労働の完全自動化(人の楽園？ or 失業地獄？)２

労働の完全自動化(人の楽園？ or 失業地獄？)２ (387ﾚｽ)
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358: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/12(火) 13:34:54.36 ID:sWozZkWT

メルセデス・ベンツの事例は示唆に富む。同社は人型ロボット「Apollo」を導入し、生産ラインへの部品運搬を任せている。中国のBYDも500体の人型ロボット「Walker S1」を導入し、
視覚検査、部品運搬、組み立て、ネジ締めなどの作業を任せる計画だ。同様の動きはフォルクスワーゲン、ジーリー、東風汽車などでも見られ、製造業界、
特に自動車メーカーでは人型ロボットの活用が加速しつつある。

職場でのメリットが明らかになる一方、人型ロボットの本格普及にはまだ乗り越えるべき壁がいくつも存在する。

最も根深い懸念は、雇用への影響だ。モルガン・スタンレーの試算によれば、米国だけで、建設、製造、農業、清掃といった分野で、職業の約75％（従業員の約40％）が、
ある程度人型ロボットの影響を受ける可能性があるという。

また、2028年から2050年までの累計で、労働市場に約3兆ドルのマイナス影響が出るとも予測されている。

しかし、歴史を振り返れば、技術革新は常に新たな雇用を生み出してきたというのも事実。変化に適応できる人材育成と、企業による戦略的な人材再配置により、こうしたマイナス影響は回避できる可能性は高い。

導入コストも大きなハードルとなっている。現在の人型ロボットの製造コストは1台あたり15万〜20万ドルと推定され、中小企業には手が届きにくい。
ただし、希望の光も見えている。部品サプライヤーが最低50億ドルを投資すれば、部品コストを1万ドル以下に抑えることが可能となり、販売価格2万ドルの実現も視野に入る。
実際、中国Unitree社は、2025年7月末5,900ドル（約87万円）という破格の価格でR1を発売し、業界に衝撃を与えた。

技術面では、バッテリー寿命の改善が急務だ。現状の稼働時間は2〜5時間程度で、8〜10時間の連続稼働という産業界の要求にはまだ届かない。全固体電池の搭載や本体の軽量化など、
さまざまなアプローチで解決が図られている。テスラのOptimusは、プラスチック素材の変更により第1世代から第2世代で10キロの軽量化を実現した。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/358

371: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/13(水) 17:21:37.29 ID:ZpaoSiCp

AIトラッキング・スポーツテックの未来、なぜMIXIとPlayboxは「世界最高峰」に挑んだのか
8/13(水) 14:15配信
SNSとスマホゲームで国内市場を席巻してきた株式会社MIXIと、「人の動きを計算可能にする」ビジョンを持ちAI技術によりスポーツの可能性を広げる挑戦を続ける
株式会社Playboxは2025年6月、ともにAI・コンピュータビジョン分野における世界最高峰の国際会議「CVPR 2025」（※1）におけるコンペティション
「SoccerNet Challenge（Game State Reconstruction）」（※2）に出場、世界4位という成績を収めた。

両社が協業により挑戦したのは、1台の光学カメラ映像からサッカーの試合状況を丸ごとデジタルツイン化し、サッカーの試合における状態認識（GSR：Game State Recognition）を競う大会。
簡単に言うと、AIがサッカーの試合映像から「今、フィールド上で何が起きているか」を高い精度で自動的に認識する技術を競うコンペティションだ。

「状態認識（Game State Reconstruction：GSR）」とはこの場合、サッカーの試合映像から、誰が（選手か、ゴールキーパーか、審判か）、どのチームに所属し、
ピッチのどこにるか…といった詳細な情報を、AIが自動で把握する技術のこと。この精度が100％に近くなればなるほど、戦術分析やプレー評価が劇的に進化し、
最終的にはファンがより深く試合を楽しめるようになる未来が見て取れる。AIがリアルタイムで各選手の貢献度や戦術の有効性を分析し、
それが試合中継に反映される将来がやって来るかもしれない。

世界のスポーツは、もはやテクノロジーから切り離すことはできない時代となっている。MLBアドバンスド・メディアのジョセフ・インゼリロさんが開発した「StatCast」のデータは、
今や我々日本人に毎日のように大谷翔平選手のホームランの打球角度、打球速度、そして飛距離を瞬時に届けてくれる。2022年、サッカー・ワールドカップのカタール大会では
「三笘の1ミリ」によって、日本代表がスペイン代表を撃破する決勝点が生まれた。これは現在、ソニーが保有する「ホークアイ」によってサッカーのピッチを3Dでデジタルツイン化、
これにより高精度のVARが導入された賜物である。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/371

372: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/13(水) 17:22:45.47 ID:ZpaoSiCp

モータースポーツにおいてはテクノロジーの進化は顕著であり、
マシンの状態は常にピットで把握されている。特にフォーミュラEでは市街地サーキットを主戦場とするために、年に一度しか走行が許されていないコースを事前に仮想空間に再現、
その空間内においてシミュレーションを繰り返した後、本番を迎える。

では、MIXIがなぜ今、畑違いとも思えるスポーツテックの、しかも最も難易度の高い大会で世界の強豪たちを相手に静かな闘いを挑んだのか。その背景には、
海外に覇権を握られたスポーツテック市場を覆し、「メイド・イン・ジャパン」の技術で世界を獲るという壮大な野望が見え隠れする。精鋭Playboxとの出会いから、
世界を驚かせた技術の核心、そしてMIXIが描く未来構想まで、その挑戦を紐解く。

MIXIは近年、JリーグのFC東京やBリーグの千葉ジェッツふなばしへの出資を通じ、スポーツ事業を拡大している。社内ではテクノロジーを駆使した映像解析のR&Dが進められたが
「社内に十分な知見がない」という課題に直面。周辺技術のリサーチに奔走していた。その中で一筋の光明となったのが、
Playbox代表取締役スコット アトムさんが個人でXに投稿していた論文や技術デモであった。

「市販のカメラで、非常に高度なサッカーのプレー分析を実現している。アトムさんの発信は非常に参考になりました。いつかご一緒できたら…とチーム内で話していたんです」。
MIXI開発本部たんぽぽ室AIモデリンググループの渡辺莉央さんは、そう告白した。

そんな折、FC東京のアナリストから紹介を受けたのが、まさにそのPlayboxであった。運命的な出会いを経て、まずは業務委託という形で技術ディスカッションを開始。
その過程で、Playboxが持つ技術力とノウハウが世界レベルであることを確信したMIXIは、より強固なパートナーシップを提案。「お互いのノウハウを組み合わせれば、
単なるアウトソーシングでは到達できない、より高い成果を生み出せる。日本のサッカーの解析技術を共に底上げしたい」。この想いにアトムさんをはじめPlayboxも共鳴し、
2024年12月、世界へ挑戦するためのドリームチームが正式に結成された。それは、戦略的ビジョンを持つ大企業と、尖った技術を持つスタートアップが、互いの価値を認め合った末の必然的な帰結だろう。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/372

373: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/13(水) 17:24:16.35 ID:ZpaoSiCp

チームが挑戦の舞台に選んだのは「CVPR」。AI、特にコンピュータビジョン研究の分野で、その名を世界に轟かせる最高権威の国際会議だ。
この選択の裏には、学術的な探求心だけでなく、極めて現実的な理由があった。

「本来であれば、FC東京の試合映像を研究開発に活用したかった。しかし、著作権などの問題があり、すぐには使えなかったのです」と登内さん。実際のJリーグの試合映像を
利用したいのは山々。FC東京との親和性を考慮すればなおさらだ。だが、Jリーグ公式試合映像には放映権が存在する。このためMIXIをしても、これを自由に使用することはかなわない。
利用のたびに著作権をクリアしなければならない作業は、大きな制約となった。

この「制約」が、両社を世界へと向かわせた。自前のデータが使えないのであれば、公開されているデータセットを使い、世界共通の土俵で技術力を証明するしかない。
世界最高峰のCVPRで成果を出すことは、Playboxにとっては「最先端技術で勝負できるベンチャー」としての存在証明であり、MIXIにとってはR&Dチームの価値を啓蒙し、
将来の事業化に向けた強力な社内「プレゼンス」を確立する最善の選択肢となった。

コンペティションの課題は、1台の固定カメラから撮影された映像のみを使い、ピッチ上の全選手の2次元における位置、所属チーム、背番号、任意の人物の役割（選手か審判かなど）
といった複雑な「試合状態（Game State）」を完全に自動で認識させるというもの。これが「GSR」技術の核心である。

24年の同コンペティションにおいては、「優勝チームの精度が約60％であったのに対し、2位は40％台と大きな開きがありました。我々もお試し用のデータセットでは58.06％という精度を保ち、
その時点では1位のスコアを記録しました。『これは行ける！』と本番データに挑戦しました」。するとMIXI・Playbox連合は、61.64％という極めて高い精度を記録。
優勝の可能性が見えたように思われたが、これを上回るチームが3組あり、惜しくも4位という結果となった。

「でも、優勝チームの精度は63％だったんですよ（苦笑）」。つまり、最終的に優勝を僅差で逃したものの、世界王者と互角に渡り合った。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/373

374: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/13(水) 17:25:23.15 ID:ZpaoSiCp

この成果は、両社の技術が紛れもなくワールドクラスである事実を証明。また、優勝チームの精度が昨年からたった3ポイントしか向上していない点を振り返ると、
AIによる自動生成データの精度向上がいかに困難かを物語っている。

世界中で同様の研究が進む中、彼らのGSR技術が持つ決定的な強みは何か。それは、高価な専用機材を一切必要とせず、「市販のカメラ1台」から得られる、
ありとあらゆる映像に対応できる圧倒的な「汎用性」にある。Playboxは、もともとこのソリューションをGoProから推し進めていた。

アトムさんは「プロの試合はもちろん、小学生の試合をハンディカムで撮影したような映像でも解析可能です。ブレが少なく、きちんと撮れてさえすれば、どんな映像でも
選手の場所や背番号、役割まで推定できます」とPlayboxの優位性について、こう説明する。市販のデジタルカメラを3メートルの高さに設置することができれば、
この技術を適用することができる。つまり、この「手軽さ」こそが、この取り組みの技術的なポテンシャルだ。

欧米の先行企業が提供するサービスの多くは、スタジアムに複数台の専用カメラを設置する必要があり、導入・運用コストが障壁となっていた。そこでMIXIとPlaybox連合の
技術は、この構造的課題を根本から解決する。その裏側にあるのは、コンピュータビジョンのさまざまな要素技術（選手の検出、追跡、姿勢推定など）を最新レベルに
引き上げ、最適に組み合わせるアルゴリズムだ。さらに、「特許を取得した独自の手法」が、その唯一無二の精度を支えている。コンペティションにおいては、
一切人の手を介さない「完全自動」が評価の絶対条件であり、この技術はその厳しい基準をクリアしているのである。

この技術は、なぜ世界トップクラスの精度を実現できたのか。従来のAIは、主に「映像データのみ」を頼りに解析を行っていた 。そのため、例えば黒いユニフォームの選手と
黒着用が多い審判を混同したり、ありえない数のゴールキーパーを同時に認識したりと、いわば「サッカーを知らないが故の勘違い」が頻発 。認識結果の整合性が取れず、
後続の戦術分析などの精度を低下させる要因となっていた 。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/374

375: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/13(水) 17:26:18.35 ID:ZpaoSiCp

この課題に対し、MIXI・Playbox連合が取ったアプローチは革新的だ。それは、人間がサッカーを観る際に暗黙的に使っている「ドメイン知識」を、体系的にAIへ教え込むという発想。
具体的には以下2種類のAIを組み合わせるハイブリッド方式を開発した。

映像分析AI（MLモデル）: 映像に映る人物の見た目や特徴から「これは選手だろうか、審判だろうか」と推測するボトムアップ型のAI 。従来技術の主流であり、
前述の通り見た目が曖昧な場合に間違いやすい。

状況判断AI（ベイズモデル）: 「ピッチにゴールキーパーは各チーム1人まで」「ラインズマンはサイドライン上にいることが多い」といったサッカーのルールや定石を「ドメイン知識」として
確率モデル化したAI。映像全体の状況から「今、この場所にいるこの人物がGKである確率は低い」といったトップダウンの推論を行う 。

MIXI・Playbox連合の発明の真髄は、これら2つのAIの「意見」を統合した点にある 。映像分析AIが「見た目は審判に近い（確率60%）」と判断しても、
状況判断AIが「しかし、ピッチ上の審判はすでに最大人数おり、この人物はFWらしい軌道で動いている」と推論すれば、最終的な結論は「選手である（確率89%）」へと補正される 。
この仕組みにより、AIは人間のように、見た目と状況証拠を組み合わせ柔軟かつ正確な判断を下せるようになり、認識精度の大幅な向上と、結果の整合性確保を両立させた 。

今回の成果は、MIXIのスポーツ事業全体において、どのような戦略的役割を担うのか。登内さんは「これはあくまでR&Dの一環」としながらも、その先に広がる壮大な構想を語る。

「まずは実用化し、サッカー分野での知見を確固たるものにする。しかし、この技術の応用範囲はサッカーに留まりません。たとえば、天候に左右されない
バスケットボールのようなインドアスポーツは、技術的に適用しやすいかもしれない」。

さらに、MIXIのDNAであるエンターテインメント分野への応用も視野に入れる。「映像から取得した3次元データを仮想空間で再現できれば、まったく新しい予測モデルを使った
ゲーム開発や、競輪・オートレースへの応用も考えられます」。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/375

379: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/14(木) 13:14:30.47 ID:f6HszJIl

吉利汽車が「2025世界人工知能大会」に共同出展、車載AIが進化
自動運転技術

吉利汽車は、StepFunと共同で、進化した車載AIを備えた新型車両や「全領域AI」技術を「2025世界人工知能大会（WAIC 2025）」に出展した。
2025年08月13日 16時00分 公開
吉利汽車は2025年7月30日、StepFunと共同で、「2025世界人工知能大会（WAIC 2025）」に出展したと発表した。展示内容には、進化した車載AIを搭載する新型車両
「ジーカー（Zeekr）9X」「LYNK & CO 10 EM-P」などに加え、「千里豪悍（Qianli Haohan）」「Geely Future Mobility Constellation」などのAI技術が含まれる。

特に注目を浴びたのは、業界初の「人間らしさ」を備えた車載AIエージェントを内蔵したAIテック・グランド6人乗りフラグシップSUVの「Geely Galaxy M9」。
このAIエージェントには、StepFunの開発による「エンドツーエンドAI音声大規模モデル」が使われており、従来とは違った高度で自然な感情音声インタラクションを可能とした。
人間の感情を模した「エモーショナル・コンピューティング」によって、より自然な会話表現や文節処理ができるようになった。会話時における感情表現や話し方も多様で、
ユーザーの感情状態や意図をくみ取り、声のトーンや話し方を調整する。加えて、ユーザーのことを考えたケアや支援的な機能も持つ。

StepFunは最新の基盤型大規模モデル「Step 3」を公表した。加えて、千里科技及び吉利汽車と共同で、次世代スマートコックピット「Agent OS（プレビュー版）」も発表した。
同システムは、StepFunによるマルチモーダル大規模モデルおよびエンドツーエンド音声大規模モデルをベースとして、非常に自然なインタラクションを実現するという。
主な機能には、マルチモーダル融合、クラウドとエッジの記憶統合、統合マップによる人機協調運転、「第3の生活空間」などがある。これにより、より自然で人間らしく、
感情的なやりとりによる車内インタラクション体験を可能とする。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/379

381: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/14(木) 13:16:48.55 ID:f6HszJIl

PLC／HMI／IoT機能を統合したPC制御プラットフォーム、高速高精度制御も
FAニュース
ADVANTECHは、PLC、HMI、IoT機能を統合した「AMAX IoTコントロールプラットフォーム」を発売した。PCベースで構成できる柔軟性と、
マイクロ秒単位のリアルタイム性能を兼ね備え、多様な自動化システムに対応する。
2025年08月13日 13時00分 公開

ADVANTECH（アドバンテック）は2025年7月29日、PLC（プログラマブルロジックコントローラー）、HMI（ヒューマンマシンインタフェース）、IoT（モノのインターネット）
機能を統合した「AMAX IoTコントロールプラットフォーム」を発売したと発表した。PCベースで構成できる柔軟性と、マイクロ秒単位のリアルタイム性能を兼ね備え、
多様な自動化システムに対応する。

同プラットフォームは、従来別々だった制御機能を1つのプラットフォームに統合し、自動化システムの開発を効率化してコスト削減に貢献する。EtherCAT対応の
産業用ネットワークとリアルタイムOSにより、精密なタイミング制御が可能。WindowsとLinuxの両OSに対応し、CODESYSベースのプログラム環境で
既存のアプリケーションも活用できる。また、従来のPLC（プログラマブルロジックコントローラー）から容易に移行でき、モーション制御やロボティクス分野にも対応する。

AMAXシリーズは、製造現場向けに3種のコントローラーを展開。HMIなどの制御に適したパネルコントローラー「AMAX-PT」シリーズ、画像処理検査などに対応する
産業用PCコントローラーの「AMAX-7」シリーズ、エッジ用途向けの組み込みコントローラー「AMAX-5」シリーズだ。半導体や電子部品の組み立てなどの精密な制御、
エネルギー管理、機械装置など、幅広い用途に対応する。

いずれもMQTT、OPC UA、CANOpen、Modbusなど主要な通信プロトコルに対応し、既存の自動化システムと容易に接続できる。

リアルタイム性能では、同社独自のBIOS設計や自動化制御の知見と、IntelのTCC（Time Coordinated Computing）技術により、サイクルタイム500μs〜1msと
低ジッタを達成している。また、専用ソフトウェア「AMAX Studio」では、デバイス設定からプログラム開発、診断までを統合環境で実施できる。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/381

383: オーバーテクナナシー [sage] 2025/08/14(木) 13:19:48.75 ID:f6HszJIl

NVIDIAのレブ・レバレディアン氏は、「コンピューターグラフィックスとAIの融合がロボティクスを根本的に変革し、数兆ドル規模の産業を変える」と述べている。

オープンソースのロボットシミュレーションフレームワーク「Isaac Sim 5.0」と「Isaac Lab 2.2」もGitHubで公開されており、NuRecニューラルレンダリングや
OpenUSDベースのロボット・センサー仕様を含む。「OpenUSD（Universal Scene Description）」は、異なる3Dデータ形式間の互換性を提供するオープン標準。

NuRecレンダリングは自動運転車向けシミュレーターCARLAにも統合されており、ForetellixやVoxel51のFiftyOneなど業界リーダーが採用している。

Amazon Devices & Services、Boston Dynamics、Figure AI、Hexagonなどの企業はこれらの技術を活用し、フィジカルAIの開発を加速している。

Cosmos Reasonは、フィジカルAIとロボティクス向けの新しい視覚言語モデル（VLM）であり、ロボットが人間のように推論し、複雑なタスクを理解・実行できるよう支援する。
視覚言語モデルとは、画像や映像とテキストを組み合わせて理解するAIモデル。

このモデルは、データのキュレーションやアノテーション（データに意味づけを行う作業）、ロボットの計画と意思決定、ビデオ解析など多様な用途に活用されている。
UberやMagnaなどもCosmos Reasonを利用し、自律配送や交通監視の効率化を進めている。

NVIDIAはまた、OpenUSDの専門知識を育成するためのカリキュラムと認定プログラムを業界リーダーと共同で展開し、開発者エコシステムの拡大を図っている。

今回の発表により、NVIDIAはロボティクスとフィジカルAIの分野で、よりリアルでスケーラブルなシミュレーション環境と高度なAI推論を提供し、産業の変革を加速させることを
目指している。これらの技術は、ロボットの開発効率を飛躍的に向上させ、将来的な自動運転車やサービスロボットの実用化に大きく貢献すると期待されている。
（この記事は2025年8月11日に米国で発表されたNVIDIAのプレスリリースを基に作成）

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/383

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