協働ロボット革命：スマートファクトリーの未来

協働ロボット - 製造効率を高める新たな手段

世界は製造業における静かで根本的な革命を目撃しています。

かつてのようにガラスの檻に閉じ込められた巨大ロボットではなく、人間と安全かつ効率的に共存できる知能ロボットの「同僚」。これはもはやSFではなく、まさに私たちの目の前で起こっている現実です。

マッキンゼー・アンド・カンパニーの最新レポートによると、世界の産業用ロボット市場は新規導入額が過去最高の165億ドルに達し、世界中の工場で428万台以上のロボットが稼働している。

この数字は、業界の力強い成長を反映しているだけでなく、ロボットがもはや大企業専用の贅沢なソリューションではなくなった新しい時代を告げています。

現在のロボットと以前の世代のロボットの最大の違いは、人間と「協力」する能力です。

これらの「協働型」ロボットは、人間の労働力を完全に代替するのではなく、作業員と並んで作業を行うように設計されています。高度なセンサーとインテリジェントな制御システムにより、人間の存在を検知し、それに応じて動作を調整することで、絶対的な安全性を確保します。

協働ロボット市場は驚異的な成長率で急成長を遂げています。2024年の21億4,000万ドルから、2030年には116億4,000万ドルに達すると予想されており、これは年平均成長率（CAGR）で最大31.6%に相当します。

この数字は、柔軟で導入しやすい自動化ソリューションに対する企業からの需要の高まりを反映しています。

パイロットからフルスケールまで

企業が直面する最大の課題の 1 つは、パイロットロボットの導入ではなく、アプリケーションの拡張です。

マッキンゼーの調査によると、約 40% の経営幹部が、ロボットのパイロットプロジェクトは刺激的で製造業の大きな関心を集めているものの、実際のビジネス価値は不明であると回答しています。

Cuộc cách mạng Robot hợp tác: Tương lai của nhà máy thông minh - 1 — 協働ロボット市場は驚異的な成長率で急成長している（写真：Genedge）。

これはロボットが効果的ではないという意味ではなく、むしろアプローチがアプローチの一つであることを意味します。企業はロボットを購入して使用するツールと見なすのではなく、全体的な自動化機能の構築について考える必要があります。これは、設備投資から運用能力の開発への大きな考え方の転換です。

「大きな違いは、従来の自動化は単一のアプリケーションに特化している点です」と、テラダイン・ロボティクスのウジワル・クマール氏は述べています。「新世代のAI対応ロボットは、複数のアプリケーションに対応する標準製品を備えています。ソフトウェアとエンドツーエンドのツールの違いによって、複数のアプリケーションに展開できます。」

つまり、以前のテクノロジーのように 100,000 種類の異なる構成が必要だったのに対し、Universal Robots では、世界中の 100,000 台の協働ロボット設備に対応するのに 6 種類の構成のみで済むことになります。

これが、新世代の自動化の総所有コストを大幅に削減するための鍵となります。

AI - 新世代ロボットの魂

ロボットに人工知能を統合するトレンドが強まっています。様々なAI技術を活用することで、ロボットは様々なタスクをより効率的に実行できるようになります。

分析AIにより、ロボットはセンサーによって収集された大量のデータを処理・分析できるようになります。これにより、屋外環境、多品種少量生産、公共環境における変動性と予測不可能性への対応が可能になります。

たとえば、コンピュータービジョンシステムを搭載したロボットは、過去のタスクを分析してパターンを識別し、操作を最適化して精度と速度を向上させます。

Cuộc cách mạng Robot hợp tác: Tương lai của nhà máy thông minh - 2 — コンピュータービジョンシステムはロボットの製造において重要な役割を果たします（写真：New Ocean）。

ロボットメーカーやチップメーカーは最近、現実世界の環境をシミュレートする専用のハードウェアとソフトウェアの開発に投資しています。この物理的な人工知能により、ロボットは仮想環境で自己学習し、厳格なプログラミングではなく経験に基づいて動作できるようになります。

「私たちのビジョンは、人間が行ける場所ならどこにでも行けて、周囲の環境を理解して調和して操作できる多用途ロボットを開発することです」とボストンダイナミクスのマークティールマン氏は説明します。

これら3つの機能をすべて実現できて初めて、真の多目的ロボットと言えるでしょう。過去30年間、私たちは「どこにでも行ける」という部分に取り組んできました。そして、その点では相当な成果を上げてきました。今では、私たちのロボットは人間が行けるほぼどこにでも行けます。

彼らが解決しようとしている次の2つの課題は、意味の理解と操作です。彼らはそこにほとんどの時間を費やしています。

これらは、人々がこの種のロボットに予測している大規模なスケールの基本的な構成要素です。

ゲームを変えるテクノロジー

ロボット工学分野におけるもうひとつの重要な進歩は、デジタルツイン技術です。

デジタルツインは、現実世界の物理システムをリアルタイムで再現する仮想的なレプリカです。これらのモデルは、センサーや機械からのデータを用いて、物理システムの動作や性能をシミュレートします。

デジタルツインは、詳細なデジタル表現を提供することで、複製対象のシステムの継続的な監視、分析、最適化を可能にします。この技術は、ロボット導入のリスク軽減に特に役立ちます。

Ujjwal Kumar氏は次のように述べています。「デジタルツインがあれば、おっしゃるようなリスクの一部は解消されます。新しい自動化システムを仮想世界に導入し、テストして完成させた後、同じデジタルツインからコードを本番環境にダウンロードできるようになります。」

Cuộc cách mạng Robot hợp tác: Tương lai của nhà máy thông minh - 3 — デジタルツインは、現実世界の物理システムをリアルタイムで反映する仮想レプリカです (写真: Future)。

これにより、企業は実際の設備投資を行う前に、デジタルツインを用いて製造システムをシミュレーションし、最適化することができます。企業は1～3年で投資回収を見込め、既存のITおよびOTシステムとの統合リスクを最小限に抑えることで、ロボティクスの導入をスムーズに進めることができます。

ロボット工学において今年以降も成長を続けるトレンドの一つは、MoMa として知られるモバイルマニピュレーターの開発です。

これらの産業用ロボットは、物体をつかむ、持ち上げる、移動するなどのロボットアームが実行するタスクと、ロボットが空間を移動する能力を組み合わせたものです。

MoMa は、適切なツールを備えたロボットアームと統合された自律移動ロボット (AMR) で構成されています。

移動マニピュレーターロボットは、装置上で事前に定義された製造タスクを実行したり、生産ラインや倉庫から部品を取り出したりすることができます。この柔軟性により、あらゆる場所への自動材料搬送が可能になり、製造および倉庫管理の効率を新たなレベルに引き上げます。

このモビリティにより、ロボットの動作範囲が広がるだけでなく、工場のレイアウト変更に適応し、柔軟で移動性の高い製造のニーズを満たすことも可能になります。

MoMa は 1 つの場所に固定されるのではなく、ビジネスニーズに応じて柔軟に展開できるため、リソースの使用率が最適化され、全体的な効率が向上します。

Cuộc cách mạng Robot hợp tác: Tương lai của nhà máy thông minh - 4 — ロボット導入における最大の障壁の 1 つは、特に中小企業にとって、初期投資コストの高さです (写真: ITG Technology)。

ロボット導入における最大の障壁の 1 つは、特に中小企業にとって、初期投資コストの高さです。

Robots as a Service (RaaS) は、企業がロボットを直接購入するのではなく、サブスクリプションまたはレンタルモデルでロボットを導入できるようにすることで、この状況を変えています。

RaaS モデルには、拡張性、回復力、柔軟性など、いくつかの利点があり、捜索救助任務、環境監視、製造、農業、宇宙探査に最適です。

RaaS は、企業が大きな資本リスクを負うことなく現地での製造を拡大するのに役立ち、実質的に「地元で生産するメーカーがコスト効率を犠牲にすることなく、生産を消費者市場の近くに移転することを可能にします。」

今後の課題と機会

明るい見通しにもかかわらず、ロボット産業は依然として大きな課題に直面しています。最大の障壁の一つは、現在の労働力におけるスキルギャップです。

現在の労働力には、自律型ロボットの導入と管理に関する専門知識が不足しています。これが労働力不足につながっていますが、この問題を解決する一つの方法は、対象を絞った教育・研修プログラムを通じてロボットをより利用しやすくし、労働者に適切なスキルを身につけさせることです。

技術の進歩は、現在の教育・研修の枠組みをはるかに超えています。労働者は、プログラミングからメンテナンスに至るまで、現代のロボットシステムを扱う準備ができていないことにしばしば気づきます。

この不均衡により自動化の導入が遅れ、企業が有能な人材を見つけるのに苦労するため労働力不足が悪化します。

この問題に対処するには、高度なロボット工学や自動化技術を組み込むように教育カリキュラムを更新する必要があります。

業界とのパートナーシップは、インターンシップや見習い制度を通じて、実践的なトレーニングや実社会での経験を提供することができます。マッキンゼーのアニ・ケルカー氏は次のように述べています。「経営幹部に障壁について調査したところ、61%が、たとえ優れた事業計画を策定しても、それを実行するための社内能力が不足していることが主な障壁の一つであると回答しました。」

Cuộc cách mạng Robot hợp tác: Tương lai của nhà máy thông minh - 5 — 現在の労働力には、自律型ロボットを導入および管理するための専門知識が不足しています (写真: Mecalux)。

ロボットの導入を成功させるには、企業は純粋な効率性に重点を置くアプローチから柔軟性を優先するアプローチに転換する必要があります。

ウジワル・クマール氏は、リーダーに対し、効率性だけでなく柔軟性という観点から自動化を再考するよう助言しています。従来の自動化ツールは、大量生産で変動の少ない製造環境向けに構築されていました。しかし、今日の市場では俊敏性が求められています。

社会と労働への影響

ロボットに関するよくある懸念として、人間の労働を代替できるかどうかが挙げられます。しかし、現実には、ロボット、特に協働ロボットは、人間の労働を完全に代替するのではなく、補完することが主な目的です。

「これは人を置き換えることではありません」とアニ・ケルカー氏は強調する。「仕事をより安全で、より柔軟で、より意義のあるものにすることです。労働者がより価値の高い仕事に集中できるようにするのです。労働者のスキルを十分に活用していない反復的な作業が数多く存在します。」

これらのタスクを自動化し、同時に能力構築に投資することで、労働力のアップグレードや将来の運用への準備に役立ちます。

実際、デロイトコンサルティングによると、2025 年までに製造業で 200 万の新たな雇用が生まれる可能性があるとのことです。これは、特にエンジニアリング、メンテナンス、プログラミング、システム運用の分野において、ロボットによって失われる雇用よりも多くの新たな雇用が創出されるという傾向を反映しています。

人口の高齢化や工場勤務への関心の低下など、労働力に関する課題がロボットの導入を促進しています。

例えば、米国では溶接工が40万人不足しており、欧州では2020年に建設業で20万人以上の欠員が報告された。

ロボットは反復的で労働集約的なタスクを実行することでこれらのギャップを解消し、中小企業と大企業の両方にとって貴重な資産となります。