デジタルツイン総合研究所がフィジカルAI向けプラットフォーム『SHOKEI』を発表

デジタルツイン総合研究所が最新のフィジカルAIプラットフォーム『SHOKEI』を発表

株式会社デジタルツイン総合研究所（DTRI）は、2026年8月5日に新しいフィジカルAI向けのプラットフォーム『SHOKEI（承継）』をリリースしました。このプラットフォームは、産業界でのAI活用をさらに広げるための重要なステップとなります。

SHOKEIの概要

SHOKEIは、企業が所有する様々なデータ—映像、3D・空間情報、センサー時系列データ、工程や設備に関する情報—を統合し、推論が行いやすいように意味論的に整理したプラットフォームです。これにより、基盤モデルやロボット、さらにはヒューマノイドがそれぞれの現場で適切な判断や行動を行えるようにサポートします。

例えば、従来の大規模言語モデル（LLM）の導入では、社内文書から情報を学習することが一般的でしたが、SHOKEIはその範囲を物理空間の内容や状況に広げた新たなアーキテクチャを提供します。この実装により、企業はフィジカルAIにおける情報の検索・参照をよりスムーズに行えるようになります。

背景と必要性

デジタルツインとは、物理的な環境や設備をデジタル空間に再現する技術ですが、その役割は進化しています。これまでは単なる可視化や監視に使われていましたが、今後はAIやロボットの判断を支える文脈情報を提供する基盤として再定義されています。

製造現場では、多くの情報が異なるシステムや担当者によって管理されています。この情報の分散化が、AIやロボットにとっての障壁になっているのです。特に、現場特有の情報は企業にとっての機密であるため、外部のモデルに学習させるのは困難です。したがって、SHOKEIはこれらを一元化し、より効率的なAI活用を可能にします。

SHOKEIの機能

SHOKEIは、各モデルやロボットに共通の文脈を提供します。これにより、異なるAIやロボットが同一の現場情報を基に協力し、作業を行うことができます。具体的には、次のような機能があります：

- 現場データの集約：映像やセンサーの情報を一元的に管理し、必要なデータを適宜参照。
- セマンティックモデル：対象物の意味的な関連性を持たせ、各種データを結びつけて理解しやすくする。
- オーケストレーション：複数のAIやロボットが同時に現場で作業できるよう、情報の共有と役割分担を管理。

今後の展望

DTRIは、フィジカルAIが必要とする現場文脈の管理に重点を置いています。これには、社内でのデータ保持が不可欠で、外部のモデルに依存しない情報管理が重視されています。また、SHOKEIを通じて、製造業のAIの活用が進み、企業は自らの文脈を持ちながら新しいモデルやロボットを選抜・導入できる環境を整えます。

代表取締役の黒田佳吏夫氏は、「SHOKEIは、特定のAIやロボットに依存せず、企業固有の現場情報を持ちながら新たな技術を継続的に活用できる基盤だ」と語っており、今後の展望を楽しみにさせます。

DTRIは、製造事業者を対象に、先行導入や共同検証の相談を受け付けており、フィジカルAIを業務に取り入れたい企業にとって、注目すべき新プラットフォームと言えます。