事例の概要
| 企業 | ファナック株式会社（Google Cloudと協業） |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 機械 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | フィジカルAI・ロボット |
| 使われた技術 | Gemini Enterpriseによる図面読解と、溶接条件（電流・電圧）・ロボット動作の自動生成（協働ロボットCRXのティーチペンダント内蔵カメラで図面を読み取り） |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
溶接ロボットの立ち上げでは、図面を読んで溶接条件を決め、ティーチペンダントで溶接線を1点ずつ教える作業に熟練者の工数がかかります。多品種少量の工場では、品種が変わるたびにこの作業が発生し、ロボット導入の障壁になっていました。
ファナックは2026年9月11日、Google Cloudと協業した「AI溶接エージェント」を発表しました。協働ロボットCRXのタブレット型ティーチペンダントの内蔵カメラで部品図面を読み取り、Gemini Enterpriseが材料と形状を理解して、溶接条件（電流・電圧）とロボットの動作を自動で生成します。同社は「ゼロ設定・ゼロ教示」と表現しています。
オペレーターは、生成された条件と動作をそのまま実行するか、微調整して実行するかを選べます。図面等のデータは別ユーザーのAI学習に使われないとされ、出荷は2026年12月末、サブスクリプションでの提供です。
発表時点では製品の提供開始前で、導入企業での教示時間の短縮や溶接品質の結果は公表されていません。治具の位置決め、試し溶接による評価、溶接施工要領の承認といった作業は引き続き人が担います。
この事例から読み取れること
- 当サイトの見方では、条件出しと教示の初期作業をAIが肩代わりし、最終判断は人が行う設計は、品質責任の所在を保ったまま工数を減らす現実的な線引きである
- 生成された溶接条件の承認者と試し溶接の評価手順を、導入前に社内規程に組み込む必要がある
- サブスクリプション解約後に作成済みのプログラムを使い続けられるかは、契約前に確認すべき論点と考えられる
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
