フィジカルAIの燈 現場ノウハウと独自シミュレーション基盤で勝負

建設現場・製造現場向けにDXソリューションを開発している燈（東京都千代田区）は、ものづくり産業の現場ノウハウと融合し、工場や建設現場の全体最適化を実現するフィジカルAIの開発・実証を進め、社会実装を加速していく方針を示した。2026年6月18日に開催した、フィジカルAI事業に関するメディア説明会で発表した。

同社は、フィジカルAI開発における強みを2点に整理している。一つは「現場力」だ。建設業からスタートし、製造業を含むものづくり産業全体の課題解決に取り組んできた。これまでの実績として、大東建託とは、画像認識AIによる建築工事現場の検査写真の自動分類システムを開発。インフロニアホールディングスとは道路の欠陥検知、戸田建設とは風力発電ブレードの輸送計画最適化シミュレーションなどの開発を実施、現場と深く向き合った事例を積み重ねてきた。

もう一つの強みが、自社開発のシミュレーション基盤「Melchior」だ。現実空間を高精度にデジタル化するもので、既存のゲームエンジン・シミュレーション基盤では「かゆいところに手が届かない」との判断から、1から自社開発した。仮想の建設現場・工場でのロボット学習、スマートフォン等での3Dデータ構築、立体的な現場再現、シミュレーションから実機までの一気通貫の動作再現といった4つの特徴を備える。「ロボットを選ばない」のも特徴で、メーカーごとに異なるロボット制御を統合的に扱える。

各社がフィジカルAIの実用化に向け研究・市場開発を進める中で、燈が目指すのは「現場実装力」と「ハードの汎用性」を両立するポジションだ。国内の産業ロボットメーカーや大手SIerは現場実装力は高いものの特定ハードに紐づき汎用性が限定的で、海外の基盤モデル開発企業は汎用性は高いものの日本の現場への組織力が弱い、との認識を示した。

今後の注力領域として、ものづくり産業の中でも組立加工系の工場・製造業と、四足歩行ロボットによる現場巡回のニーズがある建設業を挙げた。説明会では、Melchiorと実機ロボットを接続したデモンストレーションも公開。ロボットアームに搭載したカメラで卓上のネジを認識して掴み、箱の中に入れる動作を、物体と箱の位置を柔軟に変えながら実演した。対象の柔らかさに応じた力加減の調整など、現場の物理的な暗黙知を反映することも可能としている。

燈は2026年1月に三菱電機と資本業務提携契約を締結し、3月には製造現場で用いるフィジカルAIを軸とした協業を発表している（関連記事）。