・ディープラーニングを活用した物体認識機能を搭載したピッキングロボット。
・商品の大きさや形状に適したハンドリングツールを使用して商品をケースからピッキングした後に、折り畳みコンテナなどの出荷容器に投入。
・これまで人手に依存していたピッキング作業の自動化に加え、夜間などの時間帯
での活用により生産性向上を目指す。
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
ディープラーニング活用事例
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・一般的な生活環境の中でロボットが自ら学習し、様々なタスクを遂行できるレベルのサービスロボット開発を目指す取り組み。
・CEATEC JAPAN 2018 にて、深層学習技術を応用した「全自動お片付けロボットシステム」を展示（注）。
（注）・従来の物体認識・ロボット制御技術では困難だった「散らかった部屋の全自動お片付け」のデモンストレーションを実施。
・当該システムは、CEATEC JAPAN 2018 に展示される、イノベーション性が高く優れている技術・製品・サービス等を表彰する「CEATEC AWARD 2018」において、インダストリ／ マーケット部門 準グランプリを受賞。
・ディープラーニングを用いた画像認識エンジンを開発し、部屋に乱雑に散らかされた数百種類の物体の位置と種類を識別。
・当該エンジンをもとに、どの物体をどのようにつかんでどのように片付けるかといった計画を立てることが可能（様々な形状や素材の物体も安定してつかみ、所定の場所に置くことが可能）。
→例えばペンを片付ける際は、カメラでペン立ての位置を探す、ペンの向きを認識して向きを揃える、ペン立てに入れるといったことが可能。
→衣服や靴下のような形の変わる物体も安定してつかむことが可能。
・人の声による指示と指差しによるジェスチャーを理解。
・また、拡張現実（AR）の技術を使って、ロボットが考えていることを人間に提示することが可能。
・当該AR 画面を用いて、直感的にロボットの状態を把握し、より適切な指示を出すことも可能
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
・CEATEC JAPAN 2018 にて、深層学習技術を応用した「全自動お片付けロボットシステム」を展示（注）。
（注）・従来の物体認識・ロボット制御技術では困難だった「散らかった部屋の全自動お片付け」のデモンストレーションを実施。
・当該システムは、CEATEC JAPAN 2018 に展示される、イノベーション性が高く優れている技術・製品・サービス等を表彰する「CEATEC AWARD 2018」において、インダストリ／ マーケット部門 準グランプリを受賞。
・ディープラーニングを用いた画像認識エンジンを開発し、部屋に乱雑に散らかされた数百種類の物体の位置と種類を識別。
・当該エンジンをもとに、どの物体をどのようにつかんでどのように片付けるかといった計画を立てることが可能（様々な形状や素材の物体も安定してつかみ、所定の場所に置くことが可能）。
→例えばペンを片付ける際は、カメラでペン立ての位置を探す、ペンの向きを認識して向きを揃える、ペン立てに入れるといったことが可能。
→衣服や靴下のような形の変わる物体も安定してつかむことが可能。
・人の声による指示と指差しによるジェスチャーを理解。
・また、拡張現実（AR）の技術を使って、ロボットが考えていることを人間に提示することが可能。
・当該AR 画面を用いて、直感的にロボットの状態を把握し、より適切な指示を出すことも可能
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
・画像認識を行うディープラーニングモデルを用いて、航空機への搭乗橋接続を自 動化する試みを実施。
・画像認識の対象は航空機のドアの位置。駐機位置のずれや悪天候などによる環境 変化を含む様々なシチュエーションの画像データを学習させた。
・3分以上かかっていた接続作業が1分半で完了でき、接続のやり直しも減らせる とのこと。乗客の待ち時間減少などが期待できる。
・技術的には完全な自動化も可能と見られるが、安全性を考慮し10cm手前からは マニュアル操作に切り替わる仕様としている。
出典：「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典（翔泳社・2021年）より
・画像認識の対象は航空機のドアの位置。駐機位置のずれや悪天候などによる環境 変化を含む様々なシチュエーションの画像データを学習させた。
・3分以上かかっていた接続作業が1分半で完了でき、接続のやり直しも減らせる とのこと。乗客の待ち時間減少などが期待できる。
・技術的には完全な自動化も可能と見られるが、安全性を考慮し10cm手前からは マニュアル操作に切り替わる仕様としている。
出典：「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典（翔泳社・2021年）より
・電力設備上でのカラスの営巣を監視するシステムを開発。監視カメラからカラス を検出するにあたって、ディープラーニングによる画像認識技術を使用。
・カラスの巣にハンガーなどの金属が含まれるとショートを引き起こす危険がある が、巣は場合によっては数時間で完成することもあり、監視の自動化が望まれて いた。
・今後は撃退手法と組み合わせた応用展開も目指す。
出典：「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典（翔泳社・2021年）より
・カラスの巣にハンガーなどの金属が含まれるとショートを引き起こす危険がある が、巣は場合によっては数時間で完成することもあり、監視の自動化が望まれて いた。
・今後は撃退手法と組み合わせた応用展開も目指す。
出典：「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典（翔泳社・2021年）より
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