ブロック（ノード）を線で繋ぐと、そのまま Python 処理として実行される ― プログラムを書かずに、データの流れ（フロー）を組み立てて動かす。それが当社のビジュアル・フロー・プログラミング環境 BlockPy です。見た目は Node-RED のようなノードエディタですが、中身は本物の Python。OpenCV・PyTorch・ROS2・NumPy といった Python 資産を、そのままブロックとして繋げます。画像処理・AI・ロボット・IoT を、1画面で試作から運用まで。当社の AI 製品 LUQUA と連携し、AI エージェントにフローを組ませることもできます。
デモ映像
BlockPy とは ― 「繋ぐだけ」で Python が動く
BlockPy のブロックは、それぞれ入力ポート／出力ポートを持ち、型がついています（画像・数値・文字列…）。「Timer → 処理 → 表示」のように配線するだけで、データが流れて処理が動きます。
- 中身は本物の Python ― OpenCV・PyTorch・ROS2・NumPy などをそのまま利用。組んだフローは Python コードにコンパイルもできるので、「プロトタイプ → 製品」の断絶がありません。
- 3つの入口・1つのエンジン ― ブラウザの Web GUI／デスクトップの PyQt GUI／AI エージェント（MCP） の、どこから触っても同じブロック・同じプロジェクトが動きます。
- 豊富なブロック ― OpenCV・LLM/VLM・VLA・ROS2・dora・RealSense・ダッシュボード監視のほか、LabVIEW・Simulink・Node-RED・TouchDesigner 相当の機能まで内蔵しています。
実際の画面で見る ― ArUco: 生成 → 検出 → 表示
具体例として、ArUco マーカー（ロボットやカメラの位置合わせに使う四角い目印）の「生成 → 検出 → 表示」を組んでみます。必要なのは、たった 6 ブロックです。
ポイントは、生成ブロックを Read（ファイル／カメラ）に差し替えるだけで、そのまま実写・ライブ映像の検出に拡張できること。試作でそのまま運用につながります。
▷実行するだけ ― 結果がその場でライブ表示
フローができたら、「実行（1回）」を押すだけ。各 Viewer ブロックと右パネルに、検出済みの画像（緑枠 + ID）がライブで表示され、ログには処理イベントが実時間で流れます。
なぜ「繋ぐだけ」で動くのか ― BlockPy は、入力データが揃ったブロックから自動的に発火するデータフロー方式で動きます。処理イベントは WebSocket で GUI にライブ配信されるため、「配線 → ▷実行 → その場で結果」がすぐ回ります。時系列処理も同じ発想で、「Timer 50ms → sin/cos（Python 式）→ グラフ」と繋げば、10Hz でリアルタイムに波形が描画されます。
何ができる・何が便利か
BlockPy は、1つの環境でビジョン・AI 推論・ロボット制御・可視化・信号処理・文書生成までカバーします。
便利さは、大きく3つです。
- すぐ試せる・すぐ見える ― ブロックを置いて配線 → ▷実行。結果は Viewer・グラフ・ログに即反映。カメラ・センサ・AI・可視化を「配線」で試して、そのまま運用へ。
- Python 資産を書かずに活用 ― OpenCV / PyTorch / ROS2 / VLM を、型付きブロックで安全に接続。フローは Python にコンパイルできます。
- AI エージェント & Web 連携 ― AI（LUQUA）が MCP 経由でフローを自動生成・編集。ブラウザだけで、社内 LAN のどの端末からでも操作・共有できます。
MATLAB Simulink との比較
「ブロックを繋いで動かす」という点では MATLAB Simulink に近いですが、BlockPy は Python ネイティブ・AI 連携・Web・ロボット I/O の面で違いがあります。
| 観点 | MATLAB / Simulink | BlockPy |
|---|---|---|
| ライセンス | 商用（本体 + Toolbox） | 無償（OSS 想定・Python 資産） |
| 実行基盤 | MATLAB ランタイム前提 | Python ネイティブ（OpenCV/PyTorch/ROS2 直結） |
| AI 連携 | 商用 Copilot 中心 | LLM/VLM/VLA + MCP でエージェント連携 |
| Web | Simulink Online（別製品） | ブラウザ完結の Web GUI を標準装備 |
| ロボット I/O | Support Package を追加購入 | ROS2 / dora / RealSense を同梱 |
| 得意分野 | 連続時間モデル・認証済みコード生成 | AI・ビジョン・現場 IoT の統合 |
どちらが上ということではなく、向き・不向きがあります。
- BlockPy が向くケース ― カメラ・画像・AI 推論を含む現場システムの試作〜運用／ROS2・dora などロボット・エッジ機器との連携／ブラウザで複数人が触る・AI に組ませたい／ライセンス費用を抑え、Python 資産を活かしたい。
- Simulink が向くケース ― 連続時間の物理モデル・制御系の厳密なシミュレーション／車載・航空など、認証済みの自動コード生成が必須の領域。
まとめ
- 繋ぐだけで動く Python フロー環境 ― 画像処理・AI・ロボット・IoT・可視化を、1画面で試作から運用まで。
- 視覚的にすぐ分かる ― ArUco の「生成 → 検出 → 表示」を 6 ブロックで組み、▷実行で結果が即ライブ表示。
- 本物の Python ― OpenCV/PyTorch/ROS2 をそのまま使い、フローは Python にコンパイル可能。
- 3つの入口・AI 連携 ― ブラウザ・デスクトップ・AI エージェント（MCP）から同じフローを動かし、LUQUA がフローを自動生成。
「現場のデータの流れ」を、そのまま目に見えるブロックにして、すぐ試し、そのまま運用へ ― BlockPy は、画像処理・AI・ロボットの開発を一気通貫でつなぐ、当社の開発基盤です。デモやご相談を承っています。