ユニバーサルロボット（UR）とScale AIは、2026年3月16日に米国カリフォルニア州サンノゼで開催されたGTC 2026において、共同開発した模倣学習システム「UR AI Trainer」を発表しました。本ソリューションは、AIロボットの学習プロセスを革新し、研究開発段階から実際の製造現場へのスムーズな移行を実現することを目指しています。
UR AI Trainerの概要
UR AI Trainerは、オペレーター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」を採用したトレーニングシステムです。作業者が「リーダー」ロボットを動かすと、「フォロワー」ロボットがその動きをリアルタイムで模倣します。この過程で、動作、力、画像などの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。
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。
Ms.ガジェット力覚フィードバックによる高品質データ取得
従来のAIロボット学習では、研究用ロボットで取得されたデータが多く、生産用途に適さないほか、視覚情報のみに依存していたため、繊細な作業や接触を伴う作業の再現が困難でした。UR AI Trainerは、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対象物と相互作用する様子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URのハードウェアを用いて、高品質な学習データを効率的に取得できます。
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氏は、「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」と述べています。
Ms.ガジェットScale AIとの連携で実現するデータ活用
UR AI Trainer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、「ユニバーサルロボット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」と述べています。
また、この協業の一環として、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。これにより、AIモデルの学習データとしての利用が進むことが期待されます。
Ms.ガジェットGTCでの体験デモとシミュレーション環境
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可能です。取得されたデータはScale AIのプラットフォームにリアルタイムで記録され、UR AI Trainer上で再生できます。
さらに、NVIDIA OmniverseおよびIsaac Sim上に構築された仮想環境では、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NVIDIAの「Physical AI Data Factory Blueprint」も活用し、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。
Ms.ガジェットGeneralist AIによる実環境での性能実証
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ています。このモデルを用いて、2台のUR7e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自律的に実行します。Generalist AIの共同創業者兼CEOであるPete Florence氏は、「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」と述べています。
URのAnders Beck氏は、「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」と述べています。
Ms.ガジェットなお、URのAnders Beck氏はGTCのパネルセッション「Beyond the Workcell: Scaling Robotics Workflows Across the Factory Floor」（3月18日11:00～）にも登壇しました。
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