JTEKT Achieves 97.1% Success Rate in AI Picking and Cuts Cycle Time by 16%

Summary

ジェイテクトは2026年11月2日、国内の部品製造ラインでフィジカルAIを使ったピッキングの実証結果を発表した。企業発表値では、ピッキング成功率は97.1％、サイクルタイムは従来比で16％短縮した。

ジェイテクトは2026年11月2日、国内の部品製造ラインでフィジカルAIを活用したピッキングの実証結果を発表した。AIがカメラ画像からワークの位置を認識し、把持位置を判断してロボットの動作に反映する仕組みを用いた。

ジェイテクトの発表値では、ピッキング成功率は従来の85.0％から97.1％へ上昇し、12.1ポイント改善した。サイクルタイムも従来比で16％短縮したとし、実証では位置認識AIと高精度な形状認識AIを組み合わせた。

実証では、フィジカルAI用のPCを追加することで動作させ、大規模な設備改修を伴わずに導入できたとしている。ジェイテクトはこの実証を、製造現場へのフィジカルAI活用を進める取り組みの一環と位置付け、社員向けのAI教育やAI基盤の構築も進めている。

### 既存設備への適用性を示す実証今回の特徴は、成功率の向上だけでなく、画像認識とロボットの動作制御を組み合わせた仕組みを、実際の製造ラインで試した点にある。専用設備を大きく改修せず、AI用PCの追加で動作させたという発表内容は、既存ラインへの適用を検討する製造業にとって導入方法の参考になる。

従来の固定的な動作設定に対し、位置や形状の認識を使って把持動作を調整する構成は、環境変化への対応を狙うものだ。ただし、今回の数値はジェイテクトの実証結果であり、異なる部品やラインでも同じ性能が得られることを示すものではない。今後の評価では、対象物や稼働条件を広げた際の再現性が重要になる。