スペースデータ、ロボットの現場実装基盤「RobotBrain」を提供開始

公開：2026年10月1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: 株式会社スペースデータ
原文: PR TIMESで元のプレスリリースを読む
配信日時: 2026年10月1日 10時00分
転載日: 2026年10月2日

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転載

プレスリリース本文

〜防衛・防災・都市開発・インフラで培ったデジタルツイン・物理シミュレーション・空間知能を、現場で動くロボットへ。仮想空間で検証した構成と制御を実機へ渡し、導入から運用・学習までを一つの仕組みで接続〜

株式会社スペースデータ（本社：東京都港区、代表取締役社長：佐藤航陽、以下「スペースデータ」）は、現場で動くロボットの導入・運用・学習を支える基盤「RobotBrain（ロボットブレイン）」の提供を開始しました。RobotBrainは、スペースデータが防衛・防災・都市開発・インフラの領域で提供してきたデジタルツイン・物理シミュレーション・空間知能の技術と事業を、現場で動くロボットまで広げるものです。仮想空間で検証した構成と制御を実機へ渡し、現場の実測データを仮想空間へ戻す往復によって、ロボットの導入前検証から日々の運用、AIの学習、人の訓練までを一つの仕組みでつなぎ、現場の省人化・無人化を短期間で進めます。あわせて、コンセプトと対応デバイスを紹介する専用サイト「RobotBrain Concept & Catalog」を公開しました。

▼RobotBrain 専用サイト（RobotBrain Concept & Catalog）：https://catalog.robotbrain.space/

背景：差がつくのは、ロボットの機体ではなく現場への実装と運用

人手不足の構造化を背景に、工場・倉庫から建設現場、商業施設、インフラ点検まで、ロボットや無人機を現場に入れる動きが産業を問わず広がっています。一方で、「ロボットを買っただけでは現場は変わらない」という壁も明らかになってきました。作業単位の自動化では待ち・干渉・再調整が残り、異常時の判断や段取り変更は熟練者に集中します。メーカーごとの個別導入は接続・運用の調整をそのたびに生み、成功・失敗の知見は現場や案件ごとに散在して消えていきます。競争力の源泉は、ロボットの機体やソフトウェア単体の性能ではなく、現場に実装し、運用まで回せるかに移っています。

スペースデータはこれまで、防衛・防災・都市開発・インフラの各領域で、現実の空間をデジタルツインとして再現し、物理シミュレーションで起こりうる状況を事前に計算し、その結果を判断に使う基盤を提供してきました。現場を仮想空間に再現してロボットを入れる前に試し、動かしながら実績から学ぶという流れは、この技術と事業の延長線上にあります。RobotBrainは、その対象を工場・倉庫・建設現場・施設で働くロボットまで広げるために立ち上げた基盤です。

RobotBrainの概要：仮想空間で検証した構成を実機へ渡し、現場の実績で更新する基盤

RobotBrainは、仮想空間で構成と制御を決めるスペースデータの既存基盤（SpaceBrain）と、現場で動くロボットをつなぐ、接続・運用・学習の基盤です。仮想空間で検証した機種・台数・配置・制御・安全条件を実機へ渡し（Sim to Real）、現場で得られた走行・作業・異常などの実測データを仮想空間へ戻して空間と構成を更新します（Real to Sim）。この往復を回し続けることで、ロボットは現場で使うほど賢くなります。

仮想空間で合格した構成と制御だけを実機へ渡す（コンセプトデモ映像より・イメージ）

主な特徴は以下のとおりです。

複数メーカーのロボットを一つの仕組みで：機種の違いを吸収する共通の接続層により、メーカーが異なるロボットやセンサーを混在させて運用できます
既存システムを置き換えない：工程管理・倉庫管理・設備管理などの既存システムはそのままに、標準のデータモデルとAPIで接続します
産業を問わない共通基盤：時刻・位置・設備・ロボット・作業を一つのデータモデルに統合します。衛星・航空画像、BIM／CAD・点群、IoT・稼働データ、外部シミュレーター、業務ルールといったデータ源を産業ごとに差し替えて利用できます
翌朝に改善案が届く現場学習ループ：実機の走行・作業・異常を夜のうちにモデルへ反映し、翌朝には改善案を現場とロボットへ配信します。人が関わるのは差分の承認のみです

4つの用途：導入前検証・運用最適化・学習データ・訓練

同じ仮想空間と同じデータを、導入前の検証から日々の運用、AIの学習、人の訓練まで、4つの用途に使います。

01　導入前検証：ロボットや車両の経路、干渉、必要な台数、充電や設備との連携を、導入前に仮想空間で確認します

02　運用最適化：複数機種のロボットをまとめて管理し、実績をもとに日々の計画や点検ルートを更新します

03　学習データ：現場を再現した合成データや模倣学習で、ロボットのAIを日本の現場環境に適応させます

04　訓練：遠隔オペレーターの操作や異常時の対応、新任者の教育を、実機を止めることなく仮想空間で行います

左上から：BIM・点群・衛星からの3D空間生成／経路・干渉・台数の導入前検証／仮想空間での制御の学習／翌朝の改善案配信（コンセプトデモ映像より・イメージ）

対象領域と提供形態

RobotBrainは、屋内の工場・倉庫から、屋外の施設・港湾・街区まで、ロボットの実装と運用を支えます。対応するロボット・デバイスは、移動ロボット（AMR、自動フォークリフト、四足歩行ロボットなど）、空中ロボット（ドローン）、アーム、施工・建機、運営・サービスロボット、センサー、カメラ、施設・インフラ連携の8つの領域です。機種ごとに対応タスク・適用工程・接続方式・シミュレーションモデルを揃えて扱い、現場に合った組み合わせを仮想空間で比較できるようにします。製品カタログは専用サイトに掲載しています。

導入は、仮想空間で小さく試し、実環境で検証し、うまくいった型を他の拠点・施設・産業へ横展開する段階的な進め方を基本とします。機種の選定から導入前の仮想検証、複数機種の組み合わせまで、対象の現場に合わせて提案します。企業への直接提供に加え、パートナー企業へのOEM提供も進め、各社の現場データをもとに運用を継続的に改善していきます。

今後の展望

スペースデータは、RobotBrainを通じて、AIが現実世界の状況を認識し、判断し、行動につなげる「フィジカルAI」を、シミュレーションの中にとどめず現場のロボットとして実装していきます。建設・住宅、物流・倉庫、不動産・ビル管理、空港・鉄道、電力・プラントといった民生領域を軸に導入を進めるとともに、防衛・防災・都市開発・インフラの既存事業とロボットの現場実装を行き来させ、民生の現場で鍛えた型を防災・防衛の無人機運用にも生かすデュアルユースの展開を進めます。現場での運用実績が蓄積するほど賢くなる基盤として、ロボットが働ける空間を社会に広げてまいります。