AIが次に学ぶのは「何気ない動作」 先生になる私たち：電子機器設計／組み込み開発メルマガ 編集後記

特に、袋菓子のように形状に個体差のある商品が難しいそうです。

[浅井涼，EE Times Japan]

　この記事は、2026年9月14日発行の「電子機器設計／組み込み開発 メールマガジン」に掲載されたEE Times Japan／EDN Japanの編集担当者による編集後記の転載です。

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AIが次に学ぶのは「何気ない動作」　先生になる私たち

　商品を見つけて、手を伸ばし、つかむ。私たちにとっては何でもない動作ですが、ロボットにとってはそう簡単ではないようです。

　KDDIは2026年9月、ローソンの店舗で従業員の作業データを収集し、ロボット基盤モデルの研究開発に活用する取り組みを発表しました。店舗スタッフがAIグラスを装着して通常業務を行い、「どの商品を見て、どのように手を伸ばし、つかんでいるか」といった作業者目線の行動／操作データを収集し、ロボットに人の業務動作を学習させるというものです。

　さらに、こうして得た実世界のデータを教師データとして、デジタルツイン上でさまざまな状況や動作をシミュレーションします。現実の店舗だけでは集めきれない動作パターンまで生成し、ロボットの学習データを増やしていく考えです。

　コンビニの店舗を思い浮かべると、ロボットにとって難しそうな要素はいくらでもあります。商品ごとに大きさや形、重さ、硬さは違いますし、棚の高さや商品の並び方も一定ではありません。