2024年１月、BMWグループは米国のスタートアップ企業Figureと提携を結び、同年８月に米国内工場で人型ロボットの試験運用を実施した。シャーシ部品の組み立て作業を完全ロボット化したのである。３月にはメルセデスベンツが自社工場内で人型ロボットの試験導入を行うと発表し、製造工場の試運用を開始。身体への負担が多い作業や単調な反復作業の自動化を目指しているという。また、テスラは2021年から自社でヒューマノイド型ロボットの開発を進めてきた。すでに試作機の導入を終え、2025年に自社工場で1,000台以上を稼働させると表明したところである。今後は製造業向けロボットの販売も視野にいれていくのだという。

　もちろん製造業以外でもAIロボティクスの活用は進んできた。今後、人手不足が予想される農業分野では、収穫作業の自動化を目指し、特にイチゴやピーマン、トマトといった作物の自動収穫ロボットの開発が現実味を帯びている。収穫ロボットは栽培棚の間を移動し、画像認識とAI技術を活用しながら作物の状態を確認することで、出荷に適した作物を収穫して容器に入れるという流れだ。
　そして人手不足への懸念は、飲食業や物販業も同様である。ファミレスやコンビニではAIロボットによる清掃や食事の運搬が既に行われており、大手家電量販店や百貨店では接客への活用が始まっている。物流業界ではAIとロボットを利用し、在庫管理や配送商品のピッキング、配送などの業務改善が進められてきた。製造から物流、販売、管理に至るまで、AIロボティクスは産業全体に浸透し、産業に変革を起こしつつある現状だろう。

　18世紀、イギリスに端を発した産業革命は、時代のイノベーションとともにそれまでにない商品やサービスを生み出してきた。18世紀の第１次産業革命では石炭エネルギーが原動力となり、蒸気機関車や紡績機が経済成長を下支えしている。19世紀の第２次産業革命では石油エネルギーをもとに自動車や各種工業製品が続々と市場に流通し、20世紀後半ではインターネットが世界を席巻。その後のコンピュータや通信機器、半導体のさらなる発展をもたらしていった。情報通信の発展とともにビッグデータやIoT、人工知能などが発展した現在は、「第４次産業革命」の時代を迎えたと言える。2021年には欧州委員会が新たなコンセプトとして「第５次産業革命（インダストリー5.0）」を提唱するなど、新たな時代の模索も始まっている段階だ。

　こうした状況を背景に、世界各国が科学技術の社会実装を目指し、米国やEUをはじめとしたAIロボティクスの開発に鎬を削っている。特に米国企業が中心となって推し進めてきたAIロボットの研究開発は世界を牽引してきた大きな功績と言えるだろう。実際にOpen AIやGoogleなどのソフトウェア企業がA I技術のロボット活用を推進するほか、AIロボティックスのスタートアップ企業も数多く誕生している。
　そうしたソフトウェア企業の支援を受ける形で、既存のロボット製造企業もA Iロボットの開発に力を入れ始めた。欧州や中国もA Iロボットの研究開発を国家レベルの戦略として位置付けており、巨額の投資や人材育成を実施。特に中国は研究開発数や論文数で米国と１、２位を争う成果を挙げている。

　国内に目を転じてみると、日本は世界で最もロボット導入と開発が進んだ国の一つであることがわかる。国際ロボット連盟（IFR）の調査によると、２０２３年時点で日本の産業用ロボットの市場シェアは世界の46％を占めており、中国に次ぐ世界第２位となっているのだ。日本はロボット開発のハード面では一日の長があると言えるのかもしれない。
　その一例として国内ロボットメーカー各社も技術革新を進めており、NECや安川電機では周囲の環境変化や状況に合わせ、自らの判断で最適な作業を行うロボット開発を進めてきた。また国内最古の産業ロボットメーカーである川崎重工業は、熟練技術者の動きを再現し、技能を伝承する新ロボットシステムを開発。各社ともに、これまで築き上げてきた技術をAI技術の活用でさらに高めている。

　内閣府は2016年から、目指すべき未来社会の姿として「Society 5.0」を提唱してきた。同計画書の中では、第４次産業革命のイノベーションを産業や生活に取り入れた社会を構想。ロボットと人間が協働する社会を目標の１つとして掲げている。では、Society 5.0社会を実現するためにはどんな課題点があり、どのような開発努力が求められているのだろうか。 　そこで注目したいのが、日本のロボット企業は既存の産業ロボット技術をベースにした「特化性」という特徴がある点だ。一方、冒頭で紹介した海外で技術革新を続けるロボットの多くは、ヒューマンタイプの形状でも分かる通り、「汎用性」を重視している。AI技術への投資や技術提携を行っており、開発は比較的AIベースと言えるだろう。こうした実態は対極的ともいえる開発ベクトルとも読み取れるが、目指す目的地が大きく違っているわけではない。AIが持つデータ収集・分析・活用力、既存のロボット技術が培った動作制御や作業スペック、これらが融合した時、AIロボティクスはより早く次のステージに到達するという予兆とも言えるだろう。可能な限り各社の連携や技術協力が進み、新たな産業改革へとつながっていくことを期待していきたい。