小 特 集 の 発 行 に あ たって

編集チームリーダ

真鍋哲也

Tetsuya Manabe

身近になったロボット技術
従来，ロボットというと工場で使われる生産ロボットが主流でした．生産効率を向上し，製品コストの低減，品質向上に重要な役割を果たしてきました．単純ではありますが，スピードと正確性が必
要な仕事をロボットが肩代わりしていたように思います．
それに対して，現在は，むしろ人との共存，人への手助けを目的にしたロボット技術への取組みが活発になってきました．我が国は高齢化や少子化など様々な課題に直面していますが，ロボットは，医療や介護，農業，防災などの分野においてイノベーションを創出し，課題を解決する可能性のあるものとして大きな注目が集まっています．
本小特集では，産業用ロボットから，我々の生活において身近になりつつあるロボット技術について御紹介頂きます．また，ロボットが普及した社会の将来像とともに，将来存在し得る様々な用途のロボットについて解説して頂き，ICT によりネットワーク化されるロボットの将来像についても展望して頂きたいと思います．
具体的には，次の 8 件の記事で構成しています．まず，最初に「安川電機のロボット開発の歩み」
では，産業用ロボット技術の果たした役割や開発の歩みについて紹介頂きます．次に，サービスロボット技術として「病院向けサービスロボットの事例紹介」，「空の監視サービス」及び「ロボット産業革命が興るために」の四つの具体的事例について解説頂きます．また，「農業用ロボット技術の研究開発動向」及び「ロボット技術を活用した軽労化技術の社会展開」では，将来の少子高齢化における課
題解決を目指した作業支援ロボット技術の具体事例を紹介します．最後に，ヒューマノイドロボット
技術として「遠隔操作による災害対応ヒューマノイドロボット HRP-2 改」及び「複数体のロボットによる音声認識なし対話の可能性」と題した最新の研究成果を紹介頂きます．
今回御紹介頂く記事を通じて，ロボット技術が現在どのように私たちの生活に身近になっているか
御理解頂くとともに，今後どのように発展していくのか，想像を膨らませて頂ければ幸いです．末筆となりましたが，大変お忙しいにもかかわらず，御寄稿下さった執筆者の皆様，校閲に御協力頂きました方々，そして本機会を与えて下さった編集委員会及び学会事務局の方々に，本小特集編集チーム
を代表しまして感謝を申し上げます．

小特集編集チーム真鍋哲也，有吉正行，久保亮吾，齋藤康弘，平野拓一，平松勝彦ⓒ電子情報通信学会 2016

解説
産業用ロボット技術

安川電機のロボット開発の歩み
河野寿之

1

前書き

Toshiyuki Kono （株）安川電機

社内では，同時期アンマンドファクトリの理念が考えられた．アンマンドファクトリとは当社の造語で，人手安川電機は 1977 年に産業用ロボット 1 号機を出荷し依存を脱する人間中心の自動化工場のイメージで，人間て以来，ロボット開発のトップランナとして数多くの新技の介入を疎外する完全無人化とは一線を画した考え方で術を世に先駆け製品化してきた．過去には幾多の困難はあり，根本は人間らしからぬ苦しい労働から解放して，あったが一貫して工場の自動化を推進し，人手依存を脱

人間性を回復させ，その生きがいや幸福を追求できるよ

する人間中心の“人間と機械が共生する”アンマンドファ

うにするのがオートメーションの真の目的と意義である

クトリを目指すことで，労働者を苦しい作業から開放し，という考え方であった（図 1）．

生きがいや幸福の追求を後押ししてきたと考えている．

また，この考えは当社のオートメーション観を示す五

これらを実現するために，長年培ってきたアクチュ

感・頭脳・手足の三位一体のゴールデントライアングル

エータ技術とモーション制御技術に機械技術を合わせたのシンボルマーク（図 2）と合わせて 1970 年の展示会

メカトロニクス技術を強く推し進めることで産業用ロで発表され，大きな反響を得た．

ボットを生み出し，更にそれらの適用範囲を半導体製造

以後，メカニカルオートメーションを志向して「オー分野や非製造業分野等，工場外の作業に広げてきた．

トメーションを推進する安川電機」を標ぼうするととも本稿では，工場の自動化を目指し電気式で挑戦し，後に，検出器（五感），コントロール（頭脳），手足の役目のロボットにつながった自動化機器の開発，日本最初のをする電動アクチュエータを組み合わせたオートメー

アーク溶接向け全電気式産業用ロボット Motoman-L10の開発，そしてメカトロニクス技術のクリーン・真空環
境下での生産技術への適用としての真空ロボットと液晶
搬送ロボットの開発を取り上げ，現在の MOTOMAN
シリーズにつながる技術開発の歩みを振り返る．

2

自動化機器

2.1 開発の背景

図1

安川電機は 1915 年に北九州で創業し，2015 年にアンマンドファクトリ概念図

100 年の節目を迎えた．当初は炭鉱用電気機器の生産を行っていたが，その後鉄鋼向けの高炉用電気品に事業を移し，1960〜1970 年代にかけてこの中で培ったモータとその制御技術を生かして自動化機器の開発へ展開した．併せてこの時期，制御技術はエレクトロニクスのディジタル化により飛躍的に進歩し，電動力応用を質的に大きく転換させた．具体的にはモータの高速かつ高精度の動作を可能とし，これが油圧，空圧にない優れた特徴となり，電気式の自動化機器開発を後押しした．
138

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

図2

展示会風景とゴールデントライアングルⓒ電子情報通信学会 2016

小特集

身近になったロボット技術

ションによりアンマンドファクトリの実現を目指すこと器に対応できるビルディングブロックシステムを構成した．

となった．

これにより多岐にわたる自動化装置への対応が容易となり，対象作業にマッチした特殊機能を付加して（図 6），限定さ

2.2 自動化機器開発の推移

れた分野の特殊用途専用機への展開を可能にした（図 7）．

自動化機器の開発は，作業者の悪環境あるいは単純作

この考え方の下で，自社開発した電動アクチュエータ

業からの解放を第 1 の目標として，マシンツーマシンのと制御装置を主体とした組合せで，ユーザの要望に応じハンドリングを行う機器の実現を目標に出発した．

た自動化機器の提供が容易となることや，他社に先駆け

ハンドリングの実現は，指先のような器用な制御（フィンガコントロール）の実現とそれを駆動する作動た機器やシステムの提供で，自動化領域での安川の地位を築くことができた．

機器（アクチュエータ）の開発として始まり，電動アク

前述した一連の開発は「モータシャフトから先の展開」

チュエータの製品化，更に自動化機器の製品化へと進んを目指す新しい概念であり，正に機械とエレクトロニク

だ．更に，製品化においては，先に述べた「五感」
・「頭

スの有機的な結合に基づく新たな価値の創造であった．

脳」
・「手足」のゴールデントライアングルをベースにし「mechanism ＋ electronics」 ＝「mecha-tronics」（メたシステムと，それらの一体化によって柔軟性を持った

カトロニクス）という現在では広く用いられているこの「省力システム」を提供するとした技術思想により，「手用語の誕生もこの頃であり，当社はこれを 1972 年に商足」となる各種アクチュエータ，サーボモータ，サーボ

標登録した（後に放棄）．それ以降，当社はメカトロニク

モータ制御装置，「頭脳」として各種シーケンス制御機

スのパイオニアとして広く知られるようになった．

器などをコンポーネントとして体系的化し，「五感」としての検出機器と併せて安川自動化機器シリーズとして整備した（図 3）．
これらコンポーネントの中のサーボモータ，サーボ
モータ制御機器，プログラマブルコントローラは形を変えながら現在も当社の主力商品となっている．
また，自動化機器シリーズの中のコンポーネントを組み合わせることで，様々なアクチュエータ機器を開発するとともにシリーズ化した（図 4）．更にアクチュエータ機器を組み合わせることにより単位自動化機器（図 5）を構成すること，ベーシックユニットを組み合わせることなど様々な機

図3

安川自動化機器シリーズ

図4

アクチュエータ機器

図5

単位自動化機器（モートハンドの例）

図6

特殊機能適応例（オートローダとして）

図7

特殊作業用と専用機への展開例
解説

安川電機のロボット開発の歩み

139

解

説

Technology Reviews and Reports

ここまで述べた初期の自動化機器は，今日から見れば

当社は，電気式が高精度で連続軌道制御が可能なこと

単純作業固定シーケンスロボットにすぎない．しかし，こに加え以下の点を考慮して，全電気式のロボットで開発の頃に構築された電動力応用技術，自動化機器製品群のを進めた．

技術が，その後のロボット技術への展開を容易にし，産（a）ロボットの自重／可搬質量

業用ロボットの誕生となった．また，開発したアクチュ 油圧・空圧に比べて電気式は不利であるが，小形

エータやベーシックユニットは期待どおりの単体販売実のロボットであれば差は小さく，将来のモータの高績を残したが，その後ユーザからはシステム全体をまとめるよう要求があり，積極的にシステムまとめに挑戦した．

出力化を考慮するとこの値は問題にならない．
（b）応答性

しかし，システムまとめはオーダごとの特殊性があ 始動・停止時の加速・減速度を大きくする必要はり，構築したビルディングブロックシステム以上の標準あるが，ハンドリングや溶接では，滑らかで同期し化が必要であり，よりフレキシブルな機械の必要性を痛た加減速が求められ，電気式が優位にある．

感していた．このような背景から，この後のロボット開発へと進む路線は自然の流れでもあった．

3（c）コスト イニシャルコストはほぼ同等だが，ランニングコ
ストは消費電力・作動油の交換などの点で電気式の全電気式産業用ロボット

3.1 開発の背景
1960 年代後半の産業界は，3K 作業に代表される悪環方が優れている．
（d）安全性・環境性
 油圧式では騒音，廃油の処理，油漏れによる周囲の汚染，油の引火性などの問題がある．

境作業や単純作業での人手不足と生産性向上の要求に対以上より，電気式に可能性を見いだし，ターゲットを応して自動化・省力化のニーズが拡大し，自動化機器のアーク溶接に絞って国産初の全電気式ロボットを開発し開発が盛んとなった．当初はエアシリンダなどを駆動源た（図 8）．

とする単軸駆動機構の組合せであったため，単純な作業の自動化に限られていた．しかし，自動化の対象が少種

3.3 初代 MOTOMAN 概要

多量生産から中種中量生産，そして多種少量生産形態の国内最初の全電気式産業用ロボットで 1974 年 11 月

作業に拡大するに伴い，よりフレキシブルで汎用性の高の国際ロボット展に出展された．アーク溶接を主な対象

い自動化機器のニーズが高まり，産業用ロボットの開発・とし，主な特長は次のとおりであった．構造は円筒座標導入が進んだ．最初の産業用ロボットとしては，海外系の 5 自由度の構成で動作軸ごとにブロック化され，メーカの油圧駆動のロボットが自動車産業を中心に導入

昇降部，旋回部，前後部を積み上げることで構成が可能されたが，利便性などの課題から安全で使いやすい電気であった．駆動は各軸とも速度，位置検出器を内蔵したモータ駆動のロボットが強く求められるようになった．

DC サーボモータで，制御は当時発売されたばかりの当社には，モータ，モータドライブというアクチュエー

16 bit マイクロプロセッサを搭載した全軸ディジタル

タ技術，更にそれを制御するモーション制御技術があるの プ レ イ バ ッ ク 制 御 で PTP（Point to Point），CPとともに，機械技術を統合することで産業用ロボットを（Continuous Path）機能はもちろん，多種類の繰返し

生み出すことができるメカトロニクスの技術があった．

作業はメモリから呼出で対応可能であった．このほか，

そして 1972 年頃から DC サーボモータとマイクロコン

溶接用途として，溶接条件設定やウィービング設定機能

ピュータを使用した数値制御の組合せによるプレイバッ

や視覚カメラを取り付けることでロボット自身がワーク

クロボットの開発に取組み，1974 年からはアーク溶接用の相対位置を検知し，軌道を生成し溶接する判別制御機

途に絞り込んだ機能開発を進め，1977 年 2 月に日本初の全電気式産業用ロボット Motoman-L10 を製品化した．
3.2 電気式ロボットの検討
初期の産業用ロボットは米国のユニメートやバーサ
トランに代表される油圧式が一般で，スポット溶接やハンドリングを主な用途にしていた．しかし，油圧式であるがゆえに連続軌道制御や高精度化にやや難点があり，また立ち上げ時に油圧が安定するまで時間を要する，メンテナンスに手間が掛かる，油の汚れを嫌う環境では使用できないなどの難点があった．
140

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

図8

初代 MOTOMAN 外観

小特集
能等も付加されていた．
これらは現在のロボットの基本機能であり，当時としては先端機能をふんだんに盛り込んだ製品であった．

身近になったロボット技術

制御に関しては，コスト対策のために CPU を 8 bitとしたにもかかわらず，機能の高度化と新たに外部装置との同期機能やティーチング時の安全性確保のための機

初代 Motoman の反響は大きく，テレビなどでもスムー能等が追加された．また今では当たり前であるロボットズに溶接作業を行う姿が放映され注目を集め，多くの引に動作を教え込むためのツールであるティーチングペン

き合いがあった．しかし，市場が求める値段とのかい離

ダントが付いたのもこのときである（図 10）．

が大きかったことと，当時はアーク溶接が人手でしかできない難しい作業と思われていたこともあり，商用機の制御盤は悪環境下での使用に耐えられるよう密閉構造とされ，耐雑音強化等による信頼性確保が行われた．

受注すなわち事業化には至らなかった．ただ，前述した

現在のロボットのほぼ原型となる構成や機能がここで実開発を通じて，当社のロボット技術の基礎を確立するこ現され，以後このモデルをベースに用途展開と機能追加がとができ，次の商用機 MOTOMAN の誕生につながった．

行われ，現在の MOTOMAN シリーズにつながっている．

3.4 MOTOMAN-L10 の誕生

3.5 以降の技術開発の流れ

ロボットが産業界に広く受け入れられるためには，以下の実用的な条件を満たす必要があった．

MOTOMAN-L10 以降，30 年にわたる開発の変遷を示す（図 11）．

（a）コストパフォーマンス

技術的に振り返ってみると，1984 年に当初 5 軸であっ 採算に乗る手頃な価格たロボットの動作軸数は 6 となった．6 軸化させること（b）機能と操作性

により空間内で任意の位置と姿勢を取らせることが可能

 対象作業に適合した精度，動きが得られ，ティーとなり，適用用途は当初のアーク溶接やシーリングからチングや修正操作が容易

塗装，搬送などへと拡大した．1986 年には AC サーボ（c）大きさモータとそのドライブ技術の飛躍的な進歩によって，

 小形・軽量で設置スペースが小さい（d）信頼性・保守性

モータが DC から AC に置き換わり，メンテナンス，冷却，安全の面で進歩があり，1987 年には絶対値エンコー 故障が少なく，ラインの高稼動率が維持され，保ダを採用することで電源投入時の原点復帰動作を省略す

守が容易ることができ，電源を投入後すぐに動作が可能となった．

これらは当然のことではあるが，改めてこれら要求に

同年，モータの小形・高出力化，減速機の小形・高剛

対して技術蓄積と研究開発を進め，より実用的なロボッ性化などの要素技術の革新もあり，アーム駆動がボール

トとして 1976 年 9 月に Motoman-L10（図 9）を完成

ねじ駆動から直接駆動が可能となって構造面での革新がさせ，翌年 1977 年に出荷された．本機は安川電機のロなされた．ただし，平行リンクは依然残ったままであっボット 1 号機として，安川電機歴史館（北九州市八幡

た．平行リンクは機構剛性や駆動力伝達の面では有利な西区黒崎）で見ることができる．

構造であったが，動作領域を制限せざるを得なかった．

最大の特長は，垂直多関節形のマニピュレータ構造を平行リングがなくなりシリアルリンクの機構が実現され採用したことである．これにより動作範囲の大きさに比たのは 1998 年で，これにより動作領域は大きく拡大しロ較して，ロボットの設置スペースが小さくなり，ラインに

ボットの用途は更に組立・ハンドリングに拡大している．

設置しやすくなった．更に，保全性を良くするために各

その後，2005 年には双腕ロボットを世に送り出し，軸がブロックごとに分解，組立できる構成を継承し，構成2007 年には動作軸数を 7 軸として更に改善を行ってい

部品数を少なくすることで保守部品の削減を行っている．

る．これによりロボットは障害物を回避して対象物にア

図9

MOTOMAN-L10 外観

図 10

ティーチングペンダント外観
解説

安川電機のロボット開発の歩み

141

解

説

Technology Reviews and Reports

図 11

図 12

MOTOMAN 開発の流れ

ロボットの軸構成

図 13

ウェーハ搬送ロボットと装置クセスすることを可能とし，より複雑な組立や溶接が可役割を果たすであろう点に着目し，1980 年後半からク能となり更に適用範囲を広げることとなった．7 軸ロ

リーン・真空装置とロボットの開発を開始した．

ボットの構成を図 12 に示す．7 軸ロボットは，S 軸（旋クリーン・真空技術の研究や真空用アクチュエータの回），L 軸（下腕振り），E 軸（下腕旋回），U 軸（上腕開発に着手した当時，半導体業界は 256k DRAM の量振り），R 軸（手首旋回），B 軸（手首振り）及び T 軸

産 期 で 6 イ ン チ の ウ ェ ー ハ で あ っ た が，そ の 後 1M

（手首回転）からなり，6 軸ロボットはこの軸構成からDRAM やウェーハも 8 インチから 12 インチへと大きE 軸を除いたものとなる．

くなりこの業界は見る間に拡大した．この流れに乗り遅また，この間将来の情報通信産業の到来による産業構れることなく 1990 年からクリーン・真空対応の搬送シ造の変化を予測して液晶・半導体製造分野へのロボットステムとしてウェーハ搬送ロボットとその周辺装置（図の展開も行った．

13）等を販売した．
また，時を同じくしてスクリーンの大形化や液晶・プ

3.6 ク リーン・真空，液晶ガラス基板搬送ロボットへの展開

るガラス基板サイズに対応する搬送ロボットの開発をアクチュエータとその制御，とりわけファクトリオー

行った．先に行われていたクリーン真空技術と産業用ロ

トメーション（FA）とメカトロニクスを中心に事業を

ボット開発を融合し 1997 年ガラス基板搬送用のクリー展開してきた一方，電機産業全般，更には産業・経済のンロボットを市場に投入した．ガラス基板搬送用ロボッ

動向を広く見渡すと，21 世紀に向けて情報通信技術のト開発の推移を図 14 に示す．

比重が格段に高まるであろうことが 1980 年代半ば頃には既に予想された．

142

ラズマディスプレイテレビの普及に伴い，年々大形化す

図 15 にこれまでのロボット出荷台数の変遷（累計）を示すが，半導体・液晶ガラス基板搬送ロボットは 1990

情報通信の分野で華やかなスポットライトが当たる

年代後半のロボット出荷台数の増加に大きく貢献した．

メディア技術は，メカトロニクスから一見して遠い位置

出荷台数は，1977 年の 1 号機出荷以来，1988 年ににあったが，それを支える半導体の生産に FA が大きな

1 万 台，2002 年 10 万 台，2007 年 20 万 台，2014 年

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

小特集

身近になったロボット技術

図 14

ガラス基板搬送ロボットの推移

図 15

ロボット出荷台数の変遷（累計）

図 16

現在の MOTOMAN シリーズに 30 万台を突破し，現在まで 40 万台に近い数のロボッ

イオメディカル向け創薬・製薬・臨床検査の自動化を目

トを送り出している．

指して新世代ロボットの開発を行っている．

3.7 MOTOMAN シリーズ一覧
現在の MOTOMAN シリーズの一覧を図 16 に示す．

4

前述した産業用，半導体・液晶ガラス基板搬送用ロ製造業分野のロボット市場はグローバル化が進み今後

ボットのほかに非製造業分野への展開を図っており，バも拡大が見込まれている．しかし，成熟した欧米や日本のロボット技術の将来展望

解説

安川電機のロボット開発の歩み

143

解

説

Technology Reviews and Reports
することで生産効率向上を目指すことが考えられ，人間とロボットの親和性の追求が必要である．
（4） 操作性向上
多品種少量生産における頻繁なライン変更への対応可能とする簡単立ち上げや新市場におけるロボット知識の乏しいユーザでも短期間でロボット操作可能な機能やユーザインタフェースの提供が必要である．
図 17

ロボット市場と将来展望

5

まとめ

市場と，経済成長が著しくロボット需要が増大している新自動化機器に始まり，汎用性を持ったロボット開発の興国市場ではロボットに求められる仕様が異なっている．

歴史をやや強引とは思えるが私的に振り返ってみた．産例えば，前者ではより生産性を高めることができる高業用ロボットの歴史はほんの 40 年間そこらであるが，機能・高性能なロボットが求められ，後者では低価格なロボットが求められている．

大きな産業となった．
しかし，ここ 20 年を振り返ってみると，産業用ロ

これらの要求に応えるためには，ロボットの機能をよ

ボットの対象市場が思いのほか広がっていないことに気り高めることはもちろんであるが，加えて，ネットワー

付く．大きな市場は依然としてアーク溶接，スポット溶

クやクラウドとの連携，人間・ロボットそれぞれの特長

接，電子部品実装，ハンドリングであり，販売台数の飛を生かした親和性（協働・共存）の向上，更には，誰で躍的増加や作業能力の大幅な向上はあったものの，そのも使える操作性（簡単立ち上げ・簡単操作）の実現など

他用途への広がりが少ないように思う．客観的に眺めれにより広くロボットの普及を図る必要がある．

ば，基本技術及びソリューション技術が一つの壁に直面（1） 機能向上していると言えよう．裏を返せば，前記した課題の解決

人間は作業するだけでなく，確認や工夫をいつも行っがこの壁を乗り越える重要なキーであり，この課題の向ており，複数のタスクを並列して処理するなど，柔軟に

こうには，大きな可能性と新たな夢が広がっているよう作業している．これに対して現状のロボットは可搬質量に思われる．

や速度など個々の能力では人間を超えているが，環境や昨今，ロボットメーカ以外からの参画，使う側も巻き作業内容変化への適応性や知的創造性に関しては人間に込んだイノベーション等が多く報告されるようになって遠く及ばない．近年，情報処理やセンサの技術進歩は目おり，サービスをはじめとした新たな分野への広がりを覚ましく，これらを応用して人間の能力を超えた機能の期待できるようになった．図 17 に少し古いが，ロボッ追求が必要である．

ト市場と将来展望を示す．今後もロボット市場は拡大す（2） ネットワーク利用

ると予想されている．

ド イ ツ の Industrie4.0， 米 国 の Industrial Internetに見られるように，全てのものをインターネットに接続
し，機械と機械がネットワークを通して情報交換する
IoT（Internet of Things） や M2M（Machine-to-

今，正にロボットは万能の機械として大きな変化を始めているように思える．
今後とも，関係者各位の一層の御指導をお願いする次第である．

Machine）の動きが加速されている．今後，標準化やクラウド環境を使った新たな機能や付加価値を提供していく必要がある．
（3） 親和性向上
少子高齢化による労働力の減少や新興国企業とのコスト競争に対応するため，生産ラインの自動化は今後も拡大していくものと思われる．これからの自動化は人を機械に置き換えるのではなく，人の作業を支援したり人と機械が互いに補い合うことで生産ラインをより柔軟に

144

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

河野寿之（株）安川電機技術開発本部開発研究
所ロボティクス技術部．1984 広島大
第Ⅰ類（機械系）卒，同年安川電機製作所（現安川電機）入社．産業用ロ
ボット，移動ロボット，半導体ロボット等の開発を経て現在に至る．

解

説

小特集

身近になったロボット技術
サービスロボット技術

病院向けサービスロボットの事例紹介 ──自律搬送ロボット HOSPI──
酒井龍雄
木下愼太郎
上松弘幸

1

Tatsuo Sakai

パナソニックプロダクションエンジニアリング株式会社

Shintarou Kinoshita

パナソニックプロダクションエンジニアリング株式会社

Hiroyuki Uematsu

パナソニック株式会社

医療スタッフしかいない環境のほか，様々な職種の病院

はじめにスタッフ，患者，お見舞いなどの来院者が存在する環境

近年，多くの先進国で高齢化の進展が社会問題となりにおいて，非常に多くの業務がある．それらの業務を自つつある．特に日本では，少子高齢化によって 1990 年

動化するサービスロボットは，安全性を確保した上で確代をピークに生産年齢人口の減少が始まり，2011 年頃

実に役立ちを果たせることが必要であるが，その事例やには人口減少も進みつつある（図 1） ．今後，全体の実績がなく，導入が進んでいないのが現実である．

（1）

人口は減少していくにもかかわらず，高齢者人口の増加

そのような状況の中，パナソニック株式会社は，病院が続き，超高齢社会とも言われる高齢化が急速に進む．

スタッフ，患者や一般の来院者などが存在する中で，搬当然，生産人口の減少も進み，人手不足といった課題も送業務を行うサービスロボット「自律搬送ロボット

顕在化しつつあり，「課題先進国」と呼ばれるように

HOSPI ®」を開発し，国内外で導入を開始した．

なって久しい．課題先進国である日本が，超高齢社会の

本稿では，病院の現場にどのようにサービスロボット

課題をどのようなビジネスモデルによって解決するのを導入したか，導入を実現するために考えたサービスロ

か，期待が寄せられている．

ボットの役立ち，その中で特に重要視した安全への取組

特に病院においては，高齢化による患者数増大や，労みについて，
自律搬送ロボット HOSPI を事例に紹介する．

働人口減少による看護師等の医療スタッフ不足などの状上が課題になっている．そのような状況において，工場

2など生産現場で活用されてきたロボット技術を利用した

2.1 HOSPI 開発の目的

況において，①医療費の適正化，②医療・看護の質の向自律搬送ロボット HOSPI

医療の質の向上や，人手不足への対応（生産性の向上）

病院内では様々なものが搬送されている．従来搬送さへの取組みが進められてきている．例えば，医療の質のれていたカルテや X 線フィルムのように電子化された

向上には手術支援ロボット「ダヴィンチ」を，人手不足

ものもあるが，薬剤・検体・器材などの搬送物はなくな（生産性の向上）には薬剤自動仕分けロボットなどを例にる こ と が な い． そ の 搬 送 は， 病 院 ス タ ッ フ や SPD

挙げることができる．しかしながら，病院の業務には，（Supply Processing and Distribution）などの物流ス

上記のロボットが稼動する手術室や薬剤部など限られたタッフが行っているほか，気送管や自動台車などの設備が使われてきた．
しかし，人による搬送では，特に，夜間・休日は搬送する人の確保が難しく，病院スタッフが搬送することになり，その搬送作業にとられる時間のために，本来業務である患者サービスが低下する．また，設備搬送においては，その設備への投資・保守，搬送場所や経路の変更に要するコスト，衝撃による搬送物の品質劣化や，サイズや搬送形態の制限など，従来の搬送手段には問題点がある．

図1ⓒ電子情報通信学会 2016

また，作業を自動化しようとした場合，特に，患者や年齢層別人口推移解説

病院向けサービスロボットの事例紹介 ──自律搬送ロボット HOSPI ──

145

解

説

Technology Reviews and Reports

お見舞い等の来院者が往来する通路を利用する搬送ロ

すると，HOSPI は収納庫を施錠するとともに顔部分をボットでは，安全性を確保した上で効率的な動作で業務前方に向け走行を開始する．

をこなすこと，更に，病院関係者だけではなく，患者や走行はあらかじめ記憶した病院内の地図情報に基づい一般の来院者にも受け入れられることが課題となる．

て経路を生成して移動を開始する．移動中に障害物を検

筆者らは，これらの問題・課題に対応するため，安全出すると速度を調整し，スペースがあると回避を行い，性・効率性を確保した上で，病院スタッフが本来業務にない場合には停止する．HOSPI は自己の位置をデッドレ集中できること（病院スタッフへの役立ち），従来の搬コニングにより認識し，あらかじめ地図情報として記憶送設備の問題を解決するコストの低い手段を提供するこ

している通路の壁の情報とセンサにより検出した壁の情と（経営者層への役立ち），外来の方々に受け入れられ，

報とのマッチングによって補正しながら移動する．

少しでも病院の雰囲気を明るくすることにつながること

移動経路には軌道等を必要としないため，人と同じ通（来院者への役立ち）を目的として，病院内搬送ロボッ

路を走行し，自動扉やエレベータも利用する．自動扉やト HOSPI を開発した．

エレベータの利用のために，図 3 のように HOSPI の運

この目的を達成するため開発は，実際に病院とコラボ行を制御するためのシステムを構築し，その中のシステ

レーションすることで，現場の声を取り入れることにこだム制御 PC が走行経路にある自動扉やエレベータの制御

わり，その結果を実証運用により確認した上で進め，商品を行う．HOSPI の地図情報にはエレベータ及び自動扉化を実現し，2013 年 10 月から HOSPI の発売を開始した．

の位置情報が記憶され，例えばエレベータに接近するとシステム制御 PC がエレベータ制御ユニットにエレベー

2.2 HOSPI の概要（2）～  
（4）

タの呼出依頼を行う．エレベータ制御ユニットはエレ

HOSPI の外観を図 2 に，仕様を表 1 に示す．HOSPI

ベータが無人のときに，エレベータをロボット専用モーは二つの独立した駆動輪の差動により移動を行う．後側

ドに切り換え，エレベータを HOSPI の待機しているフには収納庫の扉があり，登録されたスタッフの ID カー

ロアに移動させる．その後，扉の開閉や乗降を逐次，ドをかざすことによって開錠及び目的地選択操作ができ

HOSPI，システム制御 PC，エレベータ制御ユニット間るようになる．スタッフが搬送物を収納し行き先を選択で連繋しながら行い，目的階へ移動後，エレベータは人が利用できるモードに切り換えられる．この仕組みのためには，あらかじめエレベータや自動扉はメーカによる改造工事が必要となる．
更に，複数の HOSPI を運行する場合，システム制御
PC は，各 HOSPI から通信によって得た位置情報に基づいて各 HOSPI に指示を出し，狭い通路での交通整理
やエレベータ利用の順番制御などを行う．
これらに加え，到着時のライトによる通知やスタッフス
テーションに置かれた端末からの HOSPI の呼出しもシス
テム制御 PC を介して行われ，走行中の前方画像の保存（ドライブレコーダ機能）も無線 LAN を利用して可能である．

図2

HOSPI 外観表1

HOSPI 仕様図3
146

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

HOSPI 制御システム

小特集

3

4

松下記念病院での開発・導入について（5）

松下記念病院では，カルテや薬剤を気送管やバーチカ

身近になったロボット技術

サービスロボットとしての役立ち

HOSPI を導入した現場で，検証された役立ちについて述べる．

ルコンベアで搬送していたが，電子カルテの導入とともに搬送量が激減したこと，更新・保守費用が高額である

4.1 病院業務への役立ちことから，更新を見送り，現場から要求の高い夜間時の搬送業務をロボットが行うことにより，医療スタッフ

搬送については委託職員による対応を行っていた．こうの負荷を軽減することができ，医療スタッフは本来の専した中で，人に近いロボットならば諸問題を解決できる

門業務に集中することができた．これは，病院経営におのではないかという発想が出て，ける事故リスクの低減や，医療クオリティの向上にもつ① 2005 年に松下電工が開発した初期型 HOSPI が，ながる．例えば，特に夜間や休日には人手が不足するた

岡山の病院で稼動していたこと

め，医療スタッフは持ち場を離れにくく，薬剤等の搬送②病 院の大きな改装工事が不要なことがネックであった．具体的には，病棟で薬剤が必要と③設
 備を更新するよりもコストが低いことなった場合，看護師は患者のナースコールへの備えを中を判断材料に，病院の課題とメーカのロボットの企画が断し，あるいは，薬剤師は調剤業務を中断して薬剤を搬一致した形で，2010 年に病院とメーカとの密な共同作送する必要があり，医療スタッフも持ち場を離れること

業による開発が開始された．

へ の 不 安・ ス ト レ ス を 感 じ る こ と に な る． そ こ で，2010 年からの HOSPI の開発にあたっては，現場目

HOSPI がこの搬送業務を行うことで，医療スタッフの線からの運用レベルはもちろん，患者と同じ通路を走行負荷軽減が可能となった．また，医療スタッフが簡単にし，同乗はしないものの人と同じエレベータを利用する操作できるよう，HOSPI の利用方法は非常にシンプルということで，患者目線には特にこだわって開発を行っな仕組みとしており，操作面でのストレスを感じることた．まず，ポスターなどによりロボットが動き，エレのないように設計した．具体的には，図 5 に示すようベータを利用することを周知することで，初めてロボッに，ID カードによる認証，薬剤の収納，行き先のボタトを見る患者やお見舞いの方にも御理解を頂いた．これ

ン押下の簡単操作により HOSPI は搬送を開始し，あとによって，HOSPI の運用に対するクレームは導入以来，は搬送先で薬剤を取り出すだけである．このように，発生していない．その上で，院内通路にいる患者をはじ

HOSPI は，医療スタッフの搬送業務の負担軽減とともめとして，存在する可能性のある車椅子，ベッド，機器に，心理ストレスの軽減を実現している．

など（図 4）が HOSPI に備えたセンサで確実に検知でまた，HOSPI による搬送では，搬送時の振動や衝撃

き，HOSPI が人に不安を与えずに減速し，スペースがが小さいため，薬剤や検体に与える影響は少なく，例えあればそれらを回避して移動を継続するなど，安心・安ば，抗がん剤は人手による搬送よりも泡立ちが少なく搬

全はもちろんのこと，期待どおりの時間で確実に搬送す送できる．抗がん剤の搬送には，人体へ影響するばく露るようにロボットを開発し，現場での実証試験を行った．

のリスクがあるが，HOSPI が搬送することで，搬送者

開発は，病院側から看護師，薬剤師，検査技師が参画

等へのばく露のリスクも軽減している．

し，一方，開発側では発生した現場での不具合や要望に更に，松下記念病院においては，HOSPI の導入に加迅速に対応する体制をとることで，短期間で実用性が向え業務を見直す取組みを行うことで大きな効果が得られ上した．2011 年 1 月からは夜間の薬剤搬送を 2 台のることも確認できた．具体的には，入院患者の早朝に採HOSPI で開始し，その後，完成度が実証されるに伴い，血した検体をほぼ全て HOSPI で随時搬送し，検査体制

運用時間を休日終日，平日終日へと拡張し，検体搬送もも見直すことで，行うために台数を増やし，今では 5 台の HOSPI が運用①検
 査技師・看護師が回収業務から解放され，患者されている．

サイドでの時間が確保できることによる早朝時間帯で多発する転倒事故の削減

図4

病院内の障害物例

図5
解説

HOSPI の操作

病院向けサービスロボットの事例紹介 ──自律搬送ロボット HOSPI──

147

解

説

Technology Reviews and Reports②検 査時間短縮（△ 1.5 時間）による午前回診へのコストが安い．

確実な反映，検体の滞留時間短縮（△3 時間）による検査精度の向上，外来患者の検査時間の 25％
短縮により，病態判断や治療開始時期を早めることでの患者にとっての最善な治療

4.3 病院利用者への役立ち
4.1 による医療の質の向上や効率化による病院利用者への役立ちのほか，実際に HOSPI を導入頂いた病院様からは，HOSPI が他の効果，つまり，患者への癒しの提供などの効果が得られた．
実際に利用頂いている現場からは，次のようなコメンなど，付加的な役立ちがあるとのお声を頂くことが多くある．HOSPI は，病院内にて広く受け入れられるよう，丸トを頂いている．
・搬送作業から開放され，夜間，救急時など患者サイドでの時間が確保できる．

みのあるデザインとし，愛らしい顔を備えており，走行中
は笑顔を表示し，挨拶などのメッセージを発しながら目的・搬送時間は約 5～6 分で開発前に期待した以上に早地へ向かう．HOSPI が提供するこれらの癒しや楽しさにく到着する．
（この時間は，病院ごとの搬送距離や対して，病院の方々から以下のコメントを頂いている．

環境により変動する．
）
・搬送物の形態によらず，そのまま搬送できる．
（搬
送する検体例を図 6 に示す．
）
・万一，トラブルが発生したとしても，病院スタッフ  ・HOSPI が動く様子は病院の雰囲気を明るくし，話
題作りに貢献している．例えば，検体搬送のために小児科に HOSPI が待機しているので，子供たちが笑顔で診察に入ってくれる．

で簡単に復旧・搬送続行が可能である．HOSPI は患者に好評であり，子供にも人気があるため，病院で人と同じ通路を走行するため，登録されているスは図 7（松下記念病院），図 8（埼玉医科大学国際医療

タッフであれば通路上で搬送物を取り出すことが

（6）
センター）
のようにクリスマスなどに装飾をして，イでき，トラブル時に薬剤が無駄になることや，再採

ベントに用いたり，走行させたりしている．

血になることがない．
4.2 病院経営への役立ち
病院の経営に対する役立ちについて，次のものを挙げることができる．

5

サービスロボットの安全性についてサービスロボットは，製造業における工場内のように・壁や天井内に専用の軌道やインフラが必要なく，省人が近づくことができないように柵で囲われた場所ではスペースである上，建築時はもちろん，レイアウト

なく，病院スタッフ，患者をはじめ，ロボットを初めて変更や老朽化に伴う設備更新時の費用が安い．また，搬送物や搬送範囲の拡張に応じて，段階的にHOSPI の台数を増やしていくことができる．
価 格の目安は，1 台 800 万円程度〜
別
 途管理システム，LAN 環境構築，エレベー
タ工事等の費用が必要．
・搬送の出発点，到着点にステーションなどが必要な
く，HOSPI に記憶させる地図情報などのデータ変図7

更により搬送場所の変更・追加ができ，経路変更コ

松下記念病院

クリスマスコンサート

ストが安い．
・トラブル時に，専用のメカニックを必要とせず維持

図6
148

検体例

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

図8

埼玉医科大学国際医療センター

クリスマス走行小特集

身近になったロボット技術

トとして，スタッフ，経営者，利用者の 3 者にとって，安全性，効率性を確保した上で役立ちができる搬送シス
テムであることが実証できた．
また，第三者認証機関による規格認証を取得したこと
で安全性を示し，上記のような実績を積み上げていくことで，今後のサービスロボットの展開を推進していきた
図9

図 10

JET ロボット認証マーク

いと考えている．
■ 文献（1） 総務省統計局，“日本の統計 2013．
”（2） 酒井龍雄，松田昌之，“病院内自律搬送ロボットシス
テム，”病院設備，vol.45, no.2, pp.156–157, 2003
（3） 酒井龍雄，北野幸彦，“自律移動ロボットシステム，”
自動車技術，vol.10，pp.40–46，Oct. 2006.
（4） 村井亮介，酒井龍雄，川野 肇，木下愼太郎，上松弘幸，“病院内自律搬送ロボットの 3 次元環境認識・
障 害 物 回 避，”Panasonic Technical Journal,
vol.58 no.4, pp.51–57, 2013.
（5） 酒井龍雄，山根哲郎，“「病院内自律搬送ロボット
HOSPI」開発と病院での実用効果，”月刊新医療，vol41, no.8, pp.128–132, Aug. 2014.
（6） 田地功忠，池淵研二，“自律搬送ロボット「HOSPI」
を用いた検体搬送，”Clinical Engineering, vol.25,
no.2, pp.144–148, 2014.
（7） JIS B 8446-1“生活支援ロボットの安全要求事項－
第 1 部：マニピュレータを備えない静的安定移動作
業型ロボット，”附属書 C，2016．

ロボットの典型的な危害の発生シーン（7）

見る人もいる環境で動く．そのため，HOSPI の安全性については細心の注意を払い，第三者機関（一般財団法
人電気安全環境研究所（JET））による認証を取得した．
取得した認証の適用規格は，日本工業標準調査会（JISC）が，生活支援ロボットの安全性に関して新規に発行した JIS 規格「JISB8445：ロボット及びロボティッ酒井龍雄

クデバイス─生活支援ロボットの安全要求事項」と「JISB8446-1：生活支援ロボットの安全要求事項─第 1

パナソニックプロダクションエンジ
ニアリング株式会社・新規事業推進
室 ロ ボ テ ィ ク ス 推 進 部 所 属．
1998 阪府大大学院工学研究科電子工学専攻博士前期課了，1989 松下
電工株式会社入社以来，設備開発，工程改善，移動ロボットの実用化に従事．

部：マニピュレータを備えない静的安定移動作業型ロボット」である．前者が国際標準化機構（ISO）から発行されている「ISO 13482 Robots and robotic devices―Safety requirements for personal care robot」の翻訳版であることから，生活支援ロボットの安全性に関す

木下愼太郎

る国際標準規格である「ISO13482」も同時に取得した．
なお，生活支援ロボットの安全性に関する JIS 規格に

パナソニックプロダクションエンジ
ニアリング株式会社・新規事業推進
室 ロボティクス事業推進部所属．
2000 神戸大大学院自然科学研究科
機 械 工 学 専 攻 博 士 前 期 課 程 了，
2000 松下電器産業株式会社（当時）
入社，2005 松下電工株式会社（当時）に転籍以降，自律移動ロボットの実用化に従事．

基づく認証取得は，HOSPI が初の事例（2016 年 4 月
当社調べ）であり，ロボットの機構や動作などに要求される安全性に関して，世界標準を満足するとともに，世界に先駆けてタイプ別の基準もクリアした最初のロボットとなった．取得した認証マークを図 9 に示す．
認証を得る作業においては，リスクアセスメントとし

上松弘幸て規格に規定されたロボットの危害発生シーン（図 10）

パナソニック株式会社・生産技術本部・ ロ ボ テ ィ ク ス 推 進 室 所 属．
2003 阪大大学院基礎工学研究科シ
ステム人間系専攻博士前期課程了，2003 松下電工株式会社（当時）入社，以降，自律移動ロボットの実用化に従事．

を用いてリスクを洗い出し，試験でしっかり確認することなどを行った．

6

おわりに

以上のように，HOSPI は，病院向けサービスロボッ
解説

病院向けサービスロボットの事例紹介 ──自律搬送ロボット HOSPI──

149

解

説
サービスロボット技術

空の監視サービス
 阿部幸司1

はじめに

1962 年に日本で初めて民間企業によるセキュリティ
サービスが誕生してから，半世紀以上が経過した．常駐
警備に代表される人的警備から始まったセキュリティ

Koji Abe セコム株式会社

は，人工衛星，航空機，飛行船，ドローンを利用して上空から監視するサービス，更にはドローン自体を検知するサービスも提案している．
本稿では，これらの空の監視サービスについて説明する．

知すると，通信回線を介してセコム・コントロールセン

2

ターに送られ，その御契約先に全国各地の緊急発信拠点

セコム株式会社のグループ会社の（株）パスコ（1）は，から緊急対処員が急行し，必要に応じて警察や消防にも人工衛星で撮影した衛星写真を解析し，御契約先の御要通報するサービス（オンラインセキュリティサービス，望に応じたサービスの提供を行っている．2005 年にド

図 1）に進化した．

イツの商用人工衛星「TerraSAR-X（テラサーエック

サービスは，御契約先の施設に設置したセンサが異常感

人工衛星を利用したサービス

近年，社会を脅かすリスクが増大し，求められるセ

（2）
ス）
」
（図 2）の撮影データの国内独占販売権と全世界

キュリティサービスへの要望も高度化している．重大なへの販売権を取得し，2007 年の打上げ成功を機に本格脅威から社会を守るためには素早く正確な状況把握が不的に衛星事業に参画し，その後，フランスの高分解能光可欠であるが，その手段として広域を一望監視できる上学衛星「Pleiades（プレアデス）」シリーズなど，取扱空からの俯瞰が非常に効果的である．セコムグループでい衛星を増やしている．
TerraSAR-X は地球上空 514 km の高度で周回し，約2 時間程度で地球を一回りし，天候に依存せず，全世界の環境モニタリングや災害時の迅速な情報収集等を行うことができる．
災害発生時の具体的な活用例としては，被災地周辺の衛星画像を取得し，平常時の画像との違いをコンピュー
タなどで分析し，被災状況や二次災害の可能性を専用の

図1
150

オンラインセキュリティサービス

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

図2

TerraSAR-X（©Airbus DS）ⓒ電子情報通信学会 2016

小特集

身近になったロボット技術

図 4 「セコム飛行船」イメージ

図3

衛星画像から分析した浸水状況

インターネットのサイトで公開している．その具体例として，図 3 に東日本大震災の被災地の浸水状況を分析したものを示す（3）．衛星画像で水面などの平滑面はマイ
クロ波の反射強度が低いため暗く写る特性を利用し，浸水区域を推定して黄色でマッピングして表示している．

3

飛行船を利用したセキュリ
ティシステム図5

高精細パンチルトズームカメラの映像

セコム株式会社は 2014 年 12 月に，民間防犯用としては世界初の自律型の飛行船「セコム飛行船」の試作機（4）を開発した（図 4）．
「セコム飛行船」は，高所から広域エリアを監視し，禁止エリアへの不法侵入監視や混雑時のアクシデント回避，災害時の状況把握から避難誘導の支援までを実現できる．特に大規模なイベントを開催する競技場や広大な敷地におけるセキュリティ強化や混雑状況の確認等での活用が期待されている．2016 年 2
月の「東京マラソン 2016」にて，係留型の「セコム飛行船」が初めて披露された．
3.1 特徴図6

夜間の熱画像カメラの映像「セコム飛行船」は，以下の特徴を持っている．

性スピーカを搭載している．得られた映像や音（1）飛行船はあらかじめ設定した警戒エリアの上空

声により，監視員が詳細な状況を把握するとと約 100 m を自律で飛行し，高所から広域エリア

もに，指向性スピーカからの指示でアクシデンを監視して早期に異常発見や対策支援を行う．

ト回避や避難誘導の支援が可能となる．

（2）高精細パンチルトズームカメラ（図 5 に撮影映

（3）飛 行船と連携する「セコムドローン」
（後述）
，

像を示す）
，熱画像カメラ（図 6 に夜間の撮影映地上に設置された防犯センサ，防犯カメラの情像を示す），集音マイク，サーチライト及び指向

報はリアルタイムでセコムグループが有する
解説

空の監視サービス

151

解

説

Technology Reviews and Reports
表 1 「セコム飛行船」の仕様

全

長約 19.8 m

最 大 径

約 5.65 m

総 重 量

約 270 kg

飛行高度

約 100 m

航続時間

2 時間以上データセンタに送られ，集約される．
（4）有 事の際には，セコムグループのオペレーショ
ンやデータ解析技術を活用しながら，緊急対処員による的確な対応を実現できる．
3.2 「セコム飛行船」の仕様

図 7 「セコムドローン」のシステム構成

東京マラソン 2016 にて初披露された「セコム飛行船」の仕様を表 1 に示す．

4

ドローンを利用したセキュリ
ティシステム

セコム株式会社では，2015 年 12 月 10 日の改正航空法の施行の翌日に，民間防犯用としては世界初の自律型
飛行監視ロボット「セコムドローン」のサービス提供を開始した（5）．
「セコムドローン」は画像技術・センシン
グ技術・空間情報技術などの技術を結集した，世界に例のない独創的なセキュリティシステムである．

図 8 「セコムドローン」のカメラ映像

鳥などの小動物による誤検知を排除することができる．
4.1 目的警戒状態でレーザーセンサーが侵入を検知したら，即「セコムドローン」は，侵入異常発生時に対象物体（車，座に「セコムドローン」が侵入ポイントに向けて発進す人など）に対し上空から接近し，車のナンバー・車体，

る．レーザーセンサーが検知した不審車両・不審者の位

人の顔・身なり等を撮影することにより，不審車両・不置情報は「セコムドローン」に随時伝送され，「セコム

審者の追跡や確保に役立つ情報を取得できる．同様の効

ドローン」に搭載されたカメラ映像はリアルタイムでセ果は固定監視カメラでも実現可能であるが，対象物がカ

コム・コントロールセンターに配信される．
（セコム・

メラから遠く鮮明に映らない場合や，遮蔽物によって見コントロールセンターで表示される「セコムドローン」

えない場合があるため，機動力の高いドローンは非常にのカメラ映像の様子を図 8 に示す．
）セコム・コントロー

有効である．

ルセンターの管制員は侵入した物体の特徴を確認して緊急対処員に通報し，緊急対処員が御契約先に急行する．

4.2 システム構成「セコムドローン」はドローン本体，ドローンの制御

152

4.3 ドローン本体の機体仕様と機能

器，離着陸用のドローンポート，レーザーセンサーとオ

ドローン本体の機体仕様を表 2 に示す．

ンラインセキュリティシステムのコントローラーで構成「セコムドローン」は図 9 に示すように，四つのプロされる（システム構成を図 7 に示す）．

ペラを利用して飛行エリア内を自律で飛行する．

御契約先の敷地への不審車両・不審者の侵入はレー

自律飛行を行うため，「セコムドローン」内にはあらザーセンサーで捉えることができる．レーザーセンサー

かじめ登録された御契約先の 3D マップを持っている．

は検知物体の位置や形状を正確に捉えることができ，まこの 3D マップには，自由に飛行できる「飛行可能エリ

た，物体の大きさ，移動距離，速度等を解析することで，ア」，
障害物等のため飛行不可な「障害物エリア」がある．

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

小特集

身近になったロボット技術が出ないように，「セコムドローン」が御契約先の敷地

5

境界線に近づいた場合でも安全確実に着陸するように

近年，各種施設や多くの人が集まるイベント会場など

また万が一にも御契約先の敷地から「セコムドローン」

ドローン検知システム

なっている（図 10）．

でドローンの落下事故等が発生しており，今後もドロー「セコムドローン」はこの 3D マップを基に，レーザー

ンを悪用した犯罪の危険性も懸念されている．このようセンサーが検知した不審車両・不審者の位置まで最短時な事態に対応するため，セコム株式会社は 2015 年 1 月

間で到達できる経路を計算して自律飛行する．また，「セに，重要施設等に侵入したドローンを検知する新しいシ

コムドローン」には物体までの距離を測定する障害物検

ステム「セコム・ドローン検知システム」を販売開始し知センサが搭載され，「飛行可能エリア」内に障害物をた（6）．

検出すると障害物を回避しながら自律飛行をする．
「セコムドローン」には 2 種類の無線通信システムが5.1 システム構成搭載されており，長距離低帯域無線は制御用として，短「セコム・ドローン検知システム」は，レーダ，3D

距離・高帯域無線は映像用として使用している．カラー

指向性マイク，近赤外照明付高速パンチルトズームカメ

カメラと白色 LED を利用して，夜間でもカラー映像をラの三つから構成され，これらのセンサ情報や映像情報

セコム・コントロールセンターへ画像伝送する．

は監視卓で参照することができる．図 11 に利用イメー
ジ，図 12 に監視卓の画面イメージ，図 13 にはそれぞれの機器とサイズを示す．

表2

ドローン本体の機体仕様

サイズ

幅 570 mm（対角 685 mm）×奥行 570 mm
×高さ 225 mm

質

2.2 kg（バッテリーを含む）

量

5.2 実現する機能
カメラ等を搭載しているドローンが，監視対象の半径100 m 以内の距離に接近してきた際に，以下に示す三つの処理を行うことで，監視者が迅速かつ正確にドロー

最高速度

約 10 km/h

ンの飛来を判断することができる．

飛行高度

3～5 m（不審者・不審車両追跡時）

（1）
「騒音」
「暗闇」
「太陽光直射」などの影響を受け

連続飛行
可能時間

約 10 分ない高感度のマイクロ波レーダ 2 台（水平面監
視 ＋ 天 頂 面 監 視 ） が， 半 球 状 に 全 方 位 半 径

カメラ・ 広角レンズを備えたカラーカメラ，白色 LED
照 明 （夜間もカラー撮影可能）
センサ

GPS，高度（測距・気圧），方位，加速度，ジャイロ，障害物検知

図 11 「セコム・ドローン検知システム」利用イメージ
図 9 「セコムドローン」本体

図 10 「セコムドローン」が持つ 3D マップの概念図

図 12

監視卓のイメージ図
解説

空の監視サービス

153

解

説

Technology Reviews and Reports

レーダ

サイズ：幅 480 mm ×奥行 325 mm ×高さ 341.5 mm

図 14

レーダによる監視

3D 指向性マイク

サイズ：φ 550 mm ×高さ 225 mm

近赤外照明付高速パンチルトズームカメラ（※）

図 15

サイズ：幅 724 mm ×奥行 478 mm ×高さ 440 mm

3D 指向性マイクによる集音※「ワイド」と「ズーム」のカメラ 2 台を搭載

図 13 「セコム・ドローン検知システム」機器

100 m の範囲を監視し（図 14），自動的に飛行
物体を検知して侵入と判断し，監視卓に飛行物
体の方向と距離を表示．
（2）内 部に複数のマイク（マイクアレー）を搭載す

ワイドカメラ（3）レーダに連動した近赤外照明付高速パンチルト
ズームカメラが飛行物体を自動で追跡し，
「ワイ

6
154

ワイドカメラ

昼間

る 3D 指向性マイクで，レーダが検知した方向の音を集音して監視卓に出力（図 15）．

ズームカメラ図 16

ズームカメラ夜間

100 m 先のドローンを監視するカメラの映像生しているためである．

ド」と「ズーム」のカメラで広域と詳細のライ

セコムグループでは，表 3 に示すように，宇宙からブ映像を監視卓に同時に表示．なお，近赤外照地上までをくまなく空間情報を取得してサービスを提供

明で，暗闇でも 100 m 先の対象物が確認可能．
（昼している．本稿では詳しく触れなかったが，航空機を利間と夜間それぞれで 100 m 先のドローンを監視用して上空から広範囲に測量を行ったり（7），車両を利用した場合のカメラの映像を図 16 に示す．
）

して高精度な道路基盤データの取得や道路構造物の異常検出も行ったりもしている（8）．

最後にこれらの空間情報を器として，様々な技術（画像処理技術，センシング技術，サービスエンジニアリング技術，

空の監視サービスを提供する上で，空間情報は不可欠

ICT 技術）で得られた情報を統合することにより，的確な情報である．全ての出来事は，3D 空間のどこかで発な状況把握や迅速な対応を可能とするサービスを提供し

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

小特集
表3

様々な空間情報取得とサービス

空間

データ取得手段

サービス

宇宙

人工衛星

災害発生時の地形変動や建物等の被災状況把握，二次災害発生の可能性分析と災害情報サービ
ス，環境モニタリングサービス
の提供

上空

航空機

地図及び地形図の作成，火山活
動調査や災害時の状況把握

飛行船

広域での異常の発見，災害時の状況把握や避難誘導

ドローン

お客様敷地内で発生する異常の早期状況把握自動車（MMS ※）

高精度な道路基盤データの取得，路面やトンネル壁面等道路
構造物の異常検出

可搬形センサ（レーザ計等）

道路やトンネル等の測量，建築物や構造物等の計測，災害発生時に急傾斜地等の危険個所把握

地上身近になったロボット技術■ 文献（1） “空間情報（GIS/ 航空測量）の総合企業 | 株式会社パ ス コ，”（ 株 ）パ ス コ，http://www.pasco.co.jp/，
参照 July 13, 2016.
（2） “TerraSAR-X サービス（TerraSAR-X・TanDEM-X），”（株）パスコ，http://www.pasco.co.jp/products/terr
asarx/，参照 July 13, 2016.
（3） “2011 年 3 月 平成 23 年（2011 年）東日本大震災に 関 す る 情 報，”
（ 株 ）パ ス コ，http://www.pasco.
co.jp/disaster_info/110311/，参照 July 13, 2016.
（4） “報道資料 2014 年度版─ 12 月 24 日，”セコム株式会 社，http://www.secom.co.jp/corporate/relea
se/2014/nr_20141224.html，参照 July 13, 2016.
（5） “報道資料 2015 年度版─ 12 月 10 日，”セコム株式会 社，http://www.secom.co.jp/corporate/relea
se/2015/nr_20151210.html，参照 July 13, 2016.
（6） “報道資料 2015 年度版─ 01 月 14 日，”セコム株式会 社，http://www.secom.co.jp/corporate/relea
se/2015/nr_20160114.html，参照 July 13, 2016.
（7） “ 航 空 機 計 測，”
（ 株 ）パ ス コ，http://www.pasco.
co.jp/products/aerial/，参照 July 27, 2016.
（8） “車両・地上計測，”（株）パスコ，http://www.pasco.
co.jp/products/ground/，参照 July 27, 2016.

※ MMS（Mobile Mapping System）ている．
本稿では，空の監視サービスに焦点を絞って説明した．安全・安心を提供するためには，空の監視だけではなく，地上の防犯センサ，防犯カメラのシステムと組み合わせることで，より高度なセキュリティサービスを提供できることは言うまでもない．

阿部幸司
2003 筑波大大学院理工学研究科理工学専攻了．現在，セコム株式会社 IS
研究所センシングテクノロジーディビ
ジョンマルチセンサ・パーセプション
グループ研究員．走行型の屋外巡回監
視ロボット「セコムロボット X」の走行制御アルゴリズム研究，セキュリ
ティ機器の制御プログラム開発，「セ
コムドローン」の飛行制御通信プロト
コル実装等，メカトロニクスを中心とした分野の研究開発に従事．

解説

空の監視サービス

155

解

説
サービスロボット技術

ロボット産業革命が
興るために
筒井多圭志

1

社が開発した自立歩行小形ヒューマノイドロボット NAO
をそのまま大きくしてもらったものである．脚を取り外インターネット，AR（Augmented Reality：拡張現

して大容量電池を組み込んだことで，12 時間以上という

実），VR（Virtual Reality：仮想現実），IoT（Internet

大幅な稼動時間の延長を実現し，夜に休んで（充電して）of Things：もののインターネット），人々の生活を変え

昼に働くことが実現できる．

る技術革命は目白押しだ．ロボットがそれらをはるかに

Pepper の最大の価値は大きいことである．それゆえ上回る産業革命を起こすことは間違いない．しかし，存在感があり，立っているだけの仕事なら何とかこなす

21 世紀になってもサービスロボット産業は，いまだ夜ことができる．分散メッセージパッシングアーキテク明けを迎えていない．とりあえず思い当たることとしてチャのようなロボット OS は搭載していないが，マウス

は，人形接客ロボットが，標準の小形 PC（Personal

で簡単にスクリプトを組むことができる．世の中には意Computer） と，ROS（Robot Operating System： ロ

外と立っているだけの仕事がある．店先で，道行く人にボット構築のためのリモートメッセージパッシングのシ声を掛けるだけの仕事とか，簡単な接客とか，重宝してステム体系，スタンフォード AI ロボットプロジェクト頂いている．競合するロボットもすぐに出て来るかとで開発され，以降主に Willow Garage 社でメンテナン

思ったが，全然出てこない．いろいろと今一歩の点はあスされてきた）のような分散メッセージパッシングアー

るものの，現時点では唯一の簡単に使えるヒューマノイ

キテクチャでストレスなく最新のコンピュータサイエン

ドタイプの市販ロボットである．

スの成果を取り入れて大規模システム構築できるように

ただし，Pepper はきれいに整っていて，取り付く島設計されていないこと，ロボットアームを作るために必もなく，周辺産業を盛り立てられないところが問題だ．

要不可欠な真ん中に大きな穴の空いたモータアッセンブ

ばく大な費用を掛けて金型を製作し，細かい部品を一かリが国内外を見渡してみても市販されていないこと，こら全部プラスチックで作り込んでいる．上がって来たもれらが最大のショーストッパーだ．

のを何とかもうちょっとマシにしようと思って

ソフトバンクグループでは通信だけでなく，ロボット

Aldebaran Robotics 社から納品された Pepper を分解の開発にも積極的に取り組んでいる．ここでは，「ロしてみた．回路図もアーキテクチャ図もない状態で作業

ボット革命という新たな産業革命はいかにして来るのだ

するのだから大変である．まず，Qseven（マイナー規

ろうか？」について，ロボット開発現場の問題点を鑑み格の CPU カード）が入っていたので，放熱設計を改善ながら筆者なりの考えを述べることにする．技術開発にし，消費電力は増えるがもう少し高速な CPU に取り替

希望や夢を持った若手技術者や学生諸君に，是非一緒にえてみたところ少し動作が速くなった．頭がテーブルか考えながら読んでもらいたい．

らコロコロ転がって困るので低反発枕を買った（図

2
156

まえがき

Takashi Tsutsui ソフトバンク株式会社

1（b）
）
．

接客ロボット

開発当初，市販の NUC（Next Unit of Computing）などの標準小形 PC を腹部に搭載し，システムを ROS

ソフトバンク株式会社（以下，ソフトバンク）が「店頭の上に構築するように提案したが，採用されなかった．

で接客できるサービスロボット」として販売している

この提案が採用されていれば，ファン音も問題にならな

Pepper（図 1（a）
）は，基本的には Aldebaran Robotics

いし，アプリケーションに応じて幾らでも高速で最新の通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

ⓒ電子情報通信学会 2016

小特集

身近になったロボット技術

図 2 現在の車の原型となった T フォードモデル＊ 1
（a）

（b）

図 1 （a）仕事中の Pepper，（b）分解中の Pepper の頭

小形 PC に取り替えられ，ROS でシステムを分散構築できただろう．実際，もしそのようなアーキテクチャにしていれば，今時のコンピュータサイエンスの最新の成果も容易に取り入れられ，今頃は普通に喫茶店で注文取りをしていただろう．喫茶店の注文取りは，アプリ一つでできるようなものではなく，最新のコンピュータサイ
エンスの成果を取り入れて分散構築すべき，ビッグタス
クだ．

3

図 3 現在の PC の原型となった PC/AT 互換機＊ 2

T-Ford に学ぶことる．そのため，アームはとんでもなく高いコストになる．ロボットが量産されていないから基幹部品が量産さ

T-Ford（図 2，フォードモデル T．フォードの量産大れていない．基幹部品がないからロボットメーカが雨後衆車）がれい明させた自動車産業や，PC/AT 互換機（図の竹の子のように湧いてこない．21 世紀の初頭に，エ3）がれい明させた PC 産業のように，ロボット産業がコシステムができる前に，Pepper を急きょ量産させれ体を成すためには，T フォードや IBM PC/AT のように，ばばく大な費用が掛かって仕方がない．

最初の量産モデルの登場が必要となる．量産モデルは，

ロボットアームのメーカがモータアセンブリを一から単純で，機能的で，シンプルで，模倣可能で，かつ裾野

独自開発し小規模生産するのが問題である．日本には世の広い産業を起こすものでありたい．何か新しい物を作界的なモータメーカが多数あるのにロボット産業が立ちろうと思ったときは，まず，要求要件を明瞭に意識し上がらないのは，ジャパンプロブレムだといっても過言て，本来どうあるべきかから，先験的に考察し，一からではない．信頼性は，現存品の改良からは生まれてこな再設計するべきである．行き当たりばったりの QC

い．T フォードモデルというべきデザインは，量産を前（Quality Control：製品の品質制御）ではなく，根源的提としたそぎ落としの美学から，その本来の在り方につな物作り志向でなければ故障率は改善しない．T フォー

いての根源的な洞察を経て生まれてきたものである．

ドや，PC/AT のような，主要なイノベーション事例では，根源的な再設計が行われている．
問題はそれだけではない．インターネットでロボット

21 世紀になるというのに，オフィスには，パソコン＊11910 Model T Ford, Salt Lake City, Utah. The
photograph is for an advertisement, and taken by
Harry Shipler of Shipler Commercial Photographersin 1910.〈https://commons.wikimedia.org/wiki/
File:1910Ford-T.jpg〉（2016 年 6 月 2 日）

＊2IBM PC 5150 with keyboard and green monochrome
monitor（5151），running MS-DOS 5.0 I, Boffy b took
this photo of my IBM PC, and release it under the
GFDL and CC-BY-SA.〈https://commons.wikimedia.
org/wiki/File:IBM_PC_5150.jpg〉（2016 年 6 月 2 日）を画像検索し，1 台ずつ構造を分析してみると分かるのだが，ロボットを作るための重要なコンポーネント，すなわちモータアセンブリ（5. で説明）が市販されていない．ロボットアームを外から取り付けようとしたときに気が付くのだが，各社は木彫りの仏像みたいに，モータアセンブリまで自作してロボットアームを作ってい解説

ロボット産業革命が興るために

157

解

説

Technology Reviews and Reportsとコピー機しかない．世界の生産の現場には，長机と，プログラムで意識的に行わなくてもよいものでなければ

3D プリンタと CNC 旋盤とコピー機しかない．大事なならない．オペレーティングシステムは ROS のようなものがないのだ．すなわちロボット（自走装置のついたものを用いるべきである．量産されるロボットはどこまコンピュータ）がないのである．

でいってもクラウドに結合したコンピュータエージェント（ただのクラウドにつながったコンピュータシステ

ロボットのアーキテクチャについてム）にすぎず，パソコンとの違いは出力周辺機器の一部

ロボットとは，かつて Willow Garage 社が研究用ロ

むしろそのように認識すべきである．EtherCAT（今ま

ボット PR2 で ROS を用いて実現していたものであり，

で業界では RS485 などでマルチドロップでポーリング

鉄腕アトムのような物ではない．PR2 のアーム部分のするなどしていたが，イーサネットに CAN バスを載せ構造は，ワイヤでつり下げてアームの自重の機械的均衡たもので，安易に双方向にインタラクティブなリンクを取っており，モータ出力が弱くて済んだ．しかし，を確立できる）などのコンピュータで一般的なインタ

PR2 は高過ぎて，期待したほど売れなかった．Willow

フ ェ ー ス で モ ー タ が 制 御 で き，USB で つ な が っ た

Garage 社のオーナーの Scott Hassan 氏は，今ではテ

LIDAR（Laser Imaging Detection and Ranging or

レプレゼンスのための自走式 Pad のメーカ Suitable

Light Detection and Ranging：レーザを用いた測距のTechnologies 社を起業して，そちらに注力しているよ

ためのセンサ）デバイスや Kinect（Microsoft から発うである．ほかのメンバーも各自いろいろな会社を起こ売された PrimeSense 社（後に Apple が買収）が開発

し て い る． 弊 社 も， マ イ ナ ー シ ェ ア で は あ る が，した擬似ランダムパターンレーザによる三次元立体セWillow Garage 社の元メンバーの Melonee 社長の率い

ンサ + モーションキャプチャシステム）で環境の計測

る Fetch Robotics 社に出資している．Melonee 社長のを行い，マイクロホンからは音声を入力する．ロボッ

すばらしいところは，T-Ford を志向しているところでトは特別なものではなく，様々な周辺機器が接続されあ る（ 図 4）． Melonee 社 長 に は， Unbound

た普通のコンピュータにすぎない．そしてそれらの周Robotics 社（Melonee 氏の最初の会社）の頃から投資

辺機器は ROS で言うところの Node（プロセス，RPC

機会を伺っていたが，諸事情でタイミングが遅れた．初で接続するエージェント）として建てて，複数の Node期 段 階 で メ ジ ャ ー シ ェ ア が 取 れ て い た ら， 今 頃 はからアクセス可能で，ネットワークで接続された複数

Pepper のように突撃していただろう．

の Node が非同期に連携しながら動作する．ROS に見

4にモータ類があるというだけのことである．
ロボットは今流のコンピュータの一形態にすぎない．

サービスロボットが産業の体を成すためには，分業化られるようにロボットを構成する Node は全て取り替の進展が必要だ．Windows PC の場合，十分に抽象化

え可能で，メッセージパッシングで疎結合に相互接続されており，機種間の乗り換えは造作もない．ロボット

されて，グラフで接続されて一つのシステムは構成さも，PC のように移行が簡単にできるようになってほしれるべきである．

い．そのためには，抽象化されたインタフェースを持

ワイヤレスの帯域幅の消費が許容でき，画像処理はク

ち，ロボット自体は堅ろうで，制御のフィードバックをラウドか，Wi-Fi でつないだ外のコンピュータで行うな
らロボットの内部のコンピュータはそれほど高性能である必要はない．このように構成することで，一体となった巨大なシステムではなく，個々のサブシステム単位でソフトウェアを開発できるようになる．これがロボットの本来あるべき構成である．PR2 は，既に最初からそういうものだった．これこそ 21 世紀の基本的なコンピュータシステムの在り方である．図 5 に示すようにロボットは，今時のパソコンと何も変わるものではない．クラウドと組み合わせればいいので高い性能は要求されない．性能が足りなければ新しい高性能な PC が出るまで待って，中の PC を買い換えればよい．
T フォードを意識したロボットのデザインは，次のようなものだ．

図4
158

Fetch Robotics：Fetch

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

・ミニマル設計小特集・パーツは容易に交換，組み立てが可能なこと
・中空の DD（Direct Drive）モータと波動歯車減速機が一体となったモータアセンブリ（次章で説明）
は別途開発，量産されていること

5

身近になったロボット技術

モータアセンブリの必要性

何度も強調するが，ロボットが普及するために，決定的に欠落している基幹部品とは，波動歯車減速機と DD・ROS のようにメッセージパッシングにより，シスモータが一体化し，中空の軸を持ったモータアセンブリ

テムを分割構築してサブシステム単位で容易に交換（図 6）である．それ以外のものは全て出そろっている．

可能なシステム構築がなされていて，ロボットといこの中空の軸の穴は，更に先のモータアセンブリへの電う大問題を分解して複数のサブシステムの総合とし源や制御信号，カメラ等その他のセンサモジュールをコてタスクをブレークダウンして構築できること

ンピュータに接続するためのケーブルを通すためのもの

・PR2 と，ほぼ論理等価であること（片手であることだ．現状のところ，ロボットアームを作っているメーカなどを除いて）は，このようなモータアセンブリを独自に作っている．

・標準の PC でできていて，中身のボードの取り替え
で容易に世代交代できること

中空でないとケーブルが外を通って，見栄えがよくない．
最近のサービスロボットと産業用ロボットの違いは，商品として世に出すためには，第 1 にユーザの安全

端的に言えば，肘のところでケーブルが内側に格納さを確保しなければならない．そのためロボットの設計れているか，外をはっているかである．サービスロボッ

者は，ユーザが指を挟み込まないためにはどうあるべ

トは，ケーブルを外にはわせてはいけない．これは美きか，電源が切れたときの安全性，産業用ロボットアー

しくない．この問題を解決するには，波動歯車減速機

ムではないのだから，人と一緒に働くための安全性はと DD モータが一体化し中空の軸を持ったモータアセ

優先されないといけない（各アームは 80 W 以下が妥当

ンブリ以外にない．これが現在の最大のショーストッ

である）．システムに不意の障害が発生した場合，ユーパーである．ギヤ比は大きく，電源が落とされると自ザの安全を確保するため，できるだけアームの自重は重でゆっくりとアームが落ちるくらいのバックドライ

軽くし，ギヤが必要十分な抵抗を持って自重でゆっく

バビリティが確保できる程度がよいだろう．荷重の要りと下降するものがよい．モータアセンブリのトルク

求によって必要なギヤ比が異なるであろうから，アプは，ペイロードにもよるが安全性のために最小である

リケーションごとに若干のバリエーションが必要だ．

のがよい．そうなると，今のところはハブベアリング

モータのドライブや制御，上位レイヤとの通信（RS-の付いた波動歯車減速機と一体となった DD モータア

485 等）を行う回路もモジュールと一体となっている

センブリ以外はあり得ない．本体部分については，コべきであろう．そして，円筒形の上面と下面に次のリンピュータフィードバックに任せるのではなく，車ほンクと接続するためのハブベアリングにねじ穴がつい

ど複雑でないまでも，車のように地面を捉えて縦，横ている構造となる．このモジュールは全体で一つの関に，コンピュータフィードバックがなくても正確に動節となるため，ハブベアリングにはかなり強い異方向

くものでありたい．荷重重量をサポートできて，凸凹性のモーメントが掛かる．

もうまく動き切れるものでありたい．ヒューマノイド

市販されている中空の波動歯車減速機と DD モータ

ロボットもよいとは思うが，深夜に充電すれば 1 日はを買ってきて，穴を開けて軸パイプを油圧で打ち込ん働ける程度の十分なバッテリーライフがないと厳しい．

で，ベアリングを打ち込んで苦労して加工すれば，市販

二足歩行はまだ先である．

品の組み合わせでできなくもない．しかし，ロボットを

クラウド

PC

クラウド

周辺機器

PC

自走装置
アーム等

周辺機器

図6
図5

今時のコンピュータとロボットの違い：違いはない．

 ータアセンブリのイメージ：上部はハブベアリン
モ
グと波動歯車減速機，下部は DD モータから成る．
大きな穴が開いていないとケーブルが切れる．
解説

ロボット産業革命が興るために

159

解

説

Technology Reviews and Reports

ではないので現実的には無理がある．市販の DD モー

6タと，波動減速機の組み合わせるためのアルミ製のハブ

ロボット産業が興るためのロボットアームの基本コ

ベアリングを作るのは，昔の町工場でもなければ無理でンポートであるモータアセンブリの必要性について説明ある．明確なモータアセンブリメーカとアームメーカのした．世間ではドローン，自動運転，シンギュラリティ

責任分界点も定義されていないので，ロボットアームはなどが注目を浴びているが，ロボット産業と密に関連し

極 め て 高 価 に な っ て し ま っ て い る． 一 方，Nao，た分野である．ロボット産業が興るためにはモータアセ

Pepper などは，よくミニ四駆で使われているようなンブリが不可欠である．人工筋肉よりも，早く使える安モータにプラスチックのギヤや部品を組み合わせて，

価な量産モータアセンブリが渇望される．筆者は現在，アームを作り上げている．ただ，このような木彫りの仏

モータアセンブリの開発にも精力的に取り組んでいる．

像のような作り方をせざるを得なかったのは，ロボット

モータアセンブリが開発されれば，ドローンが街中を飛用 の モ ー タ ア セ ン ブ リ が 量 産 さ れ て い な い か ら で，び回ったり，レベル 4 の自動運転車が街中を走り回っ

Pepper を幾ら量産しても，モータアセンブリなしでは，たりするよりもずっと早くに，ロボットは工場やオフィ問題は一向に改善されない．

スを走り回るだろう．ロボット市場に参入できるのは今作ろうとする多くの方は，そんなに機械加工に強いわけ

サービスロボット産業は，まだ夜明けを迎えていな

あとがき

だけだ．

い．大きな穴が空いていないのだ．こうしたモータアセ
ンブリがないため，ロボット研究をしたいと思っても，安価に研究用のロボットも調達できず，シミュレータ以外の ROS の実行環境すら容易に入手できない不便な状態が続いている．

160

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

筒井多圭志 （正員）1985 京大・医・医卒，1993 同大学
内科大学院医療情報部単位取得中退，
1997 帝京大・理工・情報科学・講師，
2000 ソフトバンク入社，現ソフトバ
ンク CS（chief scientist）
．

解

説

小特集

身近になったロボット技術
作業支援ロボット技術

農業用ロボット技術の研究開発動向 宮原佳彦1

Sumihiko Miyahara 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構農業技術革新工学研究センター

更に急激な高齢化と人手不足が進み，既に深刻な状況とはじめになりつつある（図 1）．このため，食料の安定生産や品

現在，我が国では急速な少子高齢化が進む中，人口が質確保も脅かされる状況が迫っていると考えられてい減少に転じたとされ，近い将来における労働力不足の懸る．そこで，農林水産省では，ロボット技術や ICT 等念が高まっている．特に，農業分野では，他分野よりも革新的な技術を農業現場に導入し，超省力的で，安定かつ高品質生産を実現する新たな農業，すなわち「スマート農業」の確立を目指す方向性が示されている（図 2）．
筆者が所属する国立研究開発法人農業・食品産業技術
総合研究機構（農研機構） 農業技術革新工学研究セン
ター（革新工学センター）では，前記「スマート農業」
を実現するため，企業や地域の協力を得ながら，新技術の実用化と普及を図ることを目的として，農業用ロボットの研究開発を進めている．本稿では，現在の農業用ロ
ボットの研究開発の動向とともに，当センタをはじめ，
現在進められている農業用ロボット開発と実用化を目指

図1

農業就業人口と平均年齢の推移

した取組みについて紹介する．

図 2 「スマート農業」のイメージⓒ電子情報通信学会 2016

解説

農業用ロボット技術の研究開発動向

161

解

説

Technology Reviews and Reports
表1
類

Key Technology

対象作業

車両型ロボット

位置・姿勢・方位情報
経路誘導，動作制御

一斉
草刈，防除（耕うん，ほか）

設備型ロボット

物体検出，シーケンス制
御，生体ハンドリング

一斉
搾乳，接ぎ木選果

マニピュレータ型ロボット

画 像 処 理， 機 構 制 御，
生体ハンドリング

選択
収穫，選別
調製

アシスト装置（スーツ）

人間・労働科学，機構・動作制御，センシング

選択
収穫，管理
運搬

ドローン（UAV）

位置情報，姿勢，方位
経路誘導，動作制御セン
シング

一斉・選択
観測，防除
資材搬送

図3

2

型

農業用ロボットの分類・実用化状況

初期のロボットトラクタ（耕うんロボット）

農業用ロボットの分類

本稿では便宜的に農業用ロボットを表 1 のように，

図4車両型ロボット（水田作用）

トラクタのロボット化研究の歴史は古く，特別認可法
人生物系特定産業技術研究機構（現在の農研機構・革新
工学センター）の「耕うんロボット（図 3）」は 1990 年①車両型，②設備型，③マニピュレータ型，④アシスト（2）
代に研究開発が行われた（1），．ロボットトラクタには，装置，⑤ドローンの五つに分類し，その中で主なものを本体の位置，方位・姿勢，速度等の情報を取得する「航次章以降で紹介する．

法センサ」，オペレータに代わって機体を操縦する「自動3162

実用化の状況

操舵・走行制御システム」及び各部を制御する「コントロー

車両型ロボットラ」が必要となる．前記「耕うんロボット」では，「航法
センサ」として，地磁気方位センサ，光学センサ，GPS

トラクタ，田植機，コンバイン等の車輪やクローラ等（GNSS）測位システム等が検討されたが，その後，高精で構成される「車両型」の走行部を有し，ほ場（畦畔，

度な RTK-GNSS（Real Time Kinematic-GNSS）装置の柵等で一定区画に区切られた農耕地）の内外を走行し，小形・軽量化，低価格化が進み，現在検討されている車

それぞれ所定の作業を行う農業機械をほぼそのまま「ロ両型ロボットの多くは，同センサとして，慣性計測装置

ボット化」したものをここでは「車両型ロボット」とし（IMU）と RTK-GNSS 装置を併用する例が一般的である．

た．これまでに実用化された例としては，芝刈りロボッ

農研機構中央農業総合研究センター（中央農研，現在ト，園芸施設用無人農薬散布機，無人スピードスプレーの革新工学センター高度作業支援ステム研究領域）では，

ヤ等があるが，ロボットトラクタに関しては，いまだ市

乗用田植機，自脱及び普通型コンバインのロボット化技

販化には至っていないが，農機メーカからはここ 1～2（3）術の開発を行った（図 4）．これらのロボットは，
前記「航

年中に実用化するとの公表がされている．

法センサ」を搭載し，ベース機の走行・操舵装置及びエ

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

小特集

図5

身近になったロボット技術

ロボット農用車両遠隔運用システム

オペレータの直接操作なしの自律自動作業を実行する．
同システムでは，現在までに，耕うん，代かき作業を通常の有人トラクタと同程度の精度で可能であることを確認しているが，作業能率を考え，構想では，1～2 名程度の作業者（オペレータと監視役等）が 2～4 台のロボットトラクタを操作する機能に拡充していく予定である．
車両型ロボットは以上のほか，「傾斜地用除草ロボッ
図6ト」や「水田除草ロボット」等が開発中である（図 6）．

車両型ロボット開発事例「傾斜地用除草ロボット」は，無線による遠隔操作で水ンジン等を制御する「自動操舵・走行制御システム」と田等の畦畔上の雑草の草刈作業を行うもので，走行部とそれらを自動制御するコントローラ（小形 PC）を搭載し刈取部は電動で，従来のエンジン駆動式草刈ロボットよている．開発機の航法センサは，異なるロボット同士でりも小形・軽量で，最大 45 度の急傾斜地でも安定作業

相互利用できる仕様であり，ロボット内外との制御信号ができる性能を持つ．農研機構・近畿中国四国農業研究や情報通信の規格は国際規格で統一・共通化されている．

センター（現・西日本農業研究センター）が，大学，企更に，農研機構・生物系特定産業技術研究支援センター

業及び研究機関と共同で開発してきたもので，現在実用（生研センター，現在の革新工学センター）では，複数の化の検討が行われている．
「水田除草ロボット」は，水ロボット農用車両を遠隔監視し，少人数で運用するシス

田内の稲株の列間（条間）をクローラ式走行部が繰返しテムの開発に取り組んできた．同システムは，「遠隔操縦」

走行する際に，雑草が損傷する作用により，水田内除草と「自律運転」が可能なロボットトラクタ本体と，遠隔地を行う．駆動は電動モータで，
水稲有機栽培で著名な「アでロボットの監視を行う基地局から成る（図 5） ．ロボッ

イガモ栽培」になぞらえて「アイガモロボット」とも呼トトラクタ本体は，市販中型トラクタがベースで，前記同ばれる．現在，公的研究機関，大学及び民間企業が共同様の航法センサ，自動操舵・走行制御システム及びコンで開発中であり，近い将来での実用化が検討されている．

（4）

トローラ（PC）に加えて，遠隔操縦・監視用の小形ビデている．基地局（図 5）は，遠隔操縦用の運転席と操縦

4装置，画面表示装置（ディスプレイ類），音響装置（スピー

人が手や簡単な道具を使って行う作業を代わりに行う

カ，警報ブザー等），ロボットの作動状況や位置情報を管ロボットを「マニピュレータ型ロボット」と分類する．

理・制御する PC 等から構成されている．同システムでは，

トマトやイチゴ等を収穫するロボットがこれに該当する．

遠隔操作でロボットのほ場への移動等を行い，ほ場到着

トマト収穫ロボットの開発は 1992 年頃から大学が中後は，あらかじめ作成された作業計画経路に基づいて，

心となり行われた．同ロボットは，マニピュレータとエ

オカメラ数台と無線での通信・自動制御機器類を搭載しマニピュレータ型ロボット

解説

農業用ロボット技術の研究開発動向

163

解

説

Technology Reviews and Reports

図7

イチゴ収穫ロボット（移動式）

図 8 「循環移動式栽培装置」と「定置型イチゴ収穫ロボット」

ンドエフェクタ及びステレオカメラによる画像処理装置

目標を達成したが，移動装置・設備等を含む導入コスト等を組み合わせた構成であった．同ロボットは，画像処が大きく，実用化には至らなかった．

理装置の視野内の複数果実の中から，果実の色等に関す

一方，栽培ベッドを施設内で移動し循環させることる情報に基づいて熟度を判別し，採果する機能を有してで，慣行のつり下げ式高設栽培の約 2 倍の密植栽培がいたが，人が行う作業を代行するまでには至らなかった．

できる「循環移動式栽培装置」が開発された．同装置は，ほかにも，ほぼ同様の技術を応用したナス収穫ロボット

栽培ベッドが縦方向と横方向に順次移動し，同じ位置を（1997 年頃）やキャベツ収穫ロボット（1990 年頃）等

循環する機構であり，作業者は定位置で定植や収穫などの例がある．

を行うことができる．このため，定置型の収穫ロボット

生研センターでは，民間企業との共同開発により，イ

164

（6）
が開発された（図 8）．同ロボットは，
マニピュレータ，（5）
チゴの収穫ロボットの開発に取り組んだ（図 7）．当エンドエフェクタ，果実検出部及びトレイ収容部等の主初の開発コンセプトは，①イチゴの栽培施設内で，収穫

要構成は移動式と同様であるが，移動装置がなく，定位適期の果実のみ収穫する，②主に夜間に稼動する，③果置に固定される．性能試験の結果，夜間運転で適期収穫

柄（果実から主茎につながる柄の部分）を切断し収穫す

割合 42～79％の作業が可能であり，果実の損傷も人手る，④つり下げ式高設栽培方式（図 7 の栽培装置）をと大差なかった．また，ロボットが定位置に設置されて対象とする等であった．開発されたイチゴ収穫ロボット

いるため，マシンビジョン範囲内を遮光することで昼間

は，円筒座標型マニピュレータとその先端に設置されたも円滑な作業ができる．以上の結果を受け，同ロボット

エンドエフェクタ（果柄を把持し，所定の部位で切断し，は 2013 年度に実用化された．

果実をトレイに収納する），果実検出部（LED 照明と複生研センターでは，イチゴのパッケージセンタ向けの数の CCD カメラで構成される視覚装置）及び収穫果実

イチゴパック詰めロボットの開発も行っている（7）．同ロを収納するトレイ，同トレイの収納部及び施設内を移動

ボットは，選果ラインの終端に組み込まれ，ライン上でする装置等で構成される．移動装置は，施設内の作業通

階級別に選別された果実を平詰めソフトパックに詰め込

路上に設置したレールに沿って移動する方式で，適期収む作業を行うマニピュレータ型ロボットの一種である

穫割合が約 70％，1 果収穫所要時間約 9 秒とおおむね（図 9）．パック詰めユニット，搬送容器ユニット，出荷

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

小特集

図9

身近になったロボット技術

イチゴパック詰めロボット

容器ユニットで構成され，1 回の動作で複数のイチゴ果部で自動的に接合する作業を行う．接ぎ木苗は，育苗施実（図 8 の構成では 6 個以内）を同時に搬送容器から設で一定期間生育された後，苗市場や生産現場に出荷さ吸い上げ，平詰めソフトパックに詰める．性能試験の結れる．同ロボットは，1993 年より市販化され，これま果，
同ロボットは，
1 パック当りの作業時間 45～59 秒と，でに国内で 100 台以上が普及している．

人に比べて約 40％の能率を向上できた．なお，吸着成合もある．これらの結果を受け，同ロボットは 2014 年

6度に実用化された．

人力に頼る作業，例えば，運送業での荷物の持ち運び，

功割合 99％以上で，一部果実姿勢の手直しが必要な場

5

その他のロボット

介護や医療現場での人体の持ち上げや支持等において，施設型ロボット

作業者の肉体的負担軽減を目的とした人体装着型のロボットや機器の研究開発が近年急速に進んでいる．農業

酪農における搾乳や給餌の施設，施設園芸で行われる分野でも，野菜や果樹等の収穫，袋詰め肥料の運搬等，各種作業工程の一部若しくは全体を担うロボットを「施作業者の肉体的負担が大きく，機械化が進んでいない作

設型ロボット」として分類する．

業の負担軽減が強く要望されているため，そのような農施設型ロボットの代表的なものに，大規模酪農家で導作業時の作業者の負担軽減を目的として，人体装着式の入されている搾乳ロボットがある．同ロボットは，放し作業負担軽減装置の研究開発が盛んに行われている．そ飼い方式の牧場における搾乳施設（ミルキングパーラー）

れらには，ロボットやセンサ技術等を利用した高度な制に設置され，同施設に誘導された乳牛をロボット内で静御を行うタイプから，ばねや記憶形状合金等を利用した止させ，光学センサ等で乳頭位置を検出し，搾乳器を自機械的で簡易な構造のものまで様々な方式が研究されて動的に着脱して搾乳を行う．全世界の先進酪農家に普及いる．本稿では，特に，ロボット技術を使用若しくは応しており，農業用ロボットとしては最も普及していると用し，農作業における作業者の負担軽減を目的とした装されている．しかし，同ロボットが対応していないつな

置を「農作業アシスト装置」に分類する．

ぎ飼い方式（日本国内に多い）に対しては，搾乳ユニッ「農業用アシスト装置」の例としては，作業者に装着

トが牛の近くまで自動的に搬送される搾乳ユニット自動し，上半身を支えつつ，両腕と両脚の動きを補助する方搬送装置（呼称：キャリロボ）が，生研センターと企業

式の装置（呼称：農作業アシストスーツ）がある．同装により共同開発され，2002 年に実用化された後，現在

置では，コンテナ入りの収穫物（果実や野菜等）の持ちまでに国内で 350 台程度普及している．

上げ・運搬作業において腰・膝等への負担軽減や傾斜地

施設園芸分野では，生研センターと農機メーカが共同での安定姿勢維持や歩行を容易にすること等を目指して開発した接ぎ木ロボットがある．同ロボットは，キュウいる．
一方，より安価で簡易なアシスト装置としては，
桃・リ，スイカ，メロン等のウリ科野菜の接ぎ木苗生産工程

柿・ブドウなどの棚仕立ての果樹等において，上向き姿において，栽培する野菜の苗（穂木，根側を切断）とカ

勢での摘花・摘果・袋かけ等の長時間作業における作業

ボチャ等のほかの野菜苗（台木，枝葉側を切断）を切断者の肉体的負担を軽減することを目指した装置の開発が解説

農業用ロボット技術の研究開発動向

165

解

説

Technology Reviews and Reports
取組みが大幅に活発化しており，現場への普及の機運も日に日に大きくなっている．今後の展開が大いに期待されるところである．
■ 文献

図 10

ドローン（市販機）の例

行われており，市販化された装置も幾つかある．
一 方，「 ド ロ ー ン 」 は，UAV（Unmanned Aerial
Vehicle の略）とも呼ばれ，無人で遠隔操作や自動制御によって飛行する小形の航空機で，特に複数の水平回転翼を持つタイプを指す（図 10）が，これを農業で利用する技術が注目されている．このため，前記表 1 の分類にも加えている．利用場面としては，これまで，産業用無人ヘリ（ラジコンヘリ）を主体に行われてきた水田等への農薬散布作業に，ドローンを使用するもので，所定の仕様・性能を持った農薬散布装置を搭載したドローンの機種の認定今年度から開始され，また，これに合わせた新機種も市場に登場するなど，農業現場での本格的利用が始まりつつある．また，農薬散布以外にも，農作物の生育情報の取得，ほ場の遠隔監視，あるいは，害鳥
獣への威嚇等への応用が検討されており（8），（9），今後の進展が期待される．

7

おわりに我が国政府は「ロボットによる新たな産業革命」を目指す取組みを進めており，様々な産業分野において，ロボット技術，ICT 等を活用した革新的な技術の開発を推進するとともに，生み出された新技術の速やかな社会実装を図ることを目指すとしている．
このため，
場合によっ
ては，規制改革・緩和，技術の標準化の推進など，具体的な政策も進めるとしている．既に，工業生産現場においては，ロボット技術や ICT 等の活用が進んでおり，
国際競争力の源泉ともなっているが，今後は，農業分野にも，高度な生産技術を導入し，産業としての活性化を図ることが重要と考えられている．これまで，大学や民間公的研究機関を中心に行われてきた農業用ロボットの研究開発も，以上の情勢から，民間企業や農業現場での166

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016（1） 例えば，行本 修，松尾陽介，野口 伸，鈴木正肚，“耕うんロボットシステムの開発（第 1 報），
”農機誌，
vol.60 no.3, pp.37–44, May 1998．
（2） 例えば，松尾陽介，行本 修，入江康夫，一杉則昭，
野口 伸，“耕うんロボットの航法技術と作業性能（第1 報），”農機誌，vol.63, no.3，pp.114–121，May
2001．
（3） 農研機構・中央農研，“田植えロボット : 無人で施肥・
移 植・ 除 草 剤 散 布，
” 研 究 成 果 ダ イ ジ ェ ス ト，
https://www.naro.affrc.go.jp/narc/result_digest/
jisedai/seisan/028171.html, 2008.
（4） 紺屋秀之，山下貴史，林 和信，塙 圭二，中山夏希，
吉永慶太，窪田陽介，山田祐一，市来秀之，重松健太，
吉野知佳，西村 洋，小林 研，宮原佳彦，“遠隔操
縦および自律運転により除染作業を支援する無人ト
ラクタ，”農研機構・生研センター，研究成果情報，
http://www.naro.affrc.go.jp/project/results/
laboratory/brain/2012/600d0_01_03.html, 2012．
（5） 林 茂彦，山本聡史，齋藤貞文，小林 研，重松健太，
吉田啓孝，河野 靖，鎌田順三，栗田充隆，“つり下げ式高設栽培ベッドに対応したイチゴ収穫ロボット，” 農 研 機 構・ 生 研 セ ン タ ー， 普 及 成 果 情 報，
http://www.naro.affrc.go.jp/project/results/labor
atory/brain/2010/brain10-08.html, 2010.
（6） 坪田将吾，林 茂彦，山本聡史，斎藤貞文，岡崎剛政，
瀬尾 明，鎌田順三，稲積浩之，P. Rajendra，“循
環移動式栽培装置と連動する定置型イチゴ収穫ロ
ボット，”農研機構・生研センター，普及成果情報，
http://www.naro.affrc.go.jp/project/results/
laboratory/brain/2013/13_087.html, 2013.
（7） 山本聡史，林 茂彦，坪田将吾，落合良治，田中伸明，
山田久也，“イチゴパック詰めロボットの開発，”農
食工誌，vol.77, no.3, pp.197–209, May 2015.
（8） 田中勝千（編），“農業分野におけるドローン利用の可 能 性 Ⅰ（ 特 集 ），” 農 食 工 誌，vol.78, no.2，
pp.109–121，March 2016.
（9） 田中勝千（編），“農業分野におけるドローン利用の可 能 性 Ⅱ（ 特 集 ），” 農 食 工 誌，vol.78, no.3，
pp.191–200，May 2016.

宮原佳彦
1981 筑波大大学院了
（農博）
．現職は，
国立研究開発法人農業・食品産業技術
総合研究機構（農研機構）
・農業技術
革新工学研究センター（革新工学セン
ター）
・土地利用型システム研究領域
長．過去に水田，畑，果樹等で使用する農薬散布機等の研究開発を担当．近
年は農作業用ロボットを含む新たな農業機械・装置の研究開発を統括．

解

説

小特集

身近になったロボット技術
作業支援ロボット技術

ロボット技術を活用した軽労化技術の社会展開
田中孝之

1

する．次に，農業や介護など，人の手による作業の支援

はじめに

本稿では，軽労化

Takayuki Tanaka 北海道大学を目的とした軽労化技術の具体事例として，スマートの概念と，軽労化技術の具体例®（1）

スーツをその設計手法とともに紹介する．そして，作業．スマートスーツ

分析と軽労化技術による補助効果見積もりのためのウェは情報ロボット技術を活用したアシスト技術である．ア

アラブルセンサシステムについて紹介する．最後に，軽シスト技術の社会実装のための課題と解決法についても労化技術の今後の展開について述べる．

としてスマートスーツ を紹介する
®

＊1

述べる．
の研究開発が国内外で盛んに行われ，実用化も進んでい2

る．中腰姿勢での腰部負担軽減を目的としたものだけで各種作業において人の負担を軽減する技術は，作業員

近年，作業支援，生活支援を目的としたアシスト技術

も，アクティブリンクの AWN-03，CYBERDYNE の（2）

軽労化の概念を専用機械やロボットに置き換える「機械化・自動化」

なと，作業員の肉体的，身体能力的な補助を行う「アシス

ど，既に事業化されているアシストツールも少なくない．

ト技術」とに大別することができる．更に，アシスト技

筆者らは，人の手による作業において作業者の身体負術も二つに大別でき，すなわち「増力化技術」と「軽労HAL作業支援用，イノフィスのマッスルスーツ

®（3）

（4）

担の軽減を目的とした筋力補助スーツ「スマートスー化技術」である（図 1（a））．

」を開発し，一部増力化技術とは，人の力を増幅することで，人の身体事業化してきた．これらは，作業者の動作を妨げずに，能力では実行不可能な作業を実現するためのアシスト技

人の力の一部を補助するように設計されている．このよ術である．例えば，重量物搬送や組み付けなどの工場作

うに，人が主体の作業において，人の作業形態を可能な業を支援するバランサやパワースーツ，歩行訓練リハビ

限り維持し，労力や疲労を軽減するためのアシスト技術

リのためのパワースーツなどがあり，これらは人の身体を，筆者らは「軽労化技術」と呼んでいる．軽労化技術

能力を機械的に増幅し，人ができないことをできるようを含むアシスト技術を広く社会に普及させるためには，にするための技術と言える．

ツ」，「スマートスーツ・ライト

（5）

（6）

筋力補助効果などの短期的な効果だけでなく，長期的な一方，軽労化技術とは，人の身体能力の一部を補助

視点に立った効果を検証しなければならない．また，どし，人の能力で実行可能な作業において，人の労力や疲のようなアシスト技術であっても，万能なツールは存在

労を軽減するためのアシスト技術である．人の作業形態

しない．多種多様な作業姿勢を強いられる人の手によるを変えずに，人ができることを楽に可能にするための技作業では，アシストツールによってアシストできない，術である．作業においては，人の能力が主体となる．軽またはレジスト（運動抵抗）となる姿勢，動作も存在す

労化技術においても多くの例で，ほかのアシスト技術とる．作業者の作業内容，プロセス，環境を分析した上同 様 に， 情 報 ロ ボ ッ ト 技 術（IRT） や 情 報 通 信 技 術

で，人間工学的な観点から総合的な作業改善を計画する（ICT）に基づき，人間中心の設計・開発が行われてい必要がある．

る．筆者らは，軽労化技術のコンセプトとして以下の 3

まず，アシスト手法の一つとして軽労化の概念を紹介＊1

軽労化とスマートスーツは（株）スマートサポート（軽労化研究会事務局）の登録商標．

ⓒ電子情報通信学会 2016

項目から成る「3S アシスト」を提案している．つまり，Secure assist（安全なアシスト），Sustainable assist（持続的なアシスト），Subliminal assist（さりげないア
解説

ロボット技術を活用した軽労化技術の社会展開

167

解

説

Technology Reviews and Reports

図1

軽労化の概念図2

また，スマートスーツ・ライト（図 2（b）
）は弾性材シスト）である．
特に，過度なアシストは作業者の基礎体力を衰えさせのみによるパッシブな筋力補助スーツであるが，後背部る危険性が懸念されている．筆者らは，アシスト効果との筋力補助だけでなく，体幹を安定化させる機能を併せ筋力低下との関係について実験的に調査し，過度なアシ持っている．動作と筋力，弾性材の伸長量との関係かストを行った場合，筋力低下が生じることを確認し，作ら，弾性材の配置と特性を最適化するモーションベース

業負荷と筋力増減との関係を数理モデル化した

トアシスト技術によって設計している．

．軽

（7）

労化では，基礎体力を維持しつつ，疲労を軽減することを目標としている（図 1（b）
）
．

3

168

軽労化スーツ「スマートスーツ」

スマートスーツ・ライトのようなパッシブ型アシスト
システムには，装置の構造と補助力源の特性によって得られる補助効果が一意に決まるという特徴がある．これ

スマートスーツ

まで，アクティブ型アシストシステムでは生体をセンシ
ングすることにより筋負担に合わせた能動的な補助力制

筆者らが開発した筋力補助スーツ「スマートスーツ」

御が行われているのに対し，パッシブ型では静的条件や及び「スマートスーツ・ライト」は，人の作業形態を維

拘束条件などからアシスト力が設計され，動的な負担が持可能な装着型軽労化技術である．いずれも弾性材を補考慮されていなかった．しかし，特定の動作に合わせた助力源とし，受動要素による逆可動性や柔らかさを持つ補助を行うためには，その運動負荷を考慮に入れた装置

ことで基本安全な補助機構を実現している．

の設計が必要である．現在，身体筋骨格系の負担を定量

スマートスーツ（図 2（a））には，弾性材の補助力を的に評価し制御則等の設計を行う手法として，身体力学

電動モータで調整するセミアクティブアシスト機構を搭

系をモデル化する解析手法が多く用いられるようになっ

載し，筋骨格動力学モデルによって導出した，動作と筋てきている．

力との関係に基づいて，ユーザの筋力に調和した，動作

筆者らは身体力学系モデルを用いた動作解析によりに最適な補助力を出力することができる．内蔵した慣性

動作と身体負担の関係をあらかじめ定量化することで，センサによって，作業動作を認識し，動作に適した弾性

介護作業の動的な負担に対して所望の補助効果を実現す

材伸長量制御則を選択することで，補助力の最適化を実る，情報ロボット技術に基づくスマートスーツ・ライト

現した．

の弾性材特性と配置の最適設計手法，モーションベース

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

小特集

図3

身近になったロボット技術

モーションベーストアシスト技術

トアシスト技術を開発した（図 3）．その概略を以下に示す．詳細は文献（6）を参考にされたい．
（1）補助対象動作を解析し，補助対象部位を特定する．
（2）モーションキャプチャシステムを用いた三次元動作計測により，補助対象動作の三次元データを取得する（図 3（a））．
（3）補 助対象動作を筋骨格モデル（動力学モデル）
によって解析し，補助対象筋の発揮力とモーメ
ントアーム，関節トルクを求める（図 3（b））．
（4）スキンセグメントモデル（幾何学モデル）によって，補助対象部位で得られる補助トルクを最大化する弾性材配置を決定する（図 3（c））．
（5）所望の補助率を実現するための弾性係数を決定

図4する．
図 2（b）に示すスマートスーツ・ライトは，ベッドから車椅子などへの移動を助ける移乗介助において後背 験者とヒューマノイドロボット HRP-4C を用い被たスマートスーツ・ライト補助効果の評価

術の評価が進められており，その先駆けとなった．

ある．擬似的な移乗介助動作の被験者実験において（図

4

4（a）
）
，設計値どおりに背筋の負担が平均 24.4％軽減

札幌市内病院において，病院に勤務する介護職 20 名

部筋群の負担を 25％軽減するように設計した試作品でしていることを確認した（図 4（c））．

スマートスーツの社会実装を対象として，スマートスーツ・ライトによる補助効果

また，人間では困難な再現性と信頼性の高い評価を外を検証する臨床試験を行った．被験者はスマートスーツ

形が女性体形に近いヒューマノイドロボット HRP-4Cを着用して半日勤務し，通常の勤務時と疲労感等を比較を用いて実施した（8）．HRP-4C にスマートスーツ・ラし，全身と腰部の負担軽減効果を 6 段階で評価したとイトを着用し（図 4（b））
，移乗介助を模した前屈運動

ころ，全身では 75％，腰部では 85％の被験者が負担軽を行ったところ，腰の関節トルクが非装着時に比べて減効果を感じていることが確認された．高い補助効果は25.8％軽減していることを確認した（図 4（d））
．昨今，確認できた一方で，着用による蒸れや締め付けなど，着このようなヒューマノイドロボットを用いたアシスト技

衣としての装用感の問題が指摘された．
解説

ロボット技術を活用した軽労化技術の社会展開

169

解

説

Technology Reviews and Reports

図5 介
 護施設におけるスマートスーツ・ライトの軽労化効果臨床試験

そこで，素材や補助力伝達部である胸部・脚部パッド

図6

スマートスーツ・ライトの活用事例

く，圧迫感を抑えたデザインとした．開発した改良版を5用いて，札幌市内特別養護老人ホームにおいて，介護職

昨今，様々なアシストツールが実用化されているが，30 名を対象として 4 週間の臨床試験を行った．改良版

ユーザ側からすると，どのアシストツールが自身の作業着用と非着用でそれぞれ 2 週間ずつ，通常の勤務を行っに適しているのか，またどの程度自身の作業負担が軽減てもらい，疲労感の主観評価並びに長期使用時の体力のされるのかを，実作業で使用してみなければ判断できな変化を調べた．図 5（a）にスマートスーツ着用有無でいという問題がある．アシストツールを現場へ適用するの自覚的疲労感を Visual Analog Scale（VAS）の回答

ためには，それらの補助効果を検証するとともに，作業値として示す．スマートスーツを装着することにより，者の作業内容，プロセス，環境を分析した上で，人間工非装着時に比べて疲労感の増加量が，全身では 12.2％

学的な観点から総合的な作業改善を計画する必要があ（危険率 6.1％），腰部では 13.6％（危険率 5％未満），

る．従来，作業分析には主にビデオ撮影に基づく方法がそれぞれ減少していることが確認できた．また，スマー

取られていたが，全ての作業者，作業内容を網羅するこトスーツを装着した場合でも補助対象筋である背筋力のとは困難であった．

形状の見直しを行った改良版を開発した．通気性が高軽労化技術の導入前評価

減衰は見られないことが確認でき，そのほかの体力レベ

そこで，筆者らは必要最小限の小形慣性センサを作業

ル に も 装 着 に よ る 影 響 は な い こ と を 確 認 し た（ 図

者に取り付け，一連の作業動作を連続的に計測し，筋骨5（b））．つまり，開発コンセプトとして掲げる疲労軽減

格動力学モデルを用いて作業負担とアシストツールの補と身体機能の維持を実現した

助効果，軽労化効果を見積もる手法を開発した（10）．これ．

（9）

現在，スマートスーツ・ライトは，株式会社スマートによって，作業者の筋骨格系障害の原因を把握するととサポートより試験販売を実施しており，介護，農業，物

もに，アシストツールの適用可能性を導入前に検証する

流など様々な場面で使用されている．図 6（a）及び（b）

ことが可能である．具体例として，スマートスーツの軽に，それぞれ農業と介護での使用風景を示す．

労化効果推定システムは次の四つの機能から構成される．
（1）簡易作業動作計測機能：複数の慣性センサ（加速度・ジャイロセンサ）を作業者に装着することで，作業中の動作を計測する．

170

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

小特集

身近になったロボット技術（2）動作変換機能：慣性センサで計測した各部の加作業もあり，作業時間のうち 3％は逆に負担がかかる作

速度，角速度から，ディジタルヒューマンモデ

業があり，その作業時間に対する補助可能時間（補助ル（筋骨格動力学モデル）に適合した動作に変率）が 97％であることも確認できる．
万能なアシストツールはない．作業者が腰痛を訴え，換する．
（3）作業負担算出・記録機能：筋骨格動力学モデルを用いて作業中の身体負担を計算する．
（4）スマートスーツ補助・負荷力計算機能：筋骨格
動力学モデル上に表現したスマートスーツモデ
ルを用いて，スマートスーツが作業者に与える補助力，負荷力を計算する．
図 7 はスマートスーツの軽労化効果を評価するための作業動作計測ウェアラブルセンサである．背中，大腿，下腿に取り付けた三つの慣性センサで，腰，膝の姿
勢を計測することができる．図 8 はミサワホーム北海道工場（石狩市）における実証実験の解析結果の一例である．本システムでは，作業姿勢及び関節への負担をグ
ラフ表示，及びディジタルヒューマンモデルを用いた表
示をすることができる．普段の作業を妨げることなく，長時間の作業姿勢の記録に成功した．これによって，作業員，管理者ともに，身体負担を客観的に把握することができ，作業姿勢や作業環境の改善手段を検討することができた．更には，スマートスーツ導入による作業軽労化の効果，つまり腰関節負担の軽減効果を導入前に見積もることができた．図 8 の例では，スマートスーツによる関節負担軽減効果（軽労化効果）が 23.5％と見積もられた．また，スマートスーツによって補助できない

図8

図7

作業動作計測用ウェアラブルセンサ

動作計測用ウェアラブルセンサ
解説

ロボット技術を活用した軽労化技術の社会展開

171

解

説

Technology Reviews and Reports

腰の負担を緩和したいといっても，一連の作業分析をした上で，腰の負担の要因を把握し，アシストツールの導入が妥当であるかを総合的に検討すべきである．

6

まとめ

人の手による作業において，軽労化の概念にのっとって，作業者の疲労を軽減しつつ，基礎体力を維持することで，長く健康に働ける社会作りが実現できるものと考える．既に到来している少子高齢社会では，労働者の確保が急務とされており，様々な分野で定年延長，高齢者労働の必要性が言われている．本講演で紹介したスマー
トスーツなどの軽労化技術が，そのような社会作りの一助になればと考える．筆者らは，産学共同研究体「軽労化研究会」を組織し，各分野への「軽労化」に対する理解促進に努めている．興味のある方は，研究会ホーム
ページ http://keiroka.org を御覧頂き，研究会へ参加頂
きたい．
■ 文献
（1） 田中孝之，“3S アシスト：軽労化技術のコンセプト，”
生活生命支援医療福祉工学系学会連合大会 2011，
OS1-1, Nov. 2011.
（2） アクティブリンク株式会社，“アシストスーツ AWN03,”http://activelink.co.jp/doc/1672.html（3） CYBERDYNE 株 式 会 社，
“What’s HAL®，”http://
www.cyberdyne.jp/ products/HAL/index.html（4） （ 株 ） イ ノ フ ィ ス，“
「マッスルスーツ® とは」，”
http://innophys.jp/about/（5） T. Kusaka, T. Tanaka, S. Kaneko, Y. Suzuki, M.
Saito, and H. Kajiwara,“Assist force control ofsmart suit for horse trainer considering motion
synchronization,”Int. J. Autom. Technol. vol.3,
no.6, pp.723–730, Nov. 2009.
（6） Y. Imamura, T. Tanaka, Y. Suzuki, K. Takizawa,

172

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

and M. Yamanaka, “Motion-based-design ofelastic material for passive assistive,”J. Robotics
and Mechatronics, vol.23, no.6, pp.978–990,
Dec. 2011.
（7） S. Ando, T. Tanaka, H. Nara, and K. Takizawa,“A proposal for a model of change of maximum
isometric muscle force in step-change workload,”
J. Robotics and Mechatronics, vol.25, no.6,
pp.1050–1059, Dec. 2014.
（8） K. Miura, E. Yoshida, Y. Kobayashi, Y. Endo, F.
Kanehioro, K. Homma, I. Kajitani, Y. Matsumoto,and T. Tanaka,“Humanoid robot as an evaluatorof assistive devices,”Proc. of IEEE Int. Conf. on
Robotics and Automation 2013, Karlsruhe,
Germany, May 2013.
（9） 今村由芽子，田中孝之，瀧澤一騎，“介護作業用アシスト装具による軽労化効果と体力変化に関するフ ィ ー ル ド 試 験 結 果，
” 看 護 理 工 学 会 誌，vol.2,
no.3, pp.142–149, Aug. 2015.
（10）S. Miyajima, T. Tanaka, Y. Imamura, and T.
Kusaka,“Lumbar joint torque estimation basedon motion measurement using multiple inertial
sensors,”Proc. of IEEE EMBC2015, pp.6716–
6719, Miran, Italy, Aug. 2015.

田中孝之
北大大学院情報科学研究科，1996 電
通大大学院博士前期課程了，同年電通
大・機械制御・助手，2003 電通大・
知能機械・助教授，2004 北大大学院
情報科学研究科助教授（現，准教授），
2007 スマートスーツ研究会（現，軽労化研究会）設立，2008（株）スマー
トサポート設立．軽労化技術，パワーアシストロボット，ヒューマンインタ
フェース，フィールドロボットに関する研究に従事．軽労化技術に関しては「軽労化研究会」を主宰し，スマートスーツなど軽労化技術の研究開発，普及活動を実施．日本ロボット学会理事，計測自動制御学会評議員，日本ロボット学会ロボティクスメカトロニクス
部門運営委員などを歴任．日本機械学会フェロー．北海道科学技術奨励賞，計測自動制御学会論文賞，ヒューマンインタフェース学会論文賞など各受賞．

解

説

小特集

身近になったロボット技術
ヒューマノイドロボット技術

遠隔操作による災害対応ヒューマノイド
ロボット HRP-2 改
森澤光晴
中岡慎一郎
金子健二
シスネロス ラファエル
梶田秀司
阪口 健
金広文男

1

Mitsuharu Morisawa 国立研究開発法人産業技術総合研究所
Shin’ichiro Nakaoka 国立研究開発法人産業技術総合研究所
Kenji Kaneko

国立研究開発法人産業技術総合研究所

Rafael Cisneros

国立研究開発法人産業技術総合研究所

Shuuji Kajita

国立研究開発法人産業技術総合研究所

Takeshi Sakaguchi

国立研究開発法人産業技術総合研究所

Fumio Kanehiro

国立研究開発法人産業技術総合研究所

る．DRC は，2013 年 6 月 の DARPA Virtual Robotics

はじめに

Challenge（VRC）， 同 年 10 月 の DRC Trials を 経 て，2015 年，筆者らは NEDO（国立研究開発法人新エネ

2015 年 6 月に DRC Finals が行われた．VRC は，シミュ

ルギー・産業技術総合開発機構）による災害対応ロボッ

レーションによる競技会で，遠隔操作によるがれきなどのトの研究開発プロジェクトの支援を受け，6 月に米国で不整地の移動性能や，ホースの取り付けやバルブ回しな開催された災害対応ロボットの競技会 DARPA（Defense

どの作業性能が争われた．また DRC Trials では，車の運

Advanced Research Projects Agency，米国国防総省

転・降車，不整地移動，急階段登り，がれき除去，ドア

国 防 高 等 研 究 計 画 局 ）Robotics Challenge（DRC）

開け，工具を用いた壁の穴開け，バルブ回し，ホースの取Finals

に出場した．続いて 10 月には，日本で行われり付けの八つの課題が設定された．各課題それぞれ持ちたシミュレーションによる災害対応ロボットの競技会

時間を 30 分，最大 4 ポイントを得ることができ，合計得ジャパンバーチャルロボティクスチャレンジに出場

点で順位が争われた．VRC, DRC Trials の上位チームは，した．同年 12 月にプロジェクトの成果発表として国際

DARPA から研究費の補助が得ることができ，Boston

ロボット展でデモンストレーションを行った．
本稿では，Dynamics 社で開発された人形ロボット Atlas を用いて参これらのイベントやイベントを通じて筆者らが開発した

加することができた．独自に機体を開発して参加すること

遠隔操作システムについて紹介したい．

も可能であった．

（1）

（2）

2

DRC Finals では，2013 年に行われた DRC Trials の

DRC Finals 出場

上位チームに加え，筆者らを含む予備審査を通過したチームが新たに加わり，総勢 24 チームが参加した．筆DRC は 2011 年の東日本大震災を受け，危険な災害現者らは，経済産業省と米国の関連部局の間で人道支援と場で人の代わりに作業するロボットの技術開発が目的であ災害復旧に関するロボットの日米共同実施に関する合意書の署名を経て，NEDO プロジェクトの支援により参加する機会を得ることができた．
DRC Finals では，図 1 のような屋外で自動車の運転，自動車の降車，ドア開け，バルブ回し，工具を使った壁の穴開け，大会前日の夜にアナウン
スされるサプライズタスク，不整地またはがれきの移動，階段登りの八つのタスクを遠隔操作により，1 台のロボットで行う必要がある．そして持ち時間を 1 時間，1 タスク 1 ポイントとして，得点

図1

DRC Finals の競技会場と課題（タスク）ⓒ電子情報通信学会 2016とタスクの達成時間を争った．
解説

遠隔操作による災害対応ヒューマノイドロボット HRP-2 改

173

解

説

Technology Reviews and Reports
表1
順位

図2 D
 RC Finals に出場した AIST-NEDO チームメン
バー（1）

DRC Finals の上位 10 チームの結果
チーム名

得点

時間
（分）

1

TEAM KAIST

8

44:28

2

TEAM IHMC ROBOTICS

8

50:26

3

TARTAN RESCUE

8

55:15

4

TEAM NIMBRO RESCUE

7

34:00

5

TEAM ROBOSIMIAN

7

47:59

6

TEAM MIT

7

50:25

7

TEAM WPI-CMU

7

56:06

8

TEAM DRC-HUBO AT UNLV

6

57:41

9

TEAM TRACLABS

5

49:00

10

TEAM AIST-NEDO

5

52:30

アからソフトウェアまで多くの足りないものを痛感することとなった（4）．とりわけシステムが複雑になりソフト
ウェアの信頼性や開発体制などで多くの問題に直面した．
図3

バルブを回す HRP-2 改（1）

新規の機能を変更，追加を行う場合に既存の機能を損なわずに発展させていく必要がある．そこで，DRC で 2 位

筆者らのチームは，AIST-NEDO というチーム名で産の成績を収めた IHMC Robotics に倣い，ソフトウェア

業技術総合研究所（産総研）
知能システム研究部門ヒューが正しく動作するか自動的にテストする継続的インテグ

マノイド研究グループ，金広グループ長をリーダーとしレーション（CI：Continuous Integration）を行うためて結成した．開発メンバーは，同グループに所属する常の Jenkins（5）を導入した．毎時間，シミュレーション上

勤職員 6 名，ポスドク 1 名と産総研とフランス国立科

でロボットが不整地歩行やバルブ回しを自動的に実行し学技術センター（CNRS）との共同ラボである Jointてプログラムが正しく動作するか確認し，問題が生じた

Robotics Laboratory（JRL）に所属する 3 名の 10 名

ら報告される体制を整えた．実機とシミュレーションでで構成した．大会 3 週間前から HRP-2 改を設計製造し差異はあるものの，これによって根幹のアルゴリズムをたカワダロボティクス株式会社のエンジニア 2 名にサ変更して実機実験する際に，開発者が動作確認の時間をポート頂いた（図 2）．プロジェクトの審査が通過した

費やすことなく多くの確証が持てるようになった．

大会 10 か月前からチームを結成した．手や足を伸ばす，
モータの出力を上げるなどのハードウェアの改良からソフトウェアの作成までを行った（3）．他のチームは総勢
30～50 名のメンバー，特に DRC Trials から参加していたチームは 3 年間かけて開発しており，筆者らのチームがいかに短期間で少ない人数で開発していたのかお察
し頂けたらと思う．

DRC が 終 わ っ て 4 か 月 後 の 10 月，CEATEC（Combined Exhibition of Advanced Technologies）

大会では車の運転，ドア開け，バルブ回し（図 3），サJAPAN 2015 のイベントの一つとして，災害対応ロボッ

プライズ，不整地タスクについて全 8 ポイント中 5 ポイ

トのコンピュータシミュレーションによる競技会である

ント取得し，24 チーム中 10 位であった（表 1）．無念にJVRC が 2 日間にわたって開催された（2）．

も大会両日ともロボットを転倒させてしまった．転倒時

シミュレーション環境は，筆者らのメンバーである中のログがないので正確には分かっていないが，初日の転岡が中心となって開発している Choreonoid（6） が公式

倒の原因は，10−12 乗以下の微小な数値が三角関数の逆シミュレータとして採用された．また NEDO の災害対関数 cos の定義域を超えて数値的な破綻を招いた可能応ロボットの研究開発プロジェクトに採択された産総性が高いことが判明している．大会を通してハードウェ

研，東大などの日本の 3 チームのヒューマノイドロボッ

−1

174

3

そしてジャパンバーチャルロボティ
クス チ ャレン ジ（JVRC：Japan
Virtual Robotics Challenge）へ

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

図4

平常時の点検タスク（左）と QR マーカ例（右）小特集

身近になったロボット技術

図6

図7

不整地タスク

ドア破壊タスク部分に示すような径や長さが異なる円筒形の底に QRマーカが貼られている．この QR マーカを読み取った
内容や QR マーカの三次元位置（座標）を求めるものであった．マーカがどこにあるか事前に知らされておらず，図 4 のような俯瞰（第 3 者視点）画像を競技者は見ることはできない．そのため，ロボットに搭載されたカメラや三次元計測センサで環境を計測しながら探索し，マーカ情報を得る必要があった．災害時のタ
スクでは，図 5 のような車両内外の調査，不整地や隘路環境の移動，道具を使用した車両調査，経路確保のための障害物除去，消火活動の補助などの課題が与え
られた．
図5 災
 害時の主なタスク（左上：隘路環境の移動，右上：はしごを使用した車両調査，左下：障害物除去，右下：
消火活動の補助）

筆者らのチームは不整地タスク（図 6）では，初日にゴールすることができたが，2 日目は自動的に計画された着地位置の確認を怠り，転倒させてしまった．結果的に初日の不整地タスクは，ヒューマノイドロボットの中トのモデルに加え，本大会用に園山隆輔氏によってデザでは唯一の達成であった．道具を使用した車両調査の一インされたヒューマノイドロボットの 4 モデルが配布

つ（図 7）には，工具を把持し，車のドアを破壊するのされた．現実的に実現可能なロボットであれば，車輪型，と等価なタスクとして，ドアの 3 箇所のマーカに工具

クローラ型など，モデルを自作して参加することも可能

を一定以上の力で押し当てる必要がある．直前に工具のであった．

重さが 2 kg から 14 kg に変更になり，HRP-2 改の関節

公平性の観点から，DRC に出場した 3 チームは，本

トルクでは持ち上げることができなかった．ルール的に

JVRC で使用するロボットを開発した当事者であること

はトルクの制限はなかったが，現実可能な仕様にするとから順位対象外となった．筆者らのチームは主催者側いうことで最小限のトルクを増やすこととした．筆者らとしてもシミュレータを提供していることから，さぞのチームは，工具を把持して車の前まで移動し，1 箇所

かし有利な立場であろう，と順位対象外ながら周囲か目のマーカに工具を押し当てた後，次のマーカへ移動すら冷やかな視線を浴びながらの参加であった．大会のる際に転倒してしまった．結果的に関節トルクに余裕が公平性を期すため，課題設定やモデルの作成は，国際なかったため，関節のサーボ誤差（関節指令値と実際にレスキューシステム研究機構が担当した．シミュレー角度の差）が増大してバランスを崩したと思われる．まタによる大会とは言え，現場で使うことのできる災害

た横転したトラックの内部を調査するタスク（図 5 右上）

対応ロボット技術を目的としているので，車やトラッ

では，はしごを登る必要があるが，2 日ともはしご中段

クはもとよりはしごや工具など現実的な寸法，質量の付近で転落してしまった．準備段階でははしごを登り切モデルが採用された．

ることができ，また全チームがクリアすることができな

JVRC では，二つの平常時のタスク，五つの災害時のかっただけに悔しい結果となった．

タスクが設定された．平常時のタスクには，トンネルシミュレーション環境では，クローラ型ロボットは機壁面や路面のひび割れ等に対する目視検査やトンネル動性が高く，環境との接触点が多いためシミュレーショ

天井付近の付属物の検査の課題が設定された．シミュンの進行時間も遅くなり，操作が相対的に優位であった．

レーションでは，等価なタスクとして，図 4 の赤丸のヒューマノイドが優位なタスクで得点を伸ばせなかった
解説

遠隔操作による災害対応ヒューマノイドロボット HRP-2 改

175

解

説

表2

JVRC の結果（※ DRC 出場チームは順位対象外）

順位

Technology Reviews and Reports
チーム名

1 日目

2 日目

合計

1

MID

125.7

144.9

270.6

2

TEAMNADO

41.9

84.1

126.0

3

OSENS-B

28.0

66.4

94.4

4

TERAKOJI

17.0

30.0

47.0

5

TSML

9.0

16.0

25.0

6

Hydragon

5.0

16.0

21.0

7

ASURA

3.0

16.0

19.0

※

AIST-NEDO

101.4

81.0

182.4

※

NEDO-JSK

72.0

85.5

157.5

※

NEDO-Hydra

32.0

38.5

70.5

図8

国際ロボット展での平均台歩行

図9

こともあり，双腕とクローラを組み合わせたモデルを作

DRC Finals での通信環境成し，一人で参加した元産総研研究員の松坂要佐氏

観客席からだと分かりにくいが，緩やかな傾斜をつけ，（MID）が優勝した（表 2）．DRC, JVRC と信頼性の向少しジグザグに置いていた．2 台の異なるヒューマノイ

上やタスク準備期間の短縮などまだ多くの課題が明らか

ドが同時に動くというのは過去に例がなく，デモは毎回になる一方で，新しいタスクに挑戦するごとにロボット大盛況であった．

の成長（機能の充実）を感じることができた．

4

176

国際ロボット展でのデモンストレーション

5

HRP-2 改の遠隔操作システム

5.1 DRC Finals での通信環境
DRC ではフィールドコンピュータと呼ばれる PC とロ

国際ロボット展では，NEDO プロジェクトの一環とボットとを最大 300 Mbit/s の高速無線ネットワークで接して，DRC Finals，JVRC を通じてこれまで開発して続されており，遠隔操作は，オペレーションコントロー

きた災害応ロボットの技術開発の成果発表という位置付

ルステーション（OCS：Operation Control Station）とけでデモンストレーションを行った．筆者らは DRC の呼ばれる PC からフィールドコンピュータを経由してデー

課題であった不整地歩行やドア開け，JVRC の不整地タ

タのやり取りを行う．この OCS とフィールドコンピュースクに含まれていた平均台歩行（図 8），横転したトラッ

タとのネットワークは，双方向通信可能な低速回線

クの窓ガラスに突き刺さったパイプを引き抜いて中に手（9,600 bit/s）とフィールドコンピュータから OCS へ一を入れて確認するマニピュレーションのデモを行った．

方向の高速回線（最大 300 Mbit/s）の 2 種類が用意さ

隣では NEDO-JSK チームのヒューマノイドロボット

れた（図 9）．高速回線はランダムな間隔で最大 30 秒遮Jaxon が四つん這いであい路環境を潜り抜け，障害物を断された．時間がたつほど遮断間隔が長くなるので，残どかし，バルブを回すデモを筆者らと交互に解説を交えり時間が少ないほど通信がつながりやすくなった．そのながら行った．
デモ自体はそれぞれ独立に行っていくが，ため画像を圧縮したり，解像度を落としたり，あるいは横転したトラックが出ていて視界が遮られているため，通信できるときに一気に送るといった工夫が必要となる．

HRP-2 改は最後のタスクを行うことができない．隣の通信が遮断されているときは低速回線を使用したチーム

ヒューマノイドがバルブを回すと，消火器が作動し，煙もあったようだ．このような通信ルールを導入することが消えて HRP-2 改の視界が晴れる．その後，HRP-2 改

で，ロボットとフィールドコンピュータは高速にデータ

はトラックに突き刺さったパイプを引き抜いて，その穴をやり取りすることができるので自律性の高いロボットに手を入れて中を調査することができるようになる．こほど有利になっていた．

のように 2 台のヒューマノイドが協調して災害対応に

筆者らはフィールドコンピュータで画像，ポイントク臨むというストーリーになっていた．
ちなみに平均台は，ラウド，タスク等の管理を行い，バルブ回しのような自通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

小特集

身近になったロボット技術

律的に行うことができるタスクは OCS を経由せずに実行できるようにした．人が判断しなければならないタス
クは，フィールドコンピュータから OCS へ高速回線で画像とポイントクラウドを転送し，低速回線でコマンドやメッセージのやり取りを行った（7）．
5.2 コレオノイドを用いた遠隔操作 GUI
コレオノイド（Choreonoid）とは，筆者らのチーム
メンバーが開発しているオープンソースのロボット用統
合環境プラットホームである（5）．C++ で記述されたプ
ラグインを実装することにより，GUI などの機能を拡張していくことが可能である．本ソフトウェアによりロボットの物理シミュレーションと実験を同じ環境で行う
こ と が で き る よ う に な っ て い る． 筆 者 ら は， こ のChoreonoid 上で動作する遠隔操作 GUI を構築した．
ヒューマノイドロボットは，二脚二腕を有している上に重心が高く転倒しやすいのでバランスを考慮しながら図 10 （a）不整地路面における着地位置計画（左上），（b）
全身運動計画によるドリル把持（右上），（c）マニ
ピュレーションマーカ操作によるバルブ回し（左下），（d）腰マーカによる材木拾い（右下）

取りロボットの関節角を指示すると操作に膨大な時間を6要する．そこで筆者らは，以下の 4 種類の移動作業用

DRC を経て未知環境におけるロボットの移動作業技

歩行や作業を行う必要がある．そのため，人が手取り足

おわりにの GUI を用意した．

術は加速的に発展したと言える．しかし DRC Finals の（a）立ち位置マーカ（図 10（a））は，
緑色のホームベー

八つの課題は，人が行う場合には 5 分程度で行うこと

スを操作してどこに移動するかを指示するためのものでができるのに対して，全八つの課題をクリアし優勝した

ある．立ち位置マーカを動かすとロボットは頭部に搭載

韓国のチームでも 40 分以上要している．筆者らを含めされたレーザで計測した路面に対して“どこに，”“どのて多くのチームは事前にどのように作業をこなすかのシような足裏の姿勢”で着地するかを自動的に求め，生成

ナリオを用意していたと思われ，新規の作業に対してはされた着地位置の列を操作画面に提示する．操作者は生

事前準備も無視できない時間を要するだろう．実際の災成された着地位置が適切なことを確認して，歩行開始指害現場は更に複雑な未知環境であることから，実用化ま令を送る．

でには数多くの問題を解決する必要がある．

（b）ハンドマーカ（図 10（b））は，バルブやドリル

筆者らは，現在，より複雑な環境下で脚腕を自在に操をつかむといった，手先を所望の位置，姿勢へ移動させる技術，環境を計測しながら移動作業する技術に関するるときに指示するためのものである．
ロボットの手先は，研究開発に取り組んでおり，実環境での応用を目指して

壁などの環境に接触しないようにするだけでなく，手先いる．DRC を契機に世界各国との競争も一段と厳しくが自分自身にも接触せず，かつ各関節の可動範囲の制約なっている．本分野に挑戦する若い研究者が多く現れ，を満たす運動を生成する必要がある．筆者らのグループ

更なるロボット技術の発展を願ってやまない．

では，ランダム探索をベースとする手法を用いて，ロボッ

謝辞

本プロジェクトは，NEDO「環境・医療分野

トの関節角を動かしたときに上記の制約を満たす姿勢列の国際研究開発・実証プロジェクト / ロボット分野の国を求める全身運動計画行うことによって，このような動際研究開発・実証事業 / 災害対応ヒューマノイドロボッ

作を実現している．

ト HRP-2 改の研究開発」の一環として実施された．プ（c）マニピュレーションマーカ（図 10（c））は，例

ロジェクトに御尽力頂いた NEDO 関係者の皆様，またえばバルブを回す，ドリルを持ち上げるといった作業対実験フィールドとして新磯高校を提供頂いた神奈川県さ象を空間的に操作するときに用いる．

がみロボット産業特区様に心より謝意を表する．

（d）腰マーカ（図 10（d））は，例えば下に落ちていまた AIST-CNRS JRL に所属する Pierre Gergondet

るものを拾うときに，意図的に腰を下げたいときや胴体

氏，Antonio Paolillo 氏及び Arnaud Tanguy 氏とともの姿勢を変更したい場合に用いる．

に筆者らは AIST-NEDO チームとして本プロジェクトを通じて DRC Finals に挑戦できたことは貴重な経験であ っ た． 特 に JRL ラ ボ 長 で あ る 吉 田 英 一 氏，
解説

遠隔操作による災害対応ヒューマノイドロボット HRP-2 改

177

解

説

Technology Reviews and Reports

Abderrahmane Kheddar 氏にプロジェクトの遂行にあたって多くの貴重な助言を頂き，ここに感謝したい．
■ 文献（1） DARPA Robotics Challenge Finals 2015, http://
www.theroboticschallenge.org（2） http://www.jvrc.org（3） K. Kaneko, M. Morisawa, S. Kajita, S. Nakaoka,
T. Sakaguchi, R. Cisneros, and F. Kanehiro,“Humaoid robot HRP-2Kai improvement of HRP2 towards disaster response tasks,”Proc.
Humanoid Robots 2015, pp.132–139, Nov. 2015.
（4） 梶田秀司，森澤光晴，中岡慎一郎，シスネロス ラファ
エル，坂口 健，金子健二，金広文男，“DARPA ロ
ボティクスチャレンジ決勝戦でのロボットシステム
開発と教訓，”日本ロボット学会誌，vol.34, no.6,
pp.360–365, July 2016.
（5） https://jenkins.io（6） http://choreonoid.org（7） S. Nakaoka, M. Morisawa, R. Cisneros, T.
Sakaguchi, S. Kajita, K. Kaneko, and F. Kanehiro,“Task sequencer integrated into a tele-operationinterface for biped humanoid robots,”Proc.
Humanoid Robots 2015, pp.895–900, Nov. 2015.

178

金子健二
1990 慶大大学院理工学研究科電気工学専攻修士課程了．同年工業技術
院機械技術研究所に入所．2001 から組織改変に伴い産業技術総合研究所上級主任研究員．博士（工学）．モーションコントロール，マイクロマシ
ン，遠隔制御，ヒューマノイドロボッ
ト等の研究に従事．

シスネロス ラファエル
2015 筑波大大学院システム情報工学研究科知能機能システム専攻博士後期課程了．博士（工学）．同年 4 月から産業技術総合研究所特別研究員．
ヒューマノイドロボットの全身運動
生成，制御に興味がある．

梶田秀司
1985 東工大大学院修士課程了（制御工学専攻）．同年通産省工業技術院
機械技術研究所に入所．2001 から組織改変に伴い産業技術総合研究所
知能システム研究部門主任研究員，現在に至る．博士（工学）．二足歩行ロボット等の動的制御技術の研究に
従事．

森澤光晴

阪口

2004 慶大大学院理工学研究科後期
博士課程了．博士（工学）．同年産業
技術総合研究所知能システム研究部
門入所．主任研究員を経て，現在に至る．二足歩行制御，ヒューマノイ
ドの全身運動制御の研究に従事．

1993 阪大大学院基礎工学研究科物理系専攻機械工学分野博士課程了．
博士（工学）．同年通産省工技院機械技術研究所入所，2001 から産業技術総合研究所知能システム研究部門
主任研究員．ヒューマノイドの全身
マニピュレーションについて興味が
ある．

中岡慎一郎

金広文男

2006 東大大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学攻博士課程了．
博士（情報理工学）．同年，産業技術
総合研究所知能システム研究部門入所．主任研究員を経て，現在に至る．
ヒューマノイドロボットによる動き
提示，ロボット用ソフトウェアプラッ
トホーム Choreonoid 等の研究に従事．

1999 東大大学院工学系研究科情報工学専攻博士課程了．博士（工学）．
2000 電 子 技 術 総 合 研 究 所 入 所．
2001 から組織改変に伴い産業技術総合研究所知能システム研究部門研究員．2014-04 よりヒューマノイド研究グループ長．ヒューマノイドロ
ボットのシステム構成法，全身行動
計画・制御に興味がある．

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

健

解

説

小特集

身近になったロボット技術
ヒューマノイドロボット技術

複数体のロボットによる音声認識なし対話の可能性
吉川雄一郎
石黒 浩

1

Yuichiro Yoshikawa 大阪大学
Hiroshi Ishiguro

大阪大学の技術的な制限（12）のため，様々な雑音が含まれ得る人

はじめに間の生活空間において，次発話選択の手掛かりとなる音

近年の技術の発展とともに，ロボットの研究は人と直声認識結果自体に誤りが含まれる可能性を排除すること

接関わるロボットの実現に焦点を移しつつあり，人の生は困難であった．したがって，関連性の理解しにくい発

活環境の中で人と対話ができるロボットの研究が盛んに

話生成を完全に回避することは容易ではなかった．すな

行われている．その活躍が期待される場面は，より直観

わち，人の発話を踏まえて発話しなければ対話が続かな的・気楽な形で人に情報提供するエンターテイメント性

い一方で，そのような発話生成に挑むと，ロボットの対にとどまらず，悩みや話能力に対する期待を失わせてしまう発話を生成するリを含むコミュニケーション

（1）
，
（2）

孤独感を抱える人の話し相手となるセラピー

，また

（3）

勉学のパートナー

スクを抱え込んでしまうというジレンマがあった．

あるいはコミュニケーション訓

これに対し，筆者らは最近複数のロボットを用いた人

（4）
，
（5）

となる教育・療育など多岐に及ぶ．そとロボットの少人数対話を想定した「音声認識なし対のような従来，人が担ってきた役割を担うロボットは単話」と呼ぶアプローチの研究を進めている（13） ～ （15）．こに情報伝達ができるだけではなく，対話において人が人

こでは，人の発話と関連の薄い発話生成が不可避であるに感じさせる，対話に参加しているという効力感，すなことを前提とし，それによる対話感の低減を，複数体のわち対話感を感じさせられることが求められる．

ロボットの連動を利用することにより緩和することを考

練の練習相手（6）

人に対話感を与えるためには，多様な話題において，対話が続けられない・続けたくないと人に感じさせなえている．本稿ではそのアイデアを示す対話パターンと実装例を示し，その可能性を議論する．

い，すなわち対話を破綻させない能力が求められる．人の発話内容を踏まえた発言をする代わりに，頷きなどの同意を示す非言語的信号（7）や，曖昧な返答（8）など，人に対して曖昧に応答することによって，人に傾聴感が与えられることが知られている．しかし，それのみをもっ2

少人数ヒューマンロボット
インタラクション

2.1 少人数対話における対話破綻回避構造て対話に臨んでも，人の側からすると新しい情報が与え対話とは価値観の交換，あるいはそのすり合わせであられないため，対話を続けたいと長く思わせ続けることると言われる（16）．したがって，人が対話感を持ちながは容易ではない．また，人の対話の経験的な分析や統計らロボットと対話するには，どんな価値観について聞い的な分析に見いだされる発話系列のパターンの中で，直たり，話したりしたいのか，という人の意図に応えなが近の人の発話が当てはまるパターンに従った応答文を生ら，ロボットも自身の意図を人に示せる必要がある．し成するアプローチの研究（9） ～ （11）がある．これまで，オー

かし，そもそも，現状では意図認識の最も基本的な手掛

プンなドメインの話題において，人の発話内容を踏まえかりである人の発話自体ですら，完全に認識できることたものでありつつも破綻しない返答を比較的高い成功率を前提にできない（12）．つまり，ロボットの意図を想像で生成できるシステムが実現されつつある．しかし，直することもできないような関連性の薄い発話すら生成し近の発話を手掛かりとするだけでは必ずしも現在の文脈てしまいかねず，対話を長時間続けることのできる人工に当てはまるパターンを検出できるとは限らないため，システムの実現は容易ではなかった．これに対し，むし

現在の文脈との関連が瞬時に解釈できない発話が生成さろ，そのような破綻は起こるものとした設計論の構築がれてしまう場合があった．またそもそも現状の音声認識重要であると考える．ここでは関連性の薄い発話が対話ⓒ電子情報通信学会 2016

解説

複数体のロボットによる音声認識なし対話の可能性

179

解

説

Technology Reviews and Reports

感に及ぼす影響を緩和あるいは未然に防止することに寄れているという感覚が生じやすい可能性がある．これを与する対話パターン（図 1）が，少人数という形態の対陪席者発話の関連性認定バイアスと呼ぶ．

話の中に三つ自然に生じうることを指摘し，これを基に

ここで，対話システムが人の発話の内容を踏まえた応構築できる対話破綻を回避する複数ロボットの対話シス答を試みる際，それを発話する役割を陪席者に担わせるテムを構築することの可能性を示す．

ことで，対話の破綻が対話感に及ぼす影響をこのバイア（a）他者間やり取りの受容バイアス

スによって緩和することが考えられる．具体的には，複3 人以上の少人数場面では，人は自分自身の意見を明

数のロボットを用いた少人数対話において，図 1（b）

確に述べずとも，話題に対して同意・非同意を単純に表のように，人 H にロボット R1 への返答（①）をさせ明していれば（あるいは心の中でそれを思うだけでも），た後に，陪席者であった別のロボット R2 に発話（②）

人は対話に参加した満足感，情報収集ができることに気をさせるよう話者選択を制御することである．この場が付く．すなわち，人は他者が展開しているストーリー

合，R2 の発話が H の発話内容と関連性の薄いものでに，対話感を想像しながら参加することができる．

あっても，人がそのように認定することを留保させ，対これを利用したのが情報伝達に複数ロボット間の対話の破綻やシステムの対話能力に対する失望を回避させ話を用いるアプローチである．同じ情報を伝達する際ることができると考えられる．

に，2 体のエージェント同士がそれについて対話する形（c）他者の関連性認定による関連性の追認バイアスをとる方が，1 体のエージェントが同じ情報を人に向他者の発話が同意できないものであったり，興味を引，くものでなかったりすると，続けて発話することが容易（19）でない場合がある．このような場合でも，少人数対話にといったメリットがあることが指摘されている．しかもおいては，別の誰かに発言権を譲り，同意できる話題にこのようなロボットが発話し，それにロボットが応える

なるまで発話を留保できる．すなわち少人数対話では，というシーン（図 1（a）
）は，音声認識のプロセスを挟全ての参加者が全てのストーリーを受け入れずとも対話

まない予定調和として実現できるため，そこに破綻が生が継続される．

かって読み上げるよりも，内容が理解しやすくなる（17）

受け入れやすくなる，人の注目を集めやすくなる（18）

じることを危惧する必要はない．

これはロボットの発話に対して人がストーリー展開を（b）陪席者発話の関連性認定バイアス許容できない恐れがある場合には，別のロボットに追随

少人数対話において，参加者が積極的に発話しない時的に発話させておくことが，初めのロボットの発話の関間を持つこと，すなわち陪席者の立場をとることには，連性が薄かったときに備える一つの手段となり得ること

話題や話題から連想されることについて考える余裕が持を意味している．具体的には，図 1（c）において，ロてるという側面もある．このため，陪席者となること

ボット R2 が人 H の発話内容に踏み込んだ発話（①）をで，対話の途中で話題を大きく展開しやすくなる場合が生成した後に，陪席者であった別のロボット R1 が，①にある．このとき，それまでの対話を主導してきた人は，対して予定調和的な発話②を追加するような対話パター

その認知リソースの多くが対話の展開に当てられているンである．このとき別のロボットがすぐに発話することため，この陪席者が何を考えていたかを完全に推測するは，少なくとも，許容できないことを人に表明させてしことは通常容易ではない．したがって話題が大きく変まって，人が対話に復帰できなくなるような事態を避けわっていたとしても，陪席者なりの関連性があるというる働きがある．更には，①が始めに生成された時点では仮説を棄却できず，結果として，関連する話題が続けら関連性を見いだすことができないものであった場合でも，追加された発話②を手掛かりとして，後から①の関連性を見いだすように仕向けられることが期待される．これを他者の関連性認定による関連性の追認バイアスと呼ぶ．
2.2 社会的対話ロボット : CommU
2.1 の議論は，複数のロボットが対話パターンを駆使することで，破綻に備えたり，破綻を起こりにくくしたりしながら，高度な対話感を伴う複数ロボット対話シ
ステムが実現できることを示唆している．これを検証するため筆者らは，対話感の高い少人数の対話を構成するために注意深く設計された人間型ロボット CommU（コミュー）を開発した（図 2）．CommU は，対話に必

（13）

図1
180

関連性の薄い発話の影響を抑える対話パターン

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

要な上半身の動きを生成するための合計 14 自由度（眼

小特集

図2

身近になったロボット技術

社会的対話ロボット：CommU（コミュー）

球 3，首 3，口 1，瞼 1，左右腕各 2，腰 2）の関節を

図3

音声認識なしロボット対話システム備えた，約 30 cm 程度の小さい，子供のような可愛ら

ボットが発言するテキストを条件間で同じになるようにしい外見の身体を持つ卓上型ロボットである．また胸部スクリプトを作成し，評価実験を実施した．

にスピーカを備え，子供のような声色で音声合成し，口

ここで，音声認識を用いない対話とは，あらかじめ人に部を開閉しながら発話する機能を備えている．複数体が対する問い掛けの発話文と人の答えがどのようなもので集まっても威圧感の少ない対話アプリケーションを日常あっても矛盾しにくい曖昧な返答のスクリプトを用意し，生活空間に実現することが期待される．

順にロボットが読み上げていく形態の対話である（図 3）．

複数のロボットに 2.1 で指摘された対話パターンを駆スクリプトの進行は，人の発話が想定される時点で一度使させるには，複数のロボット同士が話しているフェー

停止され，人の発話終わりが検出されるか，十分な時間

ズと，人に対して話しかけているフェーズが人から容易が経過すると再開される．ただし本実験では，実験統制に区別できる必要がある．つまりロボット同士が対話をのため人の発話区間認識はオペレータに人手で行わせた．

する際には，人に口を挟ませないこと，ロボットが人にロボットの発言テキストは，ユーザへの問い掛けと返話しかける際には，人の発話が自然に誘導できることが事の組を複数集めたものである．返事は，曖昧な返事と望ましい．このため CommU は，誰が誰に話しかけてい問い掛けの内容に対するロボットの自己開示から成る．

るかを分かりやすく表現することができるよう，設計さ問い掛けは例えば「どんな料理が好きですか？」といっれている．具体的には，CommU には左右の眼球，首，た質問であり，曖昧な返事は例えば「そっか．なんでで腰といった視線表現のための豊富な自由度が，また発話すか？」といった応答である．ロボットにまずユーザへ状態を表現するために開閉のできる口部が備わっている．

の問い掛けを行わせ，その後のユーザ発話の終了時に，曖昧な返事を行わせた．ロボットの視線は，発言者（人3

複数ロボットによる音声認識なし対話

またはロボット）を見るように動作させた．
ロボットとの 5 分程度の会話終了後に，各条件 13 名の大学生の被験者から収集した質問紙を用いた印象評価

筆者らの研究グループではこれまでに連動する複数のを分析した．その結果，「会話が難しいと感じる瞬間がCommU を用いて複数のロボットを含む少人数のヒューあった」及び「相手はこちらの話を時々無視することがマンロボットインタラクションを構成し，音声認識結果あった」の項目について，2 体条件では有意に低い得点に依存しない発話生成をベースとした対話の頑健性と有を付けられる傾向が見られた（図 4）．これは，2 体条用性を検証してきた．本稿ではその結果を紹介し，本形

件において，人の発言に踏み込まず話題が変わっていく態の対話システムの可能性と今後の課題を議論する．

ことに対して，それが破綻と捉えられにくかったこと
で，会話が難しくなく理解でき，また自身の発話が無視

3.1 1 体と 2 体の比較（14）複数の CommU を用いて，1 体のロボットと対話すされていないと感じさせることができていたことを示していると解釈される．

る条件（単体条件）と，2 体のロボットと対話する条件（複数体条件）の二つの条件を設定し，それぞれの条件
で，被験者にあらかじめ作成したスクリプトに従った音

3.2 複
 数ロボットによる音声認識なし対話をベースとした対話アプリケーション

声認識を用いない対話を体験させ，対話ロボットを複数

3.1 の実験結果は，その直前まで陪席者であったロ体化し連携させることが対話感に与える影響を評価しボットが発話する際は，その発話内容が直前の人の発話た．ただし，ロボットの情報提示量を統制するため，ロに関連の薄いものであっても，人はそこに破綻を感じに
解説

複数体のロボットによる音声認識なし対話の可能性

181

解

説

Technology Reviews and Reports

図4 対 話感の主観的評価（1 点：全然そう思わない～7
点：かなりそう思う）

図5

人を交えて議論するロボットのトピックについて人に考えさせるきっかけを与える，
あるいは物事の考え方を提示する，広い意味での学びのくい，ということを示唆している．本実験では，関連の場を構成することが考えられる．これに対し，飯尾

薄い発話の提示を，事前に用意するスクリプトに急な話

ら

題展開を含ませておくことで行ったが，それが音声認識する認識機能の代わりにボタンインタフェースを用いるの失敗等により生じる場合においても同様の効果を期待

ロボットシステムを開発している．本システムにおいすることができる．すなわち，複数体のロボットを用いて，人は特定のトピックについて議論するロボットに対て，適切に話者交代をさせることは，音声認識の失敗にして同意・非同意を表出するように，時々促される．すよる発話内容生成の失敗を，対話破綻に直結させないよ

なわち，予定調和的なロボット間議論の対話に，破綻とうに働くと期待される．

ならない形で返答ができるようにしたシステムである．

一方，2.1（a）で議論したようなロボットや擬人化

筆者らは，このシステムを多様な人の集まる展示会なの提示によって，どに展示し，その効果を検証する試みを始めている（図エージェント同士のやり取り

（17）
 ～ 
（19）

発話内容の受容性が高められることは従来から知られて

5）．例えば，2015 年に開催された展示会（東京デザイン

いた．そのような予定調和的な対話の提示を実装するたウイーク）では，簡単には答えの出ない近未来においてめには，そこに破綻要素が入り込まないように人は口を考えるべきテーマ（「ロボットは人間の介護をするべきか」

挟まないでおくことが望ましかった．このような形態に「人間はロボットの不便さを理解すべきか」）について賛おいて対話感を持てるかは，人の想像力に依存してしま

否両論を展開するロボットを設置し，印象評価を実施しうが，全く人が発話できない状況でそのような想像を抱た．1 体のロボットが賛否両論を両方紹介していくブー

き続けることは通常容易ではない．これに対し，話者ロス，2 体あるいは 3 体のロボットが賛否両論を戦わせる

ボットの適切な選択によって，音声認識の失敗を破綻にブース，の計三つのブースを設置した．その結果，複数直結させないで済むことが活用できると考えられる．予体のロボットとの対話に参加した来場者は，単体のロボッ

定調和的な情報提示に，音声認識を伴う対話を導入する

トとの対話に参加した来場者よりも，「ロボットと対話し形態である．すなわち，時折人に話しかけ，破綻を感じているという感覚」，「自分の意見がロボットに伝わっていさせにくい話者交代をしながら人に返答することで，破るという感覚」，「ロボットの話した内容について考えが深綻が起こりにくいことを担保しながら，対話感の高い情

まったような感覚」を強く持つことが示唆された．

報提示が実現できると期待される．このような予定調和

本トライアルでは，人の同意・非同意はボタンインタとインタラクティブのハイブリッドの対話形態には幾つ

フェースによって人に表出させていたが，その後．筆者

かのメリットが考えられる：（i）予定調和的対話においらの研究グループと NTT と共同して，同様のコンテンて，人に発言が求められないことによる疎外感を解消でツを英語化するとともに，部分を音声認識結果に基づい

きること，（ii）音声認識機能を予定調和的に提示するて判定する機能に置き換えたロボットシステムを構成し対話内容選択に利用することで音声認識の精度程度に，た． こ れ を 著 名 な 米 国 の 技 術・ ア ー ト 系 の 展 示 会

人が望む，あるいは関連性を見いだしやすいストーリー（SXSW）に展示し，ボタンの代わりに音声を用いても，展開を提示することができること，またこれらの結果とまたやり取りが英語になっても，多くの来場者とロボッ

して，（iii）ロボットの提示するストーリーが人にとっトの対話を数分間続けさせることに成功している．学びても納得のいくものとなることで，ストーリーの受け入の効果をより客観的に測定していくことを通じ，人が対れが促進されることなどである．

話を受け入れやすい対話パターンモデルを詳細化していそのようなロボットのアプリケーションとして，特定182

は，音声認識結果から人の同意・非同意を判定に（15）

通信ソサイエティマガジン No.39 冬号 2016

くことが今後の課題である．

小特集

4

おわりに

本稿では，従来の対話ロボット研究の課題であった対話破綻の問題を複数のロボットを含む少人数対話を構成することにより回避するアプローチの研究を紹介した．
具体的には，少人数対話においては，他者間やり取りの受容，陪席者発話の関連性認定，他者の関連性認定による関連性の追認が生じやすいことを指摘し，複数のロボットを用いた対話において関連性の薄い発話生成の影響が緩和できること，またその特性を生かした新たな対話アプリケーションの可能性を示した．実証を進めるとともに，破綻問題を回避させる対話パターンのモデルを詳細化していくことが今後の課題である．
謝辞 本稿は大阪大学大学院基礎工学研究科特任助教
飯尾尊優氏，同博士後期課程有本庸浩氏，NTT CS 研
杉山弘晃氏をはじめとする大阪大学・NTT・ATR 間の共同研究メンバー諸氏の協力により執筆した．
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吉川雄一郎
大 阪大学／ JST ERATO，阪大大学
院工学研究科知能・機能創成工学専
攻 博 士 後 期課 程 了．博 士（ 工 学 ）．
ATR 知能ロボティクス研究所研究員．JST ERATO 研 究 員 を 経 て2010 から阪大大学院基礎工学研究科講師，2013 から同准教授．2014
から，JST ERATO 石黒共創ヒュー
マンロボットインタラクションプロ
ジェクト統括補佐兼グループリーダ．

石黒浩 （正員）

大 阪大学／ JST ERATO，阪大大学
院基礎工学研究科博士課程了．工博．
京大大学院情報学研究科助教授，阪大 大 学 院 工 学 研 究 科 教 授 を 経 て，2009 から阪大大学院基礎工学研究科教授．ATR 石黒浩特別研究所客員所長（ATR フェロー）．

解説

複数体のロボットによる音声認識なし対話の可能性

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