Archive for the ‘ロボット’ Category

自律走行型オフィス警備ロボットが登場、人間社会と共存できる優しいデザインが特徴

Friday, March 3rd, 2017

シリコンバレーでオフィス警備ロボットが登場した。ロボットは多種類のセンサーとAIを搭載し自動走行する。施設内で異常を検知するとオペレータに通知する。不審者を見つけると身分証明書の提示を求める。警備を担うロボットであるが威圧感は無く、形状は流線型で親しみやすいデザインとなっている。自動運転車で培った技術がロボットに生かされている。

出典: Cobalt Robotics

屋内警備を担うセキュリティロボット

このロボットはシリコンバレーに拠点を置くCobalt Roboticsにより開発された。ロボットは「Cobalt」という名前で、屋内警備を担うセキュリティロボットとして登場した (上の写真)。ロボットは多種類のセンサーを搭載し自律的に移動する。ここにはComputer VisionやAIなど先進技術が使われている。プロモーションビデオをみるとCobaltはロボットというより家電に近いイメージだ。

施設を自動走行し異常を検知

ロボットは事前に設定されたルートを巡回して警備する。また、ロボットがランダムに施設内を移動することもできる。ロボットは経路上で人物や物を認識し、問題と思われるイベントを検知しこれを管理室に通報する。例えば、ドアがロックされないで開けられた状態であれば、これを異常事態と認識しオペレータ(Human Pilotと呼ばれる)に対処を促す。

環境をモニタリング

ロボットはオフィス環境をモニタリングし、水漏れなどの異常を検知することもできる。また、オフィスに不審物が置かれていれば管理室にアラートを上げる。備品管理機能があり、倉庫での棚卸や資材管理にも利用できる。更に、オフィス内のWiFiシグナル強度をモニターする機能があり、不正アクセスポイントを検知できる。

社員とのインターフェイス

ロボットは人間を認識でき、オフィス環境で共存できることを設計思想とする。ロボットは正面にディスプレイを搭載しており、社員が直接オペレータとビデオを介して話すことができる。また、非常時にはオペレータがロボットを遠隔で制御し社員を安全な場所に誘導する。更に、ロボットは定時以降オフィスに残っている人に対しては身分証明書の提示を求める。社員は身分証明書をロボットのリーダーにかざし滞在許可を受ける (下の写真)。

出典: Cobalt Robotics

多種類のセンサーを搭載

ロボットは多種類のセンサーを搭載している。光学カメラは360度をカバーし全方向を見ることができる。暗闇での警備のために赤外線カメラを搭載している。Point Cloud Cameraで周囲のオブジェクトを3Dで把握する。Lidarと呼ばれるレーザースキャナーで周囲のオブジェクトを3Dで把握する。遠距離まで届くRFIDリーダーでオフィス備品などに張り付けられているタグを読み取り資材を管理する。

自動運転車で培われたAI技法を採用

ロボットはAIやMachine Learningの手法でセンサーが読み込んだデータを解析する。周囲のオブジェクトを判別し、安全に走行できる経路を計算し、ロボットが自律的に走行する。また、Computer Visionで水漏れなどの異常を検知する。更に、ロボットはマッピング技術を実装しており、走行時にLidarで周囲のオブジェクトをスキャンし高精度3Dマップを生成する。生成された3Dマップを頼りにロボットは自動走行する。多くの技術は自動運転車で開発され、Cobalt Roboticsはこの成果をロボットに応用している。

家電に近いロボット

Cobaltは警備ロボットであるが外観は人間に親しまれる形状となっている (下の写真)。これは著名デザイナーYves Béharによりデザインされ、表面は金属ではなく柔らかい素材が使われている。また、Cobaltはヒューマノイドではなく、下に広がる円筒形のデザインとなっている。ロボットというと鉄腕アトムのようなヒューマノイドを思い浮かべるが、Cobaltは家電とか家具に近いイメージだ。自動走行する家電と表現するほうが実態に合っている。

出典: Cobalt Robotics

若い世代が考えるロボット

Cobalt RoboticsはErik SchluntzとTravis Deyleにより創設された。Schluntzはハーバード大学在学中にインターンとしてSpaceXとGoogle Xで製品開発に従事した。Deyleはジョージア工科大学でロボット研究を専攻し、Google XでSmart Contact Lensの開発に携わった。二人とも大学を卒業して間もなくCobalt Roboticsを創設した。若い世代がロボットを開発するとCobaltのように優しいイメージになる。

警備ロボットは既に社会で活躍

実は警備ロボットは既にアメリカ社会で活躍している。シリコンバレーに拠点を置くベンチャー企業Knightscopeはセキュリティロボットを開発している。このロボットは「K5」と呼ばれ、多種類のセンサーを搭載し屋外の警備で使われている。Microsoftがキャンパス警備でK5を採用したことで話題を集めた。Knightscopeの敷地内をK5がデモを兼ねて警備にあたっている(下の写真)。

出典: VentureClef

屋内向け警備ロボットを投入

Knightscopeは小型ロボット「K3」を投入した。K3は建物内部を警備するためのロボットで、K5に比べて一回り小さな形状となっている。サンフランシスコで開催されたセキュリティカンファレンス「RSA Conference」でK3が紹介された (下の写真)。人間に代わりオフィスを警備するロボットで、高度なセンサーとAIを搭載し自律的に移動する。K3は形状が小型化しただけでなく、対人関係を考慮したキュートなデザインとなっている。

出典: VentureClef

ロボットは商用施設に向かう

いまロボットは、オフィス、銀行、病院、高齢者介護施設、ホテル、小売店舗など商用施設で受け入れられている。警備機能だけでなく、ここでは既に多種類のロボットが稼働し企業の効率化を支えている。これら企業環境はロボットにとって自動走行しやすい場所である。企業のオフィスを例にとると、レイアウトが固定で通路が明確で、そこで働く社員は社会的な行動を取る。ここがロボット適用のスイートスポットで事業が急速に拡大している。

最後のフロンティアに向かっての準備

反対にロボット最後の市場は家庭環境といわれている。家庭のフロアには玩具や衣類が散在し、子供やペットが走り回る。WiFi通信は不安定で通信は頻繁に途切れる。AI家電のAmazon EchoやGoogle Homeは対話するロボットして位置づけられるが、移動する機能はない。一般家庭が最後のフロンティアで、商業施設向けロボットはその準備段階として重要な意味を持つ。

トランプ大統領は米国に製造業を呼び戻すが自動化で雇用は増えない、強い国づくりにはロボット産業再生が必須

Friday, January 27th, 2017

トランプ大統領は米国に製造業を呼び戻すことを最重点課題として掲げている。自動車メーカーに工場を米国に移転するよう強く求めている。しかし、最新工場はロボットなどで自動化が進み、従業員の数は多くない。新工場が稼働しても生み出される雇用者数は限られる。

出典: UNCTAD

本国回帰Reshoringの流れが始まる

これと並行して、工場が高度に自動化されることで、労働賃金の安い国で製造するメリットが薄らいでいる。発展途上国での生産施設を本国に戻す動きが起こっている。この流れはOff-Shoringに対し「Reshoring」と呼ばれている。トランプ大統領に要請されなくても、米国で製造するメリットが大きい時代になってきた。この潮流はトランプ政権の産業政策に大きな影響を与えることになる。

発展途上国で職が失われる

国際連合 (United Nations) の主要組織であるUNCTAD (United Nations Conference on Trade and Development) は2016年11月、Reshoringの流れを分析したレポートを発表。UNCTADは発展途上国への投資や経済支援などを目的に設立された組織で、先進国でロボットが普及すると発展途上国労働者の職が奪われると予想する。労働賃金が低いことで成立していた発展途上国の製造工場が、ロボットの普及で脅かされていると警告している。

自動車とエレクトロニクス

ロボットなどの自動化技術の進化で最も影響を受けるのは発展途上国で、今後2/3の職が失われると指摘する。まだ経済へのインパクトは小さいが、これから多くの企業が製造施設を本国に戻す流れが本格化すると予測している。産業用ロボットは主に自動車とエレクトロニクス産業で使われており、これらの製造工場が集中するメキシコとアジア諸国への影響が大きいと分析している。

中国に産業用ロボットが集中

レポートは世界の産業用ロボットの稼働状況についても分析している (先頭のグラフ)。中国は2013年から産業用ロボットを大規模に導入している。年間の購入金額は30億ドルを超え、2016年末には設置台数で日本を抜くと予想している。今までは日本が産業用ロボットの設置台数で世界をリードしてきたが、これからはロボットは中国に集中することになる。

出典: Tesla

製造業はアメリカ回帰の傾向

Reshoring先は製品最終仕向け地や製造施設を運用する環境などが判断材料になる。自動車では巨大市場を擁すアメリカに製造施設を移転する可能性が高くなる。ロボットで自動化が進むと、米国内での製造コストがメキシコ工場でのコストと大きな違いがなくなる。Teslaはシリコンバレー郊外でクルマを製造するが (上の写真)、工場は高度に自動化されコスト競争力があることを示している。トランプ大統領の強い要請でFordはメキシコ工場建設計画を撤回し、ミシガン州で製造規模を拡大する。この決断の背景には輸入税 (Border Tax) だけでなく工場の自動化技術があるのかもしれない。

工場は戻るが雇用は限定的

しかし、工場が米国に戻って来てもロボットによる自動化で従業員数は大きくは増えない。産業がアメリカに回帰するものの、雇用を生み出すという面ではその効果は限定的である。更に、AIやロボットにより米国産業全体で職が失われることになる。トランプ政権ではAIによる大失業時代を迎えることとなり、その対策で重い荷を背負うこととなる。

ロボット産業育成が重要

製造業を支える重要な基盤技術はロボットであるが、これら産業用ロボットは欧州と日本で開発されている。強いアメリカを取り戻すためには、ロボット技術を持つことが要件となる。トランプ大統領はロボット政策について見解を発表していないが、New York Timesとのインタビューでこれに触れている (下の写真)。New York Timesが「工場で職を奪うのはロボットでは?」との問いかけに対し、「その通りで、(米国で)ロボット開発を進める必要がある」と答えている。また、米国に産業用ロボット企業が無いことも認識しており、ロボット産業育成が重要であるとの見解を示した。

出典: New York Times

市場でもロボット産業育成の声

米国産業界でロボット開発を進める必要性について議論が高まっている。ロボットニュースサイトRobot Reportによると、ロボットの2/3が米国外で生産されている。更に、産業用ロボットについては全て海外製である。産業用ロボットは米国で生まれたが、今では米国は全てを輸入に頼っている。シリコンバレーに拠点を置くAdept Technologies社が米国における最後の産業用ロボット企業といわれてきた。しかし同社はオムロンに買収され、米国から産業用ロボット企業がなくなった。

トランプ大統領への提言

米国の産業用ロボットが衰退した理由は政府からの補助金が少ないためという意見が多い。米国の実業家で投資家であるMark Cubanは、トランプ大統領に対してロボット開発を推進するよう提言した。トランプ大統領は1兆ドル (100兆円) をインフラ整備に投資するとしているが、Cubanはその中で1000億ドル (10兆円) をロボット開発に投資すべきとしている。米国で生まれたロボットを復活させる必要があると主張する。政府はEVや再生可能エネルギー産業の育成で成功したように、今度はロボット産業に注力すべきとの見解を示している。

高度なAI技法をロボットに適用

ロボット開発ではGoogleが最新のAIを活用し研究開発を加速している。Googleのアプローチはコモディティ・ハードウェアに最新のAI技法を取り込み高度なロボットを開発するというもの。この背後では「Reinforcement Learning」といわれるAI技法が使われている。この技術は囲碁ソフトAlphaGoで使われ、人間のチャンピオンを破り世界の注目を集めた。今度はこれをロボットに応用する。

ロボットがお互いに教え合う

ロボットは学習したノウハウを他のロボットと共有する。数多くのロボットがReinforcement Learningの手法で学習するが、習得した知識はクラウド「Cloud Robotics」に集約される。ここで知識をポリシーに昇華し他のロボットと共有する。つまり、数多くのロボットが並列で学習することで、技能の習得が格段に早くなる。この手法は「Transfer Learning」と呼ばれ注目されている。(下の写真は4台のロボットがドアの開け方を学習している様子。それぞれのロボットが学んだことを4台で共有する。)

出典: Google

ロボットが人間のように学ぶ

人間や動物は試行錯誤で新しいスキルを学習するが、このモデルをロボットに応用したのが上述のReinforcement Learningである。ロボットは失敗を繰り返しながら、目的を完遂できるよう自ら学習していく。人間や動物はこれに加え、物に触るとそれがどう動くかを理解している。人間は内部にメンタルモデルを構築し、アクションを起こすとそれに応じて環境がどう変わるかを予想できるとされる。

ロボットがタッチ感覚を習得

Googleはこれと同じモデルを構築し、ロボットに物の扱い方を教える。テーブルに様々な文房具を置き、ロボットが特定のオブジェクトに触るとそれがどう動くかをこのモデルは予測する。このモデルで教育すると、ロボットは人間のように意図を持った操作ができるようになる。つまり、ロボットにオブジェクトと場所を指示すると、ロボットはそれを指定された場所に移動する。このモデルは「Deep Predictive Model」と呼ばれ、ロボットは人間のようにタッチ感覚を習得する。

Googleロボット開発の行方

先進技術を生み出すGoogleロボット開発であるが、この事業は中止されるとのうわさが絶えない。GoogleはBoston Dynamicsを5億ドルで買収したが、2016年にはこれをToyotaまたはAmazonに売却すると報道された。これに先立ち、プロジェクト責任者Andy RubinはGoogleを離れた。Alphabet配下の開発プロジェクトが相次いで中止される中、Googleのロボット開発がどこまで進むのか注視されている。

Boston Dynamicsの四つ足ロボット

先行きが見えない中でもBoston Dynamicsはロボット開発を積極的に進め、新技術を相次いで公開している。同社が開発するロボットは動物のように四本足で走行するのが特徴で、足場が悪くても歩けるため軍事への展開を目指していた。最近ではロボットを小型化し、家の中で移動し家事をこなす機能を実装している。下の写真は「SpotMini」というモデルで手 (頭に見える部分) で物を掴み操作できる。主人にビールを運び、シンクから食器を持ち上げウォッシャーに入れることができる。高度なインテリジェンスを持つが、外見は小型恐竜のようにも見え、家で使うにはデザイン面で工夫が必要かもしれない。

出典: Boston Dynamics

米国ロボット産業が再び花開く

Googleロボット事業の先行きが不透明なものの、ロボット開発はAIと密接に関係し、Googleの強みを生かせる分野である。GoogleはDeepMindと連携してロボット開発を進めており、世界最先端のAI技法を取り込むことができる。自動運転車と並んでロボット開発は将来の事業を支える柱に成長する可能性を秘めている。また、トランプ政権がロボット開発を国策として後押しする可能性もあり、開発が一気に加速するかもしれない。米国ロボット産業が再び花開く兆しを感じる。

音声操作できない製品はもう売れない!家電、ロボット、クルマが相次いでAmazon AIボイスクラウドを採用

Friday, January 20th, 2017

AmazonのAIスピーカーEchoが爆発的に売れている。その理由はAIの適用で会話機能が格段に進化したためだ。自然な会話でEchoを快適に使うことができる。Amazonはこの会話機能をAIボイスクラウドとして一般に公開した。メーカーは相次いでAIボイスクラウドの採用を決めた。Amazonはサーバクラウドの次はAIボイスクラウドで市場を席捲しようとしている。

出典: Amazon

Amazon Echoとは

Amazonは2014年にAIスピーカー「Echo」を発売し、累計で510万台が出荷され、大ヒット商品となった。今では「Echo Tap」(携帯版Echo) と「Echo Dot」(小型版Echo、上の写真) が製品ラインに加わった。製品の背後ではAIボイス機能「Alexa」が稼働し会話を司る。デバイスに話しかけて音楽を再生しニュースを聞く。また、スマートホームのハブとして機能し、家電を言葉で操作できる。

コンセプトは宇宙大作戦

Amazon Alexaの開発は2012年に始まり、クラウド機能をすべて音声で操作するシステムを目指した。このアイディアはテレビ番組「Star Trek」(宇宙大作戦) にあり、宇宙船内の複雑な機器を言葉で操作できるシーンからヒントを得た。Alexaはデバイスに触ることなく言葉だけで情報にアクセスし、家電を操作できる構造となっている。言葉は人間の本質的なコミュニケーション手段で、Amazon開発チームはこれをAlexaに応用した。

Amazon Alexaはプラットフォーム

Amazon AlexaはEchoだけでなく一般に公開され、多くの企業にボイスサービスを提供している (下の写真)。つまり、Alexaはプラットフォームとして位置づけられ、ここにエコシステムが形成されている。パートナー企業はこの機能を使い音声で操作するボイスアプリを開発する (下の写真、Alexa Skills Kitの分部)。また、家電や自動車メーカーはそれぞれの製品にボイス機能を組み込むことができる (下の写真、Alexa Voice Serviceの分部)。更に、スマートホーム企業は音声で操作できる機器を開発する (下の写真、Amazon Smart Homeの分部)。

出典: Amazon

ボイスアプリの数が急増

ボイスアプリはAmazonだけでなくパートナー企業により開発されている。ボイスアプリはAmazon Echoで稼働し、出荷当初は10本程度であったが、今では5000本を超えた。人気のボイスアプリは「Amazing Word Master Game」で、Echoとゲームで対戦する。これはしりとりをするゲームで、単語の長さが得点となる。Echoを相手にゲームをする形式で、英語の勉強にもなる。一人で時間を持て余している時にEchoが遊び相手になってくれる。

Alexaでレンタカーを予約

ビジネスと連携したボイスアプリが増えてきた。旅行サイト「Expedia」はAlexaを使って言葉で予約できるサービスを開始した。航空機を予約している人は言葉でフライト内容を確認できる。「Alexa, ask Expedia to get my trip details」と指示すると、Echoは予約状況を読み上げる。「Alexa, ask Expedia to book a car」と指示すればレンタカーを予約できる。ただし、フライトとホテルの予約にはまだ対応していない。

LenovoはAmazon Echo対抗製品を発表

LenovoはAIスピーカー「Smart Assistant」 (下の写真) を発表した。Echoとよく似た形状で、ボイス機能としてAmazon Voice Serviceを使っている。形状だけでなく機能的にもEchoと類似の製品仕立てになっている。Smart AssistantがEchoと異なる点はプレミアムスピーカー「Harman Kardon」を搭載している点。価格は179.99ドルで2017年5月から出荷が始まる。この事例が示すように、Amazonは競合デバイスの開発を歓迎しており、事業の目的はAIボイスクラウドの拡大にある。

出典: Lenovo

Fordはクルマに会話機能を組み込む

Fordは自動車メーカーとして初めてAlexa Voice Serviceの採用を決めた。利用者は家庭のAmazon Echoからクルマを操作できる。「Alexa, ask MyFord Mobile to start my car」と指示するとエンジンがかかる。運転中はナビゲーションパネルから音声でAlexaを利用できる (下の写真)。目的地の検索やガレージドアの開閉などを言葉で指示できる。これはFord「SYNC 3」技術を使ったもので、ドライバーのスマホアプリからクルマにアクセスする構成となる。前者の機能は2017年1月から、後者の機能は夏から利用できる。クルマが自動運転車に向かう中、ドライバーとクルマのインターフェイスはボイスとなる。

出典: Ford

HuaweiはスマホにAlexaを組み込む

Huaweiは最新のスマートフォン「Mate 9」 (下の写真) にAlexaをプレインストールして出荷することを明らかにした。Mate 9はボイスアプリを搭載し、この背後でAlexa Voice Serviceが使われている。利用者は音声で備忘録を作成し、天気予報や渋滞情報を尋ねることができる。また、スマートホームのハブとして家電を操作することもできる。ボイスアプリは2017年初頭から提供される。GoogleはAndroid向けにAI会話機能「Assistant」を提供しており、Alexaと正面から競合することになる。

出典: Huawei

UBTechはロボットのインターフェイスにAlexaを採用

UBTechはShenzhen (中国・深セン) に拠点を置くロボット開発会社で「Lynx」 (下の写真) を発表した。LynxはAlexa Voice Serviceを組み込み、言葉でロボットを操作することができる。音楽再生やメールの読み上げなどを言葉で指示できる。Alexaが提供する機能の他に、Lynxは搭載しているカメラで利用者を識別し、個人に沿った対応ができる。また、カメラをセキュリティモニターとして使えば、Lynxが留守宅を監視する。価格は800ドルから1000ドルで2017年後半に発売される。ロボット開発では会話機能がネックとなるが、Alexa Voice Serviceを使うことで、開発工程が短くなる。手軽にロボットを開発でき、市場への参入障壁が大きく下がる。LynxはAlexaがロボットの標準インターフェイスとして普及する可能性を示唆している。

出典: UBTech

テレビを音声で操作する

DISHは衛星テレビ会社でテレビ放送やインターネットサービスを提供する。DISHはセットトップボックス「Hopper DVR」をAmazon Echo又はDotとリンクし、テレビを言葉で操作できる機能を提供する (下の写真)。Echoに対し「Alexa, Go to ESPN」と指示すると、テレビはスポーツ番組「ESPN」にチャンネルを変える。番組を検索するときは「Alexa, what channel is the Red Sox game on?」と尋ねる。EchoはRed Soxの試合中継があるチャンネルを回答する。このサービス2017年前半から提供される。これからのテレビはリモコンだけでなく、音声操作が必須のインターフェイスとなる。GoogleはAI会話機能「Assistant」でテレビを音声で操作する機能を提供している。テレビ操作のインターフェイスでもAmazon AlexaとGoogle Assistantが覇権を争うことになる。

出典: DISH

LGは冷蔵庫にAlexaを搭載

LGはスマート冷蔵庫「Smart InstaView Door-in-Door」 (下の写真) でAlexa Voice Serviceを利用することを発表した。冷蔵庫は29インチのタッチパネルを搭載し (下の写真、右上のパネル) Microsoft Cortanaを音声インターフェイスとして利用してきた。今般、LGはこれをAlexa Voice Serviceに変更する。Alexaが組み込まれることで、音声でレシピを検索し、ショッピングリストを作成できる。また、Amazonでの買い物が音声でできる。冷蔵庫はスマートホームのハブとしても機能する。LGスマート冷蔵庫は音声で操作できない家電は売れなくなることを示唆している。

出典: LG Electronics

AIを駆使した高度な会話機能

メーカーが相次いでAlexaを採用する理由はAIを駆使した高度な会話機能にある。Alexaを搭載したデバイスは「Alexa」という枕言葉を検出すると、それに続く音声ストリームをクラウドに送信する。一連の会話処理はクラウドで実行される。具体的には音声認識 (Speech Recognition)、自然言語解析 (Natural Language Processing)、音声生成 (Text-to-Speech Synthesis) の処理が実行され、これらのプロセスでAIが使われている。単一のAIではなく、各モジュールに高度なAIが実装されボイスサービスを支えている。

Alexa人気の秘密は教育データ

Amazon Alexaが高度な会話機能を提供できる理由はAIアルゴリズムを最適化する教育データにある。教育データとは喋った言葉 (サウンド) とそれを書き下した文字 (テキスト) の組み合わせを指す。ボイス教育データとしてはコールセンターのオペレータの会話が使われる。しかし、家庭環境での会話 (「ガレージのドアを閉めて」など) をベースにした教育データは存在しない。Amazonは2014年に製品を出荷し、利用者からのフィードバック (下の写真) などを使い、教育データを整備してきた。この蓄積が高度な会話機能を支え、他社の追随を許さない理由になっている。

出典: VentureClef

日本企業のオプションは

家電メーカー、自動車メーカー、ロボット開発企業はAlexa Voice Serviceを利用することで製品に会話機能を組み込むことができる。自社でAIボイス機能を独自に開発する手間が省ける。Amazon AWSを利用するように、これからはAlexa Voice Serviceが標準ボイスクラウドとなる勢いをみせている。AIの基礎技術であるボイスサービスをAmazonに頼るのか、それとも独自で開発する道を進むのか、日本産業は岐路に差し掛かっている。

Uberはシリコンバレーに人工知能研究所を設立、次世代AIで自動運転技術のブレークスルーを狙う

Friday, December 30th, 2016

UberはAIベンチャーを買収し、人工知能研究所を設立することを発表した。研究所はSan Franciscoに設立し、次世代AI技術を開発する。研究成果を自動運転車に適用し、人間のようにスマートに運転できるクルマを開発する。更に、この成果を航空機やロボットに応用することも計画され、UberはAI研究を本格的に推進する。

出典: Uber

Uber AI Labsを設立

Uberは2016年12月5日、San FranciscoにAI研究所「Uber AI Labs」を設立することを発表した。あわせて、AIベンチャー「Geometric Intelligence」の買収を明らかにした。AI研究所はDeep Learning (深層学習) とMachine Learning (機械学習) を中心テーマとして研究開発を進める。買収したGeometric Intelligenceの研究員15名が研究所の構成メンバーとなる。所長には同社CEOのGary Marcusが就任する。

Geometric Intelligenceとは

Uberが買収したGeometric Intelligenceだが、その実態は殆ど知られていない。同社はMarcusらにより設立され、論文などは発表されておらずステルスモードで研究が進んでいる。一方、Marcusは業界の著名人で、講演などでGeometric Intelligenceの一端を紹介している。それによると、同社は少ないデータでアルゴリズムを教育できるDeep Learning技法を開発している。

少ないデータでイメージを認識

Deep Learningでオブジェクトを判定できるようになるには、大量の写真を読み込みアルゴリズムを教育する必要がある。これに対しGeometric Intelligenceは、人間が物を認識するように、少ないデータでイメージを判定できるアルゴリズムを開発している。少量データは「Sparse Data」と呼ばれ、Deep Learning研究の主要テーマになっている。

自動運転車開発の課題

MarcusはDeep Learningで自動運転車アルゴリズムを開発する際の問題点を挙げている。自動運転車開発ではクルマは遭遇するすべてのケースを学習する必要がある。このため、雨や雪の日の走行環境が必要で、天気のいいカリフォルニア州を離れ、別の地域での走行試験が必要となる。クルマやドローンやロボットを含む自律システムの開発ではアルゴリズム教育のためのデータが最大のネックとなる。Geometric Intelligenceは少量データでアルゴリズムを教育し、開発期間を大幅に短縮することを目標にしている。

ハイブリッドAIを開発する

更に、この研究所の最大の特徴はハイブリッドAIを開発することにある。Geometric IntelligenceはDeep Learningだけではなく従来型AIを開発している。具体的にはBayesian Model (階層構造での統計技法) やProbabilistic Model (確率分布の統計技法) などの研究を進めている。これらはMachine Learningの根幹技法で幅広く使われている。しかし、Deep Learningの登場で影が薄れ人気がなくなっているのも事実。

出典: Gary Marcus

ルールベースと統計手法を組み合わせる

Geometric Intelligenceはこれら従来モデルを改良し、Deep Learningと組み合わせて使う技法を開発する。これをハイブリッドAIと呼び、ルールベースの学習モデル (Machine Learning) と統計手法の学習モデル (Deep Learning) を組み合わせたアプローチを取る。多くの自動運転車ベンチャーがアルゴリズムをDeep Learningだけで実装するのに対し、Uber AI Labsは幅広い技法をミックスして使う。

Deep Learningは行き詰る

この背後にはMarcusのAIに対する際立った考え方がある。MarcusはNew York Universityの教授で心理学が専門。MarcusはDeep Learningは行き詰ると主張する。その理由はDeep Learningの教育には大量のデータが必要で、適用できる分野が限られるためである。実社会では常に大量データが揃っているわけではない。特に、言語解析と自動運転車でこの問題が顕著になるとMarcusは指摘する。(上の写真はMarcusのホームページ。Marcusは心理学、言語学、生物学の観点からヒトのインテリジェンスに迫る。)

ハイブリッドAIで構成する自動運転技術

このハイブリッドAIで自動運転アルゴリズムを構成する。ハイブリッド型の学習モデルでは、画像認識にはDeep Learningを使い、少ないデータでアルゴリズムを教育する。運転テクニックについてはルールベースの学習モデルを使う。運転テクニックは汎用的な運転ルールだけでなく、地域に特有な運転ルールなどを学習する。例えば、San FranciscoとPittsburghでは運転マナーが異なるが、ルールベースの学習モデルがこれを吸収する。Geometric IntelligenceはDeep Learningに特化するのではなく、複数の学習手法を組み合わせて使う点に特徴がある。

出典: Uber

Self-Driving Uberの試験営業を開始

Uberはこれに先立ち2015年2月、自動運転車開発センター「Uber Advanced Technologies Center」をPittsburgh設立した。Carnegie Mellon Universityと共同で、自動運転技術とマップ作製技術を開発している。Uberは同5月からPittsburgh で自動運転車の試験営業を始めた。自動走行するUberは「Self-Driving Uber」と呼ばれ、客を乗せて試験営業を展開している (上の写真)。同12月にはSan FranciscoでSelf-Driving Uberの営業試験を始めた。しかし、カリフォルニア州から運行停止命令を受け、Uberの試験営業は中止に追い込まれた。このため、Uberは試験場所をアリゾナ州に移し、2017年早々から試験営業を始めるとしている。

Self-Driving Uberを無人走行させることが最終ゴール

Self-Driving Uberは自動で走行するがドライバーが搭乗し、システムが対応できない時は運転を代わる。クルマがドライバーの支援なしで走れる距離は限られており、頻繁にドライバーの割り込みが必要となる。San FranciscoではSelf-Driving Uberは横断歩道を赤信号で横切ったことがニュースで大きく報道された。このため、Self-Driving Uberの試験営業は時期尚早ではという疑問の声も聞かれる。Self-Driving Uberの自動運転技術は完成度が低いと専門家は指摘する。Uber AI Labsの使命は自動運転技術を飛躍的に進化させることにあり、Self-Driving Uberを無人走行させることが最終ゴールとなる。

出典: Uber

ロジスティックからAI・ロボティックス企業に

UberはAI研究所の成果を自動運転技術だけでなく飛行機やロボットなどにも応用する。Uberは2016年10月、オンデマンドで利用する航空輸送サービス「Uber Elevate」を発表している。Uber Elevateはパイロットが登場しない航空機で、空飛ぶSelf-Driving Uberとして位置づけられる。(上の写真、Uber Elevate はSan FranciscoとSan Joseの間70キロを15分で結ぶ計画。価格は129ドルとUberXと同じレベル。) また、Uberはロボットについては具体的な製品を発表していないが、登場は間近とみられている。UberはロジスティックスからAI・ロボティックスに大きく舵を切り、2017年は企業形態が大きく変わろうとしている。

家全体が人工知能で覆われる、Amazon Echoで創るスマートホーム

Thursday, September 1st, 2016

AIスピーカー「Amazon Echo」はデバイスからAIクラウドに進化した。音声で家電を操作でき、近未来のスマートホームを創りだす。屋外ではウエアラブルがEchoとして機能し、音声でデバイスを操作できる。生活空間全体がAIで覆われる。Echoは我々に言葉の重要性を気付かせてくれた。ボイスファーストの設計思想がAmazon Echoの大ヒットに繋がった。

ハードウェアからボイスクラウドに

Amazon EchoはAIを駆使した音声認識スピーカー (上の写真) で、キーボードは無く言葉で操作する。EchoはAmazonのヒット商品で、2015年末までに300万台が出荷された。今ではEchoの他に、普及モデルの「Echo Dot」と「Tap」が加わり、製品ラインが拡充された。Amazonのビジネスモデルも進化を続け、ハードウェアからAIを活用した音声サービスに向かっている。Amazon Echoの音声機能を一般に公開し、企業がボイスクラウドで独自のサービスを構築する。

Echoで稼働する音声アプリ

この音声サービスは「Alexa」と呼ばれ、企業はこの機能を使いAmazon Echoで稼働する音声アプリを開発する。この音声アプリは「Skill」と呼ばれる。Skillはアプリストアーに相当する「Alexa App」に掲載され、今では1500本が稼働している (下の写真)。気に入ったSkillを読み込みEchoで利用する。Amazonが開発したSkillは同名の「Alexa」と呼ばれ、Echoに組み込まれている。

Alexaの基本機能

毎日の生活でAmazon Echoを使っているが、今では家族の一員となった。EchoでAlexaを呼び出し、ニュースを聞くのが基本パターンである。Echoに対して「Alexa, what’s in the news?」と尋ねると、最新のニュースを話してくれる。Echoは常に周囲の声を聞いているので、「Alexa」と言えばそれに続く指示を理解する。その他に、音楽を再生したり、情報を検索できる。Echoと対話できるので、人間と話しているような気分になる。

音声操作のスマートホーム

Amazon Echoで一番便利だと感じるのが家電を音声で操作する機能だ。スマートライト「Philips Hue」を使っているが (下の写真、左がハブで右がLEDライト)、これを言葉で操作できる。HueはLEDライトに通信機能 (ZigBee) を内蔵しており専用アプリで操作する。オンオフの操作やライトの輝度や色を変えることができる。これをEchoと連携すると音声で操作できる。「Alexa, turn on the light」と指示すると、Alexaは「Okay」と答えライトを点灯する。「Alexa, dim the light」と言えば明かりを絞ってくれる。部屋が近未来の居住空間に変身する。

Apple HomeKitとの連携

Philips HueはAppleのスマートホーム「HomeKit」からも利用できる。専用アプリでSiriと連携することで音声操作ができる (下の写真)。Siriに「Turn off the light」と言えば、ライトを消灯する。Apple WatchのSiriを使うこともできる。

実際に使ってみるとAppleとAmazonの製品コンセプトは決定的に異なることが分かる。Siriの場合はiPhoneを取り出してホームボタンを押す操作が必要となる。Apple Watchではクラウンを長押しする。それ以上に、そもそも家族のメンバーがiPhoneやApple Watchを持ってなくては操作できない。Echoであれば誰でも操作でき、スマートホームのハブとして機能する。HomeKitは個人が操作することを念頭に設計されているが、Amazon Echoは家族みんなが使える構造になっている。

空調やガレージドアとの連携

Echoをサーモスタット「Nest」と接続すると音声で空調の温度を調整できる。「Alexa, set the living room to 72 degrees」と指示すると温度を華氏72度に設定する。ガレージドア開閉装置「Garagio」をEchoとリンクすると音声でドアの開閉ができる。帰宅してEchoに「Alexa, tell Garagio to close my door」と指示すればガレージドアが閉まる。住居の中でEchoの守備範囲が広がっている。

Echoでピザを注文する

Alexa Appに便利なSkillが増えてきた。よく利用するのがピザを注文する「Domino’s」というSkillだ。Echoに「Alexa, ask Domino’s to place my Easy Order」と言うだけでピザを注文できる。Echoは料金と配送時間を告げ、これに「Yes」と答えるだけで焼き立てのピザが届く (下の写真)。ただ、Echoでピザの種類などを指定することはできないため、事前にDomino’sのサイトで好みのメニュー「Easy Order」を指定しておく。これでけで驚くほど簡単に出前を注文できる。

Amazon Voice Service

Amazonは前述の音声サービスAlexaに加え、新たな会話サービス「Amazon Voice Service (AVS)」の提供を始めた。この機能をデバイスに組み込むことで、Echoのような製品を作ることができる。AlexaはEchoなどAmazon製品で稼働するアプリを開発するために利用される。これに対して、AVSはハードウェア製品にAmazon音声サービスを組み込むために利用される。Amazonのビジネスはデバイスから音声サービスに向かっている。

スマートウォッチに音声サービスを組み込む

ベンチャー企業からAVSを組み込んだ製品が登場している。Omate Riseはスタンドアロンで稼働するスマートウォッチを開発している (下の写真)。スマホは必要なく単独で稼働する。3G/Bluetooth/WiFiを搭載し新世代のウエアラブルとして注目されている。Omate Riseで電話、音声検索、音声メモ、ナビゲーション、音楽再生ができ、フィットネストラッカーとしても使われる。Omate RiseはAVSを統合し200以上のSkillをスマートウォッチで使うことができる。Omate RiseがEchoとなり、屋外でもAlexaを使うことができる。

マシンが利用者の感情を理解する

AmazonはAlexaが利用者の感情を理解する機能を開発している。話し方のトーンで利用者がどう感じているのかを把握する。使い方としては、利用者の意図が伝わらなくてイライラしていることをAlexaは声のトーンから把握する。そうするとAlexaは利用者に申し訳なさそうに謝罪する。Machine Learningの手法で声に含まれている感情を高精度に把握する。マシンが利用者の心の動きに沿った対応をする。

ボイスファースト

Amazon Echoの最大の特徴は入力モードは音声だけであること。ボイスファーストのコンセプトで製品が開発され、クールなSkillが続々登場している。マシン操作で音声がいかに重要であるかをAlexaは再認識させてくれた。特にスマートホームの操作では音声が決定的に重要なインターフェイスになる。Amazon Echoの大ヒットを追って、GoogleはAIアシスタント「Google Home」を開発している。AppleはAIスピーカー「Apple Home」を開発していると噂されている。

AIクラウドでの音声サービス

音声認識の精度だけで比較するとGoogleがAmazonを上回る。しかし、人間のように会話する能力はAmazonが上回る。小さな女の子が遊びに来てEchoと話をしたが、スピーカーが人間のように話をするので気味悪がって近づかなくなった。小さな子供への対策が必要かもしれないが、これからはボイスクラウドが大きなビジネスとなる。ロボットやチャットボットなどと同様に、AIの進化が音声サービス機能を急速に向上させている。