# シーイーシー、製造現場の未来を拓く「フィジカルAI」実証ラボを開設 – DX加速で人手不足を解消へ - 出典: fture-scope（https://future-scope.net/） - URL: https://future-scope.net/2026/09/10/%e3%82%b7%e3%83%bc%e3%82%a4%e3%83%bc%e3%82%b7%e3%83%bc%e3%80%81%e8%a3%bd%e9%80%a0%e7%8f%be%e5%a0%b4%e3%81%ae%e6%9c%aa%e6%9d%a5%e3%82%92%e6%8b%93%e3%81%8f%e3%80%8c%e3%83%95%e3%82%a3%e3%82%b8%e3%82%ab/ - カテゴリ: テックニュース - 公開日: 2026-09-10 - 更新日: 2026-09-10 --- ## シーイーシーが「フィジカルAI」実証ラボを開設、製造現場のDXを加速 株式会社シーイーシーは2026年9月9日、製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させるため、「フィジカルAI」の社会実装に向けた事業検討を開始しました。これに伴い、同社の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。現実世界を理解し、物理的なタスクを遂行するAI（フィジカルAI）が、製造現場の未来をどう変えるのか、その可能性を探る取り組みが本格化しています。 人手不足や多品種少量生産といった課題に直面する製造業では、自動化や省人化のニーズが高まっています。フィジカルAIは、これらの課題解決の切り札として期待されていますが、実際の現場でロボットを確実に動かすには、学習モデルの質や実機制御のノウハウ、そして膨大なデータの「質」と「量」が不可欠です。 シーイーシーは、製造業に特化したバーティカルAI（特定の業界や業務に特化したAI）と、長年にわたる機械・ロボット制御技術、そしてデータ利活用基盤「Resolana」を統合することで、これらの課題を乗り越えようとしています。クラウドに依存せず、中小の製造現場でも導入しやすいフィジカルAIの実現を目指している点が注目されます。 ![フィジカルAIの事業構想図](/wp-content/uploads/2026/09/eca6dd06768600c421af813b3203bf7c.webp) ### 実証ラボの役割とシーイーシーの強み 「フィジカルAI実証ラボ」は、データとAI、そして実際のロボットを組み合わせた実験環境を提供します。ここでは、複数のメーカーのロボットが混在する環境での連携性、制御性、安全性が系統的に評価され、事業化に向けた基礎資料がまとめられます。既に多くのロボットユーザー企業や大手部品メーカーが来訪し、この取り組みへの高い関心を示しているとのことです。 シーイーシーは、長年の製造DXで培った現場ノウハウと以下の知見を強みとしています。 - **OTデータ収集（VR+Rの「Facteye」）**: 生産設備をリアルタイムで監視し、高精細な加工実績や稼働データを収集します。 - **データ整備・分析・管理（「Resolana」）**: AI活用に適した形へデータを整備・分析・管理し、「AI-Ready化」（AIがすぐに使える状態にすること）を実現します。 - **製造特化のバーティカルAI**: 熟練工の持つ暗黙知（言葉やマニュアルでは表現しにくいノウハウ）をAIの判断基準として構造化し、生産計画の最適化や品質異常の原因推定など、現場固有の判断を支援します。 - **安全性**: 自律稼働時の異常検知や即時緊急停止機能、意思決定の監査ログ化を通じて、物理的リスクの低減と安定稼働を両立させます。 これらの知見を組み合わせることで、現場の観測・整備から判断、連携、安全性までを一貫して支える「フィジカルAI」のトータルソリューションを目指しています。 ### 進行中の実証内容：AIによる自動化と現実世界への適用 本年度の実証テーマとして、以下の二つのアプローチが進められています。これらはいずれも、オンプレミス環境（自社の設備内でシステムを運用する方式）、複数メーカーのロボットの同時制御、新旧装置の混在といった、実際の製造現場の状況を想定した環境での実現を目指しています。 #### (1) AIによるティーチング・プログラム（TP）自動生成の検証 AIを用いてロボットの動作設計（何を、どの順で行うか）を自動で生成する技術の検証です。これにより、熟練者による手作業でのプログラミング負荷を減らし、多品種少量生産への迅速な切り替えや、現場への導入スピードアップが期待されます。現在は、生成されたTPの妥当性や安全性を仮想環境で評価する研究段階です。 ![ロボットアームのシミュレーションイメージ](/wp-content/uploads/2026/09/dfd521a5698cdc8b11d733e044d1eccd.webp) ![ロボットアームの制御画面](/wp-content/uploads/2026/09/155b97076a06eda1066acfbf4cb38e38.webp) #### (2) 学習モデルの実機適用（Sim2Real）検証 シミュレーション環境で学習・検証したAIモデルを、実際の装置やロボットで再現し、稼働させるための技術体系「Sim2Real」（シムトゥーリアル）の検証です。現実環境での再現性や安定稼働性を確保することが目標とされており、稼働継続率、誤差率、復旧時間、セーフティインシデントの発生頻度といった運用指標をモニタリングし、実運用に耐えうる水準の担保を目指す研究段階です。 ![複数の産業用ロボットが稼働する研究室](/wp-content/uploads/2026/09/61872a704d0a4cf26e7a189b91044b16.webp) ### 未来への展望と協業 シーイーシーは、この実証をフィジカルAI事業の出発点と位置づけ、工作機械や産業用ロボットのユーザー企業との協業を積極的に進めていく方針です。メーカー、システムインテグレーター、そして製造・物流事業者と連携し、AIとデータを活用して上位システムと現場の機械制御を安定的かつ確実に結びつけるソリューションの実装を目指します。これにより、製造現場の自律化、ひいてはフルオートメーション（完全自動化）の実現に貢献する未来が期待されます。 ### 展示会への出展情報 シーイーシーは、2026年10月26日（月）から31日（土）まで東京ビッグサイトで開催される「第33回 日本国際工作機械見本市（JIMTOF2026）」に出展し、今回の検証内容に関するデモンストレーションを行う予定です。 ### データ利活用基盤「Resolana」について 「Resolana」は、データマネタイゼーション「Dataxia」が提供する、AI-Ready化を実現するデータ利活用基盤です。データ活用に至るプロセスを簡便かつスピーディに進め、現場での故障予兆検知や品質予測など、リアルタイムでの状況把握や将来予測を支援し、データ分析の課題解決を加速させます。 - 「Resolana」製品サイト：[https://www.cec-ltd.co.jp/promotion/connected/resolana/](https://www.cec-ltd.co.jp/promotion/connected/resolana/)