Physical AIの仕組み

Selfffの技術の中核は、新しいロボットやAIモデルの開発ではありません。現場の手順書や作業動画といった非構造な情報を、検証可能な作業仕様（Task Graph）へ変換し、検証済みのソフトウェア部品で確実に実行する仕組みです。

業務の理解から実行まで、6つのステップ

導入プロセス全体をひとつの実行スタックとして設計し、各ステップの成果物を次のステップの入力として直結させます。

SIMULATION FIRST実機を購入する前に、シミュレーション上でアームの到達性・干渉・サイクルタイム・例外処理を検証します。設計ミスは実機の前に潰す — 全案件の標準工程です。

現場の情報を、実行できる仕様に変える

導入の入口で最も工数がかかるのは、要件の整理です。Procedure Compilerは、生成AIが仕様のドラフト作成と抜け漏れの検出を担い、人が安全条件と受入基準を承認する、AIと人の分業の仕組みです。

案件ごとに作り直さない

従来の一品モノ設計に代わり、ソフトウェアを部品レベルに分解して蓄積します。お客様固有の条件はパラメータとして分離するため、2件目以降の導入は短く、確実になります。

安全は、AIから独立して成立させる

生成AIの適用範囲は、手順の理解や例外時の判断といった上位の業務判断に限定します。速度・力・可動範囲の制約や非常停止は、AIとは独立した決定論的な制御層と安全機器が担う設計です。