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概要

センサーで障害物を自動で検知し、衝突を回避しながら目的物まで到達するアームロボット。最先端の3次元オブジェクト認識の技術を用いて目的物を分別し、ピックアップ作業までを一貫して行うことが出来ます。東京大学理学部物理学科出身、京都大学基礎物理学研究所 高柳研究室在籍の研究者により開発されました。

特徴

• 動く障害物を自動で回避
  • 「リーマン計量」と呼ばれる微分幾何学の理論に基づき、空間内に存在する障害物を回避し、目的物へアプローチすることができるアルゴリズムです。アームから見た空間内の物体との距離、相対速度または相対加速度に応じて適切に場を計量することができるため、障害物が動いていても安全に回避しながら、目的物へ到達することが可能となります。
• 目的物を分別し、自動ピックアップ
  • 3次元オブジェクト認識技術を搭載。あらゆる形状の物体の３次元特徴量を認識し、対象物の分別と掴み点の判定を自動で行うことが出来ます。

導入事例

目的物の自動ピックアップアームロボット

プロダクト提供企業

概要

本プロダクトは事前学習なしで、高速（0.1秒）かつ高精度（99.9%）なピッキングを可能としており、あらゆる現場のピッキングタスクの省人化に大きく貢献します。

特徴

• ティーチングレスでのピッキングが可能
  • 事前の学習なしでピッキングが可能なため、事前学習が困難な物体のピッキングも可能です。扱う商品が頻繁に変わる現場での適応が可能となるほか、学習期間が不要なため技術理解がなくても短期間で導入可能です。
• 認識の難しい、金属光沢を有する物体などにも対応
  • 従来、認識が難しいとされていた下記物体への対応が可能です。
    • 不定形物（唐揚げ、洗剤の詰め替えなど）
    • 金属光沢やプラスチック光沢を有する物体（金属部品、アルミホイルなど）
    • 平面に隙間なく敷き詰められた箱などの物体
    • 丸みを帯びた物体（カップ麺など）
• 高速ピッキング
  • 最短0.1秒で把持位置を算出でき、高速なピッキングを実現します。それにより、ピッキング作業にかけられる時間が短くタクトタイムの厳しい現場でも導入可能です。
• 高精度ピッキング
  • 99.9%のピッキング精度

導入事例

プロダクト提供企業

概要

従来手法を用いず、磁気テープやQRコードが必要ない自律走行を搭載した、汎用性の高いAGVです。東大博士課程に在学中で、つくばチャレンジなどのロボットコンテストに数多出場して入賞したロボット開発者や、ロボットベンチャーでこれまでCTOとして100台以上のAGV開発・導入を行ってきたロボット開発者により開発されました。

特徴

• 磁気テープ、QRコードが必要ない自律走行AGV
• 工場・倉庫内の環境地図を自動生成
• 1000kgまで積載可能
• 最高速度 10km/h
• 175mmまで薄くすることが可能
• 牽引式×リフト方式
• 自動充電式
• LiDAR 対角2箇所×接触センサ

導入事例

プロダクト提供企業

概要

製造業・物流業をはじめとして、これまで数100社の現場を実際に見てこれまでに市場に存在しないソリューションを開発・提供してきたノウハウをもとに、工場・倉庫のスマート化に関するコンサルティングを行います。

特徴

• クライアントの価値を徹底的に追及
  • 独自に定義する「クライアントへの提供価値」を徹底的に追及し、自社プロダクトだけにこだわらずソリューション提案から導入を行います。クライアントに利するソリューションを提供できない場合は、率直に伝えた上で別のソリューションを提供したり、プロジェクトの延期など最適なプランを提供いたします。
• 戦略の策定からご提案可能
  • 具体的なプロダクトの導入だけではなく、長期的にスマート工場やスマート倉庫を目指していくうえで各社ごとに最適なプランの設計など戦略的な部分からご支援することが可能です。
• 全体最適を追及
  • 戦略部分から携わることができるため、単一プロダクトの導入にこだわることなく提案が可能です。自社のプロダクトだけでなく他社プロダクトを用いたスマート化も場合によって提案させていただき、あくまで工場・倉庫が全体最適の状態となることを目標としています。

導入事例

プロダクト提供企業

概要

個人情報の保護が大きな問題となる中で、映像データの中から個人の顔面や、車のナンバープレートなど、個人情報に関わる要素を自動で認識し、該当箇所をモザイクのように自動で消し込みます。

特徴

• ローカル処理で個人情報を確実に保護
  • クラウドではなくローカルネットワークで処理することができるため、個人情報を確実に保護することができます。
• 高精度かつ高速な映像処理が可能
  • アカデミックの最先端の技術を活用した独自のライブラリにより、情報量の多い高精度の映像に対しても高速で処理することができます。
• 補完処理によりモザイク漏れが生じにくい
  • 映像データの中から個人の顔面や車のナンバープレートなどを検出する際に例えば数フレームだけ検出漏れが生じたとしても、前後のフレームからモザイクを自動補完することでマスキングに漏れが生じにくい仕様です。

活用例

• 対象企業の例
  • ドライブレコーダーや自動車のメーカー
  • 自動車保険を扱う保険会社
  • 自動車・インフラに関する映像データを扱うマーケティング会社
  • 映像を一般公開するメディア
• 具体的な活用例
  • ドライブレコーダーの映像の引き渡し・公開をする場合
  • 店舗内の監視カメラ映像の引き渡し・公開をする場合をする場合
  • 映像・写真などをTVやYouTubeに公開する場合

プロダクト提供企業

概要

少量の学習データのみからモデルを構築し、異常データが頻繁には発生しないような現場における異常検知を可能とするシステムです。

特徴

• 正常データのみ収集すれば異常検知が可能
  • 少量の正常データによる学習のみで異常検知が可能です。従来手法とは違い、汎用的な特徴量を用いることで異常データを学習せずに、かつ正常データも少量の学習で済みます。
• 異常検知のシステム構築期間を大幅に短縮
  • 通常、システム構築には長期間かかることが普通でした。本アルゴリズムではデータ収集が少量の正常データのみで済むため、従来の手法と比べた際に格段にシステム構築期間を短縮することができます。

活用例

プロダクト提供企業

概要

機械学習を用いた高精度な売上予測アルゴリズムにより、在庫過剰による廃棄ロスや在庫不足による売り上げ低下を防ぎます。

特徴

• 在庫の最適化が可能
  • 小売業などが抱える大きな問題として「在庫リスク」があります。商品を多く発注してしまい、余剰在庫になれば値下げ販売をしなくてはいけない場合もあります。在庫が少なすぎると商機を逃してしまう可能性もあります。売上予測にAIを用いることで、膨大なデータに基づいた適正な在庫量を実現可能です。

活用例

プロダクト提供企業

概要

AI開発・運用をAI企業に発注するのではなく自社で実施できる体制づくりを行うことで、これまで数億円かかるとされていたプロジェクトを社内リソースで実現することができるようになり、コストの削減や社内のAIノウハウの蓄積が可能になります。

特徴

• 最先端の技術・ノウハウを知る社員によるコンサルティング
  • 国内トップレベルのAIエンジニアや東大出身のデータサイエンティスト、国内トップレベルの研究機関との提携などを活かして、最先端のAI技術を自社の知見として活用できる体制作りに貢献致します。

活用例

プロダクト提供企業

概要

独自のロボット、高速昇降リフト、アームロボット、数理最適化アルゴリズムなどの最先端技術を活用することで、これまでにない自動倉庫を実現し、労働力不足が叫ばれる物流業界に革命を起こします。

特徴

• 圧倒的なピッキング行数
  • 業界最速クラスのAGV＆昇降リフトによる高速な搬送と、3次元空間における搬送経路の最適化アルゴリズムにより500行 / 人以上のピッキングが可能です。
• 究極の格納効率
  • 最大20mまで建設可能な構想ラックと、ベルトコンベアを使用しないことによる大幅な面積効率の向上により、格納効率を最大化しています。
• オーダー・ステーション完結
  • Goods to Person方式を採用し、ステーションで集約・検品・梱包を完結することによってミスの防止と効率的な倉庫を両立します。

プロダクト提供企業

概要

工場・倉庫内においてAGV同士が衝突しない経路を計算するだけでなく、最短で搬送可能なルートを計算して「経路長の最適化」も実現する次世代のAGV群制御システムです。これまで困難だった数台～1000台規模のAGVの経路長の最適化を実現しており、大規模工場の場内物流の効率が最大1.5倍となります。

特徴

• 圧倒的な搬送効率
  • 時空間(space-time)上での高度な探索手法を用いることで、従来の群制御技術と比べて大幅に経路長を削減し、効率が1.5倍に向上します。
• 大幅なコストダウン
  • 圧倒的な搬送効率を実現することで、従来必要だったAGVの台数を大きく削減することができます。それにより、大規模なAGVの導入時の初期費用を抑え、より安全に多くの現場へのAGV導入が可能となります。
• 正確なAGVの到着時刻を把握可能
  • 「従来技術のような予期しない遠回りが生じない」「直進・旋回・リフトアップ/ダウンといった実際のAGV運用時の事象をアルゴリズム側で考慮することが可能」により、計画時点からAGVの到着予定時刻がズレることなく把握することが可能となり、結果として現場のオペレーション全体の最適化を図ることができます。

活用例

プロダクト提供企業

概要

工場・倉庫内においてAGV同士が衝突しない経路を計算するだけでなく、最短で搬送可能なルートを計算して「経路長の最適化」も実現する次世代のAGV群制御システムです。これまで困難だった数台～1000台規模のAGVの経路長の最適化を実現しており、大規模工場の場内物流の効率が最大1.5倍となります。

特徴

• 作業遅延の発生の作業員の手待ち時間の削減
  • 従来のスケジューラーは、搬送計画の精度が低く、作業計画にバッファを設ける必要がありました。作業スケジュールをより正確に推定することで、作業遅延リスクを低減でき、バッファを織り込む際に生じていた手待ち時間を大幅に削減します。
• 「PYUTHIA」で算出したAGV動作計画を組み込んだ効率的な作業計画
  • 弊社の群制御アルゴリズムは、全AGVの各ポイントへの到着時刻を高い精度で推定します。この正確なAGV到着時刻を作業計画(ピッキング等)に組み込み、作業員とAGVを含めた全体最適なスケジュール計画をします。

活用例

プロダクト提供企業

概要

YENは、1YEN = 1円で購入可能な日本円連動ステーブルコインです。YENによって、新しい決済手段やインフラを構築できるように取り組んで参ります。

特徴

• どなたでも購入可能
• Polygon, BNBチェーン対応(今後複数チェーン対応予定)
• 日本円、暗号資産で購入可能
• 購入単位は5,000円から選択可能
• JPYCとの交換に1YEN=１JPYCで利用可能

概要

ブロックチェーン上で使用されているトークン（ポイントのようなもの）を、一部をオフチェーンにしてTwitter上で、流通させることができるサービスです。
NFTコミュニティや多くの人が関わりあうプロジェクトで採用されています。

特徴

• ユーザ間での送付やモノとの交換もTwitter上で可能になる
• ERC20,ERC1155などの規格に対応

見込める効果

• Twitterアカウントがあるユーザ全員へトークンを配布したりできるため、トークン経済圏へより多くの人を巻き込むことができる
• コミュニティの貢献者に対して報酬を払えるため、より強いコミュニティを形成できる