自動化・省力化こそ、コスト削減の鍵。「AIと協働型ロボット」で“止まらない現場”を実現。
AI×協働ロボットで“箱詰め前提”から脱却。画像処理・深層学習・3D計測まで段階的に学ぶ。
本講座は、協働型ロボットの現場実装に必要な要素を、基礎から高度応用まで段階的に身につけていただく実践プログラムです。安全・運用の基本とティーチング（コントロールパネル操作）から始まり、Alによる認識・判断を可能にする制御技術を段階的に習得します。ロボットを自動で動かすだけでなく、「Alが見て、考えて、つかむ」動作を実現するために、画像認識・ディープラーニング（深層学習）・三次元形状計測を組み合わせた応用制御も体験していただきます。
これにより、従来の「位置を固定して動かす」だけのロボットから脱却し、カメラ映像をもとに不定位置にある部品を正確に把持する、検査や組立の自動化を可能にします。Alを活用することで、学習データに基づきロボットが自ら最適な動きを導き出す。それが次世代の製造ラインに求められる力です。本講座では、本学が蓄積してきたAI×ロボティクスの知見をもとに、実際の現場で役立つ制御技術を身につけていただきます。目指すのは、外部委託先に任せきりにするのではなく、自社で技術的な判断を下し、将来的には開発・運用・改善を主導できる“Al時代のロボット人材”の育成です。
経営に効く「AIロボット」投資。チーム受講で視点を共有。
対象は、実際にロボットを操作する若手エンジニアの方と、導入を計画・推進する管理職・部門責任者の方です（機械・電気・制御の基礎理解をお持ちの方はもちろん、これから学ぶ意欲のある方も歓迎します）。本講座では、協働型ロボットの基本操作から、Alによる画像認識・自動判断の仕組みまでを体系的に学びます。
特に推奨するのは「立場の異なる2名以上でのチーム受講」です。実務を担う方と導入を判断する方が同時に学ぶことで、技術的な知見と経営的な視点の両方を共有でき、迅速な導入判断や体制構築に繋がります。
また、知識が分散されることで、担当者の休職や退職があってもノウハウの継承と安定稼働が実現できます。
Alを活用した生産の自動化は、もはや一部の先進企業だけの話ではありません。人材不足や人件費の高騰が続く今こそ、自社内で制御・開発を行える体制が経営の強みになります。Al活用を前提とした生産体制への移行を、この機会にぜひ加速させてください。
理工学部 AIロボティクス学科
梅崎 太造 教授
AI時代の競争力は“センサの目”に宿る。見る技術を持つ企業が、次を制す。
AIを“効かせる”鍵はデータの撮り方。画像処理・3D計測を、現場仕様で設計できる力を養う。
企業が導入したAlシステムやロボットが期待どおりに動かない原因の多くは、実は学習やアルゴリズム以前の“システム設計”にあります。画像を用いたシステムは、照明・レンズ・角度・多視点化などの光学設計と計測手順で、性能の8割が決まります。本講座では、ロボットによる撮影→認識→制御の流れを、現場で再現できる手順として学びます。
Alは魔法ではありません。どんな対象でも万能ではなく、デー タが取得できない環境では精度が出ません。だからこそ「どう撮れば、何が見えるか」を設計できる力が企業の競争力になります。ばら積み部品の識別や外観検査、微細部の確認など、需要の高いテーマを取り上げ、Alで解くべきか、ルールベースで足りるのか、その見極め方まで身につけていただきます。結果として、外部任せの“Al導入”ではなく、現場適合の“Al活用”へ踏み出せます。
自社で判断・改善を続けられる組織へ。その第一歩を踏み出すための確かな実践の場。
講座は、人手不足や省力化に向けて、外注任せにせず自社で判断力を高めたい企業を対象としています。特に、外部パートナーと協働しながらも、発注段階で「必要なデー タ」や「現場で再現できる手法」を見極めたい方に最適です。講義と実習では、撮影設計から前処理・認識・ロボット制御までを体験し、センサ／カメラの選定、要件定義のコツ、評価指標の作り方を習得します。これにより、Sierや外部パートナーと議論する際に「必要なデー タ仕様は何か」「納品物は現場で再現・維持できるか」を自社で判断できるようになり、納品後に“動かないAl”を抱えるリスクを下げられます。
業種は限定しません。航空・自動車・精密加工から医療・介護まで、目的に応じて最適な計測手法を選び、トレーサビリティに耐えるデータを残す考え方を重視します。講座の後半では、各企業の課題に合わせだ“進め方の叩き台”を作成し、データを蓄積しながら段階的に自動化を進める道筋を描きます。Alやロボット導入を成功させる鍵は、ツールを知ることではなく、技術を正しく評価し、最適な手法を選び取る力を持つことです。
理工学部 宇宙航空学科
服部 公央亮 准教授
“安全”と“制御”の理解が、生産性を最大化する鍵。
安全と基礎制御が“稼働率”を決める。モーター制御・パラメータ設定まで、ロボット運用の土台を強化。
ロポットを導入しても止まってしまう最大の理由は、「安全」 と「基礎制御」を軽視した設計・運用にあります。私が担当する講座ではまず、非常停止やインターロック、立入管理などの基本となる安全設計の考え方を押さえ、現場で事故と停止を招かない運用の要点を理解します。
次に、アームを“所定位置へ動かす”裏側で働くモータ制御に踏み込み、電源・ドライパ・センサの役割、ゲインや各種パラメ ータの意味を紐解きます。単に「この値にしておけば動く」ではなく、なぜその値なのかを説明できることが、現場のトラブル切り分けと再現性の高い立ち上げにつながるからです。シミュレ ーターと実機を併用し、指令→応答→調整の因果を体感しながら、止まらないラインを支える“内側の技術”を身につけていただきます。
現場主導の自動化へ。評価・指示ができる担当者を育てる。
近年、Alや画像処理の適用領域は広がっていますが、うまく動かないAlシステムの多くは、前段のデータ取得と基礎制御の設計不良に起因します。講座では、撮影やセンサ配置といった上流の設計が制御へどう影響するかを、モ ータ駆動の最小構成から丁寧に結び付けます。これにより、外部パートナ ーと協働する場面でも「どんなデータをどう集めるか」「その手法が現場で再現できるか」を自社で評価・指示できるようになります。
対象は、機械・電気の基礎（力学・回路）の素養を持ち、ロボット導入や更新を主導する方です。EVや産業機械の現場で求められる安全×制御×実装の底力を固め、Alや画像処理を後段に重ねても崩れない“現場主導の自動化”へつなげます。生産性向上と保全性の両立。それを可能にするのが、この基礎領域の強化です。
理工学部 AIロボティクス学科
河村 尚輝 講師
お問い合わせ先
CU Synergy Program に関するお問い合わせは、地域連携教育センターへ。
中部大学 地域連携教育センター
487-8501 愛知県春日井市松本町1200
電話： 0568-51-4392（直通）
ファックス： 0568-51-1172
Eメール： chubu-chiiki@fsc.chubu.ac.jp