ロボットによる調理実行においては，自然言語のレシピ記述に基づいて作業を行えることが望ましいが，大規模言語モデルが登場した現在においても依然として課題が存在する．本研究では特に重要な2つの課題に着目し，大規模言語モデルとPDDL記述の古典プランニングによる実世界で実行可能なロボット調理行動計画と，視覚-言語モデルを用いた少数データからの食材状態認識学習を行うロボットシステムを提案した．実世界でロボットが調理を実行する実機実験により提案システムの有効性を確認した．

日常生活に欠かせない家事である調理においては，環境·エージェント非依存なタスク記述であるレシピに従い，実行する環境の状況に合わせて調理作業を実行することが必要である．これまでも生活支援ロボットの文脈で，自然言語で記述されたレシピからロボットの行動計画及び実行を行う研究が数多く行われてきている[1,2,3,4,5,6]．また，自然言語の指示からのロボットの行動計画については，大規模言語モデル(LLM)[7]が登場し，ロボットの行動計画への応用[8,9]も進められていて，これまでのルールベースの処理よりも高度に自然言語指示に対応可能な行動計画が行えるようになってきている．しかし，ロボットがレシピ記述に基づいて実世界で調理作業を実行するためには依然として課題が存在する．本研究では特に重要である「実世界で実行可能な行動計画」と「食材状態変化の認識」の2つの課題に着目する．1つ目の「実世界で実行可能な行動計画」の課題は，実際の環境の状態からレシピに書かれた調理行動を順に実行していくために必要な行動を適宜補完1.サラダ油をフライパンに入れて30秒加熱する．