（引用元：PR TIMES）

2026年7月1日に市場投入された「JILBY」は、床面の集塵清掃を自動で行う法人向けの最新鋭機である。最大の特徴は、アイリスグループのシンクロボがソフトウエア開発を担い、自社の大連工場 でハードウエアを製造するという垂直統合型の完全内製モデルを実現したことにある。これにより、現場のフィードバックを迅速に製品へ反映させる体制が整った。

（引用元：PR TIMES）

技術的な特徴としては、NTT西日本グループが提供する「AIロボティクスプラットフォーム」との連携が挙げられる。これにより、タブレットやスマートフォンを通じて、ユーザーとロボットがテキストや音声で意思疎通を図る双方向のコミュニケーションが可能となった。蓄積された清掃データに基づき、AIエージェントが最適なルートや頻度、時間帯を自ら提案する仕組みは、清掃業務を「単なる自動化」から「AIによる最適化」へと引き上げるものだといえる。

（引用元：PR TIMES）

また、アイリスオーヤマが家電事業で培ってきたノウハウも随所に活かされている。集塵用の紙パックの交換しやすさや、清掃中の稼働音を抑えた静音モード、さらにはメンテナンス性を重視した設計などは、実際にロボットを扱う現場作業者の負担を最小限に抑えるための配慮だ。

清掃完了後に自動で充電ステーションに帰還する機能を含め、これらはすべて「現場で活用され続けること」を最優先に設計されている。サービスロボットの累計導入社数7,000社、累計出荷台数25,000台を超える実績を持つ同社の知見が、この完全内製機に凝縮されているといえるだろう。

今回のJILBYの発売と、それに伴うトークセッションが物語るのは、サービスロボットの価値が「技術の高さ」ではなく「運用の洗練」によって決まるという構造的な転換だ。

アイリスオーヤマ株式会社 執行役員 ロボティクス事業本部 本部長 吉田豊氏が指摘したように、ロボットにおいて「導入と定着は別の話」である。どれほど優れた機体であっても、現場での運用設計が不十分であれば、その真価は発揮されない。同社がサブスクリプションモデルを採用し、導入後のアフターフォローまで一貫して伴走する体制を敷いているのは、ロボットを単なる売り切り型の商品ではなく、現場の課題を解決し続けるサービスとして定義しているからに他ならない。

また、株式会社シンクロボ 代表取締役社長 小倉崇氏が語った「ロボットは万能ではない」という前提も極めて重要だ。清掃の現場には、経験に基づく気付きや判断といった暗黙知が数多く存在する。床の定期清掃という定型業務をロボットが担い、人間は仕上げや品質確認といった業務に集中する。この明確な役割分担こそが、深刻な人手不足に対する現実的な解となるだろう。

日本のサービスロボットは「試す」段階を終え、いかに現場に「根付かせるか」という定着のフェーズへと進んだ。アイリスオーヤマが提示したJILBYとフィジカルAIの融合は、日本市場で鍛えられた高い清掃品質を、グローバルな競争力へと変える可能性を秘めている。AIが現場を学習し、人間がそれを監督する。この新しい共生の形が定着することで、停滞する国内のサービス産業に新たな流動性をもたらす一助となることが期待される。

2026年5月、AGIRobots株式会社は、製造業や物流業におけるフィジカルAI活用の促進を目的とした新型セミヒューマノイドロボット「AGIRobots Worker」を公開した。人間の作業空間に適応し、搬送や把持、配置、作業補助といったタスクをこなすために開発された機体だ。

（引用元：PR TIMES）

本体重量は約70キログラム、片腕の可搬重量は4キログラムを想定する。移動機構には前後左右や斜めへの平行移動をスムーズに行えるスワーブ型の車輪を採用し、上下昇降機構を備えることで幅広い高さでの作業に対応する。さらに、台車下部の前後に搭載された3D LiDARにより、既存の自律移動技術との連携も見据える。また、顔部には状態表示用のディスプレイと双眼の広角カメラを備え、視覚情報の取得が可能なほか、将来的には音声対話機能との連携も想定している。

特筆すべきは、このロボットが現場での作業実行だけでなく、フィジカルAIモデルの学習や評価を効率的に進めるデータ収集のプラットフォームとして設計されている点だ。実機データを大量に集める拠点での利用も想定し、スマートフォンやVRを用いた遠隔操作アプリの開発も進められている。

加えて、腕部ユニットやエンドエフェクタは、用途に応じた交換を見据えた設計となっており、今後の機能拡張にも対応する方針だ。同社はこの機体を「Robot Technology Japan 2026」にて展示し、自社開発の高応答アクチュエータなどとともに、実機を通じた導入相談に応じる構えだ。

これまでのヒューマノイド開発においては、人間と同じ二足歩行の実現に膨大な時間とリソースが費やされてきた。しかし、実用化を急ぐ製造や物流の最前線において、ロボットは必ずしも二本の足で歩く必要はない。スワーブ型の車輪による安定した移動と昇降する胴体、器用な双腕を組み合わせた「セミヒューマノイド」という形態は、物理的な制約に対応しながら、現場での早期実用化を目指す現実的な解といえる。

今回発表された機体は、この実用主義を体現しつつ、フィジカルAIの進化を根本から支える重要な役割を担っている。次世代の自律型ロボットが多様な環境に対応して動作するためには、計算機の中のシミュレーションだけでは不十分であり、実環境でのデータを蓄積して仮想と現実の溝を埋めなければならない。

このロボットがデータ収集のプラットフォームとして設計されている事実は、ロボット開発の主戦場が「精巧なハードウエアづくり」から「いかに多様な物理的経験を量産し、AIの知能を高めるか」へシフトしたことを裏付けている。企業は現場にロボットを配置し、遠隔操作で作業を行わせることで、業務をこなしながら同時にAIへ質の高い学習データを供給できる。経験が蓄積されるほど、機体は状況を読み解き自律的に動く賢いパートナーへ成長していくのだ。

汎用人工知能とロボティクスが融合する未来において、現場のあらゆる例外事象に適応できる自律ロボットの存在は、日本産業の生産性を底上げする強力なインフラとなる。実用的な機体を通じてデータを吸い上げ、知能を鍛え続けるこのアプローチは、労働力不足を解決し、真の自動化社会を力強く引き寄せるはずだ。

人が要介護状態になった後のケアやサポート体制は、介護保険制度を中心に整備が進んできた。一方で、要介護の一歩手前で進行する「歩行力の低下」も水面下で問題視されている。

歩行は、日常生活動作の自立度を支える基本機能であり、歩行速度の低下、歩幅の縮小、階段や坂道での不安定さは、脚力、バランス、持久力など、身体機能全体の低下を示す重要なサインだ。こうした変化が進行すると、やがて自立歩行が難しくなり、要介護状態へと移行する大きな要因になり得る。

超高齢社会の日本では、介護の前段階で「歩く能力が低下していく」人が今後さらに増えていく。自力歩行が難しい状態まで進んでしまうと、歩行機能を元の状態に近づける事は非常に難しい。

「だからこそ、歩行が大きく崩れてから支えるのではなく、歩行速度や歩幅、姿勢の変化が現れ始めた段階で、自分の足で歩く力を活かしながら鍛え直すことが重要といえます」（鄭さん）。

そのニーズに応えるべく、グロービズでは韓国発の “日常生活で使える超軽量ウェアラブルロボット”「WIM S（ウィム エス）」を日本で展開しはじめた。重さ約1.6kgのWIM Sは、腰に本体を装着し脚部にベルトを巻くだけで使用できるため、大がかりな準備は必要ない。屋外の街歩き、買い物、旅行、坂道や階段の多い場所など、生活の延長線上で使うことを前提に設計されている。

約1.6kgの超軽量ウェアラブルロボット「WIM S」。
メーカーはサムスン電子出身のロボット技術者たちによって創業されたWIRobotics社

WIM Sの大きな特徴は、歩行を一方的に「支える」のではなく、使用者自身の歩行リズムに合わせて「自然にアシストする」点だ。AIが歩行パターンをリアルタイムで捉え、次の一歩を予測しながら、必要なタイミングで力を添える。ロボットに歩かされるのではなく、本人の歩くリズムに同期しながら、歩幅やテンポ、姿勢が整いやすい状態へと導く。開発元が掲げる「Assist-as-needed（必要な時に必要な分だけ支援する）」という考え方が、WIM Sの中核にある。

この設計思想は、従来の外骨格型ロボットとは異なる。多くの歩行支援ロボットは、複数のモーターやフレームで身体を大きく支える構造を採用してきた。

一方、WIM Sはモーターを腰部に集約し、その他の装着部には柔軟な布ベルト構造を採用。身体の動きに逆らわず、必要な瞬間だけ股関節の動きをそっと後押しすることで、日常歩行の自然さを損なわずに、より安定した歩行姿勢やリズムを引き出すことを目指している。

利用シーン：旅行・散歩・坂道など日常の外出を支えるイメージ

鄭さんはWIM Sを「歩行革命ギア」と呼ぶ。その理由は、この機器が単に移動を助ける道具ではないことだという。「杖や歩行器は、身体を支えるための重要な道具。その一方で、WIM Sは自分の足で歩く行為そのものを残しながら、歩幅やリズムを整え、歩き続けることを支援します。歩くことがより楽になることで外に出る意欲が生まれ、外に出ることで歩く機会が増え、日常の中で正しく身体を使う時間が増える。この循環をつくることが、歩行力低下への新しいアプローチになると私たちは考えています」（鄭さん）

WIMシリーズに関する研究では、高齢者を対象とした4週間の歩行プログラムにおいて、10m歩行速度、6分間歩行など複数の身体機能指標で変化が報告されている。もちろんWIM Sは、治療や診断を目的とする医療機器ではない。しかし、日常生活の中で正しい姿勢で歩く機会を増やし、より自然な歩行パターンを積み重ねていくことは、介護前段階の歩行健康を考えるうえで大きな意味がある。

WIM Sの開発に込められているのは、「歩くことを諦めない社会をつくりたい」という思いだ。

歩くことは単なる移動手段ではない。自分の意思で外に出ること、誰かに会いに行くこと、旅行や買い物を楽しむこと、季節の変化を感じること。歩行は、その人の生活の自由や楽しみを支える、極めて日常的でありながら大切な行為だ。「歩くことに少し不安を感じ始めた段階で、自分のペースで歩き続ける感覚やリズムを保てるようWIMで支援していきたいと思います」（鄭さん）。

韓国では、WIMシリーズの累積体験者数が15,000名を超え、歩行力の低下に対して歩行支援ギアを活用するという選択肢が、少しずつ社会に受け入れられ始めている。介護や医療の手前で、自分の足で歩く力を守るためにテクノロジーを使う。その考え方が、日常の中に浸透しているのだ。

鄭さんはこの考え方に、強く共感したという。「グロービズは、もともとロボット企業ではありません。2010年の創業以来、肥料・飼料・食品原料・化学品などを扱い、食のインフラを支える商社として事業を展開してきました。その当社が次に向き合うべき社会課題として注目したのが、高齢化社会における歩行健康です」（鄭さん）

日本ではまだ、日常生活の中でロボットを身につけて歩くという文化は一般的ではない。だからこそ当社は、市場があるから始めるのではなく、社会に必要な選択肢だから市場をつくりたいと考えているという。「WIM Sを通じて、『自分のために歩く力を守る」という新しい価値観を、日本にも根づかせていきたいと思っています。」（鄭さん）

歩く『速度・幅』はシニアの健康状態と最も直結する指標

年齢を理由に外出や挑戦を諦めるのではなく、「まだ歩ける」「まだ行ける」と思える社会。それがグロービズが描く社会だという。「実際に体験に来られるお客様から多く聞かれるのは、『家族や友人を待たせずに歩きたい』『もう少し長く、行きたい場所まで自分の足で歩きたい」という声です。多くのユーザ様にとって自分のペースを取り戻し、行きたい場所へもう一歩踏み出すための選択肢でありたいと考えています』（鄭さん）

今後は、個人様向けの体験機会の拡大に加え、フィットネス施設、高齢者向けサービス事業者、自治体、リハビリテーション領域の関係者などとの連携も進めていく予定だそう。歩行支援を「介護が必要になってから」の領域に閉じ込めるのではなく、予防、健康づくり、日常の活動量向上という文脈で広げていく。

スマートウォッチが、かつては特別な機器だったものから、日常の中に自然に溶け込む存在になったように、歩くためのロボットも、いつか当たり前の選択肢になるかもしれません。WIM Sは、その第一歩です。自分のために、家族のために、そして社会全体の健康寿命のために。グロービズは歩くことを諦めない社会づくりに挑戦し続けていく。

内閣府「令和7年版 高齢社会白書」
厚生労働省「要介護認定 認定調査員テキスト」
Takayanagi et al., Scientific Reports, 2022
Lim et al., Scientific Reports, 2025

2026年5月、通信・ネットワーク事業を牽引するNTT株式会社と、株式会社エヌ・ティ・ティ エムイー、株式会社NTT e-Drone Technologyの3社は、無線区間で発生する遅延揺らぎを低減し、映像品質を安定化する技術を開発したと発表した。さらに約60キロメートル離れた拠点間で遠隔ドローン操縦環境を構築し、その有効性を実証することに成功している。

（引用元：PR TIMES）

実証実験は、福島県南相馬市のロボットテストフィールドにドローンを配置し、郡山市から操縦を行う構成で行われた。2拠点をフレッツVPNで接続し、無線区間にはローカル5Gを利用している。通常、無線の通信環境では、電波状況に応じた再送制御などによりパケットの到達時間に「揺らぎ」が生じ、これが映像の乱れに直結する。無線基地局単体でこの揺らぎに対処することは難しい。

（引用元：PR TIMES）

そこで今回開発された技術は、無線基地局からトラヒック情報を随時収集して映像レートを正確に分析し、光ネットワーク装置側でフレーム間隔を補正する「光無線連携制御」を採用した。映像レートに合わせてパケットの送信間隔を整えることで、無線区間での遅延揺らぎを吸収し、映像品質を安定化させる。

（引用元：PR TIMES）

結果として、高負荷な映像伝送時に発生していた映像乱れを、全体の12％から5％まで低減させた。さらに南相馬の現場での「目視操作」で平均35秒を要したコースを、約60キロメートル離れた郡山からの「遠隔操作」でも平均32秒で完了できたという。遠隔地からでも現地での目視と遜色のない、精密で安全な操縦が可能であることを明確に証明している。

この技術がロボティクス全般にもたらす本質的な価値は、操縦者の「心理的安全性の担保」と「空間的制約からの解放」にある。

建設現場や工場内など、日々状況が変わり狭い空間を飛ぶ現場では、あらかじめプログラムされた自動飛行ではなく、人間の臨機応変な判断と精密な操縦が不可欠だ。映像が途切れないという絶対的な安心感は、操縦者のストレスを劇的に引き下げ、長時間の安全な遠隔作業を可能にする。

さらに遠隔操縦が「実用レベル」に到達したことは、熟練技術者の働き方を根本から変革するポテンシャルを秘めている。これまで操縦のプロフェッショナルは、1日の大半を現場への移動時間に費やしていた。しかし安定した映像伝送インフラが整えば、一人の熟練者がオフィスにいながら、午前は北海道の点検、午後は九州の建設現場の確認といったように、全国の現場を横断的に担当できるようになる。

これはドローンの操縦にとどまらず、遠隔で操作される無人建機やロボットアームなど、物理世界に干渉するすべてのシステムで求められる重要な知見となる。

労働力不足という構造的な課題に対し、私たちはもはや「人を増やす」ことではなく、「一人のスキルをいかに遠くへ、瞬時に届けるか」というアプローチで立ち向かわなければならない。光と無線の融合技術は、人間の能力をデジタルネットワークに乗せて拡張し、どこへでも届けるための強固なインフラとなっていくはずだ。

2026年4月24日、スーパーゼネコンの株式会社大林組からスピンアウトしたインテグレーターであるPLiBOT株式会社は、リアルタイムWebコントローラ「PLiBOT Lite」の販売を開始した。

物流倉庫や工場における人手不足への解決策として、自律移動ロボット（AMR）の導入が急速に進んでいる。しかし、従来のシステムでは専用サーバーの設置が必要であり、ルートの変更や設定の見直しにおいて、現場の作業員が簡単に扱えないという課題があった。

今回開発されたコントローラは、「軽量・即導入・現場で使える」というコンセプトを徹底して追求している。専用ソフトのインストールやサーバーの設置は一切不要で、小型の産業用コンピュータ1台をネットワークに繋ぎ、ブラウザからアクセスするだけでロボットの操作や監視が可能となる。

（引用元：PLiBOT株式会社公式サイト）

操作画面にはロボットの現在位置や走行経路がリアルタイムで描画され、マウス操作で直感的にルートを設定できる。また、PLC（プログラマブルロジックコントローラ）との連携機能を標準で備えており、自動ドアやエレベーターと連動した異なる階への搬送といった高度なタスクも自動化できる。

さらに、国内開発のアプリが海外製ロボットの通信を包み込み、外部インターネットへの接続を遮断する設計を採用している。これにより、情報漏洩のリスクを最小限に抑え、海外の優れた機体であっても安全に現場へ導入できる体制が整えられている。

高度なロボティクス技術を実際のビジネスに定着させる際、最大のハードルとなるのは機体のスペックではなく、「誰がそのシステムを日常的に運用するのか」という点である。

数千万円の費用を投じて高性能なロボットを導入しても、操作インターフェースが複雑であれば、現場の担当者は使いこなすことができない。棚の配置が変わったり、一時的な障害物が発生したりするたびに作業が滞り、結局は手作業に戻ってしまうケースは少なくない。

ブラウザベースで直感的に操作できるシステムは、この運用フェーズにおけるボトルネックを見事に解消している。プログラミングの知識を持たない現場のオペレーター自身が、状況の変化に合わせてロボットの動きを即座に修正し、タスクを割り振ることができる。ロボットの管理を外部のITエンジニアに依存するのではなく、現場の当事者が自らシステムを操ることで、はじめて変化に強い柔軟な自動化が実現する。

また、海外製のハードウエアを日本の厳しいセキュリティ基準に合わせて安全に活用するための「ソフトウエアの壁」を国内企業が構築したことも、非常に大きな価値を持つ。独自の通信プロトコルを社内ネットワークに露出させないこの仕組みは、企業がグローバルな技術を安心して取り入れるための強固な基盤となるだろう。

特別な技術を、誰もが日常的に使える便利な道具へと変換すること。現場の使いやすさと安全性を徹底的に追求したこのシステムは、ロボットによる業務の自動化を一気に加速させ、労働力不足に悩む日本の産業を力強く支える確かな土台となっていくはずだ。

（引用元：PR TIMES）

ビリオネアが開催した今回のイベントでは、料理研究家であるベリッシモ・フランチェスコ 氏と、国際的なファッションディレクター、モータースポーツコンサルタントであるアンドレア・ムセール 氏が登壇し、日本のホスピタリティ産業が直面する構造的な壁について議論を交わした。背景にあるのは、2030年にサービス産業だけで約600万人の労働力が不足するという深刻な予測と、年間6,000万人規模へと拡大を続けるインバウンド需要の乖離である。

この巨大なギャップを埋めるための選択肢として、会場では「ロボット中心モデル」と「外国人材中心モデル」という二つの共生形が提示された。ロボットやAIによる自動化は、サービスの標準化や文化摩擦の抑制において高い実効性を持つ一方で、共感性の欠如や想定外の事態への対応力に課題を残す。対して、外国人スタッフを中心としたモデルは、柔軟なコミュニケーションや“人間的”な接客を可能にするが、文化的背景の差によるサービス品質のばらつきなどが懸念される。

議論を通じて導き出された一つの解は、これらを対立させるのではなく、機能的に調和させる実装のあり方だ。ロボットに定型業務や重労働を委ね、人間は文化理解や情緒的な交流に専念する。この明確な役割分担こそが、労働人口が減り続ける日本において、質の高いサービスを維持する手段となりうる。

人間による接客そのものが、希少な贅沢品へと変わっていくのか。いまやロボットが料理をつくり、チェックインを行う風景は珍しくなくなりつつある。自動化によって低コストで均質なサービスが提供される一方で、人間が直接介在する接客は希少価値を持つ「贅沢品」へと昇華する。

今回の議論を通して提起され得る構造的な変化は一方で、日本のサービス産業が「高付加価値な体験ビジネス」へと進化するための契機ともなるだろう。

ベリッシモ氏が指摘するように、これからは人間がつくる料理、人間が運ぶ皿、人間が声をかける瞬間そのものが、日本のホスピタリティにおける最大の差別化要因となっていくのだ。

（引用元：PR TIMES）

世界の富裕層インバウンドは、単なる効率や利便性ではなく、その土地の物語や人間同士の温かな触れ合いに価値を見出す。ロボットの実装によって創出された「時間」を、いかに顧客一人ひとりに寄り添うサービスに再投資できるか。この「人間価値の最大化」に成功した企業こそが、客単価とブランド価値を同時に引き上げ、グローバルな競争を勝ち抜くことができるだろう。そこに日本企業の勝機もある。

ロボット実装の目的は省人化の域を超え、日本の伝統的な美意識を次世代のビジネスモデルへと更新するフェーズに入ったといえる。人間が提供するサービスが「贅沢品」になるという新たな常識は、日本のサービス産業を「体験価値重視」の成長産業へと変貌させる。ロボットと高度な人的資源が融合する「おもてなし」の新たな形は、日本が世界の観光市場をリードするまでの、一つの道筋を指し示している。

2026年5月11日、ロボットの管理運用システムや機器の開発・販売を手掛けるROBO-HI株式会社は、超重量物を自動搬送するロボット「RoboCar® AGV 50T」「RoboCar® AGV 100T/150T」の販売を開始した。同社は複数メーカーのロボットを統合管理するシステムROBO―HI OSを手掛けている。そのOSと搬送ロボットを組み合わせることで工場内の搬送を自動運用するシステムを構築できる。

フラッドべッド型(左)、油圧リフト式輸送タイプ(右)
（引用元：PR TIMES）

（引用元：ROBO-HI Webサイト）

製品の最大の特徴は50トンから150トンまでの超重量物を自動で運搬できる点にある。超重量物の運搬には、専門的な技能を持った人とクレーン設備が必要になることが多い。しかし、複数のロボットや作業者が同時に動く現場で安全性を確保するにはコスト面や技術的な課題もあり、自動搬送に対応したロボットの数は決して多いとは言えない。

こうした課題に対して、「RoboCar® AGV 50T」と「RoboCar® AGV 100T/150T」は、360°レーザースキャナやバンパーセンサーなどを組み合わせた非常停止回路を実現している。クラウド上の計算を反映させるだけではなく、現場の情報をロボットで把握し、緊急時には自ら停止する機能を備えている。

また、100トン以上を運搬する「RoboCar® AGV 100T/150T」では2つの高機能を実装した。一つは位置決めの精度だ。重量物を設置する際に大きな誤差が生じた場合、修正するにはクレーンなどを操作する必要がある。その作業は多大なロスにつながり、生産性を低下させる。それらを防ぐため、位置決めの精度は±10mmを実現している。

もう一つは全方向に移動できる独立ステアリングの採用だ。四輪以上の駆動を実装することにより、狭いスペースでも旋回や移動が可能となっている。

ROBO-HIの製品の価値は主に2つ考えられる。一つは製造業の技術継承への対応だ。

数十トンを超える部品を安全に運ぶには、熟練のクレーン作業者が数名必要とされてきた。しかし、製造業における作業者の高齢化は進み、その継承も困難になりつつある。工場内の運搬はものづくりの大動脈であり、その機能の維持が困難になると製品の製造に支障が生じる。現場の解決すべき課題を解消できる点は大きな価値と言えるだろう。

もう一つは工場全体の自動化を加速させる点だ。製造ロボットの普及により、検査や加工など特定の生産ラインの自動化は実現している。しかし、工程と工程の間の部品の運搬は人手に依存しているケースも多い。つまり、ROBO-HIの製品を導入することにより自動化のボトルネックとなっていた部分を解消できると言える。

重量物搬送は、これまで自動化が難しい工程の一つだった。ROBO-HIの製品は、その領域を自動化することで工場全体の効率化を後押しする。日本の重厚長大産業の競争力向上を支える技術として広まっていくはずだ。

2026年5月8日に発表された次世代ロボット向け統合制御プラットフォーム「T5」は、2025年2月に設立されたばかりのRobinXが、AI・ロボティクス技術を注ぎ込んで開発した製品だ。最大の強みは、ハードウエア設計からソフトウエア統合、AIアルゴリズムの連携までを自社で一貫して完結させた垂直統合型のアーキテクチャにある。

（引用元：PR TIMES）

技術的な特長として、高性能なGPU・CPUを採用することで大規模AIモデルの推論処理と複数タスクの同時実行を可能にした点が挙げられる。特に、マイクロ秒級のセンサー同期技術は、LiDARやカメラといった複数のセンサー情報を高精度に統合し、高速移動時や複雑な環境下においても安定した環境認識を支える。これにより、開発者は煩雑なハードウエアの調整に悩まされることなく、即座に高度な認識・判断・制御処理を実行できる環境を手に入れることができる。

また、本製品は長時間連続稼働や高負荷が想定される産業用途を前提に設計されている。機能安全規格であるASIL-Dへの対応を視野に入れた設計は、物流や工場といった安全性が厳格に求められる現場での無人搬送車や自律移動フォークリフトへの導入に直結する仕様だ。自律移動に関わるあらゆる機能を「プラグアンドプレイ」で実現できる統合アーキテクチャは、ロボット開発における基盤づくりのプロセスを大幅に短縮する役割を担うだろう。

今回の「T5」の登場が示唆するのは、ロボット産業におけるドメインコントローラの普及が、デバイスの進化を加速させるという構造的な変化だ。

かつてPCやスマートフォンが、マザーボードやOSといった共通のプラットフォームを得ることで爆発的な普及と多様なサービスの誕生を導いたように、ロボットもまた「寄せ集めのハードウエア」を脱却し、統合された脳を持つ段階に入った。AIが仮想空間を飛び出し、現実世界で物理的な身体を自在に操る具身知能の時代において、知能と制御が不可分に統合されていることは重要な条件となる。T5は、その神経系を担うインフラとしての役割を期待されているといえる。

また、統合基盤の普及は、自社で高度なハードウエア設計能力を持たない企業であっても、高性能な自律移動ロボットを構築できる環境をもたらす。これは、物流、工場、インフラといったあらゆる産業の無人化を一段階加速させる契機となる。開発の焦点は「いかに動かすか」という基礎レイヤーから、「現場でどのような価値を生むか」というサービスレイヤーへと今後は移り変わっていくだろう。

日本のロボティクスは、個別の作り込みから共通基盤の上での開発競争へと移行しつつある。RobinXが提示したこの統合プラットフォームは、身体を持つAIが社会のあらゆる場所で活躍するための重要なピースとなるはずだ。AIが物理的な制約を超えて社会を支える未来に向け、ハードウエアとソフトウエアが完全に融合した「脳」の進化は、産業全体をより強固なものへと変貌させていくだろう。

日本最大級のメタバースプラットフォーム「cluster」を運営するクラスター株式会社 代表取締役 CEO 加藤直人さんによる、「フィジカルAI」をテーマにした連載第2回。

近年、ロボットやAIの進化とともに注目を集める「フィジカルAI」。しかし、その実現に欠かせない存在でありながら、意外と語られる機会が少ないのが「デジタルツイン」です。本稿では、メタバースとデジタルツインの違いを整理しながら、フィジカルAIが現実世界で機能するために、なぜシミュレーション環境やバーチャル空間が必要なのかを解説します。

さらに、クラスターが取り組む産業向けデジタルツインや、身体性を持ったAIエージェント「Flex」の開発事例を通じて、ゲーム技術、3D空間、AI、ロボティクスがどのようにつながっているのかを紹介。フィジカルAI時代の土台となる「語られない接着剤」としてのデジタルツインの役割を、現場目線で紐解きます。（リード文＝RoboStep編集部、本文＝クラスター株式会社 代表取締役 CEO 加藤直人さん）

 デジタルツインは、元ネタがあるかないかで分ける

前回、ゲーム業界で培われた技術がデジタルツイン、あるいは産業メタバースの方向に広がってきている、という話をしました。今回は、デジタルツインとフィジカルAIという概念を整理しながら、クラスター社が具体的に何を作っているのか、という話をしていきます。

デジタルツインという概念自体は、起源は2002年にあって、用語として定着したのは2010年くらいなんですよね。弊社でもデジタルツインと呼べる案件をいくつも扱ってきました。

メタバースとデジタルツインの大きな違いは、デジタルツインは現実世界のツインとしてバーチャル空間を作るということ。現実世界をより良くするという目的が先にある。一方メタバースは、僕の定義ではピュアにイマジネーションを持って作った世界。元ネタがあるかないか、という感じです。現実世界の発展を見据えた上で作っているのがデジタルツイン、そういうのが一切ない世界がメタバース、という分類を僕はしています。

人によっては「メタバースはデジタルツインを内包した概念だ」とか言う人もいるのですが、そんなに難しい捉え方をしなくてもいい。突き詰めすぎると、単なる言葉遊びになっちゃいますからね。

近年クラスターが進める案件に産業向けのものが増えていく中で、デジタルツインの案件もどんどん増えていきました。たとえば、「ゴミ焼却プラントのデジタルツインを作る」という案件。営業にも使えるし、トレーニング、研修にも使える。設計時の検討、コミュニケーションにも使えるし、さらに様々な形で活用展開するときのシミュレーションにも使える。そういう形のデジタルツインの案件が増えてきている。

面白いのが、技術の根幹にあるのは、前回お話ししたようにゲーム業界で培われてきた技術だということです。

デジタルツインとメタバースとの違いは、物理世界との接続をどう作っていくかにあります。現実とデジタルが完全に区切られているものでも価値が出るジャンルはありますが、現実世界と何かしらリンクを作ることができると、利便性や価値がより高まっていく。たとえば現実世界に置いたセンサーのデータがバーチャル上に反映される。それだけでも色々な価値が生まれます。さらに、バーチャル上で何かものを操作すると、物理世界のほうで連動してデバイスが動く。モニタリングができるような状態から、操作できる状態になる。単なるモニターから、操作出来る対象になったとき、利便性は飛躍的に向上します。

そういった連携度合いをどう作っていくかは、泥臭いノウハウが必要なところです。

フィジカルAIは、ロボットに体を与えるということ

ここからAIの話もしていきましょう。これから先の未来、大きなテーマとしてエンボディドAI（Embodied AI）という概念があります。エンボディドAIはつまり、AIに体を持たせようという概念です。この概念は2010年代くらいからずっとありました。2020年くらいからフィジカルAIというワードが出てきましたが、実際は概念としてはほぼ同一だと考えてもらっていいと思います。

フィジカルAIもエンボディドAIも、一言で言うと「概念としての存在に体を与えて、現実世界を歩くような存在にしてしまおう」、という概念です。

フィジカルAIというワードが盛り上がっている背景には、NVIDIAがマーケティング用語として掲げだしたからというのがあります。インターネット上・デジタル空間内に収まっているAIを、現実世界に顕現させよう、しかも現実世界で相互作用できるようにしよう、というのが広まると、NVIDIAのチップはさらに売れるようになるから彼らにとって嬉しいというわけですね。

ちなみにAIが現実世界に存在してほしい、というだけだったら、このパソコンにだってAIは入れられます。ローカルLLMと呼ばれるテクノロジーがあって、実際僕もこの手元のパソコンにOllamaというツールを介してQwen（中国のローカルLLM）を入れて動かしたりもしている。

でもこれをもって「フィジカルAIです」とは言えません。なぜかというと、物理世界に干渉できないから。例えば、目の前にあるペットボトルに干渉することができる、現実世界を観測し、現実世界に干渉することのできるAIをフィジカルAIと呼びます。

もう少し専門的に定義すると、世界を観測し、認識し、アクチュエータの出力を通して世界に働きかけて、それをもとにさらに観測し、行動を変える、みたいな言い方になるんですけど、それはちょっと複雑すぎる。ペットボトルを手に取ることができるAI、物理世界に干渉することができるAI、くらいで良いと思っています。

そしてこれが重要なポイントですが、「このAIが現実世界を歩きます」と言ったときに、現代においては、ヒューマノイドロボットをここで歩かせるのはまだまだハードルが高い。買ったロボットをアンパッキングして即使うという状態には程遠いんです。そして、今は数百万円で買えるようになったとはいえ、ヒューマノイドロボットはとても高い。中古で車一台買うほうが全然安いというような状況です。そういう状況で、どうやってこのロボットをうまく動かすかというと、トレーニングする、つまりは事前準備が必要なんですけど、当たり前ですが精密機械なので、こけるとすぐ壊れちゃう。数百万円が一瞬にしてパーになる。じゃあどうやってトレーニングするのかというと、デジタルツイン上になってくるわけです。

身体性を持ったAIが重要になってくる中で、デジタルツインはそのAIが現実世界に降りる前の前段階の準備、トレーニングをする場所として、そして、AIを制御するためのツールとして、すごく重要になっているんです。

ちなみに「いま現時点でのヒューマノイドロボットが、事前のトレーニングやティーチングがないまま現実世界に置かれたとして、どのくらいまともに動くものなのか」と聞かれることがあるのですが、基本的に何もできないですね。おもちゃにすらならないんです。何かしら動かそうと思っても、そんな簡単には動かない、というのが今の状態です。ある程度トレーニングやティーチングをしないといけないのが今のロボットです。

バーチャルAIヒューマンと、AIエージェント「Flex」

ではクラスターは具体的に何をやっているのか。実は「身体を持ったAI」の研究開発を割と早めからやっていて、そのAIエージェントを「Flex」という名前で、もうすでに世に出しています。

（素材提供：クラスター） AI Agent Flex 

今AIというと、基本的にはチャット形式ですよね。ChatGPTをはじめとして、テキストエリアになにか書き込むと、返答が返ってくるという体験が基本。ですが、クラスターのメタバース研究所で研究開発・提供しているものは、そのAIを身体を持って顕現させるもの。バーチャル上のバーチャルAIヒューマン、バーチャルAIエージェントみたいな言い方をしているものです。

普通のLLMとの大きな違いは、身体があることです。一人ひとりに身体の情報や動きがあって、その中でAIが自然に振る舞うためには、空間そのものを認識できなければなりません。

ここで効いてくるのが、クラスターの技術資産です。クリエイターのみなさんのおかげで、すでに膨大な3D空間がアップロードされていて、その中でいろんな人が動いたり、どこを見たりといった情報が蓄積されている。たくさんのイベントが行われ、長い時間にわたって多くのコミュニケーションが発生している。この蓄積を、身体を持ったAIの実現のために活用させてもらっているんです。

この文脈で、僕たちは空間自体を認識させるAIの研究も進めていて、論文も出しています。3D空間の特徴を抽出して認識する──難しい言い方をしていますが、要は3D空間を認識するAIの研究です。その技術が応用されたバーチャルAIヒューマンを、クラスターはすでにサービスとして提供しています。すでに法人顧客が開催したイベントで活用していただいた事例もあります。

物理世界のロボットに適応するまでにはまだギャップが存在しますが、バーチャル空間内を歩いて複数人と対話しながら、何か物事を実現できるエージェントは、クラスターがすでに提供できている。ここがクラスターの一番の特色だと思っています。

デジタルツインという、語られない接着剤

なぜ僕がフィジカルAIについて書こうと思ったかというと、フィジカルAIというワード自体がすごく盛り上がってきているにもかかわらず、包含する技術範囲が広すぎて断片的にしか語られていないことを危惧したからなんです。熱量自体は非常に高い。たとえば高市政権が17個の戦略領域を発表しましたけれども、その一番地がフィジカルAIなんです。政府の本気度・期待値はすごく高い。

ただ、およそフィジカルAIという話をすると、SNSでロボットがバク宙しているとか、ダンスを踊ってるとか、そういうのに引っ張られてしまう。ロボット開発をしているハードウェア屋さんはフィジカルAIというテーマに上がりやすいし、AI研究者もフィジカルAIといったら出てきやすい。でも、AIとハードウェアを統合させるために不可欠な、ある接着剤があまり語られていないのではないかと思っています。

それが、デジタルツインです。

ヒューマノイドロボットがここにあったとして、そこにAIをボンと入れたとしても動かない。それらをデジタルツインでつなげてあげないといけない。しかも、その3DCGを扱う基礎技術はゲーム業界で培われてきたというのが、大事なポイントだと考えています。そのデジタルツイン上でAI学習するためのデータを生成することで、今話題になっているロボットの身体と頭脳が合体してまともに動くようになります。

ちなみにフィジカルAIを押し進めているNVIDIAという会社は、もともとゲーム業界のためにGPUを売っていた会社です。GPUというのはGraphics Processing Unitですから、グラフィックスのためのチップなんです。

GPUといえば今はAIトレーニングのためのチップになっていますが、もともとは主にゲーム描画目的で発展してきた領域で、実はそのグラフィックスで3Dをレンダリングして、その中でシミュレーションするということ自体が、AIに身体を与えて現実世界に顕現させようというときに、不可欠な接着剤、橋渡しのブリッジとして存在しているテクノロジーなんです。

そこがあまり語られていないし、語れる人もまだ少ないと感じている。だったら僕が書くしかないと思って、「フィジカルAIとデジタルツイン」という本を執筆している最中です。

実践として手を動かしている人たちは、もちろんこれを認識しています。よく「Sim-to-Real」とか「Real-to-Sim」という言い方をするのですが、シミュレーションから現実、現実からシミュレーション、というデータの行き来を活用して、実際のロボットを動かすぞと言ったときに「そんな簡単じゃない」という感覚を開発者はみんな持っているよ。

フィジカルAIにおいてシミュレーションは本当に必要だし、そのためのコア技術としてデジタルツインが大事、ということは話題になりにくい。そこを技術的に正しく、フェアな視点で現状をわかりやすく伝えたい、というのが僕のモチベーションです。

ちなみに、フィジカルAIを推進しているNVIDIAは、Omniverseというテクノロジープラットフォームを中心にして、この領域の技術を整備しています。じゃあclusterとはどう違うかというと、Omniverseは現実をいかにリアルに再現するか、いかにAIにバーチャル空間を現実世界だと誤認させるかということを突き詰めている。そのため、本当にすごく重たいシミュレーターなんです。普通のPCやスマートフォンだとまったく動かない。でもそれでいいんです。一部の研究者や開発者のためのツールなので。一方でclusterは、エンドユーザーが触れるための軽くて簡単なインターフェースとしての3Dプラットフォームを提供している。中心にあるのは同じ3Dグラフィックスのテクノロジーという点は共通していますが、そこに大きな違いがあります。

現実的な話をすると、フィジカルAIの世界を実現していくときに、デジタルツインを作ってロボットのシミュレーションだけします、というのだとROI（Return on Investment、投資利益率）が絶対に合わないんです。ロボットのシミュレーションのためだけに、精巧なデジタルツインを構築するのはコストがかかりすぎる。せっかく作ったデジタルツインを別の形で使えないか、人間のトレーニングに使えないか、営業に使えないか、設計に使えないだろうか……。そういうときには、Omniverseは小回りが効かない。Omniverseは百万円以上の計算環境が推奨ですから。

clusterならスマートフォンでも動くし、タブレットでも動くので、研究や開発など専門職以外のメンバーが気軽にアクセスできます。ロボットをシミュレーションするための重たいシミュレーターとして使うならOmniverseを使えばいいし、現実世界の人たちがサクサク使いながらデジタルツインの恩恵を受けたい、たとえば現場やロボットのモニタリング、操作の指示を出そうとなったときには、clusterを使ったほうがいい。そういう棲み分けが存在しています。

ここまでが、デジタルツインとフィジカルAIの関係、そしてクラスターが取り組んでいることの全体像です。

次回は「ヒューマノイドに閉じないフィジカルAI」の話、そしてクラスターが最近書き換えた新しいビジョンの話をさせてください。

2026年5月11日に発表されたこのプロジェクトは、コクヨグループでEコマースサービスを展開する株式会社カウネットの物流機能などを統合した戦略拠点「東北IDC」において実装された。その中核を担うのが、昇降機能と高速走行を兼ね備えたロボットによるGTP（Goods to Person）ソリューションである「HaiPick Climb System」だ。

（引用元：PR TIMES）

HaiPick Climb Systemの最大の特徴は、従来の自動倉庫の概念を超える高密度保管能力にある。ロボットが天井高を最大限に活かして「縦」の空間へとアクセスすることで、標準的な規模の拠点でありながら、最大27万SKU（Stock Keeping Unit：在庫管理・受発注における最小の管理単位）という大規模拠点に匹敵する品揃えを可能にしている。作業者の元へ商品が自動搬送される仕組みにより、スタッフの歩行時間は大幅に削減される。

また、本拠点ではハードウエアの導入にとどまらず、システム全体の最適化も図られている。株式会社日立製作所の統合型マテハン（※）制御システム「ユニバーサルWCS®」および搬送計画最適化エンジン「LogiRiSM」と連携し、オーダー投入順序や搬送ルートをリアルタイムで最適化する体制を構築。複数の物流設備を一元的に制御することで、高密度な保管体制と高速出荷を両立させている。

（※）マテハン（マテリアルハンドリング）：製造・物流現場を効率化する機械設備の総称

 （引用元：PR TIMES）

この高度な連携により、主要3拠点の実績平均と比較して、生産性は約40％向上する計画だ。さらに、在庫ロケーションの自動管理が実現したことで、棚卸業務の工数も既存拠点比で50〜70％削減される見通しとなっている。ロボットという「身体」と、最適化エンジンという「知能」が密接に同期することで、拠点内工程の全体最適が図られているのだ。

今回の「東北IDC」における取り組みが示唆するのは、ロボット活用の主導権が「単体の自動化」から「システム全体の統合最適」へとシフトしたという構造的転換だ。

これまでの物流DXにおいては、特定の工程をロボットに置き換える「部分最適」が主流であった。しかし、地価の高騰や用地不足が深刻化する中で、既存の土地面積の価値を「高さ」によって倍増させる技術は、都市近郊型物流のあり方を根本から変える力を持つ。限られた平面的面積を立体的に再定義し、そこに高度な制御ソフトウエアを組み合わせることで、標準規模の倉庫であっても巨大拠点以上のパフォーマンスを発揮させることが可能となった。

また、日立製作所の最適化エンジンがオーダー順序を管理し、それにロボットが即座に反応する「知能と身体の調和」は、今後のロボティクス実装における標準的な姿といえる。ロボットは単なる搬送機ではなく、データに基づいた「意思決定を形にする執行者」としての役割を強めている。こうした垂直統合型のシステム構築は、教育コストを抑えつつ、多様な人材が働く現場の生産性を底上げするための有効な手段となるだろう。

日本の物流は、「規模の拡大」から「密度の向上」へと大きく舵を切った。複数のシステムを統合し、空間を徹底的に使い倒す次世代物流モデルの確立は、限られた資源の中で最大のパフォーマンスを追求する日本型DXの理想形の一つを体現しているといえるだろう。テクノロジーと地域社会が共生するこの新たな拠点の運用は、停滞する物流業界に流動性をもたらす確かな一歩となることが期待される。

モーションコントローラとは、機械の内部にある「モータの動き」を精密にコントロールするための専用コンピュータだ。工場全体のまとめ役であるPLC（＝制御装置Programmable Logic Controller）と連動し、工場内の機器を動かしている。

コントローラというと、テレビゲームのように、手で持ってボタンやスイッチが並んだデバイスをイメージするが、実際は使い道によって3つの形に分かれている。

宮田さんはこう解説する。「工場全体を人間として捉えたとき、ロジックを組むのが『脳』だとすれば、実際にベルトコンベアやロボットを動かすモータは『筋肉』。この連動が正しくかみ合うことで、工場は物を生産することができます。そしてモーションコントローラは、脳からの指令を周期的かつ確実に筋肉へ伝えるための『神経回路』の役割を担っています」（宮田さん）。この「神経回路」が、意図した動作を100%確実に、かつ高精度に実行させることで、初めて高度な産業機器は機能し、工場が稼働するのだ。

そして、この神経回路の重要性は、フィジカルAIの時代にさらに高まっている。AIがカメラやセンサーから周囲の状況を認識し、次に取るべき動作を判断する。しかし、その判断を実際の機械の動きに変えるためには、モータを正確に、遅れなく動かす制御技術が不可欠だ。

モベンシス株式会社　開発部 ソフトウエアエンジニア　宮田 零士さん

AIを処理する高性能PCと、ロボットを動かすモーションコントローラの連携にも課題がある。例えばAIから機器へ『関節を20°曲げる』という動作指示を出したとしても、指示してから数秒経過したあとに動いては意味がない。

実際に、AIを担当するパソコンと従来型のロボットコントローラを接続するときに、通信の関係でこのような問題が発生することがあるという。

宮田さんはこれを「バッティング」の例で説明する。「例えばバッティングを行うロボットがいるとします。まず、カメラ等の外部センサーの情報をもとに、プロセッサが計算を行い、打ち返すための動作を生成します。しかし、いかにその動作が完璧だったとしても、その指令がロボットコントローラに届くまでに遅延があると、実行する頃にはもうボールはミットの中に入っています。これでは素早い動作は不可能です」。また、歩行ロボットの場合も、数ミリ秒前の自分の足の状態を参照して次の動作を計算することになり、精度が著しく低下してしまう。

「しかも、この遅延は毎回一定の数値と決まっていません。どの程度の遅延になるかも予測できないので、事前の対策が難しいことが大きな問題です」（本間さん）

モベンシス株式会社　副社長 兼 技術営業部長　本間 広光さん

こうしたパソコンとコントローラ間の通信には一般的なネットワーク技術を利用することもある。その場合、通信状況によって遅延は流動的になりがちだ。「産業界でフィジカルAIが人と共存するためには、『人が来たから止まれ』という判断が即座に、かつ確実に行われなければ大事故に繋がりかねません。この予測不能な遅延は、AIの判断を行うPCと、実際に機械を動かす制御用コントローラが分かれている構成では、対策が難しい課題でした」（宮田さん）

これらの課題を解決するのが、モベンシスの主力製品である「WMX」に代表される「ソフトモーションコントローラ」だ。従来、専用のハードウエア基板で行っていたモーション制御機能を、すべてソフトウエアとしてPC上に実装する技術である。

これにより、AI処理を行う１台のPCでロボット制御も可能になり、コントローラ間通信が不要になる。宮田さんは「PC内でのデータのやり取りになるため、遅延は従来の数百ミリ秒といった単位から、桁違いに小さいレベル（マイクロ秒オーダー）にまで収まります」と語る。

専用コントローラの代わりに、市販のWindowsパソコンにインストールしたソフトウエアのみで、様々な製造装置やロボットなど高速多軸同期モーション制御を実現する

軽量化とコストダウンも実現する。ハードウエアを削減できることは、物理的なメリットも生む。「装置の小スペース化や軽量化が可能です。特にロボットが跳ねたり飛んだりするような用途では、この軽量化が大きなアドバンテージになります」。さらに、高価な専用ハードウエアのスロットを増やす必要がなくなるため、コストダウンにも大きく寄与する。

また、従来の制御（PLC）では特殊なプログラミング言語が使われ、スキルの習得が必要だったが、これも不要となる。WMXはC++、Python、C#といった一般的なプログラミング言語で制御ロジックを組むことができる。「若いエンジニアや学生なら、特殊な言語を学ぶより、使い慣れたプログラミング言語の方がよほど扱いやすい。企業にとっても、既存のIT人材を活用できる大きなメリットがあります」（本間さん）。モベンシスは、このソフトモーション技術のアーキテクチャで特許を取得しており、他社が容易に真似できない圧倒的な高速性と信頼性を実現している。

モベンシスの歴史は、1998年のボストン、MIT（マサチューセッツ工科大学）から始まった。創業者の梁富好（ヤンブホ）代表取締役がMIT時代に考案した「ソフトだけで制御する」という理論を産業界に実装すべくスピンアウトしたのが同社の興りである。

モベンシスはソフトモーションコントローラの可能性を信じる。「最初の目標は、まずコントローラとして第一に選ばれることを目指していました。しかし今はその先を見ています。私たちは、産業界のプラットフォームになりたいのです」と本間さんは力強く語る。

例えるなら、モバイル業界における「Android OS」のような存在だ。「特定のメーカーしか使えないような囲い込み（エコシステム）ではなく、私たちのソフトというプラットフォームの上で、ユーザーが好きなモータやAI、ITツールを自由に組み合わせて最適な装置を作れる世界。それが私たちの考える『オープン』な未来です」（本間さん）

モベンシスのソフトモーションコントローラ「WMX」の採用領域

ソフトモーションの最大の利点は、PCのスペック向上とともにその性能も自動的にアップデートされていく点にある。CPUやGPUが進化すればするほど、モベンシスのソフトが提供できるバリューも高まっていくのである。「PCの性能アップが、そのままソフトモーションコントローラの向上に繋がります」（本間さん）。

モベンシスが描く未来のプラットフォームが、日本の、そして世界の産業をどのように加速させていくのか、その挑戦から目が離せない。

2026年5月27日から3日間にわたり、年間を通じて多数の展示会を開催するRX Japan合同会社は、熊本県のグランメッセ熊本にて「第4回 九州農業WEEK」を開催した。

（引用元：PR TIMES）

このイベントの中で注目を集めたのが、特別企画「未来の農機 実演＆モデル展示」である。日本の農業界を代表する企業が集結し、人手不足や重労働といった課題を解決するための最新ロボットが多数展示された。

（引用元：PR TIMES）

会場には、現場の過酷な環境に耐えうる多種多様な機体が並んだ。独自のブラシ機構で土をかき上げて水を濁らせ、雑草の光合成を阻害して生育を抑制する自動抑草ロボットや、タブレットで生成した経路に沿って高精度な自動走行を行い、安全センサーで人や障害物を察知する無人のロボットトラクターなどである。

（引用元：PR TIMES）

さらに、独自の脚輪構造と油圧制御により、コンパクトでありながら不整地や傾斜地で高い走行性能を発揮する小型ロボットや、鳥インフルエンザなどの防疫課題や農作物被害に対応するレーザー搭載の鳥獣害対策専用ドローンも登場。これらの技術は単なる作業の省力化にとどまらず、これまで人間の手作業でしか対応できなかった細やかな管理や危険な防除作業を、機械が代替する能力を備えている。

今回披露された多種多様なスマート農機が物語るように、農業ロボットの開発競争は「平坦で広大な農地」から「複雑で過酷な地形」へと舞台を移している。

日本国内の農地は決して条件の良い平野部ばかりではない。特に九州地方などに多く見られる中山間地域は、傾斜が急で区画が狭く、従来の大型で画一的な農機では進入すら難しいケースが多い。こうした地理的制約の多い場所において、いかにして機械化を進めるかが長年の課題であった。

だからこそ、コンパクトで小回りが利き、不整地でも安定して自律走行できるハードウエアの進化は、日本の農業にとって大きな価値を持つ。カメラやセンサーから取得したデータをAIが瞬時に処理し、傾斜や障害物を判断しながら四輪の脚やドローンを精密に制御する。情報処理の知能と、過酷な物理環境に耐えうる強靭な機体が統合されることで、人間が立ち入るのが困難な場所でも安全かつ安定した生産活動が実現するのだ。

政府もスマート農業を国家戦略の柱と位置づけ、本年度は前年度を上回る約300億円の関連予算を確定（※）させるなど、生産現場へのテクノロジー導入を後押ししている。もはやロボット技術は、一部の大規模農家だけが利用するものではなく、地域に根ざした小規模な農地を維持し続けるための不可欠な道具となっている。

過重な肉体労働を自律型の機械へと段階的に引き継ぎ、人間はより高度な栽培計画や品質管理に集中する。最先端の農機が自然環境の最前線で稼働する姿は、労働力不足にあえぐ一次産業のあり方を根本から再定義し、持続可能な食の基盤を築き上げるための力強い支えとなっていくはずだ。

（※）農林水産省：スマート農業をめぐる情勢について（2026年4月）

2026年5月11日、デジタル情報戦略室株式会社とLighthouse株式会社は、四足歩行ロボットと大規模言語モデル（LLM）を活用した対話型ロボット盲導犬「Navi-Dog」の共同開発を開始したと発表した。

（引用元：PR TIMES）

現在、日本国内で盲導犬を希望する視覚障害者は約3,000人に上るが、実働頭数は約800頭にとどまっている。希望者4人に対して1頭しか行き渡らないという深刻なギャップが生じているのだ。盲導犬の育成には2年以上の期間と約500万円の費用が必要であり、訓練士の不足や繁殖の制約など構造的な供給の限界が存在している。

（引用元：PR TIMES）

この課題を解決するために開発された「Navi-Dog」は、目的地までのルート案内や信号・標識の認識、歩行者や車両の検知といった機能を備える。中核となる技術の一つが、共同自己中心型ナビゲーションと呼ばれるものだ。ユーザー目線とロボット目線の二つの視点を統合し、頭上の障害物から足元の段差まで全身レベルの危険を即座に把握する。

（引用元：PR TIMES）

さらに、LLMを搭載することで「次の角を曲がって」「混雑してる？」といった自然な言葉を通じた状況説明や行動提案を双方向に行うことができる。すでに障害物回避などの動作検証を完了しており、2027年頃のサービスリリースを目指して実証実験フェーズへ移行する予定となっている。

これまで、視覚に障害を持つ人々が一人で外出する際の主な手段は、白杖を使用するか、盲導犬を伴うかに限られていた。しかし、生き物である犬をパートナーとして迎えることは、利用者にとって大きな安心感をもたらす一方で、食事や排泄のケアといった日常生活における負担も伴う。また、育成の難しさから、必要とするすべての人に盲導犬を行き渡らせることは事実上不可能に近い。

ここでテクノロジーが果たす役割は、既存の盲導犬を完全に代替することではなく、機械ならではの強みを活かした「新たな選択肢」を提供することにある。四足歩行ロボットは、車輪型では乗り越えられない段差や不整地を安定して進むことができ、生き物のように疲労することもない。最新のAIが周囲の危険を察知し、音声で状況を詳細に伝えてくれる機能は、見えないことへの心理的な不安を大きく和らげるはずだ。

また、ロボットであればソフトウエアのアップデートによって常に最新のナビゲーション機能や学習データを反映させることができる。ロボット盲導犬の大量生産体制が整えば、育成にかかるコストと時間という長年の障壁も劇的に下がり、より多くの視覚障害者や視力が低下した高齢者へ迅速に行き渡らせること が可能になる。

同プロジェクトは、2030年に国内の盲導犬需給ギャップの約10パーセントをカバーするという目標を掲げ、自治体や関連団体との連携を進めていく方針だ。

ハードウエアの機動力とソフトウエアの知能が結びついたフィジカルAIは、単に労働を効率化するだけの存在ではない。身体的な制約を補い、人々が自らの意思で安全に外の世界へ踏み出すための強靭なインフラとして、私たちの社会をより豊かで持続可能なものへと育て上げていくはずだ。

2026年5月8日、東日本旅客鉄道株式会社（JR東日本）は、線路内を自律走行するロボットによる点検手法の確立に向けた開発状況と、今後のロードマップを公表した。

（引用元：PR TIMES）

鉄道インフラの維持管理は、私たちの社会を支えるために不可欠な業務だ。これまで同社では、大雨や地震が発生した際、係員が沿線を徒歩などで巡回し、土砂の流入や路盤の崩壊といった列車の運行に支障を及ぼす異常を目視で確認してきた。しかし、この作業には二次被害のリスクが伴ううえ、近年は熊などの野生動物と遭遇する危険性も高まっており、係員の安全確保が深刻な課題となっていた。

（引用元：PR TIMES）

この状況を打開するため、同社は2024年4月から株式会社Preferred Roboticsと共同でロボットの開発に着手し、八高線など計6線区で実証実験を重ねてきた。開発中のロボットは、カメラやレーザーで周囲との距離を測るLiDARや衛星を用いた位置把握システムを搭載し、線路上を自律的に走行する。取得された映像や各種データは、機体内に保存されると同時に、遠く離れた事務所にいる係員へとリアルタイムで送信される仕組みだ。さらに、AIが取得したデータを自動で解析し、線路内の支障物などの検知を補助する機能も備えている。

（引用元：PR TIMES）

2026年10月末までに実用化に向けた機体を製作し、11月以降に在来線を中心とした実際の線路での走行試験を予定しているという。

インフラの維持管理におけるロボットの導入は、単なる作業の自動化にとどまらず、現場の働き方そのものを再定義する試みである。長年、人間の目視と経験に依存してきたアナログな点検手法が、テクノロジーによって高度なデータ管理へと置き換わろうとしている。

特に注目すべきは、この点検システムが完全な無人化による全自動判定を目指しているのではない点だ。ロボットに搭載されたAIは、線路周辺の障害物や異常の検知を補助する役割にとどまる。そして、列車の運行を再開できるかどうかの最終的な判断は、送られてきたデータをもとに、事務所にいる人間の係員が下すように設計されている。

物理的な移動と環境データの取得という危険で過酷な作業はタフなハードウエアに任せ、集まった情報を解析する一次処理をAIに委ねる。そして、高度な経験と責任が求められる最終的な意思決定にのみ、人間のリソースを集中させる。機械の効率性と人間の判断力を適材適所で分担するこの現実的な協調体制こそが、安全性が最優先される鉄道インフラにおいて、新しいシステムを実業務へ組み込むための極めて有効なアプローチとなるだろう。

また、ロボットが走行するたびに線路周辺の詳細なデータが蓄積されていくことも大きな価値を持つ。日々の変化をデジタルデータとして記録し続ければ、将来的な劣化予測や予防保全への活用も可能になるからだ。

ハードウエアとソフトウエアが融合したこの新しい保守体制は、深刻な労働力不足を乗り越え、私たちの社会基盤を持続可能なものにしていくはずだ。

2026年4月27日、ロボットシステムを展開する株式会社Doup Roboticsは、次世代の自律搬送ロボット「Doup1000」をリリースしたと発表した。

慢性的な人手不足の中、現場の自動化は急務。だが重量物を扱う過酷な環境では、要求されるスペックや安全基準の高さからロボット導入のハードルが非常に高かった。

（引用元：PR TIMES）

今回リリースされた製品は、この課題に対し「高速・高精度・重可搬」という圧倒的な走行性能で応えている。1,200×810×255ミリメートルという低床でコンパクトな筐体でありながら、最大1,000キログラムの可搬重量を実現。最高速度は秒速2.0メートルに達し、レーザーを用いたSLAM技術のみでプラスマイナス3ミリメートルという業界トップクラスの停止精度を誇る。これにより、精密な位置決めが求められる製造工程にも確実に対応可能だ。

国際安全規格における高いパフォーマンスレベルに適合したセーフティセンサーとコントローラを標準装備し、人とロボットが同じ空間で共存する環境下でも安心して導入できる設計が施されている。

同社は複数台の自律搬送ロボットを、一括管理・最適化する群制御プラットフォーム「DoupFleet」も開発している。これは直感的な操作性を備え、専門的なプログラミングのスキルがない現場の担当者でも簡単にルート設定や運行管理を行えるものだ。

自動搬送ロボットが導入される際、多くの企業が直面する壁。それは高度な機械を、現場の従業員が十分に使いこなせないという課題だ。どれほど優れたスペックを持つロボットでも、ルート変更のたびに外部のエンジニアを呼ぶ必要があっては、日々の変化が激しい現場では使い物にならない。

製造や物流の現場では、日々の生産計画や荷物の置き場が常に変化する。その変化に合わせて、現場を最もよく知る担当者自身が即座にロボットへ指示を出せる体制が整って初めて、真の自動化が実現する。専門知識を不要とするユーザーインターフェースの採用は、ロボットを特別なIT機器から「現場の誰もが扱える便利な道具」へと変える重要なアプローチだ。

さらに注目すべきは、メカ設計からソフトウェアの開発まで、すべてを国内の自社拠点で行っている点である。海外製のロボットを導入する場合、現場ごとの細かなカスタマイズや既存システムとの連携に多大な時間とコストがかかるケースが多い。しかし、自社で一貫して開発を行う国産メーカーであれば、日本特有の複雑な現場環境にも柔軟かつ迅速に対応できる。これは実用性を重んじる企業にとって非常に大きな利点だ。

1,000キログラムの重量物を正確に運び、人間と安全に共存するロボットの存在は、単なる作業の効率化へ寄与するにとどまらない。過酷な重労働を機械が肩代わりすることで、現場の従業員は品質管理や工程改善といった付加価値の高い業務に専念できるようになる。

最新のロボティクス技術を現場の作業員が無理なく使いこなせる形へと整え、実社会のインフラとして機能させること。ハードとソフトの両面から現場に寄り添うこの挑戦は、業界が抱える労働力不足を解消し、次なる成長を支える強固な土台となっていくはずだ。

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農林水産省が策定する「みどり食料システム戦略技術カタログ（Ver.6.0）」への掲載は、アイガモロボが単なる便利な道具を超え、国の環境政策を実現するための重要な技術として位置づけられたことを意味する。これまで同カタログに掲載される技術の多くは、公的機関が開発した品種や肥培管理が中心であったが、最新版においてNEWGREENは民間農機メーカーとして初めてその名を刻んだ。

（引用元：PR TIMES）

アイガモロボのメカニズムは、極めて独創的かつ合理的だ。水田内を自動走行しながら、スクリューで水を攪拌して泥を舞い上げる。これにより水中に届く日光を遮り、雑草の光合成を抑制する「抑草」を実現する。除草剤という化学的なアプローチに頼らず、水の濁りという物理的な現象を利用して雑草の繁殖を抑え込むのだ。

その実効性は、公的な検証データによっても裏付けられている。農研機構との実証実験では、除草工数を約60％削減し、収量を約1割増加させる効果が確認された。また、水田を攪拌し酸素を供給することで、温室効果ガスであるメタンガスの発生を抑制する効果も認められている。今回のカタログ掲載は、大手農機メーカーである井関農機株式会社とのパートナーシップを軸とし、スタートアップならではのスピード感で実装を進めてきた同社の開発体制が高く評価された結果といえるだろう。

アイガモロボが国の技術カタログに掲載されたことの真の意義は、これまで「きれいごと」として語られがちだった環境価値を、農業経営の収益へと直結させる道筋をつけた点にある。

2050年までに有機農業の取組面積を25％（100万ha）に拡大するという国の高い目標においてボトルネックとなっていたのは、除草作業に伴う膨大な人件費と労力であった。アイガモロボはこの重労働をロボットに肩代わりさせることで、環境負荷の低い農法の規模拡大を初めて現実的なものにする。

さらに、メタンガス削減という気候変動対策としての側面は、今後カーボンクレジットの創出といった新たな経済価値を生む可能性をも秘めている。農業が単なる食料生産の枠を超え、地球環境を守ることで収益を得る「環境産業」へと脱皮するための具体的な仕組みが整いつつあるといえるだろう。

また、こうしたテクノロジーによる負担軽減は、次世代の担い手を呼び込むための有効な手立てにもなるはずだ。精神論としての「農の苦労」をロボットが解消し、データと機械を使いこなす知的な産業へと農業をアップデートする。規模を拡大しても労働時間に追われない経営体制の構築は、若者にとって農業を魅力ある成長産業に押し上げるための有力な処方箋となる。

2026年、日本の農業は「環境保護」と「経済成長」を二者択一としない、新たなフェーズへ突入したといえる。民間発のロボット技術が国の指針と統合されたこのモデルは、停滞する地方の基幹産業を再構築し、食と農の持続可能性を支える強固な土台となるだろう。水面を力強く進むアイガモロボの姿は、困難に直面してきた農業現場がテクノロジーという光によって再び始動していく未来を鮮やかに描き出している。

（引用元：PR TIMES）

再春館製薬所が導入したのは、自律走行型協働ロボット（AMR）と、集荷のデジタル化を支えるデジタルピッキングシステム（DPS）を高度に連携させた新システムである。長年、同社の物流を支えてきたのは熟練のスタッフによる手作業のオペレーションであったが、将来的な労働力不足を見据え、その強みである「配送品質」を技術で補強する道を選択した。

新システムの導入効果は具体的な数値として表れている。これまで人の手を介していた資材準備や荷物搬送といった付随業務をAMRが担うことで、スタッフが本来の役割である梱包作業に集中できる環境を整えた。この徹底した分業により、スタッフ1人あたりの1日の梱包可能時間は従来の約2倍へと大幅に増加している。

さらに、デジタル技術によるピッキング精度の向上も相まって、当日出荷比率は従来の53％から65％へと引き上げられた。これにより、注文の翌日に製品を受け取ることが可能なエリアが大幅に拡大し、顧客の利便性は飛躍的に向上している。

また、本システムは環境負荷の低減においても高い実効性を示している。今回導入されたAMRは、従来のベルトコンベアによる搬送システムと比較して、電気使用量を約40％削減できる見込みだ。自然の恵みを製品づくりに活かす同社にとって、省エネルギー化を通じたサステナブルな物流の実現は、企業姿勢を示す重要な要素となっている。こうした最先端の現場は「開かれた工場見学」として一般公開されており、地域の子どもたちへDXの先進事例を伝える教育の場としての役割も果たしている。

再春館製薬所のモデルが示しているのは、ロボット導入によって創出された「時間」をいかに使うか、という問いへの明快な回答である。

多くの企業において、自動化の目的はコスト削減や人件費の圧縮に重点が置かれがちだ。しかし、同社はロボットによって生み出された時間をメッセージカードの封入や細やかなギフト対応、そしてより丁寧な梱包といった「人の手のみが可能にする付加価値」へと再投資した。効率化を利益に変えるのではなく、顧客との情緒的なつながりを深めるための「おもてなし」に充てる。この思想の転換こそが、テクノロジーを導入しながらも、ブランドのアイデンティティである「寄り添う姿勢」を深化させる鍵となっている。

また、この高度に磨き上げられた物流体制は、単なる自社専用のインフラにとどまらない。将来的には、同社が培った高品質な配送オペレーションのノウハウを活かし、同じく顧客対応を重視する他社メーカーの出荷を支援するプラットフォームとしての展開も見据えている。自社の強みを「物流品質」というサービスとして外販するこの展望は、2040年問題が迫る日本の物流業界において、高品質な配送を維持するための新たな共創モデルとなるだろう。

物流におけるロボットの役割は、人間を疎外するものではなく、人間の感性を最大限に引き出すための「基盤」へと進化した。再春館製薬所の試みは、労働力減少という社会課題に対し、技術によって「豊かさ」を増幅させるための有力な指針となるはずだ。効率と感動が高度に調和するこの物流の形は、日本のサービス産業が目指すべき一つの成熟した到達点を示しているといえる。