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こんにちは、最新AI情報を誰にでも分かりやすくお届けする、A.I.R. Labsのお時間です。
貝さん、ちょっと聞いてくださいよ。うちの現場、今日も朝から電氷の山と細かい部品の仕分けで、もう手一杯なんです。
同じような地味な作業にみんなの時間がごっそり持ってかれて、本当にやりたい仕事に全然手が回らないんですよ。
いったいいつになったら、こういう面倒な手間がきれいさっぱりなくなるんですか?
リンさん、落ち着いてください。その気持ちはよくわかります。
私のいる物流倉庫でも、棚から部品を探して数える作業だけで一日が終わってしまうことがありますからね。
ただ、今日はまさにその悩みを解消するかもしれない大きな発表があったんです。
Googleが発表したGemini Robotics 2.5という、ロボットを賢くする新しいAIについてお話ししましょう。
ロボットを賢くするAIですか?でも、うちは公務店ですし、ロボットなんて映画の中の世界みたいでピンとこないんですけど。
で、それがうちの仕事のどこをどう楽にしてくれるんですか?
そこが今日のポイントですね。今回のAIは、いわばロボットの頭脳に当たる部分なんです。
人間でいう、見て、考えて、動くという一連のつながりをスムーズにして、ロボットが新しい作業をこれまでよりずっと早く、上手に覚えられるようになったんですよ。
頭脳ですか?でも、ロボットって決まった単純な動きしかできないイメージがありますけど、そんなに簡単に新しいことを覚えられるものなんですか?
そこが面白いところで、今回のAIはトングを使って料理を取り分けるとか、贈り物の箱にリボンを結ぶ、さらには液体をピペットで細かく測るといった200以上の様々な作業で試されているんです。
リボンを結ぶとか液体を測るって、人間でも手先が器用じゃないときれいにできないですよね。そんな細かい作業まで本当にできるんですか?実際の様子をちゃんと見せてほしいくらいです。
そう思いますよね。でも、これまでのAIと比べても、細かい道具を使ったり、形が変わりやすい柔らかいものを扱ったりする手先の器用さがしっかりと上がっていると報告されているんです。
手先が器用になったからって、まさか実際の現場でそんな器用に動けるんですかね。なんだか話が上手すぎてすぐには信じられないな。
そこを確かめるために、実際の自動車の生産ラインで試験が行われたんです。メルセデス・ベンツの工場で、アプトロニック社の人型ロボットアポロⅡを使って実証試験がなされました。
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車の工場ですか。それなら現場のど真ん中ですね。そこでロボットが実際に何をやったんですか?
大きな箱の山から金属製の部品を一つずつ拾い上げて、車1台ごとに必要な順番通りのトレイに並べる、いわゆるキッティングと呼ばれる仕分け作業をロボットがこなしたんです。
細かい部品の仕分けをロボットがやったんですね。肝心の成果はどうだったんですか?失敗して止まったりしなかったんでしょうか?
ここで大切な数字を一つ、しっかりと聞いておいてください。
今日の話題で一番大事な数字ですが、このメルセデス・ベンツの生産ラインでの試験で、ロボットが部品を拾って並べる作業をこなした成功率は96%という結果でした。
96%?100回中4回は失敗するってことですよね。工場でそれだけ失敗されたら、結局人間が直す羽目になりそうですけど、その残りの4%はどうなるんですか?
鋭いですね、林さん。その通りで、これは完成品をそのまま導入したという話ではなく、あくまで現場で使えるかを確かめるための試験段階の結果なんです。
だからこそ、最後は人間がしっかりと数字や状態を確認することが大切になってくるわけです。
なるほど、やっぱり最後は人間の確認がいるんですね。でも、もしその仕分け作業をロボットが大部分引き受けてくれるなら、人間はもっと複雑な組み立てや別の仕事に集中できそうですね。
まさにそこが狙いなんですよ。単調で体に負担のかかる準備作業をロボットに任せて、人はより高度な仕事に集中する。
それに、ロボットが人の近くで動くときの安全性も高められていて、安全に作業を終えられる割合が43%上がったというデータも出ているんです。
43%も安全性が上がったなら、すぐ隣で動いていても少しは安心できそうですね。
うちの職場に置き換えるなら、まずは毎日の面倒な材料の仕分けみたいな決まった手順の単純な作業から当てはめてみるのが現実的かもしれません。
その通りですね。自分の現場で使うなら、まずは小さなところから試すのが一番の近道です。
今日の話を振り返ると、実際の自動車工場の生産ラインでロボットが部品の仕分けと並べ作業を96%の成功率でこなし、単調な作業をロボットに任せて、人が複雑な仕事に集中できる未来の第一歩が見えてきたということ
ですね。
さて、お次は今日の一言ニュースのコーナーですね。
一言ニュースの一番目です。AWSのAmazonベッドロックに関する発表から、AIを使うときのお金の話です。
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貝さん、安い料金のモデルを選んでおけば間違いない気がするんですけど、そこには何か落とし穴があるんですか?
1トークンあたりの単価が安くても、やり直しが多くなると、結果的に費用が加算でしまうことがあります。
AIを仕事に使うときは、料金表の単価だけでなく、一件の仕事が終わるまでの総額で比べる視点が大切です。
単価だけ見てちゃダメなんですね。トータルのコストで考えないと。
一言ニュースの二番目です。アンスロピックが発表した、自社の環境でクラウドマネージでエージェントを動かす仕組みについてです。
社内の大事なデータやコードを扱うときって、外のサービスに預けるのが不安なんですけど、この仕組みなら安全に使えるんですか?
エージェントの動作ややり取りの履歴を、自社のクラウドや設備といった管理下の中で動かせるようになります。
ただし、現在は限定公開の段階で、利用には事前の申し込みが必要となっています。
社内専用で安全に動かせるなら、うちのような会社でも安心ですね。
一言ニュースの三番目です。Googleの新しい仕組み、Gemini Decisions APIについての発表です。
長い文章をわざわざ作らせなくても、選択肢からパッと答えを選んでくれるなら、毎日の細かい書類チェックがすごく早くなりそうですね。
その通りです。あらかじめ決めた選択肢の中から、写真や文章を元に素早く答えを出してくれます。
確信度が低いものは人に回すこともできるので、決まった選択肢から選ぶ仕事を早く、安く、自動化できる可能性があります。
問い合わせの振り分けとかにすぐ使えそうで、これは便利そうですね。
今回は、ロボットが工場の単調な仕分け作業を引き受ける未来と、現場で役立つ最新のAIの動きについてお届けしました。
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それではまた次回お会いしましょう。バイバイ。
