ロボットと一緒に働くのはどんな感じでしょうか?

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アメリカの企業では、多数のロボットを使って働くことが当たり前になっている。ここでは、従業員が複数のロボットアシスタントを持つことができ、多くの反復作業が共有されます。しかし同時に、不安を感じずにはいられない人もいる。さまざまな職種で有能なロボット同僚がどんどん登場するにつれ、いつか自分たちの職がこうした「退屈な」見習いたちに取って代わられるのではないかと心配しているのだ。

その会社はAmazonです。

この記事はニューヨークタイムズから翻訳されたものです。原題は「アマゾンがロボット導入を進める中、労働者は新たな役割を見つける」です。著者はニック・ウィングフィールド、翻訳はHuxiuです。

アメリカのニュージャージー州南部には大きなアマゾンの倉庫があります。ニッサ・スコットさんは昨年末にここで働き始めたが、彼女の主な仕事はプラスチックの箱を棚に置くことだった。スコットにとって、これはあまり面白い仕事ではありません。プラスチックの箱はそれぞれ 20 ポンド以上の重さがあり、1 日 10 時間労働中に何度も持ち上げるのは非常に疲れます。しかし今、21歳のスコットには新たな「後継者」がいる。大きな倉庫では、巨大な明るい黄色のロボットアームが商品を並べている。

スコットの新しい仕事は、一度に複数のロボットの面倒を見て、必要に応じてトラブルシューティングを行い、まだ配置する商品があるかどうかを確認することです。 「私にとって、これはここでできる最も頭を使う仕事です。少なくとも繰り返しの作業ではありません」とスコットさんは自身の仕事について語った。

おそらく、Amazon ほど自動化の不安と可能性に直面している企業は他にないでしょう。

アマゾンの電子商取引事業は「伝統的な小売業の雇用を破壊した」として非難される「犯人」となっているが、その目を見張るような事業成長率は、実際には大量の雇用を創出する原動力となっている。顧客の注文を効率的に処理するために、Amazon では初級レベルの倉庫作業員の需要が尽きることがなく、全世界の従業員数は Microsoft の 4 倍、Facebook の 19 倍に上ります。先週、アマゾンは北米に第2本社を開設すると発表しました。これにより5万人の新規雇用が創出されることになります。

一方、同社は自動化開発の先駆者でもあり、労働者をロボットに置き換える方法を積極的に模索している。

2014年、アマゾンは倉庫ロボットを使って作業を行う、キバが開発したロボット倉庫サービスシステムの導入を先導した。 2年前、AmazonはKivaを7億7500万ドルで買収し、社名をAmazon Roboticsに変更した。

アマゾンは現在、世界中で10万台の倉庫ロボットを使用しており、さらに追加する予定だ。ロボットの導入により、倉庫での作業は退屈で骨の折れるものではなくなり、効率も大幅に向上しました。お客様は朝食後に注文したデンタルフロスを夕食前に受け取ることができます。

フローレンス（ニュージャージー州）とケント（ワシントン州）にあるアマゾンの倉庫では、人間と機械のやりとりが毎日見られます。ケントでは、倉庫ロボットが巨大なカブトムシのように見え、垂直の棚の間を行ったり来たりしながら2,700キログラム以上の商品を運んでいる。

何百もの倉庫ロボットが、広大な指定されたエリア内を衝突することなく密接に追従しながら自律的に移動します。封鎖されたエリアの端では、梱包作業員のグループが商品を補充しており、倉庫のロボットが荷物の積まれた棚を素早く取り除いている。新たな顧客からの注文が入ったときに、ロボットが運んでいる棚に商品が保管されている場合、ロボットは、車が料金所を通過するのと同じように、円の反対側の端にあるステーションに並びます。

現場では、コンピューター画面の指示に従って、手作業の仕分け担当者が棚から商品を取り出し、プラスチックの箱に詰めていきます。プラスチック製の箱はベルトコンベアで梱包業者に送られ、梱包業者は商品を段ボール箱に詰めて顧客に送ります。

アマゾンのオペレーション担当シニアディレクターのデイブ・クラーク氏は、同社はロボットに最も単調な作業をこなさせ、従業員が思考を必要とする仕事を行えるようにしたいと考えていると述べた。 「注文ごとに必要な品目が異なります。ある程度見て確認して考える必要がありますが、これは非常に重要だと思います。」

倉庫ロボットは、作業員が歩く距離を減らし、仕分け作業の効率を高め、作業員の仕事を楽にすることもできます。作業員のために通路スペースを確保する必要がなくなったため、ロボットは棚をまとめることもできます。棚密度を高めることで、同じ倉庫内の在庫量が増え、顧客が選択しやすくなります。

フィレンツェにあるアマゾンの倉庫には、最新の倉庫ロボットのサンプルが展示されている。倉庫では8台のロボットアームが稼働しており、主な仕事は大型商品を小分けにして全米各地の物流センターに送ることだ。

このロボットアームは「スタッキングロボット」という舌を噛みそうな名前が付けられているが、作業員たちはこれらのロボットにさらに個性を与えている。作業員は各ロボットにラベルを貼り、スチュアート、デイブ、あるいは映画「怪盗グルーの月泥棒」に登場する他のミニオンたちと名付けた。 Kiva の買収を通じて開発されたケントの倉庫ロボットとは異なり、フローレンスの倉庫のロボットアームは外部の企業によって開発されました。

アマゾンは昨年末にオープンしたフィレンツェの倉庫にロボットを導入し始めた。ロボットアームは標準サイズの箱のみを拾うように設定されており、他のサイズの物体を拾うことはできません。ロボット工学の将来の可能性を示すデモンストレーションとして、アマゾンは仮想現実シミュレーション技術を使用した新しいロボットのコンセプトプロトタイプを披露した。これらには、フォークリフトに取り付けてパレットを移動できるロボットアームが含まれます。

アマゾンがロボットを組み立てている間、プラスチック箱を積み上げていたスコットのような従業員は、ロボットオペレーターになるための訓練を同社で受けているとクラーク氏は語った。他の従業員は受取ステーションに異動となり、大きな箱に入った商品を小さなプラスチックの箱に手作業で仕分ける作業を担当した。ロボットが導入され、運用が開始された後、従業員は解雇されず、アマゾンは解雇された従業員に新しい役割を見つけた。

そこで、新たな疑問が生じます。新世代のロボットが使用されるようになると、将来どのような変化が起こるのでしょうか?

現時点では、倉庫作業員の方がロボットよりはるかに得意な仕事がまだいくつかあります。たとえば、棚にあるさまざまな商品から個々の商品を分類するなどです。アマゾンは倉庫ロボットを導入して以来、米国で8万人の新規労働者を雇用している。倉庫労働者の総数は12万5000人に達した。アマゾンはまた、採用活動を継続すると述べた。

しかし、スタートアップ企業や研究者たちは、残された技術的なハードルを克服するために取り組んでいる。カリフォルニア大学バークレー校 (UCB) のオートメーション ラボでは、2 本の腕を持つロボットが腕をゆっくりと箱の上に下ろしています。箱の中には、インスタントオートミールの箱やおもちゃの赤ちゃんサメなど、さまざまな品物が詰め込まれていました。ロボットはすべての物体を認識できるわけではありませんが、それは問題ありません。ロボットアームを商品の山の上に伸ばし、商品を一つずつ仕分け始めました。

研究者のジェフ・マーラー氏は「ロボットはさまざまな物体の中からそれぞれの物体をつかむ最適な方法を自ら見つけることができる」と語った。人間にとって、これは非常に簡単な作業です。しかし、ロボットにとって、これは驚くべき才能です。この進歩はいくつかの主要産業に大きな変化をもたらし、人間の労働市場をさらに変革するでしょう。

かつて、ロボットは倉庫内で特定の種類のコンテナを移動するなど、非常に特殊な作業を行うようにプログラムされていました。彼らは山積みの物を整理したり、より複雑なタスクを完了したりすることができません。しかし、アマゾンの物流センターでは仕分けが最も重要な仕事です。そのほとんどは今でも労働者によって行われています。

バークレーのロボットの最も革新的な点は、ロボットが自らタスクを学習し、これまで見たことのない物体を拾い上げることができる点だ。マーラー氏と彼のチームの他のメンバーは、数百、数千のデジタルオブジェクトをロボットに見せて訓練した。トレーニング後、ロボットはデジタルデータセットに表示されなかったオブジェクトを拾うことができます。ノースイースタン大学、カーネギーメロン大学、グーグル、OpenAI（テスラのCEOイーロン・マスク氏が設立した人工知能研究所）はすべて同様の技術を開発している。機械学習により、ロボットは製造業も含め、より多くの種類のタスクを実行できるようになると人々は信じています。

ハードウェアの観点から見ると、Berkeley Robotics は新しいテクノロジーを適用していません。マーラー氏と彼のチームは、スイスの国際企業ABB社製のロボットアームや深さを検知するレンズなど、既存のハードウェアを使用してシステムを開発した。バークレー・ロボティクスのイノベーションの主要部分はソフトウェアにあります。バークレー・ロボティクスはニューラルネットワークの新しいアプリケーションを開発しました。ニューラル ネットワークは、大量のデータを分析してタスクを学習できる複雑なアルゴリズムです。たとえば、何千枚もの子犬の写真をパターン認識にかけることで、ニューラル ネットワークは子犬を認識することを学習できます。

過去 5 年間で、ニューラル ネットワークはインターネット大手がオンライン サービスを提供する方法を大きく変え、画像認識、音声認識、インテリジェントな推奨の開発を加速させました。しかし同時に、ニューラル ネットワークはロボットの発展を加速させることもできます。

エンジニア、物理学者、デザイナーは、実験を実施したり新しい製品を作成したりするときに CAD モデルを構築する必要があります。 CAD モデルは、物理的なオブジェクトのデジタル表現です。これらのモデルを使用して、マーラー氏と彼のチームは多くのデジタルオブジェクトを合成し、最終的に 700 万以上のアイテムのデータベースを構築しました。次に、各アイテムの物理的特性をシミュレートし、ロボットアームがオブジェクトをつかむために力を加えるべき正確なポイントを示しました。

これは大規模な取り組みですが、プロセスは大部分が自動化されています。研究チームはこのモデルをニューラルネットワークに入力し、あらゆる形状のデジタルオブジェクト間の類似性を認識することを学習しました。研究チームはその後、ニューラルネットワークを2本腕のロボットに組み込み、あらゆる形状の物体をつかむための支点を見つけることができました。

日常生活でさまざまな形状の日用品を分類する場合、それが円筒形の物体、または少なくとも部分的に平らな表面を持つ物体、たとえばヘラ、ホッチキス、ポテトチップスのバケツ、歯ブラシのチューブなどであれば、ロボットアームが物体を拾い上げる成功率は 90% に達する可能性があります。しかし、おもちゃのサメなど、より複雑な形状の物体を扱う場合、成功率は低下します。

さらに、研究チームは、模擬的にランダムに積み上げられた商品の山を構築し、そのモデルをニューラルネットワークに入力することで、ニューラルネットワークが実際の商品の山から商品を取り出すことも学習できるようにした。米国のブラウン大学とノースイースタン大学の研究者も同様の研究を行っており、このアプローチを他の方法と組み合わせることができることを期待している。

アマゾンは将来的にこのようなロボットを緊急に必要としており、カリフォルニア大学バークレー校での研究を支援している。アマゾンは過去3年間、商品の識別、把握、移動のソリューションを模索するロボットコンテストも開催してきた。機械学習手法の可能性は、最終的には製造ロボットや家庭用ロボットなど、他の分野にも広がる可能性があります。

これまでのところ、自己学習型ロボットの研究開発は十分とは言えません。自らタスクを学習できるロボットが研究室の外で使用されるようになるまでには数年かかるだろう。しかし、ロボットを訓練するためのニューラル ネットワーク テクノロジーは、ロボット研究の分野に大きな変化をもたらします。この変更は、Amazon の倉庫物流システムだけでなく、業界全体にも変化をもたらすでしょう。

『ロボット時代』の著者マーティン・フォード氏は、アマゾンの倉庫の雇用環境は変化するだろうと確信しており、それは時間の問題だ。同氏は「最終的にはテクノロジーが倉庫作業員の多くに取って代わるだろう。一夜にして多くの仕事がなくなるわけではない。おそらく最も早い兆候は労働者が職を失うことではなく、雇用創出のペースが鈍化するということだろう」と確信している。

アマゾンのクラーク氏は、歴史的に自動化はより効率的な仕事につながったと述べた。そして場合によっては、顧客の需要が最終的により多くの雇用を生み出すことになります。技術が急速に発展したにもかかわらず、倉庫作業員にはまだやるべき仕事が残っています。自動化によって純雇用増加が破壊されると期待するのは非現実的です。

*この記事は著者の独立した見解を反映したものであり、Huxiu.comの立場を代表するものではありません。