買い物がつまらないなら、ウォルマートの店舗にある20万点の品物を使ってジャグリングをしてみるといい。もちろん文字通りジャグリングしろと言っているわけではない。何百平方メートルもある店内の棚に、きちんと商品を並べるということだ。そのためにはバーコードリーダーを持った従業員と、強い忍耐力が必要になる。

あるいは、Bossa Novaという企業が開発した働き者のロボットを出動させる手もある。最大体長180cmにもなるそのロボットは、通路を動き回って棚の写真を撮りまくり、2分で約25m分の棚の画像を撮影。1万平方メートル以上の規模の店舗をスキャンし、2テラバイト分のデータをつくりだす（冒頭の動画参照）。

これは工場以外では初めて、複雑な方法で人間と協働するインテリジェントなロボットだ。

路上を除けば［日本語版記事］、店の中ほどロボットが動き回るのが難しい場所はないだろう。通路をひとりで動き回るだけでなく、従業員や踏み台、突然カートをもってUターンする客を上手に避けなければならないからだ。次回忙しいスーパーに行ったときには、周りを見回してみてほしい。店内はカオスだ。

Bossa Novaのロボット、はナヴィゲーションにLiDAR（ライダー）を使っている。つまり、一帯にレーザーを放ってマップをつくりだすということだ。人に出合えばもちろん止まるし、長い間動きそうにないものに遭遇すればルートを変える。

その間もずっと、ロボットは2Dカメラと3Dカメラの両方で棚を次から次へと撮影し、さらにLiDARを使ってデータを補強する。「棚の奥行きを見ることで、商品が棚一杯に並んでいるか品切れしているか、その間かがわかるのです」と、Bossa Novaの最高ブランド責任者（CBO）マーティン・ヒッチは言う。人間の従業員は、このデータを基に在庫を補充することができる。

オンライン小売業者に対抗する唯一の道

なぜロボットの仕事はデータ撮影止まりなのだろう？ 在庫補充を手伝うこともできるのではないか？ それは、人間のほうがロボットよりも上手にできることがたくさんあるからだ。



物の操作はロボティクスの大きな課題だ。われわれは、人間の手で扱われることを前提にデザインされた「人間の世界」に住んでいる。スーパーに並ぶさまざまな商品を考えてみてほしい。かたちも大きさも重さもバラバラだ。それらをすべて扱うのは、どんなロボットにとっても至難の業だろう。

とはいえ、それも“いまのところ”の話である。研究者たちは、さまざまな物体をより確実に扱えるようロボットの手を改良している。

例えばKindredというスタートアップは、ロボットが物のつかみ方を2つの方法で学ぶことができるシステムを開発している。ひとつは人間をまねること、もうひとつはトライ&エラーによる自習、つまり強化学習だ。受注処理センター（オンラインで注文された商品を箱詰めする場所）で、さまざまなアイテムを扱わなければならないロボットのためにつくられたシステムである。

真面目な話、ブリック・アンド・モルタル企業がオンライン小売業者に対抗するには、ロボットに頼れるだけ頼る以外に方法はない。アマゾンは1社で10万体のロボットを稼働させ［日本語版記事］、箱詰めを行う人間の従業員のもとに商品を運ばせている。しかし、箱詰めを含めたすべてのプロセスをロボットが自動で行えるようになるのも時間の問題だ。

興味を示す人、ロボットを蹴る人

もっと直近の話をしよう。Bossa Novaのロボットはいま、奇妙で新しいフロンティアを歩いている。

人間はロボットとどう働いていいか、まだよくわかっていない。「このロボットは何をしているのか？ どうやって動いているのか？ 質問してくる人はいるでしょう」とヒッチはいう。特に興味をもつ傾向にあるのは子どもだが、仕事をしないといけないロボットにとってこれは理想的ではない。

一方で正反対の反応を示す人々もいる。ロボットを嫌悪する人々だ。「通りすがりにロボットを蹴る人を何人か目にしました」と、ヒッチはいう。

重要なのは、ロボットはわれわれの世界にとどまり続けるということである。そして、店でも職場でも（ウォルマートの店員ならどちらも同じことだ）われわれはどんどん彼らとやり取りすることになる。ロボットを見て困惑したり興味をもったり慌てたりしても、責める人はいない。

「社会の準備ができている気もします」と話すのは、米国ロボット工業会（RIA）のヴァイスプレジデントを務めるボブ・ドイルだ。「新しいテクノロジーが入ってくるときは、常に懸念や制約がつきまとうものです」

でもどうか、ロボットを蹴るのはやめてほしい。ロボットにそんなことを学習してほしくはないはずだ。