ボトルネックは、学習データ。
ロボットに新しい作業を覚えさせるには、大量の学習データが必要です。その準備に数ヶ月・数千万円規模のコストがかかり、導入の最大のボトルネックになっています。
コストと時間
現場・タスクごとに、専門チームと高額なGPU費用をかけてデータをつくる必要がある。
モーキャプの限界
専用スーツとスタジオで、1回に取れるのは1人分。現場の数に追いつかない。
Sim2Realギャップ
シミュレーションで動いても、現実のばらつきで実機では崩れる。
HCS Anchor
動画を、実機で動く学習データへ。
人の動きも環境も3Dで復元し、機体に合わせて変換。物理制約を検証済みのデータを、そのままRL / ILへ。
入力
- 現場カメラ・作業ログ
- スマホ撮影・公開動画
- ドラレコ・倉庫工場ログ
HCS Anchor
- ①人物・物体・環境を分離
- ②3D姿勢を復元
- ③接触・タイミング抽出
- ④機体に合わせ変換
- ⑤実行可能性を採点
出力
- 関節軌道・接触点・環境
- 物理制約を検証済み
- RL / ILへそのまま投入
01分離
023D姿勢
03接触
04変換1本のハンドヘルド動画からの実際の出力（Unitree G1）
精度は、公開ベンチマークで。
画像認識のImageNet、LLMのMMLUにあたるのが、モーション推定分野のSLOPER4D（CVPR公開データセット）です。VideoMimic（CoRL 2025）の評価プロトコルで測定し、人の動きの復元誤差でWHAM比-34%、TRAM比-17%。人物だけでなく、床・段差・障害物まで環境ごと復元できるのはAnchorだけです。
バーが短いほど高精度（WA-MPJPE）。測定の詳細と再現手順は技術ページで公開しています。
HCS Aegis
危険が起きる、5秒前に。
ワールドモデルによる予測型の安全技術。最新研究を上回る検出精度で危険を事前に捉え、緊急停止ではなく軌道修正で回避します。既存の安全装置に、外付けで追加できます。
稼働率を守る
不要な警告・停止を減らし、復旧待ちをなくす。
機体を守る
異常動作によるアーム等の破損を未然に防ぐ。
人を守る
軌道の逸脱による人への危害を防ぐ。
※ シミュレーション検証値。認証済み安全装置を代替するものではありません。
HCS Accord
通信が切れても、止まらない。
半分散型の群制御（特許出願中）。各機は自律したまま、必要なときだけ連携。台数が増えても破綻しません。
※ NVIDIA Isaac Gym / Lab上のシミュレーション検証値。
動画さえあれば、始められます。
ROS / ROS2パッケージとして、既存システムに外付けで導入できます。
ヒューマノイド
人の作業映像から学習データを精製し、新タスクの立ち上げを短縮。
自動車
ドラレコ映像を、予防安全・運転支援の開発データに。
AMR / AGV
走行制御はそのまま、予測型の安全機能を外付けで追加。
ドローン
予測による衝突回避と、電波の届かない現場での群制御。
お問い合わせ
自社動画での検証は、現場に触れず2〜4週間から。技術・協業のご相談もこちらから。
会社概要
| 法人名 | Humanoid Control Systems株式会社 |
| 事業内容 | ロボット向けAIソフトウェアの開発・提供 |
| 設立 | 2026年6月 |
| 所在地 | 東京都港区北青山 |
| 代表者 | 鈴木 麟太郎 |