パナソニックHDら、ロボット操作AI「T-Rex」を共同開発　12タスクで平均成功率65％

何が起きたか

パナソニック ホールディングスとパナソニックR&Dカンパニーオブアメリカ（PRDCA）は2026年11月5日、NVIDIAや大学などとロボット操作AI「T-Rex」を共同開発したと発表した。触覚を伴う実環境12タスクで平均成功率65％となり、比較手法の35％を上回った。触覚情報を除いた場合は42％だった。

詳細

10本の指先の触覚センサーによる力・変形情報などを、カメラ映像、ロボットの状態・動作、自然言語の指示と同期させている。学習は22,889時間の人の一人称視点映像を用いた段階から始め、触覚付きデータでロボット固有の接触動作を学習し、最後に作業ごとに約100件の実演データで調整する。ロボスタによると、視覚・言語に基づく動作生成は約5Hz、触覚に基づく動作修正は約20Hzで行う。評価タスクにはページめくり、卵の移し替え、鍵開け、カードの取り出しなどが含まれる。

Key Facts

本紙の見方

T-Rexの焦点は、視覚・言語から作業の大枠を決める処理と、指先の接触変化に反応して動作を直す処理を分け、同じロボット操作に組み込んだ点にある。ロボスタは前者を約5Hz、後者を約20Hzと報じている。カメラ映像を都度処理し直すのではなく、接触中の滑りや押し込み過ぎに触覚側で応答する設計であり、対象物の状態が接触後に変わる作業を評価対象にしたことと整合する。ただし、65％は12タスクの平均値であり、個別タスクの成績や実運用時の成功率を示すものではない。データ構成も、この設計の意味を考える手掛かりとなる。22,889時間の人の一人称映像で視覚・動作の知識を学び、100時間の触覚付きロボットデータで接触動作を学習し、さらに作業ごとの約100件の実演で調整する。構成上は、広い動作知識を得る段階と、ロボット固有の触覚制御を身につける段階、個別作業に適応する段階を分けている。触覚情報を外すと平均成功率が42％に下がったという比較は、少なくとも今回の評価条件では触覚が成績に関係したことを示すが、触覚単独の寄与と高速制御の寄与を数値で切り分けるものではない。工場の自動化を扱った本紙の関連記事「NVIDIA、工場の生産問題を調査するAIエージェント連携設計を紹介」（2026年11月4日）とは、対象とする処理の層が異なる。そちらの題名が示すのは生産問題の調査であり、T-Rexは物体に触れるロボットの操作である。両者を同じシステムや連携計画とみなす根拠はないが、工場の自動化を論じる際、情報を扱う処理と物理作業の制御を別々に評価する必要があることは示している。製造・物流への応用はパナソニックHDが目指す用途として示された段階で、導入実績の発表ではない。次に確認すべきなのは、実験で使ったロボットと触覚センサーの仕様、各タスクの試行回数・成功率、反応遅延、現場条件での再現性だ。データの規模や学習手順は公表されている一方、これらは提示された発表資料からは確認できず、平均成功率だけで量産現場への適用範囲を判断することはできない。

なぜ重要か

パナソニックHDの評価では、触覚情報を使うT-Rexの平均成功率は65％で、触覚を除くと42％だった。指先の力や変形を捉える制御は、鍵開けやカードの取り出しなど、接触状態に応じた調整を要する作業をロボットに担わせる際の課題に関係する。パナソニックHDは製造現場の部品作業や物流現場での柔軟物・壊れやすい物品の取り扱いを目指すとしているが、現場導入の実績を示す発表ではない。