研究向けロボットアーム5機種・早見表

主要5モデルを“研究目線”で比較

方向性 → 性能 → 実装要件の3ステップで、導入の迷いを解消。

主要5モデルを比較する

ロボットアームは“比較するところが多くて選びにくい?”。
本ページは、研究者の意思決定を“3つの確認”で最短化するための導入ガイドです。

 

 

ロボットアーム5機種のご紹介

本ページで比較する5機種について、それぞれの特徴をご紹介します。

xArm7 ロボットアーム

xArm7

UFACTORY

7軸の自由度を生かした動作計画や、ロボット制御の研究に活用できる協働ロボットアーム

myArm 300 Pi 2023 ロボットアーム

myArm 300 Pi 2023

Elephant Robotics

Raspberry Piを搭載し、ロボット制御の学習や卓上での実験に使える小型7軸ロボットアーム

myCobot Pro 630 ロボットアーム

myCobot Pro 630

Elephant Robotics

リーチ630mm・可搬重量2kgを備え、制御の実証実験や軽作業の自動化に対応する6軸ロボットアーム

Niryo Ned2 ロボットアーム

Niryo Ned2

Niryo

ブロック式プログラミングからPython・ROSまで、学習段階に応じた制御を試せる教育・研究用6軸ロボットアーム

Niryo Ned3 Pro ロボットアーム

Niryo Ned3 Pro

Niryo

Ned2より可搬重量と繰り返し精度を高め、卓上でのサンプル操作や反復作業の自動化に対応する6軸ロボットアーム

STEP 1|要点まとめ(まずはここをチェック)

まずは5秒で“方向性の当たり”を付けましょう。得意領域・価格・強みから、候補を2機種まで絞ります。
研究用途向け主要5モデルの用途・価格・特長の早見表
モデル名 得意領域 価格帯(税別) ココが強い 推奨ユーザー
xArm7 精密作業 AI/制御 150–170万円 7軸で取り回し◎。精度±0.1mmの実験・検証に強い。 研究者・技術者
myArm 300 Pi 2023 教育 基礎実験 20–40万円 小型・安全で授業運用に適した構成。学習コスト低め。 学生・教育機関
myCobot Pro 630 応用研究 開発 120–140万円 到達630mmで扱いやすいレンジ。開発向け拡張も○。 開発部門・応用研究者
Niryo Ned2 教育 基礎研究 80–100万円 教育ツールが充実。ROS対応で授業→研究の橋渡しに。 初学者・教育現場
Niryo Ned3 Pro 実験 高精度 140–160万円 ±0.3mmの高精度。小型検証・HIL/実験系に好相性。 実験・検証ユーザー

  • xArm7
    得意:精密作業/AI制御
    価格帯:150〜170万円(税別)
    強み:7軸で取り回し◎。精度±0.1mmの検証に強い。
    推奨:研究者・技術者

  • myArm 300 Pi 2023
    得意:教育/基礎実験
    価格帯:20〜40万円(税別)
    強み:授業運用に好相性。学習コスト低め。
    推奨:学生・教育機関

  • myCobot Pro 630
    得意:応用研究/開発
    価格帯:120〜140万円(税別)
    強み:到達630mmで扱いやすいレンジ。拡張◎。
    推奨:開発部門・応用研究者

  • Niryo Ned2
    得意:教育/基礎研究
    価格帯:80〜100万円(税別)
    強み:教育ツールが充実。ROSで授業→研究の橋渡し。
    推奨:初学者・教育現場

  • Niryo Ned3 Pro
    得意:実験/高精度
    価格帯:140〜160万円(税別)
    強み:±0.3mmの高精度。小型検証・HIL系に。
    推奨:実験・検証ユーザー

※掲載価格は参考価格です。為替やメーカーの価格改定、ご希望の構成によって変動します。最新の価格はお問い合わせください。

STEP 2|性能・ワークスペース

次に、可搬重量・精度・到達距離から「やりたい実験に足りるか」を確認します。
必要十分な性能を選ぶことで、コストを抑えつつ効率的な研究が可能です。

研究用途向け主要5モデルの性能・ワークスペースの早見表
モデル名 自由度(DoF) 可搬重量(kg) 繰り返し精度(mm) 到達距離(mm) 本体重量(kg)
xArm7 7軸 3.5 ±0.1 約700 約13.7
myArm 300 Pi 2023 7軸 0.2–0.3 ±0.5 約300 約1.0–1.5
myCobot Pro 630 6軸 最大2 ±0.1 ※ 約630 約8.8
Niryo Ned2 6軸 0.3 ±0.5 約490 約7
Niryo Ned3 Pro 6軸 0.5 ±0.3 約500 約7.4

  • xArm7
    自由度:7軸
    可搬:3.5 kg
    精度:±0.1 mm
    距離:約700 mm
    重量:約13.7 kg

  • myArm 300 Pi 2023
    自由度:7軸
    可搬:0.2–0.3 kg
    精度:±0.5 mm
    距離:約300 mm
    重量:約1.0–1.5 kg

  • myCobot Pro 630
    自由度:6軸
    可搬:≤ 2 kg
    精度:±0.1 mm ※
    距離:約630 mm
    重量:約8.8 kg

  • Niryo Ned2
    自由度:6軸
    可搬:0.3 kg
    精度:±0.5 mm
    距離:約490 mm
    重量:約7 kg

  • Niryo Ned3 Pro
    自由度:6軸
    可搬:0.5 kg
    精度:±0.3 mm
    距離:約500 mm
    重量:約7.4 kg

注:myCobot Pro 630 の繰り返し精度はメーカー資料では ±0.1 mm。販売店によっては±0.5 mm表記あり。

STEP3|接続・速度・制御I/F(主要5モデル)

配線・速度・制御I/Fの実装要件をチェック。I/O点数や電気仕様(NPN/PNP)、TCP速度が要件を満たすかをご確認ください。
※ 公表ドキュメントの代表値。用途・設定・ファームウェアで変動する場合があります。

研究用途向け主要5モデルのI/O・速度・I/F の早見表
モデル名 I/O(コントローラ) I/O(ツール先端) 通信I/F TCP速度(最大) 関節速度(最大)
xArm7 DI×16 / DO×16 / AI×2 / AO×2 DI×2 / DO×2 / AI×2 Ethernet(Modbus TCP), RS-485 1,000 mm/s 約180 °/s(設定上限)
myArm 300 Pi 2023 Raspberry Pi 4B GPIO 約22本(BCM 2,3,4,…,27) 拡張/アクセサリ依存 Ethernet / Wi-Fi / BT, Modbus RTU/Ethernet – –
myCobot Pro 630 IN 6(NPN 24V/50 mA)/ OUT 6(PNP 24V/50 mA) IN 2(NPN)/ OUT 2(PNP) Ethernet(TCP/IP, Modbus), EtherNet/IP, RS-485, USB, Wi-Fi/BT – 約160 °/s(参考)
Niryo Ned2 Digital IN ×3(NPN) / OUT ×3(PNP)
Analog IN ×2 / OUT ×2(0–5V)
– Gigabit Ethernet(Modbus TCP), USB, Wi-Fi 約468 mm/s J1: 45°/s, J2: 30°/s, J3: 45°/s, J4: 90°/s, J5: 90°/s, J6: 102°/s
Niryo Ned3 Pro Digital IN×4 / OUT×3、Analog IN×2 / OUT×2 Digital IN ×1 / OUT ×1
Gripper ×1、Actuator ×1
Gigabit Ethernet(Modbus TCP), USB, Wi-Fi, BT – J1: 140°/s, J2: 60°/s, J3: 85°/s, J4: 230°/s, J5: 190°/s, J6: 290°/s

  • xArm7
    通信:I/F Ethernet, RS-485
    速度:1,000 mm/s
    特長:I/O豊富(DI/DO各16)、実験・制御系に最適

  • myArm 300 Pi 2023
    通信:Ethernet / Wi-Fi / BT
    速度:–
    特長:Raspberry Pi搭載で教育・実習向け

  • myCobot Pro 630
    通信:Ethernet, RS-485, Wi-Fi
    速度:約160°/s
    特長:入出力拡張性が高く、開発PoCに好適

  • Niryo Ned2
    通信:Gigabit Ethernet, USB, Wi-Fi
    速度:約468 mm/s
    特長:教育・研究両対応の定番モデル

  • Niryo Ned3 Pro
    通信:Gigabit Ethernet, USB, BT
    速度:約290°/s
    特長:I/O拡張+高関節速度の上位モデル

※ 表示は代表値です。制御モード・積載・姿勢により実効速度は変動します
※ I/Oは電気仕様(NPN/PNP、電圧・電流)を満たす必要があります
※ 関節速度は関節ごとの最大値です。用途・設定・ファームウェアにより変動する場合があります

STEP 1〜3 のまとめ(Decision Checkpoint)
ここまでの振り返り: Step1〜3で「方向性 → 性能 → 実装要件」の順に候補を絞りました。
下の要点を確認し、活用シーンから選ぶ(Step4) または 関連ソフト・関連デバイス(Step5) へ進んでください
(目安:30秒)。

STEP 1|方向性(用途・価格)
  • 教育/研究/開発/高精度検証のどれに該当するかを確認
  • 価格帯で候補を最大2機種まで絞り込み

STEP 2|性能フィット(可搬・精度・到達)
  • 実験に必要な可搬重量・精度・到達距離を満たしているか確認
  • 過剰性能によるコスト増を避け、必要十分なモデルを選定

STEP 3|実装要件(I/O・電気仕様・通信I/F・速度)
  • I/O点数・電気仕様(NPN/PNP)が要件に合っているか
  • 通信I/F(Ethernet、Modbus、ROSなど)が研究環境に対応しているか
  • TCP・関節速度は代表値。実効値は積載・姿勢・制御モードで変動

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上の比較で絞った機種や研究テーマをお知らせください。最適な構成と概算をご提案します。

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