倉庫の運営者は、労働力不足、高齢化する労働力、そして拡大するEコマース需要という課題に直面しています。
ロボティクスは、ロボットが解決できる物理的な問題だけに注目し、ロボットの導入を成功させるうえで人が不可欠であることを認めないという、あまりにも多くの場合エンジニアリング優先の分野となっています。
人を考慮して設計されたロボットは、職場での成功と失敗を分けるものであり、ロボット設計におけるこの3つの法則が鍵となります。
労働力不足、Eコマース需要の増加、そして高齢化する労働力は、倉庫運営チームにとって新たな常態となっています。倉庫管理者は、より少ない資源でより多くの業務をこなす方法を考え出す必要があります。当然ながら、その多くは自動化が助けになるかどうかを知りたいと考えています。
自動化は可能です。ロボットは過去10年間で、より高性能かつ費用対効果の高いものになってきました。カメラベースの知覚、自律走行、機械学習における新たな機能により、ロボットは人のために有用な作業を遂行できるようになっています。
しかし、それだけでは十分ではありません。自律走行搬送ロボット(AMR)が普及し始めて以来、マテリアルハンドリング作業者の困難はむしろ悪化しています。100万人以上の欠員が、米国だけでも手作業の作業員および資材搬送作業員に生じており、この数は過去6年間でほぼ2倍になっています。
なぜthis状況が生じているのでしょうか。ロボティクスは、ロボットが解決できる物理的な問題、例えばA地点からB地点まで移動するといった問題だけに注目し、ロボットの導入を成功させるうえで不可欠な、業務に関わる人々の存在を認めないという、あまりにも多くの場合エンジニアリング優先の分野となっています。ロボットが人とロボットのチームの一員となるように設計されていなければ、実際の職場で成功する見込みはほとんどありません。
こうしたエンジニアリング優先の考え方に対抗するため、私はロボット設計の3つの法則を考案しました。
法則1:適切な期待を設定し、それを実現する
他の産業とは異なり、ロボット製品は架空のキャラクター、特にSFの登場人物と比較されます。その結果、多くの人々は、ロボットが人間にできることをほぼ何でもできると期待します。
実際はそうではありません。実在するロボット、つまり現在導入されているロボットは、人間レベルの能力にはほど遠いのです。しかし、それで問題ありません。ロボットは、私たちにとって補完的な能力を持っています。補完的な能力を持っています。現在世界には、ルンバ、すなわちロボット掃除機が数千万台存在しており、その共同発明者は私の同僚のロドニー・ブルックスです。明らかに、ロボットが仕事をうまくこなすために、C-3POのような見た目である必要はありません。
第一の法則は、適切な期待を設定することに関するものです。ロボットの設計は、実現できる約束だけを行うべきです。人とロボットが効果的に協働するためには、人々は職場のロボットにできること、できないことを理解し、それに応じて計画を立てられる必要があります。ブルックスが言うように、ロボットに目があるなら、それは見えていなければなりません。
ロボットが安全に稼働しているとき、人々に安心感を与えるべきです。ロボットが衝突回避システムに自信を持っていても、人のすぐ近くを近すぎたり速すぎたりして通過し、人を驚かせてはなりません。驚いた人は不規則で危険な動きをします。ロボットの安全性が低い状態で稼働している場合(例えば重い積荷を運んでいるとき)も、人にどのようなときにロボットにより多くのスペースを空けるべきかを明確に伝えるべきです。
ロボットの導入を純粋なエンジニアリングの課題と考えるのは簡単です。しかし、それは同時に変革管理の課題であり、業務設計の課題であり、人とロボットの相互作用の設計の課題でもあります。人々は、倉庫の現場で直面する問題がどれほど新しく複雑であっても、それに対する解決策を開発するための経験、機転、創造性を備えています。
法則2:重要なのはモノではなく、人である
そこで、これが私の2つ目のロボット設計の法則です。組織がロボットを導入するのは、皆の生活をより良くするためです。倉庫管理者にとっては、エラー率と運営コストを削減し、従業員のエンゲージメントと定着率を向上させ、より良い顧客満足度を提供するためです。これらの利点を得るには、作業者が、ロボットが真に協働的であり、彼らのためにかつ彼らと共に働いていると感じる必要があります。ロボットの設計は、言葉がなくとも、ロボットが人を機械のように働かせるためにあるのではないことを、彼らに伝え、示す必要があります。人々は主導権を持ち、自分が主導権を握っていると感じられる必要があります。これにより、従業員は尊重され、価値があると感じられます。それは、日々の業務パフォーマンスの向上、職務満足度の向上、そして従業員の定着率の向上につながります。
したがって、この人間中心の原則に従い、作業者に急かされていると感じさせたり、「ロボットのような」方法で作業を行うよう押し付けたり、あるいは大きな機械の歯車のように感じさせたりするロボット設計の決定は避けます。代わりに、機械の形状、振る舞い、そして職場における役割によって、作業者は自分のスキルが評価されていると安心できるようにします。
法則3:チームワークのための設計
倉庫の作業員に、良い仕事の一日について説明してもらうと、おそらく「フロー」の状態に入り、注文を正確かつ時間通りに処理し、チームメイトと円滑に連携して作業できたことを話すでしょう。これには、故障した機器、対人関係の対立、その他の職場での気を散らす要因に気を取られないことが求められます。
ロボットは、「これらの注文を出荷エリアへ移動させる」といった、狭く定義された問題を解決する以上のことをする必要があります。代わりに、人とロボットの協働を効率的、効果的、かつ魅力的なものにするという、より広範な課題に向けて設計する必要があります。人をフロー状態に保つには、人を高性能モードから引き離しかねない摩擦や故障を見つけて取り除くことが必要です。
この法則に従うには、ロボットを人を含むエコシステムの一部として捉える必要があります。それは、「どんな仕事をロボットはできるか」と問うことから始まらない設計思想です。代わりに、私たちは「このチームにおいて人の仕事をより良くするために、ロボットはどんな作業を行うべきか」と問います。人の身体は、反復的な身体作業を行うときや、硬い倉庫の床を長距離歩くときに負担を受けます。人がやりたくない作業をロボットに任せましょう。そして、人がフロー状態を保てるよう、適切なタイミングと適切な方法で人の前に現れるように、ロボットの振る舞いを設計しましょう。
ロボットによる自動化ソリューションは、従業員の離職率を低下させ、作業パフォーマンスを向上させ、ひいては拡大する人材ギャップへの対応にも役立ちます。人を考慮して設計されたロボットは、現実の職場における成功と失敗を分けるものとなるでしょう。
ロボット設計のこれら3つの法則、すなわち「適切な期待を設定し、それを実現する」「重要なのはモノではなく人である」「チームワークのための設計」は、従業員の満足度向上、より生産的な業務、そして顧客満足度の向上への移行を実現するための鍵です。
