「動く」ロボットから、「考えて働く」ロボットへ。

これまでのロボットは、あらかじめ決められた環境で、決められた動作を繰り返すことを得意としてきました。

しかし、実際の製造・物流・サービスの現場では、状況は常に変化します。

人の動き、モノの位置、作業内容、設備の状態、周囲の環境。

これからのロボットには、単に正確に動くだけではなく、現場を認識し、状況を理解し、自ら判断して行動する力が求められます。

RobotBankは、AIとロボティクスを融合し、現場でより柔軟に働くための「ロボット知能」の研究・開発と社会実装を進めています。

現場では、こんな課題がありませんか？

「環境が少し変わるだけで、ロボットが使えなくなる」

モノの位置が変わった。
レイアウトが変わった。
作業対象が変わった。

従来の自動化では、そのたびに設定変更やエンジニアリングが必要になることがあります。

AIによる認識・判断技術を活用し、変化する現場への適応力を高めていきます。

「人なら簡単にできる作業が、自動化できない」

「これをあそこへ運ぶ」
「違うものがあれば避ける」
「状況を見て次の作業を判断する」。

人にとって自然な判断も、従来のロボットには難しい場合があります。

RobotBankは、画像認識、言語理解、AIモデルなどを組み合わせ、人が理解する作業を、ロボットが理解できるタスクへつなげる技術に取り組んでいます。

「想定外が起きると、止まってしまう」

実際の現場では、すべてを事前にプログラムすることは困難です。

RobotBankは、周囲の状況を認識し、AIによって判断することで、

「決められた通りに動く」から、「状況に応じて行動する」ロボットへ。

その実現を目指しています。

AI × Robotics

ロボットに、見る・理解する・考える・行動する力を。

RobotBankでは、さまざまなAI技術とロボット技術を組み合わせ、現場で活用できるロボット知能を研究しています。

VISION｜見る
カメラやセンサーから、人・モノ・空間・状態を認識。

UNDERSTAND｜理解する
画像・言語・現場情報から、状況や作業内容を理解。

THINK｜考える
AIが目的や状況に応じて、次に必要な行動を判断。

ACT｜行動する
AMR、AGV、ロボットアーム、ヒューマノイドなどが実際のタスクを実行。

LEARN｜学ぶ
現場で得られる経験を活かし、より柔軟なロボットへ。

VLA / Physical AI

「認識」と「言葉」と「行動」をつなぐ。

近年、AIは画像を見るだけ、言葉を理解するだけではなく、認識した情報と言語による指示を、ロボットの行動へつなげる方向へ進化しています。

RobotBankでは、VLA（Vision-Language-Action）をはじめとする新しいAI技術についても、実際のロボット・実際の現場を通じた検証を進めています。

特定のAIモデルだけに依存するのではなく、世界中で進化するAI技術を柔軟に活用しながら、日本の現場で本当に使えるロボット知能を目指します。

目指しているのは、AIのデモではありません。

現場で、本当に働けること。

AIの性能がどれだけ高くても、現場で安全に、安定して、継続的に仕事ができなければ、企業にとって本当の価値にはなりません。

RobotBankが重視しているのは、

AI × Robot × Real World

をつなぐこと。

製造、物流、サービスなどのリアルな現場から、次のロボットの働き方をつくっていきます。

理解するロボットから、考えて働くロボットへ。