当社は、通常のカメラ（可視光カメラ）で撮影した画像から、不規則に積み重なった物体の個々の領域を高精度に推定するAIを開発しました。本AIを自動荷降ろしロボットなどの物流ロボットに搭載することで、荷降ろしやピッキングを正確に行うことが可能になります。公開データを用いた本AIの実証実験においては、物体領域の推定における推定精度を従来方式から45%改善する世界トップの性能を達成しました。また、本AIは通常のカメラによる画像から領域を推定するため、従来の3次元センサーを用いたAIと比較して事前学習の手間を大幅に削減することができます。現場での事前学習も必要なく、導入が容易です。当社は、本AIを組み込んだ荷降ろしロボットを2021年度に市場投入する予定です。

なお、当社は本AIの詳細を、11月30日から12月4日までオンラインで開催されるコンピュータビジョンの国際会議ACCV 2020で発表します。

物流現場における自動化が進む中、倉庫内の荷物の搬送のみならず、荷降ろしやピッキング等の作業もロボットによる自動化が進められています。こうした物流ロボットの市場は、2030年度に、2020年度の約8倍の1,500億円規模になると予測されています。

また、コロナ禍においては、倉庫のソーシャルディスタンスの確保のための物流ロボット導入がさらに加速することも想定されます。作業の自動化には、自動荷降ろしロボットやピッキングロボットが多種多様な荷物の領域を正しく認識し、的確につかむことが必要です。このためには、対象となる荷物を上から撮影した場合に、乱雑に積み重なり荷物同士が大きく重なった画像からでも個々の荷物の領域を特定する技術が不可欠です。

荷物の領域の特定には3次元センサーを用いた手法があります。奥行きの測定に優れているため重なり合う荷物の領域を高精度に特定することができますが、センサーのコストと事前学習のために必要となる3次元データの収集負担が高いという課題があります。低コストで荷物の領域を特定する方法として通常のカメラで撮影した画像を使用する技術が注目されていますが、コスト・効率と精度はトレードオフの関係にあり、荷物同士が大きく重なった画像においてはAIが1つの物体であると誤認してしまう危険性がありました。