LLM対応ロボティクス・インタラクションを用いた再現可能なロボティクス認知手法：企業チャレンジからの実証

arXiv cs.RO / 2026/4/24

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要点

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を人とロボットのインターフェースとして活用するだけでなく、専門知識のないユーザーに対して職場の現場でロボティクスを体系的に紹介する手段として用いる方法を検証している。
UAEのAD Ports Groupの従業員を対象に、LLM対応の二足歩行（ヒューマノイド）ロボットを用いた「チャレンジ型」のロボティクス認知イベントを実施し、参加者はLLMベースの制御フレームワークで解釈された音声コマンドにより物流を模したタスク環境でロボットと協働した。
その活動は、チームで役割を分担して行う設計であり、ロボティクスの事前知識を前提とせず、身体性のあるAI（embodied AI）や人とロボットの協調を参加者に体験させることを狙っている。
イベント後の評価では16日間公開のアンケートで102件の回答を回収し、全体として高い満足度やロボティクス／AIへの関心・理解の向上が示される一方、信頼性や予測可能性については相対的に低い評価も得られた。
著者らは、本アプローチは産業・運用環境におけるロボティクス認知のための有望で再現可能な方法になり得ると結論づけるとともに、信頼や挙動の一貫性に関わる技術・設計上の改善の必要性を強調している。