ロボット基盤モデル「GEN-1.5」活用事例動画 手本を1回見るだけでリングをはめる動作を習得

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ロボット向けAI開発を手がけるGeneralistは2026年10月6日、ロボットが金属製パーツにリングを精密にはめ込むタスクを完全自律で器用にこなす様子を捉えた動画をYouTubeで公開した。

同社が2026年8月に発表したロボット基盤モデル「GEN-1.5」が、まるで人間のような学習能力を見せている。

手本の提示からわずか数秒で作業を理解し、実際に身体を動かして遂行する様子は、次世代ロボット制御の大きな可能性を感じさせる。

追加学習なしで数秒で適応する新基盤モデル

GEN-1.5の最大の特徴は、モデルの重みを更新する勾配計算や大規模なファインチューニングを行うことなく、即座に新しいタスクへ適応できる点にある。

人間によるわずか1回、あるいは数回の手本を入力するだけで、数秒のうちに新たな作業の手順を学習してしまうのだ。従来の手法では、新しい作業をロボットに覚えさせるために大量のデータ収集や長時間の再学習が必要不可欠であった。

それに対してGEN-1.5は、既存の事前学習のみで未知のタスクに対応する「ワンショット学習」および「フューショット学習」を高い精度で成立させている。これにより、現場での作業切り替えにかかる時間やコストが劇的に削減されると期待される。

実際の動き

動画内では、双腕ロボットの左手でリングをつかみ、金属製パーツの上に置き、その後右手で微調整を行っている。

その後、リングを取り外して、また同様にはめるという作業を繰り返している。

モデルの詳細

GEN-1.5については、以前ロボスタで以下の記事でも紹介している。

ロボットに一度見せるだけで動作を教えられる時代へ、Generalistが基盤モデル「GEN-1.5」を発表【動画】 | ロボスタ - ロボット・AI情報WEBマガジン



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また、ロボットを製造、物流、インフラなどの現場で稼働させ、視覚、力覚、触覚、遠隔操作などの実世界データを蓄積。そのデータを独自のフィジカルAI基盤モデルの学習に活用し、進化したAIを再びロボットへ展開する「データフライホイール」の構築を掲げています。

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