現場の「暗黙知」をAIが学ぶ日：フェアリーデバイセズがNexTech Weekで示したフィジカルAIへの道

ベテラン作業員の手つきには、言葉にできないコツが詰まっている。どの順番で点検するか、どこで一瞬立ち止まって確認するか、どんな小さな違和感を見逃さないか。こうした現場の「暗黙知」は、これまで人にしか引き継げなかった。フェアリーデバイセズが2026年11月11日に幕張メッセで開幕したNexTech Week 2026秋で紹介した技術は、その暗黙知をAIが学べるデータに変える取り組みだ。首掛け型のウェアラブルデバイスで作業の様子を記録し、AIが映像を解析して作業の品質まで評価する。現場の映像を単なる記録から、ロボットが自律して動くための学習資産へと育てる構想である。

首掛けデバイスLINKLETが集める「一人称視点」の現場映像

技術の土台になるのが、フェアリーデバイセズが開発した首掛け型ウェアラブルデバイス「LINKLET」だ。重さは約170グラムで、4G LTEとWi-Fiに対応する。作業者は首に掛けて電源を入れるだけで使え、両手を使いながら一人称視点の映像を撮影して共有できる。

スマートグラスなど頭部に装着する機器と比べると、導入のハードルが低いのが特徴だ。視界を遮らず、頭部装着型に比べて映像の揺れも抑えられるという。会場では、Microsoft Teamsと接続した遠隔支援の仕組みも説明された。遠隔地の管理者がウェブ画面から端末を選んで呼び出すと、現場の作業者と映像や音声を共有できる。映像の拡大や縮小、写真撮影も遠隔側から操作でき、作業者は複雑な機器操作を覚える必要がない。

映像を記録することには、もう一つの狙いがある。熟練者の作業を技能継承のための教材として残せる点だ。AIが作業内容を解析してテキスト化すれば、長時間の映像をすべて確認しなくても、必要な作業場面だけを抽出できる。ベテランの引退が進む現場では、こうした記録の価値は年々高まっている。

ダイキンとの共同開発とGENIAC-PRIZEでの評価

フェアリーデバイセズは、ダイキン工業と共同で、熟練者に代わって現場作業者を支援するAIエージェントの開発に取り組んできた。作業者が装着したLINKLETから取得した映像をクラウド側のAIで解析し、作業の抜け漏れを確認する仕組みを構築した。人の作業状況をAIが把握し、作業者への支援につなげる取り組みとして実績を重ねている。

この取り組みは、2026年3月に経済産業省の生成AI社会実装コンテスト「GENIAC-PRIZE」で、製造業に関する部門の第1位とAIエージェント関連の賞を受賞した。生成AIの社会実装を競う場で、現場支援という実務に根ざした内容が高く評価された形だ。

「やったかどうか」から「うまくやったか」へ

今回の発表の中心は、作業の「実施」から「品質」の評価へ踏み込む研究開発だ。現在のAIには、作業を実施したかどうかを認識できても、その作業が適切だったかを判断することは難しいという課題がある。作業手順に従って点検を終えた場合でも、確認漏れや安全基準への違反、作業中の迷いや見落としなど、作業品質に関わる細かな事象まで十分に評価できるとは限らない。

同社が進める研究開発「巡回型作業における実施品質記述データ基盤の構築」では、こうした現場の暗黙的な判断を「品質イベント」として定義し、AIが学習して評価できるデータに変換する。具体的には、作業映像などから抜け漏れや安全違反、作業者の迷いなどを把握できる仕組みを整備する。現場の状況を理解し、作業中に適切な支援や指摘を行うAIの実現を目指している。

同社によると、従来の仕組みでは作業終了後の確認に時間を要していたが、この研究開発を通じてリアルタイムに近い作業品質の評価が可能になるという。このデータ基盤の研究開発は2027年5月までを予定しており、作業中の抜け漏れや安全違反などをAIが理解できるように整理したデータセットを整備し、成果を公開することも目指す。他社もこうしたデータをAI開発に活用できる環境を整え、製造業などの現場におけるAI活用や、将来のロボットの自律作業につなげる狙いだ。

経産省が同じ日に語った「2040年に国内1000万台」の構想

この発表と同じ11月11日、NexTech Weekの会場では経済産業省もフィジカルAIに関する講演を行った。商務情報政策局AI産業戦略課長の渡辺琢也氏が「日本のフィジカルAI産業活性化に向けたGENIACの取組」と題して登壇し、AIの開発やロボットの量産に加え、産業現場への導入、データ収集、モデルの改善までを一体的に支援する政策の方向性を説明した。

経産省が掲げる目標は大きい。2040年までに国内へ1000万台規模のAIロボットを導入し、世界市場で3割超のシェア獲得を目指すというものだ。ヒューマノイドなど多用途ロボットの世界市場は2040年に60兆円規模へ拡大すると見込まれ、日本はこのうち20兆円規模の市場獲得を目指す方針だ。対象は製造、物流、建設や土木、インフラ保守、医療、介護、農業、災害対応など18分野に広がる。

なお、この2040年目標そのものは、2026年3月に策定され6月30日に改訂された「AIロボティクス戦略」で示されたものだ。11月11日の講演は、その戦略を現場実装へどう落とし込むかを説明する場だった。AI開発支援では、生成AI開発力の強化を目的とする「GENIAC」を通じて、ロボット基盤モデルや産業分野に特化したAIモデルの開発、現場データのAI-Ready化などを支援する。

データ整備の動きも進んでいる。一般社団法人AIロボット協会は8月3日にロボットの動作データ5000時間分を公開したほか、11月6日には1万6151時間分の操作データを学習に利用したロボット基盤モデル「AIRoA-0」を公開した。2027年度予算の概算要求では、AIロボットのオープンな開発プラットフォーム構築や重要部品の研究開発と量産支援に加え、社会実装を促進する中核拠点の整備も盛り込まれたと報じられている。

現場データがロボットの「先生」になる

フェアリーデバイセズが描く将来像は、遠隔支援から作業品質のAI解析、さらにフィジカルAIによる自律的な判断と動作へと発展させることだ。人がどのような状況で、何を確認し、どのような手順で作業したのか。その情報を映像と結び付けて蓄積することで、AIが実世界の作業を理解するための学習データを整備する。

現在は人が現場作業者を遠隔支援する仕組みを提供しながら、AIによる支援の高度化を進めている。将来的には、作業品質を理解したAIをロボットに応用し、人が行ってきた判断や作業の一部を自律化することも視野に入れる。人手不足や熟練技術者の高齢化が課題となる製造や保守、建設などの現場で、作業映像を単なる記録ではなくAIの学習資産として活用する。フェアリーデバイセズの取り組みは、フィジカルAIの実用化に不可欠な現場データ整備の一つの方向性を示している。

ロボットが現場で自律して働くには、まず人がどう働いているかをAIが理解する必要がある。その理解の材料になるのが、現場で日々生まれる映像と判断の記録だ。LINKLETのような身近なデバイスから集まるデータが、やがてロボットの「先生」になる。NexTech Weekで示されたのは、その第一歩といえる。

Frequently Asked Questions

LINKLETとはどのようなデバイスですか

フェアリーデバイセズが開発した首掛け型のウェアラブルデバイスで、重さは約170グラムです。4G LTEとWi-Fiに対応し、作業者が両手を使いながら一人称視点の映像を撮影して共有できます。首に掛けて電源を入れるだけで使え、視界を遮らない点が特徴です。

フェアリーデバイセズの技術は、従来の遠隔支援と何が違いますか

従来の遠隔支援が映像の共有にとどまるのに対し、同社の取り組みはAIによる作業品質の評価まで踏み込みます。作業を実施したかどうかだけでなく、確認漏れや安全違反、作業中の迷いといった品質に関わる事象を「品質イベント」として定義し、AIが学習して評価できるデータに変換する研究開発を進めています。

2040年に国内1000万台のAIロボットという目標は、いつ決まったものですか

経済産業省の「AIロボティクス戦略」で示された目標で、戦略は2026年3月に策定され、同年6月30日に改訂されました。2026年11月11日のNexTech Weekでの講演は、その戦略に基づく現場実装への支援の方向性を説明するもので、目標そのものがその日に発表されたわけではありません。