ロボットはなぜ走れるようになったのか。ASIMOから強化学習まで二足歩行の科学史

中国で開かれたロボット運動会が大きなニュースになり、レンさんは大興奮でエマさんにその映像を見せたそうです。運動会では100m走のほか、もっと長い距離の競技もあったといいます。

話題の中心は、北京のヒューマノイドロボットの研究拠点が作った「天行ウルトラ」天行ウルトラというロボットです。人間の100m世界記録はウサイン・ボルトの9秒58ですが、このロボットは9秒39を記録したと紹介されています。

レンさんによれば、前年に優勝したロボットの100mの記録は21秒ほどでした。15秒くらいと予想したエマさんも、1年で半分以下になった進化の速さに驚きます。

レンさんは、これ以上速くなるとスポーツとしては危なそうだとしつつ、今回は「なぜロボットがいきなりこんなに走れるようになったのか」を調べてきたと切り出します。

走るにはまず二足歩行ができなければなりません。レンさんは、完全に直立した二足歩行をする動物は人間しかいないと説明します。ペンギンは二足歩行に見えますが、関節が曲がったよちよち歩きで、完全直立ではないそうです。

人間の赤ちゃんも、生後12〜19か月ごろに歩いては転ぶことを繰り返し、1年ほどかけてやっと歩けるようになります。人間にとっても、二足歩行はそれほど難しい技術だということです。

難しさの中心はバランスで、地面に足が2点しか着かないことにあります。レンさんは、安定には静的安定静的安定 ── 止まった状態でも倒れない安定。支える点が3つ以上あり、重心がその内側に収まっていれば成り立ちますと動的安定の2種類があると説明します。

二足歩行は動的安定にあたります。人間は直立した状態から前に倒れ、それを足でキャッチしながら歩いているとも言えます。歩行の研究では、人間の歩行を制御された転倒と表現することもあるそうです。

つまずいて転ぶのは、物に引っかかって想定どおりの場所に足を出せず、倒れるのを止められないからだとレンさんは説明します。

倒れそうになる体を足で受け止め、衝撃を吸収し、次の一歩に力を入れる。この繰り返しには多くの筋肉や関節が関わっています。

レンさんによれば、人間の関節は全身で約360個あり、そのうち動く関節は200個前後です。さらに歩行に関わるのは120個前後で、足首から先だけでも片足に30個ほどあるといいます。

膝のあたりも、膝関節とすねの上の関節が別にあり、関節が2つあるような構造だそうです。エマさんは、自分が意識していない関節がたくさんあることに驚きます。

一方、人型ロボットに歩かせるには、全身で20〜40個ほどの関節が必要だと言われています。人間の120個前後よりかなり少ないのは、関節が多すぎると制御が難しくなりすぎるためでもあるそうです。

ロボットにとっては、倒れていく体に素早く反応し、多くの関節を0コンマ何秒単位で正確に協調させて動かすこと自体が高いハードルでした。そのため、最近まで二足歩行ロボットは簡単には作れなかったといいます。

エマさんが筋肉の役割を尋ねると、レンさんは、ロボットではモーターモーター ── 電気で回転運動を生み出す装置。ロボットの関節を動かす力の源で、人間でいう筋肉の役割を担いますやギアがパワーを生む部分にあたると答えます。構造は違っても、力を出して関節を動かす点は人間の筋肉と同じだということです。

人間の世界は、階段や段差など二足歩行を前提に作られています。そのため人間は、二足で歩くロボットをずっと作ろうとしてきたとレンさんは話します。

レンさんによると、二足歩行ロボット開発のきっかけは1968年ごろ、歩けない人のためのパワードスーツパワードスーツ ── 人が身に着けて筋力や動作を補助する装置。福祉や介護、作業支援などの用途で研究されていますでした。装着して歩けるようにするという福祉的な目的が出発点で、そこで二足で立っていられる動き方の計算も進んだそうです。

その後、人が着ていなくても歩けるようになれば二足歩行ロボットになる、という流れで開発が進みました。ただし当時のやり方は、人間のように倒れる体を足で受け止めるものではありませんでした。

当時のロボットは、片方の足を必ず地面に着け、重心を残った足の上に置いたまま、足を前に出すという設計です。関節をガチガチに固めた状態で、すり足に近い動きをゆっくり行うのが精一杯だったといいます。

この「倒れない」歩き方の代表が、ホンダのASIMOです。少しだけ足を浮かせて前に出し、踏み込んで、また少し浮かせるという小刻みな歩き方は、重心を必ず足の裏に保つ設計から生まれていました。

ASIMOは走ることにも挑戦しましたが、重心を保つ歩き方が基本だったため、足が宙に浮く時間はほんの一瞬しか作れなかったそうです。人間の「走る」は、もっと長く空中にいる動きです。

空中に浮いている間は、重心や動きを制御できません。着地のたびに、どこにどんな角度で足を置くかを一瞬で計算し、その位置に足を運ぶことを連続で行う必要があります。

一歩前の動きで体勢が少しずれれば、次の着地でそのずれも直さなければなりません。ずれが積み重なると、いずれ転倒してしまうというのが大きな課題でした。

日本がASIMOで重心を計算して一歩ずつ歩く研究をしていたころ、アメリカでは1980年ごろから真逆のアプローチをとる研究者がいました。後にMITでレッグラボ（足研究所）を作ったマーク・レイバートさんです。

レイバートさんが最初に作ったのは、一本足でぴょんぴょん跳ね続けるロボットでした。レンさんは、子どもの遊具ホッピングや、ピクサーのオープニングに登場する電気スタンドを例えに出して説明します。

一本足のロボットは、止まった瞬間に倒れます。だから跳び続けるしかありません。レイバートさんは、その制御のために3つのルールを設定したといいます。

レイバートさんは1980年に研究を始め、1986年ごろに足のロボットを完成させたそうです。

レイバートさんが作った会社が、ボストン・ダイナミクスボストン・ダイナミクス ── 1992年創業のアメリカのロボット企業。四足歩行ロボットや人型ロボットの滑らかな動きを公開し、たびたび話題を集めてきましたです。黄色い、頭のない犬のような四足歩行ロボットが、滑らかに歩いたり走ったりする姿で話題になりました。

この四足歩行ロボットの基礎技術は、一本足で跳ねるロボットでした。4本の足でジャンプしてバランスを取ることを続ければ、原理上は歩けるという考え方です。1980年代の一本足ロボットから、四足ロボットが登場する2010年代まで、30年ほどかかっています。

どちらがよいかはやってみなければわかりませんでしたが、倒れながら調整する方が、歩いたり走ったりするには向いていたというのが一応の結論だとレンさんは話します。人間の歩き方に近いのも、こちらのアプローチです。

倒れながら歩くには、動き方を予測し、力を計算して実行し、また予測するという処理を1秒に何度も繰り返す必要があります。コンピューターの計算能力が上がったことが、このアプローチを実現させた転換点でした。

2010年代初めには、倒れながら歩く方式の二足歩行も実現していました。ただし、走るのはまだ難しかったといいます。そこで登場するのが強化学習強化学習 ── 試行錯誤の結果に応じて報酬を与え、より報酬が得られる行動を学ばせる機械学習の手法。ゲームAIやロボット制御などで使われていますです。

レンさんは、犬に「お手」を教える例で説明します。うまくできたらおやつをあげると、犬はより素早く手を出すようになります。これが、ある意味で強化学習だということです。

ロボットの場合は、体の傾きや関節の角度などをセンサーで読み取り、どう動けば1メートル先に早く到達できるかをひたすら試させます。一番よかった動きを最適解として採用することを繰り返すと、歩き方がどんどん最適化されていきます。

ただ、現実のロボットを何万回も転ばせると壊れるおそれがありますし、倒れるたびにセットし直すのは非効率です。そこで、仮想世界のシミュレーションで大量のロボットを動かし、一番よい動きを現実のロボットに応用するようになりました。

ところが、シミュレーションで学んだ動きをそのまま現実に当てはめても、うまくいきませんでした。地面が滑りやすい、少し傾いている、風が吹いているといった要素が、シミュレーションでは再現しきれないからです。

どうすればいいかと聞かれたエマさんは、現実世界でも学習させて、想定外の状況への対処を叩き込むという案を出します。レンさんは、現実のデータで補正するのもひとつのよいアプローチだと認めたうえで、別の方法がうまくいったと紹介します。

仮想世界の地面の傾きや凸凹、滑りやすさをすべてランダムにして、さらに強化学習を続けます。すると、現実世界は「無数に試したデタラメな条件のうちの一つ」になり、ロボットが現実でも歩けるようになるという考え方です。この手法はドメインランダム化ドメインランダム化 ── シミュレーションの物理条件や見た目を意図的にばらつかせて学習させ、現実環境への適応力を高める手法と呼ばれています。

シミュレーション技術が一気に発展したのは2010年代後半です。レンさんは、そこからの進化を年ごとにたどります。

2021年から2022年にかけては、NVIDIAなどの半導体が登場し、GPUGPU ── 大量の計算を並列で処理できる半導体。画像処理のほか、AIの学習やシミュレーションに広く使われています1枚で4000体のロボットを仮想訓練できるようになりました。それまで数週間かかっていた学習が、20分ほどで済むようになったといいます。

レンさんはこの変化を、関節を動かす「脳」が急速に賢くなったことだとまとめます。どう関節を動かせば転ばないかを判断する頭がよくなったことで、歩くことも走ることも急にできるようになってきたということです。

頭がよくなって動けるようになったロボットには、別の問題が出てきました。レンさんの問いかけに、エマさんは「モーターが熱くなる」と正解を言い当てます。

熱の原因は、ロボットの筋肉にあたるモーターとギアです。ギアは歯車で、モーターの回転を大きな歯車につなぐと、回転は遅くなる代わりにパワーが出ます。レンさんは、自転車のギアの切り替えを例に説明します。

モーターが回り、ギアでパワーを増幅して膝などの関節を動かすと、大量の熱が出ます。そこで、ロボットの全身に血管のような管を通して冷却水を循環させ、関節を冷やしながらモーターを動かし続ける工夫が必要になりました。

2025年から2026年にかけては、この熱との戦いが続いていると言われています。冷やし方の最適解はまだ見つかっておらず、各社が独自の方法をとっているそうです。中国の運動会では、冷却用のランドセルのようなものを背負ったロボットもいたといいます。

運動会には、小さなものから大きなものまで、さまざまなロボットが出場していました。レンさんが印象に残ったのは、両腕をそろえて左右に振り続ける、かわいい走り方でぶっちぎりの速さを見せたロボットです。

人型なのに、人間とは違う走り方で速いのは不思議です。レンさんは「人間もあの走り方の方が速い説があるのかも」と冗談めかしつつ、ロボットごとに形やパーツの重さ、重心が違うため、最適な走り方も違うのだろうと推測します。今は走り方が一番バラエティに富んでいる時期かもしれないということです。

走り方は今後一本化されるのかというエマさんの問いから、話は人型ロボットの量産へ移ります。レンさんは、イーロン・マスク氏がすでに人型ロボットを量産しているとし、Amazonの配送センターで荷物を仕分ける人型ロボットも話題になっていると紹介します。

荷物の仕分けも、手の関節を複雑に動かす作業です。レンさんは、歩いたり走ったりすることと、やっていることは似ていると話します。

エマさんは介護ロボットへの期待を語ります。自分たちの老後には介護ロボットがいるかもしれないとしつつ、少し寂しさもあり、心のサポートもしてほしいと話します。レンさんは、人件費とロボットのコストが逆転すれば一気に採用が進むだろうと見ています。

エマさんは、ロボットなら虐待のような問題も起きにくいのではと話します。レンさんは、ちゃんと制御されていれば起きないとしつつ、ひどい扱いを受け続けたロボットが反逆しないのかという問題も出てきそうだと応じます。

レンさんは、ファミレスの配膳ロボットも、昔の人が見ればかなり未来的な光景だろうと話します。エマさんは、レンさんが以前、猫型の配膳ロボットの投稿でバズったことを思い出します。

2023年、ガストの猫型配膳ロボットが「デザートを持ってきてほしい」と書かれたレシートを運んできたことを、レンさんは「意思を持っているみたい」と投稿しました。この投稿は話題になり、記事としてガストへのインタビューにまでつながったそうです。

レンさんは、今はまだ制御されたまま動く猫型ロボットでも、いずれ自分で考えて配膳したり会話したりするファミレス店員ロボットが出てくると予想します。

エマさんは、配膳中の料理を別の客が盗む問題もあると紹介します。これに対しレンさんは、猫型だから「どうせバレない」と甘く見られているのかもしれないと考えます。

レンさんは、ここまでの話をまとめます。ロボットの歩行は、倒れないよう重心移動を計算して一歩ずつ歩くところから始まりました。倒れながら歩く方向へ切り替わってから進化が一気に速まり、仮想世界のシミュレーションで歩き方や走り方のフォームを覚えた結果、人間より速く走れるようになったという流れです。

一方で、コストや熱の問題は残っています。さらに、とても速く走るロボットは、おそらく走ることしかできません。

エマさんは、「これやって」と頼めば柔軟にこなせるロボットのほうが重宝されると話します。レンさんは、Amazonの配送センターでは棚ごと持ち上げて動かすルンバのようなロボットも使われており、必ずしも人型である必要はないと指摘します。

そのうえでレンさんは、一番ニーズが高いのは、掃除や料理、洗濯をこなす家事ロボットが一家に一台あるような状態だろうと話します。エマさんは買い物に行ってくれるロボットを望み、レンさんは人間がスーパーに行かない時代が来るかもしれないと応じます。

ロボット開発は、AIの発展と一緒に追いついてきました。エマさんは、AIもロボットも加速度的に発展しているので、自分たちの老後に答え合わせができると思えば楽しみだと話します。

レンさんは、人類の歴史上で今が一番進化が速く、これからロボットがロボットを作り、AIが次のAIを作るようになると見ています。仕事でAIを使っていても、人間の理解力に上限があり、人間同士の調整や手作業の部分がどうしても速くならないと感じているそうです。

レンさんは、こうした発展を追うことで、次にどの産業が来そうか、ロボットにできないことは何かを考えるヒントになると話します。ロボットだけが進化しても仕方がなく、強化学習などのAIとセットで進んでいるという実感も語ります。

エマさんは、AIやシミュレーションが脳、モーターとギアが筋肉、冷却水が汗と、ロボットがどんどん人間に近づいていることも面白いと話します。

最後にレンさんが願うのは、ロボットが平和的に使われることです。すでにドローンによる戦争が起きており、人型ロボットの地上戦も『スター・ウォーズ』のドロイド戦争のように現実味を帯びてきているといいます。

二人の結論は、家事や洗濯、買い物など、暮らしを助ける使い方を考えていってほしいというものでした。

まとめ

ロボットが人間より速く走れるようになった背景には、「倒れないように歩く」から「倒れながら歩く」への発想の転換と、仮想世界で何度も転びながら学ぶ強化学習がありました。一方で、熱やコスト、汎用性といった課題は残っており、二人はその技術が平和で暮らしに役立つ形で使われることを願っています。

• 二足歩行は止まると倒れる動的安定で、人間の歩行は「制御された転倒」とも表現される
• ASIMOは重心を保つ設計で歩けたが、空中にいる時間が長い「走る」動きは難しかった
• マーク・レイバートの一本足ロボットから、倒れながら調整するボストン・ダイナミクスの発想が生まれた
• 条件をデタラメにした仮想世界での強化学習とGPUによる大量訓練で、走り方の学習が一気に進んだ
• 次の壁はモーターとギアの熱で、走れるだけでなく家事などの汎用性と平和的な利用が求められている