業界公開 2026-09-23· 約9分

PFNの9月7〜16日──三菱重工が100億円出資で資本業務提携（社会インフラ・ナショナルセキュリティ）、屋内ロボット向け2B級モデル「PLaMo-SemGround」をGENIACで開発、国交省の発注・審査を支援するAIエージェントをデロイトと検証、Rustで書き直した「Rustuna」は最大1,000倍速

Preferred Networks（PFN）は2026年9月7日から16日にかけてニュースリリースを5本出した。①9月16日：三菱重工と8月31日付で資本業務提携契約を締結し、三菱重工が第三者割当増資で総額100億円を出資（承認手続きが条件）。社会インフラ・ナショナルセキュリティのミッションクリティカル領域で機械の知能化・自律化を共同開発する。②9月9日：Preferred Roboticsと、自然言語・画像・深度情報から走行可能／禁止領域を理解する20億パラメータ級以下の「PLaMo-SemGround」を共同開発（GENIAC採択、導入設定の90%以上をAIと現場に委譲する目標）。③9月8日：デロイトと国土交通省の発注図書の整合性検証・技術提案審査を支援するHuman-in-the-Loop型AIエージェントを開発・検証。④9月7日：Rustで実装した「Rustuna」（最大1,000倍高速・メモリ約50%減）とOptuna v5.0。⑤9月10日：NEDO K Programで小型無人機の航路自動生成デモ。

執筆・編集：AI時短ラボ

5本の一覧
読み方
筆者が確かめた点
書かれていないこと
出典はPFNのニュースリリース5本

2026年9月18日・日本時間時点の情報です。 Preferred Networks（PFN）のニュース一覧を9月18日に見て、当サイトが6月のPLaMo 3.0 PrimeとFDEの求人のあと扱っていなかった9月の5本を読んだ。「モデル」より「現場に入れる体制と道具」の発表が続いている。フィジカルAIの文脈で読むと、AnthropicのModel Hardware Standardと同じ週に、日本側でも「機械にAIを入れる」座組みが動いたことになる。

3行まとめ

三菱重工が100億円を出資（9月16日発表・契約は8月31日）。 6月に発表した業務提携（社会インフラ・ナショナルセキュリティなどのミッションクリティカル領域で、機械・システムの知能化・自律化に向けた国産AI技術の共同開発）を中長期で進めるため、三菱重工が第三者割当増資で総額100億円を出資（株主総会の承認など必要な手続きの完了が条件）。PFNは「AI半導体・計算基盤・基盤モデルからプロダクトまで一貫して自社開発」、三菱重工は「設計・製造・制御・シミュレーション・保守の知見と現場データ」を持ち寄る。「外部環境に左右されず日本が主体性を持ってAIを使い続けるために、技術・データ・運用ノウハウを国内に蓄積する」という文言が入っている。

ロボットと行政の2本（9月8・9日）。 ②Preferred Robotics（PFR。自律搬送ロボット「カチャカ」、工場・物流向けAMRの国内メーカーシェア1位＝2026年富士経済調べ）と、屋内移動ロボット向けの20億パラメータ級以下の環境理解モデル**「PLaMo-SemGround」を共同開発。自然言語・RGB画像・深度情報から走行可能／禁止領域や現場ルールを理解し、導入の初期設定・運用タスクの90%以上をAIと現場担当者に委譲する目標。経産省・NEDOのGENIAC「ロボット基盤モデルの研究開発」に採択。50現場以上から80万フレーム超の実用データ、公開・合成データと合わせて2,000万サンプル超の学習基盤、EmbodiedScanの転換と独自ベンチマーク。③デロイトトーマツと、国土交通省の「インフラ分野における業務プロセス全体の高度化・効率化に資するAI技術の検証その2業務」を共同受託。図面（PDF）・数量総括表（Excel）・特記仕様書（Word）の3点の整合性をVLM＋LLMで横断検証**し、技術提案審査では実績照合・要件との突合・企業名等のマスキング候補抽出を支援。評価そのものにはAIが介入せず、出力には根拠ページ・該当箇所・信頼度・要人確認フラグを付けるHuman-in-the-Loop型。2027年3月の業務完了に向けて段階的に実証。

道具と無人機（9月7・10日）。 ④2018年から開発を主導するハイパーパラメータ最適化フレームワークOptunaのメジャー版v5.0（既定のTPEを改善、多目的は多目的TPEに、KDD 2026採択のPED-ANOVA拡張）と、Rustで実装した**「Rustuna」を公開。数十万回超の大規模探索で用途によって最大1,000倍高速**、グループ会社Matlantisの結晶構造探索サービスでは消費メモリ約50%削減（10万試行想定）。Optunaは月間1,830万ダウンロード超・GitHub 14,700スター、OptunaHubには100超の機能、その論文はJMLR誌に採録決定。⑤ACSLと取り組むNEDOのK Program（経済安全保障重要技術育成）で、任務内容・飛行条件・周辺環境から生成AIが飛行プラン案を作る航路の自動生成デモが可能な段階に（災害・点検・捜索など6カテゴリの任務を想定、2025〜2027年度の第2フェーズ）。

5本の一覧

日付	発表	相手	中身
9月16日	資本業務提携	三菱重工	100億円の第三者割当増資（承認手続きが条件）。契約は8月31日
9月10日	K Programの進捗	ACSL・NEDO	小型無人機の航路自動生成デモ。複数機連携の自律任務が目標
9月10日	PLaMo翻訳のオンライン会議翻訳（無料トライアル）	—	一覧のトピック欄に「高精度な文字起こしと同時テキスト翻訳」（本記事では本文未取得）
9月9日	PLaMo-SemGround	Preferred Robotics・GENIAC	2B級以下の屋内環境理解モデル。50現場以上のデータ
9月8日	国交省の発注・審査AIエージェント	デロイトトーマツ・国土交通省	3点組み文書の整合性検証と技術提案審査支援。HITL型。2027年3月完了
9月7日	Rustuna・Optuna v5.0	—	最大1,000倍高速・メモリ約50%減。月間1,830万DL

読み方

「国内に蓄積する」という言葉が出資の理由に入った。 三菱重工のリリースは、AIの実装を「レジリエンス」と「主体性」の問題として書き、当サイトがソブリンAIとはで整理した論点が、防衛・インフラの企業の出資の理由として明文化された形になる
ロボットの「現場の設定」を小さなモデルに任せる、という発想は、AnthropicのMHSが「機器の特性を自然言語のタグにして参照ファイルを作る」のと同じ問題（現場の暗黙知をどう機械に渡すか）を、日本の物流倉庫の側から解いている
行政のAIエージェントが「評価には介入しない」と最初に書くのは、公共調達での説明責任を優先した設計で、根拠ページ・信頼度・要人確認フラグの4点は、当サイトがAIエージェントの作り方で整理した「止まる条件・人が確認する場所」を行政向けに具体化したものと読める
同じ9月にSakana AIもSCSK・住友商事と包括提携しており、日本のAI企業2社が「実装を大手と組んで持つ」方向で揃っている

筆者が確かめた点

この記事の下調べで、筆者は9月18日にPFNのニュースリリース5本を取得し、出資額・契約日・条件、SemGroundの規模と目標、国交省案件の設計方針と完了予定、Rustunaの数字、K Programの内容がその原文にあることを確認した。PLaMo翻訳のオンライン会議翻訳の無料トライアル（9月10日のトピック）は一覧の見出しのみを確認し、本文は取得していない。筆者はいずれの製品も試していない。