月: 2025年7月

ロボットの大脳機能に「人工意識AC」を実装する「フィジカルAIプラットフォームーー Guardian」を開発。既製品ロボットとの連携し、MIRU2025にて公開・デモを実施。

AI×画像認識×ロボティクスの研究開発を行う株式会社Forcesteed Robotics（本社：東京都、代表取締役CEO&CTO 大澤弘幸、以下「Forcesteed Robotics社」）は、人工意識 AC（Artificial Consciousness）を中核に据えたフィジカルAIプラットフォーム（以下「本プラットフォーム」）を開発しました。
本プラットフォームは、既製のさまざまなタイプのロボットシステムと連携し、視覚・聴覚・嗅覚などのマルチモーダルセンサ情報を統合することで、人との自然な対話、異常の検知、自律的な巡回行動などを実現します。
特に注目すべきは、Forcesteed Robotics社が新たに定義した「好奇心（System４）」による継続的な自律学習機能です。ロボットが未経験の情報を自ら認識し、継続的に学び続けるアーキテクチャ搭載のフィジカルAIプラットフォームです。

■本プラットフォームの主な特徴

本技術は、既存ロボットに「大脳機能（認識・認知・判断）」を後付けで追加し、警備・点検・対話支援などの幅広い用途での活用に期待されます。

１．取付型で、ロボットに「大脳機能（認識、認知、判断）」を追加

２．人工意識ACによる人間のような認知・対話・行動判断
（１）人間の脳を模した4階層（System1〜4）の人工意識ACで構成
（２）視覚・言語・行動を統合するVLA（Vision Language Action Model）により、状況を理解し自律的に動作

３．好奇心（System4）による自律学習機能を搭載
（１）未経験（ロングテール）や新しい環境に対して認識、記憶、学習

４．視覚情報を自然言語で説明・対話できるLLM連携機能
（１）状況報告・人との対話・音声指示の理解まで、全て自然言語で対応

■人工意識ACとは

Forcesteed Robotics社が開発を推進する「人工意識AC」は、人間の認知構造を模倣した4つのレイヤーで構成されています。

好奇心（System4）の実装によって、ロボットは未知の状況を認識し、継続学習をしていきます。この機能により、従来のルールベースや単純な強化学習では困難だった「環境適応型のフィジカルAI」の実現を目指します。

■MIRU2025にて技術デモを初公開

Forcesteed Robotics社はこの技術を、2025年7月29日〜8月1日開催の「MIRU2025（第28回画像の認識・理解シンポジウム）」にて公開いたします。
会場では、4脚犬型ロボットに本プラットフォームを搭載し、自律巡回・対話応答等の動作の一部をご覧いただけます。

MIRU2025（第28回画像の認識・理解シンポジウム） について
会期：2025年7月29日〜8月1日
場所：国立京都国際会館
URL：https://cvim.ipsj.or.jp/MIRU2025/

Forcesteed Robotics社のフィジカルAIプラットフォーム「Guardian」のイメージ動画

■本プラットフォームの想定ユースケース
１．警備・巡回業務の自律化と異常検知
２．設備点検・保守業務の効率化
３．多言語対応による施設案内・受付支援
４．介護施設における見守りと声かけ
５．施設内での“いつもと違う”環境変化への対応

Forcesteed Robotics社では特定のロボット機種にこだわることなく、お客様のユースケースや導入環境に応じて最適なハードウェアを選定いたします。目的や現場の条件に合わせ、既存のハードウェアの活用から、新規機体の導入検討まで柔軟に対応いたしますので、まずは課題やご要望をお聞かせください。

■共創パートナー募集中

Forcesteed Robotics社では、今回の技術にご関心をお持ちいただいた企業様や、ともに次世代のAIロボティクス社会を創造していける共創パートナーを広く募集しています。
製品への組込み・共同開発・実証導入・共同研究など、あらゆる形での連携が可能です。
ご興味のある方は、ぜひお気軽にご連絡ください。

本記事に関するお問い合わせ：
株式会社Forcesteed Robotics 広報担当
contact@forcesteed.com

ロボットが“知らない”に反応し、“気づき、学び、進化する”──人間らしい学習をAIで実現する新アーキテクチャ「好奇心（System4）」を株式会社Forcesteed Roboticsが公開します。

ロボットが未経験の情報を探索・学習・進化するための継続的自律学習アーキテクチャ「好奇心（System4）」を公開いたします。

「好奇心（System4）」は、Forcesteed Robotics社が開発している人工意識AC（Artificial Consciousness）の中核構成の一つであり、ロボットが好奇心に基づいたデータのキュレーションと、継続学習を行うAIアーキテクチャです。
また当社では、ロボットの社会実装における安全性と倫理性を重視し、アシモフのロボット三原則を行動規範として設計に取り入れ、実際のエンジニアリングにも反映しています。

■「好奇心（System4）」とは

「好奇心（System4）」は、人間の脳の好奇心をモデル化した継続的自律学習のためのアーキテクチャです。

■なぜ“好奇心”なのか？

従来のルールベースや単純な強化学習では、未知の状況や例外的な環境変化への対応には限界がありました。一方で人間は、未知の事象に対して自ら情報を収集し、意味を見出して行動を変える“好奇心”に基づいた学習を行っています。

Forcesteed Roboticsが開発を進める「好奇心（System4）」は、この人間の「好奇心」に着目し、ロボットに探索と更新のサイクルを内包させることで、環境に適応し続けるロボットのアーキテクチャを提案していきます。

■「好奇心（System4）」の実装によって可能になること

「好奇心（System4）」は、ロボットにシーンの新規性に対する認識力を与えることにより、従来のAIでは困難だった未知への適応・継続学習・柔軟な判断を可能にします。主な特長は以下の通りです。

１．未知や新規性に自発的に反応する“好奇心”を実装
　周囲の変化や新しい対象にロボット自身が気づき、注意を向け、学習のきっかけを自ら作る「内発的学習」を実現します。

２．“ロングテール”への対応
　頻繁には起こらない稀な事象（事故、障害、イレギュラーな行動）に対しても、自動的に記録・分析・学習を行うことで、実環境での実用性を高めます。

３．異常検知と忘却のバランス制御
　新しいシーンに対して継続学習することで発生する課題(学習済みシーンの忘却問題）に対応し、重要なデータの選別を行う役割を果たします。

４．ロボットが自ら“成長する”存在へ
　ルールベースの応答や一過性の強化学習とは異なり、経験を積み重ねて自らをアップデートし続ける「生涯学習型AI」としての活用を模索しています。

■今後の展望

Forcesteed Robotics社は、「好奇心（System4）」をフィジカルAIプラットフォームのコア機能として実装していくと同時に、パートナー企業・研究機関との連携を通じて、環境に応じて成長する知能の社会実装を推進してまいります。

株式会社Forcesteed Roboticsと川崎重工業株式会社は、ロボットが地図を持たずに、人と共存できる移動型の知能ロボットの社会実装に向けて、実証試験開始を発表しました。

AI×ロボティクス×画像認識の融合領域で研究開発を行う株式会社Forcesteed Robotics（本社：東京都江東区、代表取締役CEO 大澤弘幸、以下「Forcesteed社」）は、川崎重工業株式会社（東京本社：東京都港区、代表取締役社長執行役員 橋本康彦、以下「川崎重工業」）とともに、移動型ロボットのための「セマンティックマップ生成技術」を共同開発し、ソーシャルイノベーション共創拠点 CO-CREATION PARK KAWARUBA（以下「KAWARUBA」）にて、両社連携による実証試験を開始したことを発表いたします。

この技術は、従来のSLAM（自己位置推定＋地図作成）にとどまらず、ロボットが自律的に環境の意味を理解しながら移動するための“意味地図”を、カメラとLiDARから生成するというものです。現在、Forcesteed社と川崎重工業は、社会実装に向けた歩みを加速させています。

■ 技術の概要と意義

従来、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）は、ロボットの自己位置同定と幾何学的地図構築に用いられてきましたが、生成される地図は構造情報に限定され、「通路」や「障害物」などの意味情報（セマンティクス）が不足していました。近年、LLM（大規模言語モデル）の進展により、画像や点群データから意味情報を抽出する試みが進んでいますが、セマンティックマップを体系的に構築する技術はまだ未成熟です。

今回、Forcesteed社が有するAI・画像認識技術と、川崎重工業が培ってきたロボティクス応用知見を融合し、SLAMによる自己位置同定・地図構築と並行して、カメラ映像とLiDARデータからセマンティック情報を抽出し、別途マッピングいたしました。具体的には、「通路」「窓」「作業エリア」などの意味ラベルを環境に付与し、物体検索や意味検索（例：「会議室」「棚」）による効率的な場所特定を可能にします。

主な特徴は以下の通りです。

• カメラとLiDARを用いて、環境に「意味ラベル」（例：「ドア」「棚」「通路」）を自動付与
• 意味検索に基づく柔軟な移動計画（例：「会議室を探して行く」）
• 地図準備の簡素化と動的環境への適応力向上
• 屋内走行実験にて80%以上のラベル認識精度（社内検証）

ただし、計算負荷、暗所でのカメラ性能、意味ラベルの汎化性などの技術的課題は残っています。

■ 今後の展望、社会実装に向けた応用展開へ

本技術は、今後屋内作業・点検・警備ロボットなどへの実装を視野に入れており、2027年までの社会実装を目指します。従来の地図依存型ナビゲーションを脱却し、「マップレスでも環境の意味を理解して行動できるロボット」の実現を目指すものです。

両社は、ロボット自身が周囲の状況や意味を理解しながら、人の社会に自然に融け込んで行動できるロボット「融和型ロボット」の実現に向けた研究および実証試験を継続していきます。

■ ソーシャルイノベーション共創拠点 CO-CREATION PARK KAWARUBAについて

KAWARUBA（カワルバ）は、川崎重工業が開設したソーシャルイノベーション共創拠点であり、「変わる場（KAWARU×BA）」を意味しています。多様なスタートアップ、研究機関、パートナー企業と共に、社会課題解決に資する新たな価値創出を目指すオープンイノベーションの場です。2024年11月に「Haneda Innovation City」（東京都大田区）に川崎重工業が開設し、ロボティクス・モビリティ・環境エネルギーといった次世代分野における技術検証や実証試験を行えるリアルな共創環境が整備されています。

ソーシャルイノベーション共創拠点 CO-CREATION PARKKAWARUBAに関する紹介ウェブサイト：
https://kawaruba.com/