ロボットを現場で活躍させるために

Brain Corpは画期的なAIソフトウェア技術を開発し、当社の製造パートナーが自律型ロボットを製造して小売店、ショッピングモール、空港、病院などに販売しています。しかし、私たちの仕事はそこで終わりません。

ロボットが配備されると、当社のソフトウェア・オペレーション・チームは、すべてのBrainOS®対応ロボットが現場で優れたパフォーマンスを発揮できるよう熱心に取り組み、クラウドを通じてデータや洞察を収集し、ソフトウェアやシステムの改善、ひいてはより良いユーザー体験の創造に役立てています。しかし、現場で数台のロボットを管理するのと、大規模なグローバル・フリートでロボットを管理するのとでは大きく異なります。

私たちは、商業的な屋内公共スペースで稼働する自律移動ロボット（AMR）の世界最大のフリートに電力を供給する過程で、このことを苦労して学びました。過去3年間で、BrainOSを搭載したフリートが10台から1万台以上に拡大したことから学んだ最も重要な5つの教訓です。

1.インフラの早期構築

私たちは早くから、ロボットにリモートでアクセスする機能が必要であることを学びました。ロボットの台数が少ないうちは、アップデートや修正を手作業で行うのは簡単です。しかし、台数が50台を超えると、各ロボットの状況をすべて手作業で把握することは不可能になります。情報を収集し、各ロボットがいつ、どこで、どのように稼働しているかを正確に把握することは、良いサービスを提供し、良い製品を維持するために非常に重要です。では、解決策は何か？堅牢なインフラ。

すべてのユーザーと一緒に現場にいることはできませんが、私たちはロボットの状態を仮想的に監視し、ユーザーが経験している問題を迅速に解決することができます。独自のロボット・パフォーマンス・テレメトリーを含むグローバルなインフラにより、私たちはすべてのロボットをほぼリアルタイムで監視し、わずか数時間で設定変更やソフトウェア・アップデートを展開することができます。適切なインフラこそが、高性能なフリート管理を可能にするのです。

2.視認性がすべて

現場のロボットの問題を検出、調査、解決し、改善点を特定するためには、個々のロボットとフリートの両方のレベルで完全な可視性が必要です。信頼性の高いパフォーマンス・モニタリング・ツールがなければ、ロボットがどのように故障するのか、なぜ故障するのかを即座に理解することができず、ユーザーはロボットを直接診断してくれる人を待たなければならなくなります。

また、可視性のために構築されたインフラストラクチャにより、大規模な分析を実行し、世界中の何千台ものロボットからほぼリアルタイムでデータを収集することができます。そのデータから得られる洞察は、ソフトウェアを継続的に改善し、リリースごとにロボットのパフォーマンスを向上させるのに役立っています。

3.追跡可能な構成管理が窮地を救う

可視化の必要性は、社内プロセスにも及んでいます。ロボットが成長するにつれて、ユーザーに不用意な問題を引き起こすことなく、さまざまな機能や構成のパフォーマンスをテストできる必要があります。個々のロボットに手動で接続して更新や編集を行うことは、非効率的であるだけでなく、透明性がありません。ロボットのパフォーマンスへの影響を追跡できるように、いつ、どこで、誰が、どのような設定変更やソフトウェアのアップデートを行ったかをインフラで可視化できるようにすることが重要です。

私たちのインフラにトレーサビリティを組み込むことで、ユーザーのロボットに発生した問題を迅速かつ簡単に監査し、問題の発生源まで遡り、問題を元に戻し、再発を防止することができます。これにより、エンドユーザーには、より一貫性のあるエクスペリエンスが保証されるだけでなく、新機能への迅速な対応、潜在的な問題の迅速なロールバック、パフォーマンス向上のための環境問題に基づいてロボットを調整する能力も保証されます。

4.ソフトウェア・アップデートは、たまに行う大きなものよりも、頻繁に行う小さなものの方が良い。

つまり、新機能のリリース準備が整ったときだけ、クラウド経由でロボットをアップデートしていたのです。このアプローチは、結果が出るまで何カ月も待たなければならない開発者に不満を抱かせるだけでなく、新機能や改善、バグ修正を何カ月も待たなければならないユーザーにとっても有害でした。新しいリリースのたびに大幅な変更が行われ、リリース前のテストは厳重に行われましたが、その変更がシステムの他の部分にバグや予期せぬ影響を与える可能性は常にありました。

リリース・サイクルを見直すことで、そのリスクを最小限に抑え、より良い反復的な改善を行うことができるようになりました。クラウド・ソフトウェア・プロバイダーが絶え間ない微調整を行うのと同じように、私たちも定期的にソフトウェアのマイナー・アップデートをリリースし、ロボットが分散インフラを通じて自動的にダウンロードするようにしました。今では、ロボットのパフォーマンスに悪影響を与える可能性がほとんどない、定期的なソフトウェア・アップデートをユーザーは期待しています。また、バグがあったり、機能がうまく動作しなかったりしても、私たちのインフラがそれを検知し、数時間から数日のうちに修正プログラムを配布します。つまり、ユーザーが何もしなくても、ロボットは徐々に改善されていくのです。

5.ロボットが有用であるためには、理解可能である必要がある。

エンドユーザーもまた、頼りにしているロボットがどのように機能しているかを可視化する必要がある。しかし、ロボットは複雑でアクセスしにくい。ロボットがどのように動作するのか理解できないのに、ユーザーがロボットを信頼すると期待できるだろうか？

ロボットが実際に有用な規模になる唯一の方法は、ロボットが行うことを利用しやすい言語に翻訳することである。これは単に直感的なユーザーインターフェイスを持つという意味ではなく、もちろんそれは必須だが、明確で理解しやすい文書、サポートツール、製造ガイドラインも必要なのだ。

ロボットのアクセシビリティは、ユーザーにとってのサービス性と信頼性に影響するため、私たちは常にロボットをよりアクセシブルにするよう取り組んでいます。例えば、コード化されたエラーメッセージを表示する代わりに、ロボットはポップアップを表示し、問題点とそれを解決するためにユーザーが取るべき手順を示します。私たちのロボットは理解しやすいため、修理が簡単で速く、信頼性が高く、全体的に有用です。

この5つの教訓は氷山の一角に過ぎない。この10年間で、私たちは数え切れないほどの教訓を学び、ユーザーにより良いロボットを提供できるようになりました。私たちがこれまで学んできたことの集大成が、安全性とロボット工学に対する「人間第一」のアプローチです。私たちのロボットは人間をサポートし、労働集約的で喜びのない作業を代行することで生産性を向上させ、人間の作業員が他のことに集中できるようにしています。私たちはこの進歩を誇りに思い、これからもロボットをより良く、より使いやすくするために努力を続けていきます。