株式会社安川電機は2026年7月15日、同社のAIロボット「MOTOMAN NEXT」と、Google DeepMindが開発した生成AI「Gemini Robotics ER 1.6」を連携させた「エージェンティック・ロボットシステム」を発表した。
一般に、生成AIを物理ロボットの頭脳として機能させる試みは広がりを見せているが、AIがいかに高度な判断を下しても、それを現実世界の物理的な動作として正確に遂行できなければ、真の自律化（エージェンティックな動作）には至らない。
この課題に対し、安川電機の「MOTOMAN NEXT」は、自律的な作業に不可欠な「マシンビジョンサービス（見る）」、「パスプランニングサービス（動作を自律計画する）」、「力覚サービス（触れて感じる）」といった高度な制御機能を、ロボット本体に標準搭載している点に強みがある。
今回発表されたシステムは、「MOTOMAN NEXT」本体に標準搭載された画像認識や動作計画などの自律制御機能と、生成AIが持つ判断力を有機的に融合させることで、人間からの大まかな目的指示から、ロボット自身が作業手順を組み立て、状況の変化や想定外のエラーに自律対応しながら一連のタスクを遂行する自律型ロボットシステムだ。
これまで自動化が困難とされていた、手順の変化が多い部品の仕分けや非定型な物流現場などへの適応を目指し、複雑なティーチング作業を不要にする画期的な技術アプローチを実証した。
具体的には、マシンビジョンで現場の状況や対象物の位置・形状を高精度に捉え、その情報を生成AIへ渡す。
これを受けた生成AIが「仕分けを行う」といった目的（タスク）を組み立てると、ロボットはパスプランニングによって周囲の障害物を避ける安全な動作経路を自身で緻密に計画・実行し、さらに力覚サービスによって把持（つかむ）状態や接触の感触を確認しながら確実に作業を遂行する。
また、同システムは、現場での想定外のトラブルに対する強靭性と、工場全体のデジタル管理システムとの高い親和性を備えている。
従来のロボットシステムでは、部品を落とすなどのエラーが発生するとシステムが強制停止し、人間の介入による復旧が必要であった。
これに対し、同システムは、搬送中に対象物を落とすなどの想定外の事態が生じた場合でも、ロボット自身がその場の状況をセンサー等で再認識し、自律的に作業をやり直す「自動復帰機能」を備えている。
これにより、ラインの計画外停止時間を最小化し、管理者の対応負担を劇的に削減できる。
さらに、ロボットの稼働情報を、社内の生産管理システムなどと結合させることが可能だ。
例えば、ロボットが作業現場で部品の不足を自律的に判断した際、その情報を自動で社内システムと連携させて発注をかけるといった、高度な自律オペレーションの実現を目指している。
安川電機は今後、この「エージェンティック・ロボットシステム」の実用化と社会実装に向けた取り組みを、さらに加速させていく方針だ。
なお、具体的な適用領域や市場への提供時期等については、準備が整い次第順次公表するとしている。
動画：「エージェンティック・ロボットシステム」が工具箱からの配膳作業をしている様子
