シーイーシー、製造現場向けフィジカルAI実証ラボを開設

株式会社シーイーシーは2026年9月9日、製造業向けフィジカルAIの社会実装に向けた事業検討を開始しました。
同社の研究拠点に、現場データ収集や機械制御を検証する「フィジカルAI実証ラボ」を開設しました。
製造特化型AIとデータ利活用基盤「Resolana」を設備と接続し、判断から実行までを支援します。
オンプレミス環境や複数メーカーのロボットに対応し、中小製造現場での活用を目指します。

記事の概要

シーイーシーは、さがみ野システムラボラトリに「フィジカルAI実証ラボ」を開設しました。
フィジカルAIは、現実世界を理解して行動を生成し、物理的なタスクを遂行するAIです。
同社は製造業向けバーティカルAI、機械・ロボット制御技術、データ利活用基盤「Resolana」を組み合わせます。
「Resolana」は現場データをAI活用に適した形へ整備し、生産再計画や品質異常の原因推定などを支援します。
ラボでは、複数メーカーのロボットを用いて連携性、制御性、安全性を評価し、事業化に向けた基礎資料をまとめます。
2026年度の実証テーマには、ロボットのティーチング・プログラム自動生成と、学習モデルの実機適用が含まれます。
実証では、安全境界、異常時のフェイルセーフ、稼働継続率、誤差率、復旧時間などを評価します。

記事のポイント

1. 実証ラボを開設： さがみ野システムラボラトリに実験環境を設け、データと実ロボットを組み合わせて導入要件を検証します。
2. 2つの実証テーマ： 動作設計の自動生成とSim2Realを、オンプレミスや新旧装置が混在する環境で検証します。
3. 安全性も評価： 異常検知や緊急停止、監査ログ化に加え、稼働継続率や復旧時間などを運用指標として確認します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： オンプレミスや新旧・複数メーカーの設備を前提に、安全境界、稼働継続率、復旧時間まで確認できるため、自社のデータ整備状況と現場運用を導入判断の早い段階で見直す必要がありそうです。
• ロボットSIer： 特定メーカーの機器販売や個別制御だけでなく、製造業務の判断、AIモデル、監査ログ、安全設計まで含めた提案が求められ、対応できる設備範囲と実機評価の蓄積が競争条件になる可能性があります。
• 製造業の現場： 自動化の検討対象が監視や計画立案から、ロボットの動作生成と実行へ広がる一方、導入効果は省人化だけでなく、誤差率や復旧時間など現場で測れる指標で判断する流れになりそうです。

このニュースの背景

少子高齢化による人手不足や多品種少量化を背景に、製造現場では自動化・省人化のニーズが高まっています。
ロボットを異なる現場で確実に動かすには、学習モデルだけでなく、実機制御のノウハウとAIが利用できる質・量のデータが必要です。
製造工程や品質基準、安全要件を判断に反映するには、汎用AIに加えて業務特化型AIとデータ基盤を組み合わせる必要があります。
一方で、実運用では複数メーカーの設備や新旧装置が混在するため、連携性、制御性、安全性を実機で確認することが導入の前提になりそうです。

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