　今回は、この障壁を低減するためにAIを活用するという取り組みである。共同開発の第1段階としてFUJIの多関節ロボットである「SmartWing」の部品認識機能にAI、ディープラーニング技術を活用した学習済みモデルを搭載し、初めて見る部品であってもAIで自動認識し、プログラミングなしで部品認識ができるようにした。これによりSmartWingのティーチングフリー技術と合わせ、SmartWingの立ち上げ時間の短縮、柔軟な製造品種変更が可能になった。

　さらに、単眼カメラのみで対象物の3次元姿勢を推定し、部品の姿勢に応じた正確なピッキングが可能となる。また、色味や影などの撮像環境の変化に影響を受けにくいため、さまざまな環境下でロボットを使用できるようになる。

いまさら聞けない産業用ロボット入門〔前編〕
日本は「ロボット大国」とも呼ばれていますが、その根幹を支えているのが「産業用ロボット」です。それは世界の産業用ロボット市場で圧倒的に日本企業がシェアを握っているからです。では、この産業用ロボットについてあなたはどれくらい知っていますか？今やあらゆるモノの製造に欠かせない産業用ロボットの本質と基礎を解説します。
製造現場での普及を2倍に、ロボット新戦略が目指すロボットと共に働く未来
日本政府が主催する「ロボット革命実現会議」は、ロボット活用の技術的および規制面でのロードマップを示した「ロボット新戦略」を発表した。本稿では、この新戦略の中で示されている「モノづくり」分野への取り組みにフォーカスし、その内容を紹介する。
ロボット活用拡大のボトルネック、ロボットインテグレーターの現実
あらゆる現場で労働人口不足などが深刻化する中、その解決策としてロボット活用への期待が高まっている。しかし、現実的にはロボットを現場で実装するロボットシステムインテグレーターが不足しており、ロボット活用の裾野が広がらない状況になっている。経済産業省関東経済産業局がまとめた「ロボットシステムインテグレーターに関する調査結果」の内容をまとめた。
人工知能は製造現場でどう役に立つのか
人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。ただ、製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
機械は人の仕事を奪わない、“人とロボットがともに働く現場”が拡大へ
2016年は人工知能関連技術が大きな注目を集めて「機械が人間の仕事を奪う」という議論が大いに盛り上がりを見せた。こうした一方で2017年には「現場」において、こうした動きと逆行するように見える「人とロボットが協力して働く世界」が始まりを迎える。