弁当の盛り付けロボットが直面したヒトの壁

　自動車などの製造現場では以前からロボットを活用してきたが、今後は中食業界でも導入が進みそうだ。ローソンを2017年2月に子会社化した三菱商事は、コンビニエンスストア向け弁当の製造工程を自動化すべく、ロボットの導入に積極的に乗り出した。

崩れやすい食材もつかみ正しい位置に配置
●弁当の盛り付けに使う主なロボット

コンビニの主力製品である弁当は使用する具材も多く、盛り付けにも人手を要してきた

コロッケや焼き鮭のように崩れやすい具材は、吸引用ハンドで具材を持ち上げ、もう一方のヘラの付いたハンドに載せる。正しい位置に移動させてから盛り付ける

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　同社は弁当や総菜の製造を手掛ける神奈川県厚木市の中食製造工場に、5台のロボットを試験導入。幕の内弁当などの盛り付けラインの一部を自動化した。従来は13人で行っていた作業を10人に削減できた。

　人手不足が死活問題となっている飲食業界では、今まで人手に頼らざるを得なかった工程にも、ロボットを導入し始めている。例えば外食業界では、牛丼チェーン大手の吉野家が、店舗での食器洗浄工程にライフロボティクス製の協働ロボットを1店舗で導入。従業員の洗浄作業時間の20％以上の削減に寄与している。中食業界では、リンガーハットが持ち帰り用生ギョーザの店舗でのパック詰めに、スイスABBの協働ロボットを数店舗に導入済みだ。

　中食業界において特に人手を要する商品の一つが、弁当だ。コンビニやスーパーなどでは多種多様な弁当が並ぶ。1つの弁当には10種類以上の具材が入ることが多く、それらの盛り付け作業は、通常12〜15人掛かりで行っている。例えば中食製造大手の武蔵野は、コンビニ向けなどの弁当を製造する工場にロボットを導入。弁当内部の容器に蓋を付ける作業については自動化した。弁当の盛り付け工程にもロボットを導入すべく数年前から取り組んでいるが、同社の担当者は「現場へ本格導入するまでの道のりは遠い」と漏らす。

　このように自動化がなかなか進んでいない中食業界で、三菱商事はロボット導入に踏み切る。コンビニ業界は10兆円規模の巨大市場だ。17年8月末時点で、ローソングループの店舗数は国内だけで1万3450店、年間の売上高は2兆円を超える。このうち弁当などの総菜類は売り上げの約23％を支える主力商品群だ。その生産の改革効果は大きい。今回の検証結果を踏まえ、2年後の本格導入を目指す。

　ロボットへの取り組みを先導した三菱商事の髙野昌康氏（リテイル本部商品開発部中食チームマネージャー）は、5年前から小売店やスーパーの総菜工場の生産管理を担当。「現場の従業員の高齢化や人手不足を目の当たりにし、生産現場の変革には自動化が必須であるとの思いを強くした」とロボット導入に取り組んだ動機を語る。

課題は食材の認識とピッキング

　今回、制御システムの開発会社であるオフィスエフエイ・コムの協力を得て、三菱電機製の6軸多関節型ロボット「RV-7F」を5台導入した。経済産業省の「2016年度ロボット導入実証事業」を活用し、システムの総投資額1億円のうち半分の5000万円を補助金でまかなった。

　食品を直接取り扱う盛り付け作業をロボットで実現する場合、2つの技術的な課題がある。それは1個ずつ形状の異なる不定形な具材の「位置や向きの認識」および「ピッキング」だ。

　弁当の具材としてよく用いられるコロッケや焼き鮭などは、大きさや厚みなどにばらつきがある。これらの不定形の具材が、異なる向きにバラ積みされている状態で位置や向きを認識する必要がある。

　認識に成功したとしても、それをピッキングする作業がさらに困難だ。工業製品と異なり、弁当の具材の多くは崩れやすいため、人が手でつかむようにやさしく丁寧にピッキングするハンドが求められる。さらに、ひじきのようにバラバラで塊になりにくいものや、ポテトサラダのように粘着性が高くて盛り付けが難しい具材にも対応しなくてはならない。実現するには、それぞれの具材に応じた専用ハンドを開発・製作する必要がある。

　三菱商事は、過去にも弁当盛り付けの自動化にトライしてきた。15年度の同プロジェクトの予備事業に応募し、今回と同じく具材をピッキングするハンドの検証を実施した。その際には、10種類の具材のうち、空揚げなど3種類しかピッキングできなかった。

　豆腐は吸引してピッキングしたが、吸引力が強すぎて崩れてしまい商品にならなくなった。サバの味噌煮は、ヘラで持ち上げると滑ってうまくすくえないといった失敗を繰り返してきた。今回はその経験を生かし、ハンドの仕組みに工夫を凝らした。

具材ごとに専用ロボを配置
●ロボットを活用した盛り付けライン

吸引ハンドやグリッパなどで具材をつかみ、ベルトコンベヤーを流れてくる弁当容器に盛り付ける。コロッケのような崩れやすい具材は、2台のロボットを協調させる。検品まで一連の工程を約1分で終える

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　5台のロボットはユニットに入れ、弁当が流れるベルトコンベヤーに沿って横一列に並べて配置した（上の図参照）。ラインの最初の4台のロボットは具材の盛り付け作業を行い、残り1台のロボットは、ハンバーグなどのソース掛けを担当。最後は、弁当容器の中身をカメラで画像認識し、足りない具材がないかを検品した。

　ロボットによる盛り付けの流れはこうだ。まず、ロボットの横に置いた具材の入ったトレー（番重）の中からどの位置の具材をピッキングするかを決める。番重には幕の内弁当で代表的な焼き鮭やハンバーグ、コロッケといった具材を種類ごとに並べた。

　次に、指を開閉させて具材をつかむハンド（グリッパ）や吸引用ハンドを使って、具材を1つずつピッキングする。盛り付け時にロボット正面の所定の位置で一時停止するよう、弁当容器の下側と右側をガイドで固定。あとは、コンベヤー上部のカメラで容器の位置を確認し、容器内のあらかじめ決めておいた位置に具材を置く。

2台のアームが協調して盛り付け
●コロッケを盛り付けるロボット

ピッキングする前に番重内でレーザーを走査し、コロッケの位置や段数を計測。高さも検知して上の段から順にピッキングする。

1.吸引ハンド（緑色の部分）で番重からコロッケをピッキングし、
2.青色のヘラのハンドに載せてベルトコンベヤーまで移動する。
3.吸引をいったん止め、ヘラにコロッケを載せた状態で上部のカメラでコロッケの方向を検出。
4.コロッケを所定の方向にするためにヘラを水平回転させ、
5.6.再び吸引しながら滑らせるようにして詰める

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コロッケの衣も崩れない

　具材の認識には、2次元レーザースキャナーを番重の長辺方向にスキャンさせる方式を採用した。番重の底から上部までの高さが最も高い具材から順にピッキングする。こうすることで、2段に重ねたコロッケを上の段から順にピッキングできるようになる。さらに、同社は詳細を明かさないが、スキャンした画像の分析により具材の形を把握し、山盛り状態のひじきなどにも対応できるようにしたという。

　当初、番重内の具材の認識は、バラ積みされたものをピッキングすることを想定していた。しかし、バラ積みからの不定形物の認識は難易度が高く、時間も要するため、盛り付けの一連の作業を連続で行えるようラインの完成を最優先して今回は見送った。

　ただし、バラ積み向けのシステムをそのまま活用しているため、具材のスキャンはピッキングの度に毎回行っている。このため現状では、1つの具材の認識から盛り付けまで20秒以上かかってしまっている。番重にはロボットがピッキングしやすいよう、人が具材の向きをそろえて整列させる必要があるため、この点も課題だった。

　今回の実証事業では、ハンバーグや焼き鮭など10種類以上の具材に対応するため5種類のハンドを製作した。具体的には、2指と4指のグリッパ2種類と吸引ハンド、ヘラ状のハンド、ソース掛け用のハンドだ。ハンバーグのような固形物はグリッパで、焼き鮭やコロッケの半身といった崩れやすい具材は吸引ハンドを使うことにした。

　崩れやすい具材に対応するため、ロボット2台を協調させた。1台のロボットで具材を吸引しつつ、もう1台のロボットのヘラのような板状のハンドを下に添えてヘラの上に載せるようにし、2つのハンドで支えながら運ぶ（前ページの写真参照）。これらの具材は容器に詰める際の向きが決まっているため、ヘラの方向を変えることで具材の向きを微調整できるようにした。

　焼き鮭やコロッケは、実証初期には吸引ハンドのみでピッキングしていた。しかし、吸引力が強すぎて鮭の身が一部剥がれてしまったり、コロッケでは衣と中身が分離してしまったりした。逆に吸引力を弱めると容器に運ぶ過程で落下してしまう。2台のロボットによる協調作業は、こうした問題を解決するために編み出した。

スループットの向上は「道半ば」

　ソース掛け用のハンドは、ハンバーグにデミグラスソースを掛ける作業に適用した。チューブに入ったソースのカートリッジをハンドに装着し、ポンプで押し出すようにした。ソース掛けを担当していた作業員は、「肩と腕を固定するため、同じ姿勢での作業が負担だった。ロボットに代わってもらえるのなら助かる」と語る。

　検品作業については従来、流れて来る弁当を目視で確認していた。しかし、動きが速く残像で誤認識してしまうこともあったという。今回はこの作業もカメラによる画像認識で自動化し、検品精度の向上という価値を見いだせた。

人手は減ったが、作業速度は上がらず
●弁当盛り付け工程の比較

三菱商事は、コンビニ向けの弁当を手掛ける中食製造工場の盛り付けラインにロボットを5台導入。盛り付け作業の一部を自動化する実証実験を行った。ロボットの導入で、1種類の弁当を製造する人員を3人削減できたが、単位時間当たりの生産量（スループット）は半分となったため、労働生産性は35％減少した

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　中食製造工場ではこれまで、1種類の弁当盛り付け作業を13人が担当していた。1日当たり16時間の作業時間で1万4400個の弁当を生産していた。今回、具材の盛り付けと検品作業にロボットを導入したことで、作業員は10人で足りるようになり3人分の削減につながった（上の図参照）。ただし、生産の速度（スループット）は現状では半分にとどまっているため、労働生産性は35％減少となった。

　「今回、弁当を盛り付ける自動化の第一歩を踏み出せた。複数種類の具材の盛り付けから検品までの一連の作業を試験できたことに意義がある」と髙野氏は語る。複雑な人の動きをロボットで再現するのは難しいが、人手不足が深刻化する将来には不可欠な技術だ。試行錯誤を繰り返しながら着実に進歩するしかない。