RobotBrain提供開始、ロボットの仮想検証から実機運用・AI学習まで接続
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株式会社スペースデータは、ロボットの導入・運用・学習を支える基盤「RobotBrain」の提供を開始しました。2026年10月1日の発表では、仮想空間で検証した機種や制御を実機へ渡し、現場の実測データを仮想空間へ戻す仕組みを示しています。工場・倉庫・建設現場などで、導入前の検証から運用改善、AIの学習、人の訓練までをつなぎます。複数メーカーのロボットと既存の業務システムを接続する基盤として提供します。
ポイント
- 1仮想空間で検証した機種・台数・配置・制御を実機に渡し、導入後の実測データを反映
- 2同じ仮想空間とデータを導入前検証・運用最適化・AI学習・人の訓練に活用
- 3現場の走行・作業・異常を夜間にモデルへ戻し、差分の承認を経て翌朝に改善案を配信
仮想検証と実機の運用データを往復
RobotBrainは、仮想空間で構成と制御を決める同社の基盤「SpaceBrain」と、現場で働くロボットをつなぎます。ロボットを入れる前に、機種、台数、配置、制御、安全条件を仮想空間で検証します。
検証した構成と制御を実機へ渡し、現場で得た走行・作業・異常などの実測データを仮想空間へ戻します。仮想から実機への反映をSim to Real、実測データを仮想へ戻す流れをReal to Simと呼び、空間や構成の更新を続けます。
同社は、夜間に現場データをモデルへ反映し、翌朝に改善案を現場とロボットへ配信する運用を示しています。現場の変更などの差分は人が承認し、その後のモデル更新・再検証につなげます。
出典: スペースデータ。3D空間の生成、経路・台数の検証、制御の学習、改善案配信を示すコンセプトデモのイメージです。実際の導入現場や効果を示す画像ではありません。
検証・運用・AI学習・訓練の4用途
同じ仮想空間とデータを、導入前から導入後までの4つの用途に使います。主な用途と確認する内容は次のとおりです。
| 用途 | 主な内容 |
|---|---|
| 導入前検証 | 経路・干渉・必要台数・充電や設備との連携を確認 |
| 運用最適化 | 複数機種をまとめて管理し、実績をもとに計画や点検ルートを更新 |
| 学習データ | 合成データや模倣学習でロボットAIを現場環境に適応 |
| 訓練 | 遠隔操作・異常時対応・新任者教育を仮想空間で実施 |
機体ごとに個別導入して終わるのではなく、配置や作業の検証、運用記録の蓄積、制御の学習をつなぎます。人の訓練は実機を止めずに仮想空間で行う用途として示されています。
複数メーカーと既存システムを接続
共通の接続層で機種の違いを扱い、メーカーが異なるロボットやセンサーを混在させて運用します。時刻、位置、設備、ロボット、作業を一つのデータモデルに統合し、産業ごとにデータ源を差し替える設計です。
工程管理・倉庫管理・設備管理などの既存システムを置き換えず、標準のデータモデルとAPIで接続します。発表では、移動ロボット、ドローン、アーム、施工・建機、運営・サービスロボット、センサー、カメラ、施設・インフラ連携の8領域を対象としています。
導入は、仮想空間で小さく試し、実環境で検証したうえで他拠点へ広げる段階的な進め方です。機種選定や複数機種の組み合わせは現場に合わせて提案し、料金は公表していません。企業への直接提供に加え、パートナー向けOEM提供も進める方針です。
Q&A
RobotBrainとは何ですか？
仮想空間で検証した構成・制御を実機へ渡し、現場の実測データを戻す基盤です。ロボットの導入前検証、運用、AI学習、訓練をつなぎます。
既存の業務システムを置き換える必要はありますか？
工程管理・倉庫管理・設備管理などはそのまま使い、標準のデータモデルとAPIで接続する設計です。異なるメーカーのロボットも共通の接続層で扱います。
導入はどのように進めますか？
仮想空間で小さく試し、実環境で検証してから他拠点などへ広げます。機種選定や検証内容は、対象の現場と解決したい課題に合わせて個別に提案します。
関連リンク
O!Productニュース編集部からのコメント
実機を止めずに異常時の対応を仮想空間で練習できる点が、現場教育に役立ちそうです。通常作業と異なる手順も、事前に確かめる場を用意しやすく感じます。
引用元: PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
