建設、 インフラ保守、 製造、 小売といった現場が抱える課題は、 もはや単一のロボット製品を導入するだけでは解決不可能。
フィジカルAlとは、 サイバー空間で学習された知能が物理的な身体を持ち 、 現実世界の複雑な稟境下で自律的に判断・行動する技術です。
物流倉庫など平滑な床面を想定した設計。 日々状況が変化する建設現場や、 不特定多数の人が往来する商業施設には対応できない。
SLAM、 経路計画、 群管理など、 高度なソフトウェア開発はモ ーターや躯体の専門家だけでは困難。 開発コストと時間が高騰する。
機能ごとの独立した開発・テスト・更新が可能。特定機能の変更が他へ影響しにくい。
HW抽象化層により、最新のセンサーやアクチュエーターへ迅速に追随。ベンダーロックインを回避。
標準化されたインターフェースにより、AIエンジンやカスタムI/Oなど、独自の機能を容易に統合。
業界標準フレームワークの活用により、高い信頼性と豊富なオープンソース資産、開発者エコシステムを利用可能。
USaaSアーキテクチャは、 物理的なハー ドウェアからユーザーインタ ーフェ ースまで、 明確に分離された4つの階層で構成され、 各コンポーネントの独立性とシステム全体の拡張性を高めています。
AMR/AGVの頭脳となる制御ユニット 。主要ソフトウェア(ROS2)をパッケージ化し、 複雑なセットアップを不要にします。
安全と拡張性を両立する1/0ポード。緊急停止スイッチ等に接続し安全を確保。柔軟なカスタマイズに対応します。
運用を最適化する管理システム。ウェブブラウザからAMR/AGVの運用・設定・管理を行えます。
自動販売機製造の国内トップランナー。
設置型の自動販売機という「待ち」のビジネスモデルの限界。収益機会を最大化できていない。
自販機をAMRに搭載し、 人の集まる場所へ自ら移動して販売を行う「移動型 ・ 自律型リテールロボット」を開発。
ユーザーが「すみません」と呼びかけると、 AMRが音源を特定し、 ユーザーに注意を向ける。
安全と拡張性を両立する1/0ポード。緊急停止スイッチ等に接続し安全を確保。柔軟なカスタマイズに対応します。
運用を最適化する管理システム。ウェブブラウザからAMR/AGVの運用・設定・管理を行えます。
Core Need:既存AMRは物流倉庫向けで、 動的な 建設現場には不向き。 自分たちでアプリケーシ ョ ンを容易に実装できる『OS』としてのプラット フォ ームを求めている。
Solution:ハー ドウェアの呪縛からの解欣。 現場 に合わせた足回り（クローラー、 大径タイヤ等） の変更をUSaaSが請け負い、 アプリ開発に集中可 能 。
Core Need:高品質なモーターという『筋肉』は 持つが、 AMRを自律走行させるための高度なソ フトウェアという『脳』が最大のポトルネックと なっている。
Solution:システムブロパイダーヘの進化。 部品売りから高付加価値なソリュ ーション売りへのシフトをUSaaSが全面的にバックアップ。
Core Need:トンネル内や地下設備など、 GNSS が届かない環境下での安定した自律走行と、 色種 測定器（ガス検知器、 カメラ等）を統合したァー タ収簗・解析。
Solution: USaaS Solution。 極限国境での信頼性。 LiDARと深度カメラを組み合わせたマルチモーダ ルSLAMにより、 視界不良な環境でも安定した自 己位置推定を実現。 点検データの資産化。 取得し たデータをAlで解析し、 予防保全に繋げる「イン テリジェント点検」を可能に。
商用利用を妨げないライセンス戦略。 PoCから商用化へのスムーズな移行を保証するため、 ライセンスを厳格に管理しています。
「すみません」という呼びかけで音源を特定し、ユーザーの元へ接近。
駅や商業施設での回遊販売など、新たなサービスモデルを創出。
「コーヒーを一つ」などど、周囲の会話ノイズの中から意図を含む命令のみを認識。
実用性を高め、既存設備の稼働率と売上を向上。
音声で注文を受け、復唱確認後、自販機APIへリクエストを自動送信。
高齢者やインバウンド客の購入ハードルを下げ、利用者を拡大。
人、 少人数の集団、 大人数を認識し、 人が集まる場所へ自律的に移動。
オフィスでの受付案内、 イベントトでのPR、 自販機の自動営業。
ボール、 ケーブル、 床濡れといった静的・動的な障害物をリアルタイムで検知し、 安全に回避。
オフィスや工場での安全性を確保し、 管理コストを削減。
廊下の先の混雑などを事前に予測し、遅延を未然に防ぐため別ルートを選択。
運用効宰を最大化し、 ロボットならではの高度な知性をデモンストレ ーション。
| 採用技術 | ライセンスと商用化方針 |
| STT (Whisper, WhisperX) | MIT->◎継続利用可 |
| 音源方向推定（ReSpeaker SDK) | Apache 2.0->◎継続利用可 |
| 物体検出(YOLO-NAS) | Apache 2.0->◎継続利用可 |
| Agent制御（LangChain) | MIT->◎継続利用可 |
| 寸法 | 360 x 480 x 330 mm |
| 搬送重量 | 30kg |
| 最大速度 | 1.5 m/s |
| 稼働時間 | 約6時間 |
| 搭載センサー | 3D LiDAR， バンパーセンサー、超音波センサー |
| その他 | LEDライト ， スピー カー，操作表ホモニタ ー |
