リョーワ R-Vision事業部が進めるフィジカルAIへの取り組み
製造現場では、いま大きな変化が起きています。
これまでロボットは、決められた動作を正確に繰り返す装置でした。
ティーチングされた通りに動く。
決められた座標へ移動する。
決められた工程を、決められた順番で実行する。
もちろん、それだけでも産業用ロボットは大きな価値を生んできました。
しかし、これからの現場ではそれだけでは足りません。
人手不足。
熟練者不足。
多品種少量生産。
段取り替えの増加。
現場ごとに異なる作業環境。
こうした課題に対して、ロボットにも「見る」「判断する」「言葉で指示を受ける」「状況に応じて動く」能力が求められ始めています。
これが、リョーワ R-Vision事業部が取り組んでいるフィジカルAIです。
フィジカルAIとは何か
フィジカルAIとは、単に画面の中で文章を作るAIではありません。
カメラ、センサー、ロボット、制御システムとつながり、現実世界の状況を理解し、物理的な動作へつなげるAIです。
たとえば、作業者がロボットにこう指示します。
「この部品を見つけて」
「赤い部品だけを避けて」
「この位置まで移動して」
「異常があれば止まって」
「今の状態を説明して」
従来なら、これらを実現するには専用プログラム、画像処理、制御ロジック、ロボットティーチングを細かく組み合わせる必要がありました。
しかし、VLM、つまり画像と言語を扱うAIと、生成AI、そしてROS 2を組み合わせることで、ロボット制御の考え方は大きく変わります。
ROS 2は、ロボット開発で使われる通信・制御の基盤で、ノード、トピック、サービス、アクションなどの仕組みによって、複数の機能を分けて連携できます。ROS 2のアクションは、移動や把持のような長時間タスクに向いた仕組みです。
福岡デザインアカデミーで進める教育システム
私は、株式会社リョーワ R-Vision事業部の責任者として、福岡デザインアカデミーにて、VLMと生成AIを使ったROS 2制御システムの教育システムを開発し、学生に教えています。
この教育システムでは、学生がAIに自然言語で指示を出し、その内容をロボット制御へつなげる仕組みを学びます。
単にプログラムを書くだけではありません。
カメラ映像をAIが理解し、状況を判断し、ROS 2を通じてロボットへ命令を送る。
つまり、AIが「見る」「考える」「動かす」までの流れを、実際のロボットを使って体験します。
添付動画のように、小型ロボットを使った実験では、AI制御、画像認識、ロボット動作を組み合わせた教育・研究環境を構築しています。
これは学生向けの教材であると同時に、産業用ロボット向けフィジカルAIシステムの基礎研究でもあります。
なぜ教育システムが産業用ロボットにつながるのか
教育用の小型ロボットで検証しているからといって、単なる教材で終わるものではありません。
むしろ、小型ロボットで検証できることには大きな意味があります。
AIが映像を理解する。
指示を分解する。
動作コマンドへ変換する。
安全条件を確認する。
ロボットへ制御命令を送る。
動作結果を見て、次の判断へつなげる。
この構造は、産業用ロボットにも応用可能です。
ロボットの種類が変わっても、制御の考え方は共通化できます。
ROS-Industrialは、ROSの高度な機能を製造業向けアプリケーションへ拡張するオープンソースプロジェクトとして位置づけられています。
つまり、私たちが今取り組んでいるのは、
「教育用ロボットを動かす実験」ではなく、
産業用ロボットにAIの判断力を持たせるための実装基盤です。
現場で期待できる活用例
このフィジカルAIシステムは、将来的に次のような現場活用を想定しています。
部品の認識と仕分け。
作業手順の自動判断。
ロボットへの自然言語指示。
カメラ映像を使った異常検知。
作業者へのリアルタイム支援。
遠隔地の熟練者支援との連携。
多品種少量生産における段取り替え支援。
外観検査とロボット動作の統合。
特に製造現場では、「毎回同じものを大量に作る」工程だけでなく、「少しずつ条件が変わる」工程が増えています。
このような現場では、従来型の固定プログラムだけでは限界があります。
AIが状況を理解し、ロボットが柔軟に動く仕組みが必要になります。
海外でも、ロボットがリアルタイムに環境を認識し、適応しながら作業する考え方はPhysical AIとして注目されています。たとえばUniversal Robotsも、製造業におけるPhysical AIを「ロボットが知覚し、適応し、複雑な作業を自動化する」方向性として示しています。
リョーワが目指すのは「現場で使えるAI」
リョーワ R-Vision事業部は、画像処理、照明技術、AI、外観検査、遠隔支援に取り組んできました。
現場でAIを使うためには、AIモデルだけでは不十分です。
カメラの見せ方。
照明の当て方。
対象物のばらつき。
現場の安全性。
既存設備との接続。
作業者が使えるUI。
止めるべき時に止まる制御。
この泥臭い部分まで設計しなければ、AIは現場では動きません。
紙の上では賢いが、工場に入ると迷子になる。
そんなAIでは意味がありません。
リョーワが目指しているのは、デモで終わるAIではなく、
現場で使えるAIです。
すでに実用段階へ
今回のROS 2制御AIシステムは、現在は基礎研究として進めています。
しかし、すでに実用段階に近いところまで来ています。
小型ロボットを使った教育環境で、AIによる認識、判断、制御の一連の流れを検証できています。
次のステップは、この仕組みを産業用ロボット、協働ロボット、外観検査装置、遠隔支援システムと接続し、実際の現場課題に適用していくことです。
リョーワ R-Vision事業部では、製造業の皆さまと一緒に、次世代のフィジカルAI活用を進めていきたいと考えています。
こんな企業様と一緒に取り組みたい
次のような課題をお持ちの企業様は、ぜひご相談ください。
ロボット導入を検討しているが、現場ごとの調整が難しい。
外観検査とロボット制御を連携したい。
熟練者の判断をAI化したい。
多品種少量生産で自動化が進まない。
人手不足で作業支援システムを探している。
生成AIを製造現場でどう使えばよいか知りたい。
AIとロボットを組み合わせた実証実験を始めたい。
AIは、もう文章を作るだけのものではありません。
カメラで見て、現場を理解し、ロボットを動かす段階に入っています。
リョーワ R-Vision事業部は、画像処理とAI、そしてロボット制御を組み合わせ、製造現場に本当に役立つフィジカルAIの社会実装を目指します。
ロボットに、判断力を。
現場に、次の自動化を。
フィジカルAIに関心のある経営者様、工場長様、現場責任者様は、ぜひリョーワ R-Vision事業部までお問い合わせください。
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