感染症予防・抑制において、サービスロボットは「必須」なのか?

感染症予防・抑制において、サービスロボットは「必須」なのか?

人工知能の概念の普及に伴い、サービスロボット業界も近年ますます注目を集めています。資本市場のサービスロボット企業への関心が高まり、一部の外国企業も積極的に市場に参入し、サービスロボット製品の革新を加速させています。

現在、サービスロボットは医療、介護、ケータリング、金融、家庭、教育など多くの場面で広く使用されており、一定の市場展望を示しています。

サービスロボットの起業においては、直感的にBエンドの方がCエンドよりも優れていると考える人が多いことが報告されています。一般的な理由の 1 つは、少なくとも理論上は、企業にとってサービス ロボットの最大の用途はコストの削減と効率の向上であるということです。したがって、ロボットに付随するマーケティング属性は別として、企業がロボットによって手作業よりも多くのコストが節約されると感じている限り、ロボットにお金を払うことになります。

一方、家庭用ロボットは「消費増分」市場です。市場教育が広まるまでは、早期導入者以外の一般大衆にロボットの購入を納得させることは難しいでしょう。

かつて誰かがこう言いました。「はっきり言って、B サイドがロボットを購入する目的はコストを節約し、人手を置き換えることですが、C サイドは余分なお金を費やしているので、需要に明らかな違いがあります。B2B はシングルタスクであり、ロボットは 1 つのことをうまく実行するだけで済みます。消費者側では、ToC の消費者は、歌ったり、踊ったり、おしゃべりしたり、掃除したり、すべてをできるようにしたいと考えています。しかし、これは現時点では技術が十分に成熟していないため、単純に非現実的です。」

そこで2015年頃から雨後の筍のように、車輪付きのもの、スクリーン付きのもの、アーム付きのもの、トレイ付きのもの、さらには何でも運んでくれるものまで、さまざまなサービスロボットが誕生し、しばらくの間、現場は活気にあふれた賑やかな場所となりました。

「形式が実質より重要」

市場は急速に成長しており、「一つのことをうまくやる」という姿勢が見られますが、前述のように、ショッピングモール、レストラン、ホテル、公園など、サービスロボットが関わる実際のシーンでは、「内容よりも形式が重要」であるようです。サービスロボット業界全体が、大規模応用の限界を繰り返しテストしてきました。中国産業情報ネットワークのデータによると、現在、商用サービスロボットの市場浸透率はわずか3%です。

これは、サービスロボットが常にアプリケーションシナリオの「非固定的な要求」によって制約されており、誇大宣伝が実質を上回っているためだと言う人もいます。また、コスト削減や効率向上といったロボットの利点が現段階では十分に明らかではなく、ロボット自体がインテリジェントとは程遠いためだと言う人もいます。

そうかもしれないが、確かなのは、サービスロボットに直面するすべての業界が、実際の需要、交換コスト、知能、および一般の習慣の間でビジネス上のバランスを見つける必要があり、短期間で規模を拡大することが困難になるということです。

一方、これは、パンデミック中にサービスロボットが有名になった理由も説明しています。

どうして?

最も現実的なシナリオの要件、より困難な実際的な問題、そして人的資源を置き換えることによる明確な利点に直面して、他の追加要素を考慮する必要はありません。

つまり、流行中の需要はまさに切実なニーズなのです。

工業情報化部は以前、人工知能のエンパワーメント効果を十分に発揮させ、科学研究と生産の力を組織し、防疫と制御を支援する関連製品の研究と応用を現在の優先課題にすることを望むイニシアチブを発表していた。 COVID-19パンデミックの発生以来、テクノロジー企業は勇敢に責任を担い、技術的な優位性を生かして、疫病との戦いに技術力で貢献してきました。

そこで、検査報告書、医薬品、食事を隔離エリアに届けたり、医療廃棄物をリサイクルしたりする作業にロボットが求められています。配達の「最後の1メートル」で無人操作が実現されるため、医療従事者の感染確率が下がるだけでなく、すでに重労働となっている彼らの作業負荷も軽減されます。こうした「配送」の実用的意義は、日常生活におけるいわゆる「ロボットによる人力代替」による配送とはまったく異なり、まさに技術の恩恵である。

病院だけでなく、流行による「非接触型サービス」の概念により、ホテル業界もロボットによる配達を再評価するようになりました。ご存知のとおり、多くのホテルでは配達専用のポジションは設けられておらず、配達は通常、勤務中のウェイターが行います。5つ星ホテルでは、レストランのウェイターが食事を配達し、ポーターがその他の品物を配達するのが一般的です。平日は、実際にはロボットよりも人間の配達の方が丁寧だが、感染症が流行すると、「非接触配達」はまさにホテルの経営能力と同等になる。

要約する

疫病流行中に真のニーズを見つけることは難しくなく、サービスロボット業界は「需要」とは何か、そして「シナリオ」とは何かを再考する必要に迫られています。感染症の流行が終わったら、もう「ハンマーを持ってあちこちに釘を探す」必要はありません。地に足をつけて一歩ずつ進み、ロボットがさまざまな業界にもたらすことができる明確なメリットを探ってください。これが、サービスロボットを「見栄えのよいもの」にしないための鍵です。

<<:  マシンビジョン: 2D ビジョンと 3D ビジョンのどちらを選択するか?

>>:  AIディープフェイク技術の2つの側面

ブログ    

推薦する

次世代AIの導入が急増する中、新たな研究がデータの信頼性の問題を警告

信頼できる人工知能(AI)データ企業であるClouderaの新しい調査によると、米国の組織の半数以上...

蘇寧電子商取引プラットフォームにおけるAI技術+短編動画の応用

[51CTO.comより引用] 2018年5月18日〜19日、51CTO主催のグローバルソフトウェア...

【ビッグガイがやってくるエピソード11】ITマネージャーの自己認識とコミュニケーション管理

[51CTO.com からのオリジナル記事] IT 部門のステータスが一向に向上しないのはなぜか、上...

...

2023 年に最も影響力のある 10 のオープンソース大規模言語モデル

2023 年は、大規模言語モデル (LLM) の台頭により、オープンソース分野にとって極めて重要な年...

...

楊強:人工知能の次の技術的、商業的トレンドはどこにあるのでしょうか?

第四パラダイムの主任科学者であり、パラダイム大学の指導者である楊強教授は最近、第四パラダイム内で「人...

1 つのニューロンには 5 ~ 8 層のニューラル ネットワークがあります。ディープラーニングの計算の複雑さは生物学によって克服されています。

人工知能の開発にはまだまだ長い道のりが残っているようです。エルサレムのヘブライ大学の研究者らは、単一...

...

ICML賞を受賞したばかりの機械学習の専門家マックス・ウェリング氏がマイクロソフトに入社し、分子シミュレーションに注力

[[412546]]量子コンピューティング + 機械学習は分子シミュレーションの分野でどのような火花...

ロボティック・プロセス・オートメーション技術の需要が急増

Adroit Market Research によると、世界のロボットプロセス自動化技術市場は 20...

2020 年の予測: 今年はサイバー犯罪サービスが普及する年になるか?

業界メディアeWEEKの2020年の予測:人工知能と機械学習の「中毒」についての予測も見られ、これが...

アリババが世界初のAI中国語フォント「Ali Hanyi Intelligent Bold」を開発

1月22日、アリババはHanyi Fontと提携し、世界初の人工知能中国語フォント「 Ali Han...