【社員インタビュー#5】ハードウェアエンジニアがPhysical AIの主役になる理由。

こんにちは！Dexterity-SC Japan採用担当です。

「従来の産業用ロボットの動きは、もう完成されている」「でも、決められた動きしかできないシステムでは、これからの人手不足は解決できない」

もしあなたが、現場でそんな「自動化の限界」を感じているなら、私たちが取り組んでいる「Physical AI」こそが、その壁を突破する鍵になるはずです。

今回登場するのは、Deployment & Operation EngineerのPrem（プレム）。彼は今、世界最高峰のハードウェア（川崎重工製アーム）と、世界最先端のソフトウェア（Dexterity製AI）を融合させ、日本の物流現場に革命を起こそうとしています。

「英語も、高度なITスキルも、最初はなくていい。必要なのは『現場の常識』だ」。そう語る彼に、ハードウェアエンジニアがこの「最強の組み合わせ」に挑むべき理由を聞きました。

プロフィール

インド出身。メカトロニクス専攻。Wipro、HCI Robotics（大阪）を経て、知能ロボットのMujin、世界的ロボットメーカーABBにて、システム立ち上げや調整業務に従事。「ソフトとハードの隙間」を埋めるエンジニアとして、2025年Dexterity-SC Japanへ。現在はトラックコンテナへの「荷積み」ロボットの現場導入・テスト運用をリードする。

川崎重工 × Dexterity。世界一のハードとソフトを融合させる
業務の7割は日本語。「英語力」よりも大切な「対話力」
ソフトウェアの知識以上に、ハードウェアの「物理的な勘所」が成否を分ける
「箱の傷」は許されない。日本品質をAIに実装する難しさ
未来の仲間へ

川崎重工 × Dexterity。世界一のハードとソフトを融合させる

――なぜ今Dexterity-SC Japanへ？

「ハードウェアの限界」を超えたかったからです。単純な「ピック＆プレース（物を取って置く）」技術は、確立されています。しかし、それだけでは日本の深刻な労働力不足や、高齢化社会の課題は解決できません。

現場では常に「想定外」が起きます。荷物が崩れていたり、配置が変わっていたり。こうしたコントロールできない要素をリアルタイムで認識し、判断できる「頭のいいシステム」が必要です。

――そこで、Dexterityの技術が必要だったと。

はい。Dexterityの魅力は、グローバルで高く評価される　世界最先端のハードウェアとソフトウェアを組み合わせている点です。私たちは、川崎重工製の堅牢なアームロボットに、スタンフォード大学発のユニコーン企業であるDexterityのAIを融合させ、Mechと呼ばれる荷積みロボットを構成しています。

「最高のアーム」と「最高の頭脳」。この二つを融合させて、これまでハードウェアだけでは不可能だった物流課題を解決する。その未来を作る一員になりたいと強く思いました。

業務の7割は日本語。「英語力」よりも大切な「対話力」

――「最先端のAI企業」ということで、英語への不安を持つ候補者も多いです。実際のところはどうですか？

正直に言いますね。業務の6〜7割は日本語です。私たちの仕事は、オフィスではなく、顧客の現場に行くことがメインです。そこで話す相手は、現場の担当者様や、パートナーである川崎重工のエンジニアの方々です。つまり、共通言語は日本語なんです。

――それは安心ですね。社内も英語必須ではない？

今の日本チームのメンバーは全員日本語が話せます。まずは日本語での現場対応が主軸。グローバルな連携はチームがサポートします。もちろん、開発の深い部分で海外エンジニアと連携する際は英語を使いますが、それも翻訳ツールを使えば問題ありません。

「仕事は日本語で進めたいけれど、チャンスがあれば英語力もアップさせたい」。それくらいのスタンスで十分です。英語が流暢である必要はありませんが、現場の方々と円滑にコミュニケーションを取る「対話力」のほうが、よほど重要ですね。

ソフトウェアの知識以上に、ハードウェアの「物理的な勘所」が成否を分ける

――ITスキルに自信がないハードウェアエンジニアでも大丈夫でしょうか？

全く問題ありません。むしろ、「現場経験」があるハードウェアエンジニアが一番活躍できます。私たちの現場は、工場や倉庫です。そこには「安全管理（セーフティー）のルール」や「作業の段取り」、「マテハン（コンベア等）の流れ」といった独自の常識があります。この「現場の肌感覚」を持っているかどうかが、業務のスムーズさを決めます。

――コマンドを叩くような、高度な操作は必要ないのですか？

最初は必要ありません。ツールは日々進化していて、今はタブレット1台で直感的に操作できるレベルまで単純化されています。基本的なPC操作ができれば十分キャッチアップ可能です。

ロボット経験があればベストですが、コンベアや自動走行などのマテハン設備の経験、あるいは半導体製造装置のメンテナンス経験など、「物理的な機械」を扱った経験があれば、即戦力として活躍できます。

「箱の傷」は許されない。日本品質をAIに実装する難しさ

――現在取り組んでいる「荷積みロボット」の難しさについて教えてください。

大きな挑戦は2つあります。1つは「環境の変化」です。トラックのコンテナ内は、照明が暗くてカメラが見えづらくなったり、雨で湿度が上がって吸着パッドが滑ったりします。こうした物理的な変化を、現場でテストし、開発側にフィードバックして修正していく必要があります。そしてもう1つ、これが最も重要なのが「日本品質への対応」です。

――日本品質、ですか？

ええ、海外と異なり、日本の物流現場は極めて繊細です。その『日本品質』をAIに学習させるのが私たちの役割です、日本では「外箱も商品の一部」です。少しの傷やへこみも許されません。 AIは放っておくと効率重視で動きますから、私たちが「日本ではそれはダメだ」と教え込み、丁寧に扱うようチューニングする必要があります。

この「日米の品質基準のギャップ」を埋めることができるのは、日本の現場を知る私たちだけです。非常に難しいですが、日本独自の高いレベルでAIロボットが稼働した時の達成感は大きいですよ。