フィジカルAI・
ロボティクス
ロボットの知能化と実環境での運用を支援します。カメラ・各種センサー・ROSなどを組み合わせ、AIによる認識と安全に動かすための制御を設計。模倣学習など新しい手法も、現場に適合するかを見極めます。
Technology into real operations
AIを、
現場で動く力に。
サービスロボット、現場の業務自動化、フィジカルAI。
技術の新しさを競うのではなく、現場の仕事を理解し、安全性・費用対効果・継続運用まで考えて実装する。それが私たちの仕事です。
SERVICE ROBOTICS / FIELD AUTOMATION / PHYSICAL AI
FIELD INTELLIGENCE / ARCHITECTUREIN OPERATION
01 / INPUT
現場を捉えるカメラ・センサー・業務データ
02 / AI
認識・判断する画像認識・AIモデル・業務ルール
03 / ACT
安全に実行するロボット・設備・業務システム
SAFETY / RELIABILITY / MAINTENANCE運用に着地させる →
現場起点で考え、実運用まで。
要件定義 ─ 技術選定 ─ 実証 ─ 実装 ─ 運用改善
What we do
現場の課題から考える、
3つの技術領域。
AIもロボットも、あくまで課題解決の手段。業務内容、設備、運用体制、投資規模に応じて、適切な技術と開発範囲を組み合わせます。
フィジカルAI・
現場の
業務自動化
仕分け、搬送、検査、清掃など、人手に依存する工程を対象に業務を分析。既存設備の活用、部分自動化、専用機・ロボットの導入などを比較し、費用対効果と保守性を踏まえた実現方法を提案します。
ローカルLLM・
AIエージェント
社内機密や運用要件に合わせて、オンプレミス・閉域環境を含むAI活用を検討。ローカルLLM、社内情報検索、業務システムとの接続など、モデルだけでなく権限・情報保護・運用の仕組みまで設計します。
Automation spectrum
自動化の技術的な検討範囲
世の中の自動化需要は、模倣学習や強化学習によるものだけではありません。認識AI＋固定動作のLv1から実用的な需要があります。現在の取り組み範囲はLv0〜Lv3とし、世界モデル（Lv4）とRobot-Use Agent（Lv5）は将来領域として位置づけています。
現在の取り組み：Lv0〜Lv3将来領域：Lv4・Lv5
| Lv | 呼び方 | 内容 | 認識層 | 動作生成層 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 従来型FA | 整列装置＋固定座標ピック | 学習なし | 計画主導 |
| 1 | 認識AI＋固定動作 | YOLO等で位置を認識し座標へ移動 | 学習型 | 計画主導 |
| 1+ | 幾何ベースのプランニング | 3D認識＋幾何計算・探索で軌道生成 | 学習型 | 計画主導 |
| 2 | 狭い模倣学習 | 数百回のデモから動作を学習 | 学習型 | 学習型 |
| 3 | 基盤モデル＋模倣学習 | VLAの一般化能力で別作業へ | 学習型 | 学習型 |
| 4 | 世界モデル＋ゴール指示将来領域 | 世界モデルで状態遷移を予測、ゴールから行動生成 | 学習型 | 自律型 |
| 5 | Robot-Use Agent＋ゴール指示将来領域 | マルチモーダルLLMを用いてゴールから行動生成 | 学習なし | 自律型 |
※ Lv4・Lv5は将来領域であり、現時点の対応・導入実績を示すものではありません。各レベルの製品化・導入実績を保証するものでもありません。
特定の製品ありきではありません。パッケージの導入が合理的なら、それを選ぶ。専用開発が必要なら、範囲を絞る。自動化しない方がよい工程も含めて判断します。
Engineering services
エンジニアリングサービス
AI・ロボティクスに限らず、幅広い技術案件に対応。企画・プロジェクト推進から開発・製作、WebサイトやIT環境の構築・運用まで、必要な範囲を支援します。
企画・プロジェクト推進
技術案件のPM、要件定義、技術選定、ベンダー調整
開発・製作
ソフトウェア・業務システム開発、治具製作
Web・ネットワーク
WordPressなどによるWebサイトの構築・公開から運用まで、ネットワーク設計
How we work
PoCで終わらせず、
運用に着地させる。
現場で動かない仕組みは、技術的に優れていても意味がありません。最初に業務と制約を見極め、小さく検証し、実装と運用へ進めます。
STEP 01
業務と制約を理解する
実際の作業、例外処理、環境変動、人的負担、既存設備、安全要件を整理。自動化の目的と投資対効果の基準を定めます。
STEP 02
実現方式を比較する
ルールベース、画像処理、AI、ロボットなどを比較。技術依存を増やしすぎず、維持できる構成を選定します。
STEP 03
実環境で検証する
対象物のばらつき、照明、動線、通信障害、誤認識などを確認。成功条件だけでなく、失敗時の停止・復旧も検証します。
STEP 04
現場へ導入し、改善する
安全・保守・教育・障害対応を含めて立ち上げを支援。導入後の運用データをもとに継続改善を考えます。
現場優先
最新技術よりも、現場で続けて使えることを重視。
安全を設計する
AIの推定と決定論的な安全・権限制御の役割を分離。
依存を増やさない
標準技術と移行可能性を意識した長期保守性を重視。
Selected experience
社会実装を見据えた、
ロボット・AIの取り組み。
公開済みの過去の取り組みから一部を紹介します。個別案件の内容は当時の発表に基づいており、現在の販売・提供状況を示すものではありません。
市役所案内ロボットの実現
岐阜県大垣市役所の案内ロボット「CITYBOT（あんない君）」について、企画・開発から市役所での運用までを担当しました。実際の来庁者が利用する環境での社会実装事例です。
関連報道を見る ↗屋外巡回警備ロボットの実証
立川市のGREEN SPRINGSなどで、屋外自律走行ロボットの実証に取り組みました。雨天・屋外・夜間など実環境特有の条件を扱った事例です。
当時の発表を見る ↗物流倉庫の発送業務DX
丸一運輸株式会社様について、物流倉庫内で属人化されていた発送作業を効率化するため、東京都中小企業振興公社のDXアドバイザーとして計画から実施まで支援。
事例動画を見る（YouTube） ↗取引先実績（順不同）
- 日本精工様
- 大垣市役所様
- 清水建設株式会社様
- 次世代移動支援技術開発コンソーシアム様
- 東京都立産業技術研究センター様
- 株式会社パルコ様
- 日本ユニシス株式会社様
- 自動運搬装置製作メーカー様
- 株式会社テクノロード様
- 東京都中小企業振興公社
- TechShare株式会社様
- テクトレ株式会社様
News
お知らせ
当社の活動に関するお知らせです。
サイトをリニューアルしました。
福岡市で開催されたフィジカルAIのイベント「Fujitsu Experience Day Fukuoka」のパネルディスカッションに登壇しました。
2025国際ロボット展（iREX2025）にて、インキュビオン株式会社様のトークセッションに参加しました。
About us
会社概要
カンブリアン・プロジェクトは、人工知能とロボティクスを現場の自動化につなげるために設立した会社です。
ロボットを作ること自体が目的ではありません。実際の業務に合った手段を選び、試作や実験で終わらずに運用まで着地させることを目指します。
| 商号 | 株式会社カンブリアン・プロジェクトCambrian Project Inc. |
|---|---|
| 設立 | 2018年1月11日 |
| 代表 | 代表取締役 原 広仁 |
| 資本金 | 1,000万円 |
| 所在地 | 〒141-0022 東京都品川区東五反田5丁目22番37号 オフィスサークルN五反田304Googleマップで見る ↗ |
| 登録番号 | T8010701035204適格請求書発行事業者登録番号 |
| 連絡先 | info@cambrianproject.jp |
Let's talk
現場の課題から、
一緒に考えましょう。
要件が固まっていない段階でも構いません。
自動化の可能性、AI活用の方式、進め方などをご相談ください。
info@cambrianproject.jp