ソフトバンクと安川電機、使うほど賢くなるロボットを実証

ソフトバンクと安川電機は、年次イベント「SoftBank World 2026」にて、物理世界とAIを繋ぐフィジカルAI（ロボットなど物理の実体とAIを高度に融合させた技術）の共同開発成果を披露しました。

NVIDIA CosmosとOmniverseを活用した自律学習ループ

従来の産業用ロボットは、納入時が最も性能が高く、以後はハードウェアの経年劣化とともに効率が低下していくのが一般的でした。しかし、両社が提示したシステムは、強化学習を継続的に繰り返すことで「導入後も賢くなり続ける」というパラダイムシフトを実現します。

実証された学習ループでは、以下のようなデジタルとリアルの連携が自動で回り続けます。

1. ​データ収集​​：ロボットの実機から稼働データを収集（今回のデモでは、掴むたびに形状が変わるワイヤハーネスを箱に入れる作業）。
2. ​合成データ生成​​：収集したデータを基に、NVIDIAの映像生成・マルチモーダルAI「Cosmos」を用いて合成データを生成し、学習を行う。
3. ​シミュレーション​​：3Dコラボレーションプラットフォーム「Omniverse」上で動作を評価し、精度を確認。
4. ​実機への展開​​：合格した学習済みモデルを実機に反映する。

安川電機の久保田由美恵氏（AIロボティクス統括部長）によると、展示会場の環境に合わせて前夜に再学習をかけたところ、翌朝にはロボットの作業精度が一晩で劇的に向上していたと明かしています。

インフラ連携による処理能力制約の克服

ロボット単体のオンボードGPUでは、巨大なAI基盤モデルを駆動する処理能力が不足します。この問題を解決するため、両社は処理の役割分担を行いました。

• ​インフラ（クラウド）側​​：現場全体の状況を監視・判断するVLM（画像とテキストの両方を理解する視覚言語モデル）をソフトバンクのAIデータセンターやエッジサーバー群で処理する。
• ​ロボット（エッジ）側​​：動作コマンドを生成するVLA（視覚とテキストに加え、ロボットの動作アクションを出力するモデル）を実行する。

この役割分担により、別の荷物の下に隠れたスマートフォンをVLMが推測して他の物体をどかしてから取り出すといった、高度な自律作業を物流倉庫で実証しました。

協業の背景と今後の社会実装ロードマップ

安川電機は「全電気式」ロボットを業界に先駆けて開発した老舗であり、ソフトバンクは高性能なGPU計算基盤の提供を行っています。この協業は、ソフトバンクの湧川隆次CTOによる安川電機への「突撃訪問」から始まり、当時の小川昌寛社長との議論を経て、約半年という極めて短期間で2025年12月の国際ロボット展（iREX2025）に向けたデモ構築をやり遂げました。

ソフトバンクは2030年を待たずにこのフィジカルAIの社会実装を本格化させる計画であり、人手不足が深刻な物流や製造業の現場において、自ら適応して進化するロボットの活用が強く期待されます。

出典：ITmedia AI＋