ABB、自然言語からRAPIDプログラムを生成する研究を発表 RAGとMCPでRobotStudioと連携

何が起きたか

ABBは2026年8月13日、自然言語のタスク記述からABB RAPIDロボットプログラムを生成・検証・修正する言語モデルベースのワークフローを発表した。このワークフローは、二重ストリームの検索拡張生成（RAG）パイプラインとModel Context Protocol（MCP）サーバーを組み合わせ、ABB RobotStudioへの自動コードアップロード、シミュレーション実行、診断フィードバックを実現する。評価では30クエリの検索ベンチマークとRobotStudioのケーススタディを実施し、吸着リリース高さエラーや到達不能な配置ターゲットなど、静的チェックでは検出できない実行時エラーを特定した。

詳細

このワークフローは、自然言語のタスク記述からABB RAPIDロボットプログラムを生成する。二重ストリームRAGパイプラインは、検証済みの技術文書と生産テンプレートに基づいてコード生成を接地し、未接地の言語モデルによるドメイン固有エラーを低減する。カスタムMCPサーバーは言語モデルクライアントをABB RobotStudioに直接接続し、コードの自動アップロード、シミュレーション実行、診断フィードバックを可能にする。評価は30クエリの検索ベンチマーク、スコープ付きコード生成チェック、シミュレーション上のピックアンドプレース製造セルでのRobotStudioケーススタディで構成される。シミュレーションループは、吸着リリース高さエラー、到達不能な配置ターゲット、構成依存のリカバリ動作など、静的および意味的チェックだけでは検出できない実行失敗を明らかにした。

Key Facts

本紙の見方

今回の発表は、ABBが産業用ロボットのプログラミングを言語モデルで自動化する研究を進めていることを示す。既存のRobotStudioやオフラインプログラミングツールは、専門家による手動プログラミングを前提としており、柔軟な製造現場での迅速な再プログラムが課題となっている。本ワークフローは、自然言語からRAPIDプログラムを生成し、シミュレーションで検証・修正する点で、従来のオフラインプログラミングを拡張するものだ。 本紙の過去報道では、ABBは2025年10月にソフトバンクGによるロボティクス事業買収が発表され、2026年半ばから後半に完了見込みとされている。今回の研究は、ABBロボティクスがソフトバンクG傘下でフィジカルAI戦略を進める中で、言語モデルとロボットプログラミングの統合を模索する動きと位置づけられる。また、2024年5月には大型ロボットの新機種を発表し、OmniCore制御プラットフォームを搭載しているが、今回の研究はソフトウェア面での自動化に焦点を当てており、ハードウェアの拡充とは別のベクトルでの進化だ。 業界構造への含意として、この研究はロボットプログラミングの専門知識を必要としないインターフェースを提供する可能性がある。RAGによる技術文書と生産テンプレートの接地は、企業固有のノウハウを言語モデルに組み込む手法であり、カスタマイズ製品が多い製造現場での適用が期待される。一方で、シミュレーションで検出されるエラーは、吸着リリース高さや到達可能性など物理的な制約に起因するものであり、最終的な専門家の監督は依然として必要とされる。 未確定の論点としては、このワークフローの実運用での適用範囲や、生成されたプログラムの品質を評価する指標が公開されていない点が挙げられる。また、MCPサーバーがRobotStudioと直接連携する仕組みは、ソフトバンクG傘下でのABBロボティクスの戦略にどのように組み込まれるのか、今後の動向が注目される。

なぜ重要か

この研究は、産業用ロボットのプログラミングを自然言語で行う可能性を示し、製造現場の柔軟性を高める一歩となる。ABBが言語モデルとシミュレーションを統合することで、ロボット導入の敷居を下げ、カスタマイズ生産の効率化に寄与する可能性がある。