https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/0018720816644364
要約：Human–Robot Interaction: Status and Challenges（2016）
著者: Thomas B. Sheridan (MIT)
目的: 人とロボットの相互作用（HRI）の現状をレビューし、研究課題を明らかにする。
1. HRIの現状
ロボットは単純な遠隔操作から、高度なAIを備えたシステムへと進化。
HRIは製造業、医療、輸送、警備、教育など幅広い分野で活用されている。
2. HRIの主要領域
人が監督するロボット（テレロボット）
例: 工場の自動化ライン、倉庫での物流ロボット（Amazonの倉庫ロボットなど）
課題: 安全性（衝突回避）、プログラミングの効率化、人間のタスクスタイルの学習
危険・遠隔環境でのテレロボティクス
例: 宇宙探査、災害対応（福島原発事故後のロボット）、軍事用途
課題: 遠隔操作時の視認性、通信遅延への対応、意思決定の信頼性
自動運転車・航空機
例: Googleの自動運転車、航空機の自動操縦
課題: 緊急時の人間の関与、自動化の社会的受容、安全確保
人とロボットの社会的相互作用
例: 教育用ロボット（LEGO Mindstorms）、高齢者のケアロボット（介護支援）
課題: 人間がロボットを信頼するための設計、人間との自然な対話の実現
3. 研究課題
HRIには未解決の課題が多い。
タスク分析: 人間とロボットの最適な役割分担
ロボットの学習: 人間の指示を安全に解釈・実行する方法
相互理解: 人間とロボットが「お互いをどう理解するか」
教育: ロボットが人を教育し、人がロボットを教育する方法
倫理: ロボットの自律性と人間の意思決定のバランス
4. 結論
HRI研究には人間工学の専門家の関与が不可欠。
完全自律ロボットの実現は困難であり、人間の関与が続く。
技術進化のスピードが速く、研究の方向性は短期間で変化する可能性が高い。
今後の方向性:
社会的影響を考慮しながら、人間とロボットの適切な協働の形を探ることが求められる。
キーポイント
HRIは急速に進化しており、人間工学の視点からの研究が必要。
すべてのロボットは今後も人間の監督下にあると考えられる。
人間とロボットの相互理解がHRIの核心的な課題。
HRIの成功は技術だけでなく、社会的・倫理的要因にも依存する。
コメント:
本論文はHRIの多様な分野を網羅し、現状と今後の課題を的確に示している。ニューラルネットワークを活用したロボットの姿勢制御など、ユーザーの関心領域と関連する部分も多いため、今後の研究の参考になるかもしれません。
翻訳
人とロボットの相互作用：現状と課題
目的
本論文では、人とロボットの相互作用（HRI）の現状を概観し、人間工学分野における主要な研究課題について論じる。
背景
ロボットは、もともと核廃棄物の処理のために開発された、完全に人間が制御するマスター・スレーブ型のサーボ機構から進化し、現在では人工知能（AI）を組み込んださまざまな種類のロボットが登場し、人間の監督のもとで多様な用途に活用されている。
方法
本ミニレビューでは、HRIの発展を4つの応用分野に分けて説明し、人間工学の研究における課題を検討する。
結果
多くの研究論文に加えて、さまざまな形態の人間の制御下においてロボットの能力が発揮されることが、実演を通じて確認されている。
結論
HRIは急速に発展している分野である。遠隔操作型の専門ロボットは、危険な環境や医療分野での応用において成功を収めている。また、宇宙探査や反復的な産業作業におけるテレロボットも実用化されている。一方で、自動運転車や、人間とロボットが協調して作業する場面（特に操作タスク）、危険環境でのヒューマノイドロボットの運用、さらにはロボットとの社会的相互作用といった領域では、研究はまだ初期段階にある。汎用ヒューマノイドロボットの有効性については、いまだ確証が得られていない。
応用
HRIは現在、製造業、宇宙開発、航空、海洋探査、手術、リハビリテーション、農業、教育、配送・物流、警察・軍事作戦など、ほぼすべてのロボット関連作業に適用されている。
序論
人とロボットの相互作用（HRI）は、現在、非常に広範で多様な研究および設計の対象となっている。この分野に関する文献は急速に増加しており、毎年数百の論文が発表されている。また、機械工学、電気工学、コンピュータ科学、制御工学、人工知能（AI）といった技術分野において、多くの専門学会や臨時会議が活発に活動している。2006年以降、IEEE（米国電気電子学会）は「人とロボットの相互作用」に関する専門シンポジウムを毎年開催しており、GoodrichとSchultz（2007）は、この分野に関する包括的な（ただしやや古くなった）文献調査を提供している。
人と自動化システムの相互作用、たとえば航空機の操縦などは、長年にわたり人間工学の分野で活発に研究されてきた。しかし、HRIに関しては、人間工学の分野ではこれまであまり注目されてこなかった一方で、人間とコンピュータの相互作用（HCI）を専門とする研究者たちの間では積極的に研究されてきた。
いずれにせよ、人とロボットの相互作用に関する研究の必要性は非常に大きく、ロボット研究および設計への人間工学の関与も極めて重要である。人間工学の専門家は、ダイナミクス（動力学）、制御、コンピュータ科学（特に人工知能）についての理解を深めることで、多くの利益を得ることができる。少なくとも、これらの分野のエンジニアと協力し、研究・概念設計・評価に積極的に関与するべきである。
HRIの応用は、大きく4つの分野に分けられる。
1. 人間が監督するロボットによるルーチンタスクの遂行
これには、製造業の組立ラインにおける部品の取り扱い、倉庫・オフィス・病院における荷物や医薬品の配送などが含まれる。このようなロボットは「テレロボット」と呼ばれ、コンピュータプログラムに基づいて一定の動作を自動的に実行できる。また、環境を感知し、自身の関節位置を把握しながら動作する能力を持つ。さらに、収集した情報を人間のオペレーターに伝達し、必要に応じてプログラムを更新することで、より高度な動作を実現することが可能である。
2. 危険または遠隔環境でのロボットの遠隔操作（テレオペレーション）
宇宙、航空、地上、海中など、人間が直接作業を行うことが困難な環境では、遠隔操作ロボット（テレオペレーター）が用いられる。これらのロボットは、人間の操作動作に対応して物理環境を移動・操作する。さらに、人間の監督のもとでコンピュータが断続的に再プログラムされ、特定のタスクを自律的に実行する場合、それらは「テレロボット」と呼ばれる。
3. 自動運転車などの自動化された乗り物
近年、自動運転技術の進展により、自動車、鉄道、航空機といった乗り物の自動化が進んでいる。たとえば、自動運転車は、人間が乗客として搭乗しながらも、基本的にはロボットが自律的に運転するシステムである。しかし、現在の技術では、一部の状況で人間の介入が必要となることがあり、安全性の確保が課題となっている。
4. 人間とロボットの社会的相互作用
ロボットは、娯楽や教育目的、高齢者や障がい者の支援、自閉症児向けの対話型ツールなど、社会的な相互作用の場面でも活用され始めている。しかし、この分野の研究はまだ初期段階にあり、人間とロボットがどのように自然にコミュニケーションを取るべきかについての明確な指針は確立されていない。
この論文では、これらの分野におけるHRIの進展を詳しく論じるとともに、今後の研究の課題について検討する。特に、タスクの動的解析、ロボットへの指導、意図しない影響の回避、相互理解、教育への応用、倫理的な側面などが重要な研究テーマとなる。HRIは今後さらに発展する分野であり、人間工学の専門家が積極的に関与することが求められる。
各分野において、いくつかの背景情報を引用し、模範的な進行中の研究を説明し、研究上の課題について論じています。
その後の記事では、前述の2つ以上の分野に共通する、HRI（人間とロボットの相互作用）の基本的な「難問」ともいえる、一般的なヒューマンファクター研究の必要性に関するセクションが含まれています。
日常の産業作業におけるロボットの人間による監督制御
組立ライン作業を行うロボットは、ピッキング・アンド・プレース、溶接、塗装など多種多様です。自動車などの製品の生産ラインが完全にロボット化されていることは、読者も十分ご存知でしょう。
監督制御（計画、教育、自動制御の監視、修理、経験からの学習）の機能に人間のオペレーターが必要な限り、これらの機械はテレロボットといえます（Sheridan, 1992）。
ボストンの Rethink Robotics による販売製品である Baxter 組立ラインロボットは、人間の体のように機械的に柔軟であるため、人に近接して安全に操作できるよう設計された、広く議論されているロボットです。
Baxter の興味深い革新点のひとつは、ロボット自身が見るためではなく、ロボットのプログラムが現在何に注目しているのかを人間のオペレーターに伝えるための目の表示です。また、Baxter の腕は機械的に柔軟にでき、プログラマーが操作タスクを教える際に手を動かしたり、人に近接して作業することが可能です。
航空機組立などの産業環境での人間とロボットの並列相互作用を向上させる目的で、Shah, Wiken, Williams, and Breazeal (2011) および Gombolay, Huang, and Shah (2015) は、操作タスクを実行する被験者を観察する技術を実証しました。
この観察は、コンピュータビジョンで捉えられる人間の四肢に貼られたマーカーを用いて行われ、その情報から、ロボットがより効率的に実行できるタスク要素を人間から解放することで、ロボットとの密な協働を実現するための堅牢な方針が導かれます。
また、この技術は人間労働者のタスクスタイルを区別することもでき、実験では、被験者はロボットに特定のタスク要素を手動で命令するよりも、ロボットが先回りして行動することを好むことが確認され、さらにこの手法は、ドメインの専門家が責任の割り当てをプログラムする方法よりも優れていると評価されました。
現在、部品やパッケージの取り出しや配送（たとえば Amazon の倉庫で使われるもの）、オフィスビルでの郵便物の回収と配送、病院での医薬品や物資の取り出しと配送、床の清掃、自動化された農業作業など、工場の組立ラインにとどまらない様々な日常業務に対して HRI の課題が広がっています。
安全性（衝突回避）は依然として継続的な問題であり（Vasic & Billard, 2013）、自動動作の計画、教育、表示、制御、および監督者による監視の面で、最も大きなヒューマンファクター研究の必要性が指摘されています。
危険またはアクセス不可能な環境における遠隔操作/テレロボティクス
ロボット工学の時代は、人間のオペレーターを被曝させずに高い放射能を持つ物体を操作するという人間のパフォーマンスに関する必要性から始まりました。
1940年代後半、アルゴンヌ国立研究所の Raymond Goertz は、物体を6自由度すべてで把握し移動することが可能なマスター–スレーブ遠隔操作装置を構築しました（Corliss & Johnsen, 1968; Vertut & Coiffet, 1984）。
当初は、人間のオペレーターのマスター制御とスレーブの腕や手との連結は機械式テープを介して行われましたが、その後、力覚フィードバック付きの電気機械式サーボメカニズムが用いられるようになりました。
Goertz は親切にも、後者のシステムを2台、マサチューセッツ工科大学（MIT）に提供しました。そのうちの1台は Heinrich Ernst（1961）によって、初のコンピューター制御ロボットとして使用され、もう1台は私の研究室で、人間–ロボットの監督制御に関する初期実験に利用されました（Brooks, 1979; Ferrell & Sheridan, 1967）。
図1は、そのような初期装置の一例を示しています。
無人宇宙船（Skaar & Ruoff, 1994）、水中ロボット車両（Sheridan & Verplank, 1978）、無人航空機（UAV）（Burke & Murphy, 2010）の遠隔操作において大きな進歩がありました。
ディスプレイおよび制御インターフェースの改善と簡素化のためには、引き続きヒューマンファクター研究が必要であり、特にリモートサイトでの360°観察の提供と、断続的な通信遅延や切断への補償という2つの課題が挙げられます。
警察業務、国境警備、消火・救助、軍事作戦などのために、ロボットアバターを用いた監視、捜索救助に関して有望な展開が見られ、これに伴うディスプレイ、制御および精神的負荷に関するヒューマンファクターの問題が多く存在します（Barnes & Jentsch, 2010; Murphy & Peschel, 2013; Murphy et al., 2008）。
最近終了した国防高等研究計画局（DARPA）の国際ロボットチャレンジは、汎用テレロボットに関する最先端の状態を示しています。
福島原発のメルトダウンのように、直接の人間参加が危険すぎる災害状況において、さまざまな機能を実行できるヒューマノイドテレロボットを想定し、DARPA は各テレロボットに対して6つのタスクで競わせました（各タスクの数値結果については Wikipedia の「DARPA Robotics Challenge」を参照してください）。
これらのタスクには、階段の上り下り、回転弁の操作、ドアの開閉と通過、瓦礫の上を踏み越えること、手工具を用いて石膏ボードから一部を切り出すこと、車両の乗り降りが含まれていました。
参加者19名は、タスクの成功率と実行時間に基づいて評価されました。
DARPA のスポンサーは、テレロボットと人間のコントローラー間の通信帯域を意図的に制限し、連続的な遠隔操作が不可能になるようにしたため、監督制御下でのコンピュータによるタスク実行が必須となりました。
すべての参加者が全タスクを遂行できたわけではなく、中には転倒して自力で起き上がれなくなったテレロボットもありました（https://www.youtube.com/watch?v=g0TaYhjpOfo を参照）。
図2は、補助車輪付きの脚を巧妙に装備した韓国科学技術院（KAIST）の優勝ロボットを示しています。
医療分野では、DaVinci システム（2000年に食品医薬品局によって初めて承認された）のような外科用テレロボットにより、低侵襲手術において外科医の手の動きをより正確に（縮小およびジッター除去して）再現することが可能になっています。
また、身体的に障害を持つ人々は、腕の操作や歩行用の義手・補助装具の性能向上を実感しており（Kazerooni, 2008）、このような装置を各患者の特定の神経筋能力や障害に合わせて最適化するためにも、ヒューマンファクター研究が求められています。
ロボットの教育分野での役割
書籍や録画された講義（いわゆる「缶詰講義」）から学習することは可能ですが、困難で退屈に感じることが多々あります。また、文字が読めない子どもや認知機能に障がいを抱える成人にとっては、この方法はほとんど機能しません。生身の人間の教師や共同学習者との対話は、学習プロセスをほぼ確実に向上させます。先に挙げたPapertによる機械式「タートル」を使った子どもたちの教育実験以来、ロボットは教育の未来を考えるうえで一役買っています。たとえば、楽しさを加味するため、教えられる対象や話し相手としての役割を担うため、物理的な関係（物理学で扱われるような現象）を実演するため、または学習者の反応に対して批評や強化を与えるため、といった具合です。ロボットが人間だけでなく、ほかのロボットからも学習するというテーマは、ワークショップなどで活発に議論されています（IEEE Robotics and Automation Society, 2015）。しかし、年齢や能力が異なる人々がどのようにロボットから最適に学ぶのかについては、まだ解明すべき重要な課題が多く、ヒューマンファクターズ研究が貢献できる分野と言えるでしょう。
生活様式、恐怖、そして人間の価値観
チェコの劇作家カレル・チャペックは、1920年の戯曲『R.U.R.（ロボット）』において初めて「ロボット」という言葉を用いた人物として広く知られています。当初、このSF／ホラー的な筋書きは人々に娯楽としての面白さを提供しましたが、現実味は乏しいと見られていました。ところが今日では、仕事を奪うロボットや、人間の尊厳を脅かすロボットが登場する新たなホラー映画が作られ、社会に与えるポジティブな面とネガティブな面の両方で、メディアはロボットに大きな関心を寄せています。現代の映画では、『スター・ウォーズ』、『ウォーリー（Wall-E）』、『エクス・マキナ（Ex Machina）』など、さまざまなロボットが登場しています。
言うまでもなく、ここには真剣に議論すべきトレードオフがあります。たとえば、ロボットが雇用を生むのか、それとも奪うのか。ロボットは、人間の自尊感情を高める有用なアシスタントになるのか、それとも人間の自尊感情を損なう存在になるのか。ロボットが人間の安全を向上させる一方で、小型無人航空機（UAV）のようにスパイ活動や妨害行為、殺傷行為に使われる恐れはないのか。ヒューマンファクターズの専門家は、一般の人々よりもロボットと共に暮らし、働く現実に対して感度が高いと考えられます。ゆえに、これらの問題に関する議論や政策立案、さらには一般市民への教育に参加する責任を負っているとも言えます。もしあらゆることを自動化できるとしたら、そのうち何を自動化し、何を自動化しないと決めるのか、という根本的な問いに向き合う必要があるのです。
結論
HRI（Human–Robot Interaction、人間–ロボット相互作用）に関する研究や設計には、これまで以上にヒューマンファクターズの専門家が大きく関与する必要があります。これまで例外的に商用航空や軍事システムの分野では長らくヒューマンファクターズ専門家が参加してきましたが、それ以外の分野では十分とは言えません。いまや「自動運転」車やドローンなどの技術が進展し、安全性や社会的受容性にかかわる大きな課題を突きつけています。
前述したタスク動的分析（Task Dynamic Analysis）に照らしても、ヒューマンファクターズの専門家は、少なくとも基本的なレベルでダイナミクスや制御理論の理解を深める必要があります。AIやコンピュータ制御と比較して、人間がどこに最適に組み込まれるべきかという議論をもう一度しっかり行わねばなりません。ただし、AIには文脈を理解する能力に依然として限界があることを、システム設計者は認識しておく必要があります。
ロボットに教える（指示を与える、プログラミングする）ことは、言語の問題でもあります。先に概観したように、HRIは多様な要素が爆発的に増えている領域です。ここで、ヒューマンファクターズがシンボリックな教示方法の研究や設計に関わることは大きなチャンスと言えます。
また、メンタルモデル――オペレータが何を考え、どんな知識を持ち、どんな誤解を抱いているか――がより重要になるなかで、システムが複雑化し危険度が増すにつれ、この領域の研究がますます不可欠になります。現代の制御手法は、環境で起こっていることを示す内蔵モデルに依存しており、それを継続的に更新する点で人間の認知過程と類似しています。認知科学（例：Johnson-Laird, 1983）がメンタルモデルを扱う研究を進めてきた歴史は長いのですが、ヒューマンファクターズでも「状況認識」や「信頼」といった、心的モデルを前提とする概念を用いるようになってきました。実運用のリアルタイム、あるいはオフラインでオペレータの心的モデルを把握し、それをコンピュータ側の状況把握と照合する実践的な手段を確立できれば、人間–ロボットシステムにおいて安全と効率を高める効果が見込まれます。
教育（およびトレーニング）は従来からヒューマンファクターズの一部であり、コンピュータは長年にわたって訓練システムに組み込まれてきました。しかし、ロボット（身体を持ち、移動し、感情表現が可能で、人間のように振る舞えるコンピュータ）を活用することは、教育での従来型の「受動的なコンピュータ」活用の延長線上にある自然な発展と見ることができます。
生活様式や恐怖、人間の価値観に関連する領域の研究こそ、HRIにとって最も重要な課題だと言えます。ある仕事をロボットのほうが効率的にこなせるのであれば、その仕事は常にロボットに任せるべきなのでしょうか。産業現場や医療・介護現場で、ロボットをどのように「能動的で知的なタスク支援者」として活用していくべきか。国家安全保障の場面では、ロボットが「自分の判断」で殺傷行為を行ったり財産を破壊することを許可するべきなのか、あるいは常に人間を意思決定プロセスに関与させるべきなのか。こうした大きな問いは、多くの論者が提起しているものの、体系的な研究は十分に進んでいません。ヒューマンファクターズがもつ方法論や知見を応用することで、これらの問いに対する答えの一端を見いだせる可能性はありますが、はたして何も貢献できないのか、それとも貢献できるのか――われわれは今まさに、その岐路に立っているのです。
主なポイント（Key Points）
主要なヒューマンファクターズ研究課題
(a) ダイナミクスや経済性などを含むタスク分析
(b) ロボットへの教示と意図しない結果の回避
(c) 人間とロボットが互いについてのモデル（心的モデル）をどのように構築するか
(d) 教育分野におけるロボット活用
(e) ユーザーの文化的背景や恐怖、価値観といった要素への対応
これまでのところ、航空分野を除けば、ヒューマンファクターズの研究者がロボティクス関連の論文に寄与してきた割合はごくわずかである。
近い将来において、事実上すべてのロボットは人間による制御を受けるだろう。これは、連続的に手動操作されるテレオペレータ型か、監督者が断続的にモニターして再プログラムするテレロボット型のいずれかという意味である。
人間–ロボット相互作用（HRI）は急速に拡大している分野であり、特にロボットがより高度なタスクを担うことを求められるなかで、研究や設計にヒューマンファクターズの関与が強く求められている。いずれにしても、人間の代わりにロボットを導入する作業の最初の90%は比較的容易に見えても、残りの10%ははるかに難しい。
人間という種は非常にゆっくりとしか変わらないのに対し、コンピュータやロボットはきわめて急速に進化している。そのため、HRIについての具体的な結論は、短期間で陳腐化する可能性が高い。HRIの研究コミュニティでは、詳細で検証された科学的結論を導くというよりも、動くシステムを作りアイデアを喚起することに重きが置かれているように見える。
