株式会社アトラックラボは、AI点検ロボット向け制御プラットフォーム「AT-SYNAPSE」のオプションとして、現場で収集した点検画像を使ってAIモデルを最適化する「AT-SYNAPSE 追加学習サービス」の提供を開始した。
サビや腐食をはじめ、設備の構造や使用環境によって異なる機器固有の不具合をAIに追加学習させるサービスで、学習用画像の整理からAIモデルの学習・評価、ロボットへの実装、現場での動作確認までを一貫して手がける。NVIDIA DGX Sparkを活用し、追加学習から推論までをローカル環境で実行するため、機密性の高い設備画像を外部クラウドへ送信しない運用が可能だ。
現場ごとに異なる「異常の見え方」に対応
プラントや工場、インフラ設備では、サビや腐食などの異常を人が目視で確認する点検作業がいまも数多く残っている。設備の材質や塗装、照明、汚れ、撮影角度などの条件は現場ごとに異なり、同じ種類の設備でも構造や設置環境、使用状況によって発生する不具合は変わるため、汎用的なAIモデルだけでは正確な検出が難しい場合がある。
加えて点検画像には設備の構造や配置など外部に送信しにくい情報が含まれることも多い。アトラックラボはこうした現場固有の条件と情報管理上の課題に対応するため、ローカル環境での追加学習・推論と、ロボットによる画像収集から異常検出までを一体化したサービスを開発した。
サービスの特長
現場データで点検AIを最適化：現場で撮影したサビや腐食、機器特有の不具合などの画像から追加学習用データセットを構築。数百枚～数千枚規模を目安に画像を収集・整理し、LoRA（Low-Rank Adaptation）などの手法でAIモデルを追加学習する。点検対象に応じてVLM（画像と言語を扱うAI）、画像分類、物体検出などから適切な手法を選ぶ。
クラウドに依存しないローカル処理：NVIDIA DGX Sparkの演算性能と大容量メモリを活用し、大規模なVLMを含むAIモデルの追加学習・推論をローカル環境で実行。セキュリティ要件に応じ、外部ネットワークから分離した環境での処理にも対応する。
運用データを使って継続的に改善：初期モデル導入後も、実際の点検で蓄積した新たな画像と確認結果を追加学習に活用し、設備・撮影環境に合わせて段階的にモデルを改善できる。
画像収集からロボットへの実装まで一貫対応：学習用画像の整理、アノテーション、データセット構築、モデルの追加学習・評価、AT-SYNAPSEへの実装、現場での動作確認までを一貫して手がける。AT-SYNAPSEはUGV、レールドローン、クローラーロボットなどと連携でき、ロボットが設定ルートを移動しながら画像を収集し、追加学習したモデルが異常箇所を検出。検出結果は画像・位置情報と関連付けて記録され、点検履歴の管理や経年変化の確認にも活用できる。
想定される点検対象・導入分野
想定される点検対象は、サビ・腐食、亀裂・欠損、塗装の剥離、漏れ・にじみ、ボルトや部品の脱落、異物・堆積物、機器の構造や使用状況に起因する固有の不具合、雪庇など形状を一律に定義しにくい異常など。導入分野としては、プラントや工場設備の巡回点検、配管・タンク・鉄骨・橋梁などの定期点検、屋根や壁面、高所、雪上といった人による点検が困難な場所、通信環境が不安定またはクラウドを利用できない施設、UGVやレールドローンを活用した自動点検、点検画像の蓄積と経年変化の記録などを想定する。
サービス対象は製造業、プラント、インフラ、建設、設備保全事業者など。提供価格は点検対象、画像数、学習内容、ロボット構成に応じた個別見積もりとしている。
AT-SYNAPSEについて
AT-SYNAPSEは、画像認識や自然言語処理と、ROS 2による移動・運動制御を組み合わせた、AI点検ロボット向けの制御プラットフォーム。安全に関わる走行制御や停止処理はAIに依存しない構成とし、AIは画像解析、点検対象の検出、作業指示の理解などに活用する。UGV、ドローン、USV、レールドローンなど各種無人機に展開できる。
ロボスタオンラインセミナー情報
「触覚」のAIロボット最新研究と実装の最前線
ロボスタでは、AIロボット実装の鍵を握る最新技術のひとつ「触覚・力覚」をテーマに、オンラインセミナー「ロボットは「触覚」で進化する ヒューマノイド・フィジカルAI時代のハプティクス最前線」を9月17日（木）に開催します。
講演では、「人間の触覚・力覚とは何か」「ロボットに触覚はなぜ必要なのか」といった基礎から、視覚AIとの融合、遠隔操作やテレオペレーションとの関係、医療・介護・製造分野への応用、さらにはヒューマノイドやフィジカルAI時代における触覚技術の役割まで、最新の研究動向を交えながらわかりやすく解説していただきます。
後半は、柔軟ゴムセンサ「e-Rubber」の開発や実証実験、「身体性AI」やロボットへの応用事例等をご紹介。
大学等における最先端研究と、企業による社会実装の両面から、触覚技術の現在地と今後の可能性を深掘りします。ぜひ、ご参加下さい。
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「AIロボティクス立国」実現へ ロボット議連が示すフィジカルAI時代の国家戦略
ロボット議員連盟会長であり、自民党経済産業部会のロボティクス戦略プロジェクトチーム座長も務める山際大志郎衆議院議員をお招きして、オンライン対談「AIロボティクス立国」実現へ ロボット議連が示すフィジカルAI時代の国家戦略 を開催します。
2026年、日本政府はAIロボティクスを新たな成長分野として位置付け、「AIロボティクス戦略」を策定しました。この戦略の策定を政治の側から後押ししたのがロボット議員連盟であり、2026年6月には新たな提言をまとめ、官房長官へ手交しています。
ロボット議員連盟が提言に込めた狙い、政府が「AIロボティクス戦略」を策定した背景、米国・中国との競争をどう捉えているのか、日本の強みはどこにあるのかについて詳しく聞きます。
また、産業界、スタートアップ、研究機関は今後どのような役割を担うべきなのか。ロボット産業に携わる人が知っておきたい、日本のAIロボティクス戦略の全体像と、社会実装に向けた具体策に迫ります。
先着で無料ご招待します。詳しくはこちら。
急成長する中国ヒューマノイド市場をデータと政策、日中連携事例から読み解く
ロボスタではオンラインセミナー「日本企業は中国ヒューマノイド産業とどう向き合うべきか 急成長する中国市場をデータと政策、日中連携事例から読み解く」を開催します。
匠新（ジャンシン）は、「日中イノベーションのエコシステム」をつくることを掲げ、日本企業と中国企業、政府機関、大学、投資家、メディアをつなぎ、日中間の事業連携を支援してきた企業。中国ヒューマノイド市場の最新動向とデータ分析、中国イノベーションの現場、日本企業との連携事例、日本企業は中国ヒューマノイド産業とどう向き合うべきか、などについて解説していただきます。
世界をリードする中国ヒューマノイド産業の現在地と、日本企業にとっての連携・参入の可能性を、データと具体的な事例から読み解く貴重な機会です。
先着で無料ご招待します。詳しくはこちら。
