ロボティクス

主要ニュース

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   Robust.AIがGen 3 Carterロボットに Aptiv PULSE センサーを採用し、レーダーと視覚技術でAIが人間の周囲での安全な移動を実現します。

   Robust.AIが同社のCarter移動ロボットの第3世代モデルに、Aptivが提供するセンサー融合技術（レーダーと視覚カメラをAIで統合）を導入することを決めました。 人間の近くで動作するロボットにとって安全性は極めて重要で、複数のセンサーをAIで融合させることで、より確実に周囲の人を検知し、安全に移動できるようになると考えられます。

   このセンサー融合アプローチにより、Carterロボットが人間と共存する環境（オフィスや小売店など）での実用化の道が開けることが期待できます。

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   Perceptoが次世代検査プラットフォームを発表、ドローンとAIで大規模インフラ監視を自動化——エネルギー企業の現場作業を大幅に効率化。

   オースティン拠点のPerceptoが、エネルギーインフラ向けの次世代検査プラットフォームを発表しました。ドローン、AI搭載センサー、クラウド分析ソフトウェアを統合し、遠隔で大規模な資産監視ができるようにしています。 従来は人員が何時間も運転して現地に向かい、問題がないことを確認する作業が常態化していました。新プラットフォームはこの非効率を削減し、Chevronの試験では現場チームの時間配分が52%削減されるなど、作業員がより高い価値を生み出せる環境を実現するとみられます。

   プラットフォームは複数のデータソース（ドローンのほか静止カメラや衛星情報）を一元管理でき、異常検出から顧客への通知までサービスレベル契約（SLA）に基づき1時間以内に対応する仕組みになっています。

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   Flytrex と Wing がダラス・フォートワース地域での自動無人機交通管理システムで 100% の衝突回避を達成し、複数事業者による商用ドローン配送の実運用化を実証しました。

   Flytrex と Wing は 2026 年 1 月から 2 月にかけて、テキサス州ダラス・フォートワース地域のリトルエルムとワイリーで約 8,000 件のドローン配送を同時運航しました。両社は自動無人機交通管理（UTM）システムを使用して全運航の衝突を回避し、1 月から 2 月にかけて毎日の運航件数が 215% 増加しました。 従来、複数のドローン配送事業者が同じ空域を共用することは困難でしたが、今回の成功は自動化されたリアルタイムデータ交換により、人間の調整なしに大規模な共用空域運航が可能であることを示しています。Flytrex によれば、この技術的基盤はアメリカ全土の都市での複数事業者ドローン配送のスケール拡大に道を開く可能性があります。

   ワイリーの運航エリアでは Wing の施設が運航中心から 1.36 マイル以内という密接な距離にあり、現在アメリカで商用ドローン配送に対応している複数事業者共用空域の中で最も厳しい環境とされています。Flytrex は 2025 年 5 月の運航開始以来、1 年未満でこの規模に成長させました。

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   ARM Instituteが製造業向けの人材マッチングサイト「RoboticsCareer.org」を拡張し、物理AIの職業機会をリストアップしました。

   ARM Instituteは「RoboticsCareer.org」を拡張版として発表し、物理AI（ロボットと連携するAI）に関連する職業スキルや訓練の必要性を明確にしました。サイトには1,300以上の物理AIスキル教育プログラムと16,700以上のロボティクス教育プログラム、そして自動更新される18,000以上の製造業ロボティクス職が掲載されています。 製造業は人手不足と需要増加に対応するためAI対応ロボットへの転換を進めており、労働者はこの転換に追いつく必要があります。World Economic Forumによれば、製造企業は職の喪失よりも職の変化を経験していますが、米国がAI対応ロボットの可能性を実現するには、労働者支援なしに技術が活用されないリスク〜が指摘されています。

   RoboticsCareer.orgは2025年に10万人以上に利用されており、全国的なロボティクス求人専門データベースとして前年同期比66%の成長率を記録しています。雇用主は無料で履歴書のダウンロードと候補者への連絡が可能です。

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   Fordは自動化システムの失敗を修正するため、経験豊富なエンジニアを再雇用する必要があり、AIシステムだけでは品質維持ができないことが浮き彫りになりました。

   Fordは品質向上を目指してAIや自動化システムを導入しましたが、これらシステムが予想ほど堅牢ではなく、エラーを修正するため経験豊富な技術者を350人以上雇用または復職させました。同社のハードウェア開発責任者Charles Poonは「AIを導入し設計要件を調整するだけで高品質製品が生まれるという誤った考えがあった」と述べています。 Fordの事例は、AIシステムの有効性が学習データの品質に完全に依存することと、ベテランエンジニアが持つ知識や経験を失うことの代償の大きさを示しています。同社は品質ランキングで業界トップとなりましたが、その道のりで自動化への過度な依存と人的知識の軽視がもたらす落とし穴に気づかされました。

   Fordは今後、問題を事後対応する「見つけて修正する」方式から「問題発生を未然に防ぐ」方式へシフトしています。また100,000を超える新しいAI駆動テストを追加し、ソフトウェア品質保証の専任チーム40人を設置して、AI活用と人的専門知識のバランスを取る体制を構築しています。

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   NVIDIAがフランスのAIエコシステム拡大を支援する中、Mistralが44メガワットのデータセンターに18,000台のNVIDIA GB200システムを配備しました。

   Mistralは44メガワットのデータセンターにNVIDIA GB200システム18,000台を配備し、2027年までにヨーロッパ全域で200メガワットのコンピュート容量に達することを目指しています。また、NVIDIAはフランスの地元言語やビジネス・規制要件に対応したAIモデル、データセット、プラットフォーム開発を支援しており、MistralやLINAGORA、H Company、Plieasが関連する取り組みに参加しています。 フランスはヨーロッパのAI基盤整備を加速させており、地域独自のAIシステム開発を通じてアメリカ主導の技術依存からの自立を進める構図が見えます。SanofiやOrange Business、Stellantis、Dassault Systèmes、TotalEnergiesなど大手企業がすでにAIエージェント（自分で判断して作業するAI）や生成AI導入に踏み出しており、ヨーロッパでの実装が進む可能性があります。

   Campus AIプロジェクトでは1.4ギガワット規模の施設を計画しており、2027年までに達成予定の200メガワット容量というターゲットが、フランスと欧州全域での本格的なAIインフラ競争の開始を示唆しています。