ユニバーサルロボットとScale AIが新AIトレーニングシステムを発表

ユニバーサルロボットとScale AIが革新をもたらす

2026年3月16日、米カリフォルニア州サンノゼで開かれたGTC 2026において、ユニバーサルロボット（UR）は、AIトレーニングシステム「UR AI Trainer」を発表しました。この新たなシステムは、同社とScale AIが共同で開発したもので、これまでの従来型ロボットの運用方法から一歩進んだ、AIを利用して自ら学び、動作を実行する革新的なアプローチを提供します。

UR AI Trainerの概要

UR AI Trainerは、人間の動作を模倣するトレーニングセル内で生成された視覚、動作、力といった多様なデータを使用します。このシステムにより、AIモデルは実地環境に適応しやすく設計されています。URのAIロボティクス部門のバイスプレジデント、Anders Beckは、「お客様は今や単なるAI機能に飽き足らず、実際のロボット環境で高精度のデータ収集を行うことを求めています」と述べました。UR AI Trainerは、ラボでの実験から実際の工場運用までをスムーズに繋げる業界初のソリューションです。

精密なデータ収集

AIロボットの学習において、多くの課題がありますが、中でもハードウェアの分断やデータの質が大きな問題です。現在、主に研究用ロボットから取得されたデータは、生産環境には不適切なものが多いため、高度な作業や精密な接触が求められるタスクにはなかなか対応できません。Beckは、UR AI Trainerがこれらの課題を克服できると説明します。独自のダイレクトトルク制御と力覚フィードバックを活用することで、開発者はロボットの動作をより精緻に制御し、10万台以上の導入実績を持つハードウェアをそのまま使用してAI学習を行うことが可能になります。

リーダー・フォロワー構成

UR AI Trainerでは、作業者がロボットを直接コントロールし、教示を行う「リーダー・フォロワー構成」採用されています。リーダーロボットの動作をフォロワーロボットがリアルタイムで再現し、この過程で動作や強さ、視覚情報などの多様なデータが同時に記録されます。このデータは、Vision-Language-Action（VLA）モデルの学習に利用される構造化データとして機能します。

統合的なデータ基盤

UR AI TrainerはUR AI Acceleratorプラットフォームで稼働し、Scale AIのソフトウェアと統合されています。これにより、製造現場のロボットから継続的にデータを集め、AIモデルの向上を促進するフィードバックループが実現します。Scale AIのPhysical AI部門のゼネラルマネージャー、Ben Levinは、URが工業ロボット分野でのリーダーであり、今回の協力によりAIの進化を加速させる基盤が整ったと強調しています。

GTCでの実機体験

GTC会場のURブースでは、来場者がUR AI Trainerを体験できます。2台のUR3eがリーダーとして働き、触覚フィードバックを利用して2台のUR7eを制御します。これにより、参加者はスマートフォンのパッケージング作業を行い、実際のデータ取得プロセスを体験できます。記録されたデータはリアルタイムでScale AIのプラットフォーム上に保存され、その後AIトレーナーでリプレイ可能です。

物理AIの未来

また、URはNVIDIAの「Physical AI Data Factory Blueprint」の活用も考慮し、合成データ生成の自動化を進めています。NVIDIAのロボティクス部門の責任者、Amit Goelは、固定プログラムから人間的な認識と学習が可能なロボットへの移行が必要であり、URがその基盤を確立していると述べています。

未来への展望

GTCではURのAnders Beckもパネルセッションに登壇し、新しいロボットの枠組みについて議論を行います。ユニバーサルロボットは、今後も産業用ロボット分野での革新をリードし続けるでしょう。

ユニバーサルロボットとは

ユニバーサルロボットは、2008年に世界初の商用協働ロボットを発表以来、その操作性と製品ポートフォリオの充実に努め、協働ロボットの利便性を広げてきました。世界20カ国に拠点を持ち、累計で10万台以上の協働ロボットを販売しています。さまざまな自動化のニーズに応えるべく、高品質なロボット技術を提供しています。