KARAKURI、JTEKT、Upstage 三家公司共同獲選「AWS 日本物理 AI 開發支援計畫」
致力於開發國產多模態 AI 的 KARAKURI、豐田集團主要企業 JTEKT，以及全球 AI 企業 Upstage AI 共同獲選由 Amazon Web Services Japan G.K. 提供的「AWS 日本物理 AI 開發支援計畫」。透過此計畫，三家公司將驗證物理 AI 在製造業中的應用潛力，並旨在 JTEKT 的工廠中實現自主適應型生產系統的社會實施。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月7日 19:00
- 🔍 收集: 2026年4月7日 10:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月18日 08:56（收集後262小時25分鐘）
我們很高興宣布，致力於開發國產多模態 AI 的 KARAKURI Co., Ltd.（總公司：東京都中央區，代表董事兼 CEO：小田志門，以下簡稱「KARAKURI」），與豐田集團主要企業 JTEKT Corporation（總公司：愛知縣刈谷市，董事長兼總經理：近藤禎人，以下簡稱「JTEKT」），以及全球 AI 企業 Upstage AI Co., Ltd.（總公司：東京都港區，代表董事：松下紘之，以下簡稱「Upstage」）共同獲選由 Amazon Web Services Japan G.K.（以下簡稱「AWS 日本」）提供的「AWS 日本物理 AI 開發支援計畫」。
透過獲選此計畫，三家公司將驗證物理 AI 在製造業中的應用潛力，並旨在 JTEKT 的工廠中實現自主適應型生產系統的社會實施。
獲選背景與本專案意義
日本製造業雖然擁有世界頂尖的技術實力，卻面臨著嚴重的勞動力短缺和熟練技工技能傳承的結構性問題。特別是機器人控制中的「示教（高階程式設計）」負擔沉重，成為阻礙現場靈活運用的障礙。本專案旨在結合 KARAKURI 的「LLM/高階意圖理解」技術、Upstage 的「將非結構化資料轉化為 AI 可用資料結構的技術」，以及 JTEKT「在製造現場累積的豐富知識」，目標是實現即使沒有專業知識也能透過「語言」和「視覺資訊」直觀操作機器人的日本原創物理 AI。
KARAKURI 進軍物理 AI 的理由 — 從「客戶支援」到「物理 AI」的技術轉用
KARAKURI 進軍物理 AI 領域的背景，在於該公司為客戶支援開發的電腦操作代理（CUA）模型與用於機器人控制的視覺-語言-動作（VLA）模型之間存在高度的技術親和性。
CUA 模型機制：識別螢幕上的圖像，並根據用戶的自然語言指令，自主生成「將滑鼠移動到哪個座標，點擊什麼」的動作。
與 VLA 模型的共通點：「看到圖像（Vision），透過語言（Language）理解，並生成動作（Action）」的過程，本質上與 CUA 模型具有相同的結構。
透過這項技術轉用，以下 3 個重點將加速物理 AI 的開發：
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意圖理解技術 |
在客戶支援領域磨練出的，從模糊指令中汲取真實意圖的技術。這直接連結到製造現場對「把那個搬到那邊」等直觀指令的理解。 |
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圖像・空間識別 |
將掌握螢幕上元素的技術應用於製造線的即時狀況掌握。也可利用 CG 合成資料進行高效學習。 |
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高效訓練 |
憑藉在 AWS Trainium 應用方面世界頂尖的技術實力，即使資源有限也能開發出高性能模型。 |
三方合作體制與各公司角色
本專案中，三家各具優勢的公司將攜手合作，推動物理 AI 在製造現場的社會實施。
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JTEKT（實證場域） |
提供製造現場與領域知識。提取實際製造線上的問題並提供實證環境。 |
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Upstage（模型開發支援） |
將現場的「非結構化資料」轉換為 AI 可處理的形式。基於 LLM 開發知識的技術支援與資料資產化。 |
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KARAKURI（AI 模型開發） |
以 CUA/VLA 模型技術為基礎開發機器人控制 AI。提供利用 AWS Trainium 的高效訓練技術。 |
三家公司共同開發的內容
視覺語言動作（VLA）的應用
透過多模態生成 AI，整合學習和推論圖像、語言和動作，實現複雜製造過程的自動化和最佳化。
透過虛擬空間高速學習（Sim2Real）減少原型製作成本
將模擬環境中的學習成果轉移到實際環境中，大幅縮短 AI 模型開發成本和原型製作週期。
現場資料的資產化與 AI-Ready 化
將 JTEKT 工廠中累積的多樣且高精度的資料，轉換為 AI 可最大限度利用的形式，並建立基於現場資料的專用模型。
關於「AWS 日本物理 AI 開發支援計畫」
「AWS 日本物理 AI 開發支援計畫」是 AWS 日本針對在日本設有法人或據點的企業/團體實施的計畫。該計畫針對以 VLA 為首的機器人基礎模型開發，提供技術支援、AWS 點數（計畫總規模最高達 600 萬美元）、物理 AI 社群的建立以及市場推廣支援。支援期間為 2026 年 3 月起約 6 個月，預計於 7 月舉行成果發表會。
URL: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-japan-physical-ai-development-support-program/
JTEKT Corporation 創新本部 研究開發中心長 小野﨑 徹 評論
為了迅速應對日本少子高齡化導致的勞動年齡人口減少問題，我認為現在正是將 JTEKT 累積的「匠人技藝」和「現場知識」昇華為物理 AI 的時候。
在汽車零件、軸承、工具機的製造現場，累積了大量由熟練技術人員的經驗、直覺和訣竅所支持的隱性知識。然而，其中許多即使透過數位力量，也尚未充分形式化。
透過結合 Upstage 的 Document AI 技術和 KARAKURI 的生成 AI 技術，我們希望將現場知識轉換為 AI 可處理的形式知識，加速物理 AI 在製造現場的實施。
我們將這項努力定位為重新定義日本引以為傲的製造業競爭力的第一步，並將共同創造製造業物理 AI 實施的典範。
Upstage AI Co., Ltd. 代表董事 松下紘之 評論
製造業是由資料驅動的，但其中大部分仍被困在文件、日誌和分散的系統中。Upstage 的優勢在於將這些非結構化資訊以及現場潛藏的隱性知識轉化為形式知識，使其成為 AI 可利用的智慧。透過結合 JTEKT 在製造業的知識、KARAKURI 的生成 AI 開發能力以及 Upstage 的 Document AI 技術，我們認為這將是將物理 AI 從概念實施到製造現場的機會。
KARAKURI Co., Ltd. CPO 中山智文 評論
日本製造業的優勢在於「現場實力」。這是一種在現場不斷改進循環，解決高層難以想像的複雜問題的能力。為了在 AI 時代也能發揮這種優勢，現場人員能夠直觀地運用 AI 的機制是不可或缺的。在客戶支援領域磨練出的「理解人類語言意圖並適當回應」的技術，可以直接轉用於以人類語言控制機器人的技術。透過與 Upstage 的資料結構化技術、JTEKT 世界頂尖的製造現場合作，我們希望展示日本原創物理 AI 的新形式。
各公司概要
JTEKT Corporation
所在地：愛知縣刈谷市朝日町1丁目1番地
代表者：董事長兼總經理 近藤禎人
事業內容：轉向系統、傳動系統、軸承、工具機、電子控制設備等的開發、製造、銷售。在汽車零件的轉向系統領域擁有世界第一的市佔率。
Upstage AI Co., Ltd.
所在地：東京都港區
代表者：代表董事 松下紘之
事業內容：提供安全高性能的 LLM 及文件 AI 平台。獲得 Amazon 和 AMD 投資，開發並推廣國內 LLM「Syn Pro」和 Document Parse 等企業級 AI 平台。
KARAKURI Co., Ltd.
所在地：東京都中央區築地2-7-3 Camel築地II 5F
代表者：代表董事兼 CEO 小田志門
設立：2016年10月
事業內容：開發、提供、營運客戶支援專用 AI「KARAKURI」系列，以及大規模語言模型（LLM）的研究開發。