絞った治療を提供するために血流内を移動する能力を備えた非常に小さな機械です。これらの極小ロボットは、癌組織などの特定の細胞に焦点を当て、薬剤を直接投与できるため、より広範な薬物療法でしばしば発生する副作用が最小限に抑えられます。

ナノロボットが病気の初期症状を検出し、症状が現れるかなり前から必要な箇所限定で治療を行うことができる未来を想像してください。このような能力は、リスクを最小限に抑え、回復を早めるより効果的で低侵襲的な治療オプションを提供することによって、疾病管理を再定義することを約束します。

ヘルスケアロボットは大きな技術的進歩をもたらしますが、その最大の価値は、ロボットが人間の専門家を補完する方法にあります。ロボットは、薬剤の投与やバイタルのモニタリングなどの定常タスクを自動化することで、人間の共感力や重要な判断が必要になる患者ケアのパーソナルで思いやりのある側面に医師や看護師が集中できるようにします。つまり、ヘルスケアロボットとはテクノロジーと人類を融合させることなのです。これらのシステムは、ヘルスケア専門家がより深く、より有意義なレベルで患者と関わることを可能にしながら、ケアの信頼性と精度を向上させます。

AIと有意義なロボット工学の進歩により、ヘルスケアはよりパーソナライズされた、効率的でプロアクティブなものになろうとしています。AI主導の手術から高精度な治療を実現するナノロボットまで、ヘルスケアロボットの次の波は、ケアが提供される方法を刷新するでしょう。

これらのテクノロジーのヘルスケアワークフローへの統合が進む中、ロボットは、より個別化された人間中心のケア環境を創り出し、患者のアウトカムを改善して、全体的なヘルスケア体験を向上させるための支援を提供します。

教育におけるロボットは、支援の枠を超えて、生徒が学習に取り組む方法を変革しようとしています。AI駆動のインテリジェントチュータリングシステム（ITS）の進化に伴い、これらのロボットは受動的なツールから、アクティブでパーソナライズされた学習コンパニオンへと進化していきます。これらのコンパニオンは、生徒の進歩にリアルタイムで適応することで、従来の指導を超えるカスタマイズされた体験を提供します。

例えば、数学を教えるロボットは、生徒が微積分で苦労していることを認識し、別の方法で説明したり、現実世界での応用例を提供したりするかもしれません。この柔軟性は、生徒が独自のペースで困難なトピックに取り組むことを可能にするため、学習体験の敷居が大幅に低くなります。

教育ロボットは、感情的なレジリエンスもサポートするように設計されています。ロボットは、困難なときに励ましの言葉をかけることによって、生徒が自信を育めるように助け、難しい問題に取り組むことが有意義な経験になることを確実にします。

教育ロボットは、学問以外に社会性と情動の学習（SEL）でも重要な役割を果たします。これらのロボットは、自然言語処理と感情認識AIを使用することで、苛立ちや気持ちの高ぶりといった感情シグナルを検出できます。このようなシグナルを認識することによって、ロボットはそのアプローチを変更し、必要に応じて励ましや休憩を提案します。

教育ロボットの動的でパーソナライズされたチューターへの発展は、いくつかの重要なテクノロジー技術によって推進されています。例えば、強化学習は、ロボットがリアルタイムのやり取りに応じて教育戦略を適応させることを可能にする強力なML手法です。この継続的なフィードバックループは、各生徒が自分にとって最も効果的な指導を受けることを確実にします。

感情認識AIも同じように重要な役割を果たします。無関心さなどの感情状態を認識することは、ロボットがそのアプローチを変更し、よりパーソナライズされ、生徒の気持ちに寄り添った体験を提供できるようにします。

教育ロボットは定常タスクを処理し、パーソナライズされた指導を提供できますが、教師の代わりになるものではないことを覚えておくことが重要です。共感、重要な判断、深い個人的なつながりというかけがえのない人間的要素が教育に不可欠であることは、これからも変わりません。ロボットができるのは、これらの人間の強みを強化し、補完することです。

教師は、個々の課題に取り組む際の採点や進捗状況の監視といった基本的なタスクを処理するためにロボットを活用して、より深い1対1でのやり取りにより多くの時間を費やすことができます。そうすることで、ロボットと教師は互いに協力し、両者の強みを活用して、より効率的でパーソナライズされた教育体験を生み出します。

防衛ロボットの未来では、自律システムが、リアルタイムでデータを分析し、意思決定を行い、人員作戦を強化する、戦場での絶対不可欠なパートナーになっているでしょう。これらのロボットは、人のリスクを低減しながら精度とスピードを向上させることで、監視からロジスティクスに及ぶ軍事活動を強化しています。ロボットの目的は兵士を置き換えることではなく、防衛戦略により多くのインテリジェンスを追加することです。

自律防衛ロボットの主な強みの1つは、状況認識を強化する能力です。これらのシステムは、センサー（LiDAR、レーダー、サーモグラフィカメラ、光学カメラなど）の組み合わせを使用して、周辺環境のインスタントマップを作成します。ロボットは、複数のデータストリームを同時に処理することで、人間のオペレーターよりも正確かつ迅速に脅威を検出します。

これらのシステムは、作戦の効率性と安全性を向上させるように設計されており、重要な作戦で軍関係者がより多くの情報に基づいたプロアクティブな意思決定を行えるようにします。しかし、これらのロボットはデータを収集するだけにとどまりません。高度なAIアルゴリズムを使用することで、ロボットは動作のパターンを認識したり、潜在的な脅威を予測したりすることができるため、軍関係者は危険な状態が悪化する前にそれらを予測できます。

現代の防衛では迅速かつ正確な判断が求められ、自律システムがその役割を担うことが増えています。MLを活用するロボットやドローンは、偵察、標的設定、戦闘支援などのより複雑なタスクを実行しています。

対応が困難な環境を上空から調査し、複雑な作戦での意思決定をサポートするためのリアルタイムデータを提供するドローンを想像してみてください。その一方で、地上ロボットは、危険地域の安全確認といった重要なタスクを処理できます。これらのシステムは、人間が対処する場合には重大なリスクがもたらされる環境で、正確に作動することができます。 

これらの責任に対応することにより、ロボットは軍関係者が戦略的計画と調整に集中できるようにして、作戦の効率性と全体的な安全性を向上させます。

地上の自律走行車には、重い資材を戦闘地域に配送する潜在能力があり、作戦が円滑に継続されることを確実にします。ロジスティクスの自動化は、補給ミッションのスピードを上げるだけでなく、高リスク環境での人的関与の必要性も最小限化します。

自律防衛システムは、動的な状況での稼働において、セキュアなライブコミュニケーションに大きく依存しています。予測不可能な環境でもロボットが作業をスムーズに実行し続けることを確実にするには、信頼性に優れたデータ転送が必要不可欠です。 

次世代の5Gおよび6Gネットワークは、これらのシステムが必要とする広帯域幅と低レイテンシーをサポートします。これらの高度なネットワークは、ロボットと人間オペレーター間におけるより迅速で信頼性に優れたコミュニケーションを可能にするため、不安定な状況でもスムーズな調整が確保されます。

これらに加えて、セキュリティも必須です。戦闘時は特に、干渉やハッキングを防ぐための堅牢な暗号化が自律システムに備わっている必要があります。 

ここでも、エッジコンピューティングが重要な役割を果たします。データをローカルに処理することで、ロボットは外部サーバーに頼ることなく迅速な意思決定を支援できるため、レイテンシーを低減するとともに、通信ネットワークに障害が発生した場合でも迅速に行動できるようにします。

防衛ロボットの領域は、現在の用途をはるかに超えて拡大することが見込まれています。AIとセンサーテクノロジーの進歩に伴い、自律システムは、インテリジェンス収集から直接的な戦闘支援まで、さらに複雑な役割を担うことになります。これらのロボットは、必要最小限のアクティブ管理で動作して、人間の意思決定者が常に倫理的考慮の中核となっていることを確実にしながら、リスクの高いミッションを処理します。 

自律システムは、捜索救助活動や、紛争後の地域での爆発物の除去などの人道支援ミッションでその価値を既に実証しています。これらのロボットの精度とレジリエンスは、このような重要な状況に欠かせないものとなっています。

今後も、人間の兵士とロボット間のコラボレーションは深まるばかりでしょう。危険、身体的な負担が多い、または反復的なタスクにはロボットが従事し、人間は戦略的計画と問題解決に焦点を当てます。防衛ロボットの未来は、人間の独創性と機械の精度を組み合わせることで、兵士を強化することを目指します。

ロボット工学の世界が着実に前進する中、イノベーションに対するモレックスのコミットメントは、さまざまな部門全体での高度なロボットのシームレスな統合を推進します。モレックスは、これらのシステムの複雑化に対処するインターコネクトソリューションに焦点を当てることで、ヘルスケアと教育から防衛と製造に及ぶ業界のロボット変革のキーイネーブラーとして自らを位置付けています。

ロボットシステムは、手術の実施や戦場でのリアルタイムの意思決定などのますます重要なタスクに従事するようになっているため、これらの進歩に伴う倫理的責任を考慮することが必要不可欠です。独自に判断できる自律システムの開発には、慎重な監視、明確な説明責任、および安全性の重視が必要です。

これらのシステムを導く強力な倫理原則を定義して適用することは、特にリスクの高い用途において、信頼を築く上でなくてはならないものです。モレックスは、これらのイノベーションを支えるテクノロジーを提供すると同時に、高い倫理基準の維持におけるパートナーの支援にも全力を尽くしており、これらのシステムが法的および社会的な期待に沿った責任ある方法で使用されていることを確実にしています。これらのテクノロジーの倫理的な使用に対する責任は、最終的にこれらを設計して実装する者に帰します。

ロボットシステムは日常生活や産業における不可欠なパートナーとなり、接続性、電力管理、データ処理に対する需要は増大する一方です。モレックスは、こうした課題に対応するためのユニークな能力を備えており、ロボットが人間の可能性を高めながらポジティブな社会変革を推進する未来の形成を支援しています。