　同研究では、複数の人とロボットを相互に連携させ、全体の最適化を図りながら、高度な課題を実行させるAI（人工知能）技術「マルチエージェントシステム」を活用する。複数の自律的なロボットをAIカメラや各種センサー、エッジデバイスと連携させ、人の行動の予測、さまざまな状況の変化に対応させる技術を確立する。

　具体的には、物流倉庫でのピッキング作業における、人の動きを考慮した自動搬送ロボット（AMR）の搬送経路の最適化を目的とするAI技術に関する研究開発を実施する。

ピッキング倉庫における人とロボットの協働のイメージ図［クリックで拡大］出所：凸版印刷

　AMRやスマートフォンなどの各システム上で動作するAIを開発することにより、各AMRが複数のAMRやエッジデバイス間における共有情報を利用し、自律的に環境と状況を判断して最適なルートをリアルタイムに動作できるようになる。

　また、物流倉庫におけるピッキング業務の省人化と省力化を目指し、AIを活用したモデルラインを構築し、技術検証を実施する。作業者が業務開始前にAIを用いてピッキング作業をシミュレートし、作業計画を策定する補助ツールとしても検証する予定だ。

　凸版印刷は、最適化アルゴリズムのAMRへの実装と、ピッキングシステムの試作、ピッキング倉庫における評価実証に取り組む。東京農工大学は、マルチエージェントシステムを活用し、経路最適化アルゴリズムシミュレーターを開発する。

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