2026.03.25

【フィジカルAI開発事例】関西電力株式会社と松尾研発スタートアップAthena、ローカルLLMによる閉域環境下でのロボット制御に関するPoCを開始

松尾研発スタートアップ（※1）である株式会社Athena Technologies（本社：東京都文京区、代表取締役：阿部武、以下「Athena」）は、関西電力株式会社（本社：大阪市北区、以下「関西電力」）向けに、四足歩行ロボット「Unitree Go2」を音声入力で制御可能なAIエージェントの実証実験を開始したことをお知らせします。

本PoCでは、NVIDIA社製DGX Sparkを活用した完全閉域ネットワーク環境下で、音声指示によるロボットの操作・汎用性を検証します。

■ Physical AIによる現場変革を目指した基礎知見の蓄積へ

昨今、物理環境とAI制御を融合させた「Physical AI」による、インフラ点検などの現場業務の高度化・効率化が期待されています。しかし、ロボットをどの程度自在に操作可能か、AIによる高度な制御が実運用レベルでどこまで成立するかについては、さらなる検証が求められています。

本PoCでは、四足歩行ロボット「Unitree Go2」を用いた実証を通じ、将来的なインフラ点検業務への適用可能性を判断するための基礎知見を蓄積することを目的としています。

■ 「現場の利便性」と「強固な機密保持」を統合した自律エージェント

本PoCでは、現場作業員が特別なスキルなしで直感的にロボットを操作でき、かつ重要インフラに不可欠な高度な機密保持を両立するため、以下の3つの価値を統合したシステムを構築・検証します。

【直感的な操作性】「声」だけで動く、専門知識不要の指示スタイル
現場作業員の発した音声指示は、まず閉域環境内の音声認識モデルによってテキスト化されます。その内容は、ローカルLLMへ送られ、AIエージェントが指示内容を解釈。AIがロボットを操作するための最適なコマンドを即座に生成することで、「声」による指示スタイルを実現します。
これにより、専門的なプログラミングなしで「1メートル前へ進んで」といった移動が実行可能となります。
【情報の秘匿性】完全閉域ネットワークによる機密保持
すべての推論処理は、NVIDIA社製DGX Sparkを活用し、オンプレミス環境内で完結させます。現場の映像や音声指示といった機密情報が外部クラウドに送信されないため、重要施設における高度なセキュリティ要件をクリアしながら、AIの運用を可能にします。
【高い適応性】四足歩行ロボット「Unitree Go2」の活用
検証機材には、Unitree Robotics社が開発した四足歩行ロボット「Unitree Go2」を採用しました。全方位をスキャンする「4D LiDAR」を搭載しており、階段や不整地においても優れた走破性と環境認識能力を発揮します。

■ 実効性を問う3つの検証ステップ

本PoCでは、ロボットの操作・汎用性を見極めるため、以下の3段階で詳細な検証を実施します。

ハードウェア性能の基礎検証
バッテリーの消費・発熱特性の把握に加え、現場を想定した不整地や段差の走破性、緊急停止機能の即応性を確認し、ハードウェア性能の基礎的な特性を把握します。
基本タスク検証
単純指示に対し、言い回しの違いや曖昧な指示、さらには危険につながり得る指示を与えた際のAIの判断力、および雑音環境下での認識精度など、現場での「利便性」と「安全性」を評価します。
応用タスク検証
事前定義ルートの巡視に加え、視覚認識に基づいた対象物の探索、異常検知時の状況報告、対話による追加指示への適応（例：異常箇所の撮影）といった自律動作を検証します。

■ Athena独自の実装知見

複雑な制約が伴うインフラ保守の現場において、AIによる現場業務の高度化・効率化を目指すため、Athenaは以下の知見を強みとしています。

Physical AI領域における実証実績
LLMを用いてロボットを制御することで、従来のプログラム制御を越える高度な判断を伴う「Physical AI」領域において実証実績を保有しています。
ローカルLLMの高度な運用ノウハウ
「Athena Platform」を用いた閉域環境におけるローカルLLMの運用実績を多数保持しており、高セキュリティ要件下でのAIシステム構築に強みがあります。