テクノロジー TECHNOLOGY

盛り付けが得意な人型ロボット「Foodly」で、人とロボットの協働は次のステージへ!

HERO X 編集部

ある弁当工場の作業風景。ベルトコンベアから流れてくるおかずを、スタッフたちが手際良く盛り付けしていく。その様子をよく見ると、なんとスタッフの中にはロボットが…!? 株式会社アールティがプロトタイプを発表した「Foodly」は、弁当の盛り付け作業ができる人型ロボット。その最大の特徴は、人の隣で、人と同じように作業ができること。一生懸命おかずを盛り付ける姿は、最新技術が搭載されながらも、どこか親しみを感じる佇まいだ。

人とロボットが同じ空間で作業をする際、まずクリアにしておかなければならないのは、安全面の問題だ。ロボットとの接触によるケガなどは、起きないことが当たり前と言えるレベルで気を配る必要があるだろう。
また、ロボット特有の圧迫感の軽減も課題のひとつ。人とロボットが肩を並べて作業するのだから、共に働く人が圧迫感を感じることなく、ストレスフリーで作業ができることは、安全面に次ぐ重要な課題と言えそうだ。

「Foodly」は、「人との協働」を目的に開発された人型ロボット。注目したいのは、そのサイズ感。高さは130〜150センチで、人と作業をする際も周囲に圧迫感を与えないように設計されている。
また、「Foodly」の作業速度は、1時間に約600食。これは人とほぼ同じ速さだ。働く人に恐怖や危険を与えないよう、あえて人の作業速度に合わせて設定したという。このほか、ぶつかった際の衝撃緩和のために各モーター部にハイブリッド制御が導入されていたり、腕部の可動域に人の手や指が挟まりづらいつくりになっているなど、共に働く人のことを考えた工夫が随所にみられる。コンパクトなサイズ感やロボットらしい動きも相まって、どこか親しみやすさを感じる佇まいの「Foodly」。スタッフ用の作業着を装着させれば、健気に働く姿に思わずホッコリしてしまいそうだ。その一方で、実は食品業界では初となる画期的な最新技術が搭載されている。

一般的に、弁当の盛り付け作業は自動化が難しいと言われている。弁当のおかずは、一つひとつの形状がバラバラであり、ロボットが認識しづらいためだ。これに対し「Foodly」は、ディープラーニング(深層学習)により食材を見分ける「目」を搭載。食品コンテナに山積みとなった食材が小さな個体の集合体であることを認識し、食材の山からその1つを取り出して弁当へ盛り付けることができる。お弁当の定番・から揚げなどの盛り付けも、お手のものだ。
さらに、キャスター付きで移動も楽々。必要に応じて別の製造レーンに移動させることができるほか、欠員が出た場合の急な補充要員としても、臨機応変に対応することができる。なお、柔らかいものやソースが多いものを掴むのは、まだ苦手。掴める食材のレパートリーをさらに増やせるよう、改良が進められている。

「人とロボットの協働」で大切なのは、高速かつ万能な処理能力ではなく、人と歩調を合わせること。「Foodly」が、人とロボットが当たり前のように肩を並べて働く社会を、より身近なものにしてくれそうだ。

 [TOP動画引用元:https://youtu.be/KiT_DrDjdDE ]

(text: HERO X 編集部)

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患者も医師も負担軽減!自動採血ロボット登場

Yuka Shingai

検査や健診時、採血が一度で成功せず、やり直しで気まずい思いをしたことのある人は少なくないだろう。つい先ごろ開発された自動採血ロボットは、患者だけでなく臨床医の負担やコストダウンにも大きく寄与してくれる予感大だ。

採血や点滴における静脈穿刺(針を刺す行為)は医療的な手順としては最もポピュラーで、その件数は米国内において年間14億回にものぼるのだという。一方で、静脈が目視で確認できない患者の場合は27%、触診できない患者の場合は40%、やせ細っている患者の場合は60%と、臨床医が静脈穿刺に失敗してしまう確率についての研究結果も発表されている。

採血の失敗が度重なると、静脈炎や血栓症、感染症を引き起こす可能性が上昇するうえ、それによってより太い静脈や動脈への穿刺をせざるを得ない状況となれば、リスクだけでなくコストも増大する。例えば穿刺に1時間かかると想定しスタッフを増員すれば、人件費だけで年間40億ドルかさむなど、採血のスピード感がもたらす影響範囲は多方面にわたるのだという。

ラトガーズ・ニュージャージー州立大学の生体医療工学の修士で、研究チームのリーダーでもあるJosh Leipheimer氏が「患者が不必要な合併症や痛みで苦しまなくていいように、迅速に、安全に、そして安心感を持って血液を採取できるようになります」と語る本デバイスは、静脈への針の穿刺を行う超音波画像診断ロボットと、血液サンプルを扱うモジュール、そして遠心分離を利用した分析機器から構成されているもの。

31人の患者で採血を試してみたところ87%が成功、この数字は臨床での標準を満たしているそうだ。静脈を探し当てやすい患者に対しては成功率97%と上々な様子で、なかなか発見できない静脈へのアクセス向上ができるようデバイスの改善を検討中とのこと。
研究で得られたデータはヘルスケアロボットの人工知能としても活用する予定だという。

病院やクリニック内はもちろん、ベッドサイドや救急車、救急処置室などでも利用できることもデバイス化のメリットのひとつ。

自動採血が常識となる未来はすぐそこまで来ているかもしれない。

[TOP動画引用元:https://youtu.be/IpdTeGPruFA

(text: Yuka Shingai)

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