ヒューマノイドとAMRが連携、山善が“未来の倉庫”デモ：2025国際ロボット展

山善は2025国際ロボット展で、ヒューマノイドロボットとAMRの連携デモを公開した。共通基盤により異機種連携を実現。2026年にはデータ生成センターを稼働させ、現場実装を加速する。

[安藤照乃，MONOist]

　山善は「2025国際ロボット展（iREX2025）」（2025年12月3〜6日、東京ビッグサイト）において、INSOL-HIGHと推進しているヒューマノイドロボット導入プロジェクトの最新成果を公開した。ブースでは、ヒューマノイドロボットがピッキングを行い、自律搬送ロボット（AMR）と連携して搬送までを行うデモンストレーションを披露した。

動画 ヒューマノイドロボットとAMRが連携してピッキングから搬送までを自動化するデモンストレーション［クリックで再生］

ヒューマノイド特化のプラットフォームが指令塔に

　デモンストレーションは、物流倉庫のピッキングステーションを模した環境で行った。ヒューマノイドロボットがカゴの中にあるぬいぐるみとボールを、背後で待機しているAMR上のコンテナへ移し替える。コンテナへのピッキングが完了すると、AMRは自動的に走り出し、コンテナを回収し、出荷場へと搬送する。

　山善とINSOL-HIGHは2025年4月に業務提携し、ヒューマノイドロボットの実用化に向けた検証を進めてきた。同年10月には、東京納品代行の物流センター（千葉県市川市）において実証実験を行い、ヒューマノイドロボット単体でのピッキング性能（成功率97％、平均タクトタイム131.0秒）を確認している。

デモンストレーションで使用された中国AGI BOT製のヒューマノイドロボット［クリックで拡大］

　2025国際ロボット展でアップデートした点は、異なるメーカーのロボット同士がシームレスに連携していることだ。使用した機体は、山善が日本企業として初めて導入した中国AGI BOT製のヒューマノイドロボットと、中国Youibot Robotics（ユーアイボットロボティクス）製のAMRである。ロボットの統合制御は、INSOL-HIGHが開発したヒューマノイド特化型プラットフォーム「REAaL」上でAPI連携を行うことで実現した。プラットフォームが指令塔となることで、異なるメーカーのロボットであってもスムーズな協調動作を可能にしている。

INSOL-HIGHが開発したヒューマノイド特化型プラットフォーム「REAaL」［クリックで拡大］ 出所：山善

　ヒューマノイドロボットは、頭部と左右の指先の3カ所に搭載されたカメラによって、対象物を認識、ピッキングしている。REAaL上でもリアルタイムの稼働状況を取得しており、「ケースが空になる」「5個の製品をピッキングする」といったタスク条件を組み込むことで、条件達成を確認し次第、AMRへ搬送指示を送る仕組みだ。

フィジカルデータ生成センターは2026年春稼働

　この高度な自律動作を実現する鍵となるのが「学習データ」だ。INSOL-HIGHは、人間がロボットを操作して行う「模倣学習」のデータと、シミュレーター上での学習データを組み合わせることで、ロボットの脳（基盤モデル）を構築している。今回の展示に向けた準備でも、東京納品代行での実証実験時に作成した基礎モデルをベースに、展示会場の環境に合わせた追加学習（ファインチューニング）を行うことで、短期間でのセットアップを実現したという。

山善の北野峰陽氏。ロボットの学習はVRゴーグルやコントローラによって行う

　山善は、ヒューマノイドロボットの社会実装における最大の課題は「フィジカル学習データの不足」にあると分析している。

「米国NVIDIAなどの海外テック大手はシミュレーター上での学習に強みを持つが、山善は現実世界（フィジカル）での良質なデータ収集に活路を見いだしている」（山善 ヒューマノイドロボット市場開発担当課長の北野峰陽氏）

　そのデータ収集の場として設立を進めているのが、「フィジカルデータ生成センター」だ。これは最大50台のヒューマノイドロボットと50人のオペレーターが同時稼働できる大規模なトレーニング施設で、2026年春頃の稼働を目指している。

2026年春の稼働を予定しているフィジカルデータ生成センター［クリックで拡大］ 出所：山善

　同センターでは、実際の作業現場に近い環境でオペレーターがロボットを遠隔操作し、その動きをデータとして蓄積する。集められた膨大な「フィジカルデータ」は、ロボットが自律的に動くための教師データとして活用される。INSOL-HIGHを事務局とし、山善を含む10社程度のコンソーシアム形式で行う。なお、サーバ内に蓄積する情報やトレーニング内容は、個社ごとが秘匿に管理できる仕組みとする。

　北野氏は今後の展開について、「2026年度内には、工場や倉庫などの実現場への本格導入を目指す」と語る。ロボット本体はレンタルやリース、学習データやプラットフォーム利用料はサブスクリプション（従量課金）で提供するビジネスモデルを想定しており、初期費用を抑えることで導入のハードルを下げる考えだ。

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