2024年2月15日に國際ロボット連合（IFR）がドイツ?フランクフルトで発表したデータによると、現在、世界で稼働中のロボットの保有臺數は約390萬臺の新記録に達しており、この需要は一連のエキサイティングな技術革新によって推進されている。IFRは2024年の5大ロボットトレンドを同時に発表した（図1）。

図1 2024年の5大ロボットトレンド

出所：國際ロボット連合會（IFR）。

1、人工知能（AI）と機械學習

ロボット技術や自動化の分野で人工知能（AI）を利用する傾向が続いている。生成型AIの出現は新しいソリューションを切り開いた。AIのこのサブセットは、訓練を通じて學習したものの中で新しいものを作り出すために特化されており、ChatGPTのようなツールが普及している。ロボットメーカーは、コードではなく自然言語を使用してロボットをより直感的にプログラミングできるように、生成AIに基づくインタフェースを開発しています。労働者は、ロボットの動作を選択し、調整するために専用のプログラミングスキルを必要としなくなります。

別の例は、デバイスの將來の狀態を決定するためにロボット性能データを解析することができる予測AIである。予測メンテナンスにより、メーカーのマシンダウンコストを節約できます。米國情報技術革新財団（Information Technology and Innovation Foundation、ITIF）のデータによると、自動車部品業界では、1時間あたりの計畫外停止のコストが130萬ドルと推定されており、予測メンテナンスには大きなコスト削減潛在力があることを示している。機械學習アルゴリズムは、最適化のために同じプロセスを実行する複數のロボットからのデータを解析することもできる。一般的に、機械學習アルゴリズムが提供するデータが多ければ多いほど、その性能は良くなります。

2、連攜ロボットを新たな応用分野に広げる

ヒューマンコラボレーションは依然としてロボット技術の主要な傾向である。センサー、視覚技術、スマートグリップの急速な発展により、ロボットは環境変化にリアルタイムに反応し、人間の労働者と一緒に安全に働くことができるようになった。

コラボレーションロボットの応用は、人間労働者の負擔を軽減し、サポートするための新しいツールを提供しています。重量物を運搬したり、繰り返したり、危険な環境で作業したりする必要があるタスクを支援することができます。

ロボットメーカーが提供するコラボレーションの応用範囲は拡大している。

最近の市場動態の1つは、熟練溶接工の不足に後押しされて、ロボット溶接の応用が増加していることである。このニーズは、自動化が労働力不足をもたらすのではなく、労働力不足を解決する方法を提供していることを示している。したがって、従來の産業用ロボットの動作速度ははるかに速く、製品の利益が逼迫している狀況に対応するために生産性を向上させるためには依然として非常に重要であるため、従來の産業用ロボットへの投資の補充となるであろう。

新たな競合他社もコラボレーションロボットに重點を置いた市場に參入している。移動ロボットハンドは、連攜ロボットアームと移動ロボット（AMR）の結合體であり、新しい使用例を提供し、連攜ロボットの需要を大幅に拡大することができる。

3、ロボットを動かす

移動ロボット――「MoMas」と呼ばれ、自動車、物流、航空宇宙などの業界で材料運搬任務の自動化を実現することができる。ロボットプラットフォームの移動性とロボットアームの柔軟性を組み合わせています。これにより、複雑な環境で物體をナビゲートしたり操作したりすることができ、製造業への応用に重要である。これらのロボットにはセンサーとカメラが裝備されており、機械や機器の點検やメンテナンスが可能です。モバイルロボットの顕著な利點の1つは、人間の労働者と協力してサポートすることができることです。熟練労働力の不足と工場職位申請者の不足は需要を増やす可能性がある。

4、デジタル雙子

デジタル雙晶技術は、仮想レプリカを作成することで物理システムのパフォーマンスを最適化するツールとしてますます使用されている。工場內のロボットはデジタル統合を採用することが増えているため、デジタル雙晶システムは実際の運行データを利用してシミュレーションを行い、可能な結果を予測することができる。雙子ロボットは純粋にコンピュータモデルであるため、セキュリティ上の危険性をもたらすことなく圧力テストや修正を行うことができ、コストを削減することができます。すべての実験は物理世界そのものに觸れる前に検査することができる。デジタル雙子はデジタル世界と物理世界の間に橋を架けている。

5、人型ロボット

ロボット技術は人型ロボットにおいて大きな進展を遂げ、人型ロボットは様々な環境で様々なタスクを実行することができる。人型ロボットは2本の腕と2本の足を持ち、人間のために作られた作業環境で活用することができます。したがって、既存の倉庫プロセスとインフラストラクチャに容易に統合できます。

中國工業?情報化部（MIIT）はこのほど、2025年までに人型ロボットを大規模生産するための詳細な目標を発表した。工信部は、人型ロボットはコンピュータやスマートフォンと同様に、私たちの生産方式や人間の生活様式を変えることができる別の転覆技術になる可能性が高いと予測している。

人型ロボットの各業界への潛在的な影響はエキサイティングな発展分野となっているが、その大規模な市場応用は依然として複雑な課題である。コストは重要な要素であり、モバイルロボットなどの成熟したロボットソリューションと比べて、成功するかどうかは投資収益率にかかっています。

國際ロボット連合のマリーナ?ビル會長（Marina Bill）は、「2024年の5大補完的な自動化の傾向は、ロボット技術が多學科分野であり、さまざまな技術が融合しており、さまざまなタスクにインテリジェントなソリューションを創出していることを示している。これらの進歩は、産業とサービスロボット分野の融合と仕事の未來を引き続き形作るだろう」と述べた。