[イーデイリーShin Yeong-bin 記者] 「溶接工は溶接だけを行うわけではありません。ロボットも同様であるべきです。」
ペルソナAIの商業戦略統括責任者であるマイケル・ペリー氏は22日、ソウルCOEXで開催された「ヒューマノイド・サミット・ソウル2026」において、造船所の溶接作業を例に挙げ、産業現場でヒューマノイドが必要な理由を説明しました。
ペルソナAIのコマーシャル戦略統括責任者であるマイケル・ペリー氏が、22日にソウル・COEXで開催された「ヒューマノイド・サミット・ソウル2026」で発表を行っています。(写真=Shin Yeong-bin 記者)
ペルソナAIは、米国ヒューストンに本社を置く産業用ヒューマノイド企業です。造船・エネルギー・建設などの重工業現場を主要市場としています。韓国国内では、HD HYUNDAI(267250)と造船所用溶接ヒューマノイドを共同開発中です。
実際の溶接工は、トーチを持って溶接するだけではありません。作業前に鉄板の位置を合わせ、ケーブルを管理します。溶接が終われば、溶接部を研磨し、状態も点検します。ペリー総括は、ロボットもこうした様々な作業を連続して行えるようになってこそ、稼働率が向上すると強調しました。
造船所では、作業スペースも一定ではありません。ペリー総括は、最近訪問した造船所で、作業員が縦横40cmの穴を体をひねって通り抜けなければならない現場を直接見たと紹介しました。鉄骨構造物を避けて移動したり、階段やはしごを上り下りしたりする能力も必要です。
そこで彼が注目したのがヒューマノイドです。既存の工場をロボットに合わせて再設計するよりも、人が働くように作られた空間にロボットがそのまま入り込めるべきだということです。既存の道具を使い、様々な作業を担当し、作業方式が変わっても適応できなければならないと強調しました。
従来の自動化方式には限界があると見ました。生産ライン全体を自動化するには、莫大な設備投資が必要です。工場の稼働を停止しなければならない可能性もあります。逆に、溶接や運搬、ケーブル管理などをそれぞれ別のロボットに任せると、システムが複雑になり、管理すべき設備も増えます。
ペルソナAIは、人の作業をロボットの学習に活用します。作業者の動きをモーションキャプチャし、人がロボットを遠隔操作しながらデータを収集した後、シミュレーションと強化学習を経て、自律作業へと発展させる方式です。
ペリー総括は、シミュレーションだけでは実際の現場における複雑な作業をすべて学習させるのは難しいとし、すでに熟練した作業者の動きや工具の使い方が重要なデータ源になると説明しました。
現場での検証も開始しました。ペリー総括は、ここ数週間、顧客の現場にロボットを投入し、全身ヒューマノイドによる自律溶接を行い、実際の作業データを再び学習に活用していると明らかにしました。ペルソナAIは、今年の秋に第3世代のヒューマノイドも公開する予定です。
ペリー総括は、ヒューマノイドがすべてのロボットの代わりになるわけではないと一線を画しました。単純な作業については専用の自動化設備の方が効率的である場合もありますが、作業環境や業務が絶えず変化し、人が使っていた空間や道具をそのまま活用しなければならない現場では、ヒューマノイドの強みが際立つと見ています。
同氏は、「ヒューマノイドが優れているのは、人間の形態がすべてのロボットにとって完璧だからではありません。特定の産業上の問題を解決するのに適した解決策だからです」と述べ、「既存の作業フローに適合し、既存のチームと協力しながら価値を生み出すロボットを作ることが、私たちのビジョンです」と語りました。
ペルソナAIの商業戦略統括責任者であるマイケル・ペリー氏は22日、ソウルCOEXで開催された「ヒューマノイド・サミット・ソウル2026」において、造船所の溶接作業を例に挙げ、産業現場でヒューマノイドが必要な理由を説明しました。
ペルソナAIは、米国ヒューストンに本社を置く産業用ヒューマノイド企業です。造船・エネルギー・建設などの重工業現場を主要市場としています。韓国国内では、HD HYUNDAI(267250)と造船所用溶接ヒューマノイドを共同開発中です。
実際の溶接工は、トーチを持って溶接するだけではありません。作業前に鉄板の位置を合わせ、ケーブルを管理します。溶接が終われば、溶接部を研磨し、状態も点検します。ペリー総括は、ロボットもこうした様々な作業を連続して行えるようになってこそ、稼働率が向上すると強調しました。
造船所では、作業スペースも一定ではありません。ペリー総括は、最近訪問した造船所で、作業員が縦横40cmの穴を体をひねって通り抜けなければならない現場を直接見たと紹介しました。鉄骨構造物を避けて移動したり、階段やはしごを上り下りしたりする能力も必要です。
そこで彼が注目したのがヒューマノイドです。既存の工場をロボットに合わせて再設計するよりも、人が働くように作られた空間にロボットがそのまま入り込めるべきだということです。既存の道具を使い、様々な作業を担当し、作業方式が変わっても適応できなければならないと強調しました。
従来の自動化方式には限界があると見ました。生産ライン全体を自動化するには、莫大な設備投資が必要です。工場の稼働を停止しなければならない可能性もあります。逆に、溶接や運搬、ケーブル管理などをそれぞれ別のロボットに任せると、システムが複雑になり、管理すべき設備も増えます。
ペルソナAIは、人の作業をロボットの学習に活用します。作業者の動きをモーションキャプチャし、人がロボットを遠隔操作しながらデータを収集した後、シミュレーションと強化学習を経て、自律作業へと発展させる方式です。
ペリー総括は、シミュレーションだけでは実際の現場における複雑な作業をすべて学習させるのは難しいとし、すでに熟練した作業者の動きや工具の使い方が重要なデータ源になると説明しました。
現場での検証も開始しました。ペリー総括は、ここ数週間、顧客の現場にロボットを投入し、全身ヒューマノイドによる自律溶接を行い、実際の作業データを再び学習に活用していると明らかにしました。ペルソナAIは、今年の秋に第3世代のヒューマノイドも公開する予定です。
ペリー総括は、ヒューマノイドがすべてのロボットの代わりになるわけではないと一線を画しました。単純な作業については専用の自動化設備の方が効率的である場合もありますが、作業環境や業務が絶えず変化し、人が使っていた空間や道具をそのまま活用しなければならない現場では、ヒューマノイドの強みが際立つと見ています。
同氏は、「ヒューマノイドが優れているのは、人間の形態がすべてのロボットにとって完璧だからではありません。特定の産業上の問題を解決するのに適した解決策だからです」と述べ、「既存の作業フローに適合し、既存のチームと協力しながら価値を生み出すロボットを作ることが、私たちのビジョンです」と語りました。