デジタルツイン総合研究所、フィジカルAI向け現場文脈基盤「SHOKEI」を発表
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株式会社デジタルツイン総合研究所は、2026年8月5日、フィジカルAI向けの現場文脈プラットフォーム「SHOKEI（承継）」をリリースしました。SHOKEIは、製造現場の映像やセンサー情報などを統合し、AIやロボットが必要な情報を推論時に参照できる形で提供します。大規模言語モデルで使われるRAGの考え方を物理空間に拡張したもので、企業の機密情報を外部に出さずに利用できます。複数のAIやロボットが共通の文脈で連携するための基盤として、製造業のDXを推進します。
ポイント
- 1フィジカルAIが現場の映像・センサー情報を推論時に参照できる基盤「SHOKEI」を提供開始
- 2文書RAGの概念を物理空間へ拡張し、対象物や安全制約などの現場文脈をAIへ付与
- 3オンプレミスで機密データを保持し、複数のAI・ロボットを共通文脈で連携させるオーケストレーションを実現
「フィジカルAI版RAG」で現場データをAIの判断に活用
SHOKEIは、企業が持つ映像、3Dデータ、センサー時系列、工程情報などを意味論的に統合し、基盤モデルやロボットが参照できるようにするオンプレミス型の基盤です。大規模言語モデルのRAGが文書を検索して回答を生成するように、SHOKEIは物理空間の対象物や状態を検索し、AIの推論に必要な現場文脈を提供します。これにより、AIは対象が何か、現在どの状態か、どの安全制約を適用すべきかといった情報を踏まえて判断できます。
複数AIのオーケストレーションを支える共通コンテキスト
SHOKEIは、映像AIやロボットなど複数のシステムが同じ現場状態と制約を共有するための共通文脈を管理します。例えば、映像AIが異常を検知し、推論モデルが対応を判断し、ロボットが作業を実行する際、それぞれがSHOKEIを介して一貫した情報を参照します。特定のベンダーやモデルに依存しない設計で、企業は将来登場する新しいAIやロボットを柔軟に追加できます。
機密データを守るオンプレミス構成とデータ主権
製造現場の図面や品質データは競争力の源泉であり、外部のAIモデルに学習させることは難しい情報です。SHOKEIは顧客のオンプレミス環境で稼働し、必要なデータを推論時に限定的に参照するため、機密情報を社外に出さずにフィジカルAIを活用できます。これにより、企業はデータ主権を維持しながら、最新のAI技術を取り入れられます。
NVIDIA VSSなど映像AI基盤との連携も視野
SHOKEIは、NVIDIAの映像検索・要約向けBlueprint「VSS」など、外部の映像AI基盤と連携し、映像から得られる事象と企業内の工程や品質情報を結び付けます。これにより、単なる映像認識を超え、その事象がどの工程に属し、どう対処すべきかまで現場文脈に基づいて扱えるようになります。デジタルツイン総合研究所の黒田佳吏夫代表は、モデルと現場文脈を分離することで、企業が長期的にフィジカルAIを活用できる基盤を目指すと述べています。
Q&A
Q. SHOKEIとは何ですか？
A. 製造現場の映像やセンサー情報を統合し、AIやロボットが必要な現場の知識を推論時に参照できるようにするプラットフォームです。
Q. 従来のデジタルツインと何が違うのですか？
A. 従来は人が見て分析するための可視化が中心でしたが、SHOKEIはAIやロボットが直接参照して判断や動作に使える点が異なります。
Q. 機密データは安全に扱えますか？
A. オンプレミス環境で運用し、外部のAIモデルにデータを学習させることなく、推論時に必要な範囲だけを参照するため、機密性を保てます。
関連リンク
O!Productニュース編集部からのコメント
SHOKEI、フィジカルAI版RAGという発想が面白いですね。製造現場の機密データを外に出さずにAIが参照できるのは、導入ハードルが下がってありがたいです。
引用元：PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
