ロボットに人間の好みを予測させ、協働を強化する

人間は他者の目標、欲求、信念を理解するという独自の能力を持っており、これは行動を予測し、効果的に協働するために不可欠です。この能力は「心の理論」と呼ばれ、生来備わっているものの、ロボットにとっては依然として課題です。しかし、ロボットが製造現場や日常生活で真に協働的な支援者になるためには、同様の能力を学習する必要があります。

新しい論文は、ACM/IEEE 国際ヒューマン・ロボットインタラクション会議（HRI）で最優秀論文賞のファイナリストに選ばれました。USC Viterbi のコンピュータサイエンス研究者らは、組み立て作業における人間の好みをロボットに予測させることを目指しています。これにより、ロボットは将来的に衛星の組み立てからテーブルのセッティングまで、さまざまな作業を支援できるようになるでしょう。

“人と協働する際、ロボットは常に相手が次に何をするかを推測し続けなければなりません」と、USC のコンピュータサイエンス博士課程学生で、Stefanos Nikolaidis 助教授の指導を受けている主著者 Heramb Nemlekar は語ります。「例えば、ロボットが次の部品を組み立てるためにドライバーが必要になると予測すれば、相手が待たされることなく事前にドライバーを用意できます。このようにしてロボットは組み立て作業をはるかに速く完了させる手助けができるのです。」

人間の行動予測への新たなアプローチ

人間の行動を予測することは困難です。なぜなら、同じ作業でも人によって好む手順が異なるからです。従来の手法では、被験者が組み立て方法を実演する必要があり、時間がかかり非効率的です。この課題に対処するため、研究者は個々が異なる製品を組み立てる際の共通点を見出し、その知見を用いて好みを予測する手法を開発しました。

研究者は、複雑な作業でロボットに好みを「示す」ことを求める代わりに、短時間で簡単に実行できる小規模な組み立て作業（「標準」タスクと呼ばれる）を設定しました。ロボットはカメラで人間がそのタスクを完了する様子を「観察」し、機械学習を用いて標準タスクにおける行動順序から個人の好みを学習します。

ユーザー調査では、研究者のシステムは約82％の精度で人間の行動を予測できました。この手法は時間と労力を削減するだけでなく、人とロボットの信頼関係構築にも寄与します。大規模に製品を組み立てる産業現場はもちろん、障害や身体的制約のある人々が製品組み立ての支援を必要とする場面でも有用と考えられます。

強化されたヒューマン・ロボット協働の未来へ

研究者の目標は人間労働者を置き換えることではなく、ロボットが付加価値のない作業や人間工学的に負担の大きい作業を担うことで、ヒューマン・ロボットハイブリッド工場における安全性と生産性を向上させることです。今後の研究では、さまざまな組み立て作業に対応した標準タスクを自動的に設計する手法の開発と、短時間のタスクから人間の好みを学習し、複雑なタスクにおける行動予測を行うことが、家庭でのパーソナルアシスタンスなど多様なコンテキストでどのような利点をもたらすかを評価することに焦点を当てます。

「私たちの好みをすばやく学習できるロボットは、食事の準備や家具の配置換え、住宅の修理などを支援し、日常生活に大きな影響を与えるでしょう」と Nikolaidis は述べました。