協働ロボット革命：スマートファクトリーの未来

(ダン・トリ) - ガラスの檻に閉じ込められた巨大な機械ではなく、新世代のロボットが「同僚」として工場に入り込んでいる。

協働ロボット – 生産効率を高める新たな手段。

世界は製造業において静かで根本的な革命を目撃しています。

これらは、これまでのようにガラスの檻に閉じ込められた巨大ロボットではなく、人間と安全かつ効率的に共存できる知能ロボットの「同僚」です。これはもはやSFではなく、まさに私たちの目の前で繰り広げられる現実です。

マッキンゼー・アンド・カンパニーの最新レポートによると、世界の産業用ロボット市場は新規導入額が過去最高の165億ドルに達し、世界中の工場で428万台以上のロボットが稼働している。

この数字は業界の力強い成長を反映しているだけでなく、ロボット工学がもはや大企業専用の贅沢なソリューションではなくなった新しい時代を告げています。

現在のロボットと以前の世代のロボットの最大の違いは、人間と「協力」する能力です。

これらの「協働型」ロボットは、人間の労働力を完全に代替するのではなく、作業員と並んで作業を行うように設計されています。高度なセンサーとインテリジェントな制御システムにより、人間の存在を検知し、それに応じて動作を調整することで、絶対的な安全性を確保します。

協働ロボット市場は驚異的な成長率で活況を呈しています。2024年の21億4,000万ドルから、2030年には116億4,000万ドルに達すると予想されており、これは年平均成長率（CAGR）31.6%に相当します。

この数字は、柔軟で導入しやすい自動化ソリューションに対する企業からの需要の高まりを反映しています。

パイロットからフルスケールまで

企業が直面する最大の課題の 1 つは、ロボットの試験的な導入ではなく、アプリケーションの拡張です。

マッキンゼーの調査によると、経営幹部の約 40% が、ロボット工学のパイロット プロジェクトは刺激的で製造業に大きな関心を集めているものの、実際のビジネス価値は不明であると回答しています。

協働ロボット市場は驚異的な成長率で活況を呈している（画像：Genedge）。

これはロボットが効果的ではないという意味ではありません。問題はアプローチにあります。ロボットを単なる購入して使用するツールと見なすのではなく、企業は包括的な自動化機能の構築を検討する必要があります。これは、設備投資から運用能力の開発への重要な考え方の転換を表しています。

テラダイン・ロボティクスのウジワル・クマール氏は次のように述べています。「従来の自動化は、特定の用途に特化した完璧なソリューションであるのに対し、AIを統合した新世代のロボットは、幅広い用途に対応する標準製品を備えています。ソフトウェアとエンドユーザーツールの違いによって、様々な用途に展開できます。」

つまり、以前のテクノロジーのように 100,000 種類の異なる構成が必要だったのに対し、Universal Robots では、世界中の 100,000 台の協働ロボット設備に対応するのに 6 種類の構成のみで済むことになります。

これは、次世代の自動化における総所有コストを大幅に削減するための鍵となります。

AI - 新世代ロボットの魂

ロボットに人工知能を統合するトレンドがますます強まっています。多様なAI技術を活用することで、ロボットは幅広いタスクをより効率的に実行できるようになります。

分析AIにより、ロボットはセンサーから収集した大量のデータを処理・分析できるようになります。これにより、外部環境、多品種少量生産、公共空間における変動性と予測不可能性への対応が可能になります。

たとえば、コンピューター ビジョン システムを搭載したロボットは、過去のタスクを分析してパターンを識別し、動作を最適化して精度と速度を向上させます。

コンピュータービジョンシステムはロボットの製造において重要な役割を果たします（写真：New Ocean）。

ロボットメーカーやチップメーカーは近年、現実世界の環境をシミュレートする専用のハードウェアとソフトウェアの開発に投資しています。この物理的な人工知能により、ロボットは仮想環境で自己学習し、厳格なプログラミングではなく経験に基づいて動作できるようになります。

ボストン・ダイナミクスのマーク・ティールマン氏は次のように説明しています。「私たちのビジョンは、人間が行ける場所ならどこにでも行けて、周囲の環境を理解し調和的に交流できる多用途ロボットを開発することです。」

これら3つの機能をすべて実現できて初めて、真に多機能なロボットと言えるでしょう。過去30年間、私たちは「どこにでも行ける」という部分に取り組んできました。そして、その点では相当な実力を持つようになりました。今では、私たちのロボットは人間が行ける場所ならほぼどこにでも行けます。

彼らが取り組んでいる次の2つの課題は、意味の理解と操作です。彼らはそこにほとんどの時間を費やしています。

これらは、人々がこの種のロボットに期待する大規模なスケールの基本的な構成要素です。

テクノロジーがゲームを変えています。

ロボット工学分野におけるもう一つの大きな進歩は、デジタルツイン技術です。

デジタルツインは、現実世界の物理システムをリアルタイムで反映した仮想的なレプリカです。これらのモデルは、センサーや機械からのデータを用いて、それぞれの物理デバイスの動作と性能をシミュレートします。

デジタルツインは、詳細なデジタル表現を提供することで、複製対象のシステムの継続的な監視、分析、最適化を可能にします。この技術は、ロボット導入のリスク軽減において特に重要です。

Ujjwal Kumar氏は次のように述べています。「デジタルツインを使えば、おっしゃるようなリスクの一部は解消されます。新しい自動化システムを仮想世界に導入し、テストと改良を行い、そのデジタルツインからコードを本番環境にダウンロードできるようになります。」

デジタル ツインは、現実世界の物理システムをリアルタイムで反映する仮想レプリカです (画像: Future)。

これにより、企業は実際の設備投資を行う前に、デジタルツインを用いて生産システムをシミュレーションし、最適化することができます。企業は1～3年以内の投資回収を予測し、既存のITおよびOTシステムとの統合リスクを最小限に抑えることで、ロボット導入をスムーズに進めることができます。

ロボット工学において今年以降も発展を続ける成長トレンドの 1 つは、MoMa とも呼ばれるモバイル マニピュレーターの進化です。

これらの産業用ロボットは、物体をつかむ、持ち上げる、移動するなどのロボットアームが実行するタスクと、ロボットが空間を移動する能力を組み合わせたものです。

MoMa は、適切なツールを備えたロボット アームと統合された自律移動ロボット (AMR - 自律移動ロボット) で構成されています。

移動式ハンドリングロボットは、設備上で事前に定義された生産タスクを実行したり、生産ラインや倉庫から部品を取り出したりすることができます。この柔軟性により、あらゆる場所へのマテリアルハンドリングの自動化が可能になり、製造および倉庫管理の効率を新たなレベルに引き上げます。

このモビリティにより、ロボットの動作範囲が拡大するだけでなく、工場のレイアウト変更に適応し、モバイルで柔軟な製造の要求を満たすことも可能になります。

MoMa は 1 つの場所に固定されるのではなく、業務のニーズに応じて柔軟に展開できるため、リソースの使用が最適化され、全体的な効率が向上します。

ロボット導入における最大の障壁の 1 つは、特に中小企業にとって、初期投資コストの高さです (画像: ITG Technology)。

ロボット導入における最大の障壁の 1 つは、特に中小企業にとって、初期投資コストの高さです。

Robot-as-a-Service (RaaS) ロボットは、企業がロボットを直接購入するのではなく、サブスクリプションまたはレンタルベースで導入できるようにすることで、この状況を変えています。

RaaS モデルは、拡張性、回復力、柔軟性など、いくつかの利点を備えているため、捜索救助、環境監視、製造、 農業、宇宙探査ミッションに最適です。

RaaS は、企業が大きな資本リスクを負うことなく現地生産を拡大するのに役立ち、本質的には「自宅近くで製造する生産者が、コスト効率を犠牲にすることなく、生産を消費者市場の近くに移転することを可能にします。」

今後の課題と機会

明るい見通しにもかかわらず、ロボット産業は依然として大きな課題に直面しています。最大の障害の一つは、現在の労働力におけるスキルギャップです。

現在の労働力には、自動化ロボットの導入と管理に関する専門知識が不足しています。これが労働力不足につながっていますが、この問題を解決する一つの方法は、労働者に適切なスキルを身につけさせるための、的を絞った教育・研修プログラムを通じて、ロボットをより利用しやすくすることです。

技術の進歩は、現在の教育・研修の枠組みをはるかに上回っています。労働者は、プログラミングからメンテナンスに至るまで、現代のロボットシステムを扱う準備ができていないことにしばしば気づきます。

この非対称性により自動化の導入が遅れ、企業が有能な人材を見つけるのに苦労するため、労働力不足が悪化します。

この問題に対処するには、高度なロボット工学や自動化技術を組み込むように教育カリキュラムを更新する必要があります。

業界とのパートナーシップは、インターンシップや見習い制度を通じて、実践的なトレーニングや実社会での経験を提供することができます。マッキンゼーのアニ・ケルカー氏は次のように述べています。「経営幹部に障壁について調査したところ、61%が、たとえ優れた事業計画を策定しても、それを実行するための社内能力が不足していることが主な障壁の一つであると回答しました。」

現在の労働力には、自動化ロボットを導入および管理するための専門知識が不足しています (写真: Mecalux)。

ロボットの導入を成功させるには、企業は効率性のみに重点を置くアプローチから柔軟性を優先するアプローチに転換する必要があります。

ウジワル・クマール氏は、リーダーに対し、効率性だけでなく柔軟性という観点から自動化を再考するよう助言しています。従来の自動化ツールは、大量生産で変動の少ない生産環境向けに構築されています。しかし、今日の市場は俊敏性を求めています。

社会と労働への影響

ロボットに関するよくある懸念として、人間の労働を代替する可能性が挙げられます。しかし、現実には、ロボット、特に協働ロボットは人間の労働を完全に代替するのではなく、主に補完する役割を担っています。

アニ・ケルカー氏は強調した。「これは人を置き換えることではありません。仕事をより安全で、より柔軟で、より意義深いものにすることです。労働者がより価値の高い業務に集中できるようにするのです。労働者のスキルを十分に活用していない反復的な業務があまりにも多く存在します。」

これらのタスクを自動化すると同時に能力構築に投資することで、労働力を強化し、将来の業務に備えることができます。

実際、デロイト コンサルティングによると、製造業では 2025 年までに 200 万の新規雇用が創出される可能性があるとのことです。これは、特にエンジニアリング、メンテナンス、プログラミング、システム運用の分野で、ロボットによって失われる雇用よりも多くの雇用が創出されるという傾向を反映しています。

人口の高齢化や工場労働への関心の低下など、労働力に関する課題がロボットの導入を促進しています。

例えば、米国では溶接工が40万人不足している一方、欧州では2020年に建設業界で20万人以上の求人があったと報告されている。

ロボットは、反復的で肉体的に負担の大きい作業を実行することでこれらのギャップを埋め、中小企業と大企業の両方にとって貴重な資産となります。

今後の新技術への展望。

ロボット工学技術は新たなブレークスルーへと向かっています。生成型AIはロボットに統合され、より知的で適応性の高い行動を生み出しています。

これらのプロジェクトは、ロボットが人間と同じくらい自然に環境を理解し、対話できる、Physical AI の「ChatGPT モーメント」を作り出すことを目的としています。

高度なセンサー技術により、ロボットは周囲の状況に対してより敏感になっています。

人間の皮膚に似た繊細な感触を提供するバイオニックセンサーの開発が進められています。グリッパー技術の進歩は、生物学的な特性を活用し、実質的にエネルギーを消費することなく高いグリップ力を実現しています。

群ロボットは、複雑なタスクを達成するために連携して動作する多数の小型ロボットを展開する可能性を広げています。

このアプローチには、拡張性、回復力、柔軟性など、いくつかの利点があり、群ロボットは捜索救助任務、環境監視、製造、農業、宇宙探査に最適な選択肢となります。

出典: https://dantri.com.vn/cong-nghe/cuoc-cach-manh-robot-hop-tac-tuong-lai-cua-nha-may-thong-minh-20250905101445097.htm