日本ロボット学会 第 111 回ロボット工学セミナー

昨年 11 月中に講師の内諾を得て，内容調整後，実施報告

今年 1 月に会告を公示しました．その後，関連するメーリングリストに開催案内を複数回配信して「産業応用に期待される人工知能技術を利用したロボットマニピュレーション」

参加者を募り，約 4 ヵ月間の広報に努めました．
最終的に会場・遠隔配信合わせて 154 名の方々にご参加頂きました（図 1）．

日時：2018 年 4 月 20 日（金）10:30～17:20（開場 10:00）

2. セミナー報告

会場：東京大学 本郷キャンパス 武田先端知ビル

2.1 第 1 話 機械学習を活用したソフトロボット

5F 武田ホール （東京都文京区本郷 7-3-1）による薄型物体操作

参加者数：135 名（会場）, 19 名（遠隔）金沢大学

渡辺 哲陽 先生

オーガナイザー：山田大輔（キヤノン株式会社）

物体形状や環境への適応性に優れ，物体認識精

サブオーガナイザー：香月理絵（株式会社東芝）

度が低くても容易に物体ハンドリングを行うことができるソフトロボットハンドに関する研究につ

1. セミナー概要

いてご紹介頂きました．まず，近年注目されるソ

近年，少子高齢化や人件費高騰などの理由から，フトロボットハンドの概要をご説明頂きました．

生産の自動化がより強く望まれています．一部の次いで，ソフトロボットハンドを用いた物体操作工程はすでに自動化されていますが，治具を使っについて，DNN ベースの操りと，オンラインパラて物体の位置決めをしたり，ロボットが扱いやすメータ探索型の研究についてご解説頂きました．

いように事前に人が並べたりするなど，まだ多くDNN ベースの操りについて，薬の箱詰めを対象タのコスト・工数がかかる工程が残っています．こスクとして，環境活用とダイナミクス推定をカギれらの工程を自動化する手段として，深層学習をとした手法についてご解説頂きました．多様な物はじめとした人工知能技術とロボティクスを結び体操作に向けて，ソフトロボットハンドの可能性つけた技術が期待されています．そこで本セミナを知ることができ，今後の展開が楽しみな御講演

ーでは，まず，人工知能技術を利用したマニピュでした（図 2）．

レーションに関して，最新の研究・実用事例をご紹介して頂きました．さらに，人工知能技術とロボティクスを結びつけた技術について，基礎から応用まで解説するチュートリアルを実施して頂きました．
本セミナーでは，人工知能技術を利用したマニピュレーション研究に関し，関連分野の研究者や学生，またビジネスの観点から産業応用に興味のある企業人を対象としました．最新の技術動向と基礎から応用まで話題を提供するため，講師 3 名には研究・実用事例をご紹介頂き，講師 1 名にはチュートリアルを実施して頂き合計 4 話で構成す

図 1 会場の様子る形式としました．
1

2.2 第 2 話 AI ベースロボットマニピュレーショ頂きました．2015 年から 3 年連続でご出場されたンの実現に向けて経験を元にご解説頂き，参加者にとってたいへん東北大学 山口 明彦 先生

有益な情報を得ることができる機会となりました

ロボットにとって未だに困難な課題である日常（図 4）．

生活における物体操作の問題について，人工知能

2.4 第４話【チュートリアル】深層学習・予測技術を利用したマニピュレーションの手法をご紹

学習を規範としたロボット行動学習

介頂きました．日常生活で扱う対象物体は非剛体

早稲田大学/産業技術総合研究所を含み，状況の多様性が多いという問題に対し，先生

尾形 哲也

人工知能技術を利用してどのように解決するか，本セミナーのテーマである人工知能技術とロボ実験動画を交えてご解説頂きました．これまでのティクスを結びつけた技術について，基礎から応人工知能，ロボティクス，コンピュータビジョン用まで解説するチュートリアルを実施して頂きまなどの技術群からエッセンスを抽出して統一的なした．まず，深層学習の基本的なコンセプトやア枠組みを作ることが必要であると述べられました．

ルゴリズム，ライブラリなどをご紹介頂きました．

試作された触覚センサを用いたロボットハンドも次いで，画像認識や音声認識など各分野の応用事ご紹介頂き，実応用に対しても着実な取り組みが例，またマルチモーダルアプリケーションの応用行われている様子が伝わってきました（図 3）.などについてご説明頂きました．さらに，認知発

2.3 第 3 話 Amazon Robotics Challenge で使わ達ロボティクスとの関係についてご解説頂き，認れる人工知能技術

知発達ロボティクスの視点からの深層学習の発展

産業技術総合研究所 堂前 幸康 先生について議論して頂きました．深層学習をロボテ物流倉庫自動化を目指し，2015～2017 年に毎年ィクスに利用している/したい様々な背景知識を開催された多品種アイテムのピッキング性能を競持つ多くの参加者にご満足頂ける貴重なチュートうコンテスト（Amazon Picking Challenge, Amazonリアルとなりました（図 5）．

Robotics Challenge）で使われた人工知能技術についてご紹介頂きました．物体認識技術を中心に，3. まとめ

アームやハンドといったハードウェアに関する技

近年の人工知能技術を利用したロボットマニピ術も踏まえ，技術の変遷をご説明頂きました．物ュレーションの研究・実用事例に関して第一線で体認識に関しては，深層学習技術の高度化につい活躍されている講演者の取り組みを聴講することて，またハンドに関しては細長い吸着ハンドの利ができ，さらにロボット工学セミナー初の試みと用についてなど，技術のトピックについてご解説

して，チュートリアル形式で御講演頂き，私自身，

図 2 第 1 話の様子

図 3 第 2 話の様子

図 4 第 3 話の様子
2

図 5 第 4 話の様子

たいへん勉強になりました．特に，会場聴講者の謝辞

7 割以上が民間企業からの参加であったことから，ご多忙の中，講演をご快諾頂いた講師の方々，産業界からも人工知能技術を利用したマニピュレ

そして熱心に聴講いただいた参加者の皆様にお礼ーションの産業応用はたいへん注目されており，申し上げます．また，企画・運営におきましては，今後はよりいっそう現場での活用が期待されてい事業計画委員会の皆様をはじめ，ロボット学会事る分野であることを再認識致しました．

務局の水谷様，サブオーガナイザーをお引き受け

参加者アンケートによる講演の評価（回収数 111，いただいた香月様（株式会社東芝），会場手配をご回答率 72％）は，期待通り：81 票，どちらでもな担当下さった梅舘先生（東京大学）には大変お世い：21 票，期待はずれ：1 票，未記入：8 票とい話になりました．感謝申し上げます．
山田 大輔 (キヤノン株式会社)う結果でした．特に第 4 話の評価が最も高く，チュートリアルへの関心の高さが伺われました．今後のチュートリアル開催に関するアンケートは，今後も是非：50 票，内容次第：56 票，不要：1 票という結果でしたので，内容を吟味した上で，今後もチュートリアルの開催を検討致します．また，今後も継続してマニピュレーションやハンドリングをテーマとしたセミナーを聞きたいといった次回以降の開催を期待するありがたいご意見も頂きました．
今回使用した会場は昨年も使用実績があります
が，当日の運営トラブルを避けるために，会場の設備と遠隔配信システムの動作確認を行うリハー
サルを前日に会場で実施しました．しかし，講演中，講演者 PC のスライドが遠隔配信でうまく表示されなかったり，音声が聞き取りにくかったりといったトラブルが発生してしまいました．また，事後のアンケートでは，音声が途切れることが多かった，音声が聞き取りづらかったというご意見を頂きました．参加者の皆様にはご不便をおかけしましたことをお詫び申し上げます．これらの不備につきましては，原因と対策を整理して，今後のロボット工学セミナーの運営に反映し，より良いセミナー運営に尽力いたします．
最後に，本セミナーが今後の人工知能技術を利用したロボットマニピュレーションの産業応用に少しでも貢献できれば幸いです．

3