アンパラレルド10月14日｜Thinkerのロボットハンドとは？近接覚センサーとエッジAIを解説｜10/14 23:06

登録：2026.10.13

10月14日（水）23時06分からテレビ東京で放送される「アンパラレルド〜ニッポン発、世界へ〜」は、株式会社Thinker（シンカー）のロボットハンドを取り上げます。

今回のポイントは、ロボットが苦手としてきた「人のような細かなつかみ方」を、近接覚センサーとエッジAIの組み合わせでどこまで再現できるのかという点です。テレ東公式では、金属部品だけでなく、細いプラスチックやウズラのゆで卵までつかむ様子が紹介されています。

番組を見る前に知っておきたいThinkerの技術、近接覚センサーの役割、エッジAIがなぜ必要なのかを、公式情報をもとに整理しました。

アンパラレルド10月14日の放送日時・出演者

項目	内容
放送日時	2026年10月14日（水）23:06〜23:55
放送局	テレビ東京ほか
番組	アンパラレルド〜ニッポン発、世界へ〜
MC	若林正恭（オードリー）
ゲスト	Thinker 藤本弘道CEO、中野基輝CTO
ナレーター	大塚明夫
今回のテーマ	エッジAI搭載のロボットハンド

番組公式サイトによると、「アンパラレルド」は企業の取り組みだけを見るのではなく、競合の動きや業界全体の流れまで含めて、新しい価値を生み出そうとする挑戦者を掘り下げる経済番組です。

10月14日回では、MCの若林正恭さんがThinkerの藤本弘道CEOと中野基輝CTOに話を聞き、実際の導入先や今後の需要にも切り込む構成です。若林正恭さんの経歴や現在の活動はこちらで詳しくまとめています。

Thinkerのロボットハンドは何がすごい？

今回の放送で最も気になるのは、「ロボットハンドが人のように器用に物をつかめる」という部分ではないでしょうか。

工場などで使われるロボットは、決められた位置にある決められた形の物を高速で扱うのは得意です。一方で、形が一定でない物、やわらかい物、置かれ方が毎回違う物を扱うには難しさがあります。

テレ東公式は、Thinkerのロボットハンドが金属の部品、細いプラスチック、ウズラのゆで卵まで器用につかむと紹介しています。硬さも形状も異なる対象を扱えることが、今回の実演で分かりやすく示されるポイントです。

Thinker公式によると、同社は「自ら考えて判断するロボットハンド」の開発に取り組んでいます。会社は2022年8月設立で、代表取締役CEOは藤本弘道さん、CTOは中野基輝さんです。

単に強くつかむのではなく、対象物の状態を読み取りながら動作を調整することが、ロボットハンドの活用範囲を広げる鍵になります。

ウズラのゆで卵をつかめる意味

ウズラのゆで卵のような対象は、工業部品のように「多少強くつかんでも問題ない物」とは違います。強すぎれば傷つける可能性があり、弱すぎれば落としてしまいます。

番組公式がこの対象を例に出しているのは、Thinkerの技術が単なるパワーではなく、対象との距離や姿勢を見ながら細かく調整する技術であることを直感的に伝えるためと考えると分かりやすいです。

Thinker公式の製品ページでは、近接覚センサーにより形状が一定でない物、柔らかな物、ランダムに配置された物の捕捉が可能になると説明しています。食品や日用品など、人間の手作業に頼る場面が多い分野との相性が気になる技術です。

近接覚センサーとは？カメラだけでは足りない理由

Thinkerのロボットハンドを理解するうえで重要なのが、近接覚センサーです。

テレ東公式では、カメラだけで対象物を見ていると、ロボット自身の手や周囲の物で影になる部分ができ、最後の細かな位置関係を把握しにくくなると説明されています。近接覚センサーは、その弱点を補う役割を持ちます。

Thinker公式によると、近接覚センサー「TK-01シリーズ」は、赤外線と独自のエッジAIを組み合わせ、対象物との距離と姿勢を非接触でリアルタイム計測する仕組みです。

センサーは対象に触れてから反応するのではなく、近づいた段階で距離や傾きを読み取ります。そのため、ロボットハンドがつかむ直前の微調整に使えるのが特徴です。

透明物や鏡面物にも対応する技術

Thinker公式は、従来は計測が難しかった透明物や鏡面物にも対応できるとしています。

カメラ中心の画像認識では、光の反射や透過によって対象の輪郭を取りにくい場面があります。近接覚センサーがこうした対象にも対応できれば、これまで自動化が難しかった工程にもロボットを導入できる可能性が広がります。

公式ページには、せんべい・クッキーのピッキングや半導体ウエハ搬送ロボットへの適用事例も掲載されています。食品のように壊れやすい物と、製造現場で高い精度を求められる物の両方で活用が検討されている点が興味深いところです。

エッジAIとは？なぜクラウドにつながなくても判断できるのか

もう一つの重要な言葉がエッジAIです。

番組公式では、ネットワークを経由してデータセンターやクラウドまで情報を送り、処理結果が返ってくるまでの時間をなくすため、その場で情報処理するAIと説明しています。

ロボットが物をつかむ場面では、わずかな遅れでも位置がずれたり、対象を落としたりする原因になり得ます。手元に近い場所ですぐ判断する仕組みにすることで、センサーが得た情報を動作へ素早く反映できます。

Thinkerの近接覚センサー公式ページでも、独自のAIモデルを搭載し、距離や姿勢をリアルタイムで計測するとしています。つまり今回のロボットハンドは、「見る」「近づく」「判断する」「つかむ」という一連の流れを、手元側で素早く回す設計がポイントです。

近接覚センサーとエッジAIはセットで考えると分かりやすい

近接覚センサーだけでは、得られた情報をどう使うかという判断が必要です。一方、AIだけあっても、対象物の状態を細かく捉える情報がなければ正確な動作につなげにくくなります。

近接覚センサーが対象との距離や姿勢を捉え、エッジAIがその情報を素早く処理する。この組み合わせによって、人の指先に近い「直前の微調整」をロボットに持たせようとしているのがThinkerの特徴といえます。

どんな現場で使われる？番組で注目したい導入先と需要

テレ東公式は、若林さんが「実際、どんなところに導入しているか、この先の需要など」に切り込むと予告しています。

放送前の公式ページでは、10月14日回で紹介される個別の導入企業名や現場までは明示されていません。そのため、番組では具体的にどの工程が自動化されているのかが注目ポイントになります。

Thinker公式の事例から見ると、食品のピッキング、半導体ウエハの搬送などがすでに掲載されています。対象物の形や置かれ方が一定ではない工程で、どこまで人の作業を支援できるのかが実用化の焦点になりそうです。

ロボット導入というと「人の仕事をすべて置き換える」というイメージを持ちやすいですが、Thinkerは会社概要で「人とロボットが協奏し、互いに高めあいながら進化していける社会」を掲げています。人が行っている細かな作業の一部をロボットが担い、人は判断や段取りなど別の役割に集中するという方向性も読み取れます。

前回のフィジカルAI特集との違い｜9月2日のエナクティック回

「アンパラレルド」では9月2日にもフィジカルAIを取り上げていますが、今回とは企業も焦点も異なります。

9月2日回は、エヌビディアが認めたスタートアップとしてエナクティックを特集し、ロボットの「頭脳」と「体」の両方を開発する取り組みや、人が操作した動作をロボットに覚えさせる方法などが紹介されました。

詳しくはアンパラレルド9月2日｜エナクティックのフィジカルAIとは？でまとめています。

10月14日回は、フィジカルAIという大きな流れの中でも、物をつかむ瞬間のセンシングと判断に焦点が当たります。前回と見比べると、ロボット技術が「全体を動かすAI」だけでなく、「指先に近い部分の知能」へ広がっていることが見えてきます。

アンパラレルドの配信はどこで見られる？

番組公式サイトでは、「アンパラレルド」をテレ東BIZとU-NEXT テレ東BIZ セレクションで見放題配信すると案内しています。

放送エリア外の方や、放送時間に見られない方は、公式の配信案内を確認しておくと便利です。配信期間や視聴条件はサービス側で変わることがあるため、視聴時点の表示を確認してください。

参考にした情報

よくある質問

アンパラレルド10月14日で紹介される会社はどこですか？

株式会社Thinker（シンカー）です。藤本弘道CEOと中野基輝CTOが出演し、近接覚センサーとエッジAIを搭載したロボットハンドが紹介されます。

Thinkerの近接覚センサーとは何ですか？

赤外線と独自のエッジAIを組み合わせ、対象物との距離や姿勢を非接触でリアルタイムに計測するセンサーです。ロボットハンドが物をつかむ直前の細かな位置調整に役立ちます。

エッジAIはクラウドAIと何が違いますか？

番組公式では、ネットを経由してデータセンターやクラウドで処理するのではなく、その場で情報を処理するAIと説明しています。通信による時間のロスを減らし、ロボットの動作へ素早く反映できる点が特徴です。

まとめ

10月14日の「アンパラレルド」は、Thinkerが開発する近接覚センサーとエッジAI搭載のロボットハンドが主役です。

金属部品から細いプラスチック、ウズラのゆで卵まで扱える器用さの背景には、対象との距離や姿勢を近くで読み取り、その場で素早く判断する仕組みがあります。

若林正恭さんが導入先や今後の需要まで掘り下げるため、ロボットが「人の手に近い細かな作業」をどこまで担えるようになるのかを見るうえで注目の回です。

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