ソフトバンクと安川電機は2026年7月14日のイベントで、ロボットが稼働後も学習を続けて性能を向上させる「フィジカルAI」の実証結果を発表した。ソフトバンクCTOの湧川隆次氏は「これからのロボットは購入したときが一番性能が低く、使うほど賢くなる」と述べ、従来の「買った時が最高性能」という常識からの転換を強調した。
ポイント
- 形状が変わりやすいワイヤハーネスを箱詰めする作業で実証実験を実施
- 実機の作業データをもとにNVIDIA「Cosmos」で合成データを生成し、追加学習に活用
- 「Omniverse」上のシミュレーションで動作を評価してから実機へ展開するサイクルを自動化
- 安川電機の担当者は「夜の間に学習が進み、翌朝にはさらに上手になっていた」と一晩での性能向上を報告
- 隠れた物体を探すタスクでは、VLM（画像と言葉を組み合わせて理解するAI）が対象の位置を推測し、VLA（見て理解した内容をロボットの動作に変換するAI）が実際の取り出し動作を実行
フィジカルAIへの意義
ロボットに与える「動け」という指示を、購入後も継続的な学習で磨き上げていく発想は、工場現場での導入ハードルを大きく下げる可能性がある。シミュレーターと合成データを使った夜間学習の自動サイクルは、M1 Macでの個人開発規模のシミュレーションにも通じる、Sim-to-Real（シミュレーターで学んだ動作を実機に転用する手法）の応用例として注目したい。
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