Panasonic Holdings、フィジカルAIのリファレンスモデル開発に向けKMCを発表

2026年11月11日、Panasonic Holdingsは、製造業界、政府、学術機関が連携し、日本でAIおよびロボティクスのリファレンスモデルを開発して職場に導入する「Manufacturing Commons」構想を発表した。プロジェクト名はKMC。

KMCは、製造現場の専門知識とAIを組み合わせ、AIを物理的な職場に応用する、現場主導のフィジカルAIを加速させるための、より広範な取り組みの一環だ。同社は、AIの活用がデジタル環境を超えて広がるなか、研究、設計、生産の各プロセスを改善することを目指している。

提案されている学習の循環は、AIが作業者の経験、技能、判断から学ぶことから始まる。作業者は、そこから得られた分析や提案を活用し、その作業を通じて生み出された新たな知識やデータは、さらなる学習のためにAIへ戻される。Panasonicは、研究、設計、製造の現場において、人、職場、AIの間で継続的な双方向の学習を実現することを目指している。

KMCのもとでは、組織の垣根を越えて、製造技術、知識、人のつながりを共有することになる。Panasonicが掲げる目標は、日本の製造能力を結集し、世界で競争力を持つ生産モデルを構築することだ。

今回の発表では、技術部門が掲げる2040年に向けた技術ビジョンにも言及している。このビジョンは、技術開発とパートナーとの共創を組み合わせるものだ。また、デジタル分析と物理的なオペレーションをつなぐAIやサイバーフィジカルシステムを、ロボティクス、センシング、モデルベースの手法など、研究分野に共通する技術として位置づけている。

製造データとプロセスへの応用

この戦略は、材料、デバイス、センシング、制御、生産プロセスにおける100年以上の製造経験を生かしている。また、熟練作業者の技術や、物理現象を活用可能なデータに変換する手法も活用し、AIの取り組みをソフトウェアだけでなく工場のオペレーションにも根差したものにしている。

発表で挙げられた製造分野の一つが、ガラス型ペロブスカイト太陽電池だ。Panasonicの材料技術に加え、ディスプレイ製造で培ったインクジェット塗布、レーザー加工、封止の技術により、窓や壁に使える発電ガラスを実現する。同社は、材料開発とプロセス条件の最適化にインフォマティクスとAIを活用する計画だ。事業は2026年9月に量産前の製品の販売を開始しており、滋賀県の長浜量産技術開発拠点で2029年4月に本格量産を始めることを目指している。

半導体分野では、3次元チップ積層や、次世代の製造用途に向けた先進的な後工程装置に重点を置いている。プラズマ表面改質、精密接合、印刷、検査、搬送の技術を組み合わせる。新たに開始したAI半導体パッケージングプロジェクトでは、研究と事業開発を一体化し、プロセスデータや検査画像のAI分析を通じて、品質予測、プロセス条件の探索、装置仕様の策定を支援することを目指す。

ロボティクスの事例を示すT-Rex

戦略の背景にあるロボティクス研究の一端は、別途公開された2026年11月5日付のPanasonicの研究発表からうかがえる。Panasonic HoldingsとPanasonic R&D Company of Americaは、UC Berkeley、NVIDIA、Stanford University、Sapienza University of Rome、ItalAIの研究者とともにT-Rexを開発した。このシステムは、指先の触覚情報を視覚・言語・行動モデルに統合する。このモデルは画像と自然言語による指示をロボットの動作に変換し、接触状況の変化に応じて動きを修正できるようにする。

T-Rexは、約5 Hz、つまり毎秒5回更新される視覚・言語モジュールで大まかな動作を生成する一方、触覚モジュールは約20 Hzで動きを修正する。そのため、調整のたびに低速な画像認識を繰り返さずに、滑りや過剰な押し込みに対応できる。T-Rexの論文では、触覚情報を豊富に含む100時間分のデータセットと、異なる処理速度に対応する可変レートのMixture-of-Transformersアーキテクチャが説明されている。

Panasonicによると、実環境での12種類の接触タスクにおける平均成功率は65%で、最も優れた比較手法の35%、触覚情報を取り除いた場合の42%を上回った。評価には、ページをめくる、卵を移し替える、歯磨き粉をつける、鍵を開ける、カードを取り出す、電球をねじ込むといったタスクが含まれ、繊細な力加減の制御と変形する物体の取り扱いが求められた。

Panasonicは、製造現場での部品の挿入、取り外し、締め付けや、物流現場での柔軟な物品や壊れやすい物品の取り扱いなどを、将来の用途として想定している。作業者の負担軽減と人手不足の緩和が狙いだ。KMCの核心となる検証課題は、製造に関する知識の共有によって、T-Rexのような研究成果を製造や物流の現場で再利用できるリファレンスモデルにできるかどうかだ。