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ロボットアーム選定ガイド【2025年11月版】
2025.11.05
主要5モデルの概要
研究開発で選ばれる代表的な5モデルを、用途目安と合わせてざっくり把握。
詳しい仕様比較は「主要5モデル比較」ページへ。
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xArm 7（UFactory）
高精度・高可搬の研究開発向け7軸。産業応用や高度検証に。
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myArm 300 Pi 2023（Elephant Robotics）
ラズパイ内蔵の7軸教育モデル。Python/ROSでの学習や実験に最適。
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myCobot Pro 630（Elephant Robotics）
リーチ630mm/可搬2kgの6軸。試作・検証?小規模自動化に。
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Niryo Ned2（Niryo）
学部・院レベルの教育・基礎研究に。GUI/ブロック操作で導入容易。
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Niryo Ned3 Pro（Niryo）
Ned2の上位モデル。精度向上＆治具・ビジョン連携で応用研究に最適。
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関連デバイス（データ起点で選ぶ）
デバイス＝どのデータを取れるかで選定。
Depth / RGB / IMU / Gaze など研究テーマに直結します。
| デバイス例 | データ種類 | 主な用途 |
|---|---|---|
| Orbbec Gemini | Depth / RGB | 中距離3D、空間認識、物体検出 |
| Orbbec Astra / Astra 2 | Depth / RGB | 入門〜教育、軽量実験、授業運用 |
| RealSense D400シリーズ | Depth / RGB / IMU | 汎用深度、AI検証、ロボット制御 |
| Pupil Labs Neon | Gaze / Video / IMU | HCI・認知研究、視線×ロボティクス |
研究テーマから探す（おすすめ構成はこちらから）
テーマ別の 推奨モデル＋ソフト＋デバイス＋セットアップ要件 をご紹介。
以下の例から入り、全テーマは詳細は、「活用シーン・導入メリット」をご覧ください。
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教育・基礎研究向け 授業・実習・ROS入門に最適。 |
応用研究・製品検証向け AI/ビジョン・多軸制御を重視。 |
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- 教育・基礎研究向け： 授業・実習・ROS入門に最適。教育現場で扱いやすく、安全性と再現性を重視した構成です。
ソフト例：RoboDK（演習／シミュレーション）
- 教育・基礎研究向け： 授業・実習・ROS入門に最適。教育現場で扱いやすく、安全性と再現性を重視した構成です。
- 応用研究・製品検証向け： AI/ビジョン・多軸制御を重視。実機データを用いた制御検証やPoC構築に適しています。
ソフト例：RoboDK、Foxglove Studio
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フォームが難しい場合は、直接メールをお送りください。
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