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産業と実装

車輪付きヒューマノイドが部品を組立順に並べる。アウディとAgile Robotsが順序供給の自動化を試す

アウディとAgile Robotsが、Dassault Systèmes、NVIDIAとともに2026年10月21日、NVIDIA GTC Berlinで、インゴルシュタット工場の部品シーケンス作業をモバイルヒューマノイドで自動化する概念実証を発表した。Production Labで部品を容器から取り出して組立順に並べる作業を試し、DassaultのDELMIAで作る仮想ツインとNVIDIA Omniverseのライブラリで、工場の物流エリアに入れる前に作業の成立性や安全性を確かめる。

HuRoC 編集部
編集部 · HuRoC
6分

組立ラインの脇で、次に来る車の部品を使う順番どおりに台車へ並べておく。毎日くり返されるこの「シーケンス」作業を、ヒューマノイドに任せる試験がアウディで始まった。

Agile Robots、アウディ（AUDI AG）、Dassault Systèmes、NVIDIAの4社は2026年10月21日、NVIDIA GTC Berlinで、アウディのインゴルシュタット工場の部品シーケンスをモバイルヒューマノイドで自動化する概念実証（PoC）を発表した。Agile Robotsも同じリリースを載せている。

材料容器から黒い樹脂部品をつかむAgile Robotsのモバイルヒューマノイド（AUDI AG）

1日約100万回のピッキングが支える順序供給

リリースによれば、アウディの物流では毎日約100万回のピッキングで、正しい部品を正しい作業場へ組立順に届けている。これは既存の物流全体の作業量で、ロボットの処理量ではない。

PoCの舞台は、将来の生産・物流技術を試すアウディの「Production Lab」だ。ヒューマノイドが材料容器から部品を取り出し、最終組立の順に並べる。ドイツ語版では、並べる先は「シーケンス台車（Sequenzwagen）」とある。生産・物流担当取締役のゲルト・ヴァルカー（Gerd Walker）氏は「数十年にわたり、シーケンス工程でのピッキングは自動車物流で最も自動化が難しい課題の1つであり続けてきた」とコメントした。

車輪の上に人型の上半身

難しさの理由としてリリースが挙げるのは、種類の多い部品や半硬質の部品の扱いと、容器にばらばらに入った部品のピッキングだ。機体は両腕で大きな部品や柔らかい部品を扱い、AIの認識で向きや梱包の違う部品を見分けてつかむ。人の高さで働くので、既存の環境に収まると説明する。

Agile Robotsのブースで、容器から取った部品を仕分け棚へ差し入れるモバイルヒューマノイド（AUDI AG）

車輪を選ぶ理由について、Agile Robotsは9月の自社ブログで規制の判断でもあると書く。人のそばで働く二足ヒューマノイドの枠組みは欧州にも北米にもまだなく、認証を持つ車輪型ならいま顧客の工場に入れられるという。

ロボットより先に、仮想の工場で試す

物流エリアに入れる前に、DassaultのDELMIAで物流環境の仮想ツインを作っている。3DEXPERIENCE上でNVIDIA Omniverseのライブラリなどを使い、作業の成立性、タイミング、エルゴノミクス、安全性を検証する。今後はAIアシスタント「LEO」で、数カ月の作業を数日に縮めるという。

シミュレーション画像。台車の容器から部品を取るヒューマノイドの頭・胴・両手のカメラ映像が右上に並ぶ（AUDI AG）

Agile Robotsの解説によれば、把持が単体で成功しても全体の流れで渋滞を生むことがあるため、ロボットを1台足したときの待ち時間まで見るという。同じ日に同社はNVIDIA Isaac GR00Tを積んだ研究向けの「Agile ONE SN」も発表したが、PoCで使う機体の名前や台数は示されていない。

部品の順序供給とピッキングに挑む各社

部品を組立順に並べる作業は、現代自動車グループが米工場でAtlasに訓練させている作業とも重なる。日本では日立製作所が茨城の工場でファナックと部品ピッキングなどを実証する計画で、9月にはAgile Robotsとも提携した。10月末にはミライビットが同社製品の国内代理店になっている。

アウディは、反復的なシーケンス作業の自動化で手作業の負担が減り、従業員はより付加価値の高い仕事に集中できるとする。一方で、成功率やサイクルタイム、人とロボットの作業の分け方、量産ラインへの展開時期はリリースに書かれていない。台車の前に立ってきた人の仕事がどう変わるのか。Production Labの結果がどこまで公開されるかで、この組み合わせがほかの工場の判断材料になるかが決まってくる。

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