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サラ・パーソンズさんは20代前半、競馬場で厩務員として働いていたが、その仕事は「熊手を握ることだった」と彼女は説明する。彼女は午前5時に仕事を始め、午前10時までに「馬に餌をやり、馬房を掃除し、馬に入浴させ、馬の手入れをする」ことを終えた。

60歳になった今、彼女は仕事をするために人を雇っている。あるいは、とにかくそうしようとします。

「それはとても難しい仕事です」と彼女は言う。「これは肉体労働です。雨が降っていても、雪が降っていても、気温が100度でも、常にこれをやらなければなりません。これをやってくれる人を見つけるのは非常に難しいのです。たいていは、馬に夢中になっている非常に若い女の子たちになります。。」

キャシディ・エドワーズさん（13歳）は、先週サンタフェ・ヒピコで開催された馬場馬術イベントで騎乗する準備をしていたローザ・デル・パライソの後片付けをしている。地元の AI スペシャリスト、サブリサンソイの最新ベンチャーである Muckerbot は、大規模な肥料管理にロボットスキルを役立てることになるでしょう。 (ジュリア・ゴールドバーグ)

キャシディ・エドワーズさん（13）はその条件にぴったりだ。非常に暑い金曜日、彼女と妹のエリーさん（15）は、乗馬センターHIPICOサンタフェでパーソンズの愛馬、ローザ・デル・パライソの後片付けをしていた。彼らは、サンタフェ馬場馬術協会が主催する3日間のイベントであるサンタフェI＆IIでの馬場馬術に参加するため、テキサス州ラボックから車でやって来た。

確かに、エドワーズ姉妹は、ローザデルパライソの後の後片付けは気にしなかったと述べた（馬も気にしていないようだった）。

一頭の馬の後を片付けるのは別のことだ。何百頭もの馬の後片付けをする人を見つけるのは、色の違う馬です。

HIPICO の共同オーナーであるフィリス・ゴンザレス氏は、新型コロナウイルス感染症のパンデミック以前から、助けを見つけるのは「継続的な闘い」であり、それ以降、さらに難しくなっていると語った。経験豊富な「ストリッパー」なら、15 分か 20 分で屋台を片付けることができると彼女は言います。「そして、それは良いことです。自分たちが何をしているのかを知っていて、それを本当に長い間続けている人です。」場合によっては、HIPICO では 48 時間以内に 200 ～ 300 もの屋台を引き渡す必要があり、「これを行うための [人材] を見つけるのに非常に苦労しました」と彼女は言います。

サンタフェのロボット工学者であり人工知能の専門家であるサブリ・サンソイ氏が登場します。私がサンソイに初めてインタビューしたのはパンデミック前の約 3 年前で、彼はニューメキシコ州に故郷に引っ越したばかりで、AI 交流グループを立ち上げたばかりでした。彼のキャリアには、映画や農業など、さまざまな分野でロボット関連の仕事が含まれています。たとえば、彼はリドリー・スコットのスコット・フリー・プロダクションのために、深層学習を使用して人間のターゲットを認識し、ペイントボールを発射する見張りのペイントボールガンロボットを構築しました。その対極では、オレンジ摘みのような肉体労働にロボット工学とディープラーニングを組み込むプロジェクトにも取り組んできた。

後者の分野への関心が、馬糞の掃除を手伝うロボットへの新たな取り組みを促した。このアイデアは、Sansoy 氏と幼なじみのサンタフェの獣医師、Doug Thal 氏との会話から生まれました。Sansoy 氏は、Sansoy 氏に AI が獣医学の分野でどのように役立つのか尋ねたときに、「肥料管理」の問題を提起しました。

そこから、Sansoy は Deutsch LA の元同僚で製品とデザインの仕事をしている Fred Leveau とチームを組み、Muckerbot の計画を開始しました。

2人は昨年、サンタフェ・イノベートのビジネスアクセラレータープログラムに参加し、最終審査で2位となった。このプログラムはバーチャルで行われたため、アトランタ在住のルヴォーさんも参加することができました。 Santa Fe Innovates の創設者である Jon Mertz 氏は、バーチャル形式により、州内外から人々が集まる参加者とアイデアの両方に多様性が生み出されたと述べています。雇用情勢に対するパンデミックの影響は、間違いなく起業家セクターに浸透しています。

「それが起業家の素晴らしいところだと思います。彼らは柔軟です。彼らはこうしたトレンドの展開を見て、アイデアに飛び込み、それが牽引力を持つかどうかを確認することができます。」とメルツ氏は言います。

Muckerbot の場合、彼は次のように述べています。「それは非常に革新的です。それは私が思いつかなかったことでした。しかし、彼らは間違いなくその市場での経験を持っています。そして、彼らが潜在的な顧客と話をしたとき、私は彼らがそれができたことを知っています」繰り返して、良い洞察を得ることができます。」

Sansoy と Leveau は、ニューメキシコ州の HIPICO を含む 5 軒を訪問し、さまざまな種類の商業馬事業を営む 50 人の経営者を調査しました。彼らは、肥料管理における収集、廃棄、保管、利用という 4 つの機会のうち、最初の収集が最も多くの労力を必要とし、これまでのところテクノロジーの影響が最も少なく、解決する能力が最も高い問題であると判断しました。

米国馬評議会による 2017 年の最新の推計によると、米国には約 720 万頭の馬がいます。それぞれが 1 日に約 50 ポンドの肥料を生成します。これにより、毎日 35 億ポンド以上の肥料が排出され、それを清掃する労働力が減少しています。

他の動物（牛や猫など）向けの自動化ソリューションはいくつかありますが、現時点では「馬向けの自動化ソリューションは何もありません」とルヴォー氏は言います。サンソイ氏は、ドバイ訪問でラクダ産業にも同様のニーズがあることを知ったと述べた。

需要は存在するものの、技術的な課題がいくつか残っているとサンソイ氏とルヴォー氏は言う。機械学習は、清掃と除去が必要なアイテムを検出するというタスクを実行しますが、この場合、怖がりやすい動物がいる汚れた環境でそれを行う必要があります。

「システムを静かにするにはどうすればよいですか? 馬が馬房にいないときに行うのですか?」サンソイは言う。「しかし、時には彼らが馬房にいる間にやらなければならないこともあります…そのため、多くの課題があります。」

Muckerbot は汚れ仕事を手助けしてくれるが、Sansoy 氏と Leveau 氏は、それは協働ロボット、つまりコボットに近く、依然として人間の労働力を必要とするが、それほど困難な作業ではないと述べている。屋台の清掃は大規模な仕事の一部にすぎず、大規模な屋台の清掃に従事する人がその仕事を見逃すとは誰も考えません。

「私たちがこれを位置づけたいのは、このロボットがその環境における労働力の倍増となるということです」とルヴォー氏は言う。「馬を一頭飼っていて、うんちをすくい、そこにいるという作業を馬とのつながりとみなさない限り…そして、人々が一頭か二頭の馬を飼っているときは、それがつながりとして機能することがわかります。8頭以上いる場合は、 …それはただ入って出るだけです…理想的には、それがテクノロジーの約束です—私たちはひどい負担のかかる作業を排除し、あなたの生活を楽にします。」

実際、ゴンザレス氏は、服を脱いだり、食事を与えたり、「ライダーたちがショーリングに向けて団結するのに役立つすべてのことを行う」ために雇う人々の仕事をより効率的にするものであれば、何でも歓迎すると述べています。

「私たちは彼の幸運を祈っています」とゴンザレスはサンソイについて語る。「彼がここに来て肥料の写真を撮るのが大好きです。」