～AgiBOTが取り組むロボット活用～
アジェンダ
01 工場はヒューマノイドロボットによる完全な自動化へ
02 AIがロボットに“考える力”を与える
03 ロボットにおける「手」の重要性
04 中国の新星「AgiBot」の取り組み
05 AgiBotの製品ラインナップ
06 AgiBotが提供するソリューション
07 多様な作業シーンへの対応
08 人型ロボットの将来的な展望
このカタログについて
| ドキュメント名 | 人型ロボット×AIが紡ぐデジタルツインの未来 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | ホワイトペーパー |
| ファイルサイズ | 1.4Mb |
| 取り扱い企業 | リョーサン菱洋株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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人型ロボット×AIが紡ぐデジタルツインの未来
～AgiBOTが取り組むロボット活用～
株式会社リョーサン
CK000829
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01 工場はヒューマノイドロボットによる完全な自動化へ
目 次 02 AIがロボットに“考える力”を与える
Contents 03 ロボットにおける「手」の重要性
04 中国の新星「AgiBot」の取り組み
05 AgiBotの製品ラインナップ
06 AgiBotが提供するソリューション
07 多様な作業シーンへの対応
08 人型ロボットの将来的な展望
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スライド 3: 01．工場はヒューマノイドロボットによる完全な自動化へ
01．工場はヒューマノイドロボットによる完全な自動化へ
製造現場での自動化は進化を続けていますが、「完全な自動化」の実現はまだ難しいとされています。
従来型のロボットの「限界」を打破する、次の一手として注目されるのが「ヒューマノイドロボット」です。
人型ロボットが有用な理由
人型であることの利点は、作業者の身体動作を直接模倣できる点にあります。
人型ロボットは、人の動作そのものを学習し、現場での同等タスクへ代替できる可能性を持ちます。
ここで鍵となるのがAIです。
AIは、模倣の一環として、現場状況に合わせた最適化・調整を自動で行うことを可能にします。
ティーチングの「網羅・固定」から、柔軟な振る舞いへの進化が人型×AIの価値となります。
従来のロボットでは出来なかった人間のような「柔軟な対応」をAIが可能にします。
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スライド 4: 02．AIがロボットに“考える力”を与える
02．AIがロボットに“考える力”を与える
これまで人型ロボットの普及を妨げていた最大の壁は「頭脳」、つまり状況を理解し、適切な行動を選択するための推論能力でした。
この鍵を突破するカギとなるのが、エンボディドAIと、それを支えるVLM（Vision-Language Model）およびVLA（Vision-
Language-Action）です。
エンボディドAIは、AIが物理的な「身体」を持ち、現実世界と直接やり取りしながら学習・行動する仕組みを指します。ロボットは単な
るプログラム実行ではなく、環境に応じて柔軟に判断し、動作を最適化出来ます。
この「理解→計画→行動」の一貫した流れは、PoC止まりを超えて、実際の稼働へ進める原動力となっています。
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スライド 5: 03．ロボットにおける「手」の重要性
03．ロボットにおける「手」の重要性
ロボットの進化において、「頭脳」と並んで重要なのが「手」です。
ロボットが現場で実用化されるためには、単に物を持つだけでなく、多様な形状・材料・重量に対応できる柔軟性と精密さが求められます。
なぜ「手」が難しいのか？
従来のロボットハンドは、決められた形状や位置にある部品を扱うことは得意でした。
しかし、現場では部品の位置ズレ、光の反射、摩擦の変化など、予測不能な要素が
多く存在します。
これらに対応するためには、単なる機械的な動作ではなく、状況を理解し、動作を
適応させる知能が必要です。
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スライド 6: 04．中国の新星「AgiBot」の取り組み
04．中国の新星「AgiBot」の取り組み
AgiBotとは？
AgiBotは2023年2月で上海で設立された、人型ロボットを開発する新興企業です。
わずか2年足らずで急成長を遂げ、2024年8月には量産機を発表。
2025年の年間出荷台数は5100台を記録し、ヒューマノイドロボット市場で世界シェア1位を獲得しました。
AgiBotは2025年12月に開催された「IREX2025：国際ロボット展」にて、日本市場への新規参入も発表し
ました。
今後は日本市場向けの機能最適化やサポート体制構築にも注力していきます。
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スライド 7: 04．中国の新星「AgiBot」の取り組み
04．中国の新星「AgiBot」の取り組み
AgiBotの強み
手の開発への注力 競争力は「垂直統合」
AgiBotでは手に関する技術の開発に力を入れており、 AgiBotの最大の強みは
全て自社で設計・生産を行っています。 ハード・ソフト・データ・製造を垂直統合していることです。
AgiBotはこの点に積極的に取り組んでいます。 これにより、開発サイクルを圧倒的に短縮できます。
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スライド 8: 05．AgiBotの製品ラインナップ
05．AgiBotの製品ラインナップ
AgiBotでは複数のロボットモデルをラインナップしています。
A2：2足歩行型 X2：2足歩行型 G2：ホイール型
A2ロボットは歩行・走行が可能です。 X2ロボットは歩行・走行が可能です。 G2ロボットは、G2 Studioというデータ収
VLAモデルを搭載して会話や案内も可能で 会話や簡単な作業（薬のピックアップなど） 集、処理、トレーニング、実行までの一連
す。 が可能です。 の流れを処理できるプラットフォームと組み
合わせて使用されます。
展示会での案内役として多数導入されてい デザインから、若年層やイベント参加者に非
ます。 常に人気のあるモデルで老人ホームからの問 産業、商業、家庭など様々なシーンで活
い合わせも多いです。 用されています。
出典：AgiBot「ロボット×AIの市場動向」ウェビナ登壇資料より引用 8
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スライド 9: 06．AgiBotが提供するソリューション
06．AgiBotが提供するソリューション
総合プラットフォームの提供 オープンソースとしてのデータ公開
・ハードウェア（エンドエフェクタやロボット本体） 2025年3月の正式リリースで、100万回分の学習データを
・モーションプランニング オープンソースとして公開しました。
・モーションキャプチャ（VRやリモコン、モーションキャプチャース その後、200万回、現在では300万回の学習データを収集し、
ーツなど） 基盤モデルのトレーニングを行っています。
これらが一式で含まれています。
お客様は、AgiBotのソフトウェアプラットフォームと基盤モデル
（GO1）を活用し、さらに自社特化型の実機データを収集する
データ収集を0から始めると大きなボリュームが必要となりま ことで、ファインチューニングモデルを作成できます。
すが、AgiBotでは既に2024年に上海にデータセンタを立ち
上げています。
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スライド 10: 07．多様な作業シーンへの対応
07．多様な作業シーンへの対応
実験レベルではなく、実際の業務環境での使用を想定した実践的なタスク
AgiBotでは、上海のデータセンタで収集した様々なデータを活用
し、ファインチューニングを実施しています。
この結果、コンビニのレジ作業、商品陳列作業、電子レンジや冷
蔵庫の仕用など、様々な業務がすでに可能になっています。
データに注力することで、基盤モデルの品質が向上し、その後のフ
ァインチューニングで少量のデータでも効果が出せるようになっていま
す。
基盤モデルのトレーニングは非常に重要です。
どのデータを使用し、どの方式でトレーニングをするかが最終的な
性能を大きく左右します。
AgiBotがデータ収集とトレーニングに膨大なリソースを投入してい
る理由はここにあります。
出典：AgiBot「ロボット×AIの市場動向」ウェビナ登壇資料より引用
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スライド 11: 08．人型ロボットの将来的な展望
08．人型ロボットの将来的な展望
人型ロボットの実用化＝社会課題の解決に大きく貢献
お客様の中には、人型ロボットを「ハードウェア中心の製品」と捉える傾向がまだまだありま
す。
しかし、実際に重要なのはロボットに何をさせるかというソフトウェアです。
特に、特定のドメインやタスクに関するデータ収集とファインチューニングによる追加学習
が性能を決定づけます。
日本をはじめとする先進国では、人手不足が深刻な課題となっています。
この課題を解決する次の一手として、人型ロボットは不可欠な技術となるでしょう。
ハードウェアとソフトウェアを統合開発し、膨大なデータを収集・活用できる企業こそが、
この「ヒューマノイドロボット市場」をリードしていくでしょう。
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