ページを書きました。保存先のファイルへの書き込みは許可されなかったので、ページの全文を下に貼ります。12項目の数字は、すべて 材料/ のログ本文で確かめました。ほかの作者のページ（持ち寄り/ の中）は開いていません。

書いていて決めたことは4つです。
- **並べる順番**は、導入を決めるときに出てくる問いの順にしました。「止まったら、だれが来るか」→「何台入れるか」→「どこを走らせるか」→「その数字を信じてよいか」。そのため、依頼の表と番号が違うものがあります。#9 は「カメラの見張りが拾えない」、#10〜#12 は「学習の数字」→「命令」→「電源」の順です。
- **#7 の「57回→20回」**は、地図を渡しただけの数字ではありません。地図を渡しただけでは57回→59回で、行き止まりの通路をなくして初めて20回になりました。ページにもそう書いています。
- **外の情報**は、病院の公表事例（ロボスタ 2026-08-04。LOG477 に載っているもの）の1か所だけです。Web 検索で新しく足したものはありません。メーカー名と店の名前は出していません。
- **ハコブくんの話し方**は、手元のログに見本がありませんでした。「ぼく」と言う、くだけた話し方で書いています。サイトのキャラクター設定と合わせて直してください。

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# ロボットが現場で止まる瞬間の図鑑

配膳ロボット・病院の搬送ロボット・ロボットアームが、現場で止まった瞬間を12個集めました。
出どころは3つです。実店舗の動画のコマ送り、Unity で再現した店と病院のシミュレーション、机の上の実機 mechArm 270。
1つごとに「なぜ止まったか」と「入れる前に、自分の現場で確かめること」を付けています。ここに並べたのは、動いているときの性能ではなく、止まったときのことです。

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## 先に、12個に共通していたこと

- **直すのは数秒。時間を食うのは、人が気づいて来るまで。**　実店舗の動画では、止まったロボットを店員が直す作業は1〜10秒、来るまでが18秒〜53秒以上でした。
- **足すほど良くなる、とは限らない。**　シミュレーションでは、2台目・5台目・下げ膳・通り道を開けること、どれも条件しだいで待ちや問題を増やしました。
- **数字が良くても、実物は止まる。**　実機では、学習の誤差が下がっても爪は空を閉じ、命令はエラーなしに捨てられ、ブロックを落とす原因は電源でした。

### 出どころの書き分け

| 印 | 何か | 数字の読み方 |
|---|---|---|
| 実店舗の動画 | SNS に上がった実店舗の配膳ロボットの動画を、0.25〜1秒ごとのコマで読んだもの | 動画は編集されていて、止まり始めが映っていないものも多い。秒数は目安 |
| シミュレーション | Unity で再現した仮の店・仮の病院で、お客さん・スタッフ・ロボットを1人ずつ動かしたもの | 実在の店や病院で測った値ではない。「この条件ならこう動く」を、条件を1つずつ変えて比べた結果 |
| 実機 | 机の上の小型ロボットアーム mechArm 270、1台 | 実物で測った値。ただし1台・1つの作業で、回数は少ない |

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## 12個の一覧

| # | 止まる瞬間 | 現場 | 出どころ | 入れる前のひとこと |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 店員が来るまで | 飲食店 | 実店舗の動画 | 止まった知らせは、だれの手元に届くか |
| 2 | にらみ合い | 飲食店 | 実店舗の動画・シミュレーション | 2台がすれ違えない通路は何本あるか |
| 3 | 2台目が待ちを延ばす | 飲食店 | シミュレーション | 台数を、卓の数でなく通路で決めたか |
| 4 | 待機場所の止まり合い | 飲食店 | シミュレーション | 待機場所に、ロボットはどの向きから入るか |
| 5 | 下げ膳で詰まる | 飲食店 | シミュレーション | 卓の横で待つロボットの脇を、人が通れるか |
| 6 | 詰まるのは片付け | 飲食店 | シミュレーション | 浮いた人の手は、片付けと案内へ回るか |
| 7 | 線に縛ると詰まる | 飲食店 | シミュレーション | 入った道を戻るしかない通路はあるか |
| 8 | 直したら問題が増えた | 病院 | シミュレーション | 職員がふだんどう動くかを書き出せるか |
| 9 | カメラの見張りが拾えない | 飲食店 | シミュレーションの録画 | 試した映像は、本物のカメラと同じ見た目か |
| 10 | 学習の数字は良いのに外れる | アーム | 実機 | 成績を「何回中何回できたか」で見たか |
| 11 | 命令が黙って捨てられる | アーム | 実機 | 実行されなかった命令は、記録に残るか |
| 12 | まさかの電源不足 | アーム | 実機 | 本体のラベルと電源のラベルを見比べたか |

並べ方は、導入を決めるときに出てくる問いの順です。「止まったら、だれが来るか」→「何台入れるか」→「どこを走らせるか」→「その数字を信じてよいか」。

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## 第1章　止まったら、だれが来るか

導入の資料に書かれるのは、ロボットが運んでいる時間です。実店舗の動画で長かったのは、止まってから人が来るまでの時間でした。

### 1. 店員が来るまで

- **現場**：飲食店（実店舗の動画）
- **何が起きたか**：実店舗の配膳ロボットの動画5本をコマ送りで読みました。止まった3本で、店員が直す作業は1〜10秒、止まってから店員が来るまでは18秒〜45秒以上でした。ファミレスの通路で2台が向き合った1本では、店員の手が動いたのは約5秒、来るまでは映っているだけで41秒以上です。
- **なぜ止まったか**：ロボットは止まっている間、「通してほしい」と声をかけ続け、足元の明かりを赤くしていました。けれどもそれはお客さんへの合図で、ロボットを動かせる店員の手元に知らせが届いた様子は、どの動画にも映っていませんでした。店員が早く来たのは、店員がよく通るドリンクバーの前で止まったときだけです。
- **入れる前に確かめること**
  - 止まったとき、知らせはだれの手元に、何で届くか。ロボットの声と光だけか、店員が持つ端末にも届くか。
  - 止まりやすい場所（通路の細い所・待機場所）は、店員がふだん通る所から見えるか。
- **出典**：[/record/serving-robot-video-ledger](/record/serving-robot-video-ledger)
- **ハコブくんの一言**：「止まってからの45秒、ずっと『通して』って言ってた。聞こえていたのは、お客さんだけ。」

### 2. にらみ合い

- **現場**：飲食店（実店舗の動画・シミュレーション）
- **何が起きたか**：実店舗の動画で、2台が狭い通路や待機場所の横で正面から向き合うと、ロボットどうしでは解けず、店員が来て手で片方をどかしていました。ロボットどうしが関わる動画4本では、店員が来るまで18〜53秒以上、手で直す作業は5秒前後です。一方、商業施設の広い通路の動画では、人が密集してもロボットは止まり続けませんでした。シミュレーションでは、同じ向かい合いで2台が9分にらみ合いました。
- **なぜ止まったか**：詰まるのは1台分の幅の通路でした。どちらが譲るかの決まりは、調べた範囲ではどのメーカーも公式には公開していませんでした。取扱説明書で分かったのは「すれ違えない通路は1台ずつ通す」「ふさがれたら待って道を組み直す」の2つだけです。公開資料にある、2台がすれ違うのに要る幅は1.5m〜1.6m超でした。また配膳ロボットはその場で回れても真横には動けないので、前がふさがると、向きを変えても道は開きません（参考：[/record/serving-robot-stops-four-stages-stanford](/record/serving-robot-stops-four-stages-stanford)）。
- **入れる前に確かめること**
  - 店の通路で、2台がすれ違えない幅の区間はどこに何本あるか。
  - 向き合ったら、どちらが下がるのか。販売会社に聞いて、答えが返ってくるか。
- **出典**：[/record/serving-robot-faceoff-staff-resolves](/record/serving-robot-faceoff-staff-resolves)、[/record/serving-robot-jams-are-aisles](/record/serving-robot-jams-are-aisles)
- **ハコブくんの一言**：「ぼくも相手も、相手がどくのを待ってる。礼儀正しいって、こういうとき困る。」

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## 第2章　何台入れるか

ここからはシミュレーションです。仮の店で、ロボットの台数と使い方だけを変え、同じお客さんの来かたで比べました。実店舗で必ずこうなるという数字ではありません。どこを確かめればいいかの目印として読んでください。

### 3. 2台目が待ちを延ばす

- **現場**：飲食店（シミュレーション。28卓・スタッフ2人の、通路の狭いファミレス）
- **何が起きたか**：配膳ロボットを1台から2台にすると、入店待ちは13.8分から25.1分へ約2倍に延びました。動けなくなったロボットをスタッフが動かしに行く回数は、昼のピーク2時間で13回から54回に増えました。表計算の試算では、2台入れれば待ちは3分ほどに縮むはずの店です。
- **なぜ止まったか**：ロボットどうしが1本道で向かい合い、ふさぎ合っていました。止まった相手の半分はもう1台のロボットです。「1本道に向かいからロボットが来ていたら、手前で待つ」決まりにすると、不利は半分ほどに縮みました。それでも1台のときには届きませんでした。一方通行にする案は、混むと逆に悪くなりました。
- **入れる前に確かめること**
  - 店の平面図で、1本道（すれ違えない通路）は何本あるか。台数を、卓の数や混み具合ではなく、通路で決めたか。
  - 2台目を入れる前に、1台のときの「動かしに行った回数」を数えてあるか。
- **出典**：[/record/serving-robot-one-per-narrow-restaurant](/record/serving-robot-one-per-narrow-restaurant)、[/record/small-store-second-robot-wait](/record/small-store-second-robot-wait)
- **ハコブくんの一言**：「2台目のぼくがいちばんよく出くわすのは、1台目のぼく。」

### 4. 待機場所の止まり合い

- **現場**：飲食店（シミュレーション。70卓・312席の大型ファミレス）
- **何が起きたか**：配膳ロボットを2台から5台に増やすと、入店待ちは11.7分から17.2分に延びました。3台までは11.5〜11.7分でほぼ同じ、4台で13.2分です。ロボットが受け渡し口と待機場所のまわりで止まり合い、そこを通る片付けのスタッフが動けず、卓が空きませんでした。
- **なぜ止まったか**：0.8m 間隔で並んだ待機点へ斜めに寄るため、隣で待つロボットが前のセンサーに入っていました。決まりを3つ変えて減らしています（どれも10回の中央値）。
  - 待機点の真下からまっすぐ入る：待機場所のそばの止まり合いが、1回の営業あたり3,317秒から1,255秒へ
  - 人は待機点の列を通り道にしない：さらに809秒へ。ロボットを助けに呼ばれる回数は180回から22回へ
  - 近くのスタッフが、止まったロボットをすぐ押す：止まっていた時間の合計が12,896秒から8,068秒へ、入店待ちは17.6分から11.3分へ

  なお、このシミュレーションのロボットには、実物の配膳ロボットにある台どうしの順番決めが入っていません。4台・5台の悪くなり方は、そのぶん大きく出ています。
- **入れる前に確かめること**
  - 待機場所は何台分で、間隔は何mか。ロボットはどの向きから入るか。
  - 待機中のロボットの列を、スタッフやお客さんが通り道にしていないか。
- **出典**：[/record/large-restaurant-five-serving-robots-longer-wait](/record/large-restaurant-five-serving-robots-longer-wait)、[/record/serving-robots-jam-cause-standby-entry](/record/serving-robots-jam-cause-standby-entry)、[/record/serving-robot-jam-three-rules](/record/serving-robot-jam-three-rules)
- **ハコブくんの一言**：「休むための場所が、いちばん渋滞してた。」

### 5. 下げ膳で詰まる

- **現場**：飲食店（シミュレーション。ファミレス6店）
- **何が起きたか**：配膳ロボットに下げ膳（食べ終えた皿を洗い場へ運ぶ仕事）も任せると、スタッフ1人が歩く距離は12条件すべてで減りました。ただし通路の細い店でロボット2台のときは、お客さんが帰ってから卓が使えるまでの時間が延びました。③の店で4.1分から6.1分、⑦の店で4.5分から8.1分です。6店を同じお客さんの来かたで1回ずつ並べると、通路にゆとりのある3店では入店待ちが縮み、通路を詰めた効率重視の3店では延びました。
- **なぜ止まったか**：下げ膳のロボットが卓でスタッフを待つあいだ、通路をふさいでいました。
- **入れる前に確かめること**
  - 下げ膳のロボットが卓の横で待つ間、その脇をスタッフ・お客さん・もう1台が通れるか。
  - 「歩く距離が減る」と「卓が空くのが遅れる」の、どちらを先に見て判断するか。
- **出典**：[/record/serving-robot-sim-bussing-narrow-aisles](/record/serving-robot-sim-bussing-narrow-aisles)、[/record/serving-robot-bussing-depends-on-aisles](/record/serving-robot-bussing-depends-on-aisles)
- **ハコブくんの一言**：「お皿を待ってるだけなのに、通路では立派な壁。」

### 6. 詰まるのは片付け

- **現場**：飲食店（シミュレーション。46卓と38卓のファミレス）
- **何が起きたか**：ロボットを0台・1台・2台と足すと、入店待ちは46卓の店で8.1分・6.6分・5.5分、38卓の店で9.6分・6.0分・4.8分と縮みました。ここまでは試算と同じ向きです。ただ、詰まる場所が違いました。試算ではレジの会計待ちで詰まるのに、シミュレーションではレジは詰まりませんでした。代わりに「席は空いているのに待った」時間が、試算の2〜8倍になりました。
- **なぜ止まったか**：このシミュレーションのスタッフは、片付け・案内・会計・料理運びを1人ずつ順番にこなして店の中を歩くので、片付けと案内が後回しになっていました。ロボットが料理を運んでも、その先の片付けと案内が追いつきません。もう1つ、受け渡し口のすぐ横に待機場所がある形は、それまでの5店すべてに共通していて、どの店でも同じ所でロボットどうしが詰まっていました。
- **入れる前に確かめること**
  - 今の店で、席は空いているのにお客さんを待たせている時間はどれくらいあるか。
  - ロボットで浮いたスタッフの手を、片付けと案内へ回す段取りを決めてあるか。
- **出典**：[/record/large-store-cleanup-bottleneck](/record/large-store-cleanup-bottleneck)、[/record/standby-jam-every-store](/record/standby-jam-every-store)
- **ハコブくんの一言**：「料理は届けた。次のお客さんが座る卓は、まだ片付いてない。」

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## 第3章　どこを走らせるか

### 7. 線に縛ると詰まる

- **現場**：飲食店（シミュレーション。42卓のファミレス）
- **何が起きたか**：決まった1本の線の上しか走らない作りのロボットは、2台が通路で向かい合ったまま動けなくなりました。そこで、店の地図を渡して道を自分で引き、ふさがったら3秒で回り込む形にし、行き止まりの通路もなくしました。すると60秒以上の止まりは57回から20回に減り、ロボットが運べた皿の割合は76%から99%になりました。
- **なぜ止まったか**：線に縛られたロボットは横へ寄れません。さらに、ドリンクバーと6人席の間が0.4mしかない行き止まりの通路があり、入った道を戻るしかないので、行きと帰りのロボットがそこで出会っていました。道の引き方を変えただけでは、止まりは57回から59回とほぼ変わらず、残った詰まりの7割がこの1か所に集まっていました。ドリンクバーを動かして抜け道を作ると、ここでの詰まりはなくなりました。
- **入れる前に確かめること**
  - ロボットは決まった線をなぞるのか、地図の上で道をその都度引くのか。
  - 店に、入った道を戻るしかない行き止まりの通路はあるか。そこを動く家具で作っていないか。
- **出典**：[/record/serving-robot-fixed-route-jam](/record/serving-robot-fixed-route-jam)、[/record/serving-robot-map-planner](/record/serving-robot-map-planner)
- **ハコブくんの一言**：「線の上なら迷わない。線の上で出会ったら、どっちも動けない。」

### 8. 直したら問題が増えた

- **現場**：病院（シミュレーション。仮の病院の外来の階で、検体や薬を運ぶ搬送ロボット）
- **何が起きたか**：それまで行き先へ歩いて行けなかった患者と職員41人を通すと、ロボットに起きる問題（急に止まった・ひやり・人がよけさせられたなど）は1日84件から132件に増えました。増えた48件のうち37件は、通り抜けや付き添いのために開けた所へ、職員がふだんの行き来でも行くようになった分です。
- **なぜ止まったか**：問題の数を決めていたのは、ロボットより人の動き方でした。それまで職員141人は、「1人が1時間に1回、くじ引きで選んだ部屋へ行って戻る」という仮の決まりで動かしていました。これを持ち場ごとの型と用事で動かす形に替えると、走っている間の問題は1日68件から19件に減りました。ところが続けて患者の動きを直すと、採血の所に最大41人が集まり、19件から51件に増えています。道の選び方も効きました。外来の混む大廊下を避けて職員通路を通すと、廊下での問題は1日111回から68回に約4割減りました。代わりに、検体が届くのは約2分遅くなりました。
- **入れる前に確かめること**
  - ロボットの通り道を、職員と患者が実際にどう使っているかを、持ち場と用事ごとに書き出せるか。
  - 道を開けたり変えたりしたら人の流れも変わる、という前提で、変えたあとにもう一度数えるか。
- **ひとこと**：公表されている病院の導入事例では、1日66〜172分の削減時間は出ていました。けれども、ロボットが廊下で何回止まり、人と何回ぶつかりそうになったかは出ていませんでした（[ロボスタ 2026-08-04](https://robotstart.info/article/2026/08/04/382233.html)。LOG477 で調べた範囲）。走らせる道と速さを決めるには、そこが要ります。
- **出典**：[/record/hospital-transport-robot-avoid-outpatient-hall](/record/hospital-transport-robot-avoid-outpatient-hall)、[/record/hospital-transport-robot-blocked-paths-more-conflicts](/record/hospital-transport-robot-blocked-paths-more-conflicts)、[/record/hospital-transport-robot-conflicts-came-from-placeholder-staff-moves](/record/hospital-transport-robot-conflicts-came-from-placeholder-staff-moves)
- **ハコブくんの一言**：「廊下でいちばん読めないのは、ぼくの道じゃなくて、人の予定。」

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## 第4章　その数字を信じてよいか

### 9. カメラの見張りが拾えない

- **現場**：飲食店（シミュレーションの録画）
- **何が起きたか**：シミュレーションの店の録画から、配膳ロボットの30秒以上の止まりを画像の異常検知（PatchCore）で見つける試しをしました。画面に描かれていたロボットの進む予定の線を消すと、拾えた割合は72%から28%に落ちました。ロボットどうしの詰まりは、線があるときは43件中23件、消すと47件中4件しか拾えませんでした。お客さんとすれ違って止まった場面は、線がなくても17件中13件を拾えています。
- **なぜ止まったか**：画像のAIは、実際のカメラには映らない道の線を手がかりにしていました。画像1枚では、ロボットどうし・スタッフとの詰まりはほとんど見分けられませんでした。
- **入れる前に確かめること**
  - カメラで止まりを見張る提案なら、試した映像は、自分の店のカメラと同じ見た目か。
  - 拾えた割合を、止まり方ごと（お客さん・スタッフ・ロボットどうし）に出してもらえるか。
- **出典**：[/record/serving-robot-jam-detection-without-path-lines](/record/serving-robot-jam-detection-without-path-lines)
- **ハコブくんの一言**：「AIが見ていたのは、ぼくじゃなくて、ぼくの足元の線だった。」

### 10. 学習の数字は良いのに外れる

- **現場**：ロボットアーム（実機。mechArm 270 と、ロボット用のAIモデル π0.5）
- **何が起きたか**：お手本19本で学習させたAIで初めて動かすと、爪がブロックの上に乗って止まりました。位置が爪1本分（2〜3cm）ずれていたので、学習を2,000ステップから4,000ステップに倍にしました。学習の誤差（loss）は0.0057前後から0.0030まで下がりましたが、実機では2回とも、爪はブロックの奥で空を閉じました。
- **なぜ止まったか**：お手本19本は、ブロックをほぼ同じ場所に置いて集めたものでした。それなら画像を細かく見なくても「いつもの場所へ手を伸ばす」だけで誤差は下がります。足りなかったのは学習の回数ではなく、置き場所の違うお手本でした。もう1つ、最初に止まった原因を関節の数字だけで2回見誤り（熱、指令の小ささ）、動画を見て初めて分かっています。
- **入れる前に確かめること**
  - 学習に使ったお手本は、自分の現場のばらつき（物の置き場所・向き・種類）をどこまで含んでいるか。
  - 成績を、学習の数字ではなく、実物で何回中何回できたかで見たか。止まった瞬間の動画は残るか。
- **出典**：[/record/pi05-mecharm-first-real-run](/record/pi05-mecharm-first-real-run)、[/record/pi05-mecharm-4000-steps](/record/pi05-mecharm-4000-steps)
- **ハコブくんの一言**：「テストは満点。出たのは、いつも同じ場所の問題だけだったけど。」

### 11. 命令が黙って捨てられる

- **現場**：ロボットアーム（実機。mechArm 270）
- **何が起きたか**：肩を約88°より深く倒す命令が、エラーなしに捨てられました。手で教えた肩95.53〜99.22°の姿勢を再生しようとすると、つかむ命令を6回送って6回とも無視され、アームは1°も動きません。肩87.27°で教え直すと、同じ場所で5回続けてつかめました。
- **なぜ止まったか**：手で教えるときはモーターの力が抜けているので、人はアームが受け付けない角度まで動かせてしまいます。アームはその命令を、何も知らせずに捨てていました。同じ回では、動いている途中で爪を閉じたために、以降の命令を受け付けなくなる止まり方も出ています（「着いた」の判定を8°から2〜3°に戻して直りました）。
- **入れる前に確かめること**
  - 送った命令が実行されなかったとき、エラーとして記録に残るか。
  - 関節ごとに、受け付ける角度の範囲が書き出されているか。教える人はそれを知っているか。
- **出典**：[/record/teach-replay-19-demos](/record/teach-replay-19-demos)
- **ハコブくんの一言**：「『できません』と言わずに、聞かなかったことにする。人の職場なら、いちばん困るタイプ。」

### 12. まさかの電源不足

- **現場**：ロボットアーム（実機。mechArm 270）
- **何が起きたか**：つかんだブロックを持ち上げる途中で落としていました。本体のラベルは40Wを求めているのに、つないでいたのは12V・2A（24W）のアダプターで、求める量の6割です。12V・5A（60W）に替えると、同じAI・同じ設定で、落としていた置き場所での成功が3回中1回から5回中5回になりました。12V・2A の日は3回とも人が途中で持ち上げ直していましたが、5A では5回のうち4回、人は手を出さずに終わりました。手で教えた動きの再生も7回すべて成功しています。替えたアダプターは3,355円です。
- **なぜ止まったか**：爪のサーボの電流が、指令を何も送っていないのに急に0付近まで落ちていました。落ちる瞬間の多くは、アームを動かす指令を送った直後です。アームが届いたとき箱にアダプターがなく、あとから別に届いたのが12V・2A で、8か月の実機の記録はすべてこの電源で取っていました。はじめは学習の問題（持ち上げが足りない）に見えていました。そのままお手本を撮り足していたら、爪が緩みかけたお手本が学習データに混ざるところでした。
- **入れる前に確かめること**
  - 本体のラベルが求める電源と、実際につないでいる電源（アダプター・回路）を見比べたか。
  - 失敗をAIやソフトのせいと決める前に、電源とつなぎ方を確かめる順番になっているか。
- **出典**：[/record/mecharm-270-drops-block-underpowered-adapter](/record/mecharm-270-drops-block-underpowered-adapter)、[/record/mecharm-270-5a-adapter-stops-dropping-block](/record/mecharm-270-5a-adapter-stops-dropping-block)
- **ハコブくんの一言**：「AIのせいにされかけたけど、おなかがすいてただけ。」

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## 持ち帰り用：入れる前の確かめ表

自分の現場で、上から順に埋めてみてください。答えが出ない所が、入れてから止まる所の候補です。

**止まったら、だれが来るか**
- [ ] 止まった知らせは、ロボットの声と光だけでなく、店員・職員の手元に届くか（#1）
- [ ] 止まりやすい場所は、人がふだん通る所から見えるか（#1）
- [ ] 2台が向き合ったとき、どちらが下がるか、販売会社から答えをもらったか（#2）

**何台入れるか**
- [ ] 平面図で、2台がすれ違えない通路の数を数えたか（#2・#3）
- [ ] 台数を、卓の数ではなく通路で決めたか（#3）
- [ ] 待機場所の台数・間隔・入る向きを決めたか。人がその列を通らないか（#4）
- [ ] 下げ膳を任せるなら、卓の横で待つロボットの脇を人が通れるか（#5）
- [ ] 浮いた人の手を、片付けと案内へ回す段取りがあるか（#6）

**どこを走らせるか**
- [ ] 行き止まりの通路はないか。あれば、そこを動く家具で作っていないか（#7）
- [ ] 通り道を、人が実際にどう使っているかを書き出したか。道を変えたあとに数え直すか（#8）

**その数字を信じてよいか**
- [ ] 見張りのカメラは、本物の映像で、止まり方ごとに試したか（#9）
- [ ] AIの成績を、学習の数字でなく実物の成功回数で見たか。止まった瞬間の動画は残るか（#10）
- [ ] 実行されなかった命令は記録に残るか（#11）
- [ ] 本体のラベルと電源のラベルを見比べたか（#12）

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## 終わりに

1. **自分の現場で確かめる。**　上の表を、店や病院の平面図を広げて埋めてみてください。いちばん効くのは、ロボットが止まりそうな場所に、人がふだんいるかどうかです。
2. **シミュレーションの動画を見る。**　[試算のページ（/series8）](/series8)で店の形を選ぶと、その店を Unity で動かした動画と、配膳だけ・下げ膳も任せた場合を並べた動画を見られます。
3. **自分の現場で測りたいときは、[/message](/message) に1行ください。**