「この部品仕分けして」でロボットが自律的動作、安川電機が生成AIとの連携で：製造現場向けAI技術

安川電機は、同社のAIロボット「MOTOMAN NEXT」と、Google DeepMindの生成AI「Gemini Robotics ER 1.6」を連携させ、エージェンティック・ロボットシステムを開発した。

[長沢正博，MONOist]

　安川電機は2026年7月15日、同社のAI（人工知能）ロボット「MOTOMAN NEXT」と、Google DeepMindの生成AI「Gemini Robotics ER 1.6」を連携させ、「エージェンティック・ロボットシステム」を開発したことを発表した。生成AIによる高度な判断（頭脳）から、現場での緻密な物理動作（身体）までを一貫して実現する。

エージェンティック・ロボットシステムのデモンストレーション［クリックで再生］出所：安川電機

　近年、生成AIをロボットの頭脳として活用する取り組みが広がりつつあるが、生成AIがいかに高度な判断を下しても、その判断を現実の作業として正確に遂行できなければ、“エージェンティックな自律化”には至らない。

　MOTOMAN NEXTは、自律的な作業に不可欠な機能を、ロボット本体に標準搭載している。マシンビジョンサービス、パスプランニングサービス、力覚サービスなどの機能があることで、生成AIの判断を現場での動作へつなげられる、“エージェンティックな自律化”が可能になるという。具体的な関連は以下の通り。

• 見る（マシンビジョンサービス）
  • 現場の状況や対象物の位置／形状を高精度に認識し、生成AIの判断をロボットの作業に必要な情報へとつなげる
• 動作を自ら計画する（パスプランニングサービス）
  • 生成AIから受け取った「この対象物を取る」といった目的に対し、周囲の障害物を避ける安全な動作経路を、ロボット自身が緻密に計画し、正確に実行する
• 触れて感じる（力覚サービス）
  • 接触の感触や把持状態を確認し、対象物を確実に把持できているかを判断する

　これらの機能を組み合わせることで、人が詳細なプログラムを作成しなくても、「この部品を仕分けてほしい」といった指示を与えるだけで、ロボットが状況を認識し、自律的に一連の作業を遂行できる。

　今回のエージェンティック・ロボットシステムの主な特徴は以下の通りだ。

• 詳細なプログラミングが不要
  • 大まかな指示から、生成AIが作業手順を自ら組み立てる。事前のティーチング作業は必要ない
• 作業中のエラーからの自動復帰
  • 搬送中に対象物を落とすなどの想定外の事態が生じても、ロボットが自ら状況を認識し、作業をやり直す
• 生産管理システムなどとの連携
  • 部品の不足を判断した際に発注情報を連携するなど、現場の作業と社内システムとを結び付けた運用が可能となる

　安川電機では、同システムの実用化と社会実装に向けた取り組みを、今後さらに加速させる。具体的な適用領域や提供時期などは、準備が整い次第、改めて告知するとしている。

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