経済産業省 — 半導体・デジタル産業戦略の今後の方向性（第14回） p.10

キーファクト

• AI活用によるロボットの教示時間は数分間に短縮可能 (DX・デジタル)
• 従来のティーチングプレイバックの教示時間は数週間から数か月かかる (DX・デジタル)

このスライドの図表

• [photo] デジタルツインで生成された3Dモデリング（フォークリフト）

抽出テキスト

ロボティクスにおけるAI（フィジカルAI）の開発 半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 ● 従来のロボティクス（単一作業特化型ロボット）は、ティーチングプレイバック（人間がロボットに直接動作を覚えさせる制御手法）が主流。各動作にティーチングが必要なため、導入コストが高く、環境変化への柔軟性がない。 ● 近年は、VLA（Visual Language Action Model）、模倣学習、強化学習等の活用を通じて、実データとシミュレーションデータも含めた大量のデータをAIに学習させ、自律性や汎用性を高めたAIロボティクスの開発が加速。 従来の制御（ティーチングプレイバック） 近年のAIを活用した学習・制御（VLA・VLM） ● 従来のティーチングプレイバックは、定型作業に強く動作の精 度は高い。 ● ロボット基盤モデル（VLA/VLM）の進化で、従来の教示時間が大幅に短縮。 （数週間から数分間に短縮したとの見方も存在。） ● 一方、教示時間が数週間や場合によっては数か月/1ライン かかり、初期導入コストが高い。 ● 新たな部品・生産ラインに柔軟かつ高速に対応が可能に。 ● また、段取り替えが発生する場合、都度教示が必要で、環境 変化への柔軟性がない。 センサーデータをもとに物理空間上の実体を デジタルツインで再現 デジタルツイン上で生成された3Dモデリング （フォークリフト） 実機 デジタル空間で再現 (出所) 各種報道・レポートによる公表情報から引用 10