# ロボットが現場で止まる瞬間の図鑑

実店舗の動画では、直す作業は約1〜10秒。店員が来るまでは、約18秒から53秒以上かかっていました。  
配膳ロボット・病院の搬送ロボット・ロボットアームで見つけた12の止まり方を、動画観察・シミュレーション・実機の記録から集めました。  
それぞれに、起きたこと、原因、入れる前に自分の現場で確かめる問いを付けています。

## 止まったあと、誰の仕事になるか

### 01　店員が来るまで

**どんな現場で：飲食店／実店舗の動画観察**

**何が起きたか**  
店員が対応した動画4例では、直す作業は約1〜10秒、店員が来るまでは約18〜53秒以上でした。通路で向かい合った例では、来るまで41秒以上、直す作業は約5秒でした。

**なぜ止まったか**  
狭い通路で向かい合ったり、待機場所の出口をふさがれたりしていました。ロボットの声や赤い明かりが映っていても、助けが来るまでの時間は、直す時間より長くなっていました。

**測った条件：** 編集された実店舗動画4例の観察。秒数は動画上の概算で、待ち時間には下限を含みます。

**入れる前に確かめること**

- 忙しい時間に止まったら、誰が、何で気づくか。
- 「止まってから人が着くまで」と「着いてから直すまで」を分けて測れるか。

**出典：** [店員が来るまでと直す時間の記録](/record/serving-robot-video-ledger)／[待機場所の横で53秒以上進めなかった動画](/record/serving-robot-jams-are-aisles)

**ハコブくん：**「直すのはすぐです。来てもらうまでが長いんです。」

### 02　2台目で待ちが延びる

**どんな現場で：28卓・スタッフ2人の飲食店／シミュレーション**

**何が起きたか**  
普通の混み具合で、入店待ちは1台の13.8分から、2台では25.1分へ延びました。スタッフがロボットを動かしに行く回数も、13回から54回に増えました。

**なぜ止まったか**  
2台とも近い方の狭い一本道を選び、向かい合ってふさぎ合っていました。「一本道は1台ずつ」にすると2台の入店待ちは17.6分まで縮みましたが、試した改善案でも1台より短くなりませんでした。

**測った条件：** 来客などの条件を変えた10回の中央値。1台と2台ではシミュレーションの版が異なり、この店・人数・運用での比較です。

**入れる前に確かめること**

- 2台目が加わると、どの一本道で出会うか。片方が待てる場所はあるか。
- 運ぶ量だけでなく、人が助けに行く回数と入店待ちも改善するか。

**出典：** [2台目と通行ルールを比べた記録](/record/serving-robot-one-per-narrow-restaurant)／[小さな店に2台を入れた記録](/record/small-store-second-robot-wait)

**ハコブくん：**「同僚が増えたら、店員さんを呼ぶ仕事が増えました。」

### 03　下げ膳中、通路をふさぐ

**どんな現場で：飲食店／シミュレーション**

**何が起きたか**  
6店・1〜2台・各10回の比較では、下げ膳も任せると、スタッフの歩く距離は12条件すべてで減りました。一方、細い通路の2店では2台のとき、退店から卓が使えるまでが4.05分→6.05分、4.49分→8.06分に延びました。

**なぜ止まったか**  
下げ膳のロボットが卓に着き、スタッフを待つあいだに通路をふさいでいました。別の通路があれば回れますが、一本道では、ほかのロボットも人も待たされます。

**測った条件：** 数字は各10回の中央値。各条件1回の比較動画では入店待ちの増減も見られましたが、繰り返し集計とそろわない店があるため、ここでは卓が使えるまでの時間を示しています。

**入れる前に確かめること**

- 皿を載せる人が来ないあいだ、どこで待つか。その横を通れるか。
- 歩く距離が減っても、次のお客さんを座らせるまでが延びていないか。

**出典：** [下げ膳を加えて繰り返し比較した記録](/record/serving-robot-sim-bussing-narrow-aisles)／[6店の比較動画](/record/serving-robot-bussing-depends-on-aisles)

**ハコブくん：**「お皿待ちのつもりが、通せんぼになってました。」

### 04　席は空いているのに案内できない

**どんな現場で：46卓・38卓の飲食店／試算とシミュレーションの比較**

**何が起きたか**  
46卓の店では、0台・1台・2台と増やすと、入店待ちは8.1分→6.6分→5.5分に縮みました。それでも2台のとき、「席は空いているのに待った時間」が46卓の店で3.4分、38卓の店で3.5分残りました。

**なぜ止まったか**  
試算ではレジが詰まっていましたが、3Dの店では、スタッフが歩き回ることで片付けと案内が後回しになる、とログでは見ています。ここで止まっているのは、次のお客さんを迎える仕事です。

**測った条件：** 各10回の中央値。片付けと案内が原因という説明はログの見立てで、当時の再現には瞬間移動などの簡略化も残っていました。

**入れる前に確かめること**

- 運ぶ仕事が減った時間を、誰が片付けと案内に使えるか。
- 満席で待つ時間と、席を使える状態にできず待つ時間を分けているか。

**出典：** [46卓の店で詰まる仕事を調べた記録](/record/large-store-cleanup-bottleneck)／[38卓の店と待機場所を調べた記録](/record/standby-jam-every-store)

**ハコブくん：**「運び終わりました。次のお客さんの席は、まだでした。」

## 通路と待機場所で、抜けられない

### 05　にらみ合い

**どんな現場で：飲食店／実店舗の動画観察とシミュレーション**

**何が起きたか**  
実店舗の動画では、待機場所の横で向かい合った2台が53秒以上進めず、店員が空の方を手でよけて約4〜5秒で解いていました。シミュレーションの42卓・通路95cmの店では、2台が約9分10秒止まった例がありました。

**なぜ止まったか**  
シミュレーションでは、両方が料理を載せている場合などに、どちらが譲るかを決められず、よけた先も相手の道の上でした。実店舗の機体内部の判断は未確認で、ログで調べたメーカーの公開資料でも、どちらが譲るかの具体的な決まりは確認できませんでした。

店員が助ける決まりをシミュレーションに入れると、約9分の例は助け2回・約105秒で解けましたが、同じ台に何度も助けが必要になる問題が残りました。

**測った条件：** 実店舗の観察は同じメーカーの少数例。約9分と約105秒は、シミュレーションの特定条件1回ずつの結果です。

**入れる前に確かめること**

- 荷物を載せた2台が出会ったら、どちらが、どこまで下がるか。何秒待つか。導入元に実演してもらえるか。
- 自力で解けないとき、人が安全に解く手順を実際に試せるか。

**出典：** [実店舗の場面と店員が助ける決まりの比較](/record/serving-robot-faceoff-staff-resolves)／[待機場所の横で向かい合った動画の観察](/record/serving-robot-jams-are-aisles)

**ハコブくん：**「お先にどうぞ。……その先に、ぼくがいます。」

### 06　待機場所へ戻れない

**どんな現場で：70卓・312席の飲食店／シミュレーション**

**何が起きたか**  
入店待ちは2台で11.7分、5台で17.2分でした。別の比較で、待機点へまっすぐ入る決まりにすると、待機場所付近の止まり合いは1営業あたり3,317秒→1,255秒に減りましたが、入店待ちは12.22分→14.90分に延びました。

**なぜ止まったか**  
0.8m間隔の待機点へ斜めに戻ると、隣で待つ台が前のセンサーに入り、止まっていました。人も待機点の区画を通らない形にすると、止まり合いは809秒まで減りました。

**測った条件：** 各10回の中央値。台どうしの順番決めが不足した再現での結果です。待機場所の詰まりが減っても、同じ比較で入店待ちは短くなりませんでした。

**入れる前に確かめること**

- ほかの台が待機しているところへ最後の1台が戻り、また出発できるか。人の通り道と重ならないか。
- 待機場所の停止時間を減らしたあと、片付けや入店待ちまで改善したか。

**出典：** [5台で待ちが延びた記録](/record/large-restaurant-five-serving-robots-longer-wait)／[斜めに戻る入り方を調べた記録](/record/serving-robots-jam-cause-standby-entry)／[人の通り道も変えた記録](/record/serving-robot-jam-three-rules)

**ハコブくん：**「駐車位置は空いてます。入る途中が空いてません。」

### 07　ドリンクバーの横で詰まる

**どんな現場で：飲食店／シミュレーション**

**何が起きたか**  
決まった線だけを走る作りから、地図で道を引く作りに変えても、60秒以上の停止は57回→59回で減りませんでした。さらにドリンクバーを上へ0.5m、左へ0.8m動かして抜け道を作ると、20回になりました。

**なぜ止まったか**  
最初は、同じ線を往復するシミュレーション側の制約がありました。それを外しても、ドリンクバーと席の間が0.4mしかない行き止まりに詰まりが集中しました。道を探せるようにする変更に加えて、抜け道を作る配置の変更が必要でした。

**測った条件：** 同じ店・2台・同じ乱数条件で各1回の比較。57回→20回は、道の引き方と配置の両方を変えた結果です。

**入れる前に確かめること**

- 行き止まりで往復の流れが出会わないか。家具を動かして抜け道を作れるか。
- シミュレーションで詰まった原因は、現場の配置か、再現する側が加えた制約か。

**出典：** [決まった線しか走れなかった作り](/record/serving-robot-fixed-route-jam)／[道の引き方とドリンクバー移動を分けた比較](/record/serving-robot-map-planner)

**ハコブくん：**「地図は読めます。壁の向こうには回れません。」

## 命令や学習の数字が良くても、仕事は終わらない

### 08　動かないのに、記録は成功

**どんな現場で：ロボットアーム／実機 mechArm 270**

**何が起きたか**  
動かなかった記録2本が、台帳では「つかめた・箱に入った」と判定されていました。実機では、肩95.53〜99.22°の姿勢への命令がエラーなしに6回とも動かず、肩を87.27°にして教え直すと5回続けて成功しました。

**なぜ止まったか**  
公式の肩の範囲は−85°〜＋90°ですが、送る側のライブラリはそれより広い範囲を許していました。手で教えると範囲外まで倒せても、その姿勢への命令では動きませんでした。本線にあった肩88°の上限確認も、再生用コードには入っていませんでした。

**測った条件：** 上記の角度での実機試行。88°は本線の設定値で、厳密に確かめた拒否境界ではありません。台帳の成功判定も実際の動きと食い違っていました。

**入れる前に確かめること**

- 教示・再生・本番で、同じ可動範囲の確認が働くか。
- 試験導入の報告にある「成功」は、誰が、何を見て付けたか。1回ずつ動画と照らせるか。

**出典：** [動かなかった角度・教え直し・台帳の誤判定の記録](/record/teach-replay-19-demos)

**ハコブくん：**「ぼくが動くより先に、台帳で成功してました。」

### 09　つかんだのに落とす

**どんな現場で：ロボットアーム／実機 mechArm 270**

**何が起きたか**  
ブロックを落としていた実機で、8か月分の記録は、本体表示40Wに対して24Wの電源を使って取られていました。3,355円の電源へ替えると、同じモデル・爪の設定・位置で成功は3回中1回から5回中5回になりましたが、交換後も1回は人が持ち上げを補助しました。

**なぜ止まったか**  
使っていた電源は12V・2Aで、交換後は12V・5Aです。落とす前に爪の電流が0付近まで下がる記録と、交換後の変化から、ログでは電源不足が原因と判断しています。8か月使った電源は、箱に入っておらず、あとから別送されたものでした。

**測った条件：** 別の日の3回と5回の比較。電圧低下の直接測定はなく、交換後も補助した1回で爪の電流低下が残りました。

**入れる前に確かめること**

- 試験機材の電源と部品は機体の指定に合い、本番と同じ構成か。型番まで照らしたか。
- つかんで静止するだけでなく、持ち上げて運ぶ間も保持できるか。人が補助した回を分けているか。

**出典：** [落とす直前の電流と電源を調べた記録](/record/mecharm-270-drops-block-underpowered-adapter)／[電源交換後の実機比較](/record/mecharm-270-5a-adapter-stops-dropping-block)

**ハコブくん：**「学習のおかわりより先に、電源を見てください。」

### 10　学習の数字は良いのに空振り

**どんな現場で：ロボットアーム／π0.5を使った実機 mechArm 270**

**何が起きたか**  
2,000ステップ学習した実機は4回ともつかむ前に止まり、動画では爪がブロックの上に乗っていました。学習を約4,000ステップに増やし、学習誤差が約0.0057から0.0030に下がっても、実機2回ともブロックの奥で爪を閉じました。

**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ていました。ログでは「いつもの場所へ手を伸ばす」だけでも学習誤差が下がると考え、位置の違うお手本が必要と判断しました。

**測った条件：** 実機は追加学習前4回、追加後2回。その後、5か所で19本のお手本を集めましたが、集め直した後の学習結果は今回の材料に含まれていません。

**入れる前に確かめること**

- 学習に使っていない位置へ対象物を置いても、つかむ場所が変わるか。
- 学習誤差とは別に、つかめた回数、箱まで運べた回数、人が補助した回数を数えているか。

**出典：** [最初の実機試行で爪が乗った記録](/record/pi05-mecharm-first-real-run)／[追加学習しても奥で空振りした記録](/record/pi05-mecharm-4000-steps)

**ハコブくん：**「いつもの場所は覚えました。今日のブロックは、そこですか？」

## 止まりを見つける仕組みも、確かめる

### 11　見張りが見ていたのは、画面の線

**どんな現場で：飲食店／シミュレーションの録画を使った画像検知試験**

**何が起きたか**  
静止画1枚ずつで30秒以上の停止を見つける試験では、誤報5%の条件で、経路線ありは93件中67件（72%）、線なしは94件中26件（28%）を拾いました。線なしでは、ロボットどうしの詰まりを47件中4件しか拾えませんでした。

**なぜ拾えなかったか**  
画像検知は、画面に描かれた道の線が交わる所を手がかりにしていました。その線がない画像では、向かい合う2台と、普段どおり並んで待つ2台を区別しにくくなりました。

**測った条件：** シミュレーション録画で試した一つの検知方法。撮り直しで動きも変わっており、同一場面から線だけを消した比較ではありません。

**入れる前に確かめること**

- 止まりを映像で見張る仕組みを提案されたら、評価に使った映像は、自分の現場のカメラと同じ見え方か。
- 止まった時刻と長さを、機体の記録から取り出せるか。導入元に、その記録を見せてもらえるか。

**出典：** [経路線を消して検知率を測り直した記録](/record/serving-robot-jam-detection-without-path-lines)

**ハコブくん：**「ぼくの困り顔より、道の線を見てたんですね。」

### 12　仮の人の動きで、問題が増える

**どんな現場で：病院の搬送ロボット／シミュレーションで作った仮の病院**

**何が起きたか**  
行き先へ歩いて行けなかった患者・職員41人を通れるようにすると、急停止・ひやり・人によけさせた等の問題が1日84件→132件に増えました。職員の行き先と動き方を直すと132件→68件→19件となり、さらに患者などの動きを補うと51件になりました。

**なぜ止まったか**  
職員141人を「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。付き添いのために通れるようにした場所へ、職員が普段も行くようになり、ロボットと出会う回数が増えていました。

**測った条件：** 主に同じ乱数条件1通りでの比較。件数は衝突事故の数ではなく、19件は患者などの動きを補う前の値です。

**入れる前に確かめること**

- 導入元のシミュレーションでは、職員と患者の動きを何に基づいて置いたか。仮置きの動きを示してもらえるか。
- 問題が減ったとき、必要な人の移動まで減らしていないか。人と荷物が目的地へ着いているか。

**出典：** [外来の廊下を避ける経路の比較](/record/hospital-transport-robot-avoid-outpatient-hall)／[通れる場所を直して問題が増えた記録](/record/hospital-transport-robot-blocked-paths-more-conflicts)／[職員の仮の動きと測り直し](/record/hospital-transport-robot-conflicts-came-from-placeholder-staff-moves)

**ハコブくん：**「毎時間くじ引きで出張する病院だとは聞いてません。」

## 自分の現場で、一つ確かめる

2台目を足して入店待ちが延びた店がありました。5台で待機場所の詰まりが増え、道を引く仕組みを変えても停止は減らず、学習を増やしても空振りは続きました。仮の病院では、通れる場所を増やすと問題が増えました。それぞれ今回の条件で起きたことです。

足す判断の前に、どこで仕事が止まり、誰の手が必要になっているかを確かめる。そのために、もう一つ確かめたいのが、**報告にある「成功」と、実際に終わった仕事が一致しているか**です。台帳の成功、学習誤差、画像の検知率だけでは、拾えていない止まりがありました。

自分の現場で気になった項目を一つ選び、試験導入で次の欄を埋めてください。

| 残すこと | 書く内容 |
|---|---|
| 起きた条件 | 場所、混み具合、台数、荷物、人の作業 |
| 待った時間 | 停止、気づき、人の到着、復帰の各時刻 |
| 人がしたこと | 画面操作、移動、積み下ろし、持ち上げなど |
| 仕事の結果 | 届いたか、卓が使えたか、次の人を案内できたか。記録と動画は一致するか |
| 変えて比べること | 台数、配置、通行ルール、待ち方などを一つずつ |

人が手を貸して完了した回は、その手間も含めて導入の結果です。走れた場面に加えて、**止まってから仕事が終わるまで**を残してください。

店の形・人数・台数を変えて考えるには、[配膳ロボットの導入シミュレーション](/series8)へ。

自分の現場で確かめたい止まり方や、共同で検証したい条件は、[メッセージフォーム](/message)へ。