Forcesteed Robotics、AIエージェントがロボットの作業プログラムを組む「Agentic Robotics」を開発ー Physical AI OS「FOS」の新機能

言葉で伝えた作業を、ローカルAIエージェントがロボットの作業プログラムとして提案。人が承認したプログラムだけを現場で動かし、人の経験を活かしたフィジカルAIの実装を効率化する。

株式会社Forcesteed Robotics

2026年10月29日 10時45分

株式会社Forcesteed Robotics（本社：東京都江東区、代表取締役CEO&CDO：大澤弘幸、以下「Forcesteed Robotics」）は、Physical AI OS「Forcesteed OS “FOS”（フォス）」の新たな機能として、AIエージェントがロボットの作業プログラムづくりを支援する「Agentic Robotics」を開発しました。今後社内およびパートナー企業と実証を進めます。

Agentic Roboticsは、人が言葉で伝えた作業内容をFOSのAIエージェント「Forcesteed-Luqua（ルクア）」が読み取り、工程ごとにティーチング、ルールベース、VLAなどの中から場面に適した手段を選び、汎用ヒューマノイドコントローラ「Forcesteed-LEIVOR（レイバー）」のノードプログラムとして組み立てる機能です。

また、Forcesteed-LEIVORで作成したモーション、スキル、タスクは再利用できる資産として蓄積され、使うほどAIエージェントが組める作業の幅が広がっていきます。

現場で実行されるのは、人が確認・承認したプログラムだけです。また運用時はインターネットに接続できない可能性が高いため、ローカルで動くAIエージェントを使用することで人が培ってきたロボットシステムインテグレーションのノウハウを活かしながら、効率的にフィジカルAIを現場へ実装できることを目指します。

開発背景

従来の産業用ロボットは、決まった物を決まった場所で扱う作業では高速・安定に動作する一方、条件が変わるたびに人がプログラムを修正する必要がありました。

視覚と言語から動作を生成するVLA等の学習ベースの手法も研究が進んでいますが、大量の実機データ収集や、産業現場が求める成功率・処理速度の確保が課題とされています。

Forcesteed Roboticsは、AIエージェントが既存の制御技術と学習済みの動作を組み合わせてロボットのプログラムをつくる、世界的に注目を集める「Agentic Robotics」のアプローチに着目しました。このアプローチを、人が最終判断を担う形でFOSに取り入れ、Agentic Roboticsを開発しました。

Agentic Roboticsの主な機能

Agentic Roboticsは、「組む・確かめる・直す・動かす・育てる」の5つの機能で構成されています。

1．場面に合った手段を選び、作業プログラムを組む

例えば「柔軟物をつかみ、所定の位置に置く」という一つのタスクでも、ローカルAIエージェントForcesteed-Luquaはその作業を「対象を見つける」「近づく」「つかむ」「置く」「確かめる」といった工程に分解し、汎用ヒューマノイドコントローラForcesteed-LEIVORのモーション、スキル、タスクで構成されたノードプログラムとして組み立てます。この例では、対象に近づくまではルールベースの画像処理とモーションプランニング、形が定まらない柔軟物をつかむ瞬間はVLAなどの学習済みモデル、所定の位置へ置く動作はティーチングを使う、というように、一つのタスクの中でも手段を切り替えて組み合わせます。うまくいかない工程があれば、その工程だけを別の手段に差し替えた案も提示します。

2．実行前に、人が確認・承認する

提案されたプログラムは、担当者が画面上で確認し、その場で修正または承認します。進入禁止エリアや停止条件も人が定義し、AIが単独でプログラムを現場に反映することはありません（Human-in-the-loop）。

3．失敗した工程だけを、ピンポイントで直す

「滑った」「ぶつかった」「1回あたりの時間が延びた」といった失敗が起きた場合、担当者が問題のあった工程を指定すると、Forcesteed-Luquaはその工程に絞った改善案を提示します。場合によりティーチングポイントなどの手直しを人が実施することで、人とAIとが役割分担をして効率的に実装を行います。

4．AIエージェントはあくまで動作作成支援まで

実際の動作は、従来の制御と組み込まれた学習済みの動作が担い、Forcesteed-Luquaが考えるのは稼働前と失敗後に限られます。

5．作った動作が資産になり、使うほど進化する

Forcesteed-LEIVORで作成・承認されたモーション、スキル、タスクは、再利用できる資産として蓄積されます。人がティーチングで作った動作も、AIエージェントが組み立てたプログラムも、同じ形で残ります。

資産が増えるほど、AIエージェントが新しい作業で選べる手段が増え、一から作る範囲が小さくなっていきます。現場で使い続けるほどAIエージェントが進化していく仕組みを目指します。

※ シミュレーションでの成功を、実機での安全とはみなしません。実機への反映には、導入先の環境に応じた人の確認を要します。

中部大学教授藤吉先生コメント

フィジカルAIの新たな潮流であるAgentic Roboticsを進めるには、AIエージェントとロボットの技能・制御手段をつなぎ、実行結果を検証して改善につなげる「ハーネス」が重要です。Forcesteed-LEIVORを通じて作業プログラムを組み立て、確認・修正し、再利用できる仕組みは、ロボットの作業プログラムの開発・改善をより迅速に進める力になるでしょう。人が最終的な判断を担いながら技術を現場で磨き、フィジカルAIの社会実装が着実に進むことを期待しています。

今後の展開

まずは、社内およびパートナー企業との実証を進めながら機能を磨き込み、Agentic Roboticsの製品化に向けた開発を続けてまいります。

人が持つロボットシステムインテグレーションのノウハウを活かしながら、効率的にフィジカルAIを実装できる基盤として、Physical AI OS「FOS」の活用領域を広げていきます。

Forcesteed OS “FOS”について

Forcesteed OS “FOS”（フォス）は、Forcesteed Roboticsが開発を進めるPhysical AI OS構想です。

AIモデルとロボット、センサ、業務システム、アプリケーションなどをつなぎ、それぞれの技術を組み合わせてPhysical AIを構成・運用するためのソフトウェアレイヤーを目指しています。

ロボット本体の制御OSを置き換えるものではなく、異なるメーカーのロボットやAI技術を組み合わせ、現場で活用するための基盤として開発を進めています。

公式サイト：https://www.forcesteed.com/fos/

Forcesteed Roboticsについて

株式会社Forcesteed Roboticsは、「世の中の駆動系に人工意識FSR-ACを統合し、機械と人が協調して新たな価値を生み出す未来を創る」をミッションに掲げ、AI・画像認識・ロボティクスの研究開発および社会実装に取り組んでいます。

現在、30社以上の企業・研究機関と連携し、Agentic Visionを中核技術としたPhysical AI・ロボティクスの研究開発を推進しています。ロボット向けAIアプリケーション「Luqua」「ARIA」「AKASHI」「LEIVOR」「mimoro」の開発に加え、ロボットプラットフォーム「Guardian」、3Dロボットシーンビルダ「3dbuilder」を展開。また、Physical AI OS「Forcesteed OS “FOS”」構想を発表し、ロボットメーカ、ロボットシステムインテグレータ（SIer）、ユーザ企業とともに、製造・物流・点検・サービスなど幅広い分野でこれらの技術の実用化を進めています。

また、当社Webサイトでは、研究開発の取り組みや論文調査・再現検証、デモ動画、自社技術・アプリケーションの紹介などを技術トピックスとして継続的に公開しています。研究成果だけでなく、その背景や検証内容についても、できる限り分かりやすく発信しています。

Forcesteed Robotics技術紹介：https://www.forcesteed.com/technology/