AIロボットの“思考”を可視化する「AT-SYNAPSE Web Console」を開発

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「Brain on Desktop」と連携し、LLMによる認識・判断・機体状態をリアルタイムに一元表示


AT-SYNAPSE Web Console

AT-SYNAPSE Web Console

株式会社アトラックラボ(埼玉県入間郡三芳町藤久保16-37 代表取締役 伊豆智幸)は、自社開発のAI自律制御システム「AT-SYNAPSE」向けに、ロボットの状態とAIの思考プロセスをリアルタイムに可視化するユーザーインターフェース「AT-SYNAPSE Web Console」を開発しました。

あわせて、LLMエージェントをデスクトップPC上で動作させ、MCP対応アプリからロボットへ接続する「Brain on Desktop」のユーザーインターフェースも用意しました。

AT-SYNAPSE Web Consoleでは、ロボットのカメラ映像、バッテリー電圧、車輪回転数、障害物情報に加え、LLMが「何を認識し、どのように判断し、なぜその行動を選択したのか」をタイムスタンプ付きで表示します。

Brain on Desktop」と組み合わせることで、カメラ画像の取得、周囲状況の認識、行動判断、ROS 2ツールの呼び出し、音声応答、思考ログの配信まで、一連の処理を確認しながらAIロボットを開発・検証できる環境を実現しました。

目次

開発の背景

大規模言語モデル(LLM)をロボットの頭脳として活用する開発が進む一方で、AIが何を認識し、どのような理由で行動を選択したのかを、人が把握しにくいという課題があります。

従来のロボット開発では、カメラ映像、センサーデータ、モーター状態、AIの処理結果などを、それぞれ異なるツールや画面で確認する必要がありました。そのため、異常や誤動作が発生した際に、機体側の問題なのか、AIの認識や判断に原因があるのかを切り分ける作業に時間を要していました。

特に、人と同じ空間で稼働するフィールドロボットでは、機体状態の監視だけでなく、AIの判断過程を確認できることが、安全性や信頼性を確保するうえで重要です。

アトラックラボは、自社開発のAI自律制御システム「AT-SYNAPSE」の認識・判断・行動を分かりやすく可視化し、開発から実証実験、現場運用まで一貫して利用できる操作・監視環境として、「AT-SYNAPSE Web Console」と「Brain on Desktop」を開発しました。

AT-SYNAPSE Web Consoleについて

AT-SYNAPSE Web Consoleは、Webブラウザ上でロボットのカメラ映像や機体状態、AIの思考ログを確認できるユーザーインターフェースです。

ROS 2およびWebSocketを介してロボットと接続し、現場から離れた場所でも、ロボットの状態をリアルタイムに把握できます。

専用アプリケーションを必要とせず、Webブラウザからアクセスできるため、開発者だけでなく、実証実験の担当者や現場の運用者も同じ画面を利用できます。

特長

ロボットの“思考”をテキストでリアルタイムに可視化

AT-SYNAPSE Web Consoleの「WHAT THE ROBOT IS THINKING」パネルには、LLMが受け取ったカメラ画像の解釈、周囲状況の判断、行動選択の根拠が、タイムスタンプ付きのログとして逐次表示されます。

ロボットが単に動作した結果だけでなく、

「何を見たのか」

「周囲をどのように認識したのか」

「なぜその行動を選択したのか」

まで確認できます。

これにより、AIの判断根拠を開発者や運用者が把握しやすくなり、認識処理や行動制御のデバッグ、チューニングを効率化します。

機体状態を一画面で一元管理

AT-SYNAPSE Web Consoleでは、ロボットの主要な状態情報を一画面に集約して表示します。

主な表示項目は以下のとおりです。

  • カメラ映像
  • バッテリー電圧
  • 左右車輪の回転数(RPM)
  • 障害物までの距離
  • 障害物が存在する方向
  • ロボットとの接続状態
  • AIの思考ログ

機体の映像、電源状態、走行状態、周囲の安全状況を同時に確認できるため、現場から離れた場所でも、ロボットの状態をひと目で把握できます。

「脳」の置き場所を選ばないBrain on Desktop UI

AT-SYNAPSEは、LLMエージェントをロボット本体に搭載する構成だけでなく、デスクトップPC上で動作させる「Brain on Desktop」にも対応しています。

Claude DesktopなどのMCP対応アプリからロボットへ接続し、LLMエージェントがROS 2の各機能をツールとして利用できます。

Brain on Desktopでは、主に以下の処理を実行・確認できます。

  • ロボットのカメラ画像取得
  • 画像内容の認識・説明
  • 周囲状況の判断
  • ROS 2ツールの呼び出し
  • ロボットへの動作指示
  • 音声による応答
  • 思考ログのWeb Consoleへの配信
Brain on Desktop

Brain on Desktop

各ツールの呼び出しと実行結果を処理の流れに沿って確認できるため、LLMエージェントがどの情報を取得し、どのような手順でロボットを動かしたのかを把握できます。

ロボットの「脳」を高性能なデスクトップPCや外部コンピューター上で動作させられるため、機体側の計算資源に制約されず、さまざまなLLMや開発環境を活用できます。

ROS 2・MCP・Webブラウザを統合

AT-SYNAPSE Web ConsoleとBrain on Desktopは、ROS 2、MCP、rosbridge、WebSocketなどを連携させ、LLM、ロボット、Webブラウザをシームレスに接続します。

MCPに対応したLLMエージェントであれば、ロボットのカメラ、音声、移動、ナビゲーション、安全機能などをツールとして利用できます。

これにより、特定のLLMサービスや一つのアプリケーションに限定されることなく、用途や開発環境に応じた構成を選択できます。

思考ログと機体状態の統合表示で安全性・信頼性を向上

AIの思考ログと機体状態を同じ画面で確認できるため、想定外の判断や誤動作の兆候を早期に発見しやすくなります。

例えば、ロボットが障害物を認識した際に、

  • カメラには何が映っていたのか
  • 障害物センサーはどの距離を検出したのか
  • LLMはその状況をどう解釈したのか
  • どのような理由で停止や回避を選択したのか

を一連の情報として確認できます。

機体側のセンサー情報とAIの判断を同時に確認できることで、原因分析を効率化し、安全性と信頼性の向上につなげます。

開発・実証実験・現場運用まで同じUIを活用

AT-SYNAPSE Web Consoleは、開発段階のデバッグだけでなく、PoC、実証実験、現場でのロボット運用にも利用できます。

開発中に使用した監視・確認環境を、そのまま実証実験や導入後の運用に活用できるため、用途ごとに異なる監視システムを新たに構築する必要がありません。

開発から運用まで同じUIを使用することで、導入時の教育負担や運用負担の軽減にもつながります。

NVIDIA Isaac Simと組み合わせた仮想空間での検証にも対応

AT-SYNAPSE Web ConsoleとBrain on Desktopは、NVIDIA Isaac Simを用いたデジタルツイン開発環境との連携にも対応します。

AT-SYNAPSEとNVIDIA Isaac Simを組み合わせることで、ロボットが仮想空間内で取得したカメラ画像やLiDAR、オドメトリなどの情報をLLMが認識し、自律移動や障害物回避、安全停止などを判断する一連の処理を検証できます。

その際の機体状態やAIの思考過程もAT-SYNAPSE Web Console上に表示できるため、実機導入前から、認識・判断・制御を一体的に評価できます。

これにより、開発、シミュレーション、実機検証、現場運用までを一貫してつなぐAIロボット開発基盤を実現します。

想定する活用分野

AT-SYNAPSE Web ConsoleおよびBrain on Desktopは、以下のようなロボットの開発・運用を想定しています。

  • 物流倉庫や工場内を移動する搬送ロボット
  • 医療施設や公共施設の案内・巡回ロボット
  • 建設現場やインフラ施設の点検ロボット
  • 災害現場や危険区域へ進入する調査ロボット
  • 農業・林業・屋外作業向けフィールドロボット
  • 遠隔監視・遠隔支援を行うアバターロボット
  • LLMを活用した次世代サービスロボット

今後の展開

アトラックラボは今後、AT-SYNAPSE Web ConsoleとBrain on Desktopを、自社開発のフィールドロボット「AT-CART8」をはじめ、ドローン(UAV)、無人車両(UGV)、無人船舶(USV)などへ順次展開してまいります。

また、AT-SYNAPSEおよびNVIDIA Isaac Simとの連携を強化し、仮想空間での開発・検証から実機による評価、現場運用までを同じソフトウェアとユーザーインターフェースでつなぐ開発環境を整備します。

さらに、ロボット導入を検討する企業、システムインテグレーター、研究機関に対しても、AIの判断根拠と機体状態を可視化できる開発・運用基盤として提供を進めてまいります。

アトラックラボは、「AIが見て、考え、判断し、その理由を人に説明できるロボット」の実現を通じて、人とAIロボットが安心して協働できる環境づくりを目指します。

代表取締役 伊豆智幸 コメント

「LLMをロボットの頭脳として活用する時代では、ロボットが動くだけでなく、『何を見て、何を考え、なぜその行動を選択したのか』を人が理解できることが重要です。AT-SYNAPSE Web ConsoleとBrain on Desktopを組み合わせることで、AIの思考過程と機体の状態を同時に確認できる環境を実現しました。さらに、AT-SYNAPSEとNVIDIA Isaac Simを連携させることで、認識・判断・行動の一連の処理を実機導入前から仮想空間で検証できます。開発から現場運用まで一貫して利用できる基盤として進化させ、より安全で信頼性の高いフィールドロボットの社会実装を加速してまいります。」

AT-SYNAPSEについて

AT-SYNAPSEは、大規模言語モデル(LLM)をロボットの「頭脳」として活用する、アトラックラボ独自のAI自律制御システムです。

Claude、ChatGPT、Geminiなど、MCP接続に対応したLLMエージェントを利用し、音声やテキストによる指示に基づいて、カメラ画像やセンサー情報を認識し、ロボットの行動を判断します。

主な機能として、画像認識、音声対話、表情表示、移動制御、自律ナビゲーション、障害物検知、安全停止などを備えています。

会社概要

  • 会社名:株式会社アトラックラボ
  • 代表者:代表取締役 伊豆 智幸
  • 所在地:〒354-0041 埼玉県入間郡三芳町藤久保16-37

URL:https://attraclab.com

事業内容

  • ドローン(UAV)の開発
  • 無人車両(UGV)の開発
  • 無人船舶(USV)の開発
  • ロボットシステムインテグレーション
  • 電子回路設計
  • 制御システム開発
  • ROS 2システム開発


本記事は、株式会社アトラックラボが2026年7月24日に発表したプレスリリースを原文のまま転載しています。
出典:PR TIMES掲載ページ

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