パナソニック、対話型AI「SegLLM」発表　現場作業を可視化する新技術

2025年4月17日、パナソニックホールディングスは対話型セグメンテーション技術「SegLLM」を開発したと発表した。
テキストと参照画像を用いて未学習の物体も対話形式で特定可能な新しいAI技術であり、製造・流通現場の作業可視化や効率化に資するものとして注目される。

対話で未学習の物体を認識、現場作業の精度と効率を両立

SegLLMは、ユーザーが画像を参照しながら「男性が抱えているかご」といった具体的な表現で物体を指示することで、AIが対象物を高精度にセグメンテーションする技術（※）である。
従来の物体認識技術では、画像の該当部分を手作業で特定していたため、現場での実用には課題が残っていた。
SegLLMはこうした制限を打破し、未知の対象物にも柔軟に対応できる点が評価されている。

従来のアルゴリズムであるLISA（Learning-based Image Segmentation Algorithm）では、複雑な指示のたびにプロンプトが煩雑化するという問題があったが、SegLLMはこれをシンプルな入力に置き換えたことで、ユーザビリティと精度の両立を実現している。

この技術は、製造業や物流現場において、特定部品の作業時間を正確に測定したり、作業の流れを視覚的にガイドしたりする活用が見込まれる。
例えば、組み立て工程におけるパーツの取り扱いや、人と部品の位置関係をリアルタイムに把握することで、作業負荷の分析や教育支援ができる。
パナソニックホールディングスは今後、この特性を活かし工場等の最適化の加速に貢献していくという。

※セグメンテーション技術：画像や映像の中から、特定の物体や領域を抽出・分割する処理技術。

製造・物流の現場革新へ　SegLLMの導入がもたらす変化と課題

SegLLMは、パナソニックが長年培ってきた製造業向けAI技術の延長線上にある成果である。
現場ごとに異なる環境や対象物に柔軟に対応できる点は、汎用AIとの差別化につながる。
対話形式による指示が可能なため、作業者が専門的な知識を持たずとも直感的に操作できるという利点がある。

一方で、現場への導入にはいくつかの課題もある。
たとえば、AIの認識結果を人がどこまで信頼できるかという評価基準の明確化や、現場ごとのカスタマイズにかかる初期コストが挙げられる。
また、プライバシーやセキュリティに関する配慮も必要になるだろう。

SegLLMの今後の展開は、製造業・物流業におけるスマートファクトリー化の流れと強く連動していくと見られる。
近年の労働力不足や業務の属人化といった構造的課題に対して、本技術は具体的なソリューションとなり得る。
とくに、熟練者のノウハウを視覚的・定量的に抽出し、教育や評価に還元するシステムとしての活用が期待される。