労働の完全自動化(人の楽園？ or 失業地獄？)２ (767ﾚｽ)
上下前次1-新
1: 2020/06/24(水)06:21 ID:dgLrGMyG(1)調 AAS
労働を完全自動化する未来技術について
人を労働から解放する楽園になるのか？それとも？
労働完全自動化の技術の可能性と影響について議論しましょう
前スレ
労働の完全自動化(人の楽園？ or 失業地獄？)
2chｽﾚ:future
668: 09/19(金)08:42 ID:Uy6iSdBw(3/11)調 AAS
投資ブームの過熱とともに、ヒト型ロボット開発企業の上場計画も相次いでいる。例えば2025年7月には、有力スタートアップの宇樹科技(ユニツリー・ロボティクス)が
証券大手の中信証券をアドバイザーに指名し、IPO(新規株式公開)の準備に入ったことが明らかになった。
中国の国有投資会社でユニツリーにも出資している首程控股は、投資先企業のうち(ヒト型ロボット関連の)3〜4社が2026年に上場もしくは上場準備に入ることを期待している。
とはいえ、投資ブームの先行きに関して慎重な見方もある。「1つの業界から上場を果たせる企業数には限りがある。後発企業のIPOは次第に難しくなるだろう」。
ユービーテックの焦副総裁はそんな予想を示し、次のように続けた。
「投資家はすでに(ブームの熱狂から)冷静さを取り戻しつつある。ヒト型ロボット業界の2番手グループの企業は、2026年中に収益モデルを確立しなければ生き残れないかもしれない」
669: 09/19(金)13:24 ID:Uy6iSdBw(4/11)調 AAS
ロボホン、見たものを理解して会話が可能に ChatGPT活用
9/19(金) 11:59配信
シャープは、コミュニケーションロボット「RoBoHoN(ロボホン)」向けとして、「ChatGPT」によりカメラを使った会話などが楽しめるアプリケーション「ロボデイズ」の提供を
10月1日から開始する。「ココロプラン(月額1,078円)」または「ビジネス基本／プレミアムプラン(法人)」加入者が対象で、利用料金は月額550円。
ロボホンのカメラで風景や物を撮影すると、写した対象を話題にした会話が楽しめるアプリ。旅先で見た景色や食事など、目の前のできごとを共有しながら、ロボホンとの対話が可能になる。
ロボホンと話した内容や訪れた場所の履歴を元に“ロボホン目線”で綴った日記も作成。ロボホンによる日記の読み上げも可能で、その日のできごとを一緒に振り返ることができる。
従来よりもさらに幅広い話題の会話にも応対。会話の内容はロボホンの“記憶”として蓄積され、会話を重ねるごとに、よりパーソナライズされた応答をするようになる。
会話は1日に30回まで可能。カメラを使った会話は1回につき会話2回分の扱いとなる。
670: 09/19(金)13:26 ID:Uy6iSdBw(5/11)調 AAS
中国人型ロボット、受注競争が本格化。UBTECHは50億円超契約、Unitreeは68件確保
9/19(金) 11:30配信
中国ロボット大手の「優必選科技（UBTECH Robotics）」はこのほど、国内の大手企業と2億5000万元（約53億円）規模の受注契約を結んだと発表した。
バッテリーの自動交換が可能な人型ロボット「Walker S2」と関連ソリューションが中心で、年内にも出荷を開始する計画だという。
このほか、7月には国有系自動車メーカーの覓億汽車（MIEE）から人型ロボット9051万元（約19億円）分の受注を獲得している。Walkerシリーズの受注額は現時点で計4億元（約84億円）に上る。
また、国家地方共建具身智能機器人創新中心（旧北京人形機器人創新中心、X-Humanoid）と共同開発し、3月に発売した研究教育用人型ロボット「天工行者」は、
7月までに受注台数が100台を超え、年内の出荷台数は300台を上回る見込みとなっている。
UBTECHはこのほど開催した決算説明会で、2025年の産業用人型ロボットの出荷台数は500台以上、生産能力は1000台に達する見込みだと明らかにした。
人型ロボットの商用化が本格化するなか、メーカー各社が大型プロジェクトの受注状況を発表している。2025年8月までに受注したプロジェクトの件数は、
宇樹科技（Unitree Robotics）が68件、UBTECHは16件、智元機器人（Agibot）が9件となっている。うちAgibotは、8月11日に自動車部品メーカーの富臨精工
（Fulin Precision Machining）から数千万元（数億円）規模の受注を獲得、人型ロボット「遠征A2-W」100台近くを富臨精工の工場に導入するという。
671: 名無し募集中。。。 09/19(金)16:59 ID:Uy6iSdBw(6/11)調 AAS
動画だけで人間の動きを学ぶヒューマノイド Figureが実現
9/19(金) 14:30配信
ヒューマノイドロボットを開発するFigureが9月18日、ヒューマノイド制御技術「Helix」の新たな進展を明かした。
ヒューマノイドロボットを開発するFigureが9月18日、ヒューマノイド制御技術「Helix」の新たな進展を明かした。人間の視点から撮影した動画だけを使って学習させたHelixは、
「冷蔵庫に行け」などの命令により、実際の家庭環境でも、ロボットを動かすことができるようになった。操作データを使わず、人の動画だけから動きを学び、
実際の物理環境で命令を実行できた例は初という。
これまでロボットの学習には、人が操作したデモや、マニュアルのコーディング、実験室のような制御された環境が必要で、家庭環境のように乱雑で変化の多い環境には
適応が難しかった。Figureは不動産大手Brookfieldと提携し、住宅やオフィスなど多様な環境で収集した人間の行動動画をHelixの訓練データとして活用することで、
高度な制御を実証しつつある。
Helixが動画から十分なナビゲーション能力を得られるようになったことで、将来の「家庭用ヒューマノイドロボット」が、より実用的になる可能性が示された形だ。
672: 09/19(金)17:02 ID:Uy6iSdBw(7/11)調 AAS
「人協調型ロボティクス住宅」リビングロボットが藤田医科大学と共同開発 サンヨーホームズの住宅展示場で全国初公開
2025年9月18日
株式会社リビングロボットは、藤田医科大学リハビリテーション部門と共同開発した人の生活・活動を支援するロボットやシステムを、サンヨーホームズ株式会社の住宅展示場に導入したと発表した。
9月20日(土)から「人協調型ロボティクス住宅」として一般公開を開始する。一般公開日は週末を中心とした特定日(9月20日、21日、27日、28日を予定)となる。
「人協調型ロボティクス住宅」では、運動や睡眠といった人の生活・活動データに加え、温湿度・CO₂濃度・照度、窓開閉などの住環境データをセンサで収集。得られたデータをもとに、
ロボットが居住者に対し、会話を通じて気づきを与え、活動を促すシステムとなっている。
さらに、そのシステムを活用した熱中症予防や侵入者検知、転倒通報などの機能により、居住者を危険から守ることも可能。住宅では3種類のロボットを導入している。
・(a) 対話機能を搭載した手のひらサイズの「見守りウィーゴ」(身長130mm)
・(b) 移動機能や通話機能を搭載した小型の「メカトロメイトQ」(身長480mm)
・(c) 株式会社今仙技術研究所が開発した「移動・移乗支援ロボット」
少子高齢化が進む中、本住宅は高齢者の自立支援や介護人材の不足といった課題の解決に寄与するだけでなく、子育て世帯にとっても安心・安全で、
家族間のコミュニケーションを豊かにするなど、より良い生活の提供につながることが期待できる。
居住者の意向に合わせて、遠隔地に住む家族にも情報を共有。転倒や侵入者検知など緊急時には、ロボットのモニタを介して映像や音声で現場確認も可能だ。また、
住宅内には藤田医科大学が企業と共同研究を行っている「転倒時にけがをしにくい床材」が導入されており、高齢者も安心して生活できる構造となっている。
ロボットのサポート機能は、簡単なプログラミングでカスタマイズすることが可能なため、子どもから高齢者まで自由に自身の生活に合わせた機能を組み込むことができる。
673: 09/19(金)17:04 ID:Uy6iSdBw(8/11)調 AAS
芝浦機械、段ボール作業を自動化できる双腕協働ロボットを2025ソリューションフェアで展示
2025年9月19日
芝浦機械株式会社は、2025ソリューションフェアにおいて、段ボール製函工程の自動化を実現する双腕協働ロボットを展示した。
同社が展示したスカラ型双腕協働ロボット「RIDRS-S」は、製品製造後の段ボール製函工程を自動化するシステムである。このロボットは両腕で対象物を把持したまま
回転させることが可能だ。さらに片腕ずつ別々の作業を行えるため、作業効率の大幅な向上を実現
する。
三辺合計1,900mmの大型段ボールの製函にも対応している。また、オプションで段ボールストック数の増減にも対応可能である。
一方、ヒト型双腕協働ロボット「RIDRS-H」は、段ボール箱詰め工程の自動化に特化したシステムだ。こちらも「RIDRS-S」と同様に、両腕での把持・回転機能と片腕ずつの独立作業機能を備えており、箱詰め作業の効率化を図る。
腰部の旋回・チルト動作を使った広い動作範囲を活かし、深い段ボールにも対応可能である。
これらの詳細の動作は芝浦機械の公式YouTubeから確認できる。
674: 09/19(金)17:05 ID:Uy6iSdBw(9/11)調 AAS
アスラテック・竹中工務店など含む6社共同、建設ロボットDXに向けたオープンな開発プラットフォーム構築へ
2025年9月19日
アスラテック株式会社、株式会社竹中工務店、Ｋｕｄａｎ株式会社、株式会社ジザイエ、燈株式会社、株式会社センシンロボティクスの6社は2025年9月18日（木）、
建設ロボティクス分野における共通のソフトウェア開発基盤の研究開発に共同で着手したことを発表した。
この取り組みは、建設現場で稼働する多様なロボットが連携できるオープンなプラットフォームを構築し、業界全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させることを目的としている。
日本の建設業界は、長年にわたり熟練技能者の高齢化やそれに伴う深刻な人手不足という課題に直面している。この状況を打開するため、ロボット技術を活用した省人化や
生産性向上を目指す「ロボティクストランスフォーメーション（RX）」への期待が高まる。
しかし、現状ではロボット開発はベンダーごとに個別に行われているため、異なるメーカーのロボット間での互換性がなく、連携が難しいという問題があった。
また、開発コストが高騰しがちで、ロボット導入の障壁となっている。
こうした課題を解決するため、建設業界のロボット変革を推進する「建設RXコンソーシアム」の活動で得られた知見を基に、メーカーの垣根を越えて利用できる
オープンな開発プラットフォームの構築が求められていた。今回の共同研究開発は、このニーズに応えるものである。
本研究開発は、NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）の「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業」の一環として実施される。
6社がそれぞれの専門技術を持ち寄り、以下の6つの項目について開発を進める。
675: 09/19(金)17:06 ID:Uy6iSdBw(10/11)調 AAS
全体アーキテクチャの設計と構築（竹中工務店）: ロボットのハードウェアからソフトウェアまでを包含し、異なるメーカーのロボットでも共通して利用できる基本構造を設計する。
ソフトウェア機能開発（Ｋｕｄａｎ）: 刻々と変化する建設現場でもロボットが自身の位置を正確に把握し、自律移動できる技術や、複数ロボットが協調して作業を行うシステムを開発。
ハードウェア機能開発（ジザイエ）: 様々な作業に対応できる共通の移動ユニットや、センサーなどを容易に交換できる標準化された構造を開発する。
通信環境構築（アスラテック）: 5GやWi-Fiなどを組み合わせ、障害物の多い建設現場でも安定した通信を確保する基盤を構築。
仮想空間での事前検証技術（燈）: コンピューター上に現場を再現し、ロボットの動作を事前にテストする技術を開発する。建物の設計図（BIM/CIM）と連携したシミュレーションも行う。
運用支援管理ツール（センシンロボティクス）: 複数の異なるロボットを一元的に監視・制御できる管理システムと、共通の操作インターフェースを開発。
このプラットフォームにより、ロボットメーカーやシステムインテグレータは共通の機能モジュールを活用でき、開発コストと期間を大幅に削減できると期待される。
6社は今後、「デジタル・ロボットシステム技術基盤構築事業」とも連携し、開発したプラットフォームを複数のロボットシステムで実証し、実用性を検証していく計画だ。
本研究開発の最終的な目標は、建設業界で確立したオープンなプラットフォームを、将来的には製造業や物流、インフラ点検といった他の産業にも展開することである。
これにより、日本のロボティクス産業全体の国際競争力を強化し、社会全体の課題解決に貢献することを目指す。
676: 09/19(金)17:10 ID:Uy6iSdBw(11/11)調 AAS
サイボーグAI搭載のヒューマノイドロボット、人並みの実時間運動性能を達成
ロボット開発ニュース
新エネルギー・産業技術総合開発機構は、国際電気通信基礎技術研究所らが、「サイボーグAI」を搭載したヒューマノイドロボットにおいて人並みの実時間運動性能を達成したと発表した。
2025年09月19日 14時00分 公開
677: 09/20(土)20:20 ID:4NbuunS5(1)調 AAS
【東大発スタートアップ】コンビニのレジはヒューマノイドにおまかせ？
678: 09/21(日)13:12 ID:cMsRjtcl(1/5)調 AAS
AIパーソナルトレーナーが対話形式で健康促進をサポート！運動しながらポイントを貯めるアプリ「貯筋トレ」がリニューアル
9/21(日) 12:00配信
679: 09/21(日)13:21 ID:cMsRjtcl(2/5)調 AAS
「AIに仕事を奪われる！」には半信半疑だったけど…面倒な作業をAIに頼んだネットニュース編集者が「あ、これは本当に奪われるかも」と感じた理由
9/21(日) 11:10配信
担当編集者からは約100本の私が書いたWord文書のファイルが、一つのフォルダーに収録されて送られてきた。そのフォルダーには「タイトルリスト」という
名前のファイルも入っており、そこにすべての原稿のタイトルが書かれている。
担当者からの依頼はこのタイトルリストの後に「★」がついているものについて、200文字の「補足」を書いてほしい、というものである。となると、
作業としては【1】★がついたファイルを見つける【2】そのファイル内の文章を読み返す【3】解説を書く――実にシンプルである。
大量に並んだWordのファイルを目の前にすると、どれを開ければいいのかがわからなくなってしまったのだ。
Wordのフォーマットは「横書き一段」というのが一番快適。しかし、もらったフォーマットは「縦書き二段」だった。とにかく自分が慣れ親しんだフォーマット以外のWord文書を読むのはストレスである
読みやすくするためWordの「レイアウト」機能をいじり、「横書き一段」に変更するのだが、変更すると一行が54文字になる。私は「40文字」が心地よい。
ダメ元でAIに〈タイトルに★がついた66のWordファイルのみを抽出し、それを1本のWordファイルにまとめてください。現在は縦書き二段になっていますが、横書き一段に変更してください〉を頼んだ
AIさんは、この作業をすぐにやってくれたのだ！ 半信半疑だったのだが、我がPC上で律義に要求通りのことをしてくれた。ただし、なぜなのかは分からないのだが、
1回の指示で10の★ファイルのみしか抽出してくれないため、66本を達成するために結局7回作業をしてもらった。
完成したWordファイルを最初のファイルに追加していくだけで、見事66の原稿が一つのファイルにまとまった。
680: 09/21(日)21:07 ID:cMsRjtcl(3/5)調 AAS
クリ拾いって大変…だったらこれ! これまでなかった?『全自動クリ収穫ロボット』に農家は期待
9/21(日) 16:57配信
熊本の様々なものづくりの現場に迫る『クマモトメイド!』
今回は、驚きのロボット開発に密着しました。いま注目の最新ロボットに迫ります!
【写真を見る】今までなかった?全自動のクリ収穫機
8月27日、熊本県あさぎり町にある熊本県農業研究センターのクリ園に、“あるもの”が運び込まれました。
この日、行われたのは、新技術の実証実験です。熊本で開発中の、2台の「クリ収穫機」の実演です。
お披露目されたのは、自律走行しながら、地面に落ちているクリを次々と拾い集めていく画期的なロボットです。
一方、こちらは「電動アシスト付きの収穫機」です。軽い力で、楽に押して進みながら、落ちているクリを、回転ブラシで拾い上げていく仕組みです。
これら2台のクリ収穫機を開発しているのが、熊本県立大学の松添直隆教授です。
681: 09/21(日)21:08 ID:cMsRjtcl(4/5)調 AAS
熊本県立大学 環境共生学部 松添直隆教授「クリっていっぱい落ちていますよね。農家さんは火ばさみや手で拾っていく、こういう作業が本当に辛いと聞いて、
それに代わるものがないかということで我々はロボットを開発した」
松添教授の専門は農業です。以前、番組でも紹介しましたが、高齢化や担い手不足が深刻な「棚田」を守るため、水田の雑草を自動で取り除く「球体除草ロボット」を開発しました。
それが大きな話題を集め、6月には大阪・関西万博にも出展しました。
そんな松添教授の、次なる挑戦が“クリの産地を守ること”
クリ生産量で熊本県は全国2位を誇ります。松添教授は、県内を回り、生産者の声を聞いてきました。
山江村でクリを栽培する中竹さんは、クリの加工品を手掛ける「やまえ堂」の社長です。
収穫の最盛期を迎えたこの時期は、早朝から作業が続きます。
専用の手袋をはめて、落ちているクリを、一つ一つ拾っていきます。
やまえ堂 中竹隆博社長「大変です。収穫作業が一番大変。特に今は平地で栽培する農家が多いので、ものすごく屈まなければいけないので大変」
そんな収穫作業を少しでも楽にできないか?松添教授は、熊本高専などと連携し、ロボットづくりに着手します。
肝となったのが、特殊なブラシの開発でした。
■イガあり も なし も拾い上げるブラシ
熊本高専2年 石原健太郎さん「クリの実とイガグリを収穫するためには硬いブラシだと挟み込めない。仮に挟み込めたとしてもブラシが曲がって元に戻らない」
試行錯誤を経て完成したのが、こちらのブラシ。素材の柔らかさや、先端の形を工夫しました。
熊本県立大学 環境共生学部 松添直隆教授「イガ付きのクリとイガなしのクリを拾う。両方を同時に拾っていく仕組み、これが特許」
このブラシ部分は、様々な品種の大きさや形にも対応。クリの実を傷つけることもありません。
682: 09/21(日)21:09 ID:cMsRjtcl(5/5)調 AAS
さらに松添教授が目指したのが、無人で動く「自律走行型のロボット」でした。収穫するルートをプログラミングし、自動で動き回るようにしたものです。
熊本県立大学 環境共生学部 松添直隆教授「いろいろなセンサーがついていて、クリの木の位置を認識してクリ園を動き回る。全自動で収穫する」
実用化を目指して改良が続く「収穫ロボット」に生産者の期待は膨らみます。
やまえ堂 中竹隆博社長「人がいなくても動いてくれるロボットがいい。夜間に動いて収穫してくれたらすごくいい。それで害獣対策にもなると思うので製品化が実現して欲しいと大いに期待している」
こちらの「電動アシスト収穫機」は、八代市の「末松電子製作所」が、来年に製品化する予定です。
農業の課題に立ち向かう、松添教授の挑戦は続きます。
熊本県立大学 環境共生学部 松添直隆教授「自律走行型ロボットは夜中でも収穫できる。電動アシスト収穫機は年配の人や女性も楽に収穫できる。2種類を上手に使い分けて、クリの産業を豊にしていきたい」
683: 09/22(月)13:00 ID:6PloPATy(1/15)調 AAS
ロッキード・マーチン、次世代無人戦闘機「Vectis」スカンクワークスが開発
9/22(月) 12:26配信
ロッキード・マーチンの先進開発部門「スカンクワークス」は現地時間9月21日、次世代無人戦闘機「Vectis（ヴェクティス）」を発表した。米国と同盟国の航空優勢を支える「CCA（Collaborative Combat Aircraft、
協調型戦闘航空機）」として開発され、生存性と攻撃能力に優れた「グループ5」に属する機体となる。2年以内に初飛行を目指す。
684: 09/22(月)13:07 ID:6PloPATy(2/15)調 AAS
GMO AIR、UBTECH社製ヒューマノイドロボット「Walker E」を活用した人材派遣型サービス
2025年9月22日
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（以下、GMO AIR）は、「ロボット人材派遣型サービス」の新たなラインナップとして、UBTECH Robotics社が
開発するヒューマノイドロボット「Walker E」を追加し、2026年2月から派遣を開始すると発表した。
産業界では「自動化」「効率化」「省人化」のニーズが一層高まり、ロボット導入が急速に進んでいる。特に近年は、人間の作業環境をそのまま活用できることから、
深刻な人手不足に直面する製造現場を中心に、ヒューマノイドロボットへの注目が集まっている。
しかし実際の導入にあたっては、(1)高額な投資に踏み切る前に、性能や効果を検証できない、(2)ロボット操作やプログラミングに習熟した人材が不足している、
(3)既存システムとの連携やカスタマイズに関するノウハウが社内にない、といった課題がある。
GMO AIRのロボット人材派遣型サービスに「Walker E」を追加することで、以下の価値を提供する。
1.導入リスクの最小化
高額な初期投資を必要とせず、最新のヒューマノイドロボットを柔軟に利用可能。導入前の実証実験や比較検証に最適である。
2.ワンストップの技術支援
派遣には、操作トレーニングや技術指導に加え、ソフトウェア開発・アプリケーション実装支援を含む包括的サポートを提供。専門人材が不足している企業でも安心して活用できる。
3.多様なシーンでの活用
研究開発、製造現場での作業補助、先端的な実証実験、教育・研修用途まで幅広く対応。目的や課題に応じた柔軟な運用が可能となっている。
「Walker E」は、中国・深圳を拠点とするUBTECH社が開発したヒューマノイドロボットである。UBTECH社はサービスロボット分野で世界累計10,000台以上を販売し、
2024年1月には香港市場に上場。グローバルでも高く評価されるリーディングメーカーだ。
685: 09/22(月)13:08 ID:6PloPATy(3/15)調 AAS
「Walker E」の主な特徴は以下の通りである。
人型設計：身長172cm、41自由度(DOF)、時速10kmでの走行や複雑な動作が可能
高精度センサ：3Dビジョン、IMU、6軸力覚センサを搭載
高度な関節機構：電動駆動関節により機敏で滑らかな動作を実現
軽量ロボットアーム：人間に近い柔軟な動作が可能
精巧なロボットハンド：人間の手の動きを再現し、複雑な作業を遂行可能
GMO AIRは「Walker E」の派遣を皮切りに、ヒューマノイドロボットを社会実装へとつなげる取り組みを加速させている。
今後は、製造業だけでなく、物流・介護・警備・サービス業といった多様な分野における実証実験を推進し、実運用に耐えうるソリューションの確立を目指すとしている。
また、国内外の研究機関・大学・企業との連携を強化し、AIやIoTと組み合わせた新たなユースケースの創出にも取り組む予定だ。
686: 09/22(月)13:10 ID:6PloPATy(4/15)調 AAS
変種変量生産を効率化する自動化システム、ワークとパレットのハンドリング自在
工作機械
DMG森精機は、柔軟な生産を実現する次世代の自動化システム「MATRIS WPH」を開発した。
2025年09月22日 08時30分 公開
DMG森精機は2025年9月16日、柔軟な生産を実現する次世代の自動化システム「MATRIS WPH」を開発したと発表した。
近年、市場ニーズの多様化に伴い、多品種少量生産が広がっている。ワーク1個当たりの生産数が少なくなる一方で、段取替えが頻繁に発生するため、
それらの効率化が求められている。
MATRIS WPHはワークハンドリングとパレットハンドリングを1つのシステムに集約しており、ワークとパレットを自在にハンドリングすることで、
さまざまなワークの変種変量生産に対応する。ロボットの最大可搬重量が70kgの「MATRIS WPH 70」と、同210kgの「MATRIS WPH 210」の2種類を展開する。MATRIS WPH 210では、
パレットサイズの組み合わせにより最大38パレット収納できる。システム内に滴下したクーラントはシステム中央のオイルパンで回収するなど、長時間の無人運転に貢献する機能が搭載されている。
操作は、引き出しストッカー横に設置している「DMG MORI Automation Controller」に集約。直感的な操作を可能にするユーザーインタフェースにより、
ノーコードでロボットの操作や稼働状況の確認などができる。
同社の5軸加工機「DMUシリーズ」「DMCシリーズ」「monoBLOCKシリーズ」「eVoシリーズ」「CMXシリーズ」「NVXシリーズ」などと連結でき、
工作機械2台と連結したシステム構築も可能になっている。
なお、同製品はドイツ・ハノーバーで9月22日〜26日（現地時間）に開催される欧州の工作機械展示会「EMO Hannover 2025」の会場で披露される。販売価格は、MATRIS WPH 70が
3430万円、MATRIS WPH 210が3920万円（いずれも税別）となっている。
687: 09/22(月)13:12 ID:6PloPATy(5/15)調 AAS
AIとバーチャルツインがもたらす産業DXの未来――問われる日本の製造業の姿勢
3DEXPERIENCE Conference Japan 2025
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ダッソー・システムズは、大阪で初となる年次イベント「3DEXPERIENCE Conference Japan 2025」を開催した。本稿では初日に行われた基調講演の模様をお届けする。
2025年09月22日 07時30分 公開
ダッソー・システムズは2025年9月9〜10日の2日間、大阪で初となる年次イベント「3DEXPERIENCE Conference Japan 2025」を開催した。
会場には全国各地から製造業、建設、ライフサイエンス分野の関係者が集まり、同社の「3DEXPERIENCEプラットフォーム」とAI（人工知能）活用による産業変革のビジョンが共有された。
開催地である大阪は、世界中から来場者が訪れる「大阪・関西万博」で盛り上がりを見せており、同社はフランスパビリオン（フランス館）のシルバースポンサーを務めるなど、地域との結び付きも強化している。
冒頭のあいさつで、同社 代表取締役社長のフィリップ・ゴドブ氏は、「ダッソー・システムズは“3DEXPERIENCEカンパニー”として、これまで科学、産業、
社会における変革を推進してきた」と述べ、製造業における脱炭素化やライフサイエンス分野での製造／サプライチェーン改革など、幅広い分野における
同社技術の貢献を強調した。特に、3DEXPERIENCEプラットフォームを通じて提供されるバーチャルツインやAIが、製品の設計から生産、サービスまでの
ライフサイクル全体を統合し、企業が直面する課題の解決を支援するとした。
さらにゴドブ氏は、同カンファレンスのテーマを「Embrace 3D UNIV+RSES：AIが加速するバーチャルツインの可能性――新たな価値創造の時代へ」と紹介し、2025年2月に発表した
「3D UNIV+RSES」を通じて、モデリング、シミュレーション、データサイエンス、生成AIなどを組み合わせ、企業の意思決定を加速させる新たな取り組みを推進していくと述べた。
ゴドブ氏に続いて登壇した仏Dassault Systemes CEO（最高経営責任者）のパスカル・ダロズ氏は、同社が描くAI時代の産業ビジョンと、最新コンセプトである3D UNIV+RSESについて説明した。
688: 09/22(月)13:12 ID:6PloPATy(6/15)調 AAS
ダロズ氏は「私たちは今、産業を変革する旅の途中にあり、この変革を皆さんとともにリードしていきたい」と述べ、創業から40年以上の歴史の中で「最も戦略的な一歩」を
踏み出す時が来たと宣言した。その一歩とは、「産業界におけるAIのリーダー」を目指すというものである。
ダッソー・システムズは、製造業にとどまらず、ライフサイエンス／ヘルスケア、都市／インフラなど幅広い分野で40万社近い顧客を有する。日本ではトヨタ自動車やホンダ、
三菱重工業などと長年にわたり協業し、国内に強固なパートナー基盤を築いてきた。
ダロズ氏によれば、世界の電気自動車（EV）の90％が同社ソリューションで設計／製造され、最近FDA（米国食品医薬品局）に承認された新薬のほぼ100％が同社の
シミュレーション環境でテストされているという。また、次世代原子力エネルギープロジェクトの80％にも関与しており、産業横断的な知見を生み出している。
ダロズ氏は「こうした幅広い分野で培った知識こそが、産業全体に利益をもたらすAI技術を生み出す源泉となる」と語る。
ダッソー・システムズは過去40年の間に、3D設計、3Dデジタルモックアップ、PLM、3DEXPERIENCEプラットフォーム、バーチャルツインといったイノベーションを時代の
流れとともに提供してきた。そして、こうした進化の先に、現在同社が取り組む「ジェネレーティブエコノミー（生成経済）」があるという。
ダロズ氏は「ジェネレーティブエコノミーは、AIによって加速されるソフトウェア定義型の経済であり、製品の価値はリアルとバーチャルの融合によって生まれる。例えば、
自動車を購入する際、単に物理的な車両を所有するだけでなく、そのデジタル体験も同時に所有する世界が訪れる。つまり、『体験』そのものが価値の一部となる。
未来の工場はリアルの製品とデジタルの体験を同時に生み出すソフトウェア定義型へと進化し、企業組織そのものもソフトウェアで定義される存在に変わっていく」と説明する。
689: 09/22(月)13:14 ID:6PloPATy(7/15)調 AAS
こうした世界を実現するカギとなるのが、あらゆる産業分野で、製品やサービス、都市や組織といった多様な対象をバーチャル空間上でつなぐ包括的なアプローチとなる3D UNIV+RSESだ。
自動車産業では、車両を極限条件下でテストしたり、メンテナンス時期やリサイクル性を予測したりできるようになる。ヘルスケア分野では、脳や心臓を仮想的に再現することで、
未来の治療法を試験したり、手術中の医師をリアルタイムで支援したりできる。都市計画では、交通の流れやエネルギー消費、環境負荷をシミュレーションし、
政策決定をリアルタイムで支援することも可能となる。
さらに、3D UNIV+RSESは、製品や工場のバーチャルツインにとどまらず、サプライチェーンや組織、さらにはビジネスモデルまで「バーチャルツイン化」することで、
デザイナー、エンジニア、製造担当者、サプライヤーがシームレスに連携できる環境を構築する。
「この中心には、AIが深く組み込まれており、単なる自動化ではなく、創造性と意思決定を強化する役割を果たす。AIは煩わしい繰り返し作業を自動化して
人間が創造的な業務に集中できる時間を生み出す。さらに、設計提案を強化し、エンジニアリング判断をよりスマートにしてくれる。また、データを保護し、
知的財産を守る仕組みも併せて提供する」（ダロズ氏）
ここでダロズ氏は、3D UNIV+RSESによりもたらされる3つの新たなサービスについて紹介した。
1つ目は「Generative Experiences（GenXp／生成体験）」である。組み立て要件、設計、テスト検証などをAI駆動で自動化するもので、設計プロセスの最適化、
製造プロセスのシミュレーション、リアルタイムの品質管理などに活用できるという。2つ目は、作業者のスキルを補完し、ワークフローを加速するAIアシスタント機能の
「Virtual Companions」。3つ目は、Appleとのパートナーシップにより実現した「Apple Vision Pro」との連携による「Immersive Experience（没入型体験）」である。
Apple Vision Proを介して、実寸大のバーチャル空間（バーチャルツイン）に入り込み、現実世界と同じ感覚で設計や運用作業が行える。
690: 09/22(月)13:15 ID:6PloPATy(8/15)調 AAS
最後にダロズ氏は、3D UNIV+RSESの提供価値として「Magic（魔法のような体験）」「Performance（圧倒的なパフォーマンス）」「New Possibilities（新たな可能性／限界を突破）」
の3つを挙げ、「生産性は従来比で最大10倍に達し、これまで不可能だった課題を解決することが可能になる」と訴え、講演を締めくくった。
西松建設 技術戦略室 技術革新部 部長の前啓一氏は、「西松DXビジョン 建設ライフサイクルの改革」と題して講演を行った。
前氏は、建設業界の現状について「『人手不足』『長時間労働』『DXへの取り組みの遅れ』という3つの大きな課題に集約できる」と指摘する。
技能者の高齢化や若年層の離職率の高さが慢性化する一方、2024年からは労働時間規制が始まり、現場の負担が増している。現場では「人も時間も足りない」という
状況が続き、そのしわ寄せが安全管理や品質管理に悪影響を及ぼす懸念が高まっているという。
また、DXの必要性は認識されつつあるが、新たな取り組みを進める余裕が現場にはなく、こうした状況が業界全体のネガティブなイメージを生み出す悪循環につながっている。
前氏は「この悪循環を断ち切るには業界全体を変えていく必要がある。その手段の1つがDXであり、われわれは3DEXPERIENCEプラットフォームを活用することで
それを実現しようとしている」と語る。
建設プロジェクトは、基本計画から設計、実施設計、生産設計、施工計画、製造、現場施工、維持管理へと進む。同社はこのうち、生産設計、施工計画、製造、現場施工、
維持管理の領域で3DEXPERIENCEプラットフォームを活用することを目指している。
「これまで建設業界は、『現地生産』『オーダーメイド型』の産業とされ、標準化が難しいとされてきた。そこで、製造業で培われてきた『標準化』『システム化』『自動化』の
ノウハウを取り入れ、業界構造の変革に踏み切った」（前氏）
691: 09/22(月)13:16 ID:6PloPATy(9/15)調 AAS
同社のDXビジョンは、「現場」「ワークスタイル」「ビジネス」の3領域をデジタルで変革することにある。現場では高性能でスマートな生産システムを構築し、ワークスタイルでは
一人一人が活躍できる環境を整備、さらにエネルギーや不動産など新たなビジネス空間の創出を目指す。これらを統合する基盤として、業務データやナレッジデータを集約
／管理し、企業文化そのものを変革していく方針だ。ロードマップとしては、（1）BIMを活用したフロントローディング型設計へのシフト、（2）施工データを基に未来を予測する施工管理、
（3）遠隔化／自動化／ハブ化による“工場のような現場”の実現によって、DXの推進を目指す。そして、最終的には「これらを統合し、フルオート施工の実現につなげる」（前氏）という。
講演では、3DEXPERIENCEプラットフォームを活用した具体的な事例として、建物をモジュールの集合体として捉え、工場で生産した部材を現場で組み立てる「工業化施工」の
取り組みが紹介された。
前氏は「われわれは3DEXPERIENCEプラットフォームを活用し、工場でのモジュール生産と自動化された施工計画シミュレーションを両輪とする工業化施工を推進していく。
その目的は生産性向上とCO2排出削減であり、建設業界全体の持続可能な成長に貢献したい」と語る。
2023年から取り組みを開始し、2024年度は実プロジェクトでの検証段階にある。今後は展開をさらに拡大し、西松建設が工業化施工のリーダーとして業界全体を盛り上げ、
明るい未来を共創していくことを目指すとしている。
続いて「エンドツーエンドプロセスを実現する本格的なMulti-Discipline Engineering」というテーマで登壇したのは、ドイツの農業機械メーカーであるCLAAS
エンジニアソリューション グローバルヘッドのファルク・ハンス-ユンゲル氏である。
CLAASは、世界的に知られる農業機械メーカーであり、自走式のコンバインハーベスター（複式収穫機）やトラクターをはじめとする多様な農業機械を展開している。
小型機から大規模で複雑な農業システムまで幅広く手掛けており、将来的には運転者が不要な完全自律走行型農業機械の実現を目指し、センサーやAI技術を活用した自律化の取り組みを進めている。
692: 09/22(月)13:18 ID:6PloPATy(10/15)調 AAS
同社はドイツ、米国、中国、インドなどに主要な開発／生産拠点を持ち、グローバルな製品開発ネットワークを構築している。世界各地で異なる農業スタイルに対応するため、
走行速度や重量構成、作業モジュールなどを柔軟に選択可能な設計を採用し、多様な顧客ニーズに対応している。しかし、顧客要求の多様化と製品の複雑化に伴い、
設計から製造までのデータ連携が年々難しくなり、情報の分断が大きな課題となっていた。
この課題解決に向け、同社は製品開発とライフサイクル管理を統合する基盤として3DEXPERIENCEプラットフォームを採用した。これにより、ドイツ、米国、中国、インド間での
データ共有が円滑になり、バージョン競合や重複作業の大幅削減につなげている。
「3DEXPERIENCEプラットフォームにより、グローバルチーム間のコラボレーションは飛躍的に向上した。設計者は新しいモデルを既存モデルとリアルタイムで比較でき、
製造部門は設計初期段階から直接フィードバックを提供できるようになった」（ファルク氏）
さらに同社では、設計データ、プロセス計画、生産指示を3DEXPERIENCEプラットフォーム経由でERPシステムと直接接続し、EBOMとMBOMの2重管理を解消。
設計から製造への引き継ぎを迅速かつ一貫性を持って行えるようにしている。
また、機械構造、油圧システム、電気システム、組み込みソフトウェアといった複数領域が密接に関わる現代の農業機械の開発において、同社は3DEXPERIENCE
プラットフォームを活用し、これらを一貫管理する「Multi-Discipline Engineering」へ移行した。これにより、設計から製造、サービスまでをつなぐデジタルスレッドを確立し、
製品全体の整合性を確保しながら複雑性をコントロールしている。
最後のゲストスピーカーは、早稲田大学大学院 教授の入山章栄氏だ。同氏は「DX×AI時代を勝ち抜くための成長戦略」と題し、講演を行った。
冒頭、入山氏は「現在、第2次デジタル競争時代に突入している」と指摘した。第1次デジタル競争は、スマートフォンに代表される新しいデバイスを軸に進行し、
日本企業はGAFAなどに敗北した。しかし、その勝負は既に終わり、新たな第2ラウンドが始まっているという。
693: 09/22(月)20:20 ID:6PloPATy(11/15)調 AAS
“世界初”実戦で「レーザーで目標撃墜を実現」もはや創作物の戦い「アイアンビーム」新動画公開 年末には本格導入へ？
2025.09.22 16:14掲載
イスラエルの防衛企業ラファエル・アドバンスト・ディフェンス・システムズ（以下、ラファエル）は、2025年9月18日、開発中のレーザー兵器「アイアンビーム450」による無人機やミサイルの迎撃映像を公開しました。
ラファエルによると、アイアンビーム450の開発は最終段階に入り、迎撃テストでは複数の状況下において、ロケット弾、迫撃砲、無人航空機（UAV）を確実に迎撃する能力を実証。
現在、納入に向けた準備が進められています。この兵器はイスラエル国防省と共同で開発されており、同社は「世界初の実用的な高エネルギーレーザー防衛システム」としてその性能を強調しています。
アイアンビーム450は、100kW級の高出力レーザーを数キロメートル先の標的に照射し、機体の翼や内部の精密機器を破壊することで、脅威を無力化する仕組みです。
すでに試験的な実戦配備も行われており、2025年5月には、レバノンの武装組織ヒズボラの無人航空機を迎撃したと発表されています。
注目すべきはその運用コストです。ラファエルによれば、無人機1機の迎撃にかかる費用は、1回の照射あたり約3.5ドル（約500円）とされています。これに対し、
イスラエル軍が近距離のミサイルや航空機迎撃に使用している「アイアンドーム」は、1発あたり約6万ドル（約850万円）かかるため、比較にならないほど低コストです。
ラファエルは「ほぼゼロに近いコストで運用できる」とアピールしています。
694: 09/22(月)20:21 ID:6PloPATy(12/15)調 AAS
飛び蹴りに耐える！ 人型ロボのバランス性能、人間よりスゴくない？
9/22(月) 13:00配信
一昔前の人型ロボット「ヒューマノイド」は、歩く足取りがおぼつかずコケてばっかりだったように思います。ボストン・ダイナミクス社の「ATLAS（アトラス）」も、
かつては舞台から転んで落っこちてったことがありました。
最近のロボたちは作業中に棒で突っつかれたり、人間が蹴っ飛ばしてもよろけるだけで持ち堪えるほどのバランス感覚を身につけています。
中国Unitreeの「G1」は、人間の飛び蹴りでも転ばないバランスを披露しています。
見ていて気の毒ですけども、開発の裏は総合格闘技みたい。いつかロボたちが反乱を起こしたら、復讐されるのは開発者たちでしょうね。
「G1」は体重が35kgと軽量ですが、関節の動きは43自由度で3D LiDERと深度カメラ、慣性計測ユニットなどを駆使して全身を同時に制御します。
そしてこのデモンストレーションを行なっているのは、深センにある南方科技大学の教授が率いる研究チーム。安定性や耐久性、姿勢の回復を試す「ヴァイオレンス・テスト」を行っている様子なんです。
唯一コケたのは、マットの繋ぎ目に引っかかった時だけ。それでも瞬時に立ち上がりますが、ビックリするほど身軽です。
人間の武道なら打撃されても払い除けたり、重心を落としてその場で耐えたりしますよね。でも「おっとっと！」と歩いて踏ん張れる技はないかも？ そう考えると、ここまで倒れないのはホントにすごいテクノロジーだと思います。
695: 09/22(月)20:23 ID:6PloPATy(13/15)調 AAS
業務用ロボット掃除機「KIRA CV 50」を月額5.8万円からレンタル提供 ケルヒャー
2025年9月22日
ケルヒャー ジャパン株式会社は、業務用ロボット掃除機「KIRA CV 50」のレンタルパックを2025年9月22日（月）より提供開始する。
今回のレンタルパックは、ロボット掃除機導入にかかる初期費用を抑えて早期運用開始を支援する月額定額制を採用している。通常別売りのバッテリーパック2個と
充電器1台を含むセットで提供し、消耗品の定期配送や故障時の無償交換サービスも付帯しており、管理・運用の手間を大幅に軽減する。
契約期間は2年プランで月額65,000円（税別）、5年プランで月額58,000円（税別）である。
故障時には交換機を無償で提供し、追加送料も不要なため安心して利用可能だ。レンタル期間中の自然故障に対しては修理費用が別途かからない。
また、ロボットの基本操作やマッピング方法の指導を行う「KIRA CV 50 トレーニング」およびマッピング作業代行サービスを有償オプションとして年内に展開予定だ。
「KIRA CV 50」はハードフロアおよびカーペットフロアのバキューム清掃に対応し、1時間当たり525平方メートルの生産性を誇る。清掃幅は350ミリ、ダストコンテナ容量は4.5リットルで、
最大稼働時間はエコモードで3.5時間、通常モードで2.3時間だ。重量は15.5キログラム、清掃作業音は57デシベルだ。
具体的な使用場面としては以下の通りである。
・コンパクトボディ＋低重心設計による広い清掃範囲の実現
機体の高さが30cmと低いため、家具やテーブルの下も清掃できる。段差がある場所でも倒れることなく、安定した走行を実現し、狭い場所での旋回も可能だ。
専用アプリで、複数台数管理、清掃のリアルタイムな状況（完了、異常、清掃時間）、詳細な清掃レポートなど、清掃の見える化を実現する。清掃マップやスケジュールを簡単に作成・編集可能である。内蔵のSIMカード
またはWi-Fi接続により、安定したネットワークを提供している。
交換可能なバッテリーにより、機体本体の充電待機時間がなく、複数のフロアを連続で清掃するなど、連続清掃が可能となる。長い稼働時間のために最大でバッテリーを2個搭載でき、バッテリー1個での清掃もできる。
696: 09/22(月)20:25 ID:6PloPATy(14/15)調 AAS
ソフトバンク主催「首都圏国立大学6校の合同ハッカソン」で花王チームが優勝 UV対策をAIで見える化、「ネイティブAI世代」の挑戦
2025年9月22日
「首都圏国立大学合同ハッカソン」の最終発表会が、2025年9月20日にソフトバンク本社で開催された。「首都圏国立大学合同」という異例の形で行われた本ハッカソンには4チームが出場。
いずれも首都圏の国立大学の学生で構成され、各チームに企業メンターが加わるスタイルとなった。
内容はビジネスコンテストとハッカソンを融合させた形式で、AIの有効活用や新規性が重視された。
参加した学生は1年生から修士2年生までの計24名。内訳はお茶の水女子大学2名、電気通信大学5名、東京海洋大学5名、東京外国語大学4名、東京農工大学5名、
一橋大学3名。各チームは学生4名と企業メンター2名の6名体制で臨んだ。
メンター企業は花王、CRI・ミドルウェア、東京スター銀行、ハートビーツの4社。各チームは企業名を冠してエントリーし、エントリー費用は企業が負担した。
優勝には、花王がメンターを務めた「しみぬきシンキング」が輝いた。発表したサービスは「UVミエルノ」だ。日焼け止めの効果持続を見える化（数値化）し、
商品選択や使用時に「感覚に頼らざるを得ない」という課題に着目した。
ビジネス面では花王の事業戦略を踏まえた。猛暑の影響もあり、日焼け止め市場は年々拡大。2025年には669億円と過去最高の売上が見込まれている。
中でも花王はシェア27%でトップを占めており、投資による収益拡大が期待できる市場だ。一方で競合他社も多く、シェア争いは熾烈になっている。この状況を踏まえ、
花王製品を用いた精密なデータ「見える化」とAIクラウドサービスの連携を提案した。
697: 09/22(月)20:27 ID:6PloPATy(15/15)調 AAS
また、同社の中期成長ドライバー領域や「グローバルシャープトップ戦略」（技術で社会課題を解決する取り組み）とも合致。消費者が自ら製品価値を実感し、
エビデンスベースでのマーケティングを推進することで競合との差別化を図れる点も強調した。
「UVミエルノ」はスマートフォン向けアプリ。利用者は最初に自分が使用している日焼け止め製品を選択し、測定を開始するとSPF値（日焼け止めの防御力）が表示される。
SPF値は汗や水濡れ、時間経過で低下し、一定値を下回るとプッシュ通知で塗り直しを促す。
測定終了時には、浴びた紫外線量と防御できた紫外線量（理論値）を算出。さらにAIによるフィードバックも提供する。これにより、従来は感覚的だった日焼け止め使用や
製品選択の不安を軽減し、効果の「見える化」で課題解決を図る。
ただし、スマートフォンには紫外線センサーが搭載されていないため、推定値を活用。屋内外での紫外線量の差を考慮し、GPSなどで環境を判定した上で、
機械学習を用いて解析している。フィードバック情報はRAGに蓄積し、継続的に活用される。
「UVミエルノ」は無償提供を予定。開発費は約1,600万円、年間運用費は約2,240万円を見込む。ユーザーが精度の高さを期待して花王製品を選択することでブランド力を強化し、
収益化につなげるモデルとして、何年後に収益化できるかも試算した。
今まで感覚でしか判断できなかったことを、AIやデータによって見える化するツービスはとても正統的なアプローチだと感じた。また、プレゼンのレベルも高く、構成も体系だっていて、とても解りやすかった。
「しみぬきシンキング」チームのプレゼンの最終の「私たちはこのアプリで紫外線リスクを見つめ、消費者一人ひとりが適切な紫外線対策を取れる社会を築きたい」という言葉も印象的だった。
4チームの結果は下記の通り。
1位：しみぬきシンキング（花王）
2位：わくわくスター（東京スター銀行）
3位：BOSS（ハートビーツ）
4位：ノーヴィーリス（ＣＲＩ・ミドルウェア）
698: 09/23(火)07:23 ID:3adz5nCl(1/10)調 AAS
世界経済の「次の覇権」を握るのはGAFAMでもテスラでもない…日本人が知らない「約7400兆円の新市場」のインパクト
9/22(月) 18:16配信
チャットGPTなどの生成AIの登場がビジネスに大きな影響を与えている。日本工業大学大学院技術経営研究科の田中道昭教授は「今後はロボットや自律システムを通じて
現実の物理世界に働きかける『フィジカルAI』がビジネスに変化をもたらすだろう」という――。
2025年1月、米国ラスベガスで開催された世界最大のテクノロジー見本市・CES2025で、NVIDIAは「Physical AI」という言葉を世界に投げかけた。ジェンスン・フアンCEOは
「50兆ドル(約7400兆円)規模の産業を変革する」と宣言し、生成AIの次に来る地殻変動を高らかに示した。
ここでいうPhysical AIとは、簡単に言えば「AIが物理世界にやってきた」ということである。これまでの生成AIはテキストや画像といった情報空間にとどまっていた。
しかしPhysical AIは、ロボットや自律システムを通じて現実世界を理解し、考え、そして実際に動くAIを意味する。倉庫で荷物を運び、薬局で接客し、
手術室で医師を支援する――そうした「身体を持つAI」の時代が始まりつつあるのだ。
そして、それからわずか9カ月――2025年9月の今、Physical AIは驚くべき速度で現実化している。倉庫には自律型ヒューマノイドが立ち、薬局では顧客対応を行い、
手術室では術者をサポートするロボットがリアルタイム推論を実行し始めている。CESで語られた未来は、もはや「構想」ではなく「実装」として動き出しているのである。
ロボットの社会実装は、この数年のうちに世界各地で加速している。
中国EC最大手のアリババは、2018年にロボットがホテル内で接客や配膳を行う近未来ホテルを開業し、大幅な人件費削減とサービスの無人化を実証してみせた。
筆者も実際にその最先端ホテルに宿泊し、アリババのAI技術に圧倒された(詳しくは、現代ビジネス「中国・アリババの最先端ホテルに泊まってわかった、そのヤバい実力」参照)。
699: 09/23(火)07:25 ID:3adz5nCl(2/10)調 AAS
身近な例では、日本でも飲食店で配膳ロボット(いわゆる「猫型ロボット」)が瞬く間に普及し、客席まで料理を運ぶ光景はもはや珍しくない。配膳ロボットのコストは、運用条件にもよるが時給換算で
約139円程度との試算もあり、人手に代わる存在として現実的な経済性を備え始めている。ロボット技術の浸透は想像以上に速く、社会基盤の一部となりつつあるのだ。
この進化の背景には、生成AIの成功と限界がある。ChatGPTに象徴される生成AIは、知識や言語といった「情報空間」に革命を起こした。しかし、現実の物理世界に触れる力は持たなかった。
社会が次に求めるのは、情報だけではなく「世界に働きかける知能」である。見て、考えて、動くことのできる知能。ここにこそ生成AIの次のフロンティアがある。
NVIDIAがCES2025で提示したPhysical AIは、この問いに対する明確な答えであった。そして9月の現在、その答えが想像を超えるスピードで社会に浸透し始めている。
生成AIが「知識の秩序」を書き換えたとすれば、Physical AIは「物理世界の秩序」を再構築する。つまり我々は今、産業革命を超える文明転換の入口に立っているのかもしれないのである。
NVIDIAを率いるジェンスン・フアンCEOの経営思想は、シリコンバレーでも特異な存在である。彼は従来型のKPIや中期計画に依存せず、「未来を切り拓く正しい問い」を経営に埋め込むことで、
NVIDIAをGPUメーカーからAI時代のインフラ企業へと進化させてきた。
・トップ5メール:社員が毎週報告する重要事象をすべて読み込み、まだ数字に現れない「弱いシグナル」を制度的に拾い上げる。
・EIOFs(Early Indicators of Future Success):KPIではなく、将来の成功を示す兆候を管理指標とする未来型マネジメント。
・Mission Is Boss:組織図や計画ではなく、存在目的を最上位に置き、そこに資源を集中させる。
・STCO(Same Time Co-Optimization):チップ、ネットワーク、ソフト、アルゴリズムを分断せず、同時最適化して全体を一つのシステムとして設計する。
こうした思想を凝縮すると、「フアン思考」は次の3つの問いかけに要約できる。
未来の兆候はどこにあるか？
技術・組織・時間、あらゆる分断を超えて、NVIDIAをひとつのシステムとして再設計できているか？
その判断は未来を切り拓くほどのインパクトを持つか？
700: 09/23(火)07:27 ID:3adz5nCl(3/10)調 AAS
この「フアン思考の3つの問い」を当てはめてみると、いまNVIDIAが全社を挙げて取り組むPhysical AIの挑戦が、単なる製品戦略ではなく、
次の産業秩序を狙う「文明的挑戦」であることが理解できる。
実際、NVIDIAは自社でロボットの「身体」そのものではなく、ロボットに知能を与える頭脳(センサーおよびAIコンピューティング)に注力する戦略を採っている。
その一方で、ロボット開発を行う有望スタートアップ企業に積極的に出資し、テクノロジーと市場の両面で提携を結ぶことで、ロボットの身体と頭脳を融合するエコシステムを築いている。
言い換えれば、NVIDIAは自らがプラットフォーム(ロボットの頭脳)を握りつつ、パートナーシップを通じてロボティクス全体を支配する布石を打っているのだ。
倉庫での自律型ヒューマノイド、薬局で顧客対応を行うロボット、手術室で術者を補助する医療ロボット――これらはまだ小さな芽に過ぎない。短期的な売り上げには結びつかず、
従来なら見過ごされるかもしれない「弱いシグナル」である。だがフアンはそこに「未来の兆候」を見た。
「Jetson Thor」という新世代のエッジAIコンピュータ、「Cosmos Reason」という物理常識を理解する推論モデルへの先行投資は、この兆候を捉えて動いた証だ。
GPU時代に研究者の小さな試みを「未来の扉」と見抜いたのと同じ感度が、Physical AIの挑戦を動かしている。
Physical AIは単なる製品ラインではない。
・Blackwell GPU:クラウドでの大規模学習
・Omniverse:世界を忠実に再現するデジタルツイン
・Jetson Thor:エッジでのリアルタイム推論
これらを一つのシステムとして設計し直したのがフアンの構想である。技術の分断を超えてハードとソフトを統合し、組織の分断を超えて研究と事業を直結させ、時間の分断を超えて「計画」ではなく「未来の更新」を常に描き直す。
NVIDIAはGPUメーカーではなく、ロボティクス時代のOS企業へと再設計されつつある。
自社でロボット本体を作らずとも、頭脳を支配することで市場全体の覇権を握る――まさにMission Is Bossの理念の下、製品枠組みを超えたプラットフォーム戦略で覇権を狙っているのだ。
701: 09/23(火)07:29 ID:3adz5nCl(4/10)調 AAS
「Jetson Thor」の一般提供は、単なるエッジ製品の投入ではない。物流、建設、都市運営、医療といった巨大産業に知能ロボットを浸透させ、産業秩序そのものを変える賭けである。
かつてCUDA開発が「非合理な賭け」と揶揄されながらAI革命を切り拓いたように、Physical AIもまた「次の10年を形づくる大胆な判断」としてNVIDIAの未来を賭けている。
フアンにとって重要なのは短期的な収益ではなく、その判断が未来を変えるほどのインパクトを持つかどうかである。
「ジェンスン・フアン思考」とは、兆候を掴み、分断を超え、未来を切り拓くという3つの問いに組織全体で答え続けることに他ならない。Physical AIはその問いを体現する
次の挑戦であり、GPU時代を超えてNVIDIAをロボティクス時代の覇者へと導く可能性を秘めている。
2025年8月25日、NVIDIAは“ロボットの脳”として機能する「Jetson AGX Thor」の一般提供開始を発表した。これは単なる新製品リリースではない。クラウドやシミュレーションで
進化してきたPhysical AIが、いよいよ実際の現場に常駐するロボットの頭脳として解禁された瞬間である。
「Jetson AGX Thor」は、最新のBlackwell GPUアーキテクチャをベースに最大128GBのメモリを搭載する。前世代Orin比で最大7.5倍のAI演算性能を誇り、エネルギー効率も3.5倍、
CPU性能も3倍以上に高められているが、消費電力は130W以内に抑えられている。この性能は、生成AIや視覚言語アクション(VLA)モデル、さらには複数のAIワークフローを並列で処理できることを意味する。
かつてはクラウドでなければ処理できなかった大規模モデルが、今やロボット本体の中でリアルタイムに実行可能となったのである。エッジにおけるAIの自律性が、ようやく現実のものとなった。
Jetson AGX Thorは、Physical AIと汎用ロボティクスの時代を牽引する「究極のスーパーコンピュータ」だとフアンCEOは語った。比類なきパフォーマンスとエネルギー効率に加え、複数の生成AIモデルを
同時にエッジで実行できる能力が、これまで夢物語とされてきた「汎用ロボティクス」の扉を開いたのである。
702: 09/23(火)07:30 ID:3adz5nCl(5/10)調 AAS
従来のロボットは定められたタスクに最適化された専用機に過ぎなかった。だがThorを搭載したロボットは、未知の状況に遭遇してもリアルタイムで認識し、推論し、行動を選択できる。
ロボットが人間や物理世界とインテリジェントに相互作用するという、ロボティクス最大の難題がようやく解決に近づいている。
注目すべきは、この飛躍的進化の背景に自動運転領域で培われた技術シナジーがあることだ。複雑な実世界環境をリアルタイムに認識し、安全な行動を判断するアルゴリズムは
自律走行車の開発過程で高度化されてきたものであり、現実に即した膨大なデータを仮想生成してAIを訓練するシミュレーション技術(デジタルツインによるシンセティックデータ生成)も
ロボット知能を飛躍させた立役者である。言わばThorの登場は、自動車とロボットという異なる領域の技術的知見が結実した成果でもあるのだ。
世界を代表するロボティクス企業群は、Thorのポテンシャルにいち早く反応している。
Agility Roboticsは、倉庫ヒューマノイド「Digit」の次世代モデルにThorを採用し、物流現場での完全自律化を視野に入れる。
Boston Dynamicsは、二足歩行ロボットAtlasの進化形にThorを搭載し、複雑な環境での動作精度を高める。
Amazon Roboticsは、Thorを組み込むことで世界規模の物流センターにおける商品移動と在庫管理を変革しようとしている。
Figure AIは、自社ヒューマノイド「Figure 01」にThorを搭載し、構造化されていない家庭やオフィス環境での認識・推論・行動能力を実現しようとしている。
医療分野では、MedtronicやMoon SurgicalがThorを外科手術支援ロボットに応用し、術中のリアルタイム推論を可能にする。
Caterpillarは、自律建設機械や採掘機器にThorを導入し、過酷な現場での即時判断を可能にする。
これらの「アーリーアダプタ企業」が示すのは、Thorが単なる「高性能チップ」ではなく、ロボティクスの産業用途そのものを根底から書き換える触媒であるという事実である。
さらに、電気自動車メーカーのテスラも2025年に公表したマスタープランで、自社開発のヒューマノイドロボット(Optimus)を同年に1万台生産し、将来的には年間1億台規模
にまで拡大するという驚くべき構想を打ち出した。
703: 09/23(火)07:31 ID:3adz5nCl(6/10)調 AAS
「自動車産業の雄」もまた、次なる成長領域をロボティクスに定めた格好である。熾烈さを増すロボティクス競争において、しかしNVIDIAはプラットフォームと
エコシステムを押さえることで、その中核を担うポジションを確保しつつある。
NVIDIAの「Jetsonプラットフォーム」は2014年の登場以来、200万人を超える開発者を惹きつけてきた。今回のThor投入は、この巨大コミュニティに対する
「次の燃料供給」である。既に7000社以上が「Jetson Orin」を用いた製品を展開しており、その移行先としてThorは自然な選択肢となるだろう。エッジ実装が
解禁されたことで、研究室やデモ段階にとどまっていたPhysical AIが、数百万台規模で産業現場に浸透する準備が整った。
「Jetson AGX Thor」の登場は、クラウド中心のAIからエッジ自律型AIへのパラダイムシフトを意味する。もはやロボットはクラウドに頼らず、その場で即座に
「考え、判断し、動く」ことができる。これは単なる性能向上ではなく、Physical AIを社会実装するための「最後のピース」である。ヒューマノイド、倉庫物流ロボット
医療ロボット、自律建機――あらゆる現場でThorを搭載したロボットが知能を発揮する時代が始まった。
ここで問うべきは、技術の進化そのものではない。むしろ、その技術を誰が制御し、誰が設計図を描くのかである。
NVIDIAはPhysical AIの4階層を提示し、事実上の標準を握りつつある。CUDAやOpenUSDが既に産業界で欠かせないインフラになったように、
「Jetson Thor」を中心としたプラットフォームが「ロボット知能の基本OS」と化す未来は濃厚である。もしそうなれば、ロボット文明の根幹は一企業の手に委ねられることになる。
704: 09/23(火)07:32 ID:3adz5nCl(7/10)調 AAS
このようなプラットフォーム支配の構図は新興のロボット分野に限った話ではない。スマートフォンやPCの時代にも、ハードウェアを製造する企業よりOSやエコシステムを
制する企業が圧倒的な収益と影響力を握った。日本企業がかつて携帯音楽プレーヤーやスマートフォン競争で後塵を拝した背景には、プラットフォームの主導権を海外企業に奪われていた現実がある。
だが、これは一企業の問題ではない。国家戦略として、誰がルールを設計し、誰が安全性や倫理の基準を定めるのか。生成AIで経験したように、技術が先行し社会が
後追いすれば、規制もガバナンスも常に後手に回る。ロボットが現実世界に介入する以上、そのリスクと責任は桁違いに大きい。
日本企業や政策決定者も、この問いから逃れることはできない。ロボット先進国を自認しながら、もしプラットフォームの主導権を握られれば、産業基盤ごと
従属することになりかねない。逆に言えば、今こそ「誰がロボット文明の設計者となるのか」という問いに、日本が自ら答えを出すべき局面なのである。
705: 09/23(火)07:33 ID:3adz5nCl(8/10)調 AAS
世界的なロボティクス競争においてNVIDIAが先行していることは間違いないが、選択肢はそれだけではない。産業界、学術界、国家が連携しなければ、
我々は「作られた未来」を受け入れるしかなくなる。
ロボットは、ついに人間の隣に立つ段階に到達した。問題は技術ではなく、その「文明的意味」をどう設計するかである。誰がルールを決め、
誰が責任を持ち、誰が価値を共有するのか。
生成AIの時代に我々が学んだ教訓は、技術の覇権はそのまま社会の覇権に直結するということである。Physical AIが現実社会を形づくる以上、
我々は「ロボット文明の設計図」を他者に委ねてはならない。
それは企業経営者にとっても、政策決定者にとっても、そして社会全体にとっても、今もっとも鋭く問われている課題である。
706: 09/23(火)09:10 ID:3adz5nCl(9/10)調 AAS
危険環境で活躍する「特殊ロボット」、市場拡大を背景に資金調達
9/23(火) 8:30配信
特殊ロボットの開発を手がける深圳発のスタートアップ「玄創機器人（XUANTRON）」がこのほど、プレシリーズAで東方富海（Oriental Fortune Capital）から数千万元（数億円）を調達した。資金は研究開発や市場開拓に用いられる。
2022年12月に設立された玄創機器人は、特殊ロボットのなかでもメンテナンスロボットと複合作業ロボットを中心に製品を展開しており、石油化学工業や原子力発電、新エネルギー、
特殊な工業シーンで活用されている。主な顧客には、万華化学集団や平煤神馬集団、中国石油天然気集団（CNPC）といった大手企業が名を連ねる。
特殊ロボットは、サービスロボットや産業ロボットと並ぶ「三大ロボット分野」のひとつ。特殊環境への適応力や特殊機能を備え、危険・過酷な現場や人間には不可能な作業で活躍する。
中国における特殊ロボット市場は着実に拡大を続けており、目下年平均20％以上で成長し、2025年の市場規模は306億元（約6400億円）に達すると見込まれている。
傅CEOは、業界の主流技術として「本体の軽量化設計、複数の移動方式を組み合わせたシャシー、中核となる認識・制御アルゴリズムの高度化」を挙げる。そのうえで、AIロボットの頭脳が
進化し続ければ、特殊ロボットが外部環境を認識し、自律的に意思決定する能力も実際の現場で発揮されるようになるとの見通しを示した。
玄創機器人のメンテナンスロボットは、車輪式やクローラ式、レール式といった従来の移動方式を採用しつつも、軽量化など独自のハードウエア設計を導入。コアアルゴリズム面では、
垂直特化型モデルとビジョンアルゴリズムを組み合わせ、機械的な安定性とアルゴリズムの効率性を両立させた。
特殊現場向け複合作業ロボットに関しては、特定の産業用途に合わせたAIシステムに重点を置いた。「大脳」にあたる認識・意思決定機能と、「小脳」にあたる運動制御機能を独自開発し、
防爆仕様の標準シャシーと組み合わせて優位性を確立している。
現在、主な収益源はメンテナンスロボットだが、傅CEOは「特殊現場向け複合作業ロボットも今後大きく成長する可能性があり、油田・ガス田や基礎化学、精密化学、農業などさまざまなシーンで不可欠な存在になる」と強調する。
707: 09/23(火)15:23 ID:3adz5nCl(10/10)調 AAS
「生成AI」から「フィジカルAI」へ #エキスパートトピ
鈴木崇弘
政策ディスラプティブストラテジスト、早稲田大学招聘研究員
9/23(火) 9:27
今「フィジカルAI」に注目が集まりつつある。
「フィジカルAI」は、現実世界で物理的な行動を自律的に行うAIシステムの総称です。従来のAIがデジタル空間でのデータ処理や推論を主な役割としていたのに対し、
フィジカルAIはセンサーを通じて物理環境を認識し、アクチュエーターを駆使して実際に動作することで、現実世界に新たな価値をもたらします。
本記事では、その新しい価値が社会のあり方をも変えるであろう「フィジカルAI」について紹介します。
「フィジカルAI」は、以下の4つの要素で構成されます。
・センシング: カメラやセンサーで周囲の環境を認識する、AIの「五感」。
・物理シミュレーション: 現実世界の物理法則を学習し、複雑なタスクの計画や予測。
・機械学習と意思決定: センサー情報と物理法則に基づき、最適な行動を判断・計画。強化学習により、自律的なスキル習得も可。
・アクチュエーター: モーターやロボットアームを制御し、物理的な動作を実行するAIの「身体」。
従来のAIがデジタル空間で機能するのに対し、「フィジカルAI」は物理空間で活動する点が最大の特徴です。この能力を活かし、様々な分野で応用されています。
・製造業・物流: ロボットによる組み立てや搬送作業を自動化し、人手不足の解消に貢献。
・自動運転: センサー情報と物理法則に基づき、安全な走行を自律的に判断・実行。
・医療・介護: 手術支援や高齢者の生活をサポートするロボットの活用。
・災害・インフラ点検: 人が立ち入れない場所での捜索救助や保守点検をロボットが代行。
「フィジカルAI」は、労働や社会・経済のあり方を根本から変える可能性を秘めており、「究極のDX」とも言われています。
708: 09/24(水)06:03 ID:+eWbfHv8(1/16)調 AAS
ロボット活用は日本の小売業でも進むか 企業が“及び腰”になってしまう根本理由
9/24(水) 5:45配信
経済産業省によると、2027年には物流ドライバーが約24万人も不足し、2030年には物流需要の3割以上が運べなくなるという試算がされています。また農林水産省によると買い物困難者
（食料品アクセス困難者）の人口は2020年時点で904万人、パーソル総合研究所・中央大学の「労働市場の未来推計2035」によれば、2035年に必要とされる7505万人相当の労働需要に
対し労働供給は7122万人相当と予想されています。
このような未来が待ち受ける中、小売企業各社では自社の採用状況や出店計画、定年退職者の計算によって、どれくらいの人員が不足するかを予想しています。
もはや人員不足に対応するだけでは経営が成り立たず、収益の安定成長を実現するために、業務の効率化と高度化の両立を図るロボット活用の必要性がさらに高まってきているといえるでしょう。
次の図は、2012年頃から2025年までの小売業のロボット活用に関する主要なトピックスを整理したものです。
2012年にAmazonが7億7500万ドルでロボット開発企業のKiva Systemを買収したことは小売業におけるロボット活用が加速した契機のような出来事でした。
その後もさまざまなテクノロジーを駆使し、配送コストを25％削減しました。
Amazonを追うように、2015年にウォルマートはドローン配送の実験を開始し、2017年には配送センターに倉庫自動化を支援するSymbotic社のロボットを導入。
同年、ボサノバ・ロボティクス社との在庫・棚スキャンロボットの取り組みを開始しました。
2019年ニューヨークにAI活用実験店舗（IRL）をオープンするとともにNuroの自動運転との提携を開始。2020年には食料品のドローン配送をFlytrex社と
開始するなど、立て続けにロボットやAI分野での提携、実験を強化しました。
2020年にはSymbotic社のロボットを全配送センター（42カ所）に導入し、2024年には1注文当たりの配送コスト40％削減を達成しています。
709: 09/24(水)06:04 ID:+eWbfHv8(2/16)調 AAS
このような推進と成果の半面、1000店舗にまで導入拡大していたボサノバ・ロボティクス社の店舗ロボット契約について、ROI確保に懸念が生じたことから打ち切るなど、
世界一のウォルマートにおいても試行錯誤を繰り返していることが見てとれます。
直近では、ウォルマートは2024年に注文の20％が3時間以内に配達され、さらに1配達当たりのコストを40％も削減できたことで、2026年度末までに、約65％の店舗で
自動化サービスを提供し、約55％のフルフィルメントセンターで自動化設備を使用することを計画しています。
米国で棚在庫の可視化をリードしてきたSimbe Robotics社では、2020年に在庫管理ロボット「Tally3.0」を発表しました。その要点と成果は下記となります。
・70センチ以上離れた場所からデータの読み取りが可能
・認識精度は99％
・データ処理性能を強化、シームレスな在庫状況の確認が可能に
・在庫切れ検知率は手動の10倍以上
・在庫切れ商品が平均20％減少
・データ改善により年売上高が2％上昇
業務改善効果のみならず、売上高も上昇しています。これは2020年時点ですから、米国の各小売企業がさらに実績を積み重ねて次のステージを構想していることは想像に難くありません。
日本の小売企業が米国のテクノロジー事例を追うような形で発展していくことが多い中、ロボット活用ではファーストリテイリングやイオン、楽天、パルコ、セブン-イレブン・ジャパン、
ヨドバシカメラなどが世界の動きと同時並行でロボット活用を積極推進しています。
米国と比べて国土や店舗面積がコンパクトな日本において、ラストワンマイルの配送や店内のロボット活用は、より実現性や利便性が高いことが予想されます。ロボット活用は次の5つに用途を整理できます。
（1）店舗運営・顧客サービス：
接客・案内（フロアガイド、商品検索、対話ロボット）、顧客体験演出（イベント・デモンストレーション、マーケティング支援）、多言語・ユニバーサル対応（外国人／障がい者対応）
（2）棚卸・在庫管理（店舗在庫可視化）：
棚スキャン（欠品・誤陳列・ラベルチェック）、自動棚卸（カメラ／RFID連動）、データ連携（在庫精度向上→発注補充最適化）
710: 09/24(水)06:05 ID:+eWbfHv8(3/16)調 AAS
（3）倉庫・バックヤード（サプライチェーン効率化）：
搬送・仕分け（自動運転による自動搬送／ソーティング）、ピッキング支援（協働ロボットやアーム型ロボット）、入出庫・保管最適化（自動倉庫システム、在庫ロケーション管理）
（4） 配送・ラストマイル：
自動配送ロボット（店舗周辺での商品配送／EC経由発注・店舗在庫配送）、ドローン配送（短距離・即時配送）、ピックアップ支援（カーブサイド／ロッカー無人受け渡し）
（5） セキュリティ・監視（安全・環境管理含む）：
警備・監視ロボット（店舗巡回、不審者・不審物検知）、清掃・除菌ロボット（床清掃、衛生管理）、環境管理（空調・照明・火災検知などのセンサー連動）
これらの用途でロボットを導入し、業務効率とコストメリットを実現するにはいくつかの課題があります。
（1）ROIの適正な算出
投資対効果を明確にしなくては、ロボットに対する投資決断に踏み切れないことがあります。しかし、業務時間を算出し、ロボットがそれを代替する効果を計算しても、
実際には人を解雇できるわけでもなく、また一部の業務だけを削減したからといって人件費が安くなるわけでもありません。業務時間を人件費に換算する方法は形式的なものでしかないのです。
ECや店舗への宅配注文の増加で売り上げと利益が増える想定もできますが、これも「来店するはずだった人」がスライドしたのかどうかを明確にできず、不明瞭さを残すことになります。
よって、投資決断がしやすいのは、人が介在しないような、到底処理が不可能なくらいの膨大なデータや物量を処理する領域です。そのような領域にロボットを活用すると、
新たな領域への人的リソースの集中や、新規採用コストを抑えることにつながるからです。
（2）法規制や安全基準のクリア
公道におけるスピード順守、遠隔監視・操作、天候・道路環境・時間等の条件設計、AIカメラを搭載している場合のデータプライバシーなど、ルールをクリアできる
技術と運用体制が求められ、このための開発投資や人材コストも加味することが必要になります。
711: 09/24(水)06:05 ID:+eWbfHv8(4/16)調 AAS
（3）既存システムとの統合
既存の倉庫管理システム、輸配送システム、受注管理システムなどと統合し、かつリアルタイム連携することが求められるため、この整備にも投資と時間を要することになります。
これを実現しなくては、実験店舗の範囲では良好な成果と運用ができたとしても、数百、数千店舗へと拡大していくスケーラビリティにおいて課題を抱えることになります。
カギは「顧客体験」
日本の小売市場では、もはや店舗の出店が難しく、既存店の売り上げや利益をいかに増やせるかが大命題となっています。しかしそれも容易ではなく、
コスト削減で利益確保に走る企業が増えることは必然です。
そのような状況にあって、多額なロボット投資を決断して経費が増えることに及び腰になるのは自然の理です。業務効率は図れたものの、投資コストによって
増収減益となってしまっては本末転倒です。だからこそ、ロボットへの投資が顧客体験価値の向上につながるかどうかを指標として置かなくては、
業務時間と人件費の比較の域を出ず、明確な判断や事後の検証がしづらくなることでしょう。
ロボット投資が顧客体験価値にどうつながるのか、ここに軸を持つことが小売市場のロボット活用拡大の鍵を握っているように思います。
712: 09/24(水)06:07 ID:+eWbfHv8(5/16)調 AAS
AIロボが画家の収入向上を支援 カナダ
9/23(火) 12:06配信
【AFP＝時事】カナダ・モントリオールを拠点に活動する美術作家のオードリーイブ・グーレさんは、AI搭載のロボットアームが自身の作品を再現するのを見て最初は不安を覚えたが、
最終的な結果には「思わず感心した」と言う。
モントリオールの企業「アクリル・ロボティクス」が開発したこのロボットアームは、アーティストが自身の作品の高品質なレプリカを作成し、収益を得られるよう支援することを目指している。
筆を掴んで絵の具に浸し、一筆一筆丁寧に作品を再現する様子を見守っていたグーレさんは、「良い意味で驚いた」と言い、アクリル・ロボティクスとの協力に同意した。
同社の創設者、クロエ・ライアン氏はAFPに対し、自身の収入の現実を目の当たりにして、このアイデアが生まれたと語った。14歳で初めて絵を売り始めたが、
各作品を完成させるのに数週間、時には数か月もかかることにフラストレーションを感じていた。
「ざっと計算してみたら『時給2ドル（約300円）しか稼げていない』ということに気がついた」のだという。
ライアン氏はモントリオールのマギル大学で機械ロボティクスを学んだ。自身の作品を再現するためにロボットがどのように役立つかを考えるようになり、
その後、アーティストが世界中でこの技術を利用できるようにするための会社を立ち上げた。
グーレさんは、ロボットの作業プロセスを確認しながら、「本当に私の作品のように見える」とし、「筆跡が見えるのが良い。筆がどう動いたか、どんな形を描いたかが本当にわかる」と述べた。
しかし、ロボットが制作したバージョンには「自身の作品ほどの深みがない」ことも指摘する。「最終的な作品は、完成までに5回ほど大きく変化（アイデアの変更や塗り直しなど）
しているかもしれないが、ロボットアームは『最後の層』しか見えない」と話した。
この点についてライアン氏は、ストロークの順序を再現することで、同社のレプリカが「写真プリントでは決して捉えられない作品のオーラを捉えることができる」と説明した。
713: 09/24(水)06:08 ID:+eWbfHv8(6/16)調 AAS
グーレさんの作品を再現するためにアクリル・ロボティクスの専門家がロボットを動かすための指示を入力する。作品は、デジタルの筆遣いと顔料で仕上げられていく。
ライアン氏は、将来的には技術を進化させ、アーティストが画像を直接アップロードできるようにしたいと考えている。好みのアーティストのスタイルで犬の肖像画を制作するなど、
好きなようにリクエストできるオンデマンド市場の計画だ。
ライアン氏は、生成AIに対する芸術コミュニティの懸念を理解していると言い、そして自身の会社がアーティストが求める「3つのC」（同意〈Consent〉、クレジット〈Credit〉、報酬〈Compensation〉）に基づいていることを強調した。
「多くの人は、私たちが手掛けているものを理解する前に、絵を描くロボットを見て『なんてことだ、これは最悪だ』と考える」とAFPに語った。
しかしライアン氏は、アクリル・ロボティクスでは、特に一流のギャラリーでの取り扱いがないアーティストの収入を増やすことに焦点を当てていると説明し、「毎月末にあなたの
銀行口座にお金を振り込むだけです」と言うと、アーティストからは「より温かい反応が返ってくる」と話した。
アーティストにアプローチする際には、すでに完成した作品の資料を参考用に送るよう提案することもあるという。
714: 09/24(水)06:08 ID:+eWbfHv8(7/16)調 AAS
レプリカの価格は数百ドルから千ドル程度で変動し、収益分配も変動する。価値が限られる作品の写真をアップロードするだけの新進アーティストは、販売価格の5％を得るかもしれないが、
購入希望者の多い著名なアーティストの場合、その数字は50％に上昇する可能性がある。
現在、約500人のアーティストが順番待ちの状態だとライアン氏は述べた。
しかし、ペンシルベニア大学のマイケル・カーン教授（コンピュータ情報科学）は、この技術によって最終的に作品の価値が下がる可能性も考えられると話した。
アマゾンの奨学金プログラムの一環として、技術的な課題に取り組む学者を支援しているカーン氏は、「多くの人が（アートで）まともな生活を送れるようにする」取り組みの意義は
理解しているという。ただ、「希少だったものが、容易に手にできるようになると、その価値に対する人々の認識は変わることになる」と注意を促した。【翻訳編集】 AFPBB News
715: 09/24(水)06:11 ID:+eWbfHv8(8/16)調 AAS
関西発、AIやニューロベースで社会問題を解決するスタートアップたち（1）
津田建二
国際技術ジャーナリスト・News & Chips編集長
9/24(水) 0:15
IBMやNvidiaが医療・ヘルスケア向けのAIに力を入れているように、医療・ヘルスケアはAIの大きな分野の一つだ。「AIは今始まったばかり。だからこそ日本が今、これを得意な分野に活かせば、
もっと強くなる」。これはNvidiaのCEOであるジェンスン・フアン氏（図１）が語った言葉である。また、AIはカスタマイズが必要な技術でもある。
だからこそ、医療・ヘルスケア向けに特化したAIが活躍できる場がある。
医療・ヘルスケアは日本の得意な分野の一つであり、ここにAIを活かそうとする人たちがいる。関西地区で取材した、AI（人工知能）を紹介しよう。一つは、未熟児の失明を防ごうという
大阪大学大学院医学系研究科の活動を事業化したネオキュア社。二つ目はPoC（コンセプトの実証実験）だけでは終わらず、実用化まで顧客と付き合うTakumiVisionという企業である。
三つめは、必ずしもAIとは言えないが、薬物投与や放射線治療など従来の医療技術では治らないパーキンソン病を半導体技術で直そうとする、奈良先端科学技術大学院大学の技術である。
AIは実は身近な問題を解決できる優れた技術の一つである。だからといってAIで何でもできるわけではない。それなりに「学習」というプロセスを経てはじめて、知見が得られたり、
「推論」することで解決案を提示したりする技術である。予め学習してあるコンピュータに問い合わせると答えをくれる生成AIも「推論」を駆使する。
ネオキュアは、未熟児網膜症という病気をAIで発見し早期に治療するという一連のプロセスの中で、AIで簡単に早期発見するビジネスを担う。未熟児網膜症は、網膜に血液を供給する
血管が成長しなくなる病気で、早産で生まれた未熟児に多い病気だという。早期発見できれば治療して失明には至らない。網膜の血管を定期的に観察していれば早期発見できるが、
ベテラン医師は網膜の写真を見てすぐに判断できるが、医局に入って間もない医師は網膜内の血管成長度合いを判断するのに時間がかかってしまう。
医師は1〜3週ごとにチェックして判断する必要がある。しかし、医師不足の今、定期的に何度もしかも素早く判断するベテラン医師は極めて少ない。
716: 09/24(水)06:12 ID:+eWbfHv8(9/16)調 AAS
失明しないように未熟児を助けたい、という思いでこの問題に立ち向かう阪大医学系研究科で眼免疫再生医学共同研究講座を持つ福嶋葉子特任准教授と、
スタートアップビジネスを手掛けながらもPh.Dの称号を持つ祖父江基史代表取締役社長がネオキュアを立ち上げた。ネオキュアは、AIシステムを使うことで低価格で
診断できることが特長。このためあらゆる病院での普及を狙う。
TakumiVisionは、AIの普及を狙い、安価でしかも精度よく人間を認識し事故を防ぐという応用に力を入れている。例えば、鉄道踏切の遮断機が下りている中にいる人を検出し、
走行している電車に素早く知らせることが従来の数分の一の価格でできる。データ量を軽量にして人を検知するアルゴリズムと、ぼやけた画像を鮮明に修正する
技術の二つがこのスタートアップが持つ技術だ。これを利用してPoCを行う顧客に対して事業化できるまで、とことん付き合うことをミッションとして持つ。すでに鉄道会社に納入し採用されている実績がある。
まだ起業化していないが、奈良先端科学技術大学院大学の理事兼副学長で研究推進機構の特定教授でもある太田淳氏が進めているパーキンソン病の治療法は、
半導体技術を駆使しパーキンソン病の原因を作る物質を変えてしまおうというもの。これまで、パーキンソン病は薬物などによって進行を遅らせることはできるが
治療そのものはできないと言われている。比較的よく知られている病気だ。映画「Back to the Future」で主人公のマーティ・マックフライを演じた
マイケル・J・フォックス氏がパーキンソン病に侵されていることを告白している。
このシリーズで、これら３例をこれから紹介していく。３例とも社会課題を半導体で解決する、という考えに沿ったものだ。半導体とは切っても切れない関係にあるAIは、
半導体技術の進化を待っている。ベルギーの世界的半導体研究所であるimecが10年前からがん治療のための半導体を開発していたように、
医療にも実は半導体は威力を発揮する。この3例はAIや半導体チップを活用することで、社会課題を解決しようとするケーススタディである。
717: 09/24(水)18:24 ID:+eWbfHv8(10/16)調 AAS
高速・高精度化を実現＆IP67相当の防塵・防滴仕様 不二越MZ-Fシリーズ産業用ロボット
2025年9月24日
株式会社不二越は、産業用ロボットMZ-Fシリーズの、MZ07F、MZ07LF、MZ10LFの3機種を提供している。
新しいMZ-Fシリーズは、同社のMZ07シリーズが持つ軽量・コンパクト・中級手首という特徴を継承しながら、さらなる高速化と高精度化を実現している。
各軸の最高速度は従来機種と同等を維持しつつ、加速・減速時間の短縮によりプログラムタクトタイムの短縮を図った。
特に注目すべきは位置繰り返し精度の大幅な向上だ。MZ07では±0.020mmだった精度がMZ07Fでは±0.015mmに、MZ07Lの±0.030mmがMZ07LFでは±0.020mmにそれぞれ改善されている。
MZ10LFは、本体重量55kgで10kg可搬、最大リーチ1,202mmを実現したスリム型ロングリーチロボットとして位置づけられる。アプリケーション配線・配管をアーム内まで標準装備し、様々な作業環境に対応可能だ。
IP67相当の防塵・防滴性を標準仕様とし、悪環境下での使用にも対応。コンパクトなデザインと小さなフットプリントにより設置スペースの小型化を実現し、中空手首を通した
ハンド配線引き回しで周辺設備との干渉を低減する設計となっている。
718: 09/24(水)18:25 ID:+eWbfHv8(11/16)調 AAS
椿本チエイン、大森機械工業の3次元マテハンシステム「T-AstroX」を導入へ
2025年9月24日
株式会社椿本チエインは、大森機械工業株式会社より、3次元マテハンシステム「T-AstroX（アストロクス）」を受注し、同社の越谷工場・北棟にて2026年6月より稼働開始予定であると発表した。
大森機械工業は包装用機械および関連機器の製造を手掛ける企業で、今回導入される「T-AstroX」は北棟における保守部品の保管およびピッキング工程の効率化とDX化を目的としている。約2,000種類・40,000点の
部品と約1,500点の仕掛品の管理を行い、1日あたり1,000点以上の入出庫を見込んでいる。
「T-AstroX」は物流センターや製造工場向けに開発されたGTP（Goods to Person）システムで、保管棚、搬送用ロボット、入出庫およびピースピッキング用ワークステーションから構成される。
これにより、ピッキング作業の大幅な自動化と人手不足の解消を目指している。
大森機械工業のニーズに応じてワークステーションの形状や運用のカスタマイズ提案を行い、24時間のオンコールメンテナンスサービスを提供することで、システムの安定稼働を支える。
・ステーション数は3式（入出庫兼用）
・有効間口数は約1,800間口
・搬送ロボット（台車）は4台
・稼働時間は1日8時間
719: 09/24(水)18:27 ID:+eWbfHv8(12/16)調 AAS
NTTとTBS、大規模スポーツ中継の完全リモート制作をIOWN APNで実現 放送DX新時代へ
2025年9月24日
NTT株式会社とNTTドコモビジネス株式会社、NTT東日本株式会社は2025年9月24日、TBSテレビと共同で構築したリモートプロダクションセンターを活用し、大規模スポーツイベントの
地上波生放送中継番組でのリモートプロダクションに成功したと発表した。通信にはIOWN APNを使用した。
今回の取り組みでは、TBSテレビとNTTドコモビジネスが新規に構築した「リモートプロダクションセンター」と国立競技場を、IOWNオールフォトニクス・ネットワーク（IOWN APN）で接続しました。
これにより、制作拠点にとらわれない柔軟な設備環境を実現し、放送各社がめざす規模や距離にとらわれないリモートのライブプロダクションを可能にした。
まず、リモートプロダクションセンターでは、スイッチャーパネルやミキサーなどの映像音声機器をIOWN APNで接続することで、リモートプロダクションを実現。また、大規模スポーツイベントの
生放送中継番組における国内で過去最大規模のIOWN APNを用いた非圧縮伝送によるリモートプロダクションに成功している。
IOWN APNの活用により、リモート拠点の映像20チャンネルのリアルタイム送受信を実現した。生放送での無瞬断を実現するため、標準規格のひとつであるSMPTE ST2022-7の機器構成と、
IOWN APN回線の物理ルートの完全異ルート化を実現。IOWN APNの超低遅延とゆらぎなしの特性により、ルートの遅延差約60μsの高い安定性を実現した。
1.リモートプロダクションセンターの構築と運用
2.大容量、低遅延、ゆらぎなしのIOWN APN
720: 09/24(水)20:01 ID:+eWbfHv8(13/16)調 AAS
有人試験飛行に成功した「空飛ぶ車」も 最新のドローンが続々登場「ドローンサミット」開幕
9/24(水) 18:57配信
愛知県などが主催するドローンの展示会に、初公開となる機体が続々登場し、注目を集めています。
注目は展示会で初公開の機体です。こちらは物流分野での活用を目指している「ソラミチ」の実験機体です。ドローンメーカーや部品メーカーなど、県内に本社を置く6社と愛知県が
協力して開発を進めています。近い将来、車輪や自動運転技術と組み合わせることで、「空飛ぶ軽トラ」の実現を目指すということです。
一方、岐阜県に本社を構える白銀技研では、電動エアモビリティ、いわゆる「空飛ぶ車」を展示会初公開。2025年2月には人を乗せた状態での試験飛行に成功しました。
現在は乗り降りをする際の扉を付けるなど試作機での改良を進めていて、2030年の一般販売を目指しています。
白銀技研 西洋介社長：
「（「空飛ぶ車」に関しては）法整備を行っている段階なので、操縦はどれくらい難しいのかや、空の交通ルールが整備されてくると（「空飛ぶ車」が）具体的になっていくと思う」
愛知県は今、新しい実証実験に取り組んでいます。
県内の企業が所有する約110ヘクタールの豊田市の森林を、ドローンを使って2時間ほどかけて撮影し、2000枚から3000枚の写真に収めます。写真はAIを使って
1本1本の木の位置や高さ、種類まで細かく確認することができます。
愛知県ではドローンとAIを使って、森林が二酸化炭素を吸収する能力を短時間で把握して環境問題の解決を目指します。
愛知県環境局環境政策部 福嶋泰基主任：
「こういった森林で二酸化炭素を減らしていると、株主や県民にアピールする。そういったことにもこういった技術が使えると思っています」
721: 09/24(水)20:02 ID:+eWbfHv8(14/16)調 AAS
アリババ、エヌビディアと「フィジカルAI」で提携 ロボット開発加速
9/24(水) 19:52配信
【AFP＝時事】中国電子商取引大手アリババ（阿里巴巴）は24日、米国の半導体大手エヌビディアとのAI技術における提携を発表し、同提携により人型ロボットの開発が加速すると述べた。
発表は杭州で開催された年次開発者会議のサブフォーラムで行われた。
クラウド部門が「エヌビディアの『フィジカルAI』向けソフトウェア一式を統合する」とし、「開発者はクラウド上で動作する包括的なプラットフォームを利用でき、
ヒューマノイドロボットや『フィジカルAI』技術の開発を加速できる」と述べた。
中国は米国との激しい技術競争に突入しており、カリフォルニアを拠点とするエヌビディアも先端半導体の覇権争いに巻き込まれている。生成AIに不可欠な最先端チップの中国への輸出が制限されている。
アリババの株価は同日、人工知能（AI）インフラへの投資拡大計画の発表を受け、香港株式市場で急伸した。【翻訳編集】 AFPBB News
722: 09/24(水)20:03 ID:+eWbfHv8(15/16)調 AAS
“ヒューマノイドCEO”爆誕 GMO、熊谷代表を模した人型ロボ開発 会議の代理出席や、1on1での利用視野
9/24(水) 18:18配信
GMOインターネットグループは9月24日、熊谷正寿代表を模した人型ロボット「ヒューマノイド 熊谷正寿」を開発したと発表した。ベースには、中国ロボット企業Unitree Roboticsの
人型ロボ「G1」を採用。声で質問をすると、熊谷代表の思考や、GMOインターネットグループ社員の行動指針「GMOイズム」に基づいた回答をするという。
対話機能には、GMOインターネットグループが2024年12月に発表した、熊谷代表を模した回答ができるAIチャットbot「AI熊谷正寿」の技術を活用した。加えて、
GMO AIRが日本科学未来館で25年8月に実施した、対話型のAIロボットによって来館者を案内する実証実験のノウハウも活用したという。
723: 09/24(水)20:05 ID:+eWbfHv8(16/16)調 AAS
「今までの知識と現代の技術を融合した新しい猟」ドローンで害獣駆除 深刻化するシカによる農業被害の解決につながるか 広島市
9/24(水) 18:17配信
724: 09/25(木)20:05 ID:+vs8a8Ic(1/15)調 AAS
アイデア創出から生成AIでサポートする「Adobe Fireflyボード」
9/25(木) 17:27配信
アドビは9月25日（木）、生成AIに関する作業をシームレスに行うことを企図した「Adobe Fireflyボード」の一般提供を開始した。あわせて新しい2つの生成AIモデルと、Adobe Fireflyに関するサブスクリプションプランの更新を発表している。
“AIを中心としたリアルタイムのアイデア探索・反復・共同作業のための空間”と定義するのが、新しいワークスペースとなる「Adobe Fireflyボード」。各ツールを行き来したり、
素材を手作業で集めたりといったことをせずに、生成AIによるアイデア出しからその後の試行錯誤、複数人での共同編集などシームレスに作業できる点が特徴という。
Flux、Google、Luma AIなどパートナー各社のAIモデルも活用できる。
Adobe Fireflyボードにおける新しい生成AIモデルとして、「Runway Aleph」と「Moonvalley Marey」の2つを追加。
「Runway Aleph」は参考動画をもとにストーリーボードを生成。会話形式による編集により、その動画を洗練させていくことができるという。
「Moonvalley Marey」は参考画像により、最初と最後のフレームを指定して動的なモーションクリップを生成できるというモデル。
生成AI機能として「プリセット」「画像内のテキストを編集（Beta）」「画像について説明」の3機能を新搭載。
「プリセット」は様々なスタイルの画像を生成する機能。モデル付き製品を可視化する「プロダクト」や「キャラクター」、ファッションアイデアを得る「バーチャル試着」、ポートレートを
変容させる「エレクトリックパーティー」といった機能がワンクリックで使えるという。
「画像内のテキストを編集（Beta）」は、画像内のテキストを置き換えられるというもの。Adobe Fireflyボードを離れることなく、この作業が行えるのが利点としている。
「画像について説明」は、Adobe Fireflyボードが画像を分析して“プロンプトとして説明”してくれるという機能。自身で適切な言葉を探す必要がなく、インスピレーションを簡単に発展させられるという。
725: 09/25(木)20:08 ID:+vs8a8Ic(2/15)調 AAS
「AI」と「デジタル技術」で進化するインプラント治療とは 医療DXの最前線を歯科医師に聞く
9/25(木) 12:06配信
歯を失ったときに「もう一度しっかり噛めるようにしたい」と考える方にとって、インプラント治療は大きな希望を与えてきました。しかし、その一方で「手術は怖い」「本当にうまくいくのか」
といった不安を抱える方も少なくありません。そんな中、AIやデジタル技術の進歩によって、インプラント治療はかつてないほど安全性と精度を高めています。今回、
「ミズキデンタルオフィス・インプラント横浜」の水木院長に、医療DXがもたらすAIとデジカル化によるインプラント治療の進化について詳しく伺いました。
まずは、従来のインプラント治療について教えてください。
インプラントは、歯を失った部分に人工の歯根を埋め込み、その上に人工の歯を装着することで見た目の自然な歯や噛む機能を回復する治療です。日本では1990年代以降に広まり、
現在では歯を失った方の有力な治療選択肢のひとつになっています。ただし、当初はレントゲンや石膏模型など、限られた検査手段しかなく、骨の状態や神経の位置を「平面」で
しか把握できませんでした。そのため、最終的には歯科医師の経験や勘に大きく頼らざるを得ない部分がありました。
「経験のある先生ほど成功率が高い」というイメージですね。
そうですね。熟練した歯科医師であれば9割以上の成功率を出すことも可能でしたが、骨の厚みや神経・血管の走行が複雑なケースではリスクが高まります。特に下顎の奥には
「下歯槽神経」や「下歯槽動静脈」という重要な神経・血管が通っているので、わずかなズレで痺れや出血が出ることもありました。
ほかにはどのような懸念点が挙げられますか？
骨量が不足している場合には、骨を足す「骨造成」が必要になりますが、術中に想定外の状態に直面することも珍しくありませんでした。つまり、従来の方法でも十分に噛める歯を
再建できましたが、患者さんにとっては「見えない部分が多い」という不安が残っていたのです。
726: 09/25(木)20:10 ID:+vs8a8Ic(3/15)調 AAS
近年では、インプラント治療にAIやデジタル技術が導入されることが増えたと思います。具体的にどう変わったのでしょうか？
まず、大きな変化は「可視化」できるようになったことです。CTで顎の骨を立体的に撮影し、口腔内スキャナーで歯や歯ぐきの形をデータ化します。さらにフェイススキャナーで
顔全体の情報も取得し、それらを重ね合わせて3Dで表示することができます。
まさに「見える診断」ですね。
はい。これにより、骨の厚みや神経・血管の位置を正確に把握できます。さらに、AIがそのデータをもとに、インプラントを入れる位置や角度を自動的に提案してくれるのです。
従来は術者が頭の中でイメージしていた計画を、今は3Dシミュレーションとして患者さんに「見える形」で共有できるようになりました。
患者さんも自分の治療を理解しやすくなりそうですね。
その通りです。以前は「ここにインプラントを入れます」と口頭で説明しても、なかなか実感が湧きにくかったと思います。今では3D画像で「ここに歯が入ります」
「笑ったときにこう見えます」とお見せできるので、審美的な面も含めて安心感や納得感が格段に高まりました。
実際の手術の精度も変わっているのでしょうか？
はい。シミュレーション通りに埋入するためにコンピューター制御によるナビゲーション機器、またはコンピューターのデジタルデータから3Dプリンターで製作した
「サージカルガイド」という器具を使います。サージカルガイドはマウスピースのような形をしており、穴の位置や角度が事前に設計されているため、ドリルがぶれずに
正確にインプラントを埋め込むことができるのです。研究によると、サージカルガイドを使用した場合はインプラントの埋入誤差が大幅に減少し、合併症リスクも下がり、
患者さんの負担も大きく減ることが報告されています。つまり「AIによるシミュレーション」と「ガイドによる精密な埋入」を組み合わせることで、
これまで以上に安全で確実な治療が可能になっているのです。
727: 09/25(木)20:11 ID:+vs8a8Ic(4/15)調 AAS
精度が高まることで、治療期間や患者さんの負担はどのように変わるのでしょうか？
骨の状態を正確に把握できるので、小さな切開で済む、または切開しないこともあるので、不要な外科処置を避けられることがあります。また、手術時間の短縮や術後の腫れ・
痛みの軽減にもつながります。結果的に、患者さんの身体的・心理的負担を減らせるのが大きなメリットです。
今後、インプラント治療はどのように進化していくのか、水木先生の展望をお聞かせください。
海外ではすでにロボットによるインプラント埋入手術が導入されています。AIが設計した通りにロボットがミリ単位で制御しながら埋め込むため、ヒューマンエラーをさらに減らせるのです。
日本でも数年以内に普及が進むのではないかと考えています。
ほかにはどのような進化が考えられますか？
クラウドを使ったデータ共有も大きな可能性があります。患者さんの口腔内データや治療計画をクラウドに保存することで、他院の専門医などによる
セカンドオピニオンや転院の際にもスムーズに引き継げます。
患者さんにとっては安心材料になりますね。
そうですね。データがあることで「いつどこで治療を受けても同じ品質を担保できる」時代に近づいています。また、定期メンテナンス時にも過去データと比較して
状態を確認できるので、長期的に歯を守るうえでも有効です。
AIやDXは、インプラントの適応範囲も広げていくのでしょうか？
骨が薄い方や全身疾患をお持ちの方など、これまでリスクが高いとされていたケースでも、安全性が確保できれば治療が奏功する可能性があります。つまり、
より多くの方が安心してインプラントを選択できる未来が見えてきているのです。
最後に、メディカルドック読者へメッセージをお願いします。
728: 09/25(木)20:12 ID:+vs8a8Ic(5/15)調 AAS
医療DXとは、デジタル技術やAIを活用して医療を進化させる取り組みです。インプラント治療では、CTや口腔内スキャナー、フェイススキャナーを組み合わせることで、顔貌との調和を考えた
3次元的な診断が可能になりました。そのデータをもとに最適な埋入位置を計画し、3Dプリンターでサージカルガイドを作製することで、低侵襲で高精度な手術が実現します。
さらにCAD/CAM補綴を組み合わせることで、機能性と審美性を兼ね備えた補綴物も装着可能になり、治療の精度・効率・患者満足度が大きく向上しています。
こうした医療DXの取り組みは、近年ますます注目を集めています。2025年9月26日〜28日に開催される第25回日本歯科医学会学術大会でもシンポジウムのテーマとして取り上げられ、
私が最新のインプラントに関して講演する予定です。最新の知見を知る絶好の機会となるでしょう。
インプラント治療は、かつては経験と技術に大きく依存していましたが、今やAIとデジタル技術の進歩によって「可視化」「高精度」「安全性向上」「患者満足度向上」が実現しています。
シミュレーションやサージカルガイド、ナビゲーションにより、治療は患者にもわかりやすく、安心感を持って臨めるものへと変わりました。さらにロボット手術やクラウドデータ共有と
いった新しい技術が実用化されれば、「誰でも」「どこでも」「安心して」受けられる治療へと進化していくでしょう。医療DXは、単なる技術革新ではなく、患者と医療者双方に大きなメリットをもたらす変革なのです。
729: 09/25(木)20:14 ID:+vs8a8Ic(6/15)調 AAS
医療分野で導入が進むAI。2035年にもなれば介護はもちろん、看取りにも…専門家「人間がより『人間らしい』ケアに集中できる時間と精神的余裕をもたらす可能性が」
9/25(木) 12:30配信
今現在、医療の世界では、画像診断や創薬などで当たり前のようにAI技術が導入されています。その一方「今後この流れは加速し、診療や介護はもちろん看取りの場面まで、
AIは欠かせない存在となる」と話すのが、東京科学大学特任教授の奥真也さんです。その先で医師の役割はどう変わり、日本の医療問題は解決に導かれるのでしょうか。
今回その著書『AIに看取られる日 2035年の「医療と介護」』から一部を紹介いたします。
「看取り」という言葉を聞くと、終末期の患者さんを家族や医療者が手厚くケアし、最期まで寄り添う姿を思い浮かべるでしょう。しかし、この介護や看取りの領域こそ、
人手不足と高齢化の波に最もさらされている現場であり、AIやDX（デジタルトランスフォーメーション）の導入が急速に進んでいます。
現在、すでにさまざまなAIやDXの部品が介護の現場に導入され始めています。
たとえば介護ロボットは重労働である身体介助の負担を軽減し、見守りセンサーは高齢者の転倒や異変をリアルタイムで検知して事故を未然に防ぎます。AIは蓄積された
データから高齢者の行動パターンを分析し、認知症の兆候を早期に発見したり、転倒のリスクを予測したりすることも可能というわけです。
遠隔医療やオンライン診療もまた、過疎地や離島における医療格差を解消する手段として、（医療がもともと目指していた）非接触型診療として普及が進んでいます。
これらは単に効率化を図るという意味だけでなく、介護者の負担を減らし、より多くの人々が適切なケアを受けられる環境を整備するための重要な手段と考えられています。
さらに進んだ例としては、AIを活用した高齢者のQOL（生活の質）の維持や向上に対する支援があります。
個人の趣味や興味、過去の行動履歴を学習したAIが、適切なレクリエーション活動を提案したり、会話の相手になったりすることで、高齢者の孤独感を和らげ、精神的な健康をサポートする試みも始まっています。
730: 09/25(木)20:15 ID:+vs8a8Ic(7/15)調 AAS
実務的な領域でも、介護記録の自動化や、多職種間の情報共有を効率化するDXツールは、個別ケアプランの作成をよりパーソナライズし、介護現場全体の質を高めています。
では、たとえば10年後の2035年、この流れはどこまで進むのでしょうか。私たちの想像を超えるレベルで、AIが介護や看取りの現場に深く浸透している可能性は高いと思うのです。
2035年には、AIは日常的な介護業務の大部分を人間よりも正確かつ効率的に担うようになると思われます。
食事の準備、服薬管理、排泄の手伝い、そして夜間の見守り。現在、多くの人手を要しているタスクが、自律型ロボットやAIシステムによって行われます。
AIは狭義のバイタルデータ（体温、脈拍、血圧など）だけでなく、顔の表情や声のトーン、身体の微細な動きから、利用者の感情や精神状態を読み取り、適切なタイミングで声かけをしたり、
サポートを提供したりできるようになるのです。
特に「看取り」の局面では、AIが多岐にわたる役割を果たす可能性があります。
AIは、患者さんの過去の医療記録、生活習慣、心理状態、そして家族との関係性などの膨大なデータを解析し、残された時間をより豊かに過ごすための最善のサポートを提案するでしょう。
たとえば、AIアバターが患者さんの傾聴相手となり、心理的サポートを提供したり、望む死生観や価値観を理解したりし、さらにはリビングウィル（事前指示書）の作成支援を行うことも考えられます。
そうなると当然ながら、倫理的な課題が大きく浮上します。
AIが看取りに介入するとは、どのような意味を持つのか。人間の感情の機微をAIはどこまで理解し、寄り添うことができるのか、それはキビしいのか。AIが収集したデータに基づいて死期を
予測したとき、その情報は患者さんや家族にどのように伝えられるべきなのか。
こうした根源的な問いは、私たちの社会が直面する新たな倫理的ジレンマに成長していきます。
731: 09/25(木)20:16 ID:+vs8a8Ic(8/15)調 AAS
しかし、悪いことばかりではないと思うのです。AIは介護者である人間の負担を劇的に軽減し、人間がより「人間らしい」ケアに集中できる時間と精神的余裕をもたらす大きな可能性を提供します。
AIが人に代わってルーティンワークの大部分を担うことで、人間の介護者は利用者の心の声に耳を傾け、個人的な対話を通じて深い関係性を築くことに、これまでより多くの時間を費やせることはとてもよいことだと思われます。
DXは情報共有のあり方をシームレスに変え、医師、看護師、介護士、理学療法士……そして傍らにいる家族との関係を含めた多職種連携を効率化し、患者さん中心のケアをさらに深化し、改善することでしょう。
※本稿は、『AIに看取られる日 2035年の「医療と介護」』（朝日新聞出版）の一部を再編集したものです。
732: 09/25(木)20:22 ID:+vs8a8Ic(9/15)調 AAS
「テスラ工場でロボットにより重傷」…5100万ドルの訴訟起こされる
9/25(木) 9:10配信
733: 09/25(木)20:24 ID:+vs8a8Ic(10/15)調 AAS
AIロボット協会 ロボティクス分野の生成AI基盤モデル開発に向けたデータプラットフォームの研究開発へ
2025年9月25日
一般社団法人AIロボット協会（AI Robot Association 以下、AIRoA）は、経済産業省及びNEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）の「ポスト5G情報通信システム
基盤強化研究開発事業／ロボティクス分野の生成AI基盤モデルの開発に向けたデータプラットフォームに係る開発」採択事業者に決定したと発表した。
本事業では、データ収集・基盤モデル開発・実証を通じて、ロボティクス分野の生成AI基盤モデルに不可欠なデータプラットフォームの研究開発に取り組む。成果は最大限オープンにし、
ロボティクス分野の生成AI基盤モデルの開発に広く還元することを目指している。
本事業の特徴は、生成AIに関する最先端の知見と技術力を有する企業・研究機関が集結して推進する点である。各社が保有する大規模学習・マルチモーダルデータ処理・ロボットシステムに
関する技術などを統合し、国際的競争力の高いプラットフォームの構築を目指す。
産業界の協力を得て、AI基盤モデルの産業分野への展開を目指すことが最も重要な特徴として挙げられる。今後ロボットのAI化が最も求められている領域として、小売業、製造業、物流業等を
対象として選定しており、この領域から着手し、産業界で実際に活用されるAI基盤モデルの開発を進めていく。
本事業では、産業における生成AIモデルを活用したロボットの社会実装の可能性を検証することを主たる目的としており、3つの目標を掲げている。
1つ目は、データプラットフォームの開発に向けて収集するデータだ。実験環境及び実社会環境において、モデル開発に十分量で世界的に競争力のあるデータを取得する高品質データセットを構築する。
2つ目は、データプラットフォームのデータを用いて開発した生成AI基盤モデルである。複数ロボット種・ユースケースにおいて汎用的な知識転移・スキル学習が可能な性能を有する基盤モデルを構築していく。
3つ目は、上記の生成AI基盤モデルの実環境における評価・検証だ。小売、製造、物流業界を中心に、基盤モデルを応用した個別モデルを実環境（またはそれに類似した環境）で
社会実装し、その結果を基に商用展開の可能性を検証する。
734: 09/25(木)20:26 ID:+vs8a8Ic(11/15)調 AAS
プロジェクト実施予定期間は2025年10月1日（水）から2029年8月31日（土）までの約4年間で、事業予算は205億円となっている。
再委託先には、Telexistence株式会社、株式会社ABEJA、国立研究開発法人産業技術総合研究所、国立大学法人東京大学、国立大学法人九州工業大学、
清水建設株式会社、大和ハウス工業株式会社、三菱電機株式会社が参画する。
AIRoAは、AIロボットの社会実装を通じて人と技術が共生する未来を切り拓くことを目指しており、社会課題の解決、産業競争力の強化、そして持続可能な社会の実現に向け、
産官学の枠を越えた連携を深めながら、イノベーションを世界へ発信している。
風速・温度・湿度・照度を1台のロボットで計測！三機工業が複合機能計測ロボットを開発
2025年9月25日
三機工業株式会社は、空調用吹出口と吸込口が一体化した制気口の風量計測と室内環境の総合計測が可能な複合機能計測ロボットを開発した。本ロボットにより、
建築設備の試運転調整時に求められる幅広い業務を支援できるようになる。
2020年に三機工業が開発した風量計測ロボットの運用実績を踏まえている。近年、オフィスビルで多く採用されている給排一体型制気口での自動風量計測の要望が高まる中、
加えて室内照度など環境計測への応用が求められ、現場試運転業務のさらなる軽減のニーズが強まっていた。
1.高精度な風量計測機能
カメラを用いた画像認識と移動テーブルを組み合わせることで、計測位置を自動で高精度に補正し調整する。これにより、吹出しと吸込みが一体となった制気口でも正確な風量計測を実現した（特許出願済み）
2.室内環境総合計測機能
風速・温度・湿度・照度を1台のロボットで計測可能にした
施工図面から計測ポイント情報を自動で設定可能で、自動走行、計測、データ転送を繰り返し実行できる
735: 09/25(木)20:28 ID:+vs8a8Ic(12/15)調 AAS
「既存の棚」を活用したピッキングAGV誕生 シャープが挑む物流自動化
国際物流総合展2025
シャープは「国際物流総合展2025 第4回 INNOVATION EXPO」において、物流現場の省人化や自動化を支援するソリューションとして、倉庫でのピッキング作業を効率化する
「スリムスタッカー・ロボットストレージシステム」などを披露した。
2025年09月25日 07時30分 公開
シャープは「国際物流総合展2025 第4回 INNOVATION EXPO」（2025年9月10〜12日、東京ビッグサイト）において、物流現場の省人化や自動化を支援するソリューションとして、倉庫でのピッキング作業を効率化する
「スリムスタッカー・ロボットストレージシステム」などを披露した。同展示会に出展するのは今回が初めてである。
設備保全のDXを推進、トクヤマが産業向けデータ統合AI基盤を採用
製造IT導入事例
トクヤマは、Cogniteの産業向けデータ統合AIプラットフォーム「Cognite Data Fusion」を採用した。設備保全や運転管理業務の効率化、高度化を進め、2026年3月までに徳山製造所全9部門で導入を完了する計画だ。
2025年09月25日 10時00分 公開
化学メーカーのトクヤマは2025年9月10日、製造現場のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速するため、Cogniteの産業向けデータ統合AI（人工知能）プラットフォーム「Cognite Data Fusion（CDF）」を採用したと発表した。
Cogniteとの協業を通じて、設備保全や運転管理業務の効率化と高度化を推進する。
736: 09/25(木)20:30 ID:+vs8a8Ic(13/15)調 AAS
ユニバーサルロボットがロングリーチの新型協働ロボ、溶接も対応
協働ロボット
Universal Robotsは、新型協働ロボット「UR8 Long」を発表した。1750mmのリーチ長と高精度な動作により、溶接やばら積みピッキング、検査など要求の厳しい工程にも対応する。
2025年09月24日 13時00分 公開
Universal Robotsは2025年9月9日、協働ロボットの新モデル「UR8 Long」を発表した。既に受注を開始しており、同年10月から出荷する。
UR8 Longは、既存機種の「UR20」と同じ1750mmのリーチを持ちながら、アーム質量がUR20より30％軽量でスリムな設計となっている。アームの軽量化と手首の小型化により、
ガントリーやレールへの設置、天吊りにも適する。可搬重量は8kgで、溶接や部品ピッキング、検査など複雑な工程に対応できる。
操作面では、最新ソフトウェア「PolyScope 5」「PolyScope X」に対応する。また、モーション制御技術「MotionPlus」を組み合わせることで、リニア軸や回転ポジショナー、
ターンテーブルと容易に連携できるため、動作の精度と滑らかさが向上する。さらに、フリードライブ機能を強化。ユーザーはアームを手で動かしながら、直感的に教示できる。
長いリーチと高精度で滑らかな動作制御を生かして、溶接分野での活用が期待される。従来の溶接ロボットよりも教示が容易で、手作業に比べて安定した品質を得られるため、
溶接の直しが低減し、コストや工数を削減できる。
長いリーチ、小型のツールフランジ、高速な手首軸により、限られたスペースのセル構成に組み込みやすく、自動車や金属加工分野でのばら積みピッキング、検査用途にも適用できる。
また、新関節構造がサイクルタイムを従来機比で最大30％高速化する。
737: 09/25(木)20:31 ID:+vs8a8Ic(14/15)調 AAS
片足3分で靴が完成！ スプレー製法で実現する次世代シューズ
サステナブル設計
スイス発「On」が画期的なシューズ製造技術「LightSpray」をアジア初公開した。植物由来のフィラメントをスプレーし、縫製不要のシームレスアッパーを3分で成形。片足170gの軽量ランニングシューズを作り上げる。
2025年09月24日 07時30分 公開
スイス発のスポーツブランド「On（オン）」は2025年9月12日、スプレー製法でシューズを製造する新技術「LightSpray（ライトスプレー）」を、東京・原宿の期間限定スペース「On Labs Tokyo」でお披露目した。
LightSprayは、ロボットアームが足型を把持し、回転させながら糸状の素材を型表面に吹き付けてアッパー（シューズの甲の部分）を製造する技術だ。縫い目や接着剤を一切用いずにシームレスな構造を実現し、
従来30以上のパーツで組み立てていたランニング用シューズを7パーツまで簡素化することに成功した。片足約3分で成形が完成する高速生産と、重量170g（片足）という、軽量化を実現する。
製造工程で吹き付ける素材は植物由来のTPU（熱可塑性ポリウレタンエラストマー）だ。ノズルから吐出されるTPUフィラメントをらせん状に吹き付けて、足型の表面に吸着させる。吸着面にはプラズマを照射し前処理を施した後、
熱を加えてソールと接合する。成形が完了したシューズをロボットアームがプリントマシンへ移し、ロゴやカラーを印刷する。最後に人手で取り出して完全に乾燥させれば完成だ。
LightSprayを採用した市販モデル「Cloudboom Strike LS」の価格は税込み4万4000円だ。シューレースも不要で、足にぴったりと密着するフィット感から、着用者からは「第2の皮膚のようだ」と評されたという。
製造方法の簡易化により、従来品に比べてCO2排出量を75％削減できる上、製造工程で生じる廃棄物もほぼゼロに抑えている。工場でなくても、ロボットがあれば世界どこででもシューズを作れるのも特長だ。
738: 09/25(木)20:39 ID:+vs8a8Ic(15/15)調 AAS
「大手の」倉庫はどんどん自動化されてる
そして既存の棚すら管理できるようになったから中小企業も導入できる
自動運転はレベル2程度でも出来たと謳って導入されているのはどんなものか
しかし現業系でも物流の自動化の試みだけは目覚ましいな
739: 09/26(金)05:19 ID:oRCAy/C2(1/5)調 AAS
家庭用ヒューマノイドロボット普及はすぐそこまで？ AI・ロボット関連イベント、都内で開催
9/26(金) 0:15配信
25日、都内でAIやロボットの技術などについて議論する日本最大級のカンファレンスが開かれました。
「GMOインターネットグループ」が主催した今回のイベントは、アメリカや中国などに比べ、AIやロボティクス産業で日本がおくれをとりつつある状況を打開するのが狙いで、
研究者や関連企業、政府関係者などが集まりました。
イベントでは、研究者らがAIやロボットの社会での活用などを訴えたほか、政府のAI戦略会議で座長を務める東京大学大学院の松尾豊教授も登壇。
松尾教授は、人間と同じような形をした家庭用ヒューマノイドロボットについて「クルマやスマホの次にくる非常に大きな市場」だとし「危機感があり、日本としてここをとられるとやばい」と話しました。
また、主催したGMOの熊谷正寿CEOは「2026年はヒューマノイド元年」だとして、ヒューマノイドロボットが介護や産業界に広がり、家庭用にも2〜3年で普及するかもしれないとの
見通しを語りました。また、ドローンが兵器として利用されている状況をあげ、「日本は産官学が一致団結して連携し、AI・ロボティクスの平和利用で世界のイニシアチブをとるべきだ」と訴えました。
740: 09/26(金)11:49 ID:oRCAy/C2(2/5)調 AAS
中国「世界最速」犬型ロボットが登場 浙江大学などが開発「秒速10mを実現」
9/26(金) 8:29配信
ロボット開発の盛んな中国・杭州市で、世界で最も足が速いという犬型ロボットが登場しました。
25日に中国・杭州市で始まった博覧会に出品されたのは、世界最速という犬型ロボット「ブラックパンサー2.0」です。
黒いボディーからすらりと伸びた4本脚で走り出すと、秒速およそ10メートルまで加速できるとしています。
中国の名門として知られる浙江大学の研究センターと、スタートアップ企業が共同開発しました。
鏡識科技 蘭国栄エンジニア
「足それぞれにバネがあり、走行中に地面からの衝撃を大幅に吸収し、それを走るエネルギーに変えます」
研究者は「今後、さらに速いロボットを開発したい」と意気込んでいます。
741: 09/26(金)12:53 ID:oRCAy/C2(3/5)調 AAS
2025年09月26日 12時36分 ソフトウェア
Googleがロボット用のAIモデル「Gemini Robotics 1.5」を発表、思考して行動を決定できる
742: 09/26(金)16:00 ID:oRCAy/C2(4/5)調 AAS
Google、ロボットが「行動する前に考える」AIモデル ゴミの分別も可能
9/26(金) 15:31配信
Googleは、汎用ロボット実現に向けた2つの新しいAIモデル「Gemini Robotics 1.5」と「Gemini Robotics-ER 1.5」を発表した。
ロボットが何かの仕事をするとき、状況を読み解き、実現するまでの手順を理解して行なう必要がある。例えば「この地域のルールに合わせて、目の前のゴミを分別して」
とロボットに頼んだ場合、ロボットはインターネットで地域の分別ガイドラインを検索し、目の前のゴミの理解、ルールに基づいた分別方法を判断する必要がある。
そのうえで実際に正しいゴミ箱へ捨てるという一連の行動を実行する。こうした複雑な工程をロボットが行なえるよう設計されたのが、今回開発された2つのモデルになる。
「Gemini Robotics 1.5」は、ロボット全体の頭脳のように機能し、全ての活動を統括する。人間と自然な言葉で対話し、タスクの成功率や進捗を予測するほか、
必要に応じてGoogle 検索のようなツールなどを使い情報を集める。
「Gemini Robotics-ER 1.5」は導き出した計画をステップごとに自然言語の指示に変換し、Gemini Robotics 1.5へと伝えるモデル。指示を受けたGemini Robotics 1.5は、
視覚と言語の理解能力を用いて、具体的なアクションを直接実行する。
743: 09/26(金)16:01 ID:oRCAy/C2(5/5)調 AAS
Gemini Robotics 1.5は自らの行動について思考することで、複雑なタスクを実現するだけでなく、その思考プロセスを人間に言葉で説明することもできる。
これにより、ロボットの意思決定の透明性が高まる。
従来の視覚・言語・行動モデルは、与えられた指示や計画について、ロボットの動きに直接的に変換するだけだった。Gemini Robotics 1.5では、単に指示を変換するだけでなく、
行動前に自ら思考することが可能。複数の手順や深い意味の理解が必要なタスクに対して、内的な推論と分析による思考プロセスを組み立て、実行する。
例えば「洗濯物を色分けして」という指示を与えられると、ロボットは異なるレベルで思考。「色分け」とは白い服は白いカゴへ、それ以外の色は黒いカゴへ入れる、
という目的を理解する。次に、「赤いセーターを拾い、黒いかごへ入れる」という具体的なステップも思考。さらに、「セーターを掴みやすくするために、一度手前に引き寄せる」など、
手順を実行するための細かな動作まで自分で考えることができる。
これにより、より長いタスクを、ロボットが確実に実行できるようなシンプルで短い単位へ分解することを自らの判断で行なえる。
これはモデルが未知のタスクや状況に対応する能力を高めることにも繋がるという。
また、これまでロボットは形状やサイズ、センサー等の違いから、異なるロボット同士で学習したスキルを共有することは難しかった。
Gemini Robotics 1.5では、異なるロボットで学習したスキルをそのまま他のロボットに移行することが可能になる。
744: 09/27(土)09:35 ID:dKp0quWz(1/15)調 AAS
「動ける」から「働ける」へ⋯中国Daimon Robotics、視触覚センサーでロボットを進化
9/27(土) 8:30配信
視触覚センサーのスタートアップ「戴盟機器人（Daimon Robotics）」はこのほど、エンジェル++ラウンドで資金調達をした。招商局創投（China Merchants Venture）が主導し、
東方嘉富（Oriental Jiafu）と架橋資本（Bridge Capital）も出資した。過去1年間で、3回にわたり資金調達を完了し、累計金額は数億元（数十億円）に達した。
触覚センサー分野のエンジェルラウンドとしては過去最高記録を更新した。
戴盟機器人は2023年に設立され、香港科学技術大学ロボット研究院の初代院長である王?U教授と段江嘩博士が共同で創業した。深圳に本社を置き、香港に研究開発
（R&D）センターを有し、高性能な視触覚認識と操作技術の研究開発と産業化に力を入れている。
エンボディドAI（身体性を持つロボット）が着実に実装されるプロセスにおいて、ロボットは「動ける」から「働ける」へと進化する必要がある、というのが業界の共通認識だ。
工業製造、スマート物流、医療、リハビリなどのタスクでは、より高い操作精度、柔軟性や未知の状況に対応できる汎化能力が求められる。
しかし、視覚に依存するロボットは、スムーズにモノをつかむ、精密な組み立て、相互に連動といった複雑な任務では依然として限界がある。既存の触覚センサーも解析能力、
多様な信号の取得、耐久性やコストの面で制約があり、長期に渡ってロボットが高精度な作業を続ける能力的なボトルネックとなってきた。
そのため、解析能力の高い触覚センサーは、ロボットの操作能力を高める鍵と見なされている。
長年の技術的な蓄積に基づき、戴盟機器人は単色光を用いた視触覚方式を打ち出した。マサチューセッツ工科大学（MIT）で開発されたGelSight方式で一般的な三色光を使う手法と比べ、
単色光方式は演算量と発熱を抑え、長時間の稼働を可能にしている。
745: 09/27(土)09:36 ID:dKp0quWz(2/15)調 AAS
同社が独自開発した視触覚センサーは、1平方センチメートルあたり4万もの感知ユニットを有しており、人間の指先の240ユニットをはるかに上回る。従来のマトリクス状に配置された
触覚センサー（アレイ型センサー）の数百倍に達し、形状、表面の質感（肌触り）、硬さ、滑りやすさ、押した際の圧力、接触面で動かす力（接線力）などの多様な情報を高精度に捉えることができる。
さらに、同社はすでに物をつかむ機構のグリッパーからミリ単位の指先まで対応する複数の製品を開発している。旗艦センサーは500万回の押圧テストをクリアし、欧州連合（EU）で
販売する基準に適合していることを示すCE（Conformité Européenne）や、米国の連邦通信委員会（Federal Communication Commission、FCC）の認証を取得した。
発表からわずか3カ月以内に、国内外で導入され、1000個単位の規模で出荷された。工業検査やスマート物流、製造、サービスといった場面で活用が進む。
視触覚認知に基づき、戴盟機器人は「認知―操作―学習」のすべての工程の製品マトリクスを構築した。
「DM-Tac W」：表面の質感（肌触り）、滑りやすさ、硬さを識別できる高い解析能力の視触覚センサー
「DM-Hand1」： 指先に超薄型の視触覚センサーを統合した高機能な手の機構
「DM-EXton」：データ収集とモデル学習向けのウェアラブル装置が含まれる
視触覚を統合することで、操作モデルが必要とするデータ量は従来の1000分の1に減り、業務の種類のカバー範囲と作業の成功率が大幅に向上する。
段CEOは、触覚認知と高性能な操作を核とし、エンボディドAI（ロボット）をより多くの産業に実装し、ロボットを実際に活用できる価値を広げていきたいと述べた。
746: 09/27(土)09:37 ID:dKp0quWz(3/15)調 AAS
航空機開発は「3D UNIV+RSES」でどう変わる？ ダッソーが描く未来像
9/26(金) 21:00配信
ダッソー・システムズは2025年9月10日、同社がシルバースポンサーを務める「大阪・関西万博」のフランスパビリオン（フランス館）において、航空／宇宙業界向け特別イベント
「Space Event」を開催。仏Dassault Systemes 航空宇宙・防衛担当 バイスプレジデントのDavid Ziegler（デイヴィッド・ジグラー）氏が、航空／宇宙、防衛産業に向けた
同社の取り組みやビジョンについて語った。
ダッソー・システムズは、航空／宇宙産業に向けて約40年にわたりビジネスを展開しており、現在も世界の主要航空機メーカーに対して、設計、製造、運用／保守における
“バーチャルツインエクスペリエンス”を提供し続けている。
例えば、安全性などの認証を得るために必要な機体構造の高度なシミュレーションから、航空管制をはじめとする複雑な課題の解決に至るまで、幅広い領域をカバーし、
迅速なシナリオの探索や将来の挙動予測などにおいて、正確な解決策の導出に役立てられているという。
ジグラー氏は「航空機などの製造もまた、バーチャルツインによって革命的に進化する」と強調する。通常、航空機の製造工場の立ち上げには数百万ユーロもの
費用がかかるが、設備や装置などの物理的なシステムを導入した後に設計ミスが判明した場合、その修正には膨大なコストが必要となる。これに対し、バーチャルツインを
活用したアプローチであれば、設計チームと連携しながら工場全体を仮想空間で可視化し、プロセスや生産物、周辺環境への影響などを着工前にシミュレーションすることが可能となる。
「このように、製品ライフサイクル全体を通じた持続可能なビジネス革新が可能となり、リスクを低減しながら収益性を高める新たなビジネスモデルの探索につなげることができる。
リアルとバーチャルをつなぎ、未来を想像し、それを実現する。われわれが提供する“バーチャルツインエクスペリエンス”の世界には、新たな機会が広がっている」（ジグラー氏）
747: 09/27(土)09:38 ID:dKp0quWz(4/15)調 AAS
ジグラー氏によると、航空／宇宙や防衛産業における現状の課題は、イノベーションの創出だという。具体的には、持続可能な航空燃料の使用や材料の活用、
電動航空機／水素航空機の量産化といった脱炭素航空機の実現が挙げられる。
製造面でも課題がある。需要に対して生産能力が追い付いていない状況があるという。ジグラー氏は「例えば、AirbusのA320の受注残は7年分の生産量に相当する。
つまり、注文してから納品まで7年待たなければならないことを意味する。これは現実的ではない」と説明する。
生産能力を増強すると、品質やサプライチェーンの課題も浮き彫りになる。「部品やコンポーネントの不足、貿易戦争、関税の影響などが原因でサプライチェーン全体が
再編成される中、この不確実性をどう管理するかが、航空／宇宙や防衛分野のCEOたちにとって大きな課題となっている」（ジグラー氏）。
その他、業界特有の規制強化への対応についても「今後数年間における重要なテーマの一つになる」とジグラー氏は訴える。
一方で、エンジニアリングライフサイクルを加速し、製造を改善する存在として、AI（人工知能）への期待も非常に高まっているという。防衛分野では、
AIが自律型ドローンや自律型走行車両など、次世代の防衛能力を実現するために不可欠な技術として位置付けられている。また、航空／宇宙および防衛産業においても、
熟練エンジニアの高齢化や退職、技術継承の問題が顕在化しており、AI活用による解決が求められている。
ダッソー・システムズは40年以上にわたり、航空／宇宙および防衛産業に関連する多くの企業とパートナーシップを構築し、これらの問題解決や将来の課題に向けた対応において、
同社のソリューションを提供してきた。「今飛んでいる航空機のほとんどが、われわれのソリューションで設計／シミュレーション／製造／運用されているといえる。これは
ダッソー・システムズにとっての誇りであると同時に、非常に大きな責任であると認識している」（ジグラー氏）
748: 09/27(土)09:39 ID:dKp0quWz(5/15)調 AAS
そして今、ダッソー・システムズが掲げているのが、「3D UNIV+RSES」による新たな革新の提供だ。
ジグラー氏は「この40年もの間、われわれはバーチャルツインの表現を高め続けてきた。さらにその先には、バーチャルツインがオペレーショナルデータ（あらゆる運用データ）と
接続され、世界を大きく変える未来が待っている。それこそが3D UNIV+RSESだ」と説明。例えば、航空機のバーチャルツインが工場のバーチャルツインとつながり、さらに
サプライチェーンのバーチャルツインとも接続され、航空機の設計だけでなく、製造や運用の改善までも同時に行うことが可能になるという。
この3D UNIV+RSESは、リアルとバーチャルの境目を縮める7つの要素によって支えられている。ジグラー氏はその中から一部を強調し、次のように説明した。
「まず、バーチャルツインだ。われわれの使命は、リアルとバーチャルの差を縮めることにある。単なるデジタルのコピーではなく、変革を実現するバーチャルツインの活用が
重要となる。シミュレーションやさまざまなシナリオを実行し、現実世界に変化をもたらす体験を提供することこそが、バーチャルツインの真の価値だ」（ジグラー氏）
次に、AIをベースとする「Generative Experiences（GenXp／生成体験）」と「Virtual Companions」について言及した。GenXpは、顧客が保有する膨大なオペレーショナルデータを
学習し、組み立て要件、設計、テスト検証などをAI駆動で自動化するものである。一方、Virtual Companionsは、エンジニアや現場作業者を支援するAIアシスタントであり、
作業者のタスクを自動化し、より正確かつ効率的に仕事を進められるよう補助する存在だ。
「Cycle of Life」も重要な要素の一つだという。ジグラー氏は「将来、エンジニアが管理すべきものとして、設計、品質、コストに加えて、サステナビリティという新たな要素が
含まれるようになる。3D UNIV+RSESを通じて、顧客が環境負荷を削減し、持続可能性の目標を達成できるよう支援する」と説明する。
749: 09/27(土)09:40 ID:dKp0quWz(6/15)調 AAS
これまでのディスプレイを通じた体験から脱却し、バーチャルツインで再現されたリアルな世界により深く没入できる「Sense Computing」では、Appleの空間コンピューティングデバイス
「Apple Vision Pro」と連携した没入型体験が可能となる。
「これらの要素を全て組み合わせた3D UNIV+RSESが、これからの航空機の開発／設計／製造の在り方を根本から変革する。膨大なオペレーショナルデータから顧客の知識と
ノウハウを学習し、GenXpを提供できるようにすることを目指す。これは、われわれの役割が単なるソフトウェア提供者から、顧客の知的財産を保護する守護者へと変わることを意味する」（ジグラー氏）
講演では、3D UNIV+RSES（特にAIやバーチャルツイン）がもたらす航空機開発の変革について、設計、解析、製造、運用／保守といったプロセスごとに、具体的なイメージが示された。
まず設計段階では、航空機を単なる製品ではなく複雑なシステムとして捉え、システムアーキテクチャの設計をAIが支援する。電子、電気、ソフトウェアといった複数分野の設計が自動化され、
将来的には上位レベルの要求仕様から、ワイヤハーネスやプリント基板（PCB）、さらにはそれらを制御するソフトウェアに至るまで自動生成できるようになることを目指している。
また、設計の各段階は完全なトレーサビリティーを保ちながら進められ、関係者が一貫したデータに基づいて意思決定できるようになる。
航空機を構成する機械部品の設計では、ジェネレーティブデザインが活躍する。部品が配置される空間や境界条件、負荷条件、製造方法（鍛造、鋳造、フライス加工、3Dプリントなど）を
入力するだけで、AIが複数の設計案を自動的に生成する。設計者は膨大な設計案の中から最適な形状を選択すればよく、大幅な設計作業の効率化が図られるようになる。
認証とテストに向けては、解析技術がその支援となる。従来の物理試験をシミュレーションに置き換え、再現性の高い高度なシミュレーションを通じて、安全性や規制適合性の証明に
つなげる。また、「AIはサロゲートモデルの開発を加速し、大規模GPUを活用することで、膨大なシミュレーションを高速に実行できるようになる。これにより、実機を使ったテストの
回数を減らすことができ、コスト削減と開発期間短縮を実現可能にする」（ジグラー氏）という。
750: 09/27(土)09:41 ID:dKp0quWz(7/15)調 AAS
製造段階では、AIアシスタントのVirtual Companionsが現場作業者を支援する。組み立て手順や作業指示をリアルタイムで提供するだけでなく、品質管理を自動化する
機能も担う。実際に、BoeingやDassault Aviationの工場では、この仕組みを活用して現場の品質検査が自動化されており、「最初から正しく作る」から「常に正しく作る」へのシフトが進んでいるとのことだ。
運用／保守の段階では、飛行データやメンテナンスデータがバーチャルツインに統合され、予知保全が実現される。実際の事例として、Dassault Aviationがフランス空軍と
取り組んだラファール戦闘機のケースでは、稼働率が10％向上したという成果が示された。「AIはこの段階でも重要な役割を果たし、大規模データ解析を通じて予知保全モデルを
進化させ、航空機の運用効率と安全性をさらに高めていく」（ジグラー氏）。
さらに、Apple Vision Proを活用したSense Computingについては、「ダッシュボードの表示、バーチャルコンパニオンによる支援、航空機の組み立てに関するガイダンスの
表示などが、リアルな没入空間の中で体験できるようになる」と、ジグラー氏はディスプレイ越しの体験からの脱却をあらためて強調した。
このように、ダッソー・システムズは、3D UNIV+RSESの提供を通じて、AI（GenXp）が設計から製造、運用／保守までをつなぎ、Virtual Companionsが現場作業を支援し、
Sense Computingがバーチャルツインを完全な没入空間へと変える世界の実現を目指している。
（取材協力：ダッソー・システムズ）
751: 09/27(土)09:49 ID:dKp0quWz(8/15)調 AAS
近未来の「おつかい」サービスに、世界が注目！トヨタが公道に放つ自律搬送ロボット「cocomo」。ウーブンシティで実証実験をスタート
2025.09.26 16:50
トヨタ自動車が次世代技術の実証都市として建設してきた「ウーブンシティ」では、自動運転や自律走行ロボット、電動小型モビリティなどの新技術が「人が生活するテストコース」の
中で実証実験される。この街では、多くのインベンター（発明家）が様々な社会的な取り組みに挑むことになるが、“モノを運ぶ”物流分野で注目されているのが、
トヨタ自動車東日本が開発に取り組む、自律搬送ロボット「cocomo（ココモ）」だ。
「cocomo（ココモ）」は、単独で走行が可能な自律走行ロボット。
人の手を介することなく、衛星測位システムや障害物センサーを活用することで、指定した目的地まで安全に走行でき、ユニット内には買い物かごをまるまる1個入れられるスペースが
設けられているなど、買い物支援など“モノ”を運ぶ分野での実用化が期待される次世代モビリティになる。
―― 自律搬送ロボット「cocomo（ココモ）」。宮城県産業技術総合センターなどと連携して機体構造の見直しや材料置換、トポロジー最適化（材料配置）や金属3Dプリンタ活用による機体の
軽量化を進め、運用効率の向上を図る。この技術を東北地域のものづくりにも活用してもらうことで、地域に貢献していくとのこと。
―― 「cocomo」の内部には買い物カゴがまるまる1個入るスペースがあり、ここにスーパーなどで購入した商品を積み込むことができる。
もともとは、東日本大震災の被害地で、人や物の移動の課題解決を目指す「東北モビリティ・プロジェクト」から生まれたロボットであり、すでに宮城県女川町や愛知県みよし市で
実証実験は実施済み。この未来都市には、さらなる進化改良を目指して持ち込まれる。
752: 09/27(土)09:50 ID:dKp0quWz(9/15)調 AAS
―― 人工衛星の電波（GPS）が届きにくい場所や目印がない広い場所など「cocomo」のレーザー計測が難しい環境でもスムーズに走行させるため、小型ロボットへの搭載に
最適化したLiDARとRTKなど、さまざまなセンサーを融合した自律走行システムの開発に取り組むという。
ウーブンシティでは、通信が途切れた際に安全な場所に自動移動する機能などの実証が行われるほか、GPSが届きにくい場所や目印がない環境でもスムーズに走行できるよう、
小型ロボットに最適化したLiDARやRTKといった、さまざまなセンサーを融合したシステムの開発が進められる予定。
―― Toyota Woven City内の道路や横断歩道を使い、「cocomo」との通信が遮断された時に自動的に安全な場所に移動し、通行の妨げにならないようにする機能などの実証実験が行われる。
すでに7月からウーブンシティ近隣の公道でも立証実験が実施されており、実際の公道を走行させることで得られる、各種データの蓄積・技術を習熟することで、実用化のステップも大きく進むことになる。
―― ウーブンシティでは、自由に安心して楽しめる電動小型三輪モビリティによるシェアサービスも実証される。モノはもちろん、人の移動の可能性も模索されることになる。
―― タグボートのようにクルマを導く、自律走行ロボット（Guide Mobi）によるシェアカーの自動搬送サービスも実証予定。
753: 09/27(土)14:01 ID:dKp0quWz(10/15)調 AAS
ホースの自動挿入を高精度化...戸田建設、爆薬装填ロボを開発
9/27(土) 13:10配信
戸田建設は山岳トンネル工事向けに、爆薬装填ロボット「To―RIGGER（トリガー）」を開発した。コンピュータージャンボとAI（人工知能）ロボットアームとの連携により、
装薬孔への爆薬装填ホースの挿入を高精度化した。模擬岩盤を用いた検証実験で有効性を確認済み。今後、無線発破システムなどと連携させ、発破作業の完全自動化を目指す。
UP設計コンサルタント（大阪市港区）、HCI（大阪府泉大津市）、虎乃門建設機械（東京都渋谷区）の協力を得て開発した。コンピュータージャンボと戸田建設が開発した
爆薬装填ホース自動挿入装置で構成する。コンピュータージャンボの制御によりブーム（機体の腕部）が自動で移動し、先端の受け架台を装薬孔の軸方向に対し
平行となるよう角度を調整して孔口の位置に合わせる。
さらに受け架台の先端に搭載した爆薬装填ホース自動挿入装置がAIロボットアームを使って装薬孔の位置を正確に検知し、ホースを高精度に自動挿入し爆薬を装填する。
これにより、爆薬装填作業の遠隔化や将来的な自動化が可能となるほか、作業員の切羽への立ち入り作業がなくなり、安全性を大幅に向上できる。
754: 09/27(土)14:09 ID:dKp0quWz(11/15)調 AAS
NVIDIAが語るフィジカルAIで加速するヒューマノイド開発の最前線「NVIDIA AI Day Tokyo」レポート ドメインランダム化とシム2リアル
2025年9月26日
NVIDIAは2025年9月24日と25日に、東京ミッドタウンでイベント「NVIDIA AI Day Tokyo」を開催し、25日には招待制のセミナーが実施された。
「NVIDIA AI Day Tokyo」は、すでに開催されたホーチミンに続き、東京、そして今後予定されているシドニーやソウルと並ぶ、グローバルイベントのひとつに位置づけられている。
25日のセッションでは、NVIDIAの担当者やパートナー企業が講師として登壇し、GPU、クラウドサービス、エッジAI、データセンターなどの分野で具体的かつ実践的な活用方法や
事例を紹介した。主要トピックは「エージェント型AI」「フィジカルAI」「AIファクトリー／AIインフラ」「ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）／量子コンピューティング」。
特に「フィジカルAI」については人気が高く、満席になるセッションが多かった。
今回の記事ではフィジカルAIのトピックからセッション「フィジカルAIで加速するヒューマノイドロボティクス NVIDIA Isaac GR00TとCosmosの紹介」の前半をベースに、
NVIDIAが提供しているロボティクス向け「フィジカルAI」の概要などを解説していきたい。
加瀬氏は、「フィジカルAI」について、大規模言語モデル（LLM）を使ってロボットを動かすイメージから紹介した。
例えば「トースターからトーストを取り出し、右側の白い皿に置いて」というテキストコマンドを入力すると、ロボットはカメラ画像などから得た認識情報を加味し、
アクショントークンを生成。関節を自動制御し、指示どおりに動作する。
従来の産業用ロボットは、詳細なプログラミングによる「モデル化手法」で高精度な動作を実現してきた。しかし、設計やティーチングには多大な手間と時間がかかり、想定外の状況への対応は難しい。
一方、近年注目を集めている「フィジカルAI」は経験を学習して動作する。いわゆる強化学習(多くの経験パターンから学ぶ)をもとにしていて、数学的に設計するのが
難しいタスクにも対応することができる、従来のコンピュータよりも、人に近い学習方法とタスク対応が特徴になる。
755: 09/27(土)14:10 ID:dKp0quWz(12/15)調 AAS
現場では、「モデル化手法」と「フィジカルAI」を排他的に扱うのではなく、高精度や高速性が求められるタスクには「モデル化手法」を、汎化的で幅広い作業には
「フィジカルAI」を導入するなど、使い分けが重要になる。その意味で、人型ロボットという形状はフィジカルAIの適用先として合理的だ(もちろん言葉で言うほど簡単なことではないからこそ、
チャレンジングであり面白い)。
LLMがネットなどの膨大なデータから学習してスキルを向上させたように、フィジカルAIもまた膨大な学習データ、アクションデータが必要になり、それをどうやって収集するかが課題だ。
そこで一般的にまず行われるのがテレオペレーション(遠隔操作)によるデータ収集だ。人が遠隔操作でロボットを操縦することでアクションデータを収集していく。
ただし、それだけでは汎化性の実現は不十分だ。例えばキッチンで皿を並べる場合、人は環境や食器が変わっても柔軟に対応できるが、AIにすべてのバリエーションを学習させるのは
現実的ではない。膨大な環境や物品を実際に用意して体験データを収集するには時間とコストが障壁となる。
この課題を解決するのがシミュレーションの活用「ドメインランダム化」だ。可能な限り多様な仮想環境で学習させ、リアル環境に応用することで汎化性を高める。もちろん、シミュレーションと
実環境は完全には一致しないため、実機にデプロイしてからのフィードバック調整（シム2リアル）やファインチューニングが必要となる。
756: 09/27(土)14:12 ID:dKp0quWz(13/15)調 AAS
シミュレーションでできる限り多くのパターンを学ぶ点では、同時に大量の数のロボットを仮想環境で動かすことによって、膨大なデータを収集し、学習していく手法もとられる。
下の画像は「Isaac Sim / Lab」で4000台のロボットがアクションデータを収集して学習のために利用する例だ。
「Isaac Lab」(ラボ)は、NVIDIAのロボティクスシミュレーションプラットフォーム「Isaac Sim」が提供するシミュレーション機能を活用し、多くのロボット（マニピュレーター、
四足歩行ロボット、ヒューマノイドなど）向けの学習環境とツールを提供している。
ファインチューニングとは、膨大なデータで事前学習した汎用的なAIモデルを、特定のタスクや環境に合わせて少量のデータを使って再学習して調整する技術。
これにより、ロボットの精度や効率、パフォーマンスを向上させることができる。
これらによって、現実世界のテレオペレーションで得たデータと組み合わせて、精度と汎化性を高める学習環境が整う。
LLMを中心とした生成AIを使ったことがある人は体感していると思うが、生成AIはテキストから画像を創ることができる。例えば、シミュレーションのデータとして活用するための
アイテムの生成には従来とても時間がかかる作業だったが、生成AIを活用すると瞬時に様々なパターンのアイテムや環境を生成することができる。この技術もシミュレーション環境の構築に活かされている。
汎化性を一層高める技術として「世界基盤モデル（World Foundation Model）」が導入されつつある。加瀬氏のセッションでは、その代表例として「Cosmos」が紹介された。詳細は今後さらに掘り下げたい。
世界一のAI企業、NVIDIAはヒューマノイド向けAIやロボットの開発基盤「NVIDIA Isaac GR00T」の提供を2025年から開始しました。
NVIDIAが提供するフィジカルAI開発のためのプラットフォーム「NVIDIA Omniverse」や、ロボティクス向けの「NVIDIA Isaac Sim」などによって、ヒューマノイドロボット開発の効率が
格段に向上したと言われています。世界的に知られるロボット開発企業も既に使い始めています。
757: 09/27(土)14:13 ID:dKp0quWz(14/15)調 AAS
警備ロボット「SQ-2」に人物検知機能を搭載し、正式リリース SEQSENSE
2025年9月26日
SEQSENSE株式会社は、警備ロボット「SQ-2(エスキューツー)」に「人物検知機能」を搭載し、2025年9月22日(月)より警備ロボットサービスの一部として正式リリースした。
独自の技術を活用した本機能は、警戒エリアへの侵入者や残留者を検知し、警備員にリアルタイムで通知することで、警備レベルの向上と警戒監視の効率化を実現する。
本機能は、ロボットが稼働中に、指定されたエリア・時間帯で人物を検知すると、操作監視用パソコンに通知を出す。これにより、閉館後の施設内における侵入者など不審人物の早期発見と迅速な対応が可能になる。
これまで一部サイトで試験的に導入していたが、今回、警備ロボットサービスの一部として正式にリリースに至った。
758: 09/27(土)14:17 ID:dKp0quWz(15/15)調 AAS
人物検知機能は、SEQSENSEが提供する警備ロボットサービスの標準機能として利用できる。新たな機器設置やオプション料金は不要となっている。
3D LiDARを搭載し、詳細な3次元マッピングや動体検知、環境変化の検出が可能なロボット。立哨、巡回、来館者対応など警備業務の代替により、
施設の管理コスト削減に寄与する。また、独自の検知機能などの活用で警備レベル向上を実現している。
SEQSENSE株式会社は、日本国内で自律移動型ロボットの製造・開発を行う企業。ソフトウェア、ハードウェア、クラウドシステム、サービス設計から導入にかかわるコンサルタント業務まで自社で手がけ、
主力製品である警備ロボット「SQ-2」シリーズは、2025年9月時点で全国80台以上の導入を達成している。
759: 09/28(日)10:08 ID:6tFNPRmt(1/9)調 AAS
米中先行の人型ロボ開発、家庭・工場・被災地の現場を１体で担う「汎用型」目標に…競争加速で見直し
9/28(日) 5:00配信
内閣府は、社会を変えるような挑戦的な研究を支援する「ムーンショット型研究開発制度」で、家庭や工場、被災地など様々な現場で活躍できる汎用（はんよう）の人型ロボットの開発を
新たな目標に定める方針を固めた。２０３０年までに試作機を作り、基盤技術の獲得を目指す。米中をはじめ海外で人型ロボットの開発競争が加速する中、日本の研究開発を促進したい考えだ。
２０年に始まった同制度は、国が挑戦的な目標を定めて研究を公募し、総額約４０００億円の基金から最長１０年間支援する。現在「台風や豪雨を制御」「１００歳まで健康不安なく人生を楽しむ」
など１０の目標があり、今回はこのうちの「人と共生するロボットを実現」の内容を見直す。人工知能（ＡＩ）の発展で、汎用の人型ロボットが現実味を帯びてきたことが背景にある。
これまでは人型に限定せず、介護や家事、災害対応などに使われるロボットの開発を個別に進めていた。
新たな目標として、これらの作業を１体で担える人型ロボットの開発を目指す。３０年までに、人間の支援の下で一定数の作業に対応できる試作機を製造する。民間投資の呼び水とするほか、ＡＩの研究を後押しする狙いもある。
５０年までに、学習しながら自律的に判断し、人間と同等以上の身体能力を備えたロボットを目指す。今年度中に新たな研究代表者などを公募する予定だ。
現在普及している産業用などのロボットは、特定の用途のみに使われ、活動できる現場も限定的だ。一方、一般社会の建物や道具などは人間向けに作られているため、あらゆる現場で使うには人型が適している。
汎用の人型ロボットの開発は加速している。米国では、電気自動車大手のテスラが、工場や家庭などでの利用を想定した「オプティマス」を開発し、来年にも量産を始める予定だ。
中国も人型ロボットを米国との先端分野の覇権を争う重要分野と位置付け、将来の労働力不足も見据えて急速に技術力を高めている。
内閣府の担当者は「当初の想定より技術の進展が速く、より野心的な目標に見直す。日本の強みであるロボット技術を発展させたい」と話している。
760: 09/28(日)10:17 ID:6tFNPRmt(2/9)調 AAS
GMO熊谷氏「ヒューマノイドは自動車産業を超える」家庭にも普及する？ 熊谷氏がCEOのAIヒューマノイドと共同記者会見
2025年9月26日
GMOインターネットグループは2025年9月25日（木）に「GMO AI・ロボティクス大会議＆表彰式2025」を開催した。イベント終了後には、同グループ代表の熊谷正寿氏による
プレスカンファレンス（記者会見）が行われ、ヒューマノイドに対する思いや、今後ヒューマノイドが社会にどのように浸透していくかについて語られた。
プレスカンファレンスには、AI・CEO「ヒューマノイド 熊谷正寿」も同席した。
AI・CEO「ヒューマノイド 熊谷正寿」は、日本で初めてAI・CEOをヒューマノイドロボットとして具現化したもの。ボディは「Unitree G1」で、顔にはディスプレイを搭載、熊谷正寿CEOの顔や表情を写している。
チャットボットを通じて対話を行うことで、事業における意思決定のさらなる高速化が可能とされる。これまでに3,500セッション以上、6,800回を超える対話を実施してきたという。
GMOインターネットグループは、意思決定のさらなる高速化が必要だと考え、2024年7月から「GMO Brain AIプロジェクト」を推進。その第1弾として、同年12月に社内向け独自AIツール
「AI 熊谷正寿」をパートナー（従業員）向けに提供開始した。「AI 熊谷正寿」は、熊谷氏の思考やフィロソフィー、そしてGMOインターネットグループのカルチャーを集約・言語化した
「GMOイズム」を学習した“バーチャル知的ナビゲーター”として位置付けられている。
今回のヒューマノイドは、そのプロジェクトをさらに一歩進めた形となる。
「GMO Brain AIプロジェクト」での「ヒューマノイド 熊谷正寿」の意義について問われた熊谷氏は、次のように語った。
定性的ですが、回答精度という点では、彼（ロボット）は今はまだ80％くらいです。しかし、私のことを毎日学習しています。人は1日8時間労働ですが、ロボットは24時間365日働くことができます。
私は1つの会議にしか出席できませんが、彼は10台のコピーを作れば10の会議に同時に出席できます。私が100の精度で答えられても、彼が80の精度でも10の会議に出席できるなら、
会社全体で見れば彼の方が生産性は高いとも言えます。
761: 09/28(日)10:18 ID:6tFNPRmt(3/9)調 AAS
これが、私の考え方を移植したAIを物理的に搭載したAIヒューマノイドの可能性であり、社会的に意義のあることだと感じています。
今はまだ実験段階ですが、多くのアンケートやデータを取得し、定量的・定性的に彼の存在意義をレポート化して発信していきたい。AIロボティクスの社会実装に
役立てたいという思いで、このプロジェクトをスタートしました。」
ヒューマノイド事業のポテンシャルについて問われた熊谷氏は、次のように語った。
ヒューマノイド市場は、自動車産業を超える規模に近々成長する可能性が十分にあると考えています。テスラのイーロン・マスク氏は、2025年に自社工場でオプティマスを数千台導入し、
その後本格的な大量生産と外販を開始し、2027年までに年間50万台の生産を目指しているという報道もあります。中国政府もヒューマノイド開発支援に全力で取り組んでいます。
私自身も、ヒューマノイドが今後の産業革命の中心になると考えています。日本におけるヒューマノイド事業では、GMO AIR（GMO AI＆ロボティクス商事）を中心的な企業に育てたい。
現在はまだ啓蒙活動の段階と捉えていますが、成長するヒューマノイド産業のトップランナーにしたいと思っています。
762: 09/28(日)10:19 ID:6tFNPRmt(4/9)調 AAS
ヒューマノイドは産業利用と家庭利用のどちらが先に普及するかという問いに対し、熊谷氏は次のように述べた。
産業利用は作業がパターン化されているため、家庭利用に比べると簡単です。すでに工場で産業用ロボットが普及しているのは、作業がパターン化されているからです。
一方、家庭利用では代わりにやってほしい作業が家庭ごとに異なり、バラエティに富んでいてパターン化が難しい。例えば洗濯を例にとると、洗濯機の役割はシンプルですが、
洗濯物を畳む方法やアイロンのかけ方は人によって好みが違います。家庭用ロボットに求められるスキルの実現は難しいですが、実現は時間の問題です。人が思っているより早く、数年でできるようになるでしょう。
そう考えると、産業用やビジネス用途ではすぐにできることが増え、急速に普及していくと思います。
ただし、普及には価格も重要です。家庭に普及するためには、軽自動車程度の価格帯になる必要がありますが、それも2〜3年先には実現するのではないでしょうか。
今はまだ想像できないかもしれませんが、2〜3年後には家庭にヒューマノイドがいる、そんな時代が来る可能性があると考えています。
763: 09/28(日)10:20 ID:6tFNPRmt(5/9)調 AAS
人の動作をリアルタイム転写するヒューマノイドロボットをEmplifAIが実装「人の即興性×ロボットの到達性」共同実証パートナー募集
2025年9月26日
株式会社EmplifAIは、操作者の身体動作や意図をリアルタイムにヒューマノイドロボットへ転写する遠隔・身体共有型テレプレゼンスの実装に成功したと発表した。
同技術は、ステージ演出・ライブ配信などの「人が乗り移った」ような体験や、高所・狭隘・被ばくリスク等を伴う現場での代替支援に発展し得ることを示している。あわせて、
PoC（概念実証）・実証実験の共同パートナー企業の募集を開始する。
自立させながらの身体制御は、既存の自律制御だけでは再現が難しく、現場適用のボトルネックだった。EmplifAIは、操作者視点の知覚と動作意図をロボットへ低遅延で写し取る
アプローチにより、「人の即興性×ロボットの到達性」を両立。初期検証では、腕・上体・歩行の協調などの基本動作で追従を確認している。
同技術の主な特徴は、低遅延・高追従性を実現し、操作者の上半身・手先の運動をロボットへリアルタイム反映することだ。汎用ロボット対応として、ヒューマノイド（例：Unitree G1等）を中心に、用途に応じて拡張可能となっている。
応用分野として、以下のケースが想定されている。
・エンターテインメント・ライブ演出：パフォーマーが「乗り移った」ロボットが舞台上で演技・所作を披露し、配信コンテンツの拡張が可能だ。
・教育・文化体験：熟練者の身体知を遠隔地へ「身体ごと」伝えるワークショップが実現できる。
・危険作業の代替支援：高所・狭隘・被ばく・有害物取扱い等の現場で、人の判断×ロボットの到達性を融合した作業が可能となる。
・イベント運営・接客：遠隔プレゼンスでの来場対応、案内、簡易作業などに活用できる。
同社は「この場面で使えるかも」「まずは軽く試したい」など、ラフな相談から歓迎するとして、共同実証パートナー企業の募集を開始した。
想定領域は、エンターテインメント・イベント、製造・物流、インフラ、研究、自治体などとしている。
764: 09/28(日)10:23 ID:6tFNPRmt(6/9)調 AAS
Googleが「Geminiロボティクス」の最新動画4本を一挙公開 ヒューマノイドAIも驚異的に進化、VLAモデルの動画を徹底解説
2025年9月27日
Google DeepMindが「Gemini Robotics 1.5」の最新動画を2025年9月26日に一挙に4本公開し、驚異的な進化が話題になりはじめています(動画のYouTube設定で
音声トラックに「日本語」を指定することで、AIによる日本語翻訳で解説を聞くことができる)。
「Gemini Robotics」はヒューマノイドを含むロボット工学向けに設計されたGeminiを基盤としたAIモデルです。
「Gemini Robotics」の最大の特徴は、ロボットを直接制御することを目的に、視覚（Vision）・言語（Language）・行動（Action）を統合したVLA（Vision-Language-Action）モデルを追求し、
現実世界で汎用的に動作できる点です。VLAモデルは現在のAIロボティクス分野で最も注目されている最先端技術のひとつです。
「Gemini Robotics 1.5」は、高次元の思考･計画機能を持つ補助モデル「Gemini Robotics-ER 1.5」と連携して設計され、複雑なタスクやマルチステップの実行で、
単なる反応的な動作ではなく「先読み」「分割実行」「ツール利用」などが拡張されています。
では、各動画とポイントを見ていきましょう。
・Gemini Robotics 1.5: Enabling robots to plan, think and use tools to solve complex tasks
・Gemini Robotics 1.5: Using agentic capabilities
・Gemini Robotics 1.5: Learning across embodiments
・Gemini Robotics 1.5: Thinking while acting
冒頭の「Gemini Robotics 1.5: Enabling robots to plan, think and use tools to solve complex tasks」は以降の3つの動画を包括的にまとめたものになっています。
時間のない人はまずはこれを見るとよいでしよう。じっくり理解したい人のために、この記事ではあえてラストに解説します。
Gemini Robotics 1.5: Using agentic capabilities
Gemini Robotics 1.5 が単に反応的に動くロボットではなく、ある種の自律的判断能力を持つ「AIエージェント」として振る舞えることを示しています。
765: 09/28(日)10:24 ID:6tFNPRmt(7/9)調 AAS
動画では、ロボットが「エージェンティックAI（AIエージェント）の能力、エージェンティック（agentic）能力」を持つことにフォーカスしています。今までは単純に「命令」を受けて
「動作」するだけの行動だったものが、エージェンティックAIの進化によって、自律的に判断･計画･行動ができるようになる、という能力です。
エージェンティックAIによって、環境を観察し、目標を分割したり、優先度をつけたり、その場で戦略を変えたりしながら動作を決定する、その一連の様子が見て取れると思います。
もうひとつ重要なポイントとして、エージェンティックAIは必要なツール（例えば Google検索など）を呼び出したり、外部の情報にアクセスすることで、必要な知識をAIロボットが
補完しながら行動できる能力も示唆しています。この機能はロボティクスに限らず、ビジネス分野でも、最新のエージェンティックAIが、目的を遂行するために必要なソフトウェアや
APIをAIが自律的に活用する機能として注目されています。
また、動作を実行する際の思考プロセス（行動をステップごとに言語で表現する思考）をAIが生成している可能性もあります。「思考してから動く (think before acting)」能力を垣間見ることができます。
Gemini Robotics 1.5: Learning across embodiments
ロボットが把持や物体操作、持ち替える動作などの具体的なタスクを、複数のロボット構成であっても同一のモデルがで実行できる様子に着目するとよいでしょう。
この動画の「embodiment（具現体・身体構成）」とは、ロボットの形や関節やセンサー構成などを指す用語として使われています。従来、ひとつのロボットで学習した動作を別の形状のロボットに
そのまま適用するのは困難でした。例えばアーム型、双腕型、ヒューマノイドでは、基本構造はもちろん、関節の自由度、動力の特性等が異なるためです。しかし、次世代のロボット基盤モデルでは、
その違いをソフトウェアが吸収することを目指して研究が進められています。
766: 09/28(日)10:25 ID:6tFNPRmt(8/9)調 AAS
この動画では、「Gemini Robotics 1.5」は「ロボットの種類や身体構成が異なっていても、学習した動作やスキルを別のロボット(embodiment)に転移（transfer）できる」能力の成果が示されています。
動画の中で、Google DeepMindは、アーム型ロボットの「ALOHA2」で学習したスキルを、双腕ロボット「Franka」やヒューマノイド「Apollo」にそのまま応用(転移)したデモを披露しています。
こうした能力は、ロボット学習における汎化性能を大きく高めます。従来のようにロボットのメーカーや機種が異なる度にAIの膨大な再学習が必要なくなれば、時間やコストを大幅に削減できる可能性があります。
Gemini Robotics 1.5: Thinking while acting
「thinking while acting」とは「思考しながら動く」ことで、タスクを実行中にも判断と制御をリアルタイムで更新し、次に行うべき最適な動作を絶えず思考しながら実行できるスキルを指しています。
従来は「ある計画を立てたらその通りに実行する」というのがプログラムにとってはセオリーでしたが、人はタスクの途中に障害物が現れたり、物の位置が変わったり、他の人が介入するなど、
予期しない環境変化を認識したとき、臨機応変に対応しようとします。身体性を持ったAIロボットにも同様に「thinking while acting」が重要です。
具体的には、タスク遂行中にも「思考ステップ:中間推論（intermediate reasoning）」を生成・更新しながら、次の動きを決定する様子を動画で確認することができます。
Google DeepMindのブログによれば、「思考 (thinking) を経てから動く (think before acting)」というスキルをさらに発展させた形として「思考しながら動き続ける」能力が重要視されています。
この動画では、途中で目標物が動いたり、障害物が現れたり、環境変化が起こっても、ロボットが思考を止めることなく、連続的に最適なタスクを再演算･更新しながら動作を修正しています。
767: 09/28(日)10:27 ID:6tFNPRmt(9/9)調 AAS
Gemini Robotics 1.5: Enabling robots to plan, think and use tools to solve complex tasks
「複雑なタスク」を解くために、ロボットが「計画 (planning)」「思考 (thinking)」「ツール使用 (tool use)」まで組み合わせて行動するなど、総合的な作業を達成できる様子を紹介したものです。
以降の3つ動画が詳細に解説していることを包括的にまとめたものでもあります。
他の3つ動画で示されているように、ロボットが単純な命令に応えるだけではなく、タスクのゴールまでのプロセスを分解して段階的なステップを生成し、そのステップにもとづいて行動し、
必要に応じて外部ツール（検索、データベース参照、情報取得など）を活用して補助を行う能力を達成する可能性が示されています。
例えば、「洗濯物を色別に仕分けする」「ある地域（サンフランシスコなど）のゴミ分別ルールを調べて適切に分類する」など、作業のタスクが複数の段階にわたっていても、
AIロボットが自律的に考えて実行していく可能性を示唆しています。
また、AIロボットが「リーズニング」を生成し、それをもとに行動を段階的に実行していく手法として「思考してから動く (thinking before acting)」ことも示されています。
例えば「AIロボットが実世界で何をすればいいか判断するために、ウェブ検索をかけてその地域のゴミの分別ルールを参照」することで、より詳細な情報を取得して行動の精度を上げたり、
改善するため活用するといったタスクに発展できる可能性があります。
ビジネス分野でも「AIエージェント」は単にユーザーの質問に回答するツールとしてだけでなく、「思考」「計画」「実行プロセス立案」「選択」「ツール呼び出し」「実行」「成果と評価」といった
一連の流れを自律的に行うことが期待されています。身体を持ったロボットにも自身が自律的に構成して制御できるスキルが求められていることを示した内容になっています。
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