Fourier GR-1完全ガイド｜リハビリ特化ヒューマノイドロボット【2026年】

Fourier Intelligenceが開発した「Fourier GR-1」は、リハビリテーションに特化したヒューマノイドロボットです。中国上海を拠点とするこの企業は、医療リハビリ機器の分野で豊富な経験を持ち、介護および医療現場での利用を視野に入れています。GR-1は、その高度な機能と設計により、理学療法士の補助や高齢者介護など、さまざまな用途に対応できる点が注目されています。

Fourier GR-1とは？

基本概要

Fourier GR-1は、Fourier Intelligenceが開発したリハビリテーション向けのヒューマノイドロボットです。身長165cm、重量55kgで、歩行速度は最大約5km/hに達します。このロボットは、40の自由度（DOF）を持ち、股関節トルクは最大300Nmまで対応可能です。

価格帯は150,000〜170,000ドル（約2,200〜2,500万円）とされています。2026年には量産が開始される予定で、介護や医療分野での広範な導入が期待されています。

開発背景・目的

Fourier GR-1は、医療リハビリテーション機器の経験を活かして開発されました。目的は、理学療法士の業務を補助し、リハビリテーションの効率を向上させることです。特に、患者の移乗や体重の部分的な支持など、物理的なサポートが求められる場面での利用が想定されています。

また、在宅医療のニーズに応えるため、高齢者の介護や術後回復支援の分野でも活躍が期待されています。

ターゲットユーザー

Fourier GR-1の主なターゲットユーザーは、医療機関や介護施設です。具体的には、リハビリテーションを必要とする患者や高齢者を支援する理学療法士や介護スタッフが利用することを想定しています。

さらに、家庭での介護を考慮した設計もされており、在宅介護のサポートを必要とする家庭にも適しています。

主な機能・特徴

理学療法士の補助

Fourier GR-1の主な機能の一つは、理学療法士の補助です。このロボットは、可動域訓練の誘導をサポートし、患者のリハビリテーションを効率的に進めることができます。特に、手術後の回復期にある患者に対するトレーニングを支援する機能が重要です。

患者の移乗補助

患者の移乗補助も重要な機能の一つです。ベッドから車椅子への移動など、物理的なサポートを必要とする場面で、GR-1は大きな役割を果たします。最大50kgの可搬重量を持つため、多くの患者に対応可能です。

高齢者介護の支援

GR-1は、高齢者の介護支援にも特化しています。部分的な体重支持や在宅でのコンパニオンとしての機能を持ち、高齢者が安全に日常生活を送るためのサポートを提供します。

使い方・料金

使い方・始め方

Fourier GR-1を利用するには、まずFourier Intelligenceの公式サイトから問い合わせを行い、購入手続きを進める必要があります。導入後は、指定されたトレーニングを受けることで、効果的にロボットを活用できます。

使用方法については、医療機関や介護施設のニーズに応じてカスタマイズされたプログラムが提供されるため、適切な活用が可能です。

料金プラン

Fourier GR-1の価格は、150,000〜170,000ドル（約2,200〜2,500万円）となっています。この価格には、基本的なサポートとメンテナンスが含まれていますが、追加のカスタマイズやトレーニングは別途費用が発生する可能性があります。

今後の展望

期待される機能拡張

Fourier Intelligenceは、今後の展開としてGR-2やGR-3の開発を予定しています。GR-2では身長や自由度の増加、バッテリー交換式への変更が計画されており、GR-3ではさらに55DOFを実現し、介護特化の「Care-bot」としての機能が強化される予定です。

業界への影響

Fourier GR-1は、リハビリテーション分野において新たな可能性を広げるだけでなく、介護施設や病院でのロボット利用の普及を促進することが期待されます。また、他のAIロボットとの競争においても、医療特化の強みを活かし独自の地位を築くことが予想されます。

まとめ

Fourier GR-1は、医療リハビリテーションに特化したヒューマノイドロボットとして、多くの可能性を秘めています。理学療法士の補助や高齢者の介護支援など、さまざまな用途での活用が期待されており、今後の進化にも注目が集まります。

Fourier Intelligenceの豊富な経験と技術力により、GR-1は医療分野におけるロボットの新たなスタンダードとなる可能性を秘めています。将来的には、より多くの介護施設や医療機関での導入が進むことが期待されます。

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