Q. ロボット開発基盤オープン化（2024年）はどれくらいですか？

• AIロボティクス施策におけるデータプラットフォーム構築とAI開発の促進

製造業の競争力強化に向けたDX＜事例②＞ 【事例】AIロボティクス施策 図1：ロボットの導入市場 ロボットシステムの数・量 伝統 的市場 多品種少量製造 建築 ホテル・宿泊 小売 【未活用領域】 ロボットの 需要種別 ロボットによる 判断・処理 は限定的 少量多品種市場 ロボットに様々な機能、複雑な判断・処理が求められる 図2：ロボティクス分野におけるデータプラットフォーム 第4章 AI 人手不足が必要な背景と課題 人手不足に直面する中、生産性や産業競争力を向上するた めに、特にこれまでロボットが導入されていない少量多品種 市場にロボットの導入を進めることが重要。 既存のロボットは、多様なロボット開発をしづらい、ロボットが自 ら判断・動作することが困難といった課題があり、解決に向けて は、オープンな開発基盤の構築と、ロボットの自律性を高め るためのデータ収集・AI開発が必要。 開発制御への対応：ロボットのオープンな開発基盤の構築 既存のオープンな開発環境を活用しつつ、ハードとソフトのモ ジュール化による柔軟かつ効率的なロボットシステムの開発を 推進。その上で課題となる、ソフトウェアの信頼性・安定性を検 証・選別する基盤を新たに構築。 これらにより、ソフトウェア開発を担うスタートアップはじめ、多様 な開発主体によるロボットシステム開発への参入機会を拡大。 技術制約への対応：ロボティクス分野におけるデータプラット フォームの構築とAI開発の促進 試験用ロボットを用いてデータを収集し、収集したデータを基に 基盤モデルを開発し、さらにその基盤モデルをロボットに組み込 み、実現場での実証を通じて新たなデータを収集することで、 データプラットフォームの構築とAI開発を促進。 ユース ケース 製造 運搬 清掃 飲食 介護 医療 AI モデル 基礎モデルA 基礎モデルB 基礎モデルC ③ 基礎モデルを組み込み、社会実装 ④ データの創出・蓄積・ 活用 の循環 (データ創出→データ 基礎への蓄積→基礎 モデルの性能の向上 →…の流れによるデ ータ基盤の拡充) データ基盤 ② データ基盤にあるデータを用いて基盤モデルを開発 ハード 試験用ロボット ① 圧倒的に不足するロボット分野のデータ収集 (ロボット分野におけるデータ の定着と基盤創出の課題) 資料:経済産業省「第12回 半導体・デジタル産業戦略検討会議 資料3 半導体・デジタル産業戦略の現状と今後」(2024年12月) 19