「もう少し右」に応えるロボット 湿布貼りから始まるフィジカルAI
KUPAC／京都大学・早稲田大学・奈良先端科学技術大学院大学
【第１回】2026年9月
KUPACは、こんなチームです！
京都大学を拠点に活動する「KUPAC」は、Physical AIの研究開発に取り組む学生主体のオープンコミュニティです。2025年に活動をスタートし、所属や専門の枠を越えてPhysical AIを学び、研究し、実際にロボットを動かす場をつくってきました。現在の参加者は、なんと400人ほど！勉強会や実機を使ったハンズオン、コミュニティ発のプロジェクト開発に加え、研究者や企業との連携にも取り組み、企業からの協賛や大学からの後援も受けながら活動しています。
Challenge ATOMへの参加も、そんなKUPACの活動から生まれたプロジェクトの一つです。今回の公募を知り、代表の大澤さんをはじめ南川さん、平塚さんのコアメンバーがまずテーマを検討。「湿布を貼る」というタスクを決めたうえで、コミュニティ内から参加者を募りました。こうして、京都大学を中心に奈良先端科学技術大学院大学の学生も加わった8人が集まり、リモートも活用しながら開発を進めています。
KUPACには、AIを実際のロボットの動きへつなげてきた経験もあります。自作の双腕マニピュレータに公開VLA（Vision Language Action）モデルを特定タスク向けにファインチューニングして実装し、Sushitech Tokyo 2026では3日間の動作展示を行いました。学ぶだけでなく、実際にロボットを動かして試す。そんなKUPACの実践的な活動の延長線上に、今回のChallenge ATOMがあります。
KUPACが描く未来
KUPACが目指しているのは、湿布を貼るためだけのロボットではありません。描いているのは、一人に一台のロボットが暮らしの中に入り、日常のちょっとした不自由を補ってくれる世界です。
今回、チームが最初のテーマとして選んだのが「湿布を貼る」というタスクでした。背景には、高齢者へのヒアリングで聞いた「自分では背中に湿布を貼れない」という声があります。湿布を一枚貼るだけなら小さな手助けに見えますが、背中のように手が届かない場所では、どうしても誰かの手を借りなければなりません。KUPACは、こうした日常の中にある身体的な不自由をフィジカルAIで支援できないかと考えました。
湿布貼りは、生活支援ロボットに必要な技術を試すタスクでもあります。形が変わりやすく粘着性のある柔軟物を扱い、人によって異なる身体の位置に合わせてロボットを動かす必要があるからです。そして、フィジカルAIの面白さは、学習によって、できることを増やしていけることにあります。KUPACは湿布貼りで培った「柔らかい物を扱う」「人の身体へ安全に触れる」という技術を、将来は清拭や着替えの補助など、より幅広い生活支援へ広げる構想です。
「ちょっと手を貸してほしい」を、自然にロボットへ頼める暮らし。 湿布貼りは、KUPACが描くそんな未来への第一歩です。
KUPACの現在地
今回KUPACが開発するのは、湿布貼付支援フィジカルAIロボット「PatchAssist（パッチアシスト）」です。ハードは、株式会社エナクティックから貸与された「OpenArm 2.0」を使用。現在は、湿布を扱うためのエンドエフェクタの開発と、ロボットを自律的に動かすAIのためのデータ収集を並行して進めています。
まずハードウェア側で向き合っているのが、「湿布をどう持つか」という課題です。湿布は形が変わりやすいうえ、片面には粘着性があります。一度しわになって粘着面同士が貼り付くと、元の状態に戻すのが難しい。そのため、単につかめればよいのではなく、粘着面への接触を抑えながら、途中で落とさず、貼り付けやすい状態を保って運ぶ必要があります。 そこでチームでは、湿布を扱うための専用エンドエフェクタを開発中です。3Dプリンターで複数の形状を試作し、どのような持ち方なら安定して扱えるのかを検討しています。今後はOpenArm 2.0に搭載し、実機で比較しながら形状を絞り込んでいく計画です。
AI側では、Meta Quest 2を使ったテレオペレーションによる実機データの収集を進めています。VRゴーグルを使って人がOpenArm 2.0を遠隔操作し、その操作データをAIの学習に利用します。また、これと並行してAI部分のソフトウェア構成を検討し、シミュレータベースでの検証も進めています。 カメラから得られる視覚情報などをAIが認識し、VLAモデルの出力をマニピュレータの動作へつなげる構想です。
そして、チームがその先の開発で重視しているのが、人の言葉をリアルタイムにロボットの動きへ反映することです。たとえば、湿布を貼ろうとするロボットに「もう少し右」「もう少し上」と声をかけると、その指示に応じて貼る位置を調整する。音声をテキスト化してAIへ入力する方法なども検討しながら、言語による指示をどのように解釈し、ロボットの次の動作へつなげるかというAI側のアーキテクチャ設計にも取り組んでいます。
まずは、人が遠隔操作して集めたデータから、OpenArm 2.0が自律的に動ける状態をつくる。そして、視覚と言葉を実際のロボットの動きへどうつなげるか。湿布を扱うためのハードウェアと、それを動かすAIの両面からPatchAssistの実装を進めています。
Next Challenge
次の目標は、現在収集している操作データをAIに学習させ、OpenArm 2.0を自律的に動かす段階へ進むことです。10月中にデータ収集を進め、11月にはロボットが自律的に動作する状態をつくり、試作しているエンドエフェクタを実機で検証しながら、湿布を安定して運び、マネキンの狙った位置へ貼り付ける一連の動作の実現を目指します。
さらに12月に向けて挑戦したいのが、「もう少し右」「もう少し上」といった人の言葉に応じて、その場で貼る位置を調整する機能です。視覚情報だけで決められた動作を実行するのではなく、人の言葉を受け取り、それを実際のロボットの動きへ反映する。PatchAssistを通じて、人とやり取りしながら動けるフィジカルAIの実現を目指します。