ファナック、全ロボットをGoogleのIntrinsic基盤に対応　NVIDIAとも連携強化、フィジカルAI出荷は1000台超

ファナックが5月中旬の2日間で、米国の2大ロボットAI基盤との結び付きを一気に深めた。5月13日にGoogleとの協業を発表し、Gemini、Google Cloud、Google DeepMindのロボット向け基盤モデル、GoogleのAIロボティクス企業Intrinsicの技術を自社ロボットと組み合わせると表明した。続く15日にはシミュレーション、ロボット学習、エッジコンピューティングの3分野でNVIDIAとの連携を強化すると発表した。いずれも5月の新商品発表展示会で実演するとしていた。

Googleとの協業で最も重いのは制御ソフトの開放だ。ファナックは、全てのロボットがAIロボットソリューションの構築、テスト、実装を容易にするIntrinsicのエンタープライズ向けソフトウェア基盤に完全対応する予定で、Intrinsicの開発環境「Flowstate」と互換性のあるロボット制御を全面的にサポートすると説明した。IntrinsicはROSの開発を主導する組織だとしている。独自の制御体系を守ってきたファナックとしては異例の踏み込みといえる。

ファナックはGoogle DeepMindの「Gemini Robotics Trusted Testerプログラム」にも参加し、ロボット向け基盤モデルの研究を進める。さらに企業向け生成AI基盤「Gemini Enterprise」を使い、人の指示を理解して物体を認識するAIエージェントを構築し、可搬質量3キロから2.3トンまでのロボット群とつなぐ構想を示した。

需要の手応えも数字で示した。2025年12月の国際ロボット展でフィジカルAIを初披露して以降、すでに1000台以上のファナックロボットをフィジカルAI関連で出荷したという。顧客や用途の内訳は明らかにしていない。4月の決算説明会の質疑応答要旨では、フィジカルAI分を切り分けて台数を数えていないと説明していた。

NVIDIAとの連携強化は3本柱だ。第1はシミュレーション。オフラインプログラミングソフトROBOGUIDEとNVIDIA Isaac Simの連携を2つの形で深めた。Isaac Simが主役でROBOGUIDEが裏で動く形では、実機の教示操作盤をつないで仮想空間のロボットを実機のように直感的に動かせ、GPUによる高速な工程設計やセンサーを含むシミュレーションができる。ROBOGUIDEが主役の形では、NVIDIAの物理エンジンPhysXを使い、従来は仮想空間で難しかったバラ積みピッキングのシミュレーションが可能になったという。

第2はロボット学習。協働ロボットCRXを2台使った双腕ロボットが、NVIDIAの基盤モデル「Isaac GR00T N」を用いた模倣学習でTシャツ畳みを習得する実演を用意した。作業者の手本から学び、カメラ映像を基にリアルタイムで動きを滑らかに調整しながら自律的に畳む。従来の教示再生方式では難しかった柔らかい物の扱いの限界を超える手法だと位置付ける。

第3はエッジコンピューティング。昨年の展示会で披露したAI干渉回避ロボットシステムの演算装置をJetson AGX OrinからJetson Thorの「T5000」モジュールに置き換え、AI演算性能を7.5倍以上に高めたとしている。

今回の発表は過去最高決算の直後に出た。2026年3月期のロボット部門売上高は14.9%増の3786億円で、全社の44.1%を占めた。同社は国際ロボット展以降、フィジカルAIの引き合いが国内外で増えていると説明している。

国内大手3社で比べると、ファナックはロボット事業の規模と収益性でいずれも首位に立つ。安川電機は自社の自律型AIロボット「MOTOMAN NEXT」を軸に据え、川崎重工業は半導体製造装置向けロボットに強みを持つ。

人手不足が深刻な国内製造業にとって、言葉で指示でき、手本から学ぶロボットは導入の壁を下げる可能性がある。中小企業ではロボットの教示を担う技術者が不足しており、模倣学習やGeminiによる対話型の指示が実用化すれば、熟練者に頼らない自動化が広がる。一方で、制御の中核を米国の基盤に委ねることは、国内ロボット産業の付加価値の一部が海外のソフト企業に流れることも意味する。

商業面の課題は残る。IntrinsicやGeminiのソフトの課金方法、顧客がGoogleとファナックのどちらに対価を払うのか、Tシャツ畳みがいつ実演の域を出るのかは示されていない。制御を外部ソフトに開くことで、ROBOGUIDEなど自社ソフトの価値が基盤企業に移る懸念もある。