VLA SAFETY RUNTIME · MULTIMODAL

VLA時代のロボットに、
説明可能な安全層を。

カメラとアクションの間に、検知・行動検証・監査証跡を挟む。既存制御を置き換えず、産業用ロボット・ヒューマノイド・自律システムに後付けで安全性と可観測性を加えるランタイム。

PoC期間4–6か月 対象製造 / ロボティクス / 高信頼領域 アプローチcomplement, not replace
vigil.runtime / pipeline.view
01 Camera / Sensor input RAW
02 Vision Input Guard
03 VLM / VLA Policy EXTERNAL
04 Action Sanity Check
// AUDIT TRAIL · POLICY LOG · INCIDENT REPLAY
[01]

研究・規制・投資が同時に動いている。

「新しい攻撃が怖い」のではなく、次世代ロボット導入を進めるほど、説明可能な安全層が必要になる。これが今のフェーズです。

[02]

3つの導入領域。

事故の見え方も、刺さる論点も領域ごとに違う。Vigil は領域ごとに脅威モデルと運用設計を分けて提供する。

ライン停止と品質事故を、説明できる形で防ぐ。

産業用ロボットへのVLA導入が進むほど、「なぜその動作をしたか」を後から説明できることが、現場の運用条件になる。Vigil は既存ROS/ROS2構成に外付けで監視層を加える。

最初の顧客価値は検知アルゴリズム単体ではなく、監査証跡と段階導入の運用設計に出やすい。

経営論点
  • ライン停止
  • 品質事故
  • 原因究明ログ
  • 調達説明
この領域で相談する →
視覚入力異常
作業指示書・掲示物経由の異常入力 想定外の視覚パターンによる誤認識・誤組付けのリスク。通常運用では気付きにくい。
モデル信頼性
外部モデル利用時の挙動検証 外部調達モデルの想定外挙動への備えと、運用時の挙動モニタリング。
指示整合性
指示の微小変化による逸脱 速度・対象物判断・移動先のずれ。手作業レビューでは検出しにくい領域。

ローンチ時の安心材料と、ブランドを守る監査基盤。

ヒューマノイド/サービスロボットは顧客接点が多く、誤作動がそのままブランド毀損につながる。公共空間の視覚入力と自然言語チャネルが攻撃面になる。

Vigil はフリート運用とインシデント再現を前提に、ローンチ前の安全証明をパッケージ化する。

経営論点
  • 事故の可視化
  • 顧客体験
  • PR/法務リスク
  • ローンチ時の安心材料
この領域で相談する →
自然言語入力
音声・テキストチャネル経由の入力 接客・案内・家庭環境では、自然言語チャネルそのものが入力面として大きい。
視覚入力
公共空間からの想定外視覚入力 ポスター・スマホ画面・掲示物など、見せようと思えば誰でも見せられる環境。
プライバシー
撮影・録音データの取り扱い 事故時の説明と、撮影データの監査整合性が同時に問われる。

高信頼性が求められる領域での、説明責任。

重要インフラ・高信頼ロボティクスでは、誤動作の影響範囲が大きく、運用上の監査性と説明責任が事実上の運用条件になります。外部モデルを活用する場合の信頼性検証も同時に問われます。

Vigil は、これらの領域で求められる挙動検証・運用ログ・インシデント再現を、モデル非依存の安全層として提供します。詳細要件はNDA下で個別対応します。

経営論点
  • 監査性
  • 説明責任
  • 高信頼運用
  • 国内体制
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モデル信頼性
外部モデル利用時の挙動検証 外部調達モデルを運用に組み込む際の信頼性確認と、想定外挙動への備え。
環境変動
想定外入力・環境変動への耐性 運用環境における想定外の入力パターンに対する、検知と運用設計。
説明責任
インシデント発生時の再現と報告 自律システムの判断根拠を後から再現可能な形で残す、監査基盤の整備。
[03]

ロボットの「目」と「脳」の間に、安全層を挟む。

既存の制御ソフトやROS/ROS2構成を置き換えず、後付けで安全性と可観測性を高める。complement, not replace。

// vigil.runtime · architecture DEPLOYMENT: SHADOW → ALERT → BLOCK
INPUT

カメラ入力

RGB / 深度 / 音声

VIGIL · 01

Vision Input Guard

入力異常・不審なパターンの検知

EXTERNAL

VLM / VLA Policy

既存モデルはそのまま

VIGIL · 02

Action Sanity Check

物理制約・文脈整合性

// VIGIL · 03 · AUDIT TRAIL Policy Log / Incident Replay / 入力・判断・出力を一元記録
COMPLEMENT
既存制御を置き換えず、外付けで監視層を追加
MODEL-AGNOSTIC
特定VLM/VLAに依存せず運用可能
STAGED ROLLOUT
Shadow → Alert → Block の段階導入
[04]

検知・判断・証跡を、分けて設計する。

最小構成でも、責任範囲を分離して設計することで運用と監査の両方に耐える。

MODULE · 01

Vision Input Guard

  • 視覚入力の異常・不審な入力パターンの検知
  • シグネチャ + 文脈異常の組み合わせ検知
  • クロスモーダル整合性チェック
  • Shadow / Alert / Block の段階導入
PoC 観点 検知率だけでなく、誤検知時の運用とレイテンシまで評価対象にする。
MODULE · 02

Action Sanity Check

  • シーン文脈と指令の整合性検証
  • 関節可動域・速度上限・安全領域
  • 人・障害物・安全柵との整合性
  • 高危険度ケースの遮断ルール
PoC 観点 「AIを信用しない」のではなく、AIの判断を現場制約に接続する層。
MODULE · 03

Audit Trail

  • 入力 / 判断 / 出力 / 検知イベント記録
  • インシデント再現と説明責任の基盤
  • 監査・認証・原因究明への接続
  • フリート運用のための一元化
営業上の価値 決裁者に最も刺さりやすい価値領域。監査・認証・法務説明にそのまま接続。
[05]

一般的なAIガードレールでは、足りない。

ロボットでは「モデル応答の安全」だけではなく、現場で実際に起こる動きの安全まで見ないと不十分です。

一般的なAIガードレールの限界

テキストだけでは届かない領域がある

  • 多くがテキスト中心で、視覚入力・物理アクションまで責任範囲に入らない
  • 「危険な文」を止めても、速度・接触・誤把持などの現場問題が残る
  • 運用ログが薄いと、事故後に説明責任を果たしにくい
  • ロボット特有のサプライチェーン脅威への設計が薄い
VIGIL の勝ち筋

現場制約と監査運用を、同じ層で扱う。

01 · STACK
視覚・言語・物理を一気通貫 入力検知から行動検証まで、ロボット固有の制約に接続して扱う。
02 · ARCH
置換ではなく補完 既存制御やROS/ROS2に後付けしやすい設計。
03 · OPS
監査と運用を同梱 PoC段階からログ・再現・説明責任を設計に組み込む。
04 · DOMAIN
日本の製造・防衛文脈 現場運用・品質・調達説明まで踏み込んだ提案ができる国内体制。
[06]

PoC パッケージ。

標準プラン(Standard)を主提案にしつつ、導入の入口と拡張余地を残す3段構成。価格は実績フェーズに応じて調整可能。

Basic
¥3,000,000–5,000,000
3 MONTHS · 導入の入口
  • 顧客環境1ラインで Vision Input Guard を試験導入
  • 既知攻撃パターンに対する検知レポート
  • 経営向けサマリ資料を納品
Basicで相談する
Premium
お問い合わせ
6+ MONTHS · 製品化前提
  • 顧客環境画像でのカスタム学習・閾値最適化
  • 脅威インテリジェンス提供を含む継続支援
  • 本番展開の優先導入権・追加開発
Premiumで相談する
初期導入企業とは、PoC成果の整理から本番展開に向けた評価設計まで伴走します。価格は初期フェーズで上下する可能性があります。高信頼領域では、機密保持・国内体制要件に応じた個別構成を別途用意します。
[07]

PoCの進め方と成功基準。

技術KPIだけでなく、運用KPIと意思決定材料を残す。PoCの目的は「万能防御の証明」ではなく、顧客環境で何がどこまで現実的かを明確にすること。

MONTH 0–1

環境確認 / リスク定義

脅威モデルと評価軸を顧客環境に合わせて設定

MONTH 2–3

検知器実装 / Shadow運用

本番影響なしで検知ログを蓄積

MONTH 4–5

行動検証 / 閾値調整

運用に耐える閾値とアラート品質を作り込む

MONTH 6

最終報告 / 本番判断

本番展開の体制・責任分界まで含めて提示

// 技術KPI(例)

  • 01既知攻撃シナリオに対する検知再現率
  • 02誤検知率とオペレータ確認負荷
  • 03レイテンシ増分(サブ100ms級を探索)
  • 04危険アクション遮断ルールの有効性

// 意思決定アウトプット

  • 01本番で監視すべき脅威シナリオの選定
  • 02現場運用可能な閾値の決定
  • 03自動遮断と人手確認の境界線
  • 04本番導入時の体制・責任分界
[08]

よくある懸念。

過度に強い約束を避け、PoCで確かめるべき論点を明確にする。

レイテンシは増えないか?
目標値は置きますが、確約ではなく実測で示します。サブ100ms級を技術目標としつつ、まずはShadow運用から始めれば本番影響を抑えながら計測できます。 // 段階導入が前提
誤検知でラインが止まらないか?
初期はAlert中心で運用し、Blockは高危険度ケースのみに限定します。段階導入の設計が提案そのものの一部です。 // Shadow → Alert → Block
既存制御や ROS/ROS2 と競合しないか?
置換ではなく補完レイヤーとして実装します。ROS/ROS2ノード化や外付け監視構成で、既存の制御パスに影響を出さない逃げ道を確保します。 // complement, not replace
PoCはどのように進めますか?
PoCの目的は「万能防御の証明」ではなく、顧客環境で何がどこまで現実的かを明確にすることです。0–1か月で脅威モデルと評価軸を共有し、Shadow運用でデータを蓄積、4–5か月目に閾値調整を行い、最終的に本番展開に必要なログ・体制・責任分界まで提示します。 // 意思決定材料を残すことが目的
高信頼領域での機密管理・国内体制は?
国内開発・国内データ管理を前提に、機密保持要件・体制要件に応じた個別構成を用意します。詳細はNDA下で個別にご案内します。 // 国内体制 / NDA前提の個別対応
[09]

株式会社 U-Rec。

AIガバナンスの強みを、ロボティクスの安全実装へ接続する。

3
対象ドメイン
製造 / ロボティクス / 高信頼領域
3
コアモジュール
Guard / Sanity / Audit
4–6
PoC 期間 (月)
段階導入を含む
JP
国内開発・国内体制
機密保持要件に対応

技術・運用・説明責任を、一体で設計する。

単なる攻撃デモではなく、顧客の導入判断材料を作る提案を行います。既存システムを否定せず、後付けで安全性と可観測性を高める。

PoC時点から監査・認証・法務説明に使えるログを残し、製造業の現場運用に配慮した段階導入を前提に設計します。

COMPANY
株式会社 U-Rec (U-Rec, Inc.)
WEB
u-rec.jp
EMAIL
contact@u-rec.jp
[10]

PoCを相談する。

提案書のダウンロードもこちらから。営業日2日以内にご連絡いたします。

まずは導入仮説を、1時間で擦り合わせる。

対象環境・脅威シナリオ・運用条件をヒアリングし、御社向けのPoC構成案をお渡しします。NDA対応可。

資料DLのみご希望の場合は「資料DLのみ」をご選択ください。

// 直接連絡も歓迎
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