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 (72ﾚｽ)
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28: オーバーテクナナシー [sage] 2024/12/18(水) 12:58:54.04 ID:kG+Ajtp5

xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/rob/18/012600001/00158/
グーグル辞めたロボットAIの精鋭達 Physical Intelligenceが革新的成果、ロボAI革命近づく

彼ら精鋭達は創業後の約7カ月間、黙して語らずのステルス状態を貫いてきたが、このほどその沈黙を破り、
ついに最初の成果を明らかにした。その名も「π0（パイゼロ）」。

マルチモーダル型の大規模言語モデルと、最新の連続型の生成モデルを組み合わせ、「膨大な知識を生かした汎用性」と
「動きの精緻さ」を兼ね備えた基盤モデル（foundation model）を作り上げた。既存のロボットAIとは
比べものにならないほど動きもスムーズになり、複雑な判断が必要な長いタスクを自動で実施できる

グーグル時代に彼らが取り組んでいた「RT-2」のような一連の技術がかすんでしまうほどの目覚ましい進歩を遂げている。

ついに稚拙なレベルから抜け出したロボットAI
双腕の移動マニピュレータが乾燥機から服を取り出し、カゴに入れて机に運び、1着ずつ畳むという一連の動作を、
人間の介入なしに完全自律で実施できる。グーグルのロボットAIの精鋭研究者達が退職して創業した
Physical Intelligenceによる革新的な成果といえる。（写真：Physical Intelligenceの動画フレームを本誌が合成）
[画像のクリックで拡大表示]

これまでのロボットAI（ロボット基盤モデル）の技術では、トイモデルのようなタスクで稚拙な動きしかできなかったが、
Physical Intelligenceの今回の技術では、実用的に意味のあるタスクをようやく実現できるようになった。

今回のπ0を起点にその風向きが変わりそうだ。ディープラーニング技術の革新が起きてから苦節の10年を経て、
ようやくロボット領域においてもAIの革命が到来することを予感させる。本誌『日経Robotics』も創刊してもうすぐ10年ほどとなるが、
本誌がテーマとしてきた「ロボットとAIの融合」という世界が訪れようとしている。「ゼロ」という数字に現れているように、
今回のπ0はこの企業にとってはまだ序の口の成果という位置付けだが、それでも既にインパクトは絶大。
ロボットのAI革命が見通せそうなところまで、ついに人類はたどり着いた。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/28

34: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/11(水) 09:29:08.18 ID:75xihL+M

news.yahoo.co.jp/articles/c253a2d352ab4f37905b01dfad0e92a977ba862b
人型ロボット開発最大の難関「器用な手」を生み出す義肢メーカーの挑戦
6/11(水) 8:00配信
米ヒューストンを拠点とするヒューマノイド（人型ロボット）のスタートアップPersona AI（パルソナAI）のチーフエンジニアを務める
マット・カーニーは、もともとロボットを作りたいわけではなかった。マサチューセッツ工科大学（MIT）で機械工学と
バイオメカトロニクスを研究した彼は、手足を失った人々を支援するバイオニック義足の開発に取り組んでいた。
カーニーは、筋肉からの信号を読み取って反応したり、自律的に動いて自然な動きを可能にする
「人間のためのロボット脚」を作りたいと考えていたのだった。

しかし、そうした「バイオニクス」と呼ばれるロボットを開発する会社の資金調達についてベンチャーキャピタルと話し始めたとき、
彼はすぐに市場が望んでいるのは人間の手足を置き換えるロボットではなく、「人間そのものを置き換えるロボット」だという
現実に直面した。投資家たちは、コストのかかる医療分野に乗り出すのはやめるべきだと警告し、
「ヒューマノイドや外骨格スーツを作る気はないか？」と繰り返し問いかけてきた。

そこでカーニーは方向転換し、ヒューマノイドのロボティクス企業であるパルソナAIのチーフエンジニアに就任した。
累計調達額が2700万ドル（約38億9000億円）の同社は、Boston Dynamics（ボストン・ダイナミクス）や
Foundation Robotics（ファウンデーション・ロボティクス）、Figure AI（フィギュアAI）など、この分野のユニコーンをライバルに見据えている。

義肢メーカーが、ヒューマノイド分野にシフトすることには利点がある。この分野には何億ドルもの資金が注がれたことで、
アクチュエーターやセンサー、制御システムなどのヒューマノイドとバイオニック義肢の両方に必要なコア技術のコストが下がりつつある。
アクターは、「この流れによって義肢のテクノロジーの開発が進み、価格も下げられるようになった」と話している。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/34

36: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/11(水) 09:33:21.65 ID:75xihL+M

news.yahoo.co.jp/articles/015dd51221cb990222b04ad6707d8cef1db5bd72
清華大学発「エンボディドAI」　未学習環境でも長時間自律稼働　米π0.5に匹敵
6/11(水) 8:00配信
清華大学発のエンボディドAI開発企業「千訣科技（QJ Robots）」がこのほど、プレシリーズAで新たに資金を追加調達した。
出資には鈞山投資（Peakvest）、祥峰投資（Vertex Ventures）などが参加した。今回の資金は主にコア技術のアップグレード、
製品の標準化と量産化の強化に使われる。2023年6月の設立以来、すでに5回の資金調達を実施し、
調達額は累計で数億元（数十億円）にのぼる。

千訣科技は、ロボットAIを手掛ける米Physical Intelligence（PI）をベンチマークにできる、中国国内で唯一の企業と称される。
実環境での長時間にわたるタスク遂行能力をいち早く実現し、製品としての安定性も確保した。

ロボットの言語理解能力や推論能力は大規模言語モデル（LLM）の導入で著しく向上したとはいえ、
複雑な環境認識や動的タスク計画、精緻な動作制御などでは課題が残っていた。

千訣科技が独自開発したエンボディドAIの「大脳」システムは、ロボットが単なる命令実行から脱し、自律的に認識・判断・行動
できるようにした。マルチモーダルなリアルタイム認識、継続的なタスク計画、事前プログラムに頼らない自律的なタスク実行能力により、
環境を問わず、プリセットなしで長時間稼働が可能になった。これは、PIが先ごろ発表した用基盤モデル「π0.5」と非常に近い思想であり、
すなわち未学習環境においても複雑なタスクを完遂できる能力に重きを置いている。

実際のテストでは、千訣科技はπ0.5モデルが想定する家庭シーンよりもさらに複雑な設定を採用した。人間からの指示に対し、
システムが超長時間の自律的意思決定とインタラクティブ機能を発揮し、20種類以上のハードウェアタイプに対応できる。
家庭用ヘルパーロボットであれば、電力が切れるまで数時間連続稼働する能力を確認した。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/36

40: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/13(金) 13:06:56.98 ID:2YXLTSRL

news.yahoo.co.jp/articles/e04860eacff7e2c1519b724aec229c21306c73f5
AIでイチゴの色を判別...日本の農業を救う「自動収穫ロボット」の目覚ましい進化
6/13(金) 11:52配信
我々の生活の中で欠かせない存在になってきているロボット。日本の農業が直面する深刻な課題を解決する鍵ともいわれている
ロボットの今をロボット開発者の安藤健さんに解説して頂きます。

稲作は耕し、植え、収穫するという業務が比較的シンプルなため、他の農業分野に比べて機械化が早く進みました。
そしていま、その稲作が自動化の最前線に立っています。

GPSを利用した自動運転トラクターが人間以上の精度で田んぼを耕します。さらに、熟練農家の技術を再現する
自動運転田植機も実用化されています。そして、冒頭紹介したような収穫作業をおこなう自動コンバインまで登場しているのです。

このような自動走行する農機は、たとえば、AIカメラとミリ波レーダーといった周囲環境を測るセンサーを搭載し、
収穫対象の稲と周囲の人や障害物を識別でき、人が乗らなくても自動で収穫作業をおこなえるようになっています。

車の自動運転と比べると、農機の自動運転はスピードが遅く、比較的人も少ないエリアを走行することが多いため、
複数台の同時走行、圃場間の公道走行など先進的な取り組みも増えていますし、これからも進化が見込まれます。

すでに多くの水田や畑での実績が日本全国で蓄積されており、ロボットトラクターを使用することで従来よりも平均で約3分の1と大幅
に作業時間を短縮できたことも報告されています。

さらに、ロボット技術には意外な効果もあります。それは、熟練農家の技術やノウハウをデジタル化し、次世代に継承できるとことです。
これにより、後継者不足という農業界のもうひとつの大きな課題にも対応できるようになるのです。

農業分野におけるロボット活用は、単に農業界だけの問題ではありません。食料安全保障、地方創生、
そして日本の産業競争力に直結する重要な課題なのです。

ロボットだけではなく、IoTやAIと組み合わせることで、より効率的で持続可能な食料生産システムを構築できるかもしれません。
そして、都市部の若者が農業に参入しやすくなることで、地方の活性化につながる可能性もあるのです。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/40

41: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/13(金) 13:08:32.79 ID:2YXLTSRL

トマト、ピーマン、キュウリ。いずれも多くの家庭の食卓に並ぶ野菜たちですね。実は、これらの野菜はすでにロボットによる収穫が始まり、
実際にロボットで収穫されたものがスーパーに並んでいます。

自動収穫の波は、稲だけでなく、野菜や果実にも広がっているのです。

たとえば、アスパラガスの自動収穫ロボットが開発されています。アスパラガスは稲のように下から上にまっすぐ伸びるため、
自動化しやすい作物だったのです。このロボットは、カメラでアスパラガスの位置を認識し、適切な高さで切断します。

さらに驚くべきことに、最近ではアスパラガスのように似た形状のものだけではなく、かたちや色が同じにならない野菜の収穫でも自動化が進んでいます。

冒頭に紹介したトマト、ピーマン、キュウリなどがまさにそれです。色が緑から赤に変化したタイミングを見逃さずにトマトを収穫したり、
いろいろなサイズやかたちがあるキュウリを収穫したりできるようになっているのです。

野菜だけではありません。AIを使って、イチゴの色を判定し、収穫に適したものを自動で摘み取るイチゴ収穫ロボットも開発が進んでいます。

現段階では、単価が高い、収穫時期が長い、収穫量が多い、生育環境がハウスなど工場化している、などビジネス的に成立しやすい
作物が優先的に収穫ロボットの対象になっていますが、今後は、より植物を傷つけない収穫、
高速での収穫、不整地での走行などの技術の進展とともに、その範囲がより多くの作物に拡大していくと考えられます。

ただし、技術の進化だけでは市場の拡大は困難です。特に自営業者や小規模の法人の多い農業では、投資のしやすさが必須です。
現在は、まだまだ先行投資ができる企業での活用に限定されていますが、コストダウンはもちろんのこと、現在も一部で導入され始めている
収穫量に応じたサブスクリプション方式のように利用の障壁を低下させる取り組みにより、ユーザーの幅はより広がっていくことになります。

対象となる果実や野菜、そして農園の規模などによっても異なりますが、収穫作業は全労働時間の20〜50％ほどを占めているとも言われており、これらの自動収穫技術の導入効果は絶大です。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/41

48: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/14(土) 11:53:46.17 ID:eggsjeVW

news.yahoo.co.jp/articles/3d99c04822653ff4d2caf3a1a9eb8eb761963de1?page=1
【中華ロボット25年史】ツッコミどころ満載だった「先行者」から四半世紀、中国の技術はここまで進化した。今や世界最強のロボ大国！　
6/14(土) 7:30配信
高性能の産業用ロボからマラソンを完走するロボ、さらにはセックスロボまで、最新の"中華ロボ"を写真で紹介！　その進化の過程を
中国事情に精通するジャーナリストの高口康太さんが、2000年登場の「先行者」を起点に解説します！

日本を爆笑させた、中国の人型ロボット「先行者」（2000年）を覚えているだろうか。「長沙・国防科技大学制作、中国初の人型ロボット」という
気合いの入ったコピーとコレジャナイ感満載のデザイン。二足歩行をうたうも、ぎこちなさすぎる動作がたまらない中華ロボ......。

ネット黎明期にアングラ系のテキストサイト『侍魂』が取り上げて話題となり、インディゲームまで登場するなど一大ムーブメントとなった。
筆者を含めインターネット老人会には忘れられない思い出だ。

先行者から25年で、実は中国のロボット技術は爆速での進化を遂げた。クールなデザインだけでなく、ダンスや宙返りといった
複雑な動作をこなす運動性能も世界トップクラスだ。

人型ロボットではテスラやボストン・ダイナミクスなど米企業が有名だが、中国も見劣りしない。何よりすさまじいのが?物量?だ。
米投資銀行モルガン・スタンレーの人型ロボットに関するリポートでは、主要な人型ロボット16製品を紹介。うち6製品が中国製で、
米国の5製品を上回った。ちなみに日本企業はトヨタだけだ。

無名のベンチャーを合わせると、さらに物量が際立つ。中国の新戦略人型ロボット産業研究所によると、同国の人型ロボットメーカーは
150社超、全世界の半数を占める。

今年4月には北京市で世界初となる人型ロボットのハーフマラソン大会が開催された。20体が参加し、うち6体が完走、能力もさることながら
大会を開催するほど層が厚い点に驚かされる。

大量のベンチャーが生まれた後、バトルロイヤルで生き残った最強企業が世界に羽ばたいていく......。EVやスマホで繰り返された中国
ハイテク企業の勝ちパターンが人型ロボットでも繰り返されようとしている。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/48

49: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/14(土) 11:55:41.71 ID:eggsjeVW

中国の人型ロボットはいつからこんなに強くなったのか？　日本の工場へのロボット導入支援を手がける
ウィングロボティクス株式会社の馮麗萍（フォン・リーピン）CEOに聞いた。

「中国では工場労働者の給料が2010年代半ばから急に上がりました。工場よりも、フードデリバリーや
動画配信の仕事のほうが楽に稼げると人が流れたからです。

そこでロボットで人手不足を解消しようとなりました。中国ではほかの人がやっていない、目立つ技術の開発に取り組めば融資が増えます。
そして工場などで人間のサポートを行なう協働タイプの人型ロボットに取り組むベンチャーが一気に設立されたんです」

加えて重要な点がロボット産業の裾野の広がりだ。人型だけではなく、さまざまな分野が成長している。元祖ロボット掃除機「ルンバ」の
米アイロボット社の倒産危機が取り沙汰されているが、ロボロック、エコバックスなど中国企業との競争が背景にある。

ルンバには圧倒的なブランド力があるが、中国ロボット掃除機は安い上に機能が多彩だ。水拭き、自動洗浄などの新機能が矢継ぎ早に搭載され、
今年1月には、なんとアーム付きのモデルも登場。床に落ちている靴下もそっと片づけてくれる。

今や日本のあちらこちらで見かけるようになった配膳ロボットも中国勢の天下。中国では病院やホテルでの配送といった業務もこなし、
動くコインロッカーのような形状の自動運転車が宅配便を運ぶ姿も一般的になった。

そして、博物館や役所のロビーで案内をしてくれるサービスロボットも進化している。数年前はロボットというよりも動くタブレットといった製品だった。

現在ではAIが音声を認識し、自然な言葉で返答。さらに外装にはシリコンで作られた人工皮膚を装着して、
人間と区別できないほどにリアルなモデルまで出現している。
水族館に行けば「ロボジンベエザメが泳いでいます。野生動物を傷つけないのでエコ」......と、至る所にロボットが進出している。

この?あらゆる所にロボットを！?は政策でもある。2023年の政策文書「『ロボット＋』応用アクション実施ソリューション」では、
「ロボットと製造業／農業／建築／介護」と、あらゆる産業でロボットを使おう！と提唱された。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/49

50: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/14(土) 11:57:00.34 ID:eggsjeVW

こう並べ立てていくと、四半世紀以上前にaiboやASIMOを生み出したロボット大国・日本はどうなってしまうのかと不安になってくる。
ただ、サービスロボットや人型ロボットといった新興分野で中国の躍進は目覚ましいが、工場で使われる産業ロボットの世界市場では、
まだまだ日本の存在感は強い。

?産業ロボットのBIG4?と呼ばれる企業にはスイスのABB、ドイツのクーカに並んで日本のファナックと安川電機が一角を占めている。
また、中国製のサービスロボット、人型ロボットでも各種モーターと連動して動作の要となっている減速機など核心部品の多くは日本製だ。

しかし、前出の馮CEOは日本企業の将来に危機感を覚えている。

「中国企業は産業ロボットや核心部品でも成長するでしょう。産業ロボットよりも小型で人と一緒に働く協働ロボットではすでにシェアを
伸ばしています。家電や携帯電話と同様に中国が追い抜く可能性は十分あります」

こう言うのも、中国には「マーケット」と「サプライチェーン」という強みがあるからだ。

日本の製造業は海外移転が進み、大量生産する国内工場は少ない。少量ならば無理に自動化しなくとも人力で十分、
というわけで産業ロボットのマーケットは中国にある。

日本とは逆に膨大な量を造っている中国工場では、すでに製造機械や検査機器を自前で造るようになっている。
産業ロボットでも同じことが繰り返されても不思議ではない。

そして、サプライチェーン。中国では大手から弱小まで山ほどメーカーが生まれているが、利用する部品やソフトウエアの多くは共通のサプライヤーから調達している。

そのため、別の会社が造った製品でも中身はほぼ一緒のこともあるが、これにはぽっと出の新興企業でも安くハイレベルの製品を造れるメリットもある。

「標準的なパーツとソフトウエアの上に、天才エンジニアが寝る間も惜しんで作ったイノベーティブな機能を足して、ブレイクするベンチャーもあります。
また、使う側からすると、標準的なソフトは使いやすい、乗り換えやすいというメリットもあります」（馮CEO）

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/50

52: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/15(日) 00:22:46.58 ID:BScfiIjE

中国企業は、価格競争力でも米国企業を上回るようだ。Unitree Roboticsが2025年5月に発売した人型ロボット「G1」の価格は1万6000米ドル
（約240万円）からとなる。米金融大手モルガン・スタンレーはテスラの「Optimus Gen2」の販売価格は2万米ドル（約300万円）になると推計している。

中国は関連の特許数でも米国を大きく上回っている。モルガン・スタンレーの調査によると、過去5年間で「ヒューマノイド」に関する
特許出願件数は、中国が5688件であったのに対し、米国は1483件にとどまった。加えて、中国政府もロボット産業を強力に後押ししている。
2023年には、中国工業・情報化部が人型ロボット産業の発展に関するガイドラインを発表し、2025年までに「大規模生産」を目指す方針を示した。

イーロン・マスク氏は、2025年内にテスラの工場で1000台以上のOptimusを稼働させる計画を明らかにしている。これに対し、
BYDや中国・浙江吉利控股集団（Geely Holdingグループ）などの中国自動車大手は、既にUnitree Roboticsの人型ロボットをそれぞれの工場に導入している。

人型ロボットは、労働力不足の解消や生産性向上など、様々な恩恵をもたらすと期待されている。米銀大手バンク・オブ・アメリカのアナリストは、
人型ロボットの世界の年間販売台数は2030年までに100万台に達し、2060年までに30億台が稼働すると予測している。

今後、人型ロボットの普及は、AI技術の発展とともに加速すると予想される。米国企業は、中国企業との競争に勝つために、
国内または同盟国企業との連携を強化し、部品調達や製造のサプライチェーンを見直す必要があると指摘されている。

アマゾンもロボットに積極投資しています。同社は、出資する米新興企業、アジリティ・ロボティクスが開発した人型ロボット「Digit（ディジット）」の
運用テストを始めました。2足歩行ロボットであるDigitは、物流施設内を移動し、二本の腕で物品を持ち上げ、別の場所に移します。
これらのロボットは現時点で主に工場や倉庫での作業に使用されています。しかし、可能性は物流センターよりもはるかに広いと専門家はみています。
将来的には、家庭やオフィスで人々と共に働き、様々なタスクをこなせるようになるとしています。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/52

54: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/16(月) 13:01:15.40 ID:8C1llekb

news.yahoo.co.jp/articles/22bbd612bf693021f5cd335bf26be53d7621ff09
日本のロボット導入はどこまで進んでいるか--QNXの調査から分かる現状と課題
6/16(月) 10:17配信
BlackBerry傘下で自動車や医療機器、ロボットなどのソフトウェアを提供するQNXは、日本のロボティクス導入に関する調査結果を発表した。
労働力不足対策の切り札として期待されるロボットだが、実際の導入率や稼働率、そしてどんな分野でも役立っているのか。
QNX カントリーセールスディレクター 日本のAggarwal Sachin（アガルワル・サッチン）氏に聞いた。

Aggarwal氏は「日本とグローバルを比較すると、日本におけるロボット導入の第一ポイントは『人手不足』（54％）、グローバル平均の27％に
比べ大きな差がある」と特徴を話す。調査結果では、このほかロボット導入の最大の課題として68％が「初期コストの高さ」
（グローバル平均は47％）を挙げていることが分かった。
QNXでは、後述するトレーニングとスキルの課題に対処するためにウェビナーを実施したり、製品評価のために、無料の試用版も用意したりしている。
さらに、非商用目的（ホビイスト、学生、学術機関、研究者など）に限定して無料ライセンスを提供するなど、導入しやすい取り組みを実施している。
「重要なのは投資収益率（ROI）を含む長期的な視点。さらに、独自の汎用（はんよう）組み込み開発プラットフォームも用意している」と工夫も凝らす。

汎用組み込み開発プラットフォームの「QNX General Embedded Development Platform」は、この3月に提供を開始したもの。ロボティクス、
医療、産業オートメーションなど、幅広い業界を対象にしており、セキュアで、安全、ハイパフォーマンスな組み込みシステムの開発期間を
短縮できるよう設計している。「今まではお客さまが1つ1つバラバラで買っていたものを、まとめてパッケージとして提供することで、
全体のコストをかなり減らせる」と有用性を説く。
ロボット導入率は製造業が79％（グローバル平均は71％）、自動車業界が74％（同65％）とグローバル平均を上回る。
一方で医療23％（同40％）、物流16％（同48％）と業界間で大きな格差が見られる。「現在、ロボットが導入されている業界は製造業、
サービス、物流の大きく分けて3つ。この中でも物流は今後かなり伸びてくるだろう」と予測する。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/54

57: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/16(月) 13:05:12.57 ID:8C1llekb

news.yahoo.co.jp/articles/79b2a5ff4968096f7403ef47137de86cef7eb3cb
AI研究者が指摘する、最新AIで「消滅する」5つのホワイトカラー仕事…もはや聖域はない
6/16(月) 7:00配信
わずか半年ほどで、LLMの使い方も変わってきた。「プロンプトエンジニアリング」なんて言葉が一時期もてはやされたが、それも過渡期の現象に過ぎない。

これからは「Function Calling」や「RAG（Retrieval Augmented Generation）」、「ICL（In-Context learning）」といった技術を駆使し、
LLMが外部のツールやデータベースと連携し、より能動的にタスクを実行する「エージェンティックAI」としての側面が強くなる。
もはや、LLMは具体的なアクションを実行できる「デジタルな労働力」だ。

LLMにおいても、画像生成AIや動画生成AIと同じように、クラウドのプロプライエタリ（モデル非公開）なものを使うのではなく、
ローカルLLMを使った方が良いことが今後増えてくるはずだ。長期的なランニングコストと、機密保持の観点では、ローカルLLMが有利だからだ。

グーグルやOpenAIのようなモデル非公開で月額課金型のLLMじゃないと高い精度が出ないと思っている人はまだ多いかもしれない。
確かに、OpenAIなどが新しいLLMを投入した「その瞬間」は最高性能を出す可能性は高い。というよりも、「最高性能」になった瞬間に発表するから当然だ。

ただ、例えば3カ月後、下手をすれば翌週には、アリババやDeepSeekが、同等以上の性能を持つオープンウェイトモデルを
発表してしまう……これが、いま生成AI業界で起こっている地殻変動だ。

巨額を投じて学習させた月額課金型のLLMが中心の欧米陣営は、実は苦しい戦いを強いられているというのが筆者の見方だ。

MetaのオープンモデルであるLlama4も、出現当初は期待はずれと考えられていた。だがその後、バグがとれると十分実用的に
戦えるモデルだということが再認識された。

Metaの主張によれば、Llama4 は理論上1000万トークンをサポートするという。実際に筆者もLlama4に長文を理解させて動作と
精度を確認できたことから、もはやローカルLLMでほぼ全ての業務をこなせるようになってきたと考えても良さそうだ。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/57

61: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/16(月) 13:11:00.98 ID:8C1llekb

news.yahoo.co.jp/articles/8fb45c6825e6bafe720db8c4a71c7bb5eddf7c6c
未来の工房はロボットまかせ？「職人級の指先」が伝統もエコも支える
6/16(月) 12:00配信

職人の繊細な手仕事をロボットが再現する時代へ。触覚センサーで「やさしく・正確に・無駄なく」作業する技術が、製造現場のエコと精密さを両立させようとしている。モノづくりの進化が熱い。

この前テレビで、職人さんが作った雪平鍋が外国人観光客に大人気、という特集を見た。あの職人さんの手の動きとか、寸分の狂いもない打ち込みとか、
本当にすごい。やっぱりああいうのを見ると、手仕事には機械には出せない味があるよなぁと感じる。『精密さ』や『品質へのこだわり』は、日本のモノづくりの原点だ。

ただ、「手作業で完璧なものを作る」のは現代社会では難しい面もある。人件費や製造コストの高騰、需要の変化など、職人技を維持するハードルは
年々高くなっている。一方で、産業を支えるロボットも進化を続けており、最近では、ロボットに“人間のような触覚”を持たせる技術が登場している。

ロボットに“触覚”を与える技術が進化している
　
例えば、早稲田大学発のスタートアップ、XELA Robotics株式会社が開発するのは「uSkin（ユー・スキン）センサー」と呼ばれる3軸の触覚センサー。
これをロボットのハンドやグリッパーに組み込むことで、ロボットが物体に触れたときの「圧力」や「ズレ」をリアルタイムに検出できる。要は、“触った感覚”をロボットが理解できるようになるのだ。
　
「精密作業＋省エネ」がこれからのモノづくり
　
こうしたロボットの精度向上は、製造現場にも大きなメリットをもたらす。例えば、これまでロボットでは難しかった「柔らかいものを潰さずに持つ」
「繊細なパーツを均一な力で組み立てる」といった作業が、より精密に行えるようになる。すると、不良品の削減や作業効率の向上はもちろん、
無駄な材料やエネルギーの消費も減らせる。つまり、「エコ」につながるというわけだ。製品の品質管理が厳しくなっている今、このような技術はますます重要になってくるだろう。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/61

63: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/17(火) 20:33:00.37 ID:IFrKziF+

news.yahoo.co.jp/articles/001684b8458196b0732f45c6ef3075160e6524d1?page=1
“人の意図を読めるAI”に不可欠な「NLU」とは？　役割と活用例を基礎から学ぶ
6/17(火) 20:00配信
自然言語理解（NLU：Natural Language Understanding）は人工知能（AI）技術の一分野で、人間の話し言葉や書き言葉の意味を
コンピュータが理解するための技術だ。本稿は、NLUの定義や構成要素、具体的な活用例を紹介する。

コンピュータはNLUによって、英語やフランス語、中国語など、人間が使用する自然言語で表現された意味を、コンピュータが
解釈するための特定の形式を使わずに理解できる。

NLUを構成する要素の一つに「構文解析」（Parsing）がある。これは自然言語のテキストを、コンピュータが理解しやすい形に
変換する処理だ。構文解析によって、コンピュータは自然言語で書かれたテキストを理解して応答できるようになる。

NLUは、アルゴリズムを使用して人間の話し言葉や書き言葉を解析し、その意味を構造化されたオントロジーに変換する。
オントロジーとは、意味論（言葉が持つ意味）と語用論（言葉がコミュニケーションでどう使われ、どのような意図を伝えるのか）の
定義をまとめたデータモデルだ。言葉や概念を分類して、それらの関係性を体系的に整理した枠組みだと言える。

NLUには、「意図認識」と「エンティティ認識」という2つの基本的なプロセスがある。

1．意図認識

人間が入力したテキストから、その背景にある感情を識別し、その目的を判断するプロセスだ。テキストの意味を確立する、NLUの最も重要な部分になる。

2．エンティティ認識

テキストにある特定の要素（エンティティ）を識別し、その中から重要な情報を抽出するプロセスだ。エンティティには、固有エンティティと
数値エンティティの2種類がある。固有エンティティには人名、企業名、場所などが、数値エンティティには数量、日付、通貨、パーセンテージなどがある。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/63

64: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/17(火) 20:34:32.56 ID:IFrKziF+

NLUに自然言語テキストが与えられると、NLUは入力内容をトークン（単語や句読点などの記号）に分割する。これらのトークンを辞書と照合し、
単語や品詞を識別する。その後、文法構造、単語の役割、意味の多義性などの観点からトークンを分析するという流れだ。

あるエンドユーザーが、“island camping trip on Vancouver Island Aug. 18”（バンクーバー島で8月18日にキャンプ旅行）と
検索エンジンに入力したとする。このとき、検索エンジン内のNLUプログラムは入力内容を以下のように分解する。

・フェリーのチケット［意図］／必要：
・キャンプ場の予約［意図］
・バンクーバー島［場所］
・8月18日［日付］

この例では「バンクーバー島」が固有エンティティ、「8月18日」が数値エンティティだ。入力内容から推測できるエンドユーザーの意図
は「チケットを購入すること」になる。目的地であるキャンプ場は島にあるため、フェリーが最も有力な移動手段となるからだ。
この分析に基づいて、検索エンジンはフェリーのスケジュールとチケット購入のリンクを検索結果として提示する可能性が高くなる。
これは入力内容が必要、場所、意図、時間に分解されて、NLUが入力内容を理解できるようになったためだ。

自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）は、自然言語をコンピュータが理解、分析し、人間とコンピュータが対話できるように
するための技術の総称を指す。NLUはNLPの一分野であり、人間が与えたテキストの意味を分析したり理解したりするための技術だ。

NLUは、自然言語処理の専門的な訓練を受けていないエンドユーザーとコミュニケーションを取り、その意図を理解することに重点を置く。
人間の言葉を理解しその意味を解釈するだけではなく、発音の誤り、文字や単語の入れ替わりといった誤りがあっても、言葉の意味を理解できるように設計されている。

NLPを構成するもう一つの要素が自然言語生成（NLG：Natural Language Generation）だ。NLGは人間のコミュニケーションを模倣してテキストを自動で生成する。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/64

65: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/17(火) 20:36:26.64 ID:IFrKziF+

一般的に、コンピュータが生成したテキストは、人間が書くテキストのような流ちょうさ、感情、個性といった要素に欠けやすい。
NLGとNLPを組み合わせることで、人間が書いたように自然なテキストを生成できるようになる。この処理では、まずテキストの主題を特定し、
次にNLPを使用してエンドユーザーの母語でその主題を表現する最適な方法を決定してから、それに基づくテキストを生成する。

NLGの用例としては、コンピュータが特定のイベントに関するデータセットを基にニュース記事を自動で生成したり、特定の製品に
関する一連の属性に基づいて販売用の文書を作成したりすることがある。

NLUの用例としては、AIチャットbotや音声アシスタントといったAIサービスの開発がある。Amazon.com、Apple、Google、Microsoftと
いった大手IT企業やさまざまなスタートアップ（新興企業）が、NLUプロジェクトや言語モデルの開発に取り組んでいる。

人間の言語は複雑で、微妙なニュアンスを含んでいたり、話し言葉や書き言葉の中で単語の意味が揺らいだりする場合があり、
その内容をコンピュータが理解することは簡単ではない。NLUによって、企業は人間の言葉を理解し、
その意味を解釈できる製品やツールを開発できるようになる。以下に具体的なNLUの活用例を6つ挙げる。

活用例1．電話の自動応答音声への活用
IVR（Interactive Voice Response：自動音声応答）は、エンドユーザーが通話を使って問い合せる際に、エンドユーザー自身がプッシュボタンを
押すことで対応方法を選択したり通話先を振り分けたりする仕組みだ。

活用例2．FAQ用チャットbotの実装
テキストや音声を通じて自然言語で人間と会話するチャットbotの基盤技術として、NLUを活用できる。

活用例3．エンドユーザーの感情や意図の分析
NLUを使って特定の企業や商品に対するソーシャルメディアのコメントを分析し、その内容にひも付いているのはポジティブな感情なのか、
ネガティブな感情なのかを分析できる。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/65

68: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/18(水) 16:41:45.88 ID:MaeggbX4

news.yahoo.co.jp/articles/1b840407bc0f5bf690411bda3d2ae5235290875e
加速する四足歩行ロボ競争の暗部 役立つ「忠犬」はジェイルブレイクで「狂犬」に
6/18(水) 12:30配信
ロボット革命は、誰に尋ねるかによって評価が分かれるものの、極めて速いペースで進行している。これは単に安定したヒューマノイドを設計し、
人間の器用さを模倣する段階的な進歩を追求するだけの話ではない。多くの人が想像もしない用途が、四足歩行ロボット（犬型ロボット）をはじめ、さまざまな形で実現しつつある。

私は身近な米国のBoston Dynamics（ボストン・ダイナミクス）に注目してきたが、世界の別の地域では中国のUnitree Robotics
（ユニツリー・ロボティクス。宇樹科技）という新興勢力が台頭している。同社の四足歩行ロボットはすでに市場に出回っており、
このことが何を意味するのかを真剣に考える必要がある。

最新ロボットの価格を調べると、たとえば特定モデルのUnitree製ロボットをLLM（大規模言語モデル）で動作させる場合、約1万6000ドル（約230万円。
1ドル＝144円換算）かかることがわかる。

ChatGPTによれば、これらロボットの三大用途は「学術研究」「インフラ管理」「物理的現場の警備」である。実際、多くのユーザーがUnitreeロボットを
警備員や見張り番のように導入しており、かつて番犬を飼っていたのと似た感覚で運用している。

しかし、こうした「警備員」を個人や企業が手軽に購入できるようになったこと自体がゲームチェンジャーだ。火炎放射器を装備したUnitreeロボットの
販売ページを一度でも見れば、このトレンドがいかに過激で危険になりえるかが理解できる。

ロボットのジェイルブレイク──私たちは何に向かっているのか？

「ロボットのジェイルブレイク」とは、エンドユーザーが主要なセキュリティ機構を回避しロボットに有害または危険な行為をさせるプロセスを指す。

ジェイルブレイク技術「RoboPAIR」（ロボペア）の研究は、ペンシルベニア大学工学・応用科学部の学生らによって行われた仕事が起源だ。エンジニアたちは、
この種の改ざんが本質的に危険であることを警告している。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/68

69: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/18(水) 16:44:18.14 ID:MaeggbX4

研究チームの論文要旨には、次のように記されている。

「大規模言語モデル（LLM）の近年の導入は、操作、移動、自動運転車といった多様な領域において、文脈に沿った推論と直感的な人間とロボットの
相互作用を可能にすることで、ロボット工学の分野に革命をもたらした」「スタンドアロンの技術として見た場合、LLMは
ジェイルブレイキング攻撃に対して脆弱であることが知られている。この攻撃では、悪意のあるプロンプターがLLMのセーフティガードレールを迂回して
有害なテキストを引き出せる」。

「攻撃者は、GPT-4oプランナーを搭載したClearpath RoboticsのJackal UGVロボットに部分的にアクセス可能だった。また、GPT-3.5を統合した
Unitree RoboticsのGo2ロボット犬に対しては、クエリのみのブラックボックス設定でアクセスできた」としている。

さらに、「各シナリオおよび3つの新たな有害なロボット行動データセットにおいて、RoboPAIRおよびいくつかの静的ベースラインが迅速かつ
効果的にジェイルブレイクを発見し、しばしば100％の攻撃成功率を達成した。私たちの結果は、ジェイルブレイクされたLLMのリスクが
テキスト生成にとどまらず、ジェイルブレイクされたロボットが現実世界で物理的損害を引き起こす明確な可能性があると明らかにした。
実際、Unitree Go2に関する我々の結果は、商用ロボットシステムで初めて成功したジェイルブレイクを示している。
ロボット工学におけるLLMの安全な展開を確保するため、この新たな脆弱性への対応は極めて重要だ」。

Reddit上でもユーザーがこれらのロボットを購入し、ジェイルブレイク技術を試している事例が見受けられる。
プログラムされたガードレールがない四足歩行ロボットが自由に動き回れば、大混乱を招く可能性がある。

Unitree Roboticsの起源を追うと、ChatGPTと従来のキーワード検索によるグーグル検索がどのように対照的かが浮かび上がる。

Wikipediaには、初期技術の創始者として「ワン・シンシン」（汪兴兴。Wang XingXing）の名が記載されている。しかしChatGPTはその人物を認識せず、
代わって「ドンシェン・ジュウ」（Donsheng Zhu）という人物が立ち上げに尽力したと示唆した。グーグル検索ではその名の情報はほとんど見当たらず、
同姓同名の研究者が多数ヒットするのみだった。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/69

71: オーバーテクナナシー [sage] 2025/06/18(水) 18:05:50.76 ID:MaeggbX4

news.yahoo.co.jp/articles/8bbc6c18829d511c12282bec7ab60c01a3c2a969
足先に車輪が付いた人型ロボ「AEON」登場　車輪でスイスイ移動、段差は二足歩行で　スウェーデン
6/18(水) 16:58配信
スウェーデンの精密機器メーカーHexagonは6月17日（現地時間）、人型ロボット「AEON」を発表した。足先に車輪が付いており、
二足歩行と組み合わせることで移動性能を高めたという。産業向けの展開を予定しており、産業機器の製造などを手掛ける
ドイツSchaefflerと、スイス航空機メーカーPilatusで試験導入する。

AEONは身長165cm、体重60kgの人型ロボットで、両足の先に1つずつ車輪が付いている。Hexagonが同日に行った発表イベントの
配信映像では、平らな場所を車輪で移動する姿を確認できる。移動する際の最高速度は2.4m/s。同社独自の精密計測技術で、
高精度のタスクをこなしながら、素早く移動できるという。また同日に公開したデモ映像によると、階段の段差は二足歩行で乗り越えるようだ。

ボディーには、ロボットの前後を認識する12個のカメラやARカメラなど、22個のセンサーに加え、3台のコンピュータを搭載。
1台は汎用コンピューティング用、残りの2台はAI用で、オンボードでAI処理できる。

AIによる推論性能と、空間認識・処理を組み合わせ、視覚や音声などセンサーからの入力情報を統合。
周囲の環境を認識しながら、目の前のタスクを完了するため、リアルタイムで行動を最適化するという。

AEONの開発には、米NVIDIAや米Microsoftなどが協力した。NVIDIAのAI向け小型コンピューティングボード「Jetson」を搭載。
MicrosoftのクラウドサービスであるAzureなども活用しているという。

モーションコントロールにもAIを活用する。遠隔操作にも対応しており、物体の操作や設備点検など、幅広いタスクに対応できるようにした。
全身の自由度は34で、荷物は最大8kg、短時間であれば15kgまで運べる。バッテリーの自動交換機能も備えており、
充電を挟まず連続で使用できるという。なお1回の充電では最大4時間稼働する。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592947307/71

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