2026年、ロボットとAIの現在地

1月、Jensen Huang氏はひとことでロボティクスの1年の幕を開けました。「ロボティクスにとってのChatGPTの瞬間が来ました」。9か月後のいま、資金とモデルの動きを見ると、彼は間違っていたというより早すぎたようです。動画と言語から学ぶロボットは、数か月ごとに進歩しています。一方で、毎日対価を得て働いているロボットは、わずかな例外を除けば、いまも人の姿をしていないものです。

いま何が興味深く、何が現実で、何がまだデモにすぎないのかを見ていきます。

機械のための新しい頭脳

見出しの裏にある変化は、ソフトウェアで起きています。従来のロボットは、ひとつのタスクのために一歩ずつプログラムされます。ロボット基盤モデルは、チャットボットがテキストから学んだのと同じように、実演、動画、言語から学び、ひとつのモデルでさまざまな機械を動かせます。Google DeepMindは、古い世界をはっきりとこう表現しています。「ほとんどのロボットは、限られた反復的なタスクの手順のために、あらかじめプログラムされるか遠隔操作されています」。

7月、DeepMindはGemini Robotics 2を公開しました。ヒューマノイド全体を「足先から指先まで」制御するモデルで、ApptronikのApollo 2で披露され、Apptronik、Boston Dynamics、Agile Robotsがパートナーに名を連ねています。計画を担うモデルは開発者に開放されていますが、ロボットを動かすモデルは初期のパートナーにしか提供されません。DeepMindは限界も公表しています。床から物を拾い上げる動作の成功率は45.7パーセント、電球をねじ込む動作は36パーセントで、複数の指を使う器用な操作は「依然として難しい」と書いています。

その下の層の多くを担っているのがNvidiaです。チップに加え、ヒューマノイド向けのIsaac GR00T N1.6や、合成学習データを生成するCosmosといったオープンモデルを提供しています。

ヒューマノイド

Figureは、データを一切集めていなかったベイエリアの30軒の家庭にロボットを持ち込み、リビングの片付け、タオルたたみ、ベッドメイクという3つの作業をさせました。ゼロから学習させたポリシーの成功率は9パーセントでした。人の行動を収めた動画によるFigureのグローバルデータセット、Indexで事前学習したポリシーでは56パーセントでした。Figureは、自社モデルHelixの学習に35億ドル分の計算資源を投じることを決めたとしています。これらは同社自身の数字であり、56パーセントは進歩ではあっても、まだ製品ではありません。

Teslaは、かつてModel SとModel Xが作られていたフリーモントに、Optimusの生産ラインを設けています。7月の決算説明会でElon Musk氏は、生産はまもなく始まり、初期の立ち上がりは「かなり平坦で長い」ものになると述べ、後の世代では年間1000万台を目指すと語りました。業界全体についても率直で、「皆さんが目にしているデモは、あらかじめプログラムされたものか遠隔操作されたものです」、そして「汎用的なタスクを実際にこなせるヒューマノイドロボットはありません」と述べています。

1Xは家庭向けヒューマノイドNEOを、2026年の優先配送付きで20'000ドル、あるいは後日、月額499ドルのサブスクリプションで販売しています。配送はおもに米国から始まります。NEOがまだ知らない家事については、所有者が1X Expertを予約して指導してもらうことができます。

台数が出ているのは中国です。Rest of Worldの報道によると、上海での上場準備を進めていたUnitreeは2025年に5'500台のヒューマノイドを販売しました。世界のヒューマノイド販売台数のおよそ3分の1にあたり、その70パーセント以上が研究・教育向けでした。同社のヒューマノイドの平均価格は、2023年の約593'400元から、2025年には167'600元、約25'000ドルに下がりました。

実際に機能しているもの

対価に見合う働きをしているロボットの大半は、ヒューマノイドではありません。国際ロボット連盟（IFR）によると、2025年に600'000台以上が設置され、その59パーセントが中国でした。その結果、いま工場で稼働する産業用ロボットは過去最多の500万台に達しています。同年には業務用サービスロボットが250'000台近く販売され、その半分近くが輸送・物流向けでした。あわせて、家庭用ロボットも3420万台近く販売されています。

これに対し、2025年に世界で販売されたフルサイズのヒューマノイドは約7'000台です。IFRは「現在の用途の大半は依然として特化型であり、多くの場合、人による遠隔操作を必要とする」と指摘し、障壁として安全規格、高い訓練費と保守費、そして説得力のあるビジネスケースの欠如を挙げています。

例外もあります。Agility Roboticsの二足歩行ヒューマノイドDigitは、GXO、Schaeffler、Toyotaのカナダ工場、Mercado Libreを含む9つの顧客拠点で働いており、Agilityは新モデルについて3億ドルを超える複数年の受注があるとしています。そして多くの人が出会うことになる最大のロボット群には、腕がまったくありません。Waymoは約4'000台のロボタクシーを運用し、米国15都市で週平均500'000回の有料乗車を提供しています。2024年9月の時点では3都市でした。

ロボットのデモの見方

ロボットの動画はいまやひとつのマーケティングのジャンルになっているので、5つの問いを立てると役に立ちます。ロボットは自律的に動いていたのか、それとも誰かが別の場所から操作していたのか。その映像のために何回試行し、どの速度で再生されていたのか。部屋、物、タスクはロボットにとって初めてのものだったのか、そして1回ではなく100回試したときの成功率はどれほどか。そして、その仕事にいま誰がお金を払っているのか。

カメラの前でタオルをたたむロボットは研究成果です。対価を払う顧客のために、シフトを重ねてコンテナを運び続けるロボットは実運用です。どちらも重要ですが、事業計画に載せてよいのは後者だけです。

企業にとっての意味

ほとんどの企業にとって、今後数年で役に立つロボットは特化型です。ひとつの仕事を確実にこなすアーム、カート、ドローン、清掃機、車両です。ヒューマノイドは注目に値し、作業が反復的で環境が管理された場所なら試験導入する価値もあります。ただ、現時点の根拠から見る限り、事業の土台に据えられるものではまだありません。

同じ技術は、物理的な製品を取り巻く設計の仕事に、より早く届いています。企業自身の製品をアイデアからメーカーが製造できる仕様書まで導くForgeでは、AIが調査、スケッチ、3Dモデリングを高速で進め、すべての判断は人が下し、製品に必要な場面では専門家が加わります。ロボットはいずれ、それぞれのペースで工場の現場に届くでしょう。物理的な製品の構想の仕方は、いま変わりつつあります。