[イーデイリーShin Yeong-bin 記者] ロボットが人間のように歩く姿に歓声を上げていた段階は、急速に過ぎ去りつつあります。今では、そのロボットが現場で何ができるのか、どれほど長く安定して働けるのかという点に関心が集まっています。
22～23日、ソウルのCOEXで開催された「ヒューマノイド・サミット・ソウル2026」では、こうした流れがはっきりと表れました。発表を行った企業各社は、ロボットの頭脳と手、実世界のデータ、現場での信頼性を、商用化の核心要素として挙げました。
ロボティズは22日、ソウル・COEXで開催された「ヒューマノイド・サミット・ソウル2026」で、セミヒューマノイド「AIワーカー」を披露しました。（写真＝Shin Yeong-bin 記者）
フィールドAIのAI頭脳は、現在30種類を超えるロボットプラットフォームに適用されています。地図や衛星測位システム（GPS）、決められた経路なしでも移動することを目標としており、最近では大型車両が人の介入なしに35km以上走行した事例も公開しました。
指先の競争も熾烈です。リアルワールドのリュ・ジュンヒ代表は、CJ大韓通運の物流現場を例に挙げ、実際の現場では扱うべき物品が200種類を超え、移動速度も実験環境よりはるかに速いと説明しました。リアルワールドは、これを5本指のロボットハンドで扱う技術を開発しています。
リアルワールドの次世代ロボティクス・ファウンデーション・モデル（RFM）「RLDX-2」には、人の3次元（3D）の動きや時間、触覚などの物理信号を同時に学習する「4D+」データが適用されています。 小さなネジをつまんで組み立てるような精密作業は、既存のビジョン・言語・行動（VLA）モデルだけでは限界があるため、物体の3D形状を把握し、どこをどのように掴むかを判断する別途の技術も開発中です。
ロボティズは、多様なAIモデルを容易に適用できるプラットフォーム戦略を打ち出しました。キム・ビョンス代表は、自社開発のソフトウェア「サイクロ（CYCLO）」で約20種類のRFMを試験したと明らかにしました。キム代表は、初期のスマートフォンが専用カメラや音楽プレーヤーよりも性能は劣っていたものの、多様なアプリを取り込むことで汎用プラットフォームとなったように、ヒューマノイドも同様に発展していくと見通しました。
産業現場では、既存の作業環境にどれほど自然に溶け込めるかも重要です。ペルソナAIのコマーシャル戦略統括責任者であるマイケル・ペリー氏は、「溶接工は溶接だけを行うわけではありません」と述べ、ヒューマノイドも溶接だけでなく、鉄板の位置調整、ケーブル管理、作業結果の確認など、さまざまな作業を連続して行わなければならないと強調しました。
ペリー総括は、「ヒューマノイドが優れているのは、人間の形態がすべてのロボットにとって完璧だからではなく、特定の産業上の問題を解決するのに適した解決策だからです」と述べました。
リアルワールドは22日、ソウル・COEXで開催された「ヒューマノイド・サミット・ソウル2026」で、ロボットハンドを活用して様々な物体を把持する実演を披露しました。（写真＝リアルワールド）
米フィギュアAIのヒューマノイドは、BMWのスパータンバーグ工場で11ヶ月間にわたり1250時間以上稼働し、9万個を超える部品を処理し、3万台以上の車両の生産工程に参加しました。今年は次世代モデルを導入し、カートを引いて移動しながら部品を扱う複合作業へと範囲を広げました。
アジリティ・ロボティクスの「ディジット」も、物流現場で累計6万5000時間以上稼働しました。GXO物流センターでは、10万個を超えるトートを搬送し、作業精度は約98％を記録しました。同社はこれを踏まえ、今月、次世代ロボットを公開し、大規模な商用展開に移行する計画であることを明らかにしました。
アプトロニクスも、ヒューマノイドロボット「アポロ2」を実際の顧客現場や自社の「ロボットパーク」に配置し、製造・物流・流通作業のデータを大規模に収集しています。このデータは、グーグル・ディープマインドと共同で次世代ロボットAIモデルの学習に活用されます。
テスラはさらに一歩進んで、量産体制の準備を進めています。今年公開したオプティマス第3世代を初の量産向け設計と位置づけ、年末の生産開始を目指しています。フリーモントには、年間100万台規模の第1世代生産ラインを準備中です。
業界の競争基準も自然と変化しています。以前は歩行やバランス制御などのハードウェア性能が注目されていましたが、今では新しい作業をどれだけ早く学習できるか、実際の投資費用を回収できるほど稼働率を高められるかが、核心的な課題として浮上しています。
リアルワールドのリュ・ジュンヒ代表は、「フィジカルAIは、科学的に優れたモデルを作ることに留まってはならない」とし、「実際の作業現場の問題を解決することに集中すべきだ」と述べました。
22～23日、ソウルのCOEXで開催された「ヒューマノイド・サミット・ソウル2026」では、こうした流れがはっきりと表れました。発表を行った企業各社は、ロボットの頭脳と手、実世界のデータ、現場での信頼性を、商用化の核心要素として挙げました。
ロボットの本体よりも「AIの頭脳」の重要性が浮上しました。 フィールドAIのアリ・アガ最高経営責任者（CEO）は、特定のハードウェアよりも、複数のロボットに共通して適用できる「汎用頭脳」を強調しました。同氏は、「ヒューマノイドが適切な解決策であればヒューマノイドを使い、四足歩行ロボットが適していればそれを用いる」と述べました。
フィールドAIのAI頭脳は、現在30種類を超えるロボットプラットフォームに適用されています。地図や衛星測位システム（GPS）、決められた経路なしでも移動することを目標としており、最近では大型車両が人の介入なしに35km以上走行した事例も公開しました。
指先の競争も熾烈です。リアルワールドのリュ・ジュンヒ代表は、CJ大韓通運の物流現場を例に挙げ、実際の現場では扱うべき物品が200種類を超え、移動速度も実験環境よりはるかに速いと説明しました。リアルワールドは、これを5本指のロボットハンドで扱う技術を開発しています。
リアルワールドの次世代ロボティクス・ファウンデーション・モデル（RFM）「RLDX-2」には、人の3次元（3D）の動きや時間、触覚などの物理信号を同時に学習する「4D+」データが適用されています。 小さなネジをつまんで組み立てるような精密作業は、既存のビジョン・言語・行動（VLA）モデルだけでは限界があるため、物体の3D形状を把握し、どこをどのように掴むかを判断する別途の技術も開発中です。
ロボティズは、多様なAIモデルを容易に適用できるプラットフォーム戦略を打ち出しました。キム・ビョンス代表は、自社開発のソフトウェア「サイクロ（CYCLO）」で約20種類のRFMを試験したと明らかにしました。キム代表は、初期のスマートフォンが専用カメラや音楽プレーヤーよりも性能は劣っていたものの、多様なアプリを取り込むことで汎用プラットフォームとなったように、ヒューマノイドも同様に発展していくと見通しました。
産業現場では、既存の作業環境にどれほど自然に溶け込めるかも重要です。ペルソナAIのコマーシャル戦略統括責任者であるマイケル・ペリー氏は、「溶接工は溶接だけを行うわけではありません」と述べ、ヒューマノイドも溶接だけでなく、鉄板の位置調整、ケーブル管理、作業結果の確認など、さまざまな作業を連続して行わなければならないと強調しました。
ペリー総括は、「ヒューマノイドが優れているのは、人間の形態がすべてのロボットにとって完璧だからではなく、特定の産業上の問題を解決するのに適した解決策だからです」と述べました。
展示会場から工場へ…商用化の台数競争このような変化は、世界のヒューマノイド業界においても数字として表れています。
米フィギュアAIのヒューマノイドは、BMWのスパータンバーグ工場で11ヶ月間にわたり1250時間以上稼働し、9万個を超える部品を処理し、3万台以上の車両の生産工程に参加しました。今年は次世代モデルを導入し、カートを引いて移動しながら部品を扱う複合作業へと範囲を広げました。
アジリティ・ロボティクスの「ディジット」も、物流現場で累計6万5000時間以上稼働しました。GXO物流センターでは、10万個を超えるトートを搬送し、作業精度は約98％を記録しました。同社はこれを踏まえ、今月、次世代ロボットを公開し、大規模な商用展開に移行する計画であることを明らかにしました。
アプトロニクスも、ヒューマノイドロボット「アポロ2」を実際の顧客現場や自社の「ロボットパーク」に配置し、製造・物流・流通作業のデータを大規模に収集しています。このデータは、グーグル・ディープマインドと共同で次世代ロボットAIモデルの学習に活用されます。
テスラはさらに一歩進んで、量産体制の準備を進めています。今年公開したオプティマス第3世代を初の量産向け設計と位置づけ、年末の生産開始を目指しています。フリーモントには、年間100万台規模の第1世代生産ラインを準備中です。
業界の競争基準も自然と変化しています。以前は歩行やバランス制御などのハードウェア性能が注目されていましたが、今では新しい作業をどれだけ早く学習できるか、実際の投資費用を回収できるほど稼働率を高められるかが、核心的な課題として浮上しています。
リアルワールドのリュ・ジュンヒ代表は、「フィジカルAIは、科学的に優れたモデルを作ることに留まってはならない」とし、「実際の作業現場の問題を解決することに集中すべきだ」と述べました。
