ユニバーサルロボットとScale AI、模倣学習システム「UR AI Trainer」を発表

AIモデル学習を加速し、「ラボから工場へ」のギャップを解消

2026年3月16日、米カリフォルニア州サンノゼ発 — ユニバーサルロボット（以下UR）は、シリコンバレーで開催されるGTC 2026にて、新たなAIトレーニングシステム「UR AI Trainer」を発表しました。本ソリューションはScale AIとの共同開発によるもので、従来の事前プログラム型ロボットから、AIによって動作を学習・実行する新たな段階へ移行する大きな転換点となります。

UR AI Trainerは、人の動作をロボットが模倣するトレーニングセル内で生成される、高品質な視覚・動作・力覚といったマルチモーダルデータを活用し、基盤モデルを現場適応させるトレーニングシステムです。

URのAIロボティクス製品担当バイスプレジデントであるAnders Beckは次のように述べています。

「お客様はもはや単なる“AI機能”では満足していません。実際に導入するロボットと同じ環境で、高精度かつ同期されたロボットとビジョンデータを収集し、AIモデルを学習させる手段を求めています。UR AI Trainerは、ラボでの検証から工場での実運用までを直接つなぐ、業界初のソリューションです。」

また、今回のGTCブースでは、URの優先モデルパートナーであるGeneralist AIによる最先端のロボット基盤モデルも展示されます。このモデルを活用し、2台のURロボットがスマートフォンのパッケージングという複雑な作業を実行します。これは、近年のPhysical AIの進展なしには実現が難しかったタスクです。

【力覚フィードバックとダイレクトトルク制御による高品質データ取得】

AIロボットの学習では、ハードウェアの分断やデータ品質の低さが大きな課題でした。現在の多くの学習データは、生産用途に適さない研究用ロボットで取得されており、さらに視覚情報のみのフィードバックに依存しているため、繊細な作業や接触を伴う作業の再現が困難です。

Beckは次のように述べています。「UR AI Trainerは、こうした課題に直接対応します。UR独自のダイレクトトルク制御と力覚フィードバックを活用することで、ロボットが物理的にどのように対象物と相互作用するかを開発者が直接制御できます。これにより、10万台以上の導入実績を持つハードウェアを活用して、そのままAI学習を行うことが可能になります。」

【Scale AIとの連携でロボットデータ活用を加速】

UR AI Trainerは、作業者がロボットを直接操作しながら教示を行う「リーダー・フォロワー構成」を採用しています。作業者が “リーダー”ロボットを操作すると、“フォロワー”ロボットがその動きをリアルタイムで再現します。

この過程で、動作・力・画像といったマルチモーダルデータが同期して記録され、Vision-Language-Action（VLA）モデルの学習に必要な構造化データが生成されます。

本システムはUR AI Acceleratorプラットフォーム上で動作し、Scale AIのソフトウェアと統合されています。これにより、生産現場のロボットから大規模かつ継続的にデータを収集し、AIモデルの改善を加速させるフィードバックループを構築します。

Scale AIのPhysical AI部門ゼネラルマネージャーであるBen Levin氏は次のように述べています。

「ユニバーサルロボットは産業用ロボット分野におけるリーダーであり、そのグローバルな導入基盤はデータ収集とAI展開の理想的な基盤です。今回の協業により、AIモデルの学習・導入・改善を高速に回す統合的なデータ基盤を実現しました。」

また本協業の一環として、両社はURロボットで収集した大規模な産業用データセットを年内に公開予定です。

【GTCでの実機体験とデータ再現】

GTC会場のURブースでは、来場者がUR AI Trainerを実際に体験できます。2台のUR3eを“リーダー”として操作し、触覚フィードバックを入力として2台のUR7e“フォロワー”を制御します。

来場者はスマートフォンのパッケージング作業を実行しながら、模倣学習およびVLA学習用のデータ取得を体験できます。取得されたデータはScale AIのプラットフォーム上にリアルタイムで記録され、そのままAI Trainer上で再生（リプレイ）することも可能です。

AIモデルのトレーニングデータ取得プロセスは、仮想環境でも紹介されます。NVIDIA OmniverseおよびIsaac Sim上に構築された環境では、2台のHaply Inverse3デバイスを用いて双腕のUR3eシステムを操作し、物理挙動を忠実に再現したシミュレーションを体験できます。

URはまた、NVIDIAの「Physical AI Data Factory Blueprint」の活用も検討しており、合成データ生成の自動化とスケーリングを進めています。これにより、大規模な計算資源を高品質なロボット学習データの生成基盤へと転換することを目指しています。

NVIDIAのロボティクスおよびエッジAIエコシステム責任者であるAmit Goel氏は次のように述べています。

「Physical AIへの移行には、固定的なプログラム型自動化から、人のように認識・判断・学習できるロボットへの転換が不可欠です。ユニバーサルロボットはNVIDIA Isaacのシミュレーション基盤を活用し、高精度なデータ取得と生成を可能にするスケーラブルな基盤を構築しています。」

【Generalist AIによる実環境での性能実証】

データ取得デモに加え、Generalist AIによるロボット基盤モデルの実演も行われます。2台のUR7eがスマートフォンのパッケージング作業を自律的に実行し、高い器用さ、協調動作、接触を伴う操作能力を実環境で示します。

このデモは、大規模かつ高品質なトレーニングデータと最先端のモデルアーキテクチャの組み合わせにより、ラボを超えて実環境で動作可能なPhysical AIが実現できることを示しています。

Generalist AIの共同創業者兼CEOであるPete Florence氏は次のように述べています。「ユニバーサルロボットの信頼性の高い産業用プラットフォーム上での今回のデモは、物理世界における常識的な判断を、実際の作業能力へと変換できることを示しています。これにより、さまざまな産業での展開が可能になります。」

URのAnders Beckは以下のように述べています。「AIモデル学習およびデータ取得の先進的な企業に当社の技術が採用されていることは、ユニバーサルロボットがPhysical AI分野におけるプラットフォームとして選ばれている理由を示しています。」

【GTCでの講演情報】

URのAnders Beckは、GTCのパネルセッション「Beyond the Workcell: Scaling Robotics Workflows Across the Factory Floor」（3月18日（水）11:00〜）にも登壇しました。

【ユニバーサルロボットについて】

ユニバーサルロボット（UR）は、協働ロボットのパイオニアであり、リーディングカンパニーです。

2008年に世界初の商用協働ロボットを発表して以来、直感的な操作性を備えた独自ソフトウェアPolyScopeの進化や、製品ポートフォリオの拡充を通じて、協働ロボットの可能性を広げてきました。

また、周辺機器を取りそろえたUR+エコシステムをはじめ、販売代理店、認定システムインテグレータ、OEMパートナーなどとのグローバルネットワークを構築。これにより、ユーザーが自動化導入時に直面する複雑さやコストといった課題の解消を支援し、誰もが簡単に自動化を実現できる環境を提供しています。

ユニバーサルロボットは現在、米Teradyne Inc.傘下の企業として、デンマーク・オーデンセに本社を構え、日本を含む世界20カ国に拠点を展開。これまでに世界50カ国以上で累計10万台を超える協働ロボットを販売しています。www.universal-robots.com/ja/

【Scale AIについて】

Scale AIは、重要な意思決定を支える信頼性の高いAIの実現をミッションとしています。AIモデルを支える高品質データの提供に加え、企業や政府によるAIアプリケーションの構築・導入・運用を支援しています。2016年設立、本社はサンフランシスコです。www.scale.com