[ニューヨーク＝イーデイリーSeong Joowon 特派員] 人工知能（AI）がデジタル空間を超え、現実世界で活動する「フィジカルAI」へと拡大する中、ロボット産業の商用化が今後2～3年の間に本格化するとの見通しが示されました。ただし、研究室で動作するロボットが実際の産業現場に導入されるためには、高い信頼性と経済性を確保しなければならないという指摘もなされました。
ロボストラテジーのマーク・ワインスタイン最高執行責任者（COO）が13日（現地時間）、イーデイリーとのインタビューに応じている。（写真＝イーデイリーSeong Joowon 特派員）
米国ナスダックに上場しているロボット・フィジカルAI専門の投資ファンド、ロボストラテジー（RoboStrategy）のマーク・ワインスタイン（Marc Weinstein）最高執行責任者（COO）は13日（現地時間）、ニューヨークのタイムズスクエア近郊にあるニッカーボッカーホテルでイーデイリーと面会し 「特定の作業に特化したロボットは、2～3年以内に商用化が拡大する可能性がある」と見通しました。多様な作業を行う汎用ロボットについては、約5年の期間が必要になると予測しました。
ワインスタインCOOは、モルガン・スタンレーやジェフリーズで投資銀行業務を担当し、デジタル資産投資会社のウェーブ・ファイナンシャルを経て、メカニズム・キャピタルでジェネラル・パートナー（GP）を務めた金融の専門家です。ペンシルベニア大学ウォートン・スクールで経済学を専攻し、ロボストラテジーの共同設立者として、投資戦略と資本市場業務を統括しています。
同氏は、ロボット産業が急速に成長している背景として、AIモデルの発展、ハードウェア価格の下落、人口構造の変化を挙げました。ワインスタインCOOは、「ロボットが初めて直面する環境でも、様々な作業を遂行できる完全自律化に近づきつつある」とし、「ハードウェアのコストも下がっているため、最終的にはロボットの作業コストが人の労働コストよりも低くなるだろう」と説明しました。
特に、韓国や米国、欧州などでは、高齢化や退職に伴う人手不足の懸念が、ロボットの需要を拡大すると見込んでいます。
ロボストラテジーは、去る5月にナスダックに上場したクローズド型投資ファンドで、フィギュアAIやダイナロボティクス、スタンダードボッツ（Standard Bots）など、非上場のロボット企業に投資しています。同日、ニューヨークで主要な投資先企業の経営陣が参加するロボティクスイベントを開催しました。
ワインスタインCOOは、ロボット投資において最も重要な基準として、実際の売上創出能力を強調しました。同氏は、「技術デモや購入意向書にとどまるのではなく、産業現場でロボットを使用する顧客から実際の売上が発生しているかどうかが重要だ」と述べました。
投資リスクに関する警告も発しました。同氏は、「上場ファンドの株式は取引が可能ですが、ベンチャー投資にははるかに長い時間がかかります」とし、「株価が基礎資産の純資産価値や投資先の企業の成長とは無関係に大きく変動する可能性があります」と説明しました。短期的な利益よりも、5～10年の投資期間を見据える必要があるということです。
実際、ロボストラテジーの9月末時点の純資産において、産業用ロボット企業のスタンダードボッツが占める割合は31.3％に達しています。ワインスタインCOOは、米国製造業の国内回帰の流れの中で、産業用ロボットアーム市場の成長可能性を高く評価しました。今後、投資対象が増えれば、集中リスクも緩和されるものと期待しています。
米国のロボットメーカー、デックスメイトのタオ・チェン最高経営責任者（CEO）が13日（現地時間）、イーデイリーとのインタビューで、自社のロボット「ベガ（Vega）」を紹介しています。（写真＝イーデイリーSeong Joowon 特派員）
ロボストラテジーが投資したもう一つの企業である、米国のロボットメーカー、デックスメイト（Dexmate）のタオ・チェン（Tao Chen）最高経営責任者（CEO）は、ロボットの商用化における最大の課題として信頼性を挙げました。 同氏はこの日のインタビューで、「大学の研究室では成功率が60～70％程度でも有意義な成果として評価されるかもしれませんが、実際の顧客に供給するには99.99％レベルの成功率が必要です」と述べました。
チェンCEOは、マサチューセッツ工科大学（MIT）のコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）でロボット学習分野の博士号を取得した、研究者出身の創業者です。カーネギーメロン大学でロボット工学の修士号を取得し、ロボットの物体操作や移動・探索技術を研究してきました。
同氏は、新しい顧客の作業環境にロボットを適用するたびに大規模なエンジニアリングリソースを投入しなければならないようでは、事業を拡大するのは難しいと説明しました。AIモデルが多様な作業に適用できるよう進化し、少量の追加データだけで新しい作業を学習できなければならないということです。
チェンCEOによると、デックスメイトは現在、世界中に数百台のロボットを供給しています。顧客企業は、製造業や物流倉庫を中心に、部品の仕分け・作業ごとの束ね作業、箱の運搬、物品の取り出しなどの作業にロボットを活用したり、導入を試験的に進めたりしています。
韓国企業との協力も注目されています。#LG CNSは去る3月、米国のデックスメイトに戦略的投資を行い、産業現場への適用に向けた技術検証を進めています。チェンCEOはこの日のインタビューで、「LGが当社のロボットを使用しており、韓国での流通も支援してくれている」と明らかにしました。
チェンCEOは、今後1～2年の間に製造業や物流分野において、AIベースのロボットによる特定の作業への適用が進展し、今後3年間で作業の信頼性や新しい環境への適応能力が大幅に向上すると見通しました。同氏は、「フィジカルAIはAIモデルだけの問題ではなく、ハードウェアとソフトウェアを一体として解決しなければならないシステムレベルの課題だ」と強調しました。
ロボストラテジーが投資したスタンダード・ボッツのロボット実演の様子（写真＝イーデイリーSeong Joowon 特派員）
米国ナスダックに上場しているロボット・フィジカルAI専門の投資ファンド、ロボストラテジー（RoboStrategy）のマーク・ワインスタイン（Marc Weinstein）最高執行責任者（COO）は13日（現地時間）、ニューヨークのタイムズスクエア近郊にあるニッカーボッカーホテルでイーデイリーと面会し 「特定の作業に特化したロボットは、2～3年以内に商用化が拡大する可能性がある」と見通しました。多様な作業を行う汎用ロボットについては、約5年の期間が必要になると予測しました。
ワインスタインCOOは、モルガン・スタンレーやジェフリーズで投資銀行業務を担当し、デジタル資産投資会社のウェーブ・ファイナンシャルを経て、メカニズム・キャピタルでジェネラル・パートナー（GP）を務めた金融の専門家です。ペンシルベニア大学ウォートン・スクールで経済学を専攻し、ロボストラテジーの共同設立者として、投資戦略と資本市場業務を統括しています。
同氏は、ロボット産業が急速に成長している背景として、AIモデルの発展、ハードウェア価格の下落、人口構造の変化を挙げました。ワインスタインCOOは、「ロボットが初めて直面する環境でも、様々な作業を遂行できる完全自律化に近づきつつある」とし、「ハードウェアのコストも下がっているため、最終的にはロボットの作業コストが人の労働コストよりも低くなるだろう」と説明しました。
特に、韓国や米国、欧州などでは、高齢化や退職に伴う人手不足の懸念が、ロボットの需要を拡大すると見込んでいます。
ロボストラテジーは、去る5月にナスダックに上場したクローズド型投資ファンドで、フィギュアAIやダイナロボティクス、スタンダードボッツ（Standard Bots）など、非上場のロボット企業に投資しています。同日、ニューヨークで主要な投資先企業の経営陣が参加するロボティクスイベントを開催しました。
ワインスタインCOOは、ロボット投資において最も重要な基準として、実際の売上創出能力を強調しました。同氏は、「技術デモや購入意向書にとどまるのではなく、産業現場でロボットを使用する顧客から実際の売上が発生しているかどうかが重要だ」と述べました。
投資リスクに関する警告も発しました。同氏は、「上場ファンドの株式は取引が可能ですが、ベンチャー投資にははるかに長い時間がかかります」とし、「株価が基礎資産の純資産価値や投資先の企業の成長とは無関係に大きく変動する可能性があります」と説明しました。短期的な利益よりも、5～10年の投資期間を見据える必要があるということです。
実際、ロボストラテジーの9月末時点の純資産において、産業用ロボット企業のスタンダードボッツが占める割合は31.3％に達しています。ワインスタインCOOは、米国製造業の国内回帰の流れの中で、産業用ロボットアーム市場の成長可能性を高く評価しました。今後、投資対象が増えれば、集中リスクも緩和されるものと期待しています。
ロボストラテジーが投資したもう一つの企業である、米国のロボットメーカー、デックスメイト（Dexmate）のタオ・チェン（Tao Chen）最高経営責任者（CEO）は、ロボットの商用化における最大の課題として信頼性を挙げました。 同氏はこの日のインタビューで、「大学の研究室では成功率が60～70％程度でも有意義な成果として評価されるかもしれませんが、実際の顧客に供給するには99.99％レベルの成功率が必要です」と述べました。
チェンCEOは、マサチューセッツ工科大学（MIT）のコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）でロボット学習分野の博士号を取得した、研究者出身の創業者です。カーネギーメロン大学でロボット工学の修士号を取得し、ロボットの物体操作や移動・探索技術を研究してきました。
同氏は、新しい顧客の作業環境にロボットを適用するたびに大規模なエンジニアリングリソースを投入しなければならないようでは、事業を拡大するのは難しいと説明しました。AIモデルが多様な作業に適用できるよう進化し、少量の追加データだけで新しい作業を学習できなければならないということです。
チェンCEOによると、デックスメイトは現在、世界中に数百台のロボットを供給しています。顧客企業は、製造業や物流倉庫を中心に、部品の仕分け・作業ごとの束ね作業、箱の運搬、物品の取り出しなどの作業にロボットを活用したり、導入を試験的に進めたりしています。
韓国企業との協力も注目されています。#LG CNSは去る3月、米国のデックスメイトに戦略的投資を行い、産業現場への適用に向けた技術検証を進めています。チェンCEOはこの日のインタビューで、「LGが当社のロボットを使用しており、韓国での流通も支援してくれている」と明らかにしました。
チェンCEOは、今後1～2年の間に製造業や物流分野において、AIベースのロボットによる特定の作業への適用が進展し、今後3年間で作業の信頼性や新しい環境への適応能力が大幅に向上すると見通しました。同氏は、「フィジカルAIはAIモデルだけの問題ではなく、ハードウェアとソフトウェアを一体として解決しなければならないシステムレベルの課題だ」と強調しました。
