2018.02.12
こんにちは、サンビットロボティクス&メカトロニクスグループのマネージャーをやっている坂元です。
新聞やニュースを見ていると、毎日、必ず、1回は目にする言葉が「AI・ロボット・IoT」。
近年の生産性向上三種の神器とも言えるこれらの技術。
なかなか難しく、ハードルが高そうですが、ちょっと身近に感じてもらうため、今日はロボットの中の、「協働型ロボット」についてご紹介をしたいと思います。
ロボットと聞いて、僕がまず思い浮かべるのが『ガンダム』。(本当はゲッターロボなのですが、年がばれるので、少しだけ若めにしてみました(笑))
中でもリックディアスやザクⅢなど、ゴツゴツ、モリモリ系が大好きでした。
ちょっと話がそれましたが、実はロボットとは、「センサー、知能・制御系、駆動系の3つの要素技術を有する、知能化した機械システム (※1)」と定義されています。
つまり、ロボットとは、センサーなどから、外部の状況を感知し、自分でどう動けばよいのかを考え、モーターなどを動かすものです。
となると、ガンダムはロボットというよりは、車に近い(知能・制御の部分は人が担う)かな、と思います。ですが、車も、どんどんロボット化が進んでいますが・・。
(※1)・・・ 国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO) 出展
ロボットには、大きく2種類あります。
一つは、PepperやAIBOなどに代表されるような、「非産業用ロボット」。生活の支援を目的としたもので、街中や自宅などでもよく見かけるものですね。
もう一つは、自動車工場や半導体工場などにある「産業用ロボット」。
危険な作業や単純な繰り返し作業を、長時間、かつ高速で処理してくれるものです。(この『高速で処理する』というのが、非産業用ロボットとの一番の違いかもしれません)この産業用ロボットは、危険な作業などをやってもらったり、高速で動作したり、強力なパワーで作業を行ったりするので、そのロボット自体も大変危険です。
そのため、運転や設置などにはいろいろな制限がかかっています。
例えば、ロボットにどのような動きをさせるのか、という設定を行う作業(ティーチングといいます)を行える人は、労働安全衛生法で、特別教育を受けることが義務付けられています。
また、設置する場合でも、ロボットの稼動範囲にむやみに人が立ち入れないようにする(柵を設置するなど)が義務付けられています。


近年、深刻化していく人手不足の中、この産業用ロボットへの期待感が更に高まりを見せています。
サンビットのロボット事業が本格的に始動し始めたのが2012年前後。
当時、産業用ロボットに求められていたのは「省力化によるコストダウン」でした。
なので、導入検討時の最大の関心事は費用対効果。投資に見合う効果があるのか、何年で費用が回収できるのか、できないのであれば、まだまだ人手のままで、という流れでした。
ですが、ここ数年、求められるものが「人の作業の置換による生産維持」。
深刻な人手不足のため、生産活動を維持するための要員を確保できなくなる可能性が日に日に高まり、その対策が待ったなしになってきつつあります。
ですが、これまで省力化視点で利用されてきた産業用ロボットは、安全上の問題から、「人のとなりで働けない」という大きなハードルから、導入できる場所が限定されてきました。
「人のとなりで働けない」というハードルを打ち破ったのが、「協働型ロボット」。2013年の規制緩和により、これまで産業用ロボットとして、柵などの対策が必要なロボットであっても、ロボットと人が、運転中に衝突しても怪我をしない、挟まれないなどの安全基準が満たされていれば、柵などの対策は不要、ということになりました。
これにより、人と一緒に仕事ができる「協働型ロボット」が誕生しました。
現在では、様々なメーカーから、いろんな特徴を持った協働型ロボットが開発され、サンビットでもお客様への導入実績があります。

協働型ロボットの登場で、産業用ロボットと人との距離がグッと近づきました。また、AI、IoTと産業用ロボットとの融合で、より人に近づいたものになっていくと思います。
蒸気機関を活用した産業革命から数年前までの「作業の代替」からAI、IoTを活用した「判断の代替」に技術がシフトしてきました。
ここまで来ると、ターミネーターの世界のように、ロボットが人を支配するような時代が来るのでは、と心配になってしまいますが、まだ一つ、人とロボットが決定的に違うところがあると思います。
それは、人は「意思」を持っている点です。
「こうした方がいい」という判断はロボットにもできますが、「こうしたい」という思いは、まだロボットにはありません。
ひょっとすると、この部分も研究が進み、ドラえもん誕生も、そんなに遠くないのかもしれませんね。
2026.03.02
AIの進化により「SaaSの死」という議論が広がっています。従来のSaaSは人の入力を前提としていましたが、AIが業務を自動化することで役割は変化しつつあります。一方で、DXが単なるツール導入に終わっている現状も課題です。今後は、信頼できるデータを蓄積したSaaSと生成AIを組み合わせ、経営判断につなげる活用が重要になります。
2026.02.24
神社周辺の整備を続けてきましたが、久しぶりに訪れた湧き水の場所はイノシシに掘り返され、整備前よりも荒れた状態になっていました。人工林の放置や樹種の偏り、野生動物の増加など山の構造的問題にも触れながら、自然との向き合い方を見つめ直します。整備はしばらく休止すること
2026.02.20
Salesforceのダッシュボード機能「動的ゲージグラフ」における目標値の設定方法を、実際の画面操作を交えながら解説します。カスタムオブジェクトやユーザーのカスタム項目を使った管理方法、Chatter Freeユーザーを活用した全社目標の考え方など、文章だけでは伝わりにくい設定ポイントも動画で確認できます。動的に目標値を切り替える仕組みを、操作の流れとともに理解したい方におすすめです。
2026.02.09
Google Apps Script(GAS)を使い、生成AI「Gemini」と組み合わせて日報用の簡易Webアプリを作る手順を紹介します。NotebookLMにGASリファレンスを集めて参照資料を整え、専用Gemを作成。スプレッドシートを保存先に設定し、Geminiに要件を伝えてコードと導入手順を生成します。Apps ScriptでWebアプリとしてデプロイすれば、PC・スマホから入力してシートへ保存できます。