VLA (Vision-Language-Action)
認識と行動をつなぐモデル
視覚情報や指示内容をもとに、現場で何をするかを判断するための中核モデルです。
Physical AI ソリューション
モバイルマニピュレーターとエッジAIにより、移動を伴う柔軟なタスクを自動化。製造現場の人員配置を1/2に削減する次世代ロボティクス。
導入後も現場での運用データを継続的に収集し、モデルの学習と改善を繰り返すことで自動化率を向上させます。
3つの要素で構成するPhysical AIシステム
知能モデル、実機システム、遠隔運用基盤を組み合わせて、現場で扱いやすい構成にしています。
モバイルマニピュレーター
移動型作業ロボット
自律移動台車にロボットアームとカメラを搭載し、移動と軽作業を一台で担うロボットです。
遠隔運用・データ基盤
監視と改善のための基盤
ロボットの稼働状況、ログ、遠隔操作、学習用データを一元管理し、改善につなげやすくします。
製造現場で残り続ける人手依存のボトルネック
現場で繰り返し発生する作業は、単純に見えても稼働維持の負担になりやすく、採用難や属人化の影響を直接受けます。
採用難
夜間や反復作業を含む工程では人が集まりにくく、必要なシフトを埋められないことで稼働計画が不安定になります。
属人化
巡回、確認、搬送、段取り補助などは現場判断に依存しやすく、担当者がいないと回らない運用になりがちです。
稼働維持コスト
ラインを止めないために限られた人員へ負荷が集中し、監督・確認・移動のコストが積み上がっていきます。
導入ユースケース
ライン巡回・計器確認
設備状態、メーター値、ライン滞留要因などを巡回しながら取得し、現場判断に必要な情報を継続的に収集します。
- 巡回
- 計器確認
- 異常監視
ライン間搬送・供給回収
工程間の小型搬送やラインサイドへの供給、回収作業を自動化し、作業者の移動負荷を減らします。
- 搬送
- 供給
- 回収
箱詰め前後の補助作業
投入補助や簡易な段取りなど、完全自動化の前段として着手しやすい周辺作業から対象領域を広げます。
- 投入補助
- 軽作業
- 段取り
導入から改善までの進め方
標準構成で立ち上げ、遠隔操作で現場データを集め、学習と評価を経て再配備するまでを一連の運用として設計します。
現場ヒアリング
対象工程、制約条件、安全性、評価指標を整理し、どのタスクから始めるべきかを明確にします。
標準構成で初期導入
ロボット本体、遠隔操作、ログ取得の標準パッケージを用い、まずは現場で動く状態を短期間で立ち上げます。
データ蓄積と学習
遠隔操作や実運用ログをもとに、視覚入力と行動の対応を学習し、介入削減を目指して改善を進めます。
評価して再配備
オフライン評価と現場評価を通過したモデルのみを段階的に反映し、安全に改善サイクルを継続します。
実績
ソフトウェア開発を土台に、ロボティクスやAIまで含めて実機実装へつなげてきた経験が、現場導入の土台になっています。
AMD Robotics Hackathon のデモ動画
ソフトウェア開発実績
複数のクライアント向けに、要件整理から実装、改善までを一貫して支援してきた実績があります。
ディープテック領域の経験
量子コンピュータや人工衛星など、高度な技術要求がある領域での開発経験を持っています。
実機での検証
VLAを含む制御システムを、デモや現場に近い環境で実際に機能検証しながら開発を進めています。
取引実績
Science Aid株式会社
BlendAI株式会社
- ASMA Inc.
ASMA株式会社
開発ブログ
Physical AI やロボティクス実装の知見、検証の過程、技術的な取り組みを note で発信しています。
