金沢工業大学ロボティクス学科 出村公成研究室の「Happy Robot」チームが、2026年6月30日から7月6日まで、韓国・仁川（インチョン）広域市で開催されるRoboCup2026世界大会 RoboCup@Homeリーグに出場します。
RoboCupは、ロボット工学および人工知能分野における世界最大級の国際競技会です。その中でも「@Homeリーグ」は生活支援ロボットの研究開発促進が目的としたリーグで、年々、技術レベルが高度化しています。
出村研究室が当リーグに参加するのは2018年以来、8年ぶり。フィジカルAIなど最新の技術を駆使して世界大会に挑戦します。

一行は6月29日（月）に小松空港から仁川国際空港に出発します。当出発に先立ち、報道関係者を対象に、最終デモンストレーションを実施します。

日時：2026年6月25日（木）14時より

場所：やつかほリサーチキャンパス 74号館　FMT研究所　74・327室

※以下の「やつかほリサーチキャンパス　マップ」【M】　74号館

https://www.kanazawa-it.ac.jp/about_kit/yatsukaho.html

※当日取材をご希望の方は以下の申込みフォームもしくは二次元コードからお申し込みください。

https://forms.gle/q3byAHeQjqNMQXvU9

RoboCup@Homeリーグは、家庭や公共空間において人を支援する生活支援ロボットの研究開発促進を目的としたリーグです。Soccerリーグとは異なり、実生活を想定した環境で、人と共存・協調できるロボットの能力が総合的に評価されます。

本リーグでは、以下のような能力が重要視されます。

・人の音声を正確に認識し、自然に対話する能力

・家庭内に存在する多様な物体を認識・把持・操作する能力

・人の位置や状態を理解し、安全かつ適切に行動する能力

・状況に応じて柔軟にタスクを計画・遂行する知能

競技環境は、キッチンやリビングなど実際の生活空間を模したフィールドで構成され、ロボットには実用性・安全性・自律性が厳しく求められます。

RoboCup@Homeリーグでは、日常生活を想定した多様なタスクが実施されます。代表的な競技内容には、以下のようなものがあります。

●音声対話・指示理解タスク人が自然言語で出した指示を正確に理解し、適切な行動につなげる能力が求められます。 雑音環境下や、異なる話者による指示にも対応する必要があります。

●物体認識・把持・操作タスク棚やテーブル上に置かれた日用品や食品を認識し、指定された物体を正確につかみ、運搬・配置する能力が評価されます。近年では、未学習物体や雑多な配置への対応力も重要になっています。

●人理解・追従・案内タスク人を検出・識別し、指定された人物を見失わずに追従したり、目的地まで安全に案内したりするタスクが行われます。人の動きや周囲環境を理解した行動計画が不可欠です。

●総合タスク（生活支援シナリオ）複数の能力を組み合わせ、買い物支援や整理整頓、片付けなど、実生活に即したシナリオを自律的に遂行する能力が評価されます。

これらの競技を通じて、単一技術ではなく、知覚・認識・判断・行動を統合したロボットシステムとしての完成度が問われます。

Happy Robotチームは、金沢工業大学ロボティクス学科 出村公成研究室と、夢考房プロジェクトを母体として活動しているロボット研究・開発チームです。
2012年からRoboCup国内大会に参加し、2015年以降は世界大会でも実績を重ねてきました。
出村研究室がRoboCup@Homeリーグ世界大会に挑戦するのは2018年以来となり、今回は約8年ぶりの本格的な世界大会復帰となります。

リーダー：島田 拓弥（大学院機械工学専攻博士前期課程1年）（写真中央）

サブリーダー：林 蒼生（大学院機械工学専攻博士前期課程1年）（写真右から3番目）

メンバー：佐々木 渚月（写真右から2番目）、澤登 圭辰（写真前列）、高橋 和希（写真左から2番目）、渡邊 祐也（写真左から3番目）
※いずれもロボティクス学科4年

メンター：出村 賢聖（写真右端）、D.K.T.

アドバイザー：出村 公成（写真左端）ロボティクス学科教授

計9社

●親和性を重視したロボットデザイン
Happy Robotは、子どもや高齢者にも親しみやすい「小さな子どものような外観」と明るいカラーリングを特徴としています。生活空間で人と共存するロボットには、性能だけでなく心理的受容性が重要であるという考えに基づいた設計です。

●オープンハードウェア「Happy Edu」
出村研究室では、RoboCup@Home新規参入チームの障壁を下げることを目的に、軽量・低コスト・拡張性の高いオープンハードウェアロボット「Happy Edu」を開発しています。
モジュール化された構造により、現地での組み立てや改修が容易で、教育・研究両面で高い汎用性を有しています。

●3D LiDARと魚眼カメラを用いた人追従・再識別技術
Happy Robotでは、3D LiDARと魚眼カメラを用いた人検出・再識別型の追従システムを研究・開発しています。点群情報、画像情報と基盤モデルを用いることで、従来の手法と比較すると遮蔽や環境変化に強く、人物の身長や歩行特徴といった情報を活用した安定した追従が可能です。

●フィジカルAI・基盤モデルの活用
複数の基盤モデル（Foundation Model）による環境や状況認識と大規模言語モデルを用いたタスクプランニングにより自動で行動生成を行います。ルールベースに頼らない計画生成により、実環境での頑健性向上を目指しています。さらに、近年注目されるフィジカルAIに取り組み、ロボットがセンサ入力から行動までを一貫して学習・生成し、現実世界を認識・判断しながら柔軟に作業できるようになることを目指して研究を進めています。

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