学習意欲
画面に物足りなくなった生徒をつなぎとめる
フロアロボットやブロックコーディングを卒業した高学年・中等教育の生徒も、ロボットが本物で、物理的で、自分が操れるものであれば学習意欲を保ちます。
Robonine Labs・学校向け
5-DOFのロボットアーム、10レッスンのインタラクティブコース、そして Robonine Lab プラットフォーム。生徒は本物のロボットを組み立て、キャリブレーションし、プログラミングします——大学のロボティクス研究室が使うのと同じオープンソーススタック(HuggingFace LeRobot)を、学校の予算で動かします。
学校が採用を決める理由
学習意欲
フロアロボットやブロックコーディングを卒業した高学年・中等教育の生徒も、ロボットが本物で、物理的で、自分が操れるものであれば学習意欲を保ちます。
評判と入学者数
目に見えるロボティクスプログラムは、オープンデーの素材、学校案内の文面、そしてご家庭が近隣の学校ではなく貴校を選ぶ理由になります。
レッスン体験
どのレッスンも、最後はロボットが机の上で何かを実行して終わります——画面上のスライドだけで終わることはありません。
箱の中の部品から本物の5-DOFアームを組み立てます。
関節をゼロ点調整し、精度と再現性の違いを学びます。
リーダーアームを手で動かすと、フォロワーがその動きを再現します。
ピックアンドプレースやツール作業のためのPythonを記述します。
カメラを追加すると、ロボットが見て、判断し、動作します。
ただのおもちゃキットではありません
大学のロボティクス研究室で使われているのと同じオープンソーススタック。生徒はおもちゃのような抽象化ではなく、本物のツールを学びます。
オープンな部品、オープンなファームウェア、オープンなデータセット。ブラックボックスは一切ありません——生徒はすべてを読み、変更し、拡張できます。
遠隔操作 → デモンストレーションからの学習 → ML:ロボティクスチームがたどるのと同じ進行であり、後から学び直す必要はありません。
その先につながるもの
具体的な職種と、それを採用する企業——抽象的な「STEMキャリア」ではありません。
実機のロボットアームの組み立て、キャリブレーション、プログラミング。
LeRobotによる遠隔操作と模倣学習。
ピックアンドプレースや自律タスクのための認識技術。
ご提供内容
SO-ARM101キット——パラレルグリッパーとカメラを備えた本物の5-DOFアーム。1台から、ペアごとに1台、あるいはクラス全体分まで。
貴校のカリキュラムとクラスの年齢に合わせた10のインタラクティブレッスンを、Robonine Lab プラットフォーム上で提供します。
採用していただける教師を探して審査するか、貴校の既存の教師がコースを運営できるようトレーニングします。ご要望に応じて。
社内にロボティクスの専門家は不要です。コースは自習形式です——教師は見守るだけで、ロボティクスの専門知識は必要ありません。
仕組み
正直なスケジュール——納品は2–4週間ですので、開始の4–6週間前に計画してください。
貴校のクラスと目標に合わせてパイロット導入の規模を決める30分の相談。
50/50の前金、納品は2–4週間。
10のレッスンを調整し、貴校のクラスをプラットフォーム上に設定します。
採用していただける教師を探すか、貴校の教師をトレーニングします。
生徒がロボットを組み立てて動かします。最後には修了証を発行します。
小さく始める
大きな初期コミットメントは不要です。1台のキットまたは1教室から始められ、コストは貴校の拡大に合わせてのみ増えていきます。
率直なお答え
コースは自習形式です。さらに、採用していただける教師を探して審査するか、貴校の既存の教師が運営できるようトレーニングいたします。
卓上サイズのハードウェア、低トルクのサーボ、力覚センサー付きグリッパー、そしてソフトウェアによるE-stop。インタラクティブコースの最初の導入レッスンは安全説明——作業ゾーンのルールと安全な取り扱い——であり、ロボットを動かす前にクラスでこれを学びます。
その通りで、私たちもそうお伝えしています。開始の4–6週間前に計画すれば、余裕をもって間に合います。
それらは最初の入り口として優れています。本製品はその次のステップです——ロボティクス業界が実際に使っているのと同じワークフロー、用語、オープンソースツールであり、最初のキットを置き換えるものではありません。
信頼できる理由
SO-ARMはオープンなLeRobotエコシステムの一部です——ロボティクスの研究者やスタートアップが実際に使っているスタックです。
オープンなハードウェア、オープンなファームウェア、オープンなデータセット——端から端まで検証できます。生徒はそれを読み、変更し、自分の成果を公開できます。
大学のロボティクス研究室で教えられているのと同じ、遠隔操作 → デモンストレーションからの学習 → ML の道筋。
パイロット校の推薦の声は、整い次第こちらに掲載します。
適している対象
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貴校のクラスについてお聞かせください。プランと正確なお見積りをお返しします——ご契約の義務はありません。
メールをご希望ですか? hello@robonine.com
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