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2026/3/26

【ヒューマノイドロボット】山善、コンソーシアム「J-HRTI」設立、50台のヒューマノイドロボットが稼働する「データ収集施設」も7月に開業

　山善は、ツムラ、レオン自動機、INSOL-HIGHの3社と共同で、ヒューマノイドロボットの社会実装を加速することを目的に、民間企業のみで構成するコンソーシアム 「J-HRTI（Japan Humanoid Robot Training & Implementation／ジェイハーティ）」 を設立した。また産業データに特化した日本初^※1の「フィジカルAI・ロボットデータ収集センター」を2026年7月に開業予定。

　同センターは、最大50台のヒューマノイドロボットが稼働する産業データ収集拠点。ロボットの模倣学習に必要なフィジカルデータの生成・共有を行うことで、日本における「ヒューマノイドロボットの社会実装」に向けた基盤構築を推進する。

　製造業や物流業界をはじめとする産業現場では、人手不足の深刻化や安全性の確保、生産性向上への対応が喫緊の社会課題となっている。ものづくり産業11業種の管理職以上1,100人を対象に実施した調査^※2では、ヒューマノイドロボットの導入について44.2％が「前向き」と回答。特に導入への期待として、「人手不足の解消につながる」（63.2％）が最も多く挙げられている。一方で、「導入・運用コスト」や「作業中の安全性」などへの懸念も出ている。実際の産業現場に基づく高品質なデータや検証環境の整備が、ヒューマノイドロボットの社会実装を進めるうえで重要な課題となっている。また単独の企業がフィジカルデータの収集を行うには、実装までに多大な投資や時間がかかる。

　こうした課題を踏まえ、複数企業が連携し、産業データの収集・共有を行う共同基盤として「J-HRTI」を設立した。今後もより多くの業界、企業に参画してもらうことで、社会実装の更なる早期実現など、社会課題解決につながる活動を目指す。

※1：国内の民間企業のみで構成される団体が運営するフィジカルAI・ロボットデータ収集センターとして日本初
※2：山善「ヒューマノイドロボット導入の課題と期待　業種別調査（2026年2月5日～2月9日）」より

コンソーシアム「J-HRTI」
　PX（Physical AI Transformation）により労働構造そのものの再設計を目指して設立された、民間企業のみで構成されるコンソーシアム「J-HRTI」は、ヒューマノイドロボットの社会実装を2026年度内に実現することを当面の目標に掲げている。データ整備にとどまらず、PoC（Proof of Concept：概念実証）から実装・運用までを見据えた“実装の型”を産業横断で確立し、ヒューマノイドロボットの現場への導入スピードと再現性の向上を図る。

「J-HRTI」参画企業
●運営委員：
　・ツムラ（本社：東京都港区）　https://www.tsumura.co.jp/
　・レオン自動機（本社：栃木県宇都宮市）　https://www.rheon.com/
　・山善（本社：大阪府大阪市）　https://www.yamazen.co.jp/

●運営委員長：
　・山善 専任役員 トータル・ファクトリー・ソリューション支社長 中山 勝人

●事務局（全体設計・データ基盤運営）：
　・INSOL-HIGH（本社：東京都千代田区）https://insol-high.com/

主な役割
1. ロボット学習データの生成・共有
　ヒューマノイドロボットに必要なフィジカルデータを共同で収集・蓄積

２. 社会実装モデルの共同設計
　産業現場で利用可能な運用方法や安全基準を整備

３. 実証環境の共同利用
　検証設備を共有し、導入コストとリスクを分散

４. 日本発の標準化推進
　ロボット運用やデータ活用のルールづくりを推進

今後の展開
2026年度「社会実装開始」
　単純タスク（搬送・定型作業）による現場導入（社会実装）の実現。

2027年度「導入実績の積み上げ」
　複数タスクの実現で、導入シーンが広がる。また稼働時間を延ばすことで、
　投資回収効率が高くなり、価格のハードルが下がる。

2028年度「拡大普及期（初期）」
　作業が人と変わらないレベルとなり、様々なタスクが行えるようになる。
　製造現場や物流現場においては、汎用化させたデータで即時の導入が可能に。

フィジカルAI・ロボットデータ収集センター
　センターは、ヒューマノイドロボットの模倣学習に必要なフィジカルデータを大規模に収集・生成する拠点。千葉県沿岸部に約1,400㎡の施設を設置し、オペレーターやアノテーターなど約100名が常駐する体制で、2026年7月に開業予定。

主な特長
　・最大 50台のヒューマノイドロボットが稼働
　・産業現場を模した環境でのデータ収集
　・ロボット学習データの生成・蓄積・共有
　・実証実験および運用モデルの検証

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