ロボットが賢くなり続ける？安川電機×ソフトバンク流の「学習×実行サイクル」の全貌

ロボの“頭脳”は本体の外に…成功デモに残る“ある宿題”

　今、ロボットの世界で起きている変化は「その場で考えて動けるようになった」ことに尽きる。決められた動作を教え込む従来のやり方ではなく、抽象的な指示を受けて自分で手順を組み立てる。こうした技術はフィジカルAIと呼ばれ、ソフトバンクはロボットメーカーの安川電機と組んで、その実用化に向けた実証を進めている。

　仕組みは2つの層に分かれている。第1層は、「資料とスマホを3セット用意して」といった指示を細かな作業手順へ分解する頭脳部で、VLM（視覚言語モデル）などが担う。第2層は、その手順を関節の角度やモーターの出力へ翻訳する行動部で、VLA（Vision-Language-Action）モデルが受け持つ。

　ここでソフトバンクが持ち込んだのが、頭脳部をロボット本体から切り離すという発想だ。賢いモデルほど計算が重く、そのままロボットに積めば重量も消費電力もかさむ。かといってクラウドに計算を任せれば、データの往復に0.1秒以上かかり、動いているロボットにとっては衝突や取り落としを招く致命的な遅れになる。

　そこで同社は、通信基地局のすぐ近くに計算サーバを置くMEC（Multi-access Edge Computing）を使い、遅延をほぼ消した上で頭脳部をネットワークの先に預けた。ロボットは軽いまま、大規模モデルの判断力だけを借りられる。

　この分担は、すでに形になりつつある。実際に、安川電機と共同で行った展示会のデモでは備品が1つ足りないことを見つけ、VLMによって別のロボットに搬送を頼んでみせた。ソフトバンク自社の物流倉庫では、カメラに映っていない商品の存在を在庫データから推論し、上に載った荷物をどけて掘り出すところまで実証されている。

　ただし、デモが成功することと、現場で使い続けられることはまったく別の話である。 【次ページ】GPUを積むほどロボは鈍くなる？進化を阻む「2つの壁」