製造現場における深刻な労働力不足を背景に、工作機械オペレーターが担ってきた段取り替え、機内清掃、ワーク搬送、外観検査、アラーム発生時のトラブルシューティングといった手作業の自動化が急務となっている。しかし、人体の柔軟性や可動域を前提に設計された既存のセルへ従来の産業用ロボットを導入する場合、周辺治具の再設計や専用搬送コンベヤの設置など多額の設備投資を伴うライン改修が必要となる。また、人型ロボットを活用する場合でも、機械制御装置（CNC）とロボット間で個別の通信プロトコルや制御シーケンスを個別に構築しなければならず、現場展開における大きな障壁となっていた。こうした課題を解決するため、大規模なライン改造を伴わずに既存設備へ導入でき、自然言語による柔軟な指示と連携動作を可能にする制御アーキテクチャの開発が求められていた。

フィジカルAIによるタスク自動生成と協調制御
三菱電機が開発した加工システムは、人型ロボットとCNC工作機械をフィジカルAIによってシームレスに結合する。本システムは主に以下の3要素で構成されている。

1. AI加工タスクプランナー：オペレーターから自然言語による指示を受け付け、必要な加工タスクを自動生成した上で、工作機械とヒューマノイドロボットへ作業負荷を最適に配分・統括する。

2. フィジカルAI搭載CNC工作機械：自然言語をベースに操作情報や稼働ステータスをロボット側と直接やり取りし、機内動作と外部作業を精密に同期させて加工を実行する。

3. 汎用ヒューマノイドロボット：人の身体的特徴を活かし、既存の作業動線や操作インターフェースをそのまま使用して作業を遂行する。

AI加工タスクプランナーおよびCNC内部には、三菱電機の独自AI技術「Maisart（マイサート）」をベースに開発されたフィジカルAIが組み込まれている。

設備改修レスでの完全自動化と現場省人化
本システムの導入により、ロボットごとの複雑な通信設定や個別プログラミングを伴うシステムインテグレーションが不要となり、作業員が日常会話のような指示を与えるだけで自律的な無人加工および設備管理が成立する。

人が行ってきた細かな段取りや清掃作業を汎用人型ロボットが担うことで、既存ラインのレイアウトを維持したまま夜間や休日の完全無人加工（ライトアウトマニュファクチャリング）が可能となり、製造業が直面する人手不足の解消と自律型スマートファクトリーの実現に寄与する。

追加情報：本セクションでは、元のプレスリリースに含まれていない技術仕様および競合ベンチマークについて解説する。
工作機械の自動化分野では、従来、産業用ロボット安全規格（ISO 10218-1/2）や、工作機械通信規格であるOPC UA（OPC 40501-1 / umati）、MTConnectに準拠したインターフェース構築が標準とされてきた。従来のローダーや6軸ロボットアームを用いた自動化では、CC-Link IE TSNやPROFINETなどの産業用イーサネットを介してPLCラダーロジックを組み、チャックの開閉センサや自動ドアのインターロック信号とミリ秒単位でシーケンス同期を行う必要があった。対して、フィジカルAIとVLA（Vision-Language-Action）モデルを統合した人型ロボットのアプローチでは、RGB-Dカメラによる3次元点群認識と手先力覚フィードバックを活用することで、位置決めピンや専用パレットに依存せず、エアブローによる切りくず除去や変形ワークのチャッキングといった高度な接触作業を適応的に実行できる。

グローバルな人型ロボットの製造現場適用において、本システムはテスラ（Optimus）やフィギュアAI（Figure 02）が自動車組み立てや物流搬送で進める検証と並び、切削加工セルへ直接介入する先駆的な事例に位置づけられる。多くのロボット開発企業が搬送やピッキングなどのマテリアルハンドリングに主眼を置くのに対し、三菱電機は自社のCNC中核制御ソフトウェア（M800/M80シリーズ等）とフィジカルAIを直結させた点に強みを持つ。主軸負荷や工具摩耗度、アラーム情報をAIを介してロボットとリアルタイム共有することで、チップの摩耗交換や切りくず絡まりの解除を外部の統合PCや専用PLCを介さず自律的に完結できるため、現場導入コストを抑えた柔軟な自動化セル構築の基準となる。

Induportals編集者 Romila DSilva により編集、AIの支援を受けています。