田中専務
拓海先生、最近部下が「音声で指示してロボットが走れる」と騒いでいるのですが、実務で使える話なんでしょうか。要するに我が社の現場でも投資対効果が見込めるという話ですか？
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、今回の研究は実務適用の見通しを大きく変える可能性がありますよ。ポイントは三つで、地図を前提にしないこと、音声指示をそのまま使うこと、そして“副詞”の情報を速度や選択に反映することです。大丈夫、一緒に分解していけば必ず理解できるんです。
田中専務
地図を使わないって怖いですね。うちの現場は地図が古くて当てにならないから魅力的ですが、安全面が心配です。具体的にはどうやって危険な場所を避けるんですか？
AIメンター拓海
いい質問です。ここで使われている要素をやさしく言うと、音声はまず音声認識で文字化され、次に大規模言語モデル（LLMs: large language models、大規模言語モデル）が指示から「ランドマーク」「望ましい地形」「副詞に含まれる速度情報」を抜き出します。それを視覚モデルで画像上にマスク（領域）として描き、車体座標に変換した上で制約付きの経路制御（MPC: Model Predictive Control、モデル予測制御）に渡しているんです。ですから危険回避はセマンティックな地形認識と制御が組み合わさって実現されるんですよ。
田中専務
副詞が速度に関係する、と言われてもピンと来ませんね。たとえば現場でどう使うんですか？
AIメンター拓海
分かりやすい例を出します。現場員が「ゆっくり舗装道路を進んで、できれば草地を優先して」と言えば、
