株式会社ZMPは、本日、宅配ロボットCarriRo Deliveryの量産前モデルを発表した。
実サービスに向けて、デザイン、サイズ、ユーザインタフェースなどをフルモデルチェンジ。ロボット本体は、前モデルよりも小型化することで走行環境への適応力が向上。店舗のニーズに合わせ、様々なボックスの大きさ及び個数のロッカーに取り替え可能。ユーザーとの接点となる「表情」を豊かにすることで、周囲とのコミュニケーション手段を進化させたという。
IT面では、商品の注文から決済、QRコード読み取りによるカギの解除が可能となるユーザー用アプリ、店舗での注文管理や各ロッカーへの商品積込をサポートする店舗用アプリ、そして、各ロボットの位置・ステータスの管理及び緊急時の遠隔操作が可能な遠隔監視システムがある。
また、同モデルを用いて宅配ロボットによるデリバリーサービスの実証実験を、株式会社ローソン、慶應義塾大学SFC研究所の協力を得て開始する。 ユーザは注文から受取りまでを専用アプリを用いて行い、CarriRo Deliveryが自律走行で届ける実運用に近いサービス検証となる。
尚、当実証実験はこの度、経済産業省による「AIシステム共同開発支援事業」に採択された。
宅配サービス実証実験の概要
内容:「AIを活用した安全確実な宅配ロボットシステムの開発及び実証」
国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)
「AIシステム共同開発支援事業」として実施
協力:株式会社ローソン、慶應義塾大学SFC研究所
期間:2018年7月5日~2018年2月20日
場所:慶應義塾大学 湘南藤沢キャンパス
IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。
企業向けAI活用虎の巻
AIによって「優秀な人材」の定義が変化したことを、どうみるべきか —AI時代の人材採...
まだ、生成AIのチャットボットで消耗しているの? ー自律的に動くAIエージェントが働...
AI時代の「中間管理職クライシス」 —部下がAIに相談する時代、上司の価値はどこに残...
AIに仕事を頼む技術 —なぜ「営業資料を作って」と頼むと失敗するのか?
生成AIは、使い手の「言語化能力」を暴く、リトマス試験紙
AIに「ゴミ」を食わせるな ーAIエージェントが賢くなるデータ、バカになるデータ
AIで業務を自動化する方法とは ーなぜ、ChatGPTを配っても仕事は減らないのか?
なぜあなたの会社で、生成AIが活用されないのか?どこで活用すべきか?
生成AI活用ガイド
PHPの重大脆弱性で多くの組織がサービスを止めた理由とは?AI時代に企業はどう備える...
フィジカルAI「10の誤解」とは?ガートナーの指摘から考える現場データを貯めた先の次...
「24時間働く分身AI」に何を任せるか?Muse・dotsに見るパーソナルエージェン...
AI導入の成果は効率化にとどまっていないか?「売上の方程式」で描く攻めのAIの地図
AIが攻撃に使われるとき防御側のAIは動くのか?NVIDIAら「オープンAI連合」に...
今更聞けない生成AIの選び方、自分の優先軸で選ぶための4つのチェックポイント
フィジカルAIが可能にする柔軟なロボットアームとは?製造業にとって現実的な選択肢にな...
フィジカルAIはどこまで来ているのか?導入判断の前に見るべき「現場データ」
AnthropicやOpenAIのAIが起こした事故に学ぶ、自社点検のための視点
熟練工の「勘」をAIに継がせるには ?「誰が」「どう」進めるかを5つのステップで整理...