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Googleが産業用ロボット市場に進出、高度なAIでロボットのソフトウェアを開発、日本企業との競争が始まる

Googleの親会社であるAlphabetは産業用ロボットを開発するため独立会社「Intrinsic」を創設した。ロボットはムーンショット工場「Alphabet X」で開発されてきたが、ここを卒業し独立企業として製品化を目指す。Intrinsicはロボットの頭脳となるソフトウェアを開発する。日本企業は産業用ロボットで大きなシェアを占めているが、ここでGoogleとの競争が始まることになる。

出典: Intrinsic

Intrinsicの概要

Intrinsicは産業用ロボット(Industrial Robotics)のソフトウェアを開発する。ロボット本体のハードウェアではなく、その頭脳となるソフトウェアを開発する。産業用ロボットとは製造工場で組み立て作業などを行うロボットで、ソーラーパネルや自動車の製造ラインで使われる。つまり、Intrinsicは家庭向けのヒューマノイドではなく、製造ライン向けにロボットアームを稼働させるソフトウェアを開発する。

産業用ロボットを開発する理由

Intrinsicが産業用ロボットを開発する理由は製造業を中国から米国や欧州などの先進国に戻すためである。国際経済フォーラムによると、現在、全世界の製造量の70%を10の国が担っている(下のグラフィックス)。特に、中国はその28.4%を占め、世界の工場として稼働している。Intrinsicが開発するロボットを使えば、どこにでも簡単に製造ラインを構築できる。各国が自国に製造施設を持つことができ、新たなビジネスが生まれる。更に、消費地に近い場所で製造することで、製品を輸送する距離が短縮され、地球温暖化ガスの削減につながる。特に、米国は自国に製造業を呼び戻す政策を進めているが、2030年までに作業員が210万人不足すると予想され、これを産業用ロボットで補完する。

出典: Statista  

現行の産業用ロボットの限界

現在、家電製品や自動車の製造で産業用ロボットが使われているが、そのテクノロジーは旧態依然のままであり、これがロボットの普及を妨げている。産業用ロボットのソフトウェアは特定のタスクを実行するために書かれている。これはハードコーディングと呼ばれ、例えば、部品の溶接ではそれ専用にコーディングする。また、パネルを接着してケースを作るには、そのタスクに特化したコーディングをする。このため、タスクごとにソフトウェアを開発することになり、多数のエンジニアを必要とし、完成するまでに時間を要す。

Intrinsicのアプローチ

これに対し、Intrinsicは高度なAIを使いインテリジェントな産業用ロボットを開発する戦略を取る。チームは数年にわたり、産業用ロボットの視覚機能、学習能力、補正能力などを開発してきた。具体的には、オブジェクト認識技術(Perception)、深層学習(Deep Learning)、強化学習(Reinforcement Learning)など最新のAI技法を開発し、幅広いタスクを実行できる産業用ロボットを目指している。

出典: Intrinsic  

プロトタイプの検証

Intrinsicはこれらの機能を実装したプロトタイプを制作しその機能を検証した。ロボットは深層学習とフォース制御機能を搭載することで、異なる形状のUSB端子を正しい場所に最適な力で挿入することができる(上の写真)。開発に要した時間は2時間で、短時間で複雑な操作ができるロボットの開発に成功した。また、視覚機能や計画機能を搭載することで、二台のロボットが共同で家具のパネルを組み立てることができる(下の写真)。

出典: Intrinsic  

更に、ロボットが協調して木造家屋を組み立てることができる(下の写真)。これはチューリッヒ工科大学(ETH Zurich)のGramazio Kohler Researchで実施されたもので、四台のロボットが協調して家屋のパネルを組み立て接着剤で固定する。製造現場では多様なタスクを実行する必要があるが、プロトタイプは短時間で開発され、ロボットが汎用的な作業ができる目途がついたとしている。

出典: Gramazio Kohler Research, ETH Zurich

ムーンショットを卒業

チームはムーンショット工場「Alphabet X」(下の写真)で5年半にわたり、プロトタイプの開発を進めてきたが、これからはIntrinsicで産業用ロボットの商用化を目指す。対象分野は家電産業や自動車製造やヘルスケアで、パートナー企業と商用モデルを開発する。

出典: VentureClef  

ロボット開発の歴史

Googleのロボット開発は2013年に始まり、Boston Dynamicsなど6社を相次いで買収した。この中には日本企業Schaftも含まれていた。ロボット開発プロジェクトは「Replicant」と呼ばれ、Androidの生みの親Andy Rubinの下で進められた。しかし、プロジェクトで目立った成果は無く、GoogleはReplicantを中止した。

ロボット開発を再開

その後、Googleはソフトウェアに重点を移し、ロボット開発を再開した。コア技術であるAIを駆使しインテリジェントなロボット開発を進めてきた。その最初の成果が「Everyday Robots」で、家庭やオフィスで日々のタスクを実行するロボットを発表した。この開発ラインから分岐し、Intrinsicは産業用ロボットを開発する。産業用ロボット市場では多くの企業から製品が投入されており、これから日本企業など先行企業との競争が始まることになる。

Googleの次のコア事業はAIヘルスケア、ビジョンAIで病気診断のプロセスを自動化

Googleはヘルスケア部門「Google Health」を設立し、医療技術開発をここに集約した。Google Healthは医療とAIを組み合わせ、高度なソリューションを開発している。Googleは次のコアビジネスとしてヘルスケアを選び、事業を大規模に展開しようとしている。

出典: Google

Google Healthとは

開発者会議Google I/OでChief Health OfficeのKaren DeSalvoがGoogle Healthの最新技術を公表した(上の写真)。Google Healthはグループ内に散在していたヘルスケア部門を統合して設立された。Google Healthはコア技術であるAIを医療技術と融合し、インテリジェントな医療システムを開発する。特に、ビジョンAIでメディカルイメージングを解析することで、病院の医療プロセスを自動化する戦略を取る。

乳がん検査を自動化

その一つが乳がん検査の自動化で、ビジョンAIががんを検知し医師の負荷を軽減する。Googleはシカゴの医療機関Northwestern Medicineと乳がんを判定するシステムの臨床試験を進めている(下の写真)。マンモグラフィー(Mammography)で撮影したイメージングから、医師が乳がんを判定するが、判定結果がでるまには時間を要す。この期間、患者は不安な日々を過ごすことになる。GoogleはこのプロセスをビジョンAIで実施し、解析時間を大幅に短縮することに成功した。

出典: Google

検知システムの概要

Googleが開発したビジョンAIは医師と同程度の判定精度を持ち、メディカルイメージングからがんを特定する。AIががんを検知すると医師にアラートが送信され、追加検査など必要な措置が取られる。これにより、患者は検査結果を即時に知ることができ、精神的な負担が大きく軽減する。また、AIが医師を置き換えるのではなく、医療ツールとして機能し、最終判定は医師が下す。

眼底検査を自動化

Googleは眼底の写真をAIで解析することで、糖尿病網膜症(Diabetic Retinopathy)や糖尿病黄斑浮腫(Diabetic Macular Edema)を特定することに成功した。これらは失明の原因となるが、早期に検知することでこれを防ぐことができる。AIは眼底の写真を解析し、出血を示す赤い斑点から糖尿病網膜症を判定する(下の写真左側;正常な眼底、右側;AIは糖尿病網膜症と判定)。

出典: Lily Peng et al.

インドで臨床試験

インドでは眼科医が少なく患者の多くが、糖尿病が原因で失明に至っている。この判定をAIで実施することで、多くの人が眼底検査を受けることができる。このアルゴリズムはGoogleとVerilyで開発され、インドのAravind Eye Hospitalで試験が実施された(下の写真)。患者は特殊なカメラ(Fundus Camera)で眼底の写真を撮影し、AIはイメージングから糖尿病網膜症と糖尿病黄斑浮腫を自動で検出する。

出典: Google

皮膚がんを検知

GoogleはビジョンAIを使って皮膚の状態を検査する技術を開発した。世界で20億人が皮膚や髪や爪に関する問題を抱えているが、皮膚科の医師の数は十分でない。多くの人がGoogleの検索エンジンで医学文献を探し、自分の皮膚の状態を調べている。しかし、文献を読み下すのは容易ではなく、Googleは皮膚病を判定するツールを開発した。

スマホアプリとして実装

これはスマホアプリとして提供され、皮膚の黒点を撮影し、AIはそれががんであるかどうかを判定する。被験者はスマホカメラで患部を撮影し(下の写真左側)、身体情報(年齢や性別や幹部の位置など)を入力し(中央)、これらをアップロードする。AIは写真イメージから、黒点ががんかどうかを判定する(右側)。皮膚がんの種類は288に及ぶが、AIはこれを正確に判定する。これは消費者向けのアプリとして提供され、問題があれば医師に相談する手順となる。

出典: Google

消費者向けヘルスケア技術開発

一方、消費者向けのヘルスケア技術はFitbit部門で開発している。Googleは人気のウエアラブルFitbitの買収を完了し、スマートウォッチなどの開発を進めている。スマートウォッチは運動量や心拍数など身体データを収集し、これをAIで解析することで健康管理に関する知見を得ることができる。Fitbitはハードウェア部門Nestに属し、ここで消費者向けのヘルスケア技術を開発している。スマートウォッチはバイオセンサーとして機能し、Apple Watchを中心に、消費者向け健康管理のウエアラブルとして市場が急拡大している。

Googleは小売店舗をニューヨークにオープン、ハードウェア事業を拡充する戦略に舵を切る

Googleは先週、ニューヨークに小売店舗「Google Store」をオープンした(下の写真)。これはオンライン店舗ではなく街中のストアーで、Googleが提供している情報家電製品を販売する。ここがショールームとなり、製品を手に取って体験することができる。米国においては、Googleは多種類のハードウェア製品を販売しており、それを統合的にアピールする狙いもある。GoogleはFitbitの買収を完了し、これから本格的にウェアラブル事業を展開する体制が整った。

出典: Google

Google Storeの概要

Google Storeはニューヨーク・チェルシーに開設され、本社ビルの一階を店舗にした構造となっている。お洒落な街並みの中のストアーで、はす向かいにはApple Storeがある。Google Storeはスマホ、スマートホーム家電、スマートウォッチ、ノートブックなどを取りそろえている。製品を買う前にこれらの製品を手に取って試してみることができる(下の写真)。また、オンラインストアーで購入した製品を受ける場所ともなる。

出典: Google

製品ラインアップ

Googleは多種類のハードウェア製品を販売しており、店舗は総合展示場としての役割を担っている。スマホは「Pixel」の名称で販売されている。スマートホーム製品は「Nest」ブランドに統合され、ここで、AIスピーカー「Nest Audio」、「Nest Mini」、「Nest Hub」を提供する。このほかに、ストリーミング機器「Chromecast」、ネットワーク機器「Nest Wifi」、AI監視カメラ「Nest Cam」などを販売している。更に、スマートウォッチは「Fitbit Sense」や「Fitbit Luxe」などを取り揃えている。(下の写真、Google Storeで販売している製品を展示)

出典: Google

Sandboxでベンチマーク

店舗内に設けられた部屋で製品を体験することができる。これは「Sandbox」と呼ばれ、実社会を模した空間で製品の機能や性能をベンチマークできる。スマートホーム製品を体験する部屋は「Nest Sandbox」と呼ばれ、AIスピーカーに語り掛けてスマートライトなどを操作することができる(下の写真左側)。スマホの体験室は「Pixel Sandbox」と呼ばれ、暗い環境で高品質な写真を撮影するなどカメラの性能を試験できる(下の写真右側)。

出典: Google

講習会スペース

店舗内にはワークショップ会場が儲けられている(下の写真左側)。ここで、製品の使い方の講習会が開催される。NestのAIスピーカーを使った料理教室やPixelを使った写真教室などが開催される。また、専任スタッフが質問に答え、製品をオンサイトで修理するサービスもある(下の写真右側)。

出典: Google

持続可能性がコンセプト

Google Storeのコンセプトは持続可能(Sustainability)で、ハイテク製品を使う社会が将来にわたり維持できる構造を取る。環境問題やエネルギー問題に関わり、ストアーはサステイナブルなデザインとなっている。この店舗は持続可能性を評価する指標「Leadership in Energy and Environmental Design (LEED)」の最上位レベル(Platinum)に認定された(下の写真左側)。また、製品も回収されたプラスチックを再利用するなど、環境に配慮した設計になっている(下の写真右側)。

出典: Google

ウェアラブル戦略

Googleは開発者会議「Google I/O」でウェアラブル事業を本格的に展開することを表明した。Googleはウェアラブル向け基本ソフト「Wear OS」を開発し、パートナー企業に提供している。これら企業はWear OSを搭載したスマートウォッチなどを出荷している。また、Samsungは独自基本ソフト「Tizen」の開発を中止し、Wear OSを使うことを発表した。GoogleはWear OSを核にウェアラブル事業を展開している。

出典: Google

Fitbit買収が完了

Googleは2019年11月、Fitbitの買収を発表したが、アメリカ司法省による審査が続いていた。Googleは今年1月、この買収が完了しスマートウォッチの事業を開始することを明らかにした。これにより、FitbitのハードウェアとGoogleの基本ソフトWear OSを組み合わせ、ウェアラブル事業を本格的に展開できる環境が整った。Fitbitが収集する身体情報をGoogleのAIで解析し、健康管理のソリューションを開発する。Googleはハードウェアに舵を切り、FitbitをベースにApple Watchに対抗する製品の開発を進めている。(上の写真、Google Storeで販売されているFitbit製品)。

Googleのチャットボットは人間より会話が上手い!!これからの検索エンジンは対話型AIに向かう

Googleは開発者会議「Google I/O」を開催し講演をライブビデオで配信した。基調講演ではCEOのSundar Pichaiが研究開発の最新成果を幅広く紹介した。話題はAI、検索技術、モバイル、コラボレーション、量子コンピュータ、クリーンエネルギーと多岐にわたった。この中でもAIに重点が置かれ、会話型AIであるチャットボットの研究でブレークスルーを達成した。(下の写真、Pichaiの基調講演。Googleの本社キャンパスに特設会場を設け講演はオンラインで配信された。)

出典: Google

言語モデルの開発

Googleは言葉を理解するAI技法「言語モデル(Language Model)」の研究を重点的に進めてきた。言語モデルの応用範囲は広く、その代表が機械翻訳で、「Google Translate」として幅広く普及している。また、言語モデルはチャットボットの基礎技術となり、AIアシスタント「Google Assistant」で使われている。また、チャットボットは検索技術と密接に関係し、Googleは対話型の検索エンジンの研究を進めている。

雑談できるチャットボット

Googleはチャットボットの研究でブレークスルーを達成した。このチャットボットは「LaMBD (Language Model for Dialogue Applications)」と呼ばれ、人間のように会話する機能を持つ。LaMDAは話題を定めないで会話するモデル(Open-ended Model)で、とりとめのない会話ができることが特徴となる。人間は日々の生活で雑談するが、AIにとってこれは最も難易度が高いタスクとなる。

冥王星との会話

基調講演ではLaMDAが人間と会話するデモが紹介されたが、AIの話のうまさが印象的であった。ここではLaMDAが準惑星である冥王星となり、人間と会話した(下の写真):

人間:冥王星にいくと目の前にどんな光景がひろがるの?

LaMDA:巨大な渓谷や氷河や間欠泉を見ることができるよ

人間:面白そう

LaMDA:行く価値はあるよ。ただ寒いのでコートが必要。

人間:いままでに来訪者はあった?

LaMDA:色々な訪問者があったが、最近では宇宙船New Horizonが来たよ。

出典: Google

LaMDAの会話を聞くと

LaMDAの会話は自然な流れで、不自然さは全く感じなかった。LaMDAは人間と区別がつかないというより、人間より会話が上手いと感じた。LaMDAは事実を正しく把握してそれを伝えるだけでなく、人間の興味を引く技を理解しており、会話に引き込まれた。これは高度な話術で、何げない会話で、人を惹きつける魅力を備えている。

なぜ会話に惹きつけられるのか

PichaiはLaMDAの魅力の手の内を紹介し、高度な会話能力の技術概要を説明した。LaMDAの技量は三つに区分でき、「納得(Sensible)」と「具体性(Specific)」と「事実(Factuality)」となる。納得とは話を聞いて腑に落ちることを意味する。また、具体性とは相手の発言に対し、曖昧な回答をするのではなく、スペシフィックな応答をすることを指す。また、事実とは話の内容が事実に即し正しいことを指す。ただし、デモの内容は成功事例で、上手く話せないことも多く、LaMDAの研究開発は続いている。

言語モデルのアーキテクチャ

Googleはこれまでに高度な言語モデルを開発してきた。その代表が「BERT」で、人間の言葉を理解し、また、人間のように文章を生成する。BERTは「Transformer」というニューラルネットワークで構成される言語モデルで、人間と同等レベルの言語能力を持つ(下のグラフィックス、単語の前後関係と重要度を把握する)。また、OpenAIが開発した高度な言語モデル「GPT-3」もTransformerを使っている。

出典: Google

言語モデルの教育

LaMDAも同様にTransformerをベースとする言語モデルであるが、BERTとは教育方式が異なる。BERTのアルゴリズムはインターネット上のテキストや書籍の文章で教育されたが、LaMDAは人間の会話データで教育された。人間の会話は決まったパターンは無く、そのバリエーションは千差万別であるある。人間の会話は同じルートを通ることはなく(下のグラフィックス)、AIが会話の内容を理解することは極めて難しい。

出典: Google

検索エンジンとチャットボット

Googleがチャットボットを戦略技術と位置付けるには訳がある。いま検索エンジンのアーキテクチャが曲がり角に来ている。Googleの検索エンジンの骨格は「PageRank」で、Larry PageとSergey Brinが1996年にスタンフォード大学で開発した。PageRankは引用される頻度の高いウェブページが重要だと判定するアルゴリズムで、検索結果の順位付けに使われる。このアルゴリズムがGoogleの検索エンジンのベースになっているが、PageRankの特許は20219年9月に期限が切れている。

対話型検索エンジン

Googleは新しい検索方式としてAIによる対話型を目指している。利用者が検索クエリーを入力すると、AIがその意味や意図を理解して回答をズバリと示す。検索エンジンが数多くのリンクを表示するのに対し、会話形式のAIが人間のように対話しながら回答を示す。Googleは会話型AIとして「Meena」を開発したが、その後継版としてLaMDAを開発した。Googleが高度なチャットボットを開発する理由は検索エンジンをアップグレードするためである。

AIは人間より話が旨い

LaMDAのデモは印象的で、人間のように会話するだけでなく、話の内容が非常に魅力的であった。LaMDAは人間と見分けがつかないだけでなく、人間より話し上手であるとも感じた。話題が興味深く、意外な発見があり、表現力が豊かで、平均的な人間より会話のスキルは高い。これからは、人間と話すよりAIと話すほうが楽しくなるのか、複雑な心境となる。

Googleは今週からオフィスを再開、社員はリモートワークを終了しハイブリッド勤務となる

Googleは4月1日からオフィスを再開し、一部の社員はリモートワークを終え、会社に戻り始めた。9月1日からは全社員がハイブリッド勤務となり、週三日オフィスに出勤する勤務体系となる。社員はワクチン接種が求められ、また、オフィスはリモデルされ、安全を担保しての勤務となる。Facebookは無期限で在宅勤務を続けるが、Googleは人間同士のつながりを重視し、出社勤務が基本パターンとなる。

出典: VentureClef

オフィスを再開

Googleはコロナの感染拡大とともにいち早く勤務形態をリモートワークとしたが、コロナの終息が視野に入る中、他社に先駆けて4月1日にオフィスを再開した。希望する社員はオフィスに出社して勤務できる。オフィスはリモデリングされ、感染防止対策が取られた。また、社員はワクチン接種が求められ、安全を考慮したうえでのオフィス勤務となる。

コロナ後の勤務形態

9月1日からは、新しい勤務体系となり、全ての社員はハイブリッドで仕事をする。週三日が出勤日で、社員は改装されたオフィスに出社して、従来のように対面で仕事をする。これが基本形態で、年間14日を超えて在宅勤務を希望する社員は要望書を会社に提出する。認可されれば在宅勤務を継続できるが、必要に応じて、出社を求めることがあるとしている。コロナ終息後は、Googleはハイブリッド勤務で事業を進めることが明らかになった。(下の写真、建設中の本社ビルで今年中にオープンする予定。また、Googleは本社周辺のオフィスビルの買収を進めている。リモートワークで余った物件を買い進めオフィススペースを拡大中。)

勤務地と給与

ハイブリッド勤務になると居住地についての制限はないが、Googleは社員が住んでいる地域の物価に合わせて給与を調整するとしている。郊外の物価が安い街に住むと生活費の負担が減るが、それに合わせて給与が下がることになる。このため、Googleは多くの社員がシリコンバレーに戻ってくるとみている。まだ在宅勤務が続いているが、シリコンバレーを離れ地方都市で暮らしている社員は少なくない。

出典: VentureClef

出社勤務に戻す理由

Google最高経営責任者Sundar Pichaiは、当初から、リモートワークにおける仕事の効率や生産性について疑問視していた。リモートワークではチームワークの形成が難しく、特に、新製品開発でイノベーションが求められるが、遠隔ではやりにくい。また、在宅勤務では製品情報など社内の機密情報が外部に流出する危険性も含んでいる。このため、Googleは社員を会社勤務に戻すが、柔軟な勤務方式も維持し、週2日は在宅勤務を認める。

社員の勤務形態に関する嗜好

社員はリモートワークに魅力を感じるとともに、在宅勤務では仕事の限界を感じ、オンラインでのコミュニケーションでストレスが蓄積している。完全在宅勤務を選択する社員の割合は少なく、柔軟なワークスタイルを維持できるハイブリッド勤務を求めている。

Facebookなど

一方、FacebookやTwitterなどはコロナが終息しても、無期限で在宅勤務を続けるとしている。希望する社員はオフィス勤務に戻ることができるが、リモートワークが勤務体系の基本パターンとなる。また、社員は居住地を自由に選ぶことができ、環境がいい郊外に引っ越しできる。Facebookの狙いは人事採用にあり、リモートワークに移行することで、北米で幅広く優秀な人材を雇い入れることを目論んでいる。

シリコンバレーから人が流出

このように、社員が居住地を自由に選べるようになり、シリコンバレーから人が流出している。UC BerkeleyとUCLAの研究組織California Policy Labによると、2020年はサンフランシスコから流出する人の数が前年と比べ30%増加した。一方、人口流入はコロナ以前と同じレベルで、結果として、2020年は流出人口が増えた年となった。(下のマップ、2020年第四四半期の人口流出の割合を示している。赤色の部分が人口流出が多い地域。)。

出典: California Policy Lab

ポストコロナの勤務形態

米国はコロナの感染者数が世界最悪のレベルにあるが、バイデン政権になり感染者数が急速に減少し、ワクチン接種が急ピッチで進んでいる。このペースで行くと夏までに国民の大部分がワクチン接種を完了すると予想されている。コロナ終息が視野に入る中、IT企業はオフィスを再開し始めた。多くの企業がハイブリッド勤務を選んでおり、ポストコロナの勤務形態が見えてきた。ただ、ハイブリッド勤務は今までに経験したことのないワークスタイルで、これから各社は試行錯誤しながら最適なモデルを生み出すことになる。