EmplifAI導入について相談する
PoC・実証実験

AIロボットPoC・実証実験1工程に絞って、できるかどうかを実機で出す。

ロボットを導入できるかどうかは、カタログでは決まりません。対象の作業を一つ選び、実際の対象物で動かし、成功率とタクトを測る。EmplifAIは工程の選定から機体の手配、評価設計、実機での検証までをお引き受けします。

1工程から機体レンタル込み評価指標の設計レポート
PoCについて相談する
実証実験に用いるヒューマノイドロボット Unitree G1
検証でよく使われるUnitree G1
NVIDIA ISAAC SIM

工場・倉庫の搬送シミュレーション

Unitree G1

Isaac Sim内の物理シミュレーションで、0.25 kgの箱を両手で保持し、約1.2 m歩いて別の台へ置く動作を検証しました。実機の映像ではありません。

Unitree G1:把持・歩行搬送・荷下ろし(シミュレーション)

RealMan RMC-AIDAL

本体30×20×20 cm・総重量10 kgの想定搬送ケースのハンドルを把持し、約1.2 mの車輪走行で搬送して台へ置き、手を離すまでを検証しました。公開CADモデルの重心・接触設定を補正した物理シミュレーションで、実機の耐荷重を保証するものではありません。

RealMan RMC-AIDAL:10 kgケースの把持・車輪搬送・荷下ろし(シミュレーション)

RealMan RMC-AIDAL:両腕での10 kgケース搬送

本体30×40×20 cm・総重量10 kgの想定搬送ケースを、左右のハンドルで両手把持し、約1.2 m搬送して台へ置く動作を検証しました。搬送中は左右両手の接触と荷重分担を記録しています。公開CADモデルの重心・接触設定を補正した物理シミュレーションで、実機の耐荷重を保証するものではありません。

RealMan RMC-AIDAL:両手把持・10 kg搬送・荷下ろし(シミュレーション)

棚への補充、部品箱の供給、仕分けなど、対象業務に合わせたシミュレーション・実証実験もご相談いただけます。

WHY

PoCが失敗するのは、目的が広すぎるとき

ロボットのPoCがうまくいかない原因は、たいてい技術ではありません。対象が広すぎることです。「工場の自動化を検証したい」で始めると、どの工程で何を測ればよいかが決まらず、結果として何も判断できずに終わります。

成果が出るPoCは、対象が一つに絞られています。この部品を、この位置から、この治具に置く。それが何割成功するか、1回あたり何秒かかるか。ここまで具体化すると、実機で答えが出ます。

そしてPoCの目的は「うまくいくこと」ではなく「判断できること」です。成立しないと分かることにも同じ価値があります。条件を変えれば成立するのか、現時点では無理なのかが分かれば、次の投資判断ができます。

REAL VERIFICATION

実機検証例:Gemini 4 Argon × Unitree G1 によるペットボトル把持

当社ラボにて、Gemini 4 Argonを用いてUnitree G1がペットボトルを掴んで持ち上げる実機検証を行いました。ハードコードされた固定モーションは一切使わず、AIがカメラの視覚情報をそのままロボットの行動(アクション)へと変換しています。

対象物の置かれる位置が変わっても、AIが視覚から状況を捉えて把持動作を生成します。このように最新のAIモデルやVLAを実機へ統合し、お客様の対象物・対象工程でどこまで成立するかを確かめるPoC・実証実験の受託開発を承っています。

PROCESS

PoCの進め方

機体が決まっていない段階、工程が絞れていない段階からご相談いただけます。

01 工程の選定
対象物のばらつき、タクトの余裕、人の負担から、最初に検証する1工程を決めます。ここが最も重要です。
02 評価指標の設計
成功率、タクト、復帰までの時間など、何をもって成立とするかを着手前に合意します。
03 機体と構成の手配
必要な可搬・リーチ・ハンドを検討し、レンタルで機体を手配します。購入前に試せます。
04 実機での検証
実際の現場、または当社で対象物を使って動かします。条件を変えながら成立範囲を特定します。
05 レポート
測定結果、成立した条件、成立しなかった条件を整理します。次の判断に使える形で残します。
06 次の範囲へ
成立した工程を基準に、隣接工程や台数の追加を検討します。
APPROACH

検証に使える手段

遠隔操作で先に回す

全自動の前に人が操作して現場を回し、成立条件と学習データを同時に得ます。

シミュレーションで絞る

NVIDIA Isaac Sim・Isaac Labで条件を詰めてから実機に移し、現場を止める時間を減らします。

学習で動作を得る

書き下ろせない動作は、人の実演から学習させるアプローチを検討します。

機体はレンタルで

購入前に対象工程で試す。合わなければ別の機体に替えられます。

データを集める

学習に必要なデータの条件設計から収集・納品まで受託します。

工場での進め方

搬送・ピッキング・治具セットなど、製造現場での対象作業をまとめています。

NVIDIA GEAR SONIC × UNITREE G1

NVIDIA GEAR Sonic × Unitree G1:実機での動作検証

Unitree G1の実機でNVIDIA GEAR Sonicを動かし、動作確認を行いました。検証時の様子を動画でご紹介します。

NVIDIA GEAR Sonic × Unitree G1 — 実機での動作検証
GEMINI 4 ARGON × UNITREE G1

Gemini 4 Argon × Unitree G1:視覚から行動へ変換する自律把持デモ

Gemini 4 Argonを用い、Unitree G1がペットボトルを掴んで持ち上げる実機検証を実施しました。ハードコードされたモーションは一切使わず、AIがカメラの視覚情報をそのまま行動へと変換しています。

対象物の位置を変えて置き直しても、AIが視覚から状況を理解して把持動作を生成します。Unitree G1を用いたフィジカルAI・VLAの実装や、対象業務に合わせたPoC・実証実験の受託開発も承っています。

Gemini 4 Argon × Unitree G1 — ハードコードされた動作なし、AIが視覚を行動に変えてペットボトルを把持(自社ラボにて撮影)
FAQ

よくあるご質問

どの工程から試すべきか分かりません。

工程の選定からご相談いただけます。対象物のばらつきが小さく、タクトに余裕があり、人の負担が大きい工程が向きます。現場の状況をお聞きして候補を絞ります。

PoCの費用と期間はどのくらいですか?

対象作業の難易度、機体の有無、評価の範囲によって変わります。まず検証目標と評価指標を整理し、工程ごとの範囲・費用・期間をお見積もりします。

自社の現場を止めずに検証できますか?

シミュレーション上での検証から入る方法があります。最終的な確認は実機で行いますが、現場を占有する時間は短くできます。当社で対象物をお預かりして検証する形も可能です。

成立しなかった場合はどうなりますか?

成立しないと分かること自体がPoCの成果です。どの条件で成立せず、何を変えれば可能性があるかをレポートにまとめます。無理に導入を勧めることはしません。

CONTACT

PoC・実証実験のご相談

対象工程、扱う対象物、現在の作業をお知らせください。工程が絞れていない段階でも構いません。1工程からの検証としてご提案します。

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