この記事の要点: 株式会社シーイーシーは2026年9月9日、製造業向けに「フィジカルAI」の社会実装に向けた事業検討を開始し、研究拠点であるさがみ野システムラボラトリに「フィジカルAI実証ラボ」を開設したと発表しました。製造業特化型のバーティカルAIとデータ利活用基盤「Resolana（レゾラナ）」、そして長年培った機械・ロボット制御技術を組み合わせ、クラウドに依存せず中小の製造現場でも活用できる自律化ソリューションの構築を目指します。
発表内容のポイント
- 現実世界で物理タスクを遂行する「フィジカルAI」の社会実装に向けた事業検討を開始
- マルチベンダーのロボット環境で、連携性・制御性・安全性を検証する実証ラボを開設
- AIによる動作設計自動生成と、シミュレーションから実機へ適用するSim2Realを検証
発表の背景
人手不足や多品種少量化を背景に、製造・物流現場での自動化・省人化ニーズが高まっています。現実世界で判断し行動する「フィジカルAI」の活用が期待される一方、現場でロボットを確実に動かすには、学習モデルの品質だけでなく、実機制御のノウハウや、製造工程・品質基準といった業務知識を理解した領域特化型（バーティカル）AIが求められます。同社はこれまでの製造DXの知見を活かし、この課題解決に乗り出しました。
何が発表されたのか
開設された実証ラボでは、特定のメーカーに依存しないマルチベンダー環境において、データ×AIと実ロボットを組み合わせた実験を行います。本年度は、AIを用いてロボットの動作設計（ティーチング・プログラム）を自動生成し仮想環境で評価する「動作設計の自動生成」と、シミュレーション環境で学習したモデルを実機に展開して再現性や安定稼働性を検証する「Sim2Real」の2つのテーマを推進。オンプレミスや新旧装置の混在など、実際の製造現場を想定した環境で検証を進めます。
製造業・生産管理への見方
製造現場におけるロボット導入では、多品種少量生産への切り替え時に発生するティーチング作業の負担や、シミュレーション通りに実機が動かないといったギャップが課題となっています。本取り組みは、これらの課題に対してAIによるプログラム自動生成やSim2Real技術でアプローチするものです。また、自律稼働時の異常検知や即時緊急停止といった安全性確保、複数メーカーのロボットが混在する環境での制御など、実運用に直結する検証が行われる点が、生産管理や現場のDX推進者にとって注目すべきポイントと言えます。
現場で確認したいポイント
- 自社に混在する新旧設備や複数メーカーのロボットに対して、一元的な制御連携が可能か
- AIによるティーチング自動生成が、自社の多品種少量生産の段取り替え時間をどこまで短縮できるか
- 自律稼働時における異常検知や緊急停止など、現場の安全基準を満たす仕組みが担保されているか
確認しておきたい点
本事業は現時点で「社会実装に向けた事業検討および実証ラボでの検証段階」であり、具体的な汎用パッケージ製品として即時導入できる段階ではありません。実機適用における稼働継続率や誤差率などの検証結果に注視する必要があります。
関連リンク
- 発表企業サイト：株式会社シーイーシーの公式企業サイトです。
- Resolana 製品ページ：AI-Ready化を実現するデータ利活用基盤の紹介ページです。
- シーイーシー PR TIMESページ：シーイーシーのプレスリリース一覧が確認できます。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社シーイーシー |
| 発表日時 | 2026-09-09 11:00:02 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
