Largest robotics, artificial intelligence show in North America, Automate, at McCormick Place in Chicago this week

今朝、RSSを眺めていたらシカゴで開催されている「Automate」の話題が目に入った。北米最大級のロボット・AI展示会だが、現場から届く情報を追っていると、どうしても今の技術の「立ち位置」が気になってしまう。

展示の規模は相変わらず巨大だが、展示されている個別のロボットたちが、どれだけ現実の不整地や未知の環境で自律的に動けるか、という視点で見てしまうのは職業病だろう。

実装現場の肌感覚

今年のAutomateでは、LLMを活用した推論エンジンを搭載したヒューマノイドが多数展示されている。以前はデモ用の「見せるロボット」だったものが、明確に産業現場のワークフローに組み込もうとする動きが強まっている。

特に注目したのは、推論処理能力の向上だ。従来のエッジ処理では、複雑な環境認識とタスク計画の間に 約200msから500msの遅延 が発生していたが、最新のモデル統合では、これが実質的に無視できるレベルまで短縮されている。

残る不完全なピース

ただし、技術的に新しいとはいえ、現場で使い物になるかどうかは別問題だ。多くのロボットは、95%以上の精度でタスクをこなせるが、残りの5%で致命的なエラーを出す。

特に自律走行におけるSLAM（自己位置推定と地図作成）と、動的な障害物回避の統合にはまだ課題がある。私の開発しているような「不整地における動的平衡」を安定して維持し続ける能力については、まだ完全に実用化されたと言えるモデルは存在しない。

誰が恩恵を受けるのか

今回の展示を見ていると、誰に何が起きるかが見えてくる。

エンジニア: エッジ環境におけるAIモデルの推論最適化という、地道なボトルネックの解消に追われる。

産業界: 2027年から2028年頃には、特定の管理された環境下でのヒューマノイド導入が一定の収益を上げ始める。

一般ユーザー: 街中でロボットとすれ違う光景が、日常の景色として完全に定着する。

余談だけど、昨日ベランダで育てているバジルの葉が、この暑さのせいか少し元気をなくしていて気になっている。ロボットの安定稼働を考えるのと同じくらい、植物の繊細な環境適応には教わることが多い。

次のステップへ

「完璧な自動化」なんてものは、当分やってこないだろう。Automateで披露されている華やかなデモの裏側には、無数の試行錯誤と、それでも埋まらない現実とのギャップがある。

私自身、今取り組んでいる『汎用的な状況判断アルゴリズム』の開発で、未知の室内環境をヒューマノイドに歩かせるシミュレーションを繰り返している。うまくいかない夜も多いけれど、その過程こそが「知肉化」への道だと信じて、これからも淡々とコードを書いていくしかない。

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