株式会社スペースデータは、現場で動くロボットの導入・運用・学習を支える基盤「RobotBrain」において、ロボット導入前の検証を題材にしたデモ7種を公開しました。倉庫や病院、建設現場、インフラ点検、災害対応の現場を対象に、ロボットの台数や配置、センサーの死角、待ち時間などを実機の導入前に仮想空間で比較できる構成となっています。各デモは、専用サイト「RobotBrain Concept & Catalog」にて紹介動画とともに提供されています。

事前検証の必要性と公開の背景

人手不足を背景として、倉庫や病院、建設現場などでロボット導入の検討が進んでいます。しかし、現場を円滑に稼働させるために必要な機種や台数、配置を事前に見積もることは難しく、実機導入後に待ち時間や干渉、死角が判明するケースも少なくありません。導入の可否を判断するには、機体の性能だけでなく、現場のレイアウトや業務量、人の動き、通信環境を含めた総合的な検討が求められます。

株式会社スペースデータは、導入前に仮想空間で条件を変更しながら比較検討することが、判断の迅速化やリスク低減につながると捉えています。今回のデモは、実際の現場で問われる判断事項を題材とし、比較するための指標や画面構成を具体化したものです。

公開された7種のデモの概要

公開されたデモは以下の7種類です。

• 01 Coverage Twin（センサー・カメラ配置検証）：倉庫に固定するLiDARやAIカメラを対象に、配置案ごとに棚による遮蔽まで計算した死角と費用を比較します。
• 02 Fleet Sizer（複数機種の台数検証）：1日分の出荷オーダーをもとに、AMR・自動フォークリフト・作業者が混在する倉庫での必要台数や渋滞発生箇所を確かめます。
• 03 Vertical Delivery Twin（館内配送ロボットとエレベーター・ゲートの連携）：病院の配送ロボットにおいて、配送件数と来院者の待ち時間を両立するエレベーターやゲートの運用を比較します。
• 04 Sat-to-Patrol（衛星とロボットによるインフラ点検）：衛星データによる地盤沈下情報から優先点検場所を抽出し、四足歩行ロボット、ドローン、点検員による点検計画と撮影品質を事前に評価します。
• 05 SDG Factory（日本の現場向け合成データ）：日本の建設現場を再現した仮想空間でAI学習用の画像とラベルを生成し、カメラの高さや俯角による認識精度の変化を示します（SDGはSynthetic Data Generationの略）。
• 06 Remote Ops Dojo（遠隔オペレーター訓練）：夜間巡回ロボットに転倒者や不審物などの異常を発生させ、遠隔オペレーターの初動を採点して1名あたりの対応可能台数を示します。
• 07 Disaster Reach（災害時のロボット投入計画）：地震や河川氾濫の発生後72時間を対象に、無人地上車両（UGV）とドローンが到達できる要救助地点や通信可能範囲を時系列で示します。

なお、各デモは架空のサンプルデータで稼働するコンセプトデモであり、画面上の現場名・機種名・数値はすべて架空のものです。また、センサーや実機と連携した検証は含まれません。企業ごとの図面や業務データに置き換えることで、個別現場の検証への展開が可能とされています。

RobotBrainの仕組みと今後の展開

RobotBrainは、現場で稼働するロボットの導入・運用・学習を支える基盤技術です。仮想空間で検証された機種・台数・配置・制御・安全条件を実機へ反映させ（Sim to Real）、現場で得られた走行や作業、異常などの実測データを仮想空間へ還元して空間や構成を更新する（Real to Sim）サイクルを特徴としています。

同社は今後、業種ごとの導入前検証の型を拡充し、専用サイトで順次公開していく方針です。物流、建設、医療、インフラ、防災の各領域において、事前検証の具体的な方法を示すことで企業の導入判断を支援していくとしています。

株式会社スペースデータについて

株式会社スペースデータは、「宇宙の民主化」を使命に掲げ、空間知能技術を活用したプラットフォーム構築を手がけるスタートアップです。

• 社名：株式会社スペースデータ
• 代表：佐藤航陽
• 所在地：東京都港区虎ノ門1-17-1 虎ノ門ヒルズビジネスタワー 15階
• 資本金：15億1300万円
• 事業内容：宇宙開発に関わる投資と研究

本記事は株式会社スペースデータの発表をもとに作成しています。

Dellows News編集部

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