非公開の「AI学習データ工場」に潜入 人型ロボ30台超が稼働、意外と知らない「データ収集」の裏側
非公開のAI学習データ工場に潜入 人型ロボ30台超が稼働

倉庫のような空間に、30台以上の人型ロボットが整然と並び、まるでSF映画のような光景が広がる。ここは、物理AIの開発に使う「学習データ」を収集する施設「J-HRTI 関西データファクトリー」だ。滋賀県守山市の郊外にあり、機密性の高さから、場所などの詳細は非公開としている。

人型ロボット導入の動き加速、物理AI開発に必要なデータとは

現在、労働力不足を解決する切り札として、人型の「ヒューマノイドロボット」を産業現場に導入する動きが加速している。ロボットの「頭脳」として物理空間の状況を認識・判断し、自律的に動作する「物理AI」の開発に必要なデータを収集し、AIモデルの構築につなげるのが同施設の目的だ。

運営するのは、物流、金融、商社など国内5社からなるコンソーシアム「J-HRTI」だ。8月26日の本格稼働に合わせて、施設内部が報道機関に公開された。そこに広がっていたのは、ヒューマノイドロボットがずらりと並び、作業台の前に立つ人間がロボットを操作し、同じ作業をひたすら繰り返す不思議な光景だった。

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「多大な費用をかけている」データファクトリーの内部に潜入

ものづくり現場など、人が働く現場は「人の動作を前提とした設備、動線」で設計されている。そのため、従来型の産業ロボットだけでは省人化や自動化に限界があるという。人型のヒューマノイドロボットであれば、この問題を解決できる。

しかし、ヒューマノイドロボットの頭脳となる物理AIを開発するには、人の動作を学習できる高精度なデータが必要だ。データを継続的に収集・更新・改良する仕組みとして、J-HRTI 関西データファクトリーが誕生した。

「ロボットの実機を使って収集したデータは、ものすごく高い価値があります。(実機によるデータ収集は)ハードルが高いため、シミュレーションデータなど(代替となるデータ収集方法が)いろいろと登場しているわけです」――J-HRTIの事務局を務め、ヒューマノイドロボット基盤の開発を手掛けるINSOL-HIGH(東京都世田谷区)の石部貴之氏(CEO)はこう説明する。

30台超のロボットが稼働、データをどう集めている?

J-HRTIによると、民間企業のみで運営するヒューマノイドロボットの学習データ収集拠点の設立は日本初だという。同コンソーシアムに参加した企業は、整備した学習データが使い放題になる。参加企業は、データを利用すると同時に、現場実装で得られた追加データや改善点などの知見をフィードバックする仕組みだ。これにより、良質なデータを蓄積できるという。

「データファクトリーで高精度なデータを作り、各社にシェアします。これにより、負担をかけずにファインチューニング(微調整)が可能になります。また、設備投資を分担する取り組みもあります。多大な費用をかけており、1社では重えません。負担を分担し、データもシェアする仕組みです」(石部氏)

J-HRTIには、精密機器を取り扱う専門商社の山善、薬品などの医薬品を製造するツムラ、ダイレクトメールの発送や物流を請け負うディーエムエス、金融事業を展開する菱綜リースなどの企業が参加している。

J-HRTI 関西データファクトリーの広さは、約1400平方メートル。サッカーコート2面分の空間を、作業工程別にエリア分けしている。原データを収集する「ロボットエリア」、原データを整え、学習データに変換する「アノテーションエリア」、参加企業が検証に使う「テストエリア」の3つだ。

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最大の広さを誇るのがロボットエリアだ。最大40台のロボットを設置できるという。8月26日の取材時点では、約30台のヒューマノイドロボットが並んでいた。中国のロボットメーカーであるUnitree Roboticsが開発した「Unitree G1」などを採用している。

各ロボットの背後に人間のオペレーターが立ち、ロボットを操作する。ロボットが全自動で動作するのではなく、1体ずつ人間が操作し、その動きをデータとして取得している。データファクトリーの規模を拡大させる際の課題として「ロボットを置くスペースに制限があること」と、石部氏は「正直に言うと、(滋賀県という立地から)オペレーターをたくさん採用できる環境ではありません」と説明した。

箱に入った物体を取り出して、別の箱に入れる「ピッキング作業」を繰り返し、その動作データを取得する。扱う物は、形が安定しないクルミ、さらさらした粒状の食品ペレット、割れやすい段ボールなどさまざまだ。作業台の高さも変えており、異なる状況のデータを取得している。

「さまざまな業界で共通して使えるであろう動きが『ピックアンドプレース』です。『物をつかみ、保持して、置く』という動作は、どんな場面でも必要です。まずは、ここからスタートしました。ただし『作業場所の高さ』『対象物』『使う環境の明るさ』などがさまざまなため、どのように汎用(はんよう)化させるかは考えなければなりません」(石部氏)

「ロボットからデータを取得」どうやっている?