AI技術は機械制御・自動制御分野で急速に進展していますが、実用化には多くの課題が残されています。本記事では、AIを活用した制御技術の現状を分析し、実用化されている技術と、まだ実用化に至っていない技術やその課題について詳しく解説します。データの質、安全性、コスト効率など、実用化を阻む障壁を克服し、AI制御技術がもたらす未来について考察します。
目次
1. 制御分野におけるAI活用の現状
現在、AI技術は機械制御や自動制御の分野で急速に進展していますが、多くの技術がまだ実験段階にあり、実用化に向けてはさまざまな課題が残されています。産業界におけるAIの主な実用化シーンは、スマートセンシング、インテリジェントなインタラクション、インテリジェントな意思決定の3つに分類されます[1]。これらの分野でAIが真に実用化されるには、コスト削減と性能向上が不可欠です。
現在のAI技術は、多くの場合、産業の一部の段階や一部のプロセスでしか「コスト削減、効率の向上、イノベーション」を実現できず、人の手の完全な代替となりえていません[1]。しかし、一部の分野では着実に実用化が進んでいます。
2. すでに実用化が進んでいる制御技術
2.1 化学プラントにおける自律制御
2022年にJSRと横河電機は、AIによる化学プラントの自律制御に成功しました[3]。蒸留塔において35日間の連続稼働を行い、品質確保と省エネルギーのバランスを取った最適稼働を実現しています。この実証実験では、強化学習AIを使用して、蒸留塔の留出物の品質や液面レベルを適切な状態に保ちながら、排熱を最大限に活用するという複雑な条件をAIが満たしました[3, 4]。
この成功例は特に注目に値します。なぜなら、「急激な外気温の変化」という制御の状態を乱す大きな「外的要因」にも対応し、降雨や降雪などの気象条件の中でも、精製された製品は厳しい基準を満たし出荷されたからです[3]。この事例は、AIが従来のPID制御やAPCでは対応できなかった複雑な制御課題を解決できることを示しています。
2.2 ドローンの自律飛行制御
企業が使用するドローンの多くには、「自律飛行」と呼ばれるAIによる制御が採用されています[8]。AIが搭載されているドローンは、カメラの映像を元に人や車両を認識したり、安全に飛行できる進路を選択することができます。また、悪天候時にも、カメラの映像や地形データを元に安全に着陸できる場所を探し出し、緊急着陸が可能です[8]。
3. 実用化に向けて発展中の技術
3.1 ロボットの自律的な動作修正技術
埼玉大学の研究グループは、生成AIを活用して、ロボットが作業を失敗しそうになったときに自ら動作を修正できる技術を開発しました[5]。ロボットが作業対象物に接触したときの力応答から作業の成否を予測し、失敗しそうな場合は自律的に修正するための動作を生成します。この技術によって、人の直感的な動作によってロボットを制御できるようになり、自律性やロバスト性が求められる作業にもロボットの用途が広がる可能性があります[5]。
4. まだ実用に至っていない技術と課題
4.1 自動運転技術
自動運転技術は急速に発展していますが、完全自動運転の実現には多くの課題が残されています[6, 10]。課題には、事故発生時の責任問題、AIの判断ミスによる安全性確保、サイバー攻撃や盗難のリスク、世界共通のルールの不在、膨大なデータを処理できる環境の整備などがあります[6]。基本的な自動運転機能はほぼ実現されていますが、実績の積み重ねや認知度の獲得など、一定の時間を要する課題が多いです[10]。
4.2 フィジカルAIシステム
現在のAIが抱える課題として、資源効率、実世界操作（身体性）、論理性、安全性、信頼性などが指摘されています[2, 9]。AIが物理的な身体機能（ロボット等）を獲得することで、AIの利活用がデジタル世界から物理世界へ拡大する可能性がありますが、セキュリティ、物流、製造などの産業タスクを実行するには、高度な動作・高速性、AIと身体機能のリアルタイム性などが課題となっています[9]。また、家事手伝い用ロボットの開発に向けて、自ら学習し進化する汎用AI技術、高度な動作・タスク増大などの課題も解決する必要があります。
5. 実用化を阻む主な障壁
AIの実用化には、データの質と量の問題、安全性と信頼性の確保、コスト効率の問題などが挙げられます[1]。意義のある質の高いデータを取得することは、AI実用化の成功を制限する一大要素です。なぜなら、AIの基本的なアルゴリズムのトレーニングは、データに依存しながら行われるからです[1]。
意義のある質の高いデータを取得することは、AI実用化の成功に非常に重要です。統一され、標準化された質の高いデータが存在しなければ、AIの応用は、絵に描いた餅のように土台のない物事のようなものになってしまいます[1]。AIの品質における難しさとして、予測性能について事前の約束ができないこと、誤った出力に対する論理的な説明が難しいことなどがあります。
6. 今後の展望
AIによる自律制御技術は、一部の分野ですでに実用化が進んでいますが、多くの分野ではまだ実験段階にあります。データの質と量の向上、AIモデルの精度と効率の改善、安全性と信頼性の確保、コスト効率の向上などの課題が解決されることで、AIによる機械制御・自動制御技術は、より多くの分野で実用化が進んでいくと考えられます。
特に、フィジカルAIシステムや次世代AIモデルの研究開発は、今後のAI制御技術の発展において重要な役割を果たすでしょう。これらの技術が実用化されれば、工場の生産ライン、家庭用ロボット、自動運転車など、さまざまな分野でAIによる制御技術がより広く活用されるようになるでしょう。
7. 結論
機械制御・自動制御におけるAI技術は、化学プラントの制御やドローンの自律飛行などの一部の分野ですでに実用化が進んでいますが、多くの分野ではまだ実験段階にあります。これらの技術の実用化には、データの質と量の向上、AIモデルの精度と効率の改善、安全性と信頼性の確保、コスト効率の向上などの課題を解決する必要があります。これらの課題が解決されることで、AIによる機械制御・自動制御技術は、より多くの分野で実用化が進み、我々の生活や産業に大きな変革をもたらすことが期待されます。