近年AIやロボット技術の進展により、さまざまな場面で「自動化」が急速に進んでいます。しかし、経済全体でどの程度のタスクが自動化されているかを測定する手法はこれまで十分に確立されていませんでした。本研究グループは、標準的な経済データのみを用いて、自動化度合いを測定できる新たな理論的手法を提示しました。本手法は今後、産業間比較や国際比較、AI導入による経済効果の評価などにも活用が期待されます。本研究成果は、2026年3月24日に国際学術誌「Journal of Economic Growth」にオンライン掲載されました。発表のポイント経済全体の「自動化...

農業ロボットの開発には大量のデータが必要ですが、その多くはこれまで果実の位置や成熟度を人が一つ一つラベル付けするなど手作業で作成されており、手間と時間がかかるという課題がありました。本研究グループは、トマト収穫ロボットのAI学習に必要なデータセット（画像とラベル）を仮想環境※内で自動生成する新たな手法を開発しました。本手法は、現実環境（農園）で取得した情報をもとに農業現場を仮想環境に再現し、その中で現実に近い画像を多様に生成できます。さらに、果実の位置や成熟度などのラベルも自動的に作成できるため、AI学習用データセットを短時間で効率的に構築することが可能です。...

本研究グループは、レーザーで周囲の形状を立体的に計測する装置である地上型レーザースキャナ（TLS）のデータに含まれる歩行者などの不要なノイズを、深層学習と幾何学的な特徴判定を組み合わせて自動除去する手法を開発しました。本手法は、TLSと同時にカメラで撮影した2次元画像上でAIが「人物ノイズ」を検出し、その情報を3次元空間に投影します（図1）。さらに、投影時のズレや誤認識を防ぐために「対象が平面的か（壁・地面ではないか）」「点の密度は適切か」といった幾何学的な検証を行うことで、従来手法よりも高精度にノイズのみを除去することに成功しました（図2）。本研究成果は、国際学術誌「Sensor...

航空機を組み立てる際、緩みにくいセルフロックナットを使用します。しかし、このナットは緩み防止のため変形加工されており、ハンドナットランナでネジ締め付けを行ったとしてもネジ締め付け完了を自動検知することが難しく、締め付け過剰によりネジが破損しボルトのネジ部に傷が入る可能性があります。そのため、手動工具を用いて締め付け状態を確認しなければならず、時間や手間がかかるという課題がありました。また、通常のナットランナで使用されているトルク※4値を直接用いた単純な自動判定法はセルフロックナットでは誤判定してしまうリスクが高いため、ハンドナットランナへ高精度な自動着座検知機能を搭載す...

金属の部品が壊れた原因を調べるには、破損した表面の状態を詳しく観察する破面解析という作業が必要です。これまでは専門家が時間をかけて目視で確認していましたが、より早く正確に行うために、コンピューターによる自動化が求められてきました。しかし、金属の破面を拡大して撮影する際に使う電子顕微鏡は、電子線という特殊な光を利用するため、光が強すぎて白く飛んだ部分や、暗すぎて黒く潰れた部分ができやすく、自動判別が難しいという問題がありました。大阪公立大学大学院情報学研究科の上杉 徳照教授と大阪産業技術研究所の濱田 真行主任研究員らの共同研究グループは、この問題を解決するため、人工的に白飛びや黒潰れ...

少子高齢化や人口減少が進む日本において、貨物船や離島間連絡船などの船員不足が深刻な問題となっています。また、ヒューマンエラーによる海難事故を減らすためにも、船舶の自動運転技術の開発が進んでいます。自動運転の実現にはいくつかの課題があり、その一つが他船との衝突を避けるための避航操船の自動化です。近年はAIを活用した自動避航システムの開発が進んでいますが、船舶同士の衝突事故は甚大な被害をもたらすため、一度の判断ミスも許されません。そのため、AIが「どの船を危険と判断しているのか」、「どの船を避けようとしてその針路を選択したのか」を説明できない限り、AIが下した判断の安全性を示すことができず、実用...