電気・油圧・空気圧などのエネルギーを機械的な動きに変換する駆動装置。モーターや人工筋肉が代表例で、ロボットの関節を動かす要となる。
ユーザーの目的に沿って自律的にタスクを分解・実行するAI。単発の応答ではなく、ツール利用や外部システム連携を通じて一連の作業を継続的にこなす点が特徴。
計画立案・判断・行動までを自律的に担うAIのあり方を指す概念。AIエージェントを構成する上位概念として、近年のロボティクス領域で急速に注目が高まっている。
クラウドではなく機器側(エッジ)でAI推論を行う仕組み。低遅延・通信量削減・プライバシー保護に強く、ロボットやIoT機器で重要。
ロボットアームの先端に取り付ける作業部品。グリッパー・吸着パッド・溶接トーチなど、作業内容に応じて交換する。
身体(ロボット)を持ち、物理世界と相互作用しながら学習・行動するAI。視覚・触覚・運動などマルチモーダルな情報処理を行う。
人の声をテキストに変換する技術。スマートスピーカーや音声アシスタント、コールセンター自動応答などで広く使われる。
ノイズから段階的にデータを復元する学習手法に基づく生成AIモデル。画像生成で高い品質を発揮し、近年はロボット動作の生成にも応用が進む。
画像に何が写っているかをAIが識別する技術。ディープラーニングの登場で精度が飛躍的に向上し、製造検査や監視に定着した。
データからパターンを学習し、予測や分類を行うAIの基礎技術。教師あり・教師なし・強化学習などのアプローチがある。
大規模データで事前学習され、多様な下流タスクへ応用できる汎用AIモデル。LLMやマルチモーダルモデルの基礎となる存在。
エージェントが環境から得る報酬を最大化するように試行錯誤で学習する手法。ロボットの歩行学習やゲームAIで成果を挙げてきた。
安全柵なしで人と同じ作業空間を共有できる産業用ロボット。力覚センサーや衝突検知機能を備え、組立・検査・搬送などで活用される。
カメラ映像から物体認識・姿勢推定・距離計測などを行う技術領域。ロボットが環境を理解するための視覚の役割を担う。
製造以外の分野で人を支援するロボット。配膳・清掃・案内・警備・介護などの用途があり、近年の普及が著しい。
工場など製造現場で使われるロボット。溶接・塗装・組立・搬送など高精度・高速な作業を担い、日本が世界シェアの上位を占める。
人間が使う言葉をコンピューターに理解・生成させる技術分野。翻訳、要約、質問応答、感情分析などに応用されている。
多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法。画像認識や音声認識、LLMなど現代AIの多くの成果を支える中核技術。
車両が周囲を認識して自律走行する技術。運転支援(レベル1)から完全自動(レベル5)まで段階があり、物流・モビリティ革命を牽引する。
あらかじめ決められた経路ではなく、自らセンサーで周囲を認識しながら走行するロボット。AMRはその代表的な形態。
文章・画像・音声・動画などを新たに生成できるAIの総称。ChatGPTやStable Diffusionなどが代表例で、業務活用が急速に広がっている。
AIが環境の物理的・意味的な構造を内部に表現したモデル。未来の状態を予測したり仮想シミュレーションで方策を学習することが可能になる。
遠隔地からロボットを操作する技術。VRコントローラーや力覚フィードバックと組み合わせ、危険作業や遠隔医療、ヒューマノイド学習データ収集に活用される。
現実世界の設備や工場・都市を仮想空間に精密に再現し、シミュレーションや予測に活用する技術。ロボット開発や運用最適化に不可欠。
無人航空機の総称。空撮・測量・点検・農業・物流配送などで活用される。屋内用・産業用・軍事用と用途が多様化している。
人間の脳の神経回路を模した数理モデル。ノード(ニューロン)の層を重ねることで複雑なパターンを学習できる。
AIが事実と異なる内容をもっともらしく出力してしまう現象。生成AIの信頼性・業務活用における最大の課題のひとつ。
人間に似た外見・動作を持つロボットの総称。二足歩行や両腕動作を備え、人の作業環境でそのまま働けることが期待されている。
学習済みのAIモデルに追加データを学習させ、特定用途・特定ドメインに適応させる手法。基盤モデル活用の基本アプローチ。
ロボットや車両など物理的な機械にAIを組み込み、現実世界で行動させる領域。NVIDIAなどが次世代AIの中心と位置付ける概念。
画像や映像から物体の位置と種類を同時に推定する技術。YOLOやDETRなどのモデルが有名で、自動運転や工場検査の要。
LLMに対して目的の出力を引き出すための指示文(プロンプト)を設計・最適化する技術。業務導入における重要スキルとなっている。
腕型の産業用ロボット。関節とエンドエフェクタ(ハンド等)で部品の把持・組み立て・搬送などを行う。
文字・画像・音声・動画など複数の情報種別を同時に扱えるAI。ロボットの状況理解や対話の高度化に欠かせない要素技術。
人間のデモンストレーションを手本にロボットが動作を学習する手法。遠隔操作で集めたデータから汎用動作を獲得する研究が進む。
四本の脚で歩行・走行するロボット。不整地走破性に優れ、Boston DynamicsのSpotやUnitreeなどが点検・警備・研究で活躍している。
AIモデルの数値精度を下げることで、メモリ使用量や推論速度を改善する最適化手法。エッジ機器でのLLM実行などに欠かせない。
特定タスクに限らず、人間に匹敵する幅広い知的作業を行える汎用人工知能。現状は研究段階で、実現時期は議論が続いている。
あらかじめ敷設された磁気テープやマーカーに沿って走行する無人搬送車。工場・物流施設の搬送自動化で広く使われる。
SLAM等の自律航法で周囲環境を認識しながら走行する搬送ロボット。固定経路が不要でレイアウト変更に強い。
LLMに段階的な思考過程を出力させるプロンプト手法。複雑な推論タスクの精度を大きく向上させ、近年の推論モデルの土台となった。
人間とロボットの相互作用を研究する分野。対話・協働・感情表現のデザインを扱い、サービスロボットやヒューマノイドの設計に不可欠。
大規模言語モデル。膨大なテキストを学習し自然言語の理解・生成を行うAI。ChatGPTやClaude、Geminiの中核技術。
LLMが外部ツールやデータソースと連携するための標準プロトコル。AIエージェントがアプリケーションを操作する共通インターフェースとして注目される。
検索拡張生成。LLMの回答生成時に外部ドキュメントを検索・参照することで、最新情報や社内知識を反映し、ハルシネーションを抑える。
人間の評価を報酬信号に用いる強化学習手法。ChatGPTなど現代のLLMを人間の好みに沿わせる学習で中心的役割を果たしている。
ロボット開発向けのオープンソースミドルウェア。センサーやアクチュエーターを制御する共通の枠組みを提供し、研究から商用まで広く利用される。
ロボットが自己位置推定と地図作成を同時に行う技術。AMRや自動運転、ドローンなど移動体の自律航法に不可欠。
自己注意機構を用いた深層学習アーキテクチャ。現代のLLM・画像モデル・VLAなど、ほぼ全ての大規模AIの土台となっている。
視覚・言語・動作を統合的に学習するモデル。ロボットが指示文と映像から直接動作を生成できるようになり、汎用ロボットの鍵とされる。
