職人の暗黙知を現場力と独自のシミュレーション基盤で実装 燈のフィジカルAI戦略：人工知能ニュース（1/2 ページ）

東京大学発のAIスタートアップの燈は、フィジカルAIに関する取り組みについて説明した。同社は現実空間を高度に再現する自社開発のシミュレーション基盤「Melchior」とAIモジュールを組み合わせ、さまざまなソリューションを実現可能にしている。

[坪田澪樹，MONOist]

　東京大学発のAI（人工知能）スタートアップの燈は2026年6月18日、東京都内でプレスセミナーを開催し、フィジカルAIに関する取り組みについて説明した。同社は現実空間を高度に再現する自社開発のシミュレーション基盤「Melchior」とAIモジュールを組み合わせ、さまざまなソリューションを実現可能にしている。

燈の強みは「現場ノウハウと融合したフィジカルAI開発」

燈の石本幸暉氏

　燈は創業以来、AIを活用して建設業や製造業における課題解決に取り組んできた。2026年3月には三菱電機とフィジカルAIに関する協業を発表し、フィジカルAI領域への本格参入を発表した。同社のフィジカルAI領域における強みについて、燈 DX Solution事業本部 DX Consultingグループ Physical AI Counsultantの石本幸暉氏は「燈の強みは現場ノウハウと融合したフィジカルAIの開発が可能な点である」と強調する。

　燈のフィジカルAI領域に関する強みの1つが現場力だ。同社はこれまで建設現場の課題を解決するため、AIやDX（デジタルトランスフォーメーション）を活用して事業を展開してきた。具体的には画像認識AIによる検査写真の自動分類や道路に関する異常データをAIで検知するシステム、輸送経路での干渉チェックなどの取り組みを進めてきた。

　石本氏は「われわれは熟練作業者が持つ情報や技術といった業務をこなす上で重要な情報である『現場の暗黙知』がとても重要だと考えている。この暗黙知を1つ1つのAIモジュールに埋め込むことで、現場の課題を解決できるモジュールが積み上がっており、フィジカルAIに搭載できる形に昇華できている」と強調する。

　また、燈は独自のシミュレーション基盤Melchiorを構築しており、フィジカルAI領域における大きな強みとなっている。Melchiorは現場データとして点群データや3Dの設計モデルデータ、面データといった情報を燈のAIモジュールと組み合わせることで、幅広いソリューションを構築／提供可能だ。

　石本氏は「当社のエンジニアがある開発を行った際に、ゲームエンジンとして活用されているUnreal EngineやUnity、シミュレーション用の開発プラットフォームOmniverseなど、従来技術では痒い部分に手が届かず課題の解決に最適ではないという判断をし、自社でシミュレーション基盤の開発が始まった」と述べる。

　既存のシミュレーション基盤はロボットに学習させる基盤として活用できるが、実際の現場単位で使用する場合に採用しづらいという課題意識を燈は持っている。このことを踏まえ、Melchiorは複数の機能を組み合わせることが可能なため、現場の課題解決に貢献しやすい部分が大きな強みとなっている。