ZEALSとタイミーは、フィジカルAI時代の新たな仕事カテゴリ「データ収集スポットワーク」の創出に向けた共創パートナーシップを締結した。
データ収集スポットワーク」とは、フィジカルAIの学習・改善に資する現実世界データの収集・整理に関する業務について、取得する情報の範囲や利用目的を明確にし、安全管理・品質管理・プライバシーへの配慮を前提に、スポットワークとして設計する新たな仕事カテゴリだという。
同パートナーシップでは、ZEALSとタイミーの知見を合わせ、フィジカルAIの進化を支える新たな仕事のあり方を共同で検討していくとのことだ。
パートナーシップ締結の背景
フィジカルAIには、デジタルデータだけでなく、現実世界から得られる身体性を伴ったデータが必要となる。たとえば、人がどのように物を持つのか、どの順番で作業するのか、状況に応じてどのような判断をするのか、例外が発生した際にどのように対応するのか。こうした現場の文脈を含むデータは、インターネット上に自然発生的に存在するものではなく、実際の現場で収集・整理し、AIの学習・改善につなげる必要がある。
すでに米国や中国では、フィジカルAIやロボティクス基盤モデルの開発に向けて、現実世界データの収集、遠隔操作、ヒューマンデモンストレーション、アノテーション、品質管理などを担う新たなデータ収集ビジネスが立ち上がり始めているという。日本においても、フィジカルAIの社会実装が本格化するにつれ、現実世界データを継続的に収集・活用する仕組みの重要性が高まるとの見方がある。
ヒューマノイドなどを実際の現場で継続的に稼働させていくためには、現場ごとの作業、人の動きや判断、例外対応などをデータとして捉え、ロボットの学習・評価・改善につなげていくプロセスが重要とのことだ。
こうした取り組みを、人が持つ柔軟な判断力や現場での経験を活かせる新たな「仕事」として設計することで、フィジカルAIの発展と新たな就業機会の創出を両立できるとの考えから、今回のパートナーシップ締結に至ったとしている。
両社の役割
- ZEALS:ヒューマノイドの開発・導入・運用に関する知見をもとに、フィジカルAIが何を学ぶ必要があるのか、そのためにどのようなデータが必要なのかを現場起点で定義。収集業務の要件設計や、ロボット導入現場で発生する周辺業務の整理を行う
- タイミー:現場ごとの業務ニーズに応じたワーカー募集、マッチング、就業機会の創出、業務運用のあり方について検討する
同パートナーシップで検討する主な取り組み
1. フィジカルAI向け「データ収集スポットワーク」の設計
ヒューマノイドロボットの学習・改善に活用するため、現場の作業手順、動作、環境、人による判断や補助、例外対応などを収集・整理する業務の設計を検討。たとえば、施設内での案内や受付対応、物品の受け渡し、現場スタッフによる作業動作など、ロボットが現実空間で活動するために必要となるデータを、スポットワークの形で収集できる仕組みを検討するという。
2. 安全性とデータ品質を両立する運用体制の検討
フィジカルAIの学習に活用するデータには、一定の品質や一貫性が求められる。そのため、両社の役割分担を明確にしたうえで、作業手順、教育・研修、安全管理、品質確認、業務結果の共有方法など、スポットワーカーが安心して参加できる運用体制を共同で検討するとのことだ。また、取得する情報の範囲や利用目的を明確にし、必要に応じた匿名化・マスキングなどの措置を含め、プライバシーに配慮した運用を徹底するとしている。
3. ロボット導入・運用支援領域でのスポットワーカー活用
データ収集に加え、ヒューマノイドロボットを企業や施設へ導入する際の搬入・設営補助、初期運用サポート、利用者への案内補助、稼働状況の確認、現場レポーティングなど、ロボットの導入・運用を支える業務におけるスポットワーカー活用の可能性も検討。ヒューマノイドの社会実装には、ロボット本体の性能だけでなく、導入後に現場で継続的に運用し、改善していく仕組みも重要であるため、こうした社会実装に伴って新たに生まれる業務についても、フィジカルAI時代の新たな仕事の機会として捉え、検討を進めるとのことだ。
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EnterpriseZine編集部(エンタープライズジン ヘンシュウブ)
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