安川電機のAI（人工知能）関連子会社であるエイアイキューブは「2019国際ロボット展（iREX2019）」（2019年12月18～21日、東京ビッグサイト）の安川電機ブースに出展し、ロボットのばら積みピックアップの学習を簡略化するシミュレーション技術を披露した。ロボットのばら積みピックアップの学習と調整に従来は数カ月かかっていたのに対し、新技術を使えば数時間で95％前後の精度が実現できるという。

» 2019年12月24日 07時00分公開

[三島一孝，MONOist]

　安川電機のAI（人工知能）関連子会社であるエイアイキューブは「2019国際ロボット展（iREX2019）」（2019年12月18～21日、東京ビッグサイト）の安川電機ブースに出展し、ロボットのばら積みピックアップの学習を簡略化するシミュレーション技術「Alliom」を披露した。ロボットのばら積みピックアップの学習と調整に従来は数カ月かかっていたのに対し、新技術を使えば数時間で95％前後の精度が実現できるという。

新たなAI活用シミュレーション技術により数時間の学習でばら積み部品をピックアップできるようになったらロボットのデモ（クリックで拡大）

学習期間が長すぎるという問題

　ばら積み部品のピックアップは、積まれた部品の配置が毎回変化し、ピックアップ可能な位置も変わるために、ロボットにとっては非常に難易度が高い作業である。これらの変化し続ける環境に対し、全ての配置や動作をプログラミングするのは不可能である。そこで、最適なプログラミング生成のために機械学習技術などAI関連技術を活用する動きが広がっている。

　ただ、実機を使って学習をすると非常に時間がかかる他、学習の最中にハンドやアームが衝突して破損するケースなどがあり、非常に負担が大きい。一方デジタル環境における学習を実行しようとした場合、学習に必要なワークの配置画像が何万枚も必要となり、そのデータを準備する作業が大変である。

　「これらは技術のポテンシャルは示したが、実際の製造現場に導入することを考えた場合、現実的ではなく使えなかった」とエイアイキューブ代表取締役社長の久保田由美恵氏は語る。

　エイアイキューブは、2018年3月に設立されたFA向けのAI活用促進を目指す安川電機の子会社である。安川電機と資本業務提携を結ぶAI企業クロスコンパスとの戦略的提携などを生かし、AI技術の活用領域拡大に取り組んでいる。実はエイアイキューブ発足前となる2017年国際ロボット展でも安川電機としては「ばら積みピックアップ技術」を紹介していたが「精度は非常に高いものに仕上げていたが、学習や調整作業に数カ月かかっていた。展示会の中では大きな関心を集めることに成功したが、展示会後に製造現場での提案を進めてみると、使えるようになるまでの時間がかかりすぎて、導入が現実的ではないということが分かった。そこで導入までの期間を短縮し、負荷をできる限り低減させるということを狙って開発したのが新たな技術だ」と久保田氏は語っている。

1つの実対象でシミュレーション画像を作る技術とリアルとの比較

　新技術「Alliom」は、主に2つの技術で構成されている。1つは学習用の素材作成を容易にする「疑似データの作成技術」である。ピックアップしたいワーク1つの形状を3Dスキャンすると、そのスキャンしたワークをランダムに配置しばら積みされた状態を疑似的に作り出せる。このパターンを無限に作り出すことで、学習用素材を苦労せずに集めることが可能となる。

疑似画像データ作成の仕組み（クリックで拡大）出典：エイアイキューブ

　ただ、デジタル空間で仮想的に作り出したデータと、リアルの世界には誤差が生じる。そこで、作成されたデータと、数枚～100枚程度のリアルな実画像との差をAIに比較させて特徴点を抽出。限りなく実データに近い仮想データを作り出すことができるようにした。

デジタル環境と実環境のギャップを解消するAI技術（クリックで拡大）出典：エイアイキューブ

　これらの学習データを基に、ロボットの作業プログラムまで自動で生成することが可能。「Alliom」を使うことで「夜に学習させて帰ると、次の日の朝には90％以上の精度でピックアップできるようになっている。多品種少量化が進む製造現場でも効果的に使える。また、ピックアップだけではなく品質保証などの場面でも活躍が期待される。従来は製造現場の品質検査でAIを活用するには、不良品のデータが少なすぎて利用が難しかったが、新技術を活用すれば、少ない実データで学習が可能となる」と久保田氏はその価値について述べている。

　エイアイキューブではこれらの技術をまずは安川電機のロボットに導入する計画。将来的には外部販売なども検討していくとしている。

工場データの活用進める安川電機、モーション情報を統合する新コントローラー披露
安川電機は「IIFES2019」（2019年11月27～29日、東京ビッグサイト）において、同社が提案する新たなモノづくりコンセプト「i△△3△△-Mechatronics（アイキューブメカトロニクス）」を体現するデモラインを披露。新たにモーション制御領域におけるデータ活用を活性化する独自の「YRMコントローラー」を参考出品として披露した。
安川電機は「アイキューブメカトロニクス」で何を実現し、何を実現しないのか
IoT活用によるスマートファクトリーが大きな注目を見せる中、安川電機は2017年10月に一連の取り組みを再編成した「アイキューブメカトロニクス」を発表した。全世界的に製造現場のスマート化が進む中で、安川電機が目指すものとは何なのだろうか。同社執行役員 CTOで技術部長の善家充彦氏に話を聞いた。
期待されるロボット市場の成長、安川電機は何を思うか
産業用ロボットでトップレベルのシェアを握る安川電機。労働人口減少による人手不足や政府の掲げる「ロボット新戦略」などロボットの活躍の場がさらに増えると見られている中、何を考え、どのような技術開発を進めているのだろうか。ロボット事業部事業企画部部長の富田也寸史氏に話を聞いた。
生産性3倍、リードタイムは6分の1、安川電機の新スマート工場が示すもの
安川電機は2018年7月に稼働開始したスマート工場「安川ソリューションファクトリ」を報道陣に公開した。生産スピード3倍、生産リードタイム6分の1、生産性3倍を実現したという同工場の取り組みを紹介する。
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。
マシンビジョンとは何か？
製造現場のプロセス自動化や品質向上に役立つマシンビジョンの基礎知識をお伝えする本連載。第1回は、マシンビジョンとは何かを解説するとともに利点について紹介する。