事例の概要

企業株式会社安川電機（Google DeepMindと連携）
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Google DeepMind「Gemini Robotics ER 1.6」（作業の理解と計画）＋AIロボット「MOTOMAN NEXT」（動作）によるエージェンティック・ロボットシステム
関連する製品・サービスMOTOMAN NEXT（株式会社安川電機）

成果

取り組みの内容

多品種の部品を扱う工場では、品種が変わるたびにロボットの動作を教え直す必要があり、仕分けのような作業の自動化が採算に合いにくいという課題がありました。

安川電機は2026年7月15日、AIロボット「MOTOMAN NEXT」とGoogle DeepMindの「Gemini Robotics ER 1.6」を連携させた「エージェンティック・ロボットシステム」を開発したと発表しました。生成AIが「何をすべきか」を理解して計画し、MOTOMAN NEXTが「どう動くか」を担う役割分担です。「この部品を仕分けて」程度の指示で、事前のティーチングなしに動作するとされます。

発表では、搬送中の落下などのエラーを認識してやり直す機能と、部品が足りないときに生産管理システムへ発注情報を連携できる構成も示されました。フィジカルAIの成功率が100%にならない前提で失敗の回復を組み込み、ロボットの判断を業務システムにつなぐ設計です。

開発段階の発表で、提供時期、価格、対応できる作業の範囲、成功率は公表されていません。

この事例から読み取れること

  • 当サイトの見方では、生成AIに作業の計画を、ロボット側に動作を任せる役割分担は、既存の制御と安全機能を活かす現実的な構成である
  • エラーの検知とやり直しを最初から設計に入れている点は、フィジカルAIを工場で使ううえでの重要な前提といえる
  • 作業指示を人が毎回入力するのではなく、MESや生産管理から渡せるかが、ライン組み込みの成否を分けると考えられる

出典

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。

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