何が起きたか
米国科学財団（NSF）は2022年7月20日、ビンガムトン大学トーマス・J・ワトソン工学部応用科学部システム科学・産業工学科の助教授ステファニー・タルク・ジェッソ氏に対し、NSF CAREER賞（66万3,724ドル）を授与した。この賞は、看護師を支援するロボットの認知モデリング研究に対して贈られるもので、看護師の認知負荷を軽減し、ワークフローを改善するAIプラットフォームの設計を目指す。
詳細
タルク・ジェッソ氏のCAREERプロジェクトは、人間と調和するロボットを設計するため、人間とコンピュータの相互作用の新しいアプローチと、1970年代に起源を持つ認知アーキテクチャACT-Rを組み合わせた「認知行動アーキテクチャ」を採用する。ACT-Rはこれまで問題解決や学習、知覚などの人間行動のモデル化に使われてきた。プロジェクトでは、看護師の作業を観察することで、ロボットが人間の協働者の思考や感情をより良く推論できるようにする。また、看護師自身が革新者となることを目指し、コーディングや3Dプリンティングなどのスキルを教える夏季マイクロクレデンシャル講座を、ビンガムトン大学とニューヨーク州ブルックリンのSUNYダウンステート健康科学大学の看護学生向けに設計する予定。
Key Facts
| NSF CAREER賞は66万3,724ドルで、タルク・ジェッソ氏に授与された。 | [1] |
| プロジェクトは看護師の認知負荷を軽減し、ワークフローを改善するAIプラットフォームの設計を目指す。 | [1] |
| 認知行動アーキテクチャは、ACT-Rと現代のAI技術を組み合わせたもの。 | [1] |
| 夏季マイクロクレデンシャル講座は、ビンガムトン大学とSUNYダウンステート健康科学大学の看護学生向けに設計される。 | [1] |
本紙の見方
今回のNSF CAREER賞は、ロボット研究における「人間中心設計」の流れを象徴するものだ。本紙が過去に報じたNSFの50年にわたるロボット研究投資（2026年6月4日付記事）は、SLAMや強化学習などの基礎的ブレークスルーを支援してきたが、今回のプロジェクトはその延長線上にありつつも、焦点が「人間の認知」そのものに当てられている点で新規性がある。特に、1970年代起源のACT-Rを現代のAI技術と組み合わせるという手法は、古典的な認知科学と最新の機械学習を橋渡しする試みであり、ロボットが人間の意図を理解するための新たなアプローチとして注目される。 この研究の含意は、ロボットの設計プロセスに現場の労働者を積極的に参加させる点にある。看護師を単なるユーザーではなく「革新者」として位置づけ、彼ら自身がシステムを設計できるようにするという発想は、従来のトップダウン型の技術開発とは一線を画す。これは、医療現場のような複雑で動的な環境では、現場の暗黙知をシステムに反映させることが不可欠だという認識に基づく。 一方で、このプロジェクトはまだ初期段階であり、実際にロボットが看護師の認知負荷を軽減できるかどうかは実証されていない。ACT-Rの枠組みが現代の深層学習ベースのシステムとどのように統合されるのか、また、看護師の観察から得られたデータをどのようにモデルに反映させるのか、といった技術的な詳細は今後の課題となる。さらに、このアプローチが他の産業分野にも応用可能かどうかも、今後の研究の展開次第だろう。 本紙の過去記事（2025年3月18日付）で報じたNVIDIAのCosmos TransferやIsaac GR00T N1のような物理AI基盤モデルは、ロボットの知能を「世界の理解」から構築しようとするものだが、今回の研究は「人間の認知」を出発点にする点で対照的だ。両者は将来的に融合する可能性があり、その際にACT-Rのようなシンボリックな認知モデルが、ニューラルネットワークベースのモデルにどのような補完的役割を果たすのかが、今後の注目点となる。
なぜ重要か
この研究は、ロボット開発の主導権を現場の労働者に移すという点で、技術開発の民主化を示す一例となる。看護師が自らの業務を改善するロボットを設計できるようになれば、医療現場の効率化だけでなく、労働者のエンパワーメントにもつながる。また、認知アーキテクチャとAIの融合は、ロボットが人間の意図を理解する新たな道を開く可能性がある。