鹿島とディープラーニング（深層学習）技術を手掛けるＰｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＰＦＮ、京都千代田区、西川徹代表取締役兼最高経営責任者〈ＣＥＯ〉）は、建築現場で用いるロボットが自律移動できるシステムを開発した。人による事前設定やＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）が不要で、リアルタイムに位置や周辺環境を認識し、状況が変化しても安全に移動できる。初弾として清掃ロボットに搭載し、首都圏の現場に導入を始めた。
　自律移動システム「ｉＮｏｈ（アイノー）」は、魚眼カメラやレーザー照射による測距装置（ＬｉＤＡＲ）、慣性計測装置（ＩＭＵ）などを統合しており、自己位置を正確に推定し、得られたデータで３Ｄマッピングができる。現場の膨大な画像データを深層学習し、障害物や高所作業車などの移動物、立ち入り禁止区域、作業員などを認識する。障害物を回避した作業ルートをリアルタイムに自動生成できるので、現場への納入後すぐに利用できるという。
　人工知能（ＡＩ）搭載の清掃ロボット「ｒａｃｃｏｏｎ（ラクーン）」は、自律移動しながらコンクリート床面にあるごみや粉じんを回収する。可能区域を探索して自律清掃するモードと、地図の自動作成後に連携する施工図面上で作業領域を指定できるモードを備える。試験導入では１００分の連続稼働で約５００平方メートルを清掃できたという。
　今後は、巡回ロボットや資材搬送ロボットなどへの搭載や、他産業のロボットへの展開も見据える。