群知能・ロボット連携の応用（2025年）

群知能（SI）は、集団知能とも呼ばれ、複数の知能体（人間、機械、その他の知能システムなど）の連携と資源統合を通じて、単体の能力を超える知的なパフォーマンスを生み出す手法を指します。その核心的な考え方は、集団内の個々の知識、経験、判断を統合することで、より効率的な問題解決、意思決定、あるいはイノベーションを実現することにあります。群知能は生物の集団行動の模倣に起源を持ちます。これは計算パラダイムと知能モードであり、多数の単純な個体が、集中管理なしに局所的な相互作用と単純な規則に従うことで、全体として複雑な知能的行動を創出するものです。例えば、アリのコロニーが最短経路を発見したり、鳥の群れが同期して飛行したりする現象がこれに該当します。

ロボット連携とは、同一または異なるタイプの複数ロボットが、統一された協働制御システムのもと、リアルタイム知覚データと事前設定ルールに基づき、単独では達成不可能な複雑なタスクを共同で遂行し、「1+1>2」の相乗効果を実現するプロセスを指します。対象ロボットは産業用ロボットアームやAGV（無人搬送車）などの産業機器、あるいはサービスロボットや医療ロボットなどの民生機器を含みます。

群知能技術は、ロボット連携の「連携脳」となります。群知能は、マルチロボットシステムにおける「いかに効率的に連携するか」という中核的な論理を提供します。例えば、

1. 群知能の分散制御メカニズムは、システム全体の動作に対する「単一障害点」の影響を回避し、連携の堅牢性を向上させます。

2. 群知能の局所情報相互作用メカニズムは、情報伝達コストを低減します。ロボットは全てのグローバル情報を取得する必要はなく、隣接するロボットと位置情報やタスク状態を交換することで、最適なグローバルタスク配分を実現できます。

ロボット連携は、群知能技術の実装と複雑な現実世界の問題解決における重要なシナリオであり、最終的には群知能技術の最適化に寄与します。

群知能・ロボット連携は、個々の能力の限界を突破することが可能です。

個体知能と比較して、群知能・ロボット連携は効率性の向上、境界の拡大、システムの耐障害性の強化、コストとエネルギー消費の削減を実現します。

単独知能は「個体能力の強化」に焦点を当てています。全ての知覚・意思決定・作動モジュールが単一ロボットに統合され、外部装置や他のロボットに依存せず、自身のセンサー（カメラ、レーダー）とアルゴリズムによって問題を独立して処理します。群知能・ロボット連携の核心は「集団効率の最適化」にあります。複数のロボットが通信ネットワークで接続され、単独では達成不可能な課題を共同で遂行します。各ロボットは作業の一部のみを担当し、データ共有とタスク分担を通じて「1+1>2」の相乗効果を実現します。

群知能・ロボット連携の主要技術：タスク割り当て、連携制御、リアルタイム通信

個体知能と比較した場合、群知能・ロボット連携の主要技術は主に「複数の個体が効率的かつ秩序ある全体を形成する方法」に焦点を当てています。その核心は、タスク分割、行動連携、情報共有という3つの大きな課題に対処することにあります。主要技術には以下が含まれます。

1. 動的なタスクの割り当てとスケジューリング：個々の知能は「何をすべきかを決定する」だけでよいのですが、連携システムでは、複雑なタスクをサブタスクに分割し、各ロボットに合理的に割り当てます。同時に、タスクの変化に対応するため、割り当てのソリューションは、一時的なタスクの追加や削除、ロボットの故障など、不確実な環境において、一度きりの静的な割り当てではなく、継続的に調整される必要があります。

2. 経路計画と障害物回避：複数のロボットが同じ空間で作業する場合、経路の競合（衝突など）や資源の競合（同じ充電スポットの争いなど）が発生する可能性があります。秩序ある行動を確保するには、連携制御が必要です。障害物回避戦略では、経路計画アルゴリズムを使用して各ロボットの経路が重複しないように計画したり、時間スケジューリング（ロボットが狭い通路を順番に通過するなど）を使用して衝突を回避したりします。産業環境では、「デジタルツイン」技術も搭載され、仮想環境でロボットの動きをリハーサルすることで、衝突を早期に検出して解決することが可能になります。

3. 連携制御：これには、動作同期制御と力/トルク連携制御が含まれます。基本的に、複数のロボットの位置、速度、力、その他のパラメーターが、タスク実行時にあらかじめ設定されたルールに従って一貫性を保つことを目指し、効率的な連携を実現します。連携制御は、連携の精度と安定性を確保するために、時間同期、軌道同期、力/トルク同期など、複数の中心的な目標を中心に展開されます。

4. リアルタイム通信：これは効率的なロボット連携の基盤となります。位置情報、タスク進捗、障害情報など、デバイス間とデバイス・システム間のデータ伝送と相互作用を担います。

当レポートでは、群知能・ロボット連携業界について調査し、群知能技術の定義、特性、開発史、主要技術、技術動向、課題などに加え、群知能技術の主要サプライヤーとロボット連携の応用を分析しています。

目次

第1章 群知能・ロボット連携の概要

• 群知能・ロボット連携のイントロダクション
• 群知能・ロボット連携に用いる主要技術
• 群知能・ロボット連携技術の動向
• 群知能・ロボット連携の開発課題
• 群知能・ロボット連携の応用分野

第2章 倉庫・ロジスティクスにおける群知能・ロボット連携の応用とサプライヤー

• 倉庫・ロジスティクスにおける群知能に基づくマルチロボット連携の応用
• サプライヤー - Geek+
• サプライヤー - Quicktron
• サプライヤー - Hai Robotics
• サプライヤー - IPLUSMOBOT
• サプライヤー - Megvii
• サプライヤー - KSEC Intelligent Technology
• サプライヤー - Mooe Robot

第3章 エンターテインメントパフォーマンスにおける群知能・ロボット連携の応用とサプライヤー

• ドローンアートにおける群知能・ロボット連携の応用
• ステージパフォーマンスにおける群知能・ロボット連携の応用
• サプライヤー - Highgreat Technology
• サプライヤー - DAMODA
• サプライヤー - CroStars
• サプライヤー - EFY Technology
• サプライヤー - EHang

第4章 その他の分野における群知能・ロボット連携の応用事例

• 工業製造における群知能・ロボット連携の応用
• 工業製造サプライヤー - UBTECH
• 消費者サービスにおける群知能・ロボット連携の応用
• 課題と緩和戦略
• 消費者サービスサプライヤー - Yunji Technology
• 消費者サービスサプライヤー - Gausium
• 消費者サービスサプライヤー - Keenon
• 消費者サービスサプライヤー - Pudu Robotics
• 消費者サービスサプライヤー - Excelland Robotics
• 消防救助における群知能・ロボット連携の応用
• 開発動向
• 施設検査における群知能・ロボット連携の応用
• 農業における群知能・ロボット連携の応用
• 開発動向