田中専務
拓海さん、最近ロボットに人の動きを真似させる研究が盛んだと聞きましたが、我々が投資する価値はあるのでしょうか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！ロボットの模倣学習は現場の作業を自動化する肝でして、大切なのはどうやって使う人から効率的にデータを集めるかです。
田中専務
それは要するに、教える人が面倒だと導入が進まないという話ですか。
AIメンター拓海
その通りですよ。さらに、単に人数を増やせばよいという話でもなく、少しのズレが蓄積して学習がうまくいかないことがありますから、その二つを同時に解決する必要があるんです。
田中専務
今回の論文は拡張現実を使うそうですが、現場の手間は本当に減るのですか。
AIメンター拓海
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ARで手の動きを直接記録し、そこから多数の高品質な示範を自動生成する仕組みで、ユーザーの負担を抑えながらデータを増やせるんです。
田中専務
なるほど。これって要するに一回で十分な数の教えを作れるから、人件費や現場の稼働時間を抑えられるということですか。
AIメンター拓海
そうなんですよ。要点を三つにまとめると、1) ユーザーが普段の動作をすればよいこと、2) 単一の示範から多数の候補を生成してユーザーが短時間で選別できること、3) 選別後は自動検証で大量の示範を拡張できることです。
田中専務
実運用では失敗するデモも出るでしょうが、そのフィルタはどの程度手間ですか。現場の人はパソコン苦手です。
AIメンター拓海
大丈夫ですよ。AR上で生成候補を直感的に見るだけで、好ましくない動作を指で除外できる設計ですから、専門知識は不要です。現場負担は最小限にできますよ。
田中専務
分かりました。自分の言葉で言うと、一回の実演をARで記録して、それを元に品質の高い多くの学習データを自動で作り、現場の手間と時間を減らすということですね。
