# AIエージェントがロボットの作業プログラムを組む「Agentic Robotics」、Forcesteed RoboticsがPhysical AI OS「FOS」の新機能として開発

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- カテゴリ: AIツール
- 公開日: 2026-10-29
- 更新日: 2026-10-29

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![AIエージェントがロボットの作業プログラムを組む「Agentic Robotics」、Forcesteed RoboticsがPhysical AI OS「FOS」の新機能として開発](https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/157769/40/157769-40-5e8b813df1438b52d5bdac29e9764ffc-2557x1437.png?width=1200&quality=85%2C65&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff)

## 言葉で伝えた作業を、AIエージェントがロボットのプログラムに組み立てる

株式会社Forcesteed Robotics（本社：東京都江東区、代表取締役CEO&CDO：大澤弘幸）は、AIエージェントがロボットの作業プログラムづくりを支援する「Agentic Robotics」を開発しました。同社のPhysical AI OS「Forcesteed OS “FOS”（フォス）」の新機能という位置づけです。今後は社内およびパートナー企業と実証を進めます。

使い方の流れは次のとおりです。まず人が作業内容を言葉で伝えます。それをFOSのAIエージェント「Forcesteed-Luqua（ルクア）」が読み取り、工程ごとにティーチング、ルールベース、VLAなどの中から場面に適した手段を選びます。そのうえで、汎用ヒューマノイドコントローラ「Forcesteed-LEIVOR（レイバー）」のノードプログラムとして組み立てます。Forcesteed-LEIVORで作成したモーション、スキル、タスクは再利用できる資産として蓄積され、使うほどAIエージェントが組める作業の幅が広がっていきます。

現場で実行されるのは、人が確認・承認したプログラムだけです。また、運用時はインターネットに接続できない可能性が高いことから、ローカルで動くAIエージェントを採用しています。これにより、人が培ってきたロボットシステムインテグレーションのノウハウを活かしながら、フィジカルAIを効率的に現場へ実装できるようにすることを目指しています。

![藤吉弘亘 教授](https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/157769/40/157769-40-490a2e3b5ba11d48919e896e094ed164-1006x1006.jpg?width=1200&quality=85%2C65&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff)藤吉弘亘 教授

## 開発の背景：従来型ロボットと学習ベース手法、それぞれの課題

従来の産業用ロボットは、決まった物を決まった場所で扱う作業なら高速かつ安定して動作します。その一方で、条件が変わるたびに人がプログラムを修正しなければなりませんでした。視覚と言語から動作を生成するVLA等の学習ベースの手法も研究が進んでいます。ただし、大量の実機データ収集や、産業現場が求める成功率・処理速度の確保が課題とされています。

こうした状況を受けてForcesteed Roboticsが着目したのが、世界的に注目を集める「Agentic Robotics」のアプローチです。AIエージェントが既存の制御技術と学習済みの動作を組み合わせて、ロボットのプログラムをつくるという考え方です。同社はこれを、人が最終判断を担う形でFOSに取り入れました。

![Physical AI OS “FOS”（フォス）構想のイメージ図](https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/157769/40/157769-40-d851d50c7afdc624b9e4ff7a40dc4bb1-1672x941.png?width=1200&quality=85%2C65&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff)Physical AI OS “FOS”（フォス）構想のイメージ図

## 「組む・確かめる・直す・動かす・育てる」5つの機能

Agentic Roboticsは、次の5つの機能で構成されています。

- **組む**：場面に合った手段を選び、作業プログラムを組み立てる。うまくいかない工程があれば、その工程だけを別の手段に差し替えた案も提示する
- **確かめる**：提案されたプログラムを担当者が画面上で確認し、その場で修正または承認する。進入禁止エリアや停止条件も人が定義し、AIが単独でプログラムを現場に反映することはない（Human-in-the-loop）
- **直す**：「滑った」「ぶつかった」「1回あたりの時間が延びた」といった失敗が起きた場合、担当者が問題のあった工程を指定すると、Forcesteed-Luquaがその工程に絞った改善案を提示する。場合によってはティーチングポイントなどの手直しを人が実施し、人とAIが役割分担して効率的に実装を進める
- **動かす**：AIエージェントの役割はあくまで動作作成の支援まで。実際の動作は従来の制御と組み込まれた学習済みの動作が担い、Forcesteed-Luquaが考えるのは稼働前と失敗後に限られる
- **育てる**：Forcesteed-LEIVORで作成・承認されたモーション、スキル、タスクは、再利用できる資産として蓄積される。人がティーチングで作った動作も、AIエージェントが組み立てたプログラムも、同じ形で残る。資産が増えるほどAIエージェントが新しい作業で選べる手段が増え、一から作る範囲は小さくなっていく。現場で使い続けるほどAIエージェントが進化していく仕組みを目指す

「組む」機能の具体例として、同社は「柔軟物をつかみ、所定の位置に置く」というタスクを挙げています。Forcesteed-Luquaはこの作業を「対象を見つける」「近づく」「つかむ」「置く」「確かめる」といった工程に分解し、Forcesteed-LEIVORのモーション、スキル、タスクで構成されたノードプログラムに組み立てます。手段の使い分けは工程ごとに異なります。対象に近づくまではルールベースの画像処理とモーションプランニングを使います。形が定まらない柔軟物をつかむ瞬間はVLAなどの学習済みモデルを使い、所定の位置へ置く動作はティーチングで行います。このように、一つのタスクの中でも手段を切り替えて組み合わせます。なお同社は、シミュレーションでの成功を実機での安全とはみなさず、実機への反映には導入先の環境に応じた人の確認を要するとしています。

![AIエージェントがロボットの作業プログラムを組む「Agentic Robotics」、Forcesteed RoboticsがPhysical AI OS「FOS」の新機能として開発](https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/157769/40/157769-40-0aec84780e82bb1e4ba589126dc6d236-736x338.png?width=1200&quality=85&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff)

## 専門家のコメントと今後の展開

中部大学の藤吉教授は、Agentic Roboticsを進めるには、AIエージェントとロボットの技能・制御手段をつなぎ、実行結果を検証して改善につなげる「ハーネス」が重要だと指摘しています。そのうえで、Forcesteed-LEIVORを通じて作業プログラムを組み立て、確認・修正し、再利用できる仕組みは、ロボットの作業プログラムの開発・改善をより迅速に進める力になるだろうとコメントしています。また、人が最終的な判断を担いながら技術を現場で磨き、フィジカルAIの社会実装が着実に進むことへの期待も示しました。

Forcesteed Roboticsは今後、社内およびパートナー企業との実証を通じて機能を磨き込み、Agentic Roboticsの製品化に向けた開発を続けます。FOSは、AIモデルとロボット、センサ、業務システム、アプリケーションなどをつなぎ、Physical AIを構成・運用するためのソフトウェアレイヤーを目指す構想です。ロボット本体の制御OSを置き換えるものではなく、異なるメーカーのロボットやAI技術を組み合わせて現場で活用するための基盤として開発が進められています。同社は、人が持つロボットシステムインテグレーションのノウハウを活かしながらフィジカルAIを効率的に実装できる基盤として、FOSの活用領域を広げていく方針です。

出典：[株式会社Forcesteed Robotics](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000040.000157769.html)