シミュレーションを、現実世界へつなぐ

シミュレーション上で成立する挙動が、実環境でも同じように再現されるとは限りません。環境条件、センサー、個体差、運用の揺らぎが、想定との差として現れます。

モデル精度だけでなく、どの差分を許容し、どの条件で追加検証を行うかを決める必要がありました。

AI、ロボティクス、実機、現場の関係者を横断し、仮想環境と実環境の評価条件を整理しました。

一度の比較で結論を出すのではなく、実機で得られた差分を分析し、モデルや試験条件へ戻す継続的な進め方を設計しました。

Sim-to-Realを一度の移行ではなく、学習を続ける評価サイクルとして扱う。

シミュレーションと実機の違いを失敗として扱うのではなく、次の改善に必要な情報として整理できるようになりました。

技術評価と関係者間の判断がつながり、実装・検証を継続するための土台が整いました。