GMOインターネットグループのGMO AI＆ロボティクス商事（以下、GMO AIR）と日本科学未来館（以下、未来館）は、館内の5階常設展示ゾーン「プラネタリー・クライシス」でAI対話型ロボットの実証実験を行いました。
この実証実験は、ロボットが来館者の質問に多言語（日本語・英語・中国語・韓国語）で応答し、展示エリア内を自律移動しながら案内するもの。2025年8月25〜31日の期間中、各日11:00〜13:00／15:00〜17:00に展示ゾーンでデモが行われました。
今回の実証実験では、ロボットを動かすためのアプリケーションのプログラムの約80％をAIが自動生成しています。こうしたAIが自動生成したプログラムによるAI対話型ロボットの実証は、国内で初とのことです。
この記事では実証実験初日の様子とともに、GMO AIRと未来館の取り組みを紹介します。
この実証実験は、ロボットが来館者の質問に多言語（日本語・英語・中国語・韓国語）で応答し、展示エリア内を自律移動しながら案内するもの。2025年8月25〜31日の期間中、各日11:00〜13:00／15:00〜17:00に展示ゾーンでデモが行われました。
今回の実証実験では、ロボットを動かすためのアプリケーションのプログラムの約80％をAIが自動生成しています。こうしたAIが自動生成したプログラムによるAI対話型ロボットの実証は、国内で初とのことです。
この記事では実証実験初日の様子とともに、GMO AIRと未来館の取り組みを紹介します。
「この展示は何ですか？」位置情報をもとにAIロボットが説明
実証実験の舞台となった未来館の常設展示「プラネタリー・クライシス」は、地球の気候変動や環境問題を紹介するエリアです。
今回GMO AIRが開発したAI対話型ロボットの愛称は「なびるん」。身長約1.3メートルの本体が来館者の呼びかけに反応し、展示エリア内を自律走行しながら案内・対話します。機体はOrionStarのAI受付ロボット「GreetingBot Nova」をベースにしています。
今回GMO AIRが開発したAI対話型ロボットの愛称は「なびるん」。身長約1.3メートルの本体が来館者の呼びかけに反応し、展示エリア内を自律走行しながら案内・対話します。機体はOrionStarのAI受付ロボット「GreetingBot Nova」をベースにしています。
AI対話型ロボットの愛称は「なびるん」
なびるんは、位置情報をもとに「自分が今、展示エリアのどこにいるのか」を把握し、学習したデータと照合したうえで、展示名と要点を30秒ほどの短い説明にまとめて返してくれます。今回の取り組みでは外部情報を検索・参照して回答を生成する技術「RAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）」を活用して、展示解説や館内情報を参照し、裏付けのある精度の高い内容を回答。さらに「最初の展示に連れて行って」「次は？」といったリクエストにも応じ、関連する展示パネルへ案内します。
また、来館者からの曖昧な質問に柔軟に回答できるのも、AI対話型ロボットの大きな特徴です。
例えば「この赤いギザギザは何？」といった何となく来館者が発した質問に対しても、そこで展示されている内容と照らし合わせてAIが推論し「この折れ線グラフは、近年の気温上昇を示すものです。左端は1850年、産業革命前とほぼ同じ気温ですが、1900年代に入り急激に気温が上がり始め……」といった具合に解説してくれます。つまり、そこにある「赤いギザギザ」を把握して、グラフの解説を始めるのです。
また、来館者からの曖昧な質問に柔軟に回答できるのも、AI対話型ロボットの大きな特徴です。
例えば「この赤いギザギザは何？」といった何となく来館者が発した質問に対しても、そこで展示されている内容と照らし合わせてAIが推論し「この折れ線グラフは、近年の気温上昇を示すものです。左端は1850年、産業革命前とほぼ同じ気温ですが、1900年代に入り急激に気温が上がり始め……」といった具合に解説してくれます。つまり、そこにある「赤いギザギザ」を把握して、グラフの解説を始めるのです。
赤いギザギザについて解説してくれたなびるん。実際に相対すると「目が合っている」ような印象です。搭載したカメラで人間の顔を捉え、その人の方を向いたりもします
開発に携わったGMO AIR取締役で、GMOインターネットグループ アプリケーション開発本部 DX推進開発部 部長の李奨培（リ・ジャンベ）氏は、なびるんの柔軟な応答について次のように話します。
「対話に使っているAIモデルはGPT-4相当のイメージです。ただ、本当に効いているのはモデルよりも『学習データの質』です。展示の内容をそのまま学習させても、一定レベルの回答はしますが、今ご覧いただいているような柔軟さや高い精度には届きません。誤りが出たり、説明が足りなくなったりします。そこで精度を上げるための『データづくり』が重要になります。テキストや画像に限らず、目に見える情報をできるだけ細かく分解し、AIが扱いやすい形式に整えています」（李氏）
「対話に使っているAIモデルはGPT-4相当のイメージです。ただ、本当に効いているのはモデルよりも『学習データの質』です。展示の内容をそのまま学習させても、一定レベルの回答はしますが、今ご覧いただいているような柔軟さや高い精度には届きません。誤りが出たり、説明が足りなくなったりします。そこで精度を上げるための『データづくり』が重要になります。テキストや画像に限らず、目に見える情報をできるだけ細かく分解し、AIが扱いやすい形式に整えています」（李氏）
国別の二酸化炭素排出量を表した「木のボール」についても、なびるんはスラスラと解説
鷺木さくら
ライター・コラムニスト。 展示会めぐりと編みぐるみが好物。いつかLOVOTかaiboを飼ってセーターを編みたい。 ライフハック・おでかけ情報に関する記事が得意。中央線LOVE。 マンチカンの寝姿と歩き方が好き。
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