Preferred Networks、屋内移動ロボット向け基盤モデルを開発

Preferred NetworksとPreferred Roboticsは、屋内移動ロボット向けの環境高度理解基盤モデルを共同開発します。
自然言語、RGB画像、深度情報から、走行可能領域や禁止領域などを理解するモデルです。
経済産業省とNEDOの国家プロジェクト「GENIAC ロボット基盤モデルの研究開発」に採択されました。

記事の概要

両社が開発するモデルは「PLaMo-SemGround」で、2Bパラメータ級以下の小型モデルです。
物流倉庫、製造現場、商業施設などで、搬送・巡回・清掃業務への活用を想定しています。
現場ごとのレイアウトや通行方向、進入禁止領域、段差などの理解を支援します。
両社は、屋内移動ロボット導入時の初期設定や運用タスクの90%以上を、AIと現場担当者へ委譲することを目指します。
Preferred Roboticsは50現場以上から、RGB画像や深度情報、走行ログなどを収集し、80万フレーム以上の実用データを確保します。
Preferred Networksは公開データや合成データを統合し、2,000万サンプル以上の学習・評価用データ基盤を構築します。
開発モデルは10現場以上、5業種で実証し、2028年度中にPreferred Robotics製品へ先行実装する予定です。
将来はモデルライセンスやSDK、評価基盤として、国内のロボットメーカーなどへ段階的に商用販売する計画です。

記事のポイント

1. 小型モデルを開発： 自然言語、RGB画像、深度情報から領域や走行制約を特定し、2Bパラメータ級以下での実装を目指します。
2. 大規模データを整備： 50現場以上で80万フレーム超を収集し、公開・合成データを含む2,000万サンプル超を整備します。
3. 2028年度に先行実装： 5業種・10現場以上で実証したうえで、2028年度中にPreferred Robotics製品へ先行実装する予定です。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 物流・製造・施設運営の担当者は、現場ごとの地図や走行制約の設定をどこまで自動化できるかを見極め、導入時の専門人材・工数を含めて選定する必要がありそうです。
• ロボット関連企業： 国内のロボットメーカーやSIerは、独自に環境理解機能を開発するか、将来提供されるモデルライセンスやSDKを組み込むか、製品差別化との兼ね合いで判断することになりそうです。
• ロボット業界全体： 小型モデルをエッジで動かす方向と、複数業種の実データや評価基盤を整備する動きが進めば、屋内ロボットの性能を現場適応性や設定負荷で比較する視点が強まりそうです。

このニュースの背景

物流倉庫、製造現場、商業施設では、人手不足を背景に搬送・巡回・清掃業務の自動化ニーズが拡大しています。
一方、現場ごとのレイアウトや通行ルール、進入禁止領域、段差などに合わせた設定や、環境変化への対応には専門技術者の調整が必要になる場合があります。
両社は、Preferred Roboticsの現場データとPreferred Networksのモデル開発力を組み合わせ、実用データと公開・合成データを使った学習・評価基盤を整備します。
国家プロジェクトのもと、5業種・10現場以上で実証し、屋内移動ロボットへの実装を目指す計画です。

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