言葉にしなくても、意図が伝わる
更新日：6 日前
COACT／名古屋大学
【第１回】2026年9月
COACTは、こんなチームです！
名古屋大学大学院の同期である宮地佑樹さん、澤知憲さんによる「COACT」。チーム名はContext-aware Object-mediated Assistive Co-Transportation(状況に応じて運搬を支援する仕組みの意)から名付けました。開発しているのは、人と一緒に家具や荷物を持ちながら、「この人は次に何をしたいのか」を読み取って動く協働搬送ロボットです。
リーダーの宮地さんは、高齢者の自立生活支援をテーマに研究を続けてきました。これまでには、歩行に不安を抱える高齢者に寄り添い、自律的に伴走する「杖型ロボット」を開発。現在はその研究をさらに発展させ、トヨタの生活支援ロボットHSRを活用した生活支援技術の研究に取り組んでいます。また宮地さんは現在、国立長寿医療研究センターでもリサーチアシスタントとして研究に携わっています。
Challenge ATOMへの参加も、コンテストのためのアイデア開発ではありません。宮地さんが大学や長寿研で進めている研究の延長線上にあり、人とロボットが自然に協力できる新しい生活支援の実現を目指しています。研究室で積み重ねてきた知見を活かしながら、さらなる可能性に挑戦します。
COACTが描く未来
宮地さんがこれまで取り組んできた杖型ロボットの研究も、今回のCOACTも、その根底には一つの問いがあります。
人が、最後まで自分の力で、自分らしく暮らし続けるために、ロボットには何ができるのか。
宮地さんは一人暮らし高齢者の自立を支える研究に取り組む中で、「物を運ぶ」という何気ない日常動作に着目しました。掃除のために家具の位置を少し変えたい。ちょっと部屋の模様替えをしたい。自分らしい暮らしには欠かせないことですが、家具を少し動かすだけのために誰かを呼ぶのは心理的なハードルも高いものです。だからこそ、人の隣で自然に手を貸してくれるロボットが必要なのではないかと考えました。
では、人はロボットにどんな支援を求めるのでしょうか。
ヒアリングで見えてきたのは、「いちいち細かく指示を出したくない」「言われたことだけをやるのではなく、意図を理解してほしい」という声でした。例えば、二人で長い机を運ぶとき、人同士なら「右へ5センチ動かして」「次は30度回転して」と言葉で指示することはありません。少し力を加えたり向きを変えたりするだけで、相手は自然に意図を理解し、動きを合わせてくれます。
COACTが目指しているのは、そんな人間同士の“阿吽の呼吸”をロボットとの間にも生み出すことです。ロボットは人から伝わる力や周囲の環境情報を手がかりに、「運びたいのか」「向きを変えたいのか」「狭い場所を通りたいのか」といった目的を推定し、その場に応じた支援を行います。単に命令に従うのではなく、人が何をしようとしているのかを理解しようとするロボットです。
一緒に机を持っただけで、「ああ、そっちへ動かしたいんだね」と分かってくれ、先回りして支えてくれるロボット。
人間同士では当たり前に行われている協働を、ロボットとの間にも実現すること。それは、人とロボットの関係を「命令する側とされる側」から、「共に作業するパートナー」へ変えていく挑戦でもあります。
COACTの現在地
現在COACTでは、人とロボットが協力して物体を運ぶ際に、人の意図を推定するための学習データセットの構築を進めています。
開発の中核となるのが、人から伝わる力覚情報と、LiDARやカメラから取得する環境情報を組み合わせた意図推定です。ロボットは物体に加わる力だけでなく、部屋の地図や障害物の位置も考慮しながら、「運搬」「姿勢変更」「狭所通過」「配置」といった複数のタスクの中から、人が何をしようとしているのかを推定します。現在は、NVIDIAのロボットシミュレーター「Isaac Sim」を活用し、人とロボットが共同で物体を運搬する状況を仮想空間上に再現しています。長い机を運ぶ、向きを変える、ドアを通過するといった様々なシナリオをシミュレーション上で生成し、その際に発生する力の変化や物体の動き、周囲の環境情報を収集しています。こうして得られたデータを用いて、人の行動目的を推定するモデルの学習を進めています。
Next Challenge
次の目標は、シミュレーション上で構築している意図推定モデルを、実際のHSRで動作させることです。まずは、人とHSRが長い机のような物体を共同で運搬するデモの実現を目指しています。単に同じ方向へ移動するだけではなく、物体の向きを変える、狭い場所を通過する、目的の位置へ配置するといった状況の中で、ロボットが人の意図を正しく推定できるかを検証していきます。重要になるのが、シミュレーション上では取得できる豊富な情報を、実機で利用可能なセンサデータだけで再現することです。実際の環境ではノイズや誤差も発生するため、シミュレーションと実世界のギャップをどのように埋めるかが大きな課題になります。
また、共同搬送のデモ環境についても検討を進めています。長い机を運びながら方向転換を行ったり、ドア幅を模した狭い通路を通過したりする状況を用意し、人とロボットがどこまで自然に協力できるのかを評価する予定です。