人の手本15分で作業成功率95％、ロボットへ力加減を教える新AIをH2Lが発表

H2Lは2026年10月14日、人の姿勢や動作、力加減といった固有感覚データを学習に用い、ロボットを自律制御する「BodySharing® Physical AI」を発表した。社内評価において、人が素手で実演した15分の体験データを学習させた条件で作業成功率95%、22分を用いた条件で99%を達成したという。

本技術は、筋変位センサデバイス「FirstVR」を腕に装着し、スマートフォンまたはPCのカメラを設置して専用アプリを起動することで学習データを取得する仕組みだ。光学式筋変位センサが筋肉の膨らみから力加減を推定し、カメラで得た姿勢や動作のデータと組み合わせて学習に活用する。作業者はセンサを腕に巻くだけで素手のまま作業を行え、電気的ノイズや水によるノイズに強いため、日常環境や水場でのデータ取得にも対応する。

社内評価では双腕ロボット「Sciurus17」を用い、キューブとタオルの運搬整理作業を実施した。人が素手で実演した体験データから約5,200万パラメータの制御モデルを学習させ、各条件で100回の試行を行った。なお、15分や22分という数値は学習に用いた実演データの合計時間であり、計算時間ではない。また、条件ごとに参加者の構成や実演方法が異なるため、時間の長さだけで成功率を比較したものではないとしている。

ロボットが日常的な作業を行うには、物の移動手順だけでなく対象に応じた力加減の習得が課題となる。2012年創業のH2Lは固有感覚のデジタル化を進めており、2018年には筋変位センサ搭載の「FirstVR」を国内発売するなど身体情報の取得技術を蓄積してきた。今回のAIは、日本の産業現場にある熟練技能の継承や自動化への活用を見込む。

実証済み機種には「Sciurus17」と「xArm7」があり、今後は6自由度以上でグリッパを備えた単腕や双腕ロボットへ順次対応を広げる予定だ。ブラウザで利用できるシミュレータの公開準備も進めている。製造現場の技能継承のほか、物流や小売のバックヤード作業、家庭内での片付け支援などを応用先として想定している。