【生成AI×産業用ロボット】生成AIは産業用ロボットをどこまで動かせるか
チトセロボティクス
チトセロボティクス、VLM動作指示システムにおける参照情報の設計がロボット制御プログラム生成に与える効果を検証
株式会社チトセロボティクス（本社：東京都文京区、代表取締役社長：西田亮介、以下「当社」）は、VLM（Vision-Language Model：視覚言語モデル）を活用した産業用ロボットの動作指示システムにおいて、VLMに与える参照情報がロボット制御プログラムの生成品質に与える影響を検証しました。
本検証では、ロボットの手先カメラ画像と日本語による作業指示をもとに、VLMコーディングエージェント（Codex、Copilot、Claude Code）が産業用ロボットのC++制御プログラムを生成するシステムを対象としました。VLMに対して、産業用ロボット特有の事前知識を記述した「埋め込みプロンプト」、ロボット・カメラ・センサ制御のための「APIリファレンス」、実際に現場で使用されている「過去事例データベース」を段階的に追加し、それぞれが生成品質に与える効果を評価しています。
検証の結果、参照情報を役割別に整理して与えることで、作業指示への追従性、安全動作への配慮、実在する機器制御APIに沿った実装、コードの読みやすさや保守しやすさといった面で改善が確認されました。特に、過去事例データベースは、実務コードに含まれる現場由来の知見をVLMが参照するための情報源として機能する可能性が示されました。
本検証に関連して、VLM動作指示システムの実機動作を紹介する動画をYouTubeで公開します。
[動画:
https://www.youtube.com/watch?v=A78ilAXsFcA ]
動画では、カメラ画像と日本語による作業指示をもとに、産業用ロボットがピック＆プレイス動作を行う様子を紹介します。調査結果とあわせて見ることで、VLMを用いたロボット動作指示の可能性を、より具体的に確認できます。
製造業では産業用ロボットの活用が急速に拡大しています。生成AIを活用して現場作業者が直接動作指示できる仕組みが求められていますが、ロボット動作の品質を継続して高めていくための動作指示システムの知見は少なく、方向性が定まっていませんでした。
本検証は、ロボット教示スキルを持たない現場の一般ユーザからの指示に対して、仕様を満たしつつ実行安全なコードを生成し、かつベテランが開発するようにコードの習熟度を向上させるには何が必要かを明らかにすることを目的としています。
今回の検証では、ピック＆プレイス単体タスクを対象としました。
動作指示には、「カメラで検出した赤いワークを把持して所定位置に置く」「青いワークを把持して別の所定位置に置く」「最も左にあるワークを把持してトレイ中央に置く」といった、対象物の選択を含む指示を用いました。
また、「ワークが見つからない場合は、ロボットを動かさずエラー終了する」「把持後は必ずZ方向に50mm退避してから移動する」といった、安全動作に関わる条件も評価対象に含めました。
実機システムには、産業用ロボット、ハンドアイカメラ、レーザセンサ、小型エアチャックハンドを組み合わせた構成を使用しています。
[画像1:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/40625/26/40625-26-e6c80e48abe14493e5a5793f02147da9-1746x1666.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
人間の作業者が日本語で作業指示を行い、VLMコーディングエージェントがそれを解釈して産業用ロボットの制御プログラムを自動生成します。この際、AIに与える参照情報を次の3種類に分けて追加し、プログラムの「指示仕様の準拠度」と実務的な「コードの習熟度」がどのように変化するかを評価しました。
埋込プロンプト：衝突回避のための退避動作など、産業用ロボット特有の基本構造や事前知識を記述したルール。
ガイドブック・APIリファレンス：ロボットやカメラを制御するためのシステム構築の基礎知識や詳細な仕様書。
過去事例データベース：実際に現場で使用されている過去のプロジェクトファイルや、エラー時の安全設計などを含む実務コードの実例。
[画像2:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/40625/26/40625-26-173ece9463cd8cc652bb3d6fd5a2bd80-2014x1612.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
本検証では、手先カメラ（ハンドアイカメラ）やレーザセンサを搭載した産業用ロボットを使用し、色の異なる部品（ワーク）の「ピック＆プレイス（掴んで置く）作業」など全12タスクを対象としました。人間の作業者が日本語で作業指示を行い、VLMが制御プログラムを自動生成します。
AIが生成したプログラムは、以下の2つの観点から採点しました。
指示仕様への準拠度：タスクの目的を果たせているか、対象物を正しく画像認識できているか、衝突を回避する安全な動作や例外エラー時の処理が含まれているかなど、10項目（20点満点/タスク）で評価しました。
コードの習熟度：とりあえず動くだけのコードではなく、機能が適切に分割され、現場での保守や人間による修正が容易な「実務的で読みやすい設計」になっているかを5段階（5点満点/タスク）で評価しました。
検証の結果、AIに与える参照情報を段階的に追加していくことで、総合スコアは満点比74.3%から88.7%へと大幅に向上（+14.3ポイント）しました。
[表:
https://prtimes.jp/data/corp/40625/table/26_1_f5ae6f3e102c14e211a9b64271e670c1.jpg?v=202606291115 ]
また、VLMに与える参照情報には、それぞれ異なる役割があることが確認されました。
埋め込みプロンプト
産業用ロボットシステムをどのように実装すべきかという基本的な作法を補う役割
「把持後は必ず上空へ退避する」といった基本ルールを追加することで、AIは産業用ロボットシステムならではの実装の「作法」を理解し、指示仕様への準拠と基礎的な習熟度が向上しました。
APIリファレンス
VLMの出力を実在するAPIと正しい実装手順に沿わせる役割
生成AIは自然なコードを出力できる一方で、実機制御では存在しないAPIや誤った呼び出し手順を避ける必要があります。実在する機能仕様を細かく提供することで、AIの出力を正しい実装手順に制約し、人間の指示に対する追従性をさらに高めることができました。
過去事例データベース
実務コードに含まれる現場の暗黙知を補う役割
マニュアルには書かれない現場特有の実務コードを与えることで、AIはエラー時の安全設計などの「暗黙知」を学習し、生成コードの品質が最も高くなりました。この過去の事例データベースは、産業用AIシステムにおいて強力な差別化要因として機能することが期待されます。
本検証から、生成AIによる産業用ロボット制御では、モデルに作業内容を指示するだけでなく、ロボット制御の規約、API仕様、実務コードを適切に整理して参照させることが重要であると考えられます。
産業用ロボットの現場では、マニュアル化された知識だけでなく、ベテラン技術者が実務の中で蓄積してきた暗黙知が必要です。たとえば、安全に退避するための実装、エラー発生時の処理、保守しやすいコード構造、装置構成に応じた処理の分け方などは、単なるサンプルコードだけでは十分に再現しにくい領域です。
今後、生成AIをロボット制御に活用していくうえでは、社内に蓄積された実装知識や運用ノウハウを、AIが参照できる形で整備することが重要になると考えられます。
今後は、現場ニーズに適合する実地での連続稼働テスト、組み立て・組み付け作業などの複雑手順作業への適用、参照ファイルの検索・選択アルゴリズムの改善、過去コード参照時のノイズ抑制のための雛形開発などに取り組む予定です。
チトセロボティクスは、生成AIと産業用ロボット技術を組み合わせ、専門知識を持つ技術者だけでなく、現場作業者もロボットを活用しやすい仕組みの実現を目指します。
本内容は、ロボティクス・メカトロニクス講演会2026において発表予定です。
講演名：ロボティクス・メカトロニクス講演会2026
会場：福岡国際会議場（〒812-0032 福岡県福岡市博多区石城町2-1）
発表日時：2026年6月30日（火）14:00~15:30
発表タイトル：製造のロボット化 1P1-008
「VLMに基づく産業用ロボットの動作指示システムにおける埋め込みプロンプトとデータベースの役割」
発表者：西田亮介（当社社長）
参加登録：
https://robomech.org/2026/registration/
YouTubeチャンネルでロボット動画を多数公開中！
最新の技術を使ったロボットやロボットハンドをぜひご覧ください。
YouTubeはこちら当社YouTubeチャンネルへのリンクです。
株式会社チトセロボティクスは、ロボット技術の社会実装と普及を通じて、
より多くの現場や業種でロボットを活用できる未来を目指しています。
ロボットがより身近になり、人の働き方を支え、新たな価値を創出する社会の実現に向けて、
私たちはこれからも技術と現場をつなぐ存在として挑戦を続けてまいります。
本社（6月30日まで）：〒112-0002 東京都文京区小石川2-1-1-7階
本社（7月1日以降）：〒113-0033 東京都文京区本郷1-5-7-2階
代表取締役：西田亮介
電話番号 ：TEL 03-5615-8271／FAX 03-5615-8272
事業内容 ：ロボット制御ソフトウェア「クルーボ」の開発・販売
ロボットシステムの研究・開発・販売
URL ：
https://chitose-robotics.com/プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
