この記事の要点: 株式会社Preferred Networks（PFN）と株式会社Preferred Robotics（PFR）は、屋内移動ロボットの導入や運用の省力化に向け、環境高度理解基盤モデル「PLaMo-SemGround（プラモ・セムグラウンド）」の共同開発を開始しました。本事業は、経済産業省とNEDOが実施する「GENIAC」プロジェクトに採択されたものです。自然言語や画像、深度情報から走行可能領域や複雑な作業条件を理解する、20億パラメータ級以下の軽量なモデル開発を目指します。
発表内容のポイント
- ロボット導入時の地図・走行制約設定など、初期設定・運用タスクの90%以上削減を目指す
- 工場や商業施設など50現場以上から実用データを収集し、2,000万サンプル以上のデータ基盤を構築
- 2028年度中にPFR製品へ先行実装し、将来的には他社ロボットメーカー等への商用販売も計画
発表の背景
近年、製造現場や物流倉庫では人手不足を背景に、搬送や巡回などの業務を自動化する屋内移動ロボットの需要が急増しています。しかし、現場ごとのレイアウト変更や、通行方向、一時的な障害物といった運用ルールに合わせた走行制約の設定には、専門技術者による調整が必要でした。この対応にかかる時間とコストが、ロボットの迅速な導入や運用の妨げとなっており、現場担当者でも容易に設定・更新できる仕組みが求められていました。
何が発表されたのか
共同開発する「PLaMo-SemGround」は、PFNの国産生成AI基盤モデル「PLaMo」の知見を活かし、エッジデバイスでの動作を見据えた2Bパラメータ以下の軽量なモデルです。カメラ画像やセンサーによる深度情報、自然言語の指示から、進入禁止領域や段差などを2次元・3次元で特定し、意味情報付き地図や経路計画器へ接続します。開発にあたっては、PFRが50以上の実現場から走行ログや現場ルールを含むデータを収集し、PFNが2,000万サンプル以上の学習・評価用データ基盤を構築。10現場以上での実証試験を経て、性能を評価します。
製造業・生産管理への見方
製造業の生産ラインや物流倉庫では、レイアウト変更や資材の仮置きが頻繁に発生します。従来のAMR（自律走行ロボット）やAGV（無人搬送車）では、その都度システムインテグレーターや専門技術者を呼んでマップの再設定や走行ルートの修正を行う必要があり、運用のダウンタイムや追加コストが課題でした。本技術が実用化されれば、現場の作業員が自然言語などで指示を出すだけでロボットが環境変化を自律的に理解し、安全なルートを再設定できるようになります。これにより、工程変更への柔軟な対応と、ロボット導入・維持コストの劇的な削減が期待されます。
現場で確認したいポイント
- 自社の工場や倉庫におけるレイアウト変更の頻度と、その際にかかるロボットの再設定コスト
- エッジデバイス（ローカルPCやロボット本体）で動作する軽量AIモデルの、現場環境での処理速度や精度
- 2028年度に予定されている先行実装製品の仕様と、自社で導入済みの既存システムとの互換性
確認しておきたい点
本事業は研究開発段階であり、実際の製品への先行実装は2028年度中（2028年4月〜2029年3月）を予定しています。現時点で即座に導入できる技術ではない点に注意が必要です。
関連リンク
- 発表企業サイト：株式会社Preferred Roboticsの公式企業サイトです。
- 発表企業のPR TIMESページ：Preferred Roboticsのプレスリリース一覧です。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社Preferred Robotics |
| 発表日時 | 2026-09-09 14:14:04 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
