燈が目指す「モーターからAIシステムまで垂直統合したロボット製品開発」とは？

ヒューマノイドロボットと四足歩行ロボットを用いた実産業応用に取り組んできました。今後は協働ロボットとドローンを製品ラインナップに加え、製造現場や建設現場への本格導入を加速します。
また、アスター社への出資を起点にハードウェア製品開発にも投資を進めてまいります。
第一の取り組みとして、ドローン機体の自社開発にも着手し、モーターから組み込みソフトウェア、AIシステムまで垂直統合した製品を燈で手掛けます。
将来的にはヒューマノイドなどのハードウェア開発も検討を進めております。

燈のPhysical AI時代の挑戦

Physical AI時代のロボット技術開発において鍵となるのは、多様なタスクや環境に対応できる汎用性です。
従来のロボット開発では、限られた環境で決められた動作を正確に実行する「ティーチング」や「ルールベース手法」によって、多くの現場課題が解決されてきました。一方で、環境が変化する、扱う対象物が毎回異なる、人や他の機械と協調しながら動く、といった課題は、従来の手法だけでは解決が困難です。
燈は、こうした従来手法では解ききれない現場課題に対して、AIを活用したロボット技術開発で挑戦します。
そして、PoCで終わらせず、社会実装して現場課題を解決してこそ価値がある。その信念のもと、現場で使われるロボット製品の提供を目指します。
具体的なタスク例として、製造業における多品種少量生産への対応、ばら積み部品のピッキング、組立作業の自動化、建設業における資材搬送、施工支援、現場状況に応じた作業計画、点検など、環境や対象物のばらつきが大きく、従来のルールベース手法だけでは自動化が難しかった領域を対象とします。

燈が目指すPhysical AI時代のロボット技術開発

AI技術開発の競争が激化する中、足元で取りうる解法だけに開発投資が集中すると、数年後には技術が陳腐化し、競争優位性がなくなります。
だからこそ燈は、長期的な技術トレンドを見据えながら、足元の課題解決に結びつく技術開発手法の選択しています。
「ルールベース手法」「ルールベースと学習ベースを組み合わせたハイブリッド手法」「学習ベース手法」をソリューション毎に適切に使い分け、短期・中期・長期のそれぞれで価値を生み出すことを目指します。

学習ベースの手法には、強化学習、VLA、Diffusion Policy、World modelなど様々な選択肢があります。これらのAI手法をPoCで終わらせず、現場で動き続けるシステムとして組み込むためには、タスクや用途に応じて適切な手法を選択し、実装できるノウハウが必要です。

燈はこれまで、製造・建設をはじめとする実産業の課題に向き合い、自律成長AIエージェント、数理最適化、LLM基盤、実世界シミュレーションなどを通じて、現場で使われるAIを実装してきました。
燈が積み上げてきたノウハウ・アセットをPhysical AIを通じた課題解決に活かし、現場で使われるロボット製品を爆速で開発していきます。