事例の概要
| 企業 | 株式会社リコー |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 電子・半導体 |
| 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 | 人やロボットの作業動画から潜在行動モデル（LAM）で行動表現を学ぶVLA（視覚・言語・行動モデル）。AWSの支援プログラムを利用 |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
ロボットに新しい作業を覚えさせるには、これまで動作を一つずつ教えるか、ロボットを実際に動かして集めた大量のデータで学習させる必要がありました。ロボットの動作データを集めるには時間と費用がかかり、フィジカルAIを広げるうえでの大きな制約になっています。
リコーは、人やロボットが作業する動画から、潜在行動モデル（LAM）を使って行動の表現を学ぶVLA（画像と言語の入力からロボットの行動を出力するモデル）を開発しました。2026年8月31日に発表し、部品のピック＆プレース（つまんで置く作業）で動作を確認しています。開発にはAWSの支援プログラムを利用しました。
研究開発の段階で、成功率や生産現場での導入の予定などは公表されていません。
人の作業動画から学べれば、ロボットの動作データを一から集める負担を減らせる可能性があります。工場の作業動画は、技能伝承や作業分析のためにすでに撮られていることも多く、将来はそうした動画が学習の素材になりうる点で、動画の撮り方と保存の形式をそろえておく意味が出てきます。
この事例から読み取れること
- 人の作業動画から行動を学ぶ手法は、ロボットの動作データを集める負担を下げる方向として注目に値すると当サイトは見ています
- 研究開発段階の発表で成功率などの数値はないため、生産ラインでの実用性は今後の発表で確認する必要があります
- 技能伝承や作業分析で撮っている作業動画が、将来ロボットの学習素材になりうるため、撮影形式をそろえておく価値があります
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。
