この記事の要点: Powder Keg Technologies株式会社は、NEDOの2026年度「ディープテック分野での人材発掘・起業家育成事業（NEP）躍進コース3000」に採択されたと発表しました。同社は、自律動作する「フィジカルAI」を搭載したロボットを対象に、通信基盤からAIモデル、接続ネットワークまでを閉域網で横断的に診断する技術の研究開発を進め、安全な社会実装を支援します。
発表内容のポイント
- ロボット制御ミドルウェアの暗号化や認証、想定被害範囲を自動で可視化
- エッジAIを想定し、入力変化への頑健性や推論の信頼度を定量的にスコア化
- 稼働中のロボットを止めずに診断を行うセーフティ・ガードレール技術を研究
発表の背景
ロボットが自ら判断して動く「フィジカルAI」の普及に伴い、サイバー攻撃による物理的な人身事故のリスクが懸念されています。従来のITやOTのセキュリティ対策とは異なり、ロボットの異常動作は人の生命に直結するため、より高度な検証が必要です。しかし、ロボットの通信基盤、搭載AI、工場ネットワークを統合的に診断する手法は限られており、新たな診断技術の確立が求められていました。
何が発表されたのか
本事業では、ROS/ROS 2搭載ロボットを対象とした診断技術を開発します。機密性の高い生産現場や開発環境での利用を想定し、診断は閉域網で完結する構成を目指します。具体的には、ロボット制御用ミドルウェアのセキュリティ診断、エッジAIモデルの脆弱性評価、そして稼働を止めずに安全に診断を行う「セーフティ・ガードレール」の3テーマに取り組みます。開発成果は、同社のAI自動セキュリティ診断デバイス「MUSHIKAGO」の機能として統合される計画です。
製造業・生産管理への見方
製造現場における自律移動ロボットや産業用ロボットの導入において、セキュリティ対策は生産ラインの停止を防ぐだけでなく、作業員の安全確保に直結する極めて重要な課題です。本技術が実用化されれば、ロボット開発者や工場システム担当者が専門知識を持たなくても、出荷前や稼働中の品質保証工程においてセキュリティ検証を容易に行えるようになります。特に閉域網で完結する診断手法は、外部ネットワークとの接続を制限している製造現場にとって導入しやすい現実的なアプローチと言えます。
現場で確認したいポイント
- 自社工場で稼働中または導入予定のロボットにおけるセキュリティ診断手法の有無
- ロボットの通信基盤や搭載AIモデルに対する脆弱性評価の実施状況
- 生産ラインを停止させずにセキュリティ診断を行える運用体制の検討
確認しておきたい点
本研究開発は計画段階のものであり、具体的な製品仕様や提供時期、販売条件は今後の開発・検証の進捗によって変動する可能性があります。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | Powder Keg Technologies株式会社 |
| 発表日時 | 2026-10-01 15:34:33 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
