ばら積み部品の取り出し成功率97.1%。ジェイテクト田戸岬工場、既存設備にAI用PCを足すフィジカルAI実証

位置も向きもそろわずに箱へ放り込まれた金属部品を、ロボットアームが1つずつ拾い上げる。自動車部品工場ではおなじみの「ランダムピッキング」工程で、難しい条件をそろえた評価のもと、取り損ねが7回に1回ほどから35回に1回ほどまで減った。

ジェイテクトは2026年11月2日、Upstage AI、カラクリと進めてきたフィジカルAIの工場実証で、ピッキング成功率97.1%を達成したと発表した。参画したUpstageも、自社ブログで成果を伝えている。

85.0%から97.1%へ、条件は「高難度」

舞台は、ドライブシャフトと4WDカップリングを生産する田戸岬工場（愛知県高浜市）のCVJ生産ラインだ。CVJは一般に等速ジョイントを指す。実証期間は2026年3月19日から8月31日まで。

項目	従来制御	フィジカルAI
ピッキング成功率	85.0%	97.1%（+12.1ポイント）
平均サイクルタイム	基準	従来比84.0%（16%短縮）

成功率には「ピッキング性能の差が表れやすい高難度条件での評価結果」という注記が付く。試行回数や、高難度条件が部品の重なり方を指すのか品種の混在を指すのかといった詳細は、リリースでは示されていない。ジェイテクトは比較動画をYouTubeで公開している。

仮想空間で学習し、2段のAIで絞り込む

リリースの図によれば、仕組みは3Dカメラの画像から高速な位置検出AIで物体候補を1〜2個に絞り、高精度な形状認識AIで把持位置と姿勢を推定する2段構成だ。AIは仮想空間で学習させてからロボットに載せた。導入は既存設備に「AI用PCを追加するのみ」で、大規模な設備改造は伴わなかったという。

3社の取り組みは「フィジカルAI開発支援プログラム by AWSジャパン」の採択案件で、ジェイテクトは2026年4月7日に採択を発表していた。AWSのキックオフ報告によれば支援期間は3月から約6か月で、今回の実証期間とほぼ重なる。4月の発表では、ジェイテクトが実証の場とデータ、Upstageがデータ構造化とモデル開発支援、カラクリがVLA（画像・言語・動作を統合するモデル）によるロボット制御を担うとしていた。今回発表された成果はピッキング工程の認識と把持判断で、VLAによる言葉での指示は今後の段階になる。Upstageは、Document AIでジェイテクト社内の設計資料や不具合報告をデータ構造化するナレッジ基盤づくりを並行して進めている。

「既存設備×フィジカルAI」が示すもの

工場のフィジカルAI実証は国内で相次いでいる。日立とファナックは茨城の工場で部品ピッキングと段取り替えから始め、GENIACに採択されたugoは自社工場の組立作業でデータを集める。そのなかでジェイテクトの実証は、すでに動いているラインにAI用PCを足し、部品の見分けとつかみ方の判断をAIに任せた点に特徴がある。

現場にとっては、ライン全体を作り直さずに効果を試せる入口になる。ほかのラインへ広げるときには、残る2.9%の取り損ねを誰がどう戻すのか、品種が替わったときに仮想空間での学習をどれだけやり直すのかが実務上の問いになる。ジェイテクトは次の段階として、自動化済み工程での「人の介入ゼロ」と、熟練技能に頼る工程の形式知化を掲げる。“作る工場”から”考える工場”へという言葉が、条件をそろえた数字とともにほかのラインへ広がるかが次の焦点になる。

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出典

• フィジカルAIを活用した工場実証で部品取り出し工程の成功率97.1％を達成（ジェイテクト） — 2026-11-02
• ジェイテクトのフィジカルAI実証にUpstageが参画 ― 工場のピッキング成功率97.1％を達成（Upstage 公式ブログ） — 2026-11-02
• フィジカルAIを活用したランダムピッキング工程の実証＜既存制御とAI制御での比較＞（ジェイテクト YouTube）
• Upstage AI株式会社、カラクリ株式会社との共創活動が「フィジカルAI開発支援プログラム by AWSジャパン」に採択（ジェイテクト） — 2026-04-07
• Upstage、JTEKT、カラクリ、フィジカルAI実証プロジェクトを開始 ― AWS Japan支援プログラムに採択（Upstage 公式ブログ） — 2026-04-07
• 「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」キックオフイベントを開催しました（AWS ブログ） — 2026-03-09
• 国内拠点（ジェイテクト 会社案内）