労働の完全自動化(人の楽園？ or 失業地獄？)２ (738ﾚｽ)
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724: 09/25(木)20:05 ID:+vs8a8Ic(1/15)調 AAS
アイデア創出から生成AIでサポートする「Adobe Fireflyボード」
9/25(木) 17:27配信
アドビは9月25日（木）、生成AIに関する作業をシームレスに行うことを企図した「Adobe Fireflyボード」の一般提供を開始した。あわせて新しい2つの生成AIモデルと、Adobe Fireflyに関するサブスクリプションプランの更新を発表している。
“AIを中心としたリアルタイムのアイデア探索・反復・共同作業のための空間”と定義するのが、新しいワークスペースとなる「Adobe Fireflyボード」。各ツールを行き来したり、
素材を手作業で集めたりといったことをせずに、生成AIによるアイデア出しからその後の試行錯誤、複数人での共同編集などシームレスに作業できる点が特徴という。
Flux、Google、Luma AIなどパートナー各社のAIモデルも活用できる。
Adobe Fireflyボードにおける新しい生成AIモデルとして、「Runway Aleph」と「Moonvalley Marey」の2つを追加。
「Runway Aleph」は参考動画をもとにストーリーボードを生成。会話形式による編集により、その動画を洗練させていくことができるという。
「Moonvalley Marey」は参考画像により、最初と最後のフレームを指定して動的なモーションクリップを生成できるというモデル。
生成AI機能として「プリセット」「画像内のテキストを編集（Beta）」「画像について説明」の3機能を新搭載。
「プリセット」は様々なスタイルの画像を生成する機能。モデル付き製品を可視化する「プロダクト」や「キャラクター」、ファッションアイデアを得る「バーチャル試着」、ポートレートを
変容させる「エレクトリックパーティー」といった機能がワンクリックで使えるという。
「画像内のテキストを編集（Beta）」は、画像内のテキストを置き換えられるというもの。Adobe Fireflyボードを離れることなく、この作業が行えるのが利点としている。
「画像について説明」は、Adobe Fireflyボードが画像を分析して“プロンプトとして説明”してくれるという機能。自身で適切な言葉を探す必要がなく、インスピレーションを簡単に発展させられるという。
725: 09/25(木)20:08 ID:+vs8a8Ic(2/15)調 AAS
「AI」と「デジタル技術」で進化するインプラント治療とは 医療DXの最前線を歯科医師に聞く
9/25(木) 12:06配信
歯を失ったときに「もう一度しっかり噛めるようにしたい」と考える方にとって、インプラント治療は大きな希望を与えてきました。しかし、その一方で「手術は怖い」「本当にうまくいくのか」
といった不安を抱える方も少なくありません。そんな中、AIやデジタル技術の進歩によって、インプラント治療はかつてないほど安全性と精度を高めています。今回、
「ミズキデンタルオフィス・インプラント横浜」の水木院長に、医療DXがもたらすAIとデジカル化によるインプラント治療の進化について詳しく伺いました。
まずは、従来のインプラント治療について教えてください。
インプラントは、歯を失った部分に人工の歯根を埋め込み、その上に人工の歯を装着することで見た目の自然な歯や噛む機能を回復する治療です。日本では1990年代以降に広まり、
現在では歯を失った方の有力な治療選択肢のひとつになっています。ただし、当初はレントゲンや石膏模型など、限られた検査手段しかなく、骨の状態や神経の位置を「平面」で
しか把握できませんでした。そのため、最終的には歯科医師の経験や勘に大きく頼らざるを得ない部分がありました。
「経験のある先生ほど成功率が高い」というイメージですね。
そうですね。熟練した歯科医師であれば9割以上の成功率を出すことも可能でしたが、骨の厚みや神経・血管の走行が複雑なケースではリスクが高まります。特に下顎の奥には
「下歯槽神経」や「下歯槽動静脈」という重要な神経・血管が通っているので、わずかなズレで痺れや出血が出ることもありました。
ほかにはどのような懸念点が挙げられますか？
骨量が不足している場合には、骨を足す「骨造成」が必要になりますが、術中に想定外の状態に直面することも珍しくありませんでした。つまり、従来の方法でも十分に噛める歯を
再建できましたが、患者さんにとっては「見えない部分が多い」という不安が残っていたのです。
726: 09/25(木)20:10 ID:+vs8a8Ic(3/15)調 AAS
近年では、インプラント治療にAIやデジタル技術が導入されることが増えたと思います。具体的にどう変わったのでしょうか？
まず、大きな変化は「可視化」できるようになったことです。CTで顎の骨を立体的に撮影し、口腔内スキャナーで歯や歯ぐきの形をデータ化します。さらにフェイススキャナーで
顔全体の情報も取得し、それらを重ね合わせて3Dで表示することができます。
まさに「見える診断」ですね。
はい。これにより、骨の厚みや神経・血管の位置を正確に把握できます。さらに、AIがそのデータをもとに、インプラントを入れる位置や角度を自動的に提案してくれるのです。
従来は術者が頭の中でイメージしていた計画を、今は3Dシミュレーションとして患者さんに「見える形」で共有できるようになりました。
患者さんも自分の治療を理解しやすくなりそうですね。
その通りです。以前は「ここにインプラントを入れます」と口頭で説明しても、なかなか実感が湧きにくかったと思います。今では3D画像で「ここに歯が入ります」
「笑ったときにこう見えます」とお見せできるので、審美的な面も含めて安心感や納得感が格段に高まりました。
実際の手術の精度も変わっているのでしょうか？
はい。シミュレーション通りに埋入するためにコンピューター制御によるナビゲーション機器、またはコンピューターのデジタルデータから3Dプリンターで製作した
「サージカルガイド」という器具を使います。サージカルガイドはマウスピースのような形をしており、穴の位置や角度が事前に設計されているため、ドリルがぶれずに
正確にインプラントを埋め込むことができるのです。研究によると、サージカルガイドを使用した場合はインプラントの埋入誤差が大幅に減少し、合併症リスクも下がり、
患者さんの負担も大きく減ることが報告されています。つまり「AIによるシミュレーション」と「ガイドによる精密な埋入」を組み合わせることで、
これまで以上に安全で確実な治療が可能になっているのです。
727: 09/25(木)20:11 ID:+vs8a8Ic(4/15)調 AAS
精度が高まることで、治療期間や患者さんの負担はどのように変わるのでしょうか？
骨の状態を正確に把握できるので、小さな切開で済む、または切開しないこともあるので、不要な外科処置を避けられることがあります。また、手術時間の短縮や術後の腫れ・
痛みの軽減にもつながります。結果的に、患者さんの身体的・心理的負担を減らせるのが大きなメリットです。
今後、インプラント治療はどのように進化していくのか、水木先生の展望をお聞かせください。
海外ではすでにロボットによるインプラント埋入手術が導入されています。AIが設計した通りにロボットがミリ単位で制御しながら埋め込むため、ヒューマンエラーをさらに減らせるのです。
日本でも数年以内に普及が進むのではないかと考えています。
ほかにはどのような進化が考えられますか？
クラウドを使ったデータ共有も大きな可能性があります。患者さんの口腔内データや治療計画をクラウドに保存することで、他院の専門医などによる
セカンドオピニオンや転院の際にもスムーズに引き継げます。
患者さんにとっては安心材料になりますね。
そうですね。データがあることで「いつどこで治療を受けても同じ品質を担保できる」時代に近づいています。また、定期メンテナンス時にも過去データと比較して
状態を確認できるので、長期的に歯を守るうえでも有効です。
AIやDXは、インプラントの適応範囲も広げていくのでしょうか？
骨が薄い方や全身疾患をお持ちの方など、これまでリスクが高いとされていたケースでも、安全性が確保できれば治療が奏功する可能性があります。つまり、
より多くの方が安心してインプラントを選択できる未来が見えてきているのです。
最後に、メディカルドック読者へメッセージをお願いします。
728: 09/25(木)20:12 ID:+vs8a8Ic(5/15)調 AAS
医療DXとは、デジタル技術やAIを活用して医療を進化させる取り組みです。インプラント治療では、CTや口腔内スキャナー、フェイススキャナーを組み合わせることで、顔貌との調和を考えた
3次元的な診断が可能になりました。そのデータをもとに最適な埋入位置を計画し、3Dプリンターでサージカルガイドを作製することで、低侵襲で高精度な手術が実現します。
さらにCAD/CAM補綴を組み合わせることで、機能性と審美性を兼ね備えた補綴物も装着可能になり、治療の精度・効率・患者満足度が大きく向上しています。
こうした医療DXの取り組みは、近年ますます注目を集めています。2025年9月26日〜28日に開催される第25回日本歯科医学会学術大会でもシンポジウムのテーマとして取り上げられ、
私が最新のインプラントに関して講演する予定です。最新の知見を知る絶好の機会となるでしょう。
インプラント治療は、かつては経験と技術に大きく依存していましたが、今やAIとデジタル技術の進歩によって「可視化」「高精度」「安全性向上」「患者満足度向上」が実現しています。
シミュレーションやサージカルガイド、ナビゲーションにより、治療は患者にもわかりやすく、安心感を持って臨めるものへと変わりました。さらにロボット手術やクラウドデータ共有と
いった新しい技術が実用化されれば、「誰でも」「どこでも」「安心して」受けられる治療へと進化していくでしょう。医療DXは、単なる技術革新ではなく、患者と医療者双方に大きなメリットをもたらす変革なのです。
729: 09/25(木)20:14 ID:+vs8a8Ic(6/15)調 AAS
医療分野で導入が進むAI。2035年にもなれば介護はもちろん、看取りにも…専門家「人間がより『人間らしい』ケアに集中できる時間と精神的余裕をもたらす可能性が」
9/25(木) 12:30配信
今現在、医療の世界では、画像診断や創薬などで当たり前のようにAI技術が導入されています。その一方「今後この流れは加速し、診療や介護はもちろん看取りの場面まで、
AIは欠かせない存在となる」と話すのが、東京科学大学特任教授の奥真也さんです。その先で医師の役割はどう変わり、日本の医療問題は解決に導かれるのでしょうか。
今回その著書『AIに看取られる日 2035年の「医療と介護」』から一部を紹介いたします。
「看取り」という言葉を聞くと、終末期の患者さんを家族や医療者が手厚くケアし、最期まで寄り添う姿を思い浮かべるでしょう。しかし、この介護や看取りの領域こそ、
人手不足と高齢化の波に最もさらされている現場であり、AIやDX（デジタルトランスフォーメーション）の導入が急速に進んでいます。
現在、すでにさまざまなAIやDXの部品が介護の現場に導入され始めています。
たとえば介護ロボットは重労働である身体介助の負担を軽減し、見守りセンサーは高齢者の転倒や異変をリアルタイムで検知して事故を未然に防ぎます。AIは蓄積された
データから高齢者の行動パターンを分析し、認知症の兆候を早期に発見したり、転倒のリスクを予測したりすることも可能というわけです。
遠隔医療やオンライン診療もまた、過疎地や離島における医療格差を解消する手段として、（医療がもともと目指していた）非接触型診療として普及が進んでいます。
これらは単に効率化を図るという意味だけでなく、介護者の負担を減らし、より多くの人々が適切なケアを受けられる環境を整備するための重要な手段と考えられています。
さらに進んだ例としては、AIを活用した高齢者のQOL（生活の質）の維持や向上に対する支援があります。
個人の趣味や興味、過去の行動履歴を学習したAIが、適切なレクリエーション活動を提案したり、会話の相手になったりすることで、高齢者の孤独感を和らげ、精神的な健康をサポートする試みも始まっています。
730: 09/25(木)20:15 ID:+vs8a8Ic(7/15)調 AAS
実務的な領域でも、介護記録の自動化や、多職種間の情報共有を効率化するDXツールは、個別ケアプランの作成をよりパーソナライズし、介護現場全体の質を高めています。
では、たとえば10年後の2035年、この流れはどこまで進むのでしょうか。私たちの想像を超えるレベルで、AIが介護や看取りの現場に深く浸透している可能性は高いと思うのです。
2035年には、AIは日常的な介護業務の大部分を人間よりも正確かつ効率的に担うようになると思われます。
食事の準備、服薬管理、排泄の手伝い、そして夜間の見守り。現在、多くの人手を要しているタスクが、自律型ロボットやAIシステムによって行われます。
AIは狭義のバイタルデータ（体温、脈拍、血圧など）だけでなく、顔の表情や声のトーン、身体の微細な動きから、利用者の感情や精神状態を読み取り、適切なタイミングで声かけをしたり、
サポートを提供したりできるようになるのです。
特に「看取り」の局面では、AIが多岐にわたる役割を果たす可能性があります。
AIは、患者さんの過去の医療記録、生活習慣、心理状態、そして家族との関係性などの膨大なデータを解析し、残された時間をより豊かに過ごすための最善のサポートを提案するでしょう。
たとえば、AIアバターが患者さんの傾聴相手となり、心理的サポートを提供したり、望む死生観や価値観を理解したりし、さらにはリビングウィル（事前指示書）の作成支援を行うことも考えられます。
そうなると当然ながら、倫理的な課題が大きく浮上します。
AIが看取りに介入するとは、どのような意味を持つのか。人間の感情の機微をAIはどこまで理解し、寄り添うことができるのか、それはキビしいのか。AIが収集したデータに基づいて死期を
予測したとき、その情報は患者さんや家族にどのように伝えられるべきなのか。
こうした根源的な問いは、私たちの社会が直面する新たな倫理的ジレンマに成長していきます。
731: 09/25(木)20:16 ID:+vs8a8Ic(8/15)調 AAS
しかし、悪いことばかりではないと思うのです。AIは介護者である人間の負担を劇的に軽減し、人間がより「人間らしい」ケアに集中できる時間と精神的余裕をもたらす大きな可能性を提供します。
AIが人に代わってルーティンワークの大部分を担うことで、人間の介護者は利用者の心の声に耳を傾け、個人的な対話を通じて深い関係性を築くことに、これまでより多くの時間を費やせることはとてもよいことだと思われます。
DXは情報共有のあり方をシームレスに変え、医師、看護師、介護士、理学療法士……そして傍らにいる家族との関係を含めた多職種連携を効率化し、患者さん中心のケアをさらに深化し、改善することでしょう。
※本稿は、『AIに看取られる日 2035年の「医療と介護」』（朝日新聞出版）の一部を再編集したものです。
732: 09/25(木)20:22 ID:+vs8a8Ic(9/15)調 AAS
「テスラ工場でロボットにより重傷」…5100万ドルの訴訟起こされる
9/25(木) 9:10配信
733: 09/25(木)20:24 ID:+vs8a8Ic(10/15)調 AAS
AIロボット協会 ロボティクス分野の生成AI基盤モデル開発に向けたデータプラットフォームの研究開発へ
2025年9月25日
一般社団法人AIロボット協会（AI Robot Association 以下、AIRoA）は、経済産業省及びNEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）の「ポスト5G情報通信システム
基盤強化研究開発事業／ロボティクス分野の生成AI基盤モデルの開発に向けたデータプラットフォームに係る開発」採択事業者に決定したと発表した。
本事業では、データ収集・基盤モデル開発・実証を通じて、ロボティクス分野の生成AI基盤モデルに不可欠なデータプラットフォームの研究開発に取り組む。成果は最大限オープンにし、
ロボティクス分野の生成AI基盤モデルの開発に広く還元することを目指している。
本事業の特徴は、生成AIに関する最先端の知見と技術力を有する企業・研究機関が集結して推進する点である。各社が保有する大規模学習・マルチモーダルデータ処理・ロボットシステムに
関する技術などを統合し、国際的競争力の高いプラットフォームの構築を目指す。
産業界の協力を得て、AI基盤モデルの産業分野への展開を目指すことが最も重要な特徴として挙げられる。今後ロボットのAI化が最も求められている領域として、小売業、製造業、物流業等を
対象として選定しており、この領域から着手し、産業界で実際に活用されるAI基盤モデルの開発を進めていく。
本事業では、産業における生成AIモデルを活用したロボットの社会実装の可能性を検証することを主たる目的としており、3つの目標を掲げている。
1つ目は、データプラットフォームの開発に向けて収集するデータだ。実験環境及び実社会環境において、モデル開発に十分量で世界的に競争力のあるデータを取得する高品質データセットを構築する。
2つ目は、データプラットフォームのデータを用いて開発した生成AI基盤モデルである。複数ロボット種・ユースケースにおいて汎用的な知識転移・スキル学習が可能な性能を有する基盤モデルを構築していく。
3つ目は、上記の生成AI基盤モデルの実環境における評価・検証だ。小売、製造、物流業界を中心に、基盤モデルを応用した個別モデルを実環境（またはそれに類似した環境）で
社会実装し、その結果を基に商用展開の可能性を検証する。
734: 09/25(木)20:26 ID:+vs8a8Ic(11/15)調 AAS
プロジェクト実施予定期間は2025年10月1日（水）から2029年8月31日（土）までの約4年間で、事業予算は205億円となっている。
再委託先には、Telexistence株式会社、株式会社ABEJA、国立研究開発法人産業技術総合研究所、国立大学法人東京大学、国立大学法人九州工業大学、
清水建設株式会社、大和ハウス工業株式会社、三菱電機株式会社が参画する。
AIRoAは、AIロボットの社会実装を通じて人と技術が共生する未来を切り拓くことを目指しており、社会課題の解決、産業競争力の強化、そして持続可能な社会の実現に向け、
産官学の枠を越えた連携を深めながら、イノベーションを世界へ発信している。
風速・温度・湿度・照度を1台のロボットで計測！三機工業が複合機能計測ロボットを開発
2025年9月25日
三機工業株式会社は、空調用吹出口と吸込口が一体化した制気口の風量計測と室内環境の総合計測が可能な複合機能計測ロボットを開発した。本ロボットにより、
建築設備の試運転調整時に求められる幅広い業務を支援できるようになる。
2020年に三機工業が開発した風量計測ロボットの運用実績を踏まえている。近年、オフィスビルで多く採用されている給排一体型制気口での自動風量計測の要望が高まる中、
加えて室内照度など環境計測への応用が求められ、現場試運転業務のさらなる軽減のニーズが強まっていた。
1.高精度な風量計測機能
カメラを用いた画像認識と移動テーブルを組み合わせることで、計測位置を自動で高精度に補正し調整する。これにより、吹出しと吸込みが一体となった制気口でも正確な風量計測を実現した（特許出願済み）
2.室内環境総合計測機能
風速・温度・湿度・照度を1台のロボットで計測可能にした
施工図面から計測ポイント情報を自動で設定可能で、自動走行、計測、データ転送を繰り返し実行できる
735: 09/25(木)20:28 ID:+vs8a8Ic(12/15)調 AAS
「既存の棚」を活用したピッキングAGV誕生 シャープが挑む物流自動化
国際物流総合展2025
シャープは「国際物流総合展2025 第4回 INNOVATION EXPO」において、物流現場の省人化や自動化を支援するソリューションとして、倉庫でのピッキング作業を効率化する
「スリムスタッカー・ロボットストレージシステム」などを披露した。
2025年09月25日 07時30分 公開
シャープは「国際物流総合展2025 第4回 INNOVATION EXPO」（2025年9月10〜12日、東京ビッグサイト）において、物流現場の省人化や自動化を支援するソリューションとして、倉庫でのピッキング作業を効率化する
「スリムスタッカー・ロボットストレージシステム」などを披露した。同展示会に出展するのは今回が初めてである。
設備保全のDXを推進、トクヤマが産業向けデータ統合AI基盤を採用
製造IT導入事例
トクヤマは、Cogniteの産業向けデータ統合AIプラットフォーム「Cognite Data Fusion」を採用した。設備保全や運転管理業務の効率化、高度化を進め、2026年3月までに徳山製造所全9部門で導入を完了する計画だ。
2025年09月25日 10時00分 公開
化学メーカーのトクヤマは2025年9月10日、製造現場のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速するため、Cogniteの産業向けデータ統合AI（人工知能）プラットフォーム「Cognite Data Fusion（CDF）」を採用したと発表した。
Cogniteとの協業を通じて、設備保全や運転管理業務の効率化と高度化を推進する。
736: 09/25(木)20:30 ID:+vs8a8Ic(13/15)調 AAS
ユニバーサルロボットがロングリーチの新型協働ロボ、溶接も対応
協働ロボット
Universal Robotsは、新型協働ロボット「UR8 Long」を発表した。1750mmのリーチ長と高精度な動作により、溶接やばら積みピッキング、検査など要求の厳しい工程にも対応する。
2025年09月24日 13時00分 公開
Universal Robotsは2025年9月9日、協働ロボットの新モデル「UR8 Long」を発表した。既に受注を開始しており、同年10月から出荷する。
UR8 Longは、既存機種の「UR20」と同じ1750mmのリーチを持ちながら、アーム質量がUR20より30％軽量でスリムな設計となっている。アームの軽量化と手首の小型化により、
ガントリーやレールへの設置、天吊りにも適する。可搬重量は8kgで、溶接や部品ピッキング、検査など複雑な工程に対応できる。
操作面では、最新ソフトウェア「PolyScope 5」「PolyScope X」に対応する。また、モーション制御技術「MotionPlus」を組み合わせることで、リニア軸や回転ポジショナー、
ターンテーブルと容易に連携できるため、動作の精度と滑らかさが向上する。さらに、フリードライブ機能を強化。ユーザーはアームを手で動かしながら、直感的に教示できる。
長いリーチと高精度で滑らかな動作制御を生かして、溶接分野での活用が期待される。従来の溶接ロボットよりも教示が容易で、手作業に比べて安定した品質を得られるため、
溶接の直しが低減し、コストや工数を削減できる。
長いリーチ、小型のツールフランジ、高速な手首軸により、限られたスペースのセル構成に組み込みやすく、自動車や金属加工分野でのばら積みピッキング、検査用途にも適用できる。
また、新関節構造がサイクルタイムを従来機比で最大30％高速化する。
737: 09/25(木)20:31 ID:+vs8a8Ic(14/15)調 AAS
片足3分で靴が完成！ スプレー製法で実現する次世代シューズ
サステナブル設計
スイス発「On」が画期的なシューズ製造技術「LightSpray」をアジア初公開した。植物由来のフィラメントをスプレーし、縫製不要のシームレスアッパーを3分で成形。片足170gの軽量ランニングシューズを作り上げる。
2025年09月24日 07時30分 公開
スイス発のスポーツブランド「On（オン）」は2025年9月12日、スプレー製法でシューズを製造する新技術「LightSpray（ライトスプレー）」を、東京・原宿の期間限定スペース「On Labs Tokyo」でお披露目した。
LightSprayは、ロボットアームが足型を把持し、回転させながら糸状の素材を型表面に吹き付けてアッパー（シューズの甲の部分）を製造する技術だ。縫い目や接着剤を一切用いずにシームレスな構造を実現し、
従来30以上のパーツで組み立てていたランニング用シューズを7パーツまで簡素化することに成功した。片足約3分で成形が完成する高速生産と、重量170g（片足）という、軽量化を実現する。
製造工程で吹き付ける素材は植物由来のTPU（熱可塑性ポリウレタンエラストマー）だ。ノズルから吐出されるTPUフィラメントをらせん状に吹き付けて、足型の表面に吸着させる。吸着面にはプラズマを照射し前処理を施した後、
熱を加えてソールと接合する。成形が完了したシューズをロボットアームがプリントマシンへ移し、ロゴやカラーを印刷する。最後に人手で取り出して完全に乾燥させれば完成だ。
LightSprayを採用した市販モデル「Cloudboom Strike LS」の価格は税込み4万4000円だ。シューレースも不要で、足にぴったりと密着するフィット感から、着用者からは「第2の皮膚のようだ」と評されたという。
製造方法の簡易化により、従来品に比べてCO2排出量を75％削減できる上、製造工程で生じる廃棄物もほぼゼロに抑えている。工場でなくても、ロボットがあれば世界どこででもシューズを作れるのも特長だ。
738: 09/25(木)20:39 ID:+vs8a8Ic(15/15)調 AAS
「大手の」倉庫はどんどん自動化されてる
そして既存の棚すら管理できるようになったから中小企業も導入できる
自動運転はレベル2程度でも出来たと謳って導入されているのはどんなものか
しかし現業系でも物流の自動化の試みだけは目覚ましいな
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