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。...

ヘビ型ロボットは、狭い場所やでこぼこ道でも移動ができますが、常に複数のモーターを動かす必要があるため、消費電力が大きいという課題がありました。本研究グループは、でこぼこ道では従来の“うねり運動”で移動し、整地では“転がり移動”に切り替えるヘビ型ロボットを開発し、移動効率の向上に成功しました。また、深層強化学習を用い、路面の変化に対応した走行を実現するコントローラーを設計しました。これにより、ヘビ型ロボットの直進性とバッテリー駆動時間の向上が期待できます。本研究成果は、2026年1月29日にロボティクスと自律システムの研究に関す...

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...

人手不足が深刻な農業現場において、ロボットによる自動収穫が注目されています。中でも、房状に果実が実るトマトの収穫は、熟し具合や周囲の環境などを見極めながら慎重に行う必要があり、ロボットには高度な判断力と制御が求められます。大阪公立大学大学院工学研究科の藤永 拓矢助教は、トマト収穫ロボットがどの方向から果実に近づけば収穫成功確率が高まるかを、画像認識と統計解析により定量的に評価しました。そして、抽出したデータをもとに、収穫のしやすさを予測するモデルを構築しました。本成果により、ロボットの無駄な動きを減らして収穫の成功率を高めることで、農業現場での課題解決に繋がることが期待できます。...

人と人が協力して作業を行うと、一般的には1人で行うよりも高い成果を上げられると考えられています。たとえば、異なる視点や能力を持つ人同士が力を合わせることで、タスクの達成効率が高まることが期待されます。しかし、実際には協力によって常に高いパフォーマンスが得られるわけではありません。状況によっては、協力することがかえって作業の妨げになるなど、非効率を生む場合もあります。この「協力の優位性」が発揮される場合とそうでない場合があるのかについては、まだ十分に解明されていないのが現状です。株式会社国際電気通信基礎技術研究所と大阪公立大学、アリゾナ州立大学、セントラルフロリダ大学の共同研究グルー...