現場の叡智をAIに宿す――燈（あかり）が描くフィジカルAIの実像

燈株式会社は2026年6月18日、都内でプレスセミナーを開き、自社のフィジカルAIへの取り組みと今後の展望を明らかにした。登壇したのは執行役員 DX Solution事業本部 VPoEの丸尾恭四郎氏、同事業本部 General Managerの武田亮太氏、Physical AI Consultantの石本幸暉氏の3氏。前半は石本氏が中心となり、現場とAIの融合を軸に据えた同社の戦略と技術の中身が語られた。

石本氏は自身の経歴として、東京大学でのロボティクス・機械学習研究やロボット競技の世界大会準優勝を紹介。「人の生活に寄り添うロボットを社会実装する」という信念のもと、フィジカルAIの開発を進めていると述べた。その本質を「現場データと現場ノウハウの融合」と定義し、AI単体では現場課題は解決できないと強調。建設業からスタートし、製造業へと展開してきた同社の歩みも、この思想に基づくものだという。

実際のプロジェクトでは、現場担当者との対話を繰り返しながら課題の本質を抽出し、半年から1年程度かけてAIモデルの開発と改善を重ねる。そうした積み重ねにより、画像認識や点群処理（3次元空間データの解析技術）、最適化アルゴリズムといったAIモジュールが蓄積されてきたと石本氏は説明した。

セミナーで特に注目を集めたのが、同社の中核技術であるシミュレーション基盤「Melchior（メルキオール）」だ。これは現実空間を高精度な3Dデータとして再現するデジタルツイン基盤で、仮想空間上でロボットの動作や作業プロセスを検証できる。特徴はシミュレーションと実世界を一体化している点にあり、仮想空間で最適化した動作をそのまま実機ロボットに適用できるため、現場での試行錯誤を大幅に削減する。スマートフォンで取得した点群データを活用し、現場の3D化を迅速に行えるのも利点だ。同社は既存のゲームエンジンでは現場用途に最適化しきれなかったため、必要な機能を自社で高速開発できる体制を構築したとしている。

続いて武田氏が事業戦略の観点から、同社のポジショニングを解説した。最大の特徴は「特定のロボットやハードウェアに依存しない」ことだ。従来はメーカーごとの仕様差が壁となり複数機種の統合が難しかったが、同社のシステムは共通ソフトウェア基盤によって異なるロボットを横断的に制御できる。これにより、企業は新たな設備投資を抑えつつ、既存資産を活かしながら段階的に自動化を進められる。特に日本の製造・建設現場には多くの既存設備が残っており、実装面でのメリットは大きいと武田氏は指摘する。また、AIやロボティクス技術が急速に進展する一方、現場に適用するには安全性や精度、運用設計など多面的な要素が求められるため、同社は最先端技術を現場で機能するレベルまで落とし込む工程を重視している。

具体事例として紹介されたのが、インフロニア・ホールディングスとの取り組みだ。走行しながら道路の異常を検知するAIシステムで、画像認識と点群データを組み合わせて道路状況を解析する。従来は人の目視点検に依存しており、品質のばらつきや膨大な作業時間が課題だったが、本システムではスマートフォンで走行するだけでデータ取得が可能になり、点検結果を即日デジタル化できる。さらに必要な箇所のみを3D化することで、データ管理コストの大幅削減も実現した。

最後に登壇者らは「現場に浸透するフィジカルAI」の実現を今後の展望に掲げた。単なる自動化ではなく、現場の知見や熟練技能をAIとして蓄積し、再利用可能な形で社会に広げる構想だ。現場データの収集、蓄積、学習、ロボット活用という循環を確立することで、日本のものづくり産業全体の競争力向上につなげる狙いがある。ロボット業界では汎用AIやロボット基盤の研究開発が活発化しているが、実際の現場で稼働するレベルまで落とし込めている企業はまだ限られる。そうした中で燈は、建設・製造というリアルな現場に深く入り込み、課題解決を積み重ねながら技術を磨いている点が際立っている。シミュレーションと実機をつなぐ基盤、ロボット非依存の制御思想、そして現場データへのこだわり――これらはフィジカルAIの実用化に向けた確かな核と言えるだろう。