生産現場のロボット化と自動化を支援するウェブマガジン
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「外観検査を人工知能（AI）だけに任せても100％正しい結果を出せるわけではない」と、良品AI外観検査システム「TDSE Eye（アイ）」を設計、開発するTDSEの柴田敦新規プロダクト開発グループ長は明かす。精度を高めるためのAI学習には時間がかかるため、あえて目視検査も取り入れることを提案する。そこで目を付けたのが、リモートロボティクス（東京都港区、田中宏和社長）が提供する遠隔ロボット操作サービス「Remolink（リモリンク）」だ。AIが判断に困るもののみを目視で検査するため、精度を担保しながら検査作業の大半を自動化できるようになる。
10月16日～19日の４日間、東京都江東区の東京ビッグサイトで航空宇宙産業の展示会「2024国際航空宇宙展」が開催された。会場には航空機の機体や人工衛星用部品などが並ぶ中、ロボットを活用した自動化提案も見られた。特に、航空宇宙産業に多い大型ワーク（加工などの対象物）の測定や検査を効率化する技術に来場者は関心を寄せた。
精密測定機器やベアリング向け超仕上げ機を製造、販売するダイセイ（大阪府池田市、川口健二社長）は、協働ロボットを使って、穴の直径やねじ穴などを検査、計測するパッケージ商品「協働ロボット自動計測システム」を販売する。販売当初は穴の直径が適正なサイズかどうかの判断しかできなかったが、顧客からの要望を受けて機能を充実させた。
人工知能（AI）を使った製品検査ソフトウエアを開発するMENOU（メノウ、東京都中央区、西本励照最高経営責任者＜CEO＞）は５月15日、大阪大学発のスタートアップ企業のThinker（シンカー、大阪市中央区、藤本弘道CEO）の「近接覚センサー」を使って、ピッキングから検査までを自動化する新たなソリューションの提供を開始したと発表した。
金属製品の研磨加工を得意とするRK（新潟県燕市、小林久芳社長）は、研磨の自動化を進める。生産現場では10台の産業用ロボットが研磨加工をする。一般的に、研磨加工の自動化は難易度が高いとされるが、同社では複数の加工ラインを運用し、自社でもシステム構築を行う。小林社長は「今、研磨加工の自動化を進めなければ、業界が立ち行かなくなる。研磨加工の自動化には、３つの要素が必要と分かった。それらがそろうわが社の環境を生かして、今後は業界全体に貢献したい」と意気込む。小林社長が重要視する３つの要素とは。
高井精器（神奈川県藤沢市、高井研吾社長）は部品の供給装置など周辺機器の開発技術と、自社工場で培ったロボットシステムの構築力を生かして、システムインテグレーター（SIer、エスアイアー）事業にも力を入れる。長年ベアリング部品を製造しながら、社内で周辺機器の開発やロボットシステムの導入などに取り組んできた。高井社長は「目視検査は作業者の負担も大きく、自動化が必須。他社とも協力しながら、外観検査システムの開発に取り組んでいる」と語る。
リモートロボティクス（東京都港区、田中宏和社長）は、ロボットを遠隔操作するプラットフォーム（基盤）サービスの開発を手掛ける。完全な自動化ではなく、必要に応じて人が遠隔からロボットを操作する仕組みを構築することで、人とロボットの新しい働き方を実現する狙いだ。リモート化のソリューションが力を発揮する分野の一つに、部品の外観検査がある。
今年最大の工作機械展「メカトロテックジャパン（MECT）2023」が名古屋市内のポートメッセなごやで10月18日から開催されている。人手不足に伴う省人化・自動化ニーズは高く、製造現場で使われるロボットの展示も目立つ。工作機械の横に据え付けて被加工材（ワーク）の交換をするロボットシステムや、ワークを運ぶ搬送ロボットを至るところで見ることができる。同展はロボットダイジェストを運営するニュースダイジェスト社（名古屋市千種区、樋口八郎社長）が主催するもので、開催は21日土曜日まで。
９月13日～15日に、関東各地で製造業向けの複数の展示会が開催された。人手不足が進む製造業向けに、産業用ロボットを使った自動化提案が目立った。プログラム作成などが不要で、ロボットの初心者でも簡単に扱えるようなシステムを提案をする企業が多かった。特に、機械に加工などの対象物（ワーク）を付け外しするマシンテンディングや、ワークをつかんで動かすハンドリング技術に注目が集まった。
ロボット業界で活躍する女性にスポットを当てた連載「活躍するロボジョ」。第23回は、川崎重工業で、産業用ロボットシステム製品の品質評価を担当する近藤千恵さんを紹介する。近藤さんは今年３月まで産業用ロボット用コントローラーの設計を担当していた。「万が一、品質評価に通らなかった時はただ突き返すだけでなく、設計の立場に寄り添って一緒に知恵を絞りたい」と話す。また、品質評価と並行して要素開発もする。品質評価であぶり出した課題や要素開発で得た知識を生かして、製品の性能向上を目指す。
