ジェイテクト、フィジカルAIを活用した工場実証で部品取り出し工程の成功率97.1％を達成

公開：2026年11月2日

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この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元: 株式会社ジェイテクト
原文: PR TIMESで元のプレスリリースを読む
配信日時: 2026年11月2日 13時30分
転載日: 2026年11月3日

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転載

プレスリリース本文

「フィジカルAI開発支援プログラム by AWSジャパン」の成果を起点に、"考える工場"への変革を加速

株式会社ジェイテクト（本社：愛知県刈谷市、取締役社長：近藤禎人、以下「ジェイテクト」）は、2026年3月よりUpstage AI株式会社およびカラクリ株式会社との共創活動として「フィジカルAI開発支援プログラム by AWSジャパン」に参画し、田戸岬工場においてフィジカルAIを活用した実証を進めてまいりました。

このたび2026年8月31日に実証期間を終了し、自動車部品生産ラインで部品を無作為な状態から取り出す「ランダムピッキング工程」において、ピッキング成功率97.1％を達成しました。これは既存制御と比較して12.1ポイントの向上にあたり、平均サイクルタイムについても16％の短縮を実現しました。

ジェイテクトは本成果を起点に、フィジカルAIの現場実装を推進し、工場が自ら考え、人と共に成長し続けるモノづくり現場の実現を目指します。

ジェイテクトグループは「技術をつなぎ、地球と働くすべての人を笑顔にする」というMissionに基づき、2030年までに目指す姿としてJTEKT Group 2030 Vision「モノづくりとモノづくり設備でモビリティ社会の未来を創るソリューションプロバイダー」を掲げています。

製造業を取り巻く環境は、多品種生産への対応、人手不足、熟練技能者の高齢化、技能伝承などの課題が深刻化しています。

今回の実証は、こうした課題の解決に向けた取り組みの一環として、生産現場へのフィジカルAI実装可能性を検証したものです。

1．実証実験の概要

ジェイテクトは、Upstage AI株式会社およびカラクリ株式会社と共同で、田戸岬工場のCVJ生産ラインにおけるランダムピッキング工程を対象にフィジカルAIの実証開発を実施しました。
ランダムピッキング工程は、ワークの位置や姿勢が一定でなく、高度な認識能力と柔軟な動作制御が求められる工程です。既存の制御では環境変化への対応に限界があり、生産性向上が課題となっていました。

■実証概要

実施期間	2026年3月19日～2026年8月31日
対象工程	田戸岬工場　CVJ生産ラインにおけるランダムピッキング工程
実証内容	①仮想空間で学習したフィジカルAIをロボットへ実装し、実環境における動作を検証 ②ピッキング成功率およびサイクルタイムを評価し、有効性を検証 ③既存設備への適用可能性および導入負荷低減効果を検証

　*ピッキング性能の差が表れやすい高難度条件での評価結果

＜既存制御とAI制御での比較動画＞

2．実証実験の成果

本実証では、AIがカメラ画像からワークの位置や状態を認識し、最適な把持位置や搬送動作を自律的に判断する仕組みを構築しました。
その結果、多品種・不定形ワークへの柔軟な対応を実現するとともに、生産性向上効果を確認しました。さらに、本実証では既存設備へAI用PCを追加するのみで導入を実現しており、大規模な設備改造を伴わずに効果を創出できることを確認しました。

■既存設備と比較した主な成果

	従来制御	フィジカルAI	改善効果
ピッキング成功率*	85.0%	97.1%	+12.1ポイント
平均サイクルタイム	基準	従来比84.0％	16％短縮

*ピッキング性能の差が表れやすい高難度条件での評価結果

■開発したフィジカルAIの特徴

仮想空間で学習したAIをロボットに適用することで、環境に応じて自律的に動作
高速な位置検出AIと高精度な形状認識AIを組み合わせることで、認識精度と処理速度を両立

3．今後の展望

ジェイテクトでは、第二期中期経営計画における成長戦略・重点施策として「デジタルモノづくり」を掲げており、人財育成とAI基盤構築の両面から取り組みを進めてきました。

その一環として、各事業本部の社員がAI・ソフトウェア開発の専門部署であるデータアナリティクス研究部で学ぶ「社内留学制度」や、全社員参加型のデジタルリテラシー向上活動「デジタル祭り」を通じた人財育成を推進するとともに、AI活用プラットフォームやAIエージェントなどのAI基盤の構築に取り組んでおります。

今後は、今回の田戸岬工場における実証成果を起点として、工場が自ら考え、人と共に成長し続けるモノづくり現場の実現のため、既に自動化が進んでいる工程における成功率向上や人の介入ゼロ化を目指す「既存設備×フィジカルAI」と、熟練技能に依存する工程において技能の継承・形式知化を進める「熟練技能×フィジカルAI」の両面から取り組みを推進してまいります。

4. 本取り組みを通じて達成可能なSDGsの目標とターゲット

【9.4】 2030年までに、資源利用効率の向上とクリーン技術及び環境に配慮した技術・産業プロセスの導入拡大を通じたインフラ改良や産業改善により、持続可能性を向上させる。全ての国々は各国の能力に応じた取組を行う。

＜参考：ジェイテクトにおけるソフトウェアおよびAIに関する取り組み＞

2026年4月7日　Upstage AI株式会社、カラクリ株式会社との共創活動が「フィジカルAI開発支援プログラム by AWSジャパン」に採択～自社工場を舞台に、言語・画像・動作を統合するフィジカルAIの社会実装を推進～
https://www.jtekt.co.jp/news/2026/005243.html
2025年7月28日　専門知識不要でAI活用機会を広げる「AIエージェント構想」を発表
https://www.jtekt.co.jp/news/2025/004662.html
2024年10月10日　ノーコードでAIを活用できるプラットフォームを内製～生産現場でのデジタルモノづくり改革を推進～
https://www.jtekt.co.jp/news/2024/004124.html
2022年10月17日　Webアプリケーション開発体制を強化～専門組織を新設、ソフトウェア人材教育を活発化～
https://www.jtekt.co.jp/news/2022/000324.html

プレスリリース転載ここまで

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