清水建設のフィジカルAI研究をProx Industriesが支援、ヒューマノイド学習基盤を構築
3行解説
- Prox Industriesが清水建設のフィジカルAI研究開発を支援しました。
- Isaac Simやテレオペで、ヒューマノイドの学習データ基盤を整えました。
- 建設現場での汎用ロボット活用に向けた土台づくりが進みました。
清水建設のフィジカルAI研究をProx Industriesが支援した内容
2026年8月19日、東京大学・松尾研発のスタートアップであるProx Industries株式会社は、清水建設株式会社が進めるフィジカルAIの研究開発に対し、ヒューマノイドロボットの行動学習に向けた研究開発基盤の構築を支援したと発表しました。支援は2025年度に実施されたものです。
今回の取り組みでは、NVIDIAのシミュレーション基盤「Isaac Sim」を使い、仮想空間の中でロボットを動かす環境を整えました。あわせて、遠隔操作を意味するテレオペレーションで動作データを集め、そのデータを学習用に広げる作業も進めています。視覚・言語・行動をつなぐVLA（Vision-Language-Action）についても、Prox Industriesが知見をもとに助言しました。こうした流れにより、ヒューマノイドの学習データをためやすい研究開発基盤ができたとしています。
背景には、建設現場の人手不足があります。従来の建設ロボットは、決められた動きだけをこなす専用機が中心でした。これに対し、周囲を見て考えながら動くフィジカルAIが実用化されれば、1台で複数の作業を担う汎用機に近づきます。清水建設のように現場課題がはっきりした企業が、まず学習の土台を整える動きは、実機導入の前段階として分かりやすい一歩です。
清水建設の事例から見える、建設現場の学習基盤づくり
清水建設とProx Industriesの事例で注目したいのは、いきなり現場投入を狙うのではなく、学習データをどう集めるかから始めている点です。建設現場は、天候や工程の変化が大きく、同じ作業でも条件が毎回少しずつ違います。そのため、まずは仮想環境とテレオペで動作をため、ロボットが失敗しやすい場面を増やして学ばせる流れが合っています。こうした進め方は、建設だけでなく、物流や工場のように作業条件が変わりやすい現場にも応用しやすい考え方です。
清水建設とProx Industriesの事例は、建設現場でもヒューマノイドを学習させる土台づくりが進んでいることを示しています。こうした動きは、建設だけでなく製造や物流でも参考になるはずです。
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出典: ロボスタ
