■マルチエージェントシステムでロボットの行動を最適化

　凸版印刷＜７９１１＞（東証プライム）は１０日、国立大学法人東京農工大学と複数のロボットの行動を最適化するアルゴリズムに関する共同研究を開始すると発表。

　同共同研究では、人とロボットの協働に向け、マルチエージェントシステム（※１）を活用し、複数の自律的なロボットをＡＩカメラ、各種センサーやスマートフォンなどのエッジデバイスと連携させ、人の行動を予測するだけでなく、様々な状況の変化にも対応させる技術を確立する。

※１：マルチエージェントシステム＝ＡＩ技術のひとつで、自律動作する複数のエージェントが相互に連携・協調し、全体最適を図りながら、高度なタスクを実行させるシステム。エージェントとは、考える主体となるロボットや人を意味する。

　凸版印刷は、東京農工大との共同研究を通じ、ロボットとＡＩの活用を推進し、物流・小売・スマートシティなど幅広い領域において、人・ロボット・ＡＩが協働できる社会を実現する。

■共同研究の概要

　同共同研究では、物流倉庫でのピッキング作業における、人の動きを考慮した自動搬送ロボット（ＡＭＲ）の搬送経路の最適化を目的とするＡＩ技術に関する研究開発を行う。

（１）ロボットとエッジデバイス用ＡＩの開発
　ＡＭＲやスマートフォンなどの各システム上で動作するＡＩを開発する。これにより、複数のＡＭＲやエッジデバイス間で共有した様々な情報を利用して、各ＡＭＲが自律的に環境と状況を判断し、最適なルートをリアルタイムに動作することが可能になる。

（２）ピッキング倉庫における実証
　物流倉庫におけるピッキング業務の省人化・省力化を目標に、（１）で開発したＡＩを活用したモデルラインを構築し、技術検証を実施する。

　また、作業者が業務開始前に（１）を用いて様々な条件でピッキング作業をシミュレートし、作業計画を策定する補助ツールとしての利便性についても検証する。

■二者の役割

・凸版印刷
　最適化アルゴリズムのＡＭＲへの実装と、ピッキングシステムの試作を行い、実際にピッキング倉庫における評価実証に取り組む。

・東京農工大
　東京農工大・藤田桂英研究室はマルチエージェントシステム、自動交渉、大規模合意形成支援システムといった研究に取り組んでおり、人間とＡＩが協調する社会を推進している。同共同研究では、マルチエージェントシステムを活用し、経路最適化アルゴリズム・シミュレーターの開発を行う。

■「Ｅｒｈｏｅｈｔ－Ｘ（エルへートクロス）」について

　「Ｅｒｈｏｅｈｔ－Ｘ（エルヘートクロス）」とは、凸版印刷が全社をあげ、社会や企業のデジタル革新を支援するとともに、同社自体のデジタル変革を推進するコンセプト。

　「エルヘート」は、当社創業の原点である当時の最先端印刷技術「エルヘート凸版法」から名付け、語源であるドイツ語の「Ｅｒｈöｈｅｎ（エルホーヘン）」には「高める」という意味がある。

　凸版印刷は、これまで培ってきた印刷テクノロジーの更なる進化とともに、先進のデジタルテクノロジーと高度なオペレーションノウハウを掛け合わせ、データ活用を機軸としたハイブリッドなＤＸ事業を展開し、社会の持続可能な未来に向けて貢献していくとしている。（情報提供：日本インタビュ新聞社・株式投資情報編集部）