# Forcesteed Roboticsと産総研、生成AI搭載ロボットの安全性に関する共同論文を発表 - 出典: fture-scope（https://future-scope.net/） - URL: https://future-scope.net/2026/08/25/forcesteed-robotics%e3%81%a8%e7%94%a3%e7%b7%8f%e7%a0%94%e3%80%81%e7%94%9f%e6%88%90ai%e6%90%ad%e8%bc%89%e3%83%ad%e3%83%9c%e3%83%83%e3%83%88%e3%81%ae%e5%ae%89%e5%85%a8%e6%80%a7%e3%81%ab%e9%96%a2/ - カテゴリ: テックニュース - 公開日: 2026-08-25 - 更新日: 2026-08-25 --- ## 生成AI搭載ロボットの安全性検証、共同論文として発表 AI・画像認識・ロボティクス技術の研究開発に取り組む株式会社Forcesteed Roboticsと国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）は、生成AIを活用した「フィジカルAI」搭載屋内搬送ロボットのリスク抽出と低減方策に関する研究成果を共同論文としてまとめました。 この研究成果は、「生成AIを用いたフィジカルAI搭載屋内搬送ロボットにおけるリスクの抽出とリスク低減方策」という論文題目で、2026年9月3日に金沢大学で開催される日本ロボット学会で発表される予定です。 - 学会名：日本ロボット学会 - 論文題目：生成AIを用いたフィジカルAI搭載屋内搬送ロボットにおけるリスクの抽出とリスク低減方策 - 発表者：難波 孝彰（国立研究開発法人産業技術総合研究所） - 発表日：2026年9月3日 10：40 〜 - 会場：金沢大学 自然科学本館 - 学会URL：[https://ac.rsj-web.org/2026/](https://ac.rsj-web.org/2026/) ## フィジカルAIとは？ ロボットの「賢い」動きを支える技術 近年、**生成AI**（与えられたデータから新しい文章や画像を自動で作り出すAI）は、単にコンテンツを生成するだけでなく、カメラやセンサーから得た情報を理解し、ロボットの行動を判断する用途にも広がっています。このように、AIがロボットなどの身体（フィジカル）を通じて現実世界を認識し、判断し、動作する仕組みが「**フィジカルAI**」です。 フィジカルAIは、人手不足への対応や業務の自動化に大きな期待が寄せられています。しかし、生成AIの認識や判断に誤りや遅れが生じた場合、その結果は画面上の回答にとどまらず、ロボットの停止、移動、回避など、現実空間での動作に直結します。特に、飲食店や商業施設など、人とロボットが同じ空間で活動する場所では、人の動きや障害物の位置が常に変化するため、その安全性確保が極めて重要となります。 ## ファミリーレストランでの配膳を想定した実証実験 本研究では、ファミリーレストランでの配膳業務を具体的な利用場面として設定し、生成AIを搭載した屋内搬送ロボットにどのようなリスクが生じ得るのか、そしてそのリスクをどのように減らすべきかを検討しました。 検証は、3Dシミュレーション環境と、産総研内に構築されたファミリーレストランを想定した模擬環境（実機）の双方で行われました。単に目的地まで移動できるかだけでなく、実際のサービス現場で起こり得る多様な場面が対象とされています。 ![生成AIを活用した屋内搬送ロボットのリスク検証研究](/wp-content/uploads/2026/08/2bab52bf555eef354188ad7b165d31e6.webp) 主な検証ポイントは以下の通りです。 - 進行方向にいる人や、横切ろうとする人への対応 - 子どもが手を振るなど、周囲の状況に応じたサービス - 従業員と来店客からの指示を区別する権限管理 ロボットが動いたかどうかだけでなく、生成AIが周囲をどのように認識し、どのような判断をしたのかも確認できる構成とされました。これにより、期待した動作に至らなかった場合に、環境認識、生成AIの判断、ロボット制御のどの段階に原因があったのかを切り分けながら検証が行われています。 検証の結果、シミュレーションと現実環境の違いや、ロボット自身の大きさ・可動範囲、周囲の環境、AIによる認識と判断の組み合わせによって、期待した動作に至らない場合が確認されました。個別の検証結果およびリスク低減方策の詳細は、日本ロボット学会で報告される予定です。 ## 今後の展望：より安全で自律的なロボットの実現へ 今回の検証で得られた知見をもとに、今後はさらなる検証が進められる予定です。主な検証テーマとしては、以下の点が挙げられています。 - 異常発生時の復旧時間短縮 - 人の行動予測による、より自然で安全な走行 - ロボット自身の状態把握と最適な行動計画の立案 - 認識結果の信頼度を踏まえた判断の高度化 ![安全・安心な実運用に向けた、さらなる検証を推進](/wp-content/uploads/2026/08/8d8f48a8627aa05cfb453ac177b182d5.webp) これらの研究は、生成AI搭載ロボットがより安全に、そして自律的に社会に貢献できる未来へとつながる重要な一歩となるでしょう。 ## Forcesteed Roboticsについて 株式会社Forcesteed Roboticsは、「世の中の駆動系に人工意識FSR-ACを統合し、機械と人が協調して新たな価値を生み出す未来を創る」をミッションに掲げ、AI・画像認識・ロボティクスの研究開発および社会実装に取り組んでいます。 現在、30社以上の企業・研究機関と連携し、Agentic Visionを中核技術としたPhysical AI・ロボティクスの研究開発を推進しています。ロボット向けAIアプリケーション「Luqua」「ARIA」「AKASHI」「LEIVOR」の開発に加え、ロボットプラットフォーム「Guardian」、3Dロボットシーンビルダ「3dbuilder」を展開し、ロボットメーカー、ロボットシステムインテグレータ（SIer）、ユーザー企業とともに、製造・物流・点検・サービスなど幅広い分野でAI・ロボティクス技術の実用化を進めています。 同社の技術紹介は以下のウェブサイトで確認できます。 - [https://www.forcesteed.com/technology/](https://www.forcesteed.com/technology/) ![Forcesteed Robotics ロゴ](/wp-content/uploads/2026/08/bcc4055fa0f89d23c944cfdba185161f.webp) ## 国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）について 国立研究開発法人産業技術総合研究所は、産業技術に関する研究を行う日本の国立研究開発法人です。多岐にわたる分野で、基礎研究から応用研究までを手掛けています。 詳細については、以下のウェブサイトを参照してください。 - [https://www.aist.go.jp/](https://www.aist.go.jp/) ![産総研ロゴ](/wp-content/uploads/2026/08/ba2937cc46c6b6b213d13b8a864e4d00.webp)