LLMを用いた自己適応ロボットにおけるヒューマン・イン・ザ・ループ不確実性分析

arXiv cs.RO / 2026/5/6

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要点

本論文は、LLMを用いて設計段階で自己適応ロボットの不確実性を体系的に探索するためのヒューマン・イン・ザ・ループ手法およびツール「RoboULM」を提案しています。
不確実性の源泉・影響・低減（ミティゲーション）に関する観点を詳細に整理した、不確実性タクソノミー（分類体系）を提示しています。
記述されているように、動的で予測困難な環境で未解消の不確実性に対処できないと、安全上の違反や運用失敗につながり得るため、その扱いが重要だと論じています。
4つの産業ユースケースにまたがる16名の実務者による評価では、RoboULMは「有用で理解しやすい」と評価され、特に構造化されたプロンプトや反復的な改善支援が高く評価されました。
総じて、RoboULMは複雑で急速に進化するロボット技術に対する不確実性分析をより体系的に実現し得ることを示唆しています。