ugo、可搬10kgのセミヒューマノイド「ugo Nova」とフィジカルAIサービス群「ugo Physical AI Fabric」を発表 [PR]
セミヒューマノイドロボット「ugo Nova」
ロボットスタートアップのｕｇｏ株式会社（ユーゴー）は2026年9月16日、車輪移動型の７軸双腕セミヒューマノイドロボット「ugo Nova」を発表した。設計から製造までugo自社で行った国産ロボットで、2027年からの量産開始を予定している。
一般社団法人AIロボット協会（AIRoA）が国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）委託事業の一環として実施した「国産汎用ロボット開発コンペティション」のなかで公開した。人の作業データを関節情報、力加減も含めて高品質な学習データへ変換し、フィジカルAIの基盤モデル開発に活用できるとしている。
ugoは警備・点検・案内などの現場業務を自動化・省力化する業務DXロボットや統合管理プラットフォームを開発・提供しているスタートアップ。最近は「フィジカルAIの社会実装」を最重要戦略として、AIロボット向け模倣学習キット「ugo Pro R&D」などを展開している。
データ収集から学習後の実作業まで対応
セミヒューマノイド「ugo Nova」は、身長126cm〜162cm（折りたたみ時〜最大延伸時）。幅56cm、奥行き65cm。重量は約100kg。
全身22自由度（腕7×2、ハンド1×2、頭部2、腰4）。床に置かれた物から頭上の棚まで、幅広い高さの作業に対応できる。今回はテレオペレーション（遠隔操作）での動作デモを行った。
車輪はメカナムホイールで、前後左右・斜めに自在に動ける。可搬重量は片腕で最大4kg、双腕最大10kg。バッテリー駆動時間は６時間。
NVIDIAのエッジAIコンピューター「Jetson Thor」を搭載しており、AIモデルのエッジ推論に対応している。また頭部にステレオカメラ、ハンド部にはRGBカメラを標準搭載しており、双腕テレオペレーション（遠隔操作）による操作・データ収集から、学習済みモデルによる作業実行まで、一台のロボットで行うことができる。アームの制御周期は100Hz。
視覚情報と触覚情報を統合する「VTLAモデル」開発に対応
力覚・触覚を取得する専用エンドエフェクタ（触覚ハンド）を標準搭載している。ugoが今後「GENIAC」にて開発予定の、視覚情報と触覚情報を統合して動作を生成するVTLA（Vision-Tactile-Language-Action）モデルに対応する。
視覚情報に加えて接触時の力の情報を扱うことで、接触を伴う作業に向けたモデル開発・作業が可能になる。人が働く環境にそのまま入り、AIモデルを実機で評価・改善するためのプラットフォームとして活用できるという。
ロボット開発ミドルウェアの「ROS2」、ロボット学習環境・機械学習ライブラリの「LeRobot」、データ収集デバイスの「YUBI」グリッパーなどにも対応している。ugo代表取締役CEOの松井健氏は、「今後もさまざまなオープンソース・プロジェクトに対応していく予定だ」と語った。
機体の開発、機構設計、製造はugo。意匠デザインは株式会社GK京都が担当。データ収集用のバイラテラルコントローラはアスラテック株式会社が開発した。GK京都は、今後、包括的デザインパートナーとして、プロダクトデザインにとどまらず、ユーザー体験（UX）の設計やブランド構築など、デザイン領域全般を支援していくとしている。
フィジカルAIプロダクト・サービス群「ugo Physical AI Fabric」
ugoは自社開発のロボット「ugo Nova」を起点として、収集したデータを活用した模倣学習や「ロボット基盤モデル」の開発を行い、段階的な自律化を目指す。他社にもこのサービスを提供する。そのためのフィジカルAIプロダクト・サービス群「ugo Physical AI Fabric」も同時に発表された。
「ugo Physical AI Fabric」は、セミヒューマノイドロボット「ugo Nova」、データ収集キット、「ugo Data Factory」、「ugo Model Lab」からなる。これまで段階的に発表されてきた同社のサービスを一つに統合し、ロボット・データ・モデルを一気通貫で提供する。
データ収集キット
「データ収集キット」は、バイラテラル（双方向）コントローラーによるテレオペレーションや、データグローブ・ウェアラブルデバイスを用いて、人の動作やロボット操作を模倣学習用データとして収集する映像、動作軌道、関節情報、力覚・触覚など、モデル学習に必要なデータを取得できる。
データ収集・キュレーション代行サービス「ugo Data Factory」
データ収集・キュレーション代行サービス「ugo Data Factory」も展開する。「ugo Nova」と「データ収集キット」を使って、顧客の対象業務に必要な実世界データ、すなわち環境や対象物のばらつき、人による介入、復旧といったモデル性能向上につながるデータを計画的に収集し、学習に使える品質・形式に整えて、納品する。
主なターゲットは製造業。工場で継続的に稼働することを前提に、導入条件の整理、安全設計、遠隔からの介入、保守、投資回収までを含めて設計しているという。
製造現場では、対象物や環境のばらつき、安全要求、稼働率といった条件があり、実機を稼働させることで得られるデータが必要になる。ugoでは、このサイクル全体を支えるプロダクト・サービス群を体系化したとしている。
ロボット基盤モデル開発支援サービス「ugo Model Lab」
ロボット基盤モデル開発支援サービス「ugo Model Lab」は「ugo Data Factory」などで収集した実世界でのロボット動作データを活用し、ベースモデルを追加学習し、実機での評価・改善まで伴走する開発支援サービス。
既存のベースモデルを顧客の対象業務のデータで追加学習し、タスク成功率や安定性、再現性など現場運用を想定した指標で評価する。
パートナー企業は６社から
「ugo Physical AI Fabric」は、以下のパートナー企業と連携し、フィジカルAIを社会実装する体制を構築している。
参画企業は以下のとおり（アルファベット順）。
今後、「ugo Nova」をはじめとするロボットハードウェア、各種データ収集デバイス、ロボット基盤モデルとの連携を拡張し、フィジカルAI開発を支えるエコシステムの構築を進める。
「ロボット」「データ」「モデル」を統合して提供
ugoは現場で稼働するロボットから継続的にデータを収集し、そのデータを基にAIモデルを学習・高度化し、再びロボットへ還元する循環型の開発サイクルを形成する。「ロボット」、「データ」、「モデル」を統合して提供することで、フィジカルAIを研究開発段階から実運用・社会実装へと接続する基盤の確立を目指すという。
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