ロボットに生成AIを搭載するのではなく、生成AIをロボティクスでリアル世界に召喚する

岐阜大学客員教授  株式会社デンソー 研究開発センター シニアアドバイザー
Design for ALL株式会社 共同創業者 取締役  クリエーションライン株式会社 取締役　成迫 剛志

このほど、ホテル椿山荘東京で、製造部門の責任者を対象に、製造業の課題に着目し、競争力強化や課題解決に導くためのイベント「Manufacturing Japan Summit 2025」（マーカス・エバンズ・イベント・ジャパン・リミティッド主催）が開かれ、岐阜大学客員教授で、株式会社デンソー研究開発センター・シニアアドバイザーの成迫剛志氏が「生成AIでロボットとヒトが共に暮らし、共に働く世界を創る」と題し、様々な取り組みを紹介した。

 社会の仕組みを大きく変えたインターネット

山口県美祢市が観光振興を目的に、生成AIを使ったアートコンペティションを開き、絵心のない私の作品がグランプリ（優勝）を獲得したが「今までできなかったこと、不得意なことを可能にしてくれる」。そんな力を持っていることを実感した。
GPT「ゼネラル・パーパス・テクノロジー（以下、GPT）」という言葉がある。日本語で「極めて汎用性の高い技術」といい、第1号の「植物の栽培」から始まり「動物の家畜化」や「車輪の発明」、「蒸気機関の発明」など24個の技術が挙げられている。これは、これらの技術が出てきたことで、社会に大きな影響を与えた技術を示している。たとえば、私が在籍している自動車業界であれば、内燃機関（エンジン）の発明もこれに当たるが、自動車や飛行機の誕生をはじめ、大量生産、コンピューター、インターネットなど様々な技術が登場し、それによって大きな社会変革が起こってきた。
私は過去に、例えばインターネットの黎明期から、インターネットに、クラウドの聡明期からクラウドに携わってきたが、これら技術の登場で大きく世界が変わった。たとえば、音楽CDはネット配信に取って代わったほか、調べものも図書館ではなく、インターネットで調べられる世界になった。これ故に、GPTにインターネットがリストアップされてくる。このインターネットを実現したのは、TCP/IPと相互接続に使われるBGP技術だったので、私たちも含め日本の多くの人たち、それは企業経営者や大学、そして政府も含めて、関連技術に注力していた。今、思えばこれらインターネットやクラウドによって大きな社会変革が起きそうなことは、どことなく予想していたが、これほどまでインターネットが社会基盤となり、様々な技術やサービスが実装され、社会の仕組みを大きく変革するとは残念ながら予測できず、大きなムーブメントに乗り遅れてしまったように思う。その結果、時価総額ランキングをみても、日本の企業の姿は無く、上位はアメリカとアメリカにおいて、インターネット上でビジネスを展開する企業に独占される状況となってしまった。インターネットに関わった人間としては、大いに反省している。一方、クラウドで我々日本企業は、仮想化技術によって物理的なサーバーの台数やコストの大幅削減を進めていたが、今、ひも解いてみると、クラウドの使用プレイヤーのほとんどがアメリカと中国であって、ここに日本企業やITベンダーが存在しなくなってしまった。

【表】GPT : General Purpose Technology（総務省：情報通信白書より　デンソー提供）

 生成AIで新たな顧客価値の創造を目指す

去年末、ITR社が、事業会社（IT企業などを除く）を対象に「この2、30年でインパクトの大きかったテクノロジー」について、アンケートを行ったところ、一つ目はインターネットで、もう一つはクラウドではなく、生成AIが多かったという。このようなことからも、多くの経営者は、生成AI はGPTに掲載されるくらい大きな影響があると考えているようだ。
また、PwC社が去年、日米における生成AIの活用法について調査したところ、日本は工数やコスト削減に注力する一方で、アメリカはどちらかというと顧客価値や新しい価値の創出に注力している傾向にあるという。日本ではコスト・工数の削減と合理化に注力する傾向が強い一方、アメリカでは新しい価値の創出を重視している傾向が見て取れる。このままではインターネットやクラウドと同様な状況を繰り返す可能性があるのではないかと危惧している。
テクノロジーの活用とビジネス貢献度合いを表すイメージ図で示す通り、新しいテクノジーを合理化・効率化やコスト削減に使用することは、早い段階で効果が現れる。つまり、初期には非常にビジネス貢献度が大きいといえる。しかしながら多くの企業がこれを使い出すことでコモディティ化し、ビジネス貢献度は下がっていってしまう。これに対し、新たな顧客価値創出や新たな社会的価値創出では、始めた当初はビジネス貢献度低いかもしれないが、のちに大きなビジネス貢献度が得られるようになる。日本がインターネットやクラウドで負けしまった原因は、合理化・効率化は経営陣に理解されやすく、ROI（投資利益率）の算出もしやすいため、どうしてもそちらに注力してしまう状況があったのではないだろうか。生成AIはおそらく将来、GPTのひとつに数えられると思う。そう考えると、生成AIを使って合理化・効率化、コスト削減のみに取り組むべきだろうか。先日、ソフトバンクグループと米・オープンAIは、日本でAIインフラの整備に乗り出すことを発表したが、同社は合理化・効率化ではなく、新たな顧客価値創出を目指しているのだろう。

【図】テクノロジの活用とビジネス貢献（同社提供）

 LLMで人間よりも人間に寄り添った会話に

次に、言語モデルのLLM（大規模言語モデル）について話したい。現在、90歳近い年齢で一人暮らしをしている母親がいる。頻繁にラインが送られてくるのだが、生返事などを続けると母の機嫌も悪くなるため、ChatGPTに母親の生い立ちや家族、親戚、好みなどをプロンプトとして入力したあと、母親からのメッセージを貼り付け、プロンプトで「できるだけ長い文章で返事を作ってください」、「話が盛り上がるような、続くような返事をしてください」と入れたところ、年寄りにありがちな以前も聞いたような同じ話が何回来ても嫌がらずに返信案を作成してくれ、それによって何度もやり取りが続き驚いた。それくらい人間よりも人間に寄り添った会話が成り立ってきている。
LLMが得意なのは言語である。ゆえにプログラム言語も生成AIは得意としている。コード生成AIの「Bolt」を例に挙げると「マッチングサイトをつくる。銀座と赤坂と六本木にある店舗で、定員が4名ずついる。顧客数が多い店舗から応援依頼を出すと、空いている他店舗かの店員をアサインできる」と入力するだけで、プログラムが3分程度で完成する。プログラムもきちんと構造化されており、本当にきれいなプログラムを作ってくれる。まだ、未完成な部分もあるが、動くプロトタイプは完成しており、インターネット上でもアクセスが可能だ。このように、日本語で指示することでプログラム作成を上手に作ってくれる世界となってきた。

【図】コード生成AIの「Bolt」（左）を使った店舗管理システム（同社提供）

そしてマルチモーダルへの拡張として言語だけではなく、画像や音声など、複数のデータを組み合わせることが行われてきている。我々の自動車業界でいうと、このマルチモーダルが画像認識の分野で結構使えるようになってきた。たとえば、写真だけを見せ「これはどういう状況か」、「ドライバーは何をしたら良いのか」といったプロンプトを書くと「白い車が右折していますので、安全のため停止しましょう」などと、きちんと答えてくれる。これまでの自動運転や高度運転支援の仕組みは、基本的には画像認識や状況判断から指示を行うアルゴリズムなど、個々に必要なものを人間がつくり、組み合わせて極めて精度の高い安心安全なシステムを構築してきているが、今後は生成AIでもこれに近しいことが可能となる可能性があるように感じる。

【図】ChatGPTを使った画像認識（同社提供）

「誰も見たことない市場」への挑戦、AGIで自律可能なロボットを

タイトルでも「その生成AIでロボットと人の共生」と述べたが、AI関係業者ではエンボディドAIという言葉があるらしい。クラウドやサイバー空間にあるAIが実際の物理的な世界に進出してくることを目指しており、ロボティクスなどの分野で注目されている。我々も自動車関係だけでなく、産業機器のグループ会社で産業用ロボットの生産を行っている。もちろん、合理化・効率化も進めるがやはり、新しい価値創出に取り組んでいかなければならないと強く感じている。では、価値創出とは何かを考えた場合、いま認識している課題に対する解決だけでは合理化・効率化を目指してしまう。それだけではなく、未来に向けて何をしなければいけないかを考えるためには、まずは創りたい世界を掲げることが大事だと考えている。我々も「I HAVE A DREAM」というキャッチコピーを掲げ、ロボットと人が共に作業するなど、身体を持ったAIと人間が共存する世界が来ることを想定しなければいけないと考えている。これはいま見えている課題の解決ではなく、新しい価値の創造に繋がるからだ。
これまでの自働化というと、異常を検知した機械が人間に通知し、人間が対応するといった作業が一般的だったが、これからの自働化は、機械が状況を判断し、自らが自律的に行動して、様々な状況変化に対応する、そんな世界観になるべきだと考えている。AIとロボットを組み合わせた未来を想像すると、汎用的なAI「AGI」を取り入れた、ドラえもんのようなロボットになってくるかもしれない。我々は、ヒトとの会話と対話を行い、また周囲の状況を判断し、その上で自律した行動が可能なロボットの研究開発を行っている。人間から「のどが渇いた」、「何か書くものが欲しい」といったあいまいな指示を受けた場合でも、指示内容が具体的に理解できるまで、確認や質問を繰り返すなどを行い、人間と対話を重ねることで指示内容、ロボット自身が何をすべきかを明確化することを行うことが可能となっている。これを実現するためには、ロボット自身に、自分でできることや自分の役割、そしてパーソナリティ（性格）といったことも予め持たせている。

【図】AGI（汎用人工知能）を取り入れ、自律した行動が可能となる（同社提供）

また、必要に応じ、社内データベースやインターネットを検索、参照するような仕込みを入れておくことで、あいまいな指示に対して、ヒトと対話しながら最終的に自分で何をすべきか判断する。その判断後には予め準備している「つかむ」、「動かす」、「見る」といった細かいプログラムである「ロボットスキル」を使ってその都度、動的にプログラムを作成してロボットを動作させている。これまでのロボットは、一連のシーケンスをすべて登録しなければならないが、そのような固定的なプログラムではなく、単につかむ、持ち上げる、横に動くなど、短いロボットスキルを登録しておいて個々の動作は動的にプログラミングする仕掛けだ。実施すべきことを実現するための一連の動作を組み立て、APIを介し、ロボットに指示を出す仕組みとなっているため、様々なタイプのロボット同士を連携させて一連の処理を生成することも可能となる。これら取り組みも、今ある課題解決を行う市場ではなく「新しい市場と新しい価値を作る」、つまり「誰も見たことない市場」で勝負する技術であるため、社会実験を通して仮説を発見し、実装し、ユーザーからの様々なフィードバックによって開発を推進している。

 新しい価値創出に向け、多くの企業との連携に期待

生成AIを使ったサービス「ChatGPT」が2022年11月に発表されてすぐに、我社でも社内プロジェクトを立ち上げ、工場の休憩コーナーでコーヒーを入れてくれる「生成AIロボットカフェ」を皮切りに、社内外でのお披露目を短期間・高頻度で実施してきた。東京大手町での焼酎のお茶割りをつくるデモや名鉄名古屋駅での地元の特産品販売、タイプの異なる他社のロボットたちとの連携など、様々な取り組みをオープンイノベーションとして進めている。

【図】DENSOのオープンイノベーションプロジェクト（同社提供）

スタート時点から「ROI（投資利益率）は？」などと言ってしまうと、合理化効率化の方向のみとなりがちなため、短期間に高頻度に社会実装・実験を行い、リアルなユーザーのフィードバックをもらいながら素早く生成AIロボットを進化させてきており、この2年で大きな進化をしている。そして、オープンイノベーションによって社会実装、適用領域をさらに広げることを継続的に取り組んでいる。人とロボットが共存する世界を目指し、それを社会的な価値につなげることは1社だけではなかなかできない。オープンイノベーションによる新しい価値創出に向け、多くの企業と連携していきたいと考えている。

記事：ブロードリーフ　マネジメントサポート室　深澤 茂