2026年7月24日、アトラックラボは、自社開発のAI自律制御システム「AT-SYNAPSE」向けに、ロボットの動作状態とAIの思考プロセスをリアルタイムに可視化するユーザーインターフェース（以下、UI）「AT-SYNAPSE Web Console」を開発したと発表した。
あわせて、大規模言語モデル（以下、LLM）エージェントをデスクトップPC上で動作させ、Model Context Protocol（以下、MCP）対応アプリからロボットへ接続する「Brain on Desktop」のUIも提供を開始する。
LLMをロボットの「頭脳」として用いる開発が進む一方、AIが何を認識し、どのような理由で行動を選択したのかを、開発者や現場運用者が把握しづらいという課題があった。また、カメラ映像やセンサーデータ、モーターの状態、AIの処理結果などが異なる画面に分散しており、トラブル発生時の原因特定に時間を要していた。
AT-SYNAPSE Web Consoleでは、ロボットのカメラ映像、バッテリー電圧、車輪回転数、障害物情報に加え、LLMが「何を認識し、どのように判断し、なぜその行動を選択したのか」をタイムスタンプ付きで表示。Brain on Desktopと組み合わせることで、カメラ画像の取得、周囲状況の認識、行動判断、ROS 2ツールの呼び出し、音声応答、思考ログの配信まで、一連の処理を確認しながらAIロボットを開発・検証できる。
AT-SYNAPSE Web Consoleは、ウェブブラウザ上でロボットのカメラ映像や機体状態、AIの思考ログを確認できるユーザーインターフェースであり、ROS 2およびWebSocketを介してロボットと接続し、現場から離れた場所でもロボットの状態をリアルタイムに把握可能。ウェブブラウザからアクセスできるため、関係者と同じ画面を利用できる。
【主な機能】
- ロボットの思考をテキスト表示
AT-SYNAPSE Web Consoleの「WHAT THE ROBOT IS THINKING」パネルには、LLMが受け取ったカメラ画像の解釈や周囲状況の判断、行動選択の根拠が、タイムスタンプ付きのログとして逐次表示される。これにより、AIの判断根拠を開発者や運用者が把握しやすくなり、認識処理や行動制御のデバッグ、チューニングを効率化する。 - 機体状態の一元管理
カメラ映像、バッテリー電圧、左右車輪の回転数（RPM）、障害物までの距離、障害物が存在する方向、ロボットとの接続状態、AIの思考ログを一画面に集約して表示。機体の映像、電源状態、走行状態、周囲の安全状況を同時に確認できる。 - デスクトップPC上でLLMを動かせる「Brain on Desktop UI」
機体側だけでなく、デスクトップPC上でLLMを動作させる構成に対応。MCP対応アプリからロボットへ接続し、LLMエージェントがROS 2の各機能を利用できる。各ツールの呼び出しと実行結果を処理の流れに沿って確認することで、LLMエージェントがどの情報を取得し、どのような手順でロボットを動かしたかを把握可能。カメラ画像の取得、画像内容の認識・説明、周囲状況の判断、ROS 2ツールの呼び出し、動作指示、音声応答、思考ログのWeb Consoleへの配信を実行・確認できる。Brain on Desktop - 思考ログと機体状態の統合表示
AIの思考ログと機体状態を同一画面に表示。機体側のセンサー情報とAIの判断を同時に確認できることで、原因分析を効率化する。 - 開発・実証実験・現場運用まで同じUIを活用
開発段階のデバッグのほか、PoC、実証実験、現場でのロボット運用にも対応。開発中に使用した監視・確認環境を、そのまま実証実験や導入後の運用に活用できるため、導入時の教育負担や運用負担を軽減する。 - NVIDIA Isaac Simと組み合わせた仮想空間での検証
NVIDIA Isaac Simを用いたデジタルツイン開発環境との連携にも対応。AT-SYNAPSEとNVIDIA Isaac Simを組み合わせることで、ロボットが仮想空間内で取得したカメラ画像やLiDAR、オドメトリなどの情報をLLMが認識し、自律移動や障害物回避、安全停止などを判断する一連の処理を検証できる。機体状態やAIの思考過程もAT-SYNAPSE Web Console上に表示できるため、実機導入前から、認識・判断・制御を一体的に評価できる。これにより、開発、シミュレーション、実機検証、現場運用までを一貫してつなぐAIロボット開発基盤を実現する。
活用分野として、物流倉庫や工場の搬送ロボット、医療施設や公共施設の案内・巡回ロボット、建設現場やインフラ施設の点検ロボット、災害現場の調査ロボット、農業・林業・屋外作業向けフィールドロボット、遠隔監視・遠隔支援アバターロボット、LLMを活用した次世代サービスロボットの開発・運用を想定している。
同社は今後、ドローン（UAV）、無人車両（UGV）、無人船舶（USV）などの自社製品へ同UIを順次適用する。また、AT-SYNAPSEおよびNVIDIA Isaac Simとの連携を強化し、仮想空間での開発・検証から実機による評価、現場運用までを同じソフトウェアとユーザーインターフェースでつなぐ開発環境を整備する。
ロボット導入を検討する企業、システムインテグレーター、研究機関への提供を進め、AIの判断根拠と機体状態を可視化できる開発・運用基盤として展開を図る方針だ。