ロボットが現場データから学び、導入後に性能を高めていく。ソフトバンク最大規模の法人向けイベント「SoftBank World 2026」のセッションで、安川電機とソフトバンクがフィジカルAIの社会実装に向けた取り組みを紹介しました。
ロボットは「決められた作業」から「状況に応じて動く」存在へ
フィジカルAIの社会実装をテーマにした講演では、株式会社安川電機 取締役執行役員 技術開発本部 AIロボティクス統括部長の久保田由美恵さんと、ソフトバンク 常務執行役員 兼 CTOの湧川隆次が登壇しました。モデレーターを務めた株式会社HEART CATCH 代表取締役の西村真里子さんとともに、AIとロボットを組み合わせたフィジカルAIが、次世代の社会インフラにどのように生かされていくのかを議論しました。
写真左から、HEART CATCH 西村真里子さん、安川電機 久保田由美恵さん、ソフトバンク 湧川隆次
冒頭、久保田さんは安川電機の歩みと、産業用ロボットの進化を紹介しました。
久保田さん「安川電機は創立当初からモーターを手掛けてきました。石炭搬送など、人の負担が大きい作業を少しでも楽にするところから始まっています。ロボットについては、長く “ティーチングプレイバック” を中心に発展してきました。あらかじめ教えた動きを、精度よく、安全に繰り返す。そこが産業用ロボットの強みでした」
これまでのロボットは、決められた場所で決められた作業を繰り返すことを得意としてきました。一方でAIの進化により、ロボットの活用領域は工場や物流の現場にとどまらず、人がいる空間にも広がり始めています。
久保田さん「AIを活用することで、今までできなかったことができるようになってきています。これからはものづくりの現場だけでなく、人がいる場所にもロボットが入っていく。そのときに必要な技術や仕組みは、われわれだけでは実現できません。ソフトバンクのようなパートナーと連携しながら、新しい自動化の領域を広げていきたいと考えています」
こうした新しい自動化の実現に向けて、湧川はまず、従来のロボットが得意としてきたことと、フィジカルAIで広げようとしている領域について、説明しました。
湧川「ロボットは、決まった作業や単一作業が非常に得意です。一方で、それをマルチタスクにするにはどうすればいいのか。そこにフィジカルAIを活用できるのではないかと考えています。例えば『机を片付けて』という指示があったとします。人なら、机の上を見て、ゴミを拾う、書類を揃える、机を拭くといった作業に自然と分解できます。ロボットでもそれを実現したい。そこで、VLM（Vision Language Model：視覚・言語モデル）とVLA（Vision-Language-Action：視覚・言語・行動モデル）を組み合わせます。VLMはいわばロボットの目で、状況を理解して作業を細かく分解します。VLAは、その指示を受けてロボットの動作につなげる役割です」
湧川「大きなモデルをロボットの中だけで動かそうとすると、計算資源も電力も足りません。そこで、VLMのような重い処理はインフラ側で担います。ロボットに近い場所で低遅延に処理し、ロボット本体では動作に近い部分を担う。こうした構成にすることで、フィジカルAIを現場で使える形に近づけていきます。ロボット単体の性能だけではなく、AI処理を支える基盤全体が重要になる。大きなモデルをどこで動かし、どの処理をロボット側に残すのか。フィジカルAIの社会実装には、ロボット、AIモデル、通信ネットワーク、計算基盤を一体で設計する視点が求められます」
現場データを学習に戻し、導入後も性能を高める
セッションでは、ロボットがハーネス状のケーブルをつかみ、箱に入れるデモンストレーションも紹介されました。ケーブルのような柔らかい物体は、持つ場所によって形が変わり、持ち上げた瞬間にも重心が変化します。
この日、展示スペースで実際にデモンストレーションを見た西村さんは、「持ち上げると形状が変わる、ロボットが苦手としてきた作業なんですね」とコメント。
久保田さん「ただケーブルを箱に入れているだけに見えるかもしれませんが、束になっているケーブルは、持った瞬間に形が変わるので、AIを使って、状態の変化を見ながら動作を調整する必要があります」
湧川「ロボットは、動かしている間にデータを生み出します。そのデータを使って、さらに学習できることが大事です。実機から出てくるデータをため、合成データを作り、学習し、シミュレーションで確認して、良ければロボットに戻す。この一連の流れが回ることで、ロボットは導入後も賢くなっていきます」
この「導入後も賢くなる」という考え方は、従来の製品とは異なるポイントです。購入時点が完成形ではなく、現場で動くほどデータがたまり、そのデータを学習に活用することで性能を高めていく。フィジカルAIでは、現場そのものがロボットを育てる環境になります。
久保田さん「われわれも学習用のサーバーは持っていましたが、基盤モデル系のものを扱うには時間がかかります。今回、ソフトバンクの基盤やデータの流し方を組み合わせることで、実行、推論、学習のループを作れたことが大きかったです。ロボットが現場で動き、その結果を次の学習に生かせるようになりました」
湧川「安川電機はロボットの現場に非常に強い会社です。われわれはAI基盤やGPUクラウド、ネットワークインフラを持っています。ロボット技術とAI・インフラ技術を組み合わせることで、1社だけでは難しかった取り組みを形にできました。動き始めるとアイデアも増え、協業の範囲も広がっています」
一方で、フィジカルAIの社会実装には、安全性の確保が欠かせません。ロボットは物理的に動く存在であり、人や周囲の環境に影響を及ぼす可能性があります。
西村さん「フィジカルAIの現在地をどのように見ていますか？」
久保田さん「AIで動くロボットを、どう安全に使えるようにするか。そこが社会実装に向けた大きなポイントです。導入して終わりではなく、運用や保守、アフターサービスまで含めて、安心して使い続けられる状態を整える必要があります」
企業経営におけるフィジカルAIの意味にも話題が広がりました。湧川が強調したのは「現場データ」の重要性です。
湧川「フィジカルAIでは、全ての鍵がデータになります。データを持っているのは、現場を持っている企業です。そのデータをどう取得し、学習ループに入れていくか。それができれば、自社の事業に最も使いやすいAIモデルやロボットを作ることができます」
久保田さん「ロボットができることが増えていくと、人に何をやってほしいのか、人が何をやるべきなのかにフォーカスできるようになります。タスクをロボットに置き換えるだけではなく、人が本来集中すべきことを考える時代に近づいているのだと思います」
- ソフトバンクと安川電機、フィジカルAIの開発基盤として 「AIデータセンター GPUクラウド」を活用し、柔軟物体ハンドリングシステムを実証～NVIDIAと協力し、ロボットの動作データ収集からAIの学習・評価、実機への適用までを効率化～（2026年7月13日 ソフトバンク株式会社 プレスリリース）
（掲載日：2026年8月4日）
文：ソフトバンクニュース編集部
SoftBank World 2026 公式サイト
SoftBank World 2026の講演は、一部を除き、
2026年8月31日（月）まで公式サイトからオンデマンド視聴可能です。
