IoT基盤技術

　自律型ロボット（機械）は、最先端ICCNST領域の各要素技術の進展に伴い「情報を基に持続的に成長するモノ」であり、「知識の高度化」とリンクし人類共通の究極の開発ターゲットとも言えます。

　自律型ロボットは、監視センサーからの周辺情報やナビゲーションによる位置情報に基づき高度な情報処理を行い自律的行動に必須な移動制御が可能です。また、外部との通信機能が搭載されており、クラウドネットワーク上のAI活用によりその瞬間のニーズにマッチした新情報をインターネットアクセスにより獲得できます。さらに、他の自律型ロボットとの情報交換により協調行動が可能です。

　本コンセプトには、スムーズな二足歩行を目指す自律型ヒューマノイドロボットや自動運転車も含まれます。

　人間の脳の演算性能は1.0×10¹⁶程度です。2017年時点の世界最高速スパコンの演算性能は1.0×10¹⁷であり、スパコン1台が人間の約10倍の演算能力を有しています。

　スパコンの演算性能の高速化と人間の脳の演算性能を対比し今後のAI技術の高度化レベル予測（当社独自調査）を考慮すると、2020年代のAI技術レベルは人間の脳の100倍から10,000万倍と予想します。

　地球上には、約75億人の者が存在し、一人一人が約130個程度の物を所有していると仮定するとモノ（者、物）の総数は1兆個=(1.0×10¹²)になります。全てのモノが同時にスパコンを利用すると、確実にスパコンの処理能力は確実にオーバーフローします。AI資産の最適割当て技術や分散処理技術が必須となります。

　上図は、AI技術開発の進捗状況を考慮した自律型ロボットの開発ロードマップを示します。

　人は、子供から思春期を経て大人へと成長します。開発ロードマップでは、AI技術の進展とリンクし自律型ロボットの開発ターゲットを以下の3段階に想定しています。

Step 1: 自律・成長型の「物」：Autonomous Growing Machine & Robot

　　　・外部の知識を学習し成長

　　　・フォールバック：人間

Step 2: 自律・半自立型の「モノ」：Autonomous Semi Self-Sustained Goods

　　　・大学生レベルの知識

　　　・フォールバック：平常時はロボット、緊急時は人間

Step 3: 自律・自立型の「者」：Autonomous Self-Sustained Persons

　　　・社会人相当の知識と知恵

　　　・フォールバック：ロボット

＊フォールバック機能：緊急時のよりどころ、故障発生時に機能する代替システム

　上記ロードマップを念頭に置いて、当社は2020年までのIoTビジネス化に取組んでいます。Step 1を実現する技術プラットフォームを構成する必須要素技術の研究開発を実施し特許化を図ると同時にビジネスモデルを検討中です。