[イーデイリーShin Yeong-bin 記者] 「ヒューマノイドを実際の量産現場で99.8%の成功率で運用できる企業になります。」
C-MESロボティクスのイ・ソンホ代表は12日、ソウルJWマリオット東大門で開催された「第13回イーデイリー・グローバルAIフォーラム(GAIF 2026)」において、産業用ロボットを通じて蓄積したフィジカルAI技術をヒューマノイドへと拡大していくという構想を明らかにしました。
[イーデイリー ノ・ジンファン記者] 2026 AIコリア大賞の授賞式が12日、ソウルJWマリオット東大門で開催されました。AI適用部門で産業通商資源部長官賞を受賞したシメスロボティクスのイ・ソンホ代表が企業発表を行っています。
シメスロボティクスは同日、「AIコリア大賞」授賞式で、AI適用部門の産業通商部長官賞を受賞しました。シメスロボティクスは、3次元ビジョンとAI、精密ロボット制御技術を組み合わせ、物流・製造現場の自動化を実現する企業です。
イ代表は、シメスロボティクスを「ロボットに知能を与える企業」と説明しました。既存の産業用ロボットが周囲の環境を認識し、自ら判断して精密な作業を遂行できるようにすることが、同社の核心事業です。
同氏は「創業当初から、世にない技術を作ると宣言しました」とし、「実験室にとどまるだけの技術ではなく、あらゆる技術を実際の現場に適用していくことが当社の哲学です」と述べました。
実際の産業現場では、AIの高い性能だけでは安定した自動化を実現するのは難しいという点も強調しました。AIモデルが99%以上の成功率を示しても、反復作業が行われる生産ラインでは、わずかなエラーが大きな問題につながる可能性があるからです。
C-MESS Roboticsは、人間のように柔軟な判断が必要な作業にはAIを活用し、精度と安定性が重要な部分にはルールベースのアルゴリズムを適用しています。現場で収集したデータを学習させながら、ロボットの作業能力を向上させる方式です。
代表的な適用分野は物流の自動化です。数百万種類の商品管理単位(SKU)を扱う顧客企業において、様々な形状の商品を3次元で認識し、ロボットが一つずつ取り出して梱包する作業を行っています。
商品をパレットに積み上げたり降ろしたりする作業にもAIを適用しています。サイズや形状の異なる物を空間に合わせて配置する、いわゆる「テトリス」技術を物流ソリューションとして製品化し、来年初めから本格的な販売に乗り出す計画です。
製造分野でも適用事例を確保しました。造船現場では、約15m規模の大型船舶構造物を3次元で認識し、溶接線を見つけて自動化する技術を適用しています。自動車の生産工程にも関連技術を活用しています。
イ代表は、こうした経験を基に、ヒューマノイド市場に進出するという計画を提示しました。これまで、人間の腕に似た6軸産業用ロボットに知能を付与することに注力してきましたが、今後は実際の現場で蓄積した作業データをヒューマノイドに適用するという構想です。
特に、特定のメーカーのロボットに依存しないAIとソフトウェア技術を強みとして掲げました。様々なロボットの胴体に知能を適用できるだけに、ヒューマノイドにおいても競争力を確保できるという判断です。
イ代表は、「実データを誰よりも早く確保する企業になる」とし、「国内はもちろん、グローバル市場においても、ヒューマノイドを実際の量産現場で99.8%の成功率で運用していく」と述べました。
C-MESロボティクスのイ・ソンホ代表は12日、ソウルJWマリオット東大門で開催された「第13回イーデイリー・グローバルAIフォーラム(GAIF 2026)」において、産業用ロボットを通じて蓄積したフィジカルAI技術をヒューマノイドへと拡大していくという構想を明らかにしました。
シメスロボティクスは同日、「AIコリア大賞」授賞式で、AI適用部門の産業通商部長官賞を受賞しました。シメスロボティクスは、3次元ビジョンとAI、精密ロボット制御技術を組み合わせ、物流・製造現場の自動化を実現する企業です。
イ代表は、シメスロボティクスを「ロボットに知能を与える企業」と説明しました。既存の産業用ロボットが周囲の環境を認識し、自ら判断して精密な作業を遂行できるようにすることが、同社の核心事業です。
同氏は「創業当初から、世にない技術を作ると宣言しました」とし、「実験室にとどまるだけの技術ではなく、あらゆる技術を実際の現場に適用していくことが当社の哲学です」と述べました。
実際の産業現場では、AIの高い性能だけでは安定した自動化を実現するのは難しいという点も強調しました。AIモデルが99%以上の成功率を示しても、反復作業が行われる生産ラインでは、わずかなエラーが大きな問題につながる可能性があるからです。
C-MESS Roboticsは、人間のように柔軟な判断が必要な作業にはAIを活用し、精度と安定性が重要な部分にはルールベースのアルゴリズムを適用しています。現場で収集したデータを学習させながら、ロボットの作業能力を向上させる方式です。
代表的な適用分野は物流の自動化です。数百万種類の商品管理単位(SKU)を扱う顧客企業において、様々な形状の商品を3次元で認識し、ロボットが一つずつ取り出して梱包する作業を行っています。
商品をパレットに積み上げたり降ろしたりする作業にもAIを適用しています。サイズや形状の異なる物を空間に合わせて配置する、いわゆる「テトリス」技術を物流ソリューションとして製品化し、来年初めから本格的な販売に乗り出す計画です。
製造分野でも適用事例を確保しました。造船現場では、約15m規模の大型船舶構造物を3次元で認識し、溶接線を見つけて自動化する技術を適用しています。自動車の生産工程にも関連技術を活用しています。
イ代表は、こうした経験を基に、ヒューマノイド市場に進出するという計画を提示しました。これまで、人間の腕に似た6軸産業用ロボットに知能を付与することに注力してきましたが、今後は実際の現場で蓄積した作業データをヒューマノイドに適用するという構想です。
特に、特定のメーカーのロボットに依存しないAIとソフトウェア技術を強みとして掲げました。様々なロボットの胴体に知能を適用できるだけに、ヒューマノイドにおいても競争力を確保できるという判断です。
イ代表は、「実データを誰よりも早く確保する企業になる」とし、「国内はもちろん、グローバル市場においても、ヒューマノイドを実際の量産現場で99.8%の成功率で運用していく」と述べました。