ロボットの導入・活用で不足している技術は「AI、データマイニング」

　ロボットの導入・活用において、取り入れた先進テクノロジーで最も多かったのは、「機構技術（37.2％）」であった。これに「高機能センサー（35.8％）」、「制御技術（34.9％）」が続いた。また、「AI、データマイニング」も29.9％と高い数値を記録している。一方、ロボットの導入・活用において不足していると思われる先進テクノロジーで最も多かったは、「AI、データマイニング （34.5％）」となっている（図5）。

導入・活用に不足している人材は「ロボット関連のエンジニア」

　人材の面では、ロボットの導入・活用にあたりリーダーシップを執った人材は、「ロボット専門ではないが電気・電子関連のエンジニア（19.9％）」、および「ロボット関連のエンジニア（15.5％）」が多い。関わった人材では、「ロボット専門ではないが電気・電子関連のエンジニア（26.9％）」、「ソフトウェアエンジニア・ITエンジニア（20.5％）」、「ロボット関連のエンジニア（18.9％）」、「研究開発部門の人材（18.0％）」などが挙がったという。

　一方で、不足あるいはさらなる確保が必要と思われる人材で最も多かったのは、「ロボット関連のエンジニア（36.3％）」。以下、「ソフトウェアエンジニア・ITエンジニア（23.1％）」、「ロボット専門ではないが電気・電子関連のエンジニア（20.1％）」、「AI・データアナリスト・データサイエンティストのようなデータの専門家（16.0％）」と続いたとした（図6）。


　ロボットの導入・活用の取り組みを行うにあたり、実施した外部連携で最も多かったのは、「ロボット等製品の購買取引・業務委託（41.1％）」で、「特に外部連携はしていない（全て自前で取り組んだ）（32.9％）」が続いた。また、「技術提携（22.1％）」、「業務提携（14.4％）」、「代理店提携（13.9％）」が一定割合存在しているという。

　なお、成果として「期待以上の成果が得られている」と回答した人の約61％はロボット購買以外の“他社連携あり”（「技術提携」、「業務提携」、「代理店提携」）であった。これは、ロボット導入・活用の成功には、提携という横の関係によるリソース獲得が鍵であることの証左であるとしている。

今後の展開の狙いでは“攻め”よりも“守り”の色合いが濃い

　ロボットの導入・活用の取り組みにあたり、難しかった点・ハードルだと感じる点では、「ロボットを用いた一連の取り組みの費用対効果が曖昧・不明な点（31.3％）」が最も多く、「技術知識が必要な点（29.9％）」が続いた。また「ロボットを用いた一連の取り組みのコンセプト作り（24.2％）」、「ロボットも含めたシステムや設備、適用する業務・作業も含めたトータルコーディネート（22.6％）」、「導入・活用に当たっての実証実験（18.5％）」なども回答が多かった。

　今後の展開の方向性については、「ロボットによる既存事業の強化（54.8％）」が最も多かった。これは当然の結果の表れであり、むしろ4社に1社近くが「ロボットによる新規事業の創出（23.3％）」を挙げている点に注目にしている。具体的な内容としては、「既存事業の強化」「新規事業の創出」のいずれの方向性においても「製造」工程における取り組みがそれぞれ40％、5％と最も高くなった（図7）。


　今後の展開の狙いでは、「コスト削減（61.7％）」が最も多く、「人手不足の解消（59.6％）」、「ロボット導入に伴う新たなデータ獲得（20.0％）」が続いた。データ蓄積・分析・活用といった人間ができない作業を行う“攻め”よりも、人間ができる作業の代替という“守り”の色合いが濃いものと推察している。