頭・ボディ・部品で読むヒューマノイド業界の地図。Skild AIやUnitreeから日本の勝ち筋を探る

今回のテーマは「ヒューマノイド業界の地図」です。佐野さんは、日米中を中心に世界各国のヒューマノイド業界がどういう状態にあり、どんなビジネスモデルが成り立ちつつあるのかを話したいと切り出します。

この話は、佐野さんが執筆している本の内容がもとになっています。最終レビューは10月1日ごろまで続き、収録日の10月16日までにも状況は少し変わったそうです。それでも、業界の全体的な構造は大きく変わっていないといいます。

佐野さんによると、業界の地図を見るポイントは3つあります。ヒューマノイドがどういう要素でできているかを考えると、わかりやすいそうです。

1つ目は、ヒューマノイドの「頭」を作る会社です。以前の回で取り上げたPhysical IntelligencePhysical Intelligence ── ロボット向けの汎用AIモデルを開発するアメリカのスタートアップ。さまざまなロボットを動かせる基盤モデルの開発を掲げていますのように、ロボットがどう動くかを決めるAIを作っています。

2つ目は、Unitree RoboticsUnitree Robotics ── 中国・杭州のロボットメーカー。四足歩行ロボットで知られ、比較的低価格なヒューマノイドも手がけていますのようにボディ全体を作る会社です。3つ目は、パーツを作るサプライチェーンの会社です。日本では、ロボットの動きを調整する減速機減速機 ── モーターの回転を遅くして、そのぶん大きな力を生み出す部品。ロボットの関節の精密な動きに欠かせませんを作るハーモニック・ドライブ・システムズが有名だと佐野さんは話します。

佐野さんは、業界の地図を読むときは、ニュースで話題になった会社よりも、どの会社にどんなお金が流れているかを見たほうがわかりやすいと話します。

ニュースでは、ボディのほうが注目されがちです。以前の番組では、UBTechUBTech ── 中国の深圳に本社を置くロボット企業。ヒューマノイドやサービスロボットを開発していますから横山さんに似た顔の「イケメンロボット」が出てきた話もありました。

一方で、以前紹介したSkild AIは、エピソード説明によると評価額が140億ドルを超えています。Figure AIやUnitree Roboticsもボディだけで巨額の評価を得ていますが、佐野さんの見立てでは、今いちばんお金が集まっているのは「頭」を作る会社です。

そのため佐野さんは、ボディを作る会社が一番とは限らないという見方をしたほうがいいと話しています。

では、日本はどこで勝てそうなのか。佐野さんは結論から言うと、本を書くために調べたら、日本は数字の上では全部負けていたといいます。

唯一健闘していたのが、ハーモニック・ドライブ・システムズの減速機です。ただし、中国では減速機の利用シェアで自国製のほうがすでに高くなり、日本の部品が使われなくなってきていると佐野さんは話します。

佐野さんによると、中国製は精度で少し劣るといわれます。それでも大量に作れること、研究開発段階なら自社で作ったほうが早いこと、原価を抑えたいことが、中国が自国生産に向かう理由です。

番組が始まってから「サプライチェーンは日本がすごい」という話が多かったと樋口さんが驚くと、佐野さんは決算書を読みあさって数字を確かめたと答えます。

佐野さんは、同社は負けているのではなく様子見をしているのだろうと見ています。どんな部品をどう当てはめるかがまだ確立していないためです。そのあいだに、中国は自社でスピーディーに部品を作ってくると話します。

部品の性能や精度そのものでは、日本は負けていないという見方も示されます。そのうえで、開発者の目線から見ると、国内でスピーディーにやり取りできることの価値が大きいという話が出ます。

ヒューマノイドの開発設計では、モーターの規格や耐久性など、ウェブに載っていない情報をメーカーの技術者と細かくやり取りします。海外メーカーへの問い合わせでは10日ほどかかることもある一方、日本のメーカーなら日本語で数日のうちに返事が来て、やりやすいと語られます。

ヒューマノイド系のスタートアップが多い中国では、国内でサプライチェーンが完結していることで、試作品を素早く作り、改善を何度も回せます。樋口さんも、近いところで作るほうがいろいろと有利だろうと応じます。

樋口さんは、戦争のリスクを考えても、自国でどれだけ作れるかは重要になりそうだと付け加えます。佐野さんも、他国に開発を頼むと製品のアイデアを真似されてしまう事例もあると聞くため、他国と組む難しさがあると話します。

ただし佐野さんは、中国製の部品に否定的なわけではありません。中国ほどの量産体制を確立できる国はほかにないため、Play Roboticsも量産の段階では中国の部品をどんどん使い、提携したいと考えているそうです。

佐野さんは本の執筆中、最初は「日本は勝てる」と書いていました。けれど本当にそうかと細かく調べ直したところ、数字の上ではどこにも勝ち目が見えなかったといいます。

そのうえで佐野さんが見いだした勝ち筋は、日本人の「使う上手さ」です。日本人は道具を丁寧に使いこなすのが上手いと佐野さんは考えています。

具体的には、AIは例えばPhysical Intelligenceから、映像データはGoogleから借り、ボディは日本で作り、部品は日本のサプライチェーンを使う、という組み合わせ方です。それを現場に導入し、日本人の作業にぴったり当てはまるロボットを作っていく道があると佐野さんは話します。

樋口さんが、ロボットを使ってコンテンツを作る道もありそうだと言うと、佐野さんもあると思うと応じます。さらに、トヨタのように自社工場でフィジカルAIを多く導入している大手メーカーが、良いヒューマノイドを作る可能性にも触れました。樋口さんは、現場で実用してからプロダクト化する順番はありうると整理します。

日本のヒューマノイド企業のもう1つの課題は、お金が集まりにくいことです。佐野さんは、その理由として、米中と比べてベンチャーキャピタルの投資額が大きく違う点を挙げます。

そこで佐野さんが挙げる勝ち筋が、国防や軍事利用です。日本企業でも、国産の軍事向けロボットを作る会社には、国やベンチャーキャピタルからお金が集まりやすいと見ています。

佐野さんは、Unitree Roboticsが多分この戦略でやってきたと話します。樋口さんは、これがいわゆる防衛テック防衛テック ── 防衛・安全保障の分野に向けた技術やスタートアップの総称。近年、欧米を中心に投資が増えていますだとまとめました。

もう1つの発見として、佐野さんは、NVIDIAがさまざまなフィジカルAI企業に盛んに投資していることを挙げます。日本のスタートアップもNVIDIAから投資を受けるべきだというのが佐野さんの考えです。アメリカの資本は入るものの、外資を取り込みながら成長し、日本発のプロダクトを世界に展開していけば可能性が広がると話します。

Play Roboticsが狙うのは、IPや人格、記憶を持ったエモーショナルなロボットです。佐野さんは、この領域には日本らしさがあり、日本から世界に発信できるプロダクトになりうると考えています。

樋口さんが「それも側や使い方の部分ですよね」と言うと、佐野さんは言い直します。

佐野さんは、ユーザーの体験設計にこだわりまくったプロダクトが作れれば可能性があると話します。一方で、ベンチャーキャピタルの人と話して考えさせられたことがあるといいます。

それが、Facebookが「依存させるアルゴリズムを組み込んでいたのではないか」として訴えられている件です。佐野さんは、Facebookも最初は良いものを作ろうとしていたはずで、ユーザーを集めるためにそうしたのだろうと見ています。

佐野さんは、Play Roboticsは依存させるサービスは絶対に作らないと考えています。それでも、依存度が高いものほど世界中で使われるという事実は、エモーショナルなコンパニオンロボットを作る側として重く受け止めたそうです。

樋口さんは、依存と愛着はパキッと分けられるものではないと指摘します。毎日使っている車も、依存と言えば依存だし、便利だから使っているだけとも言える、という例を挙げました。

佐野さんは、愛着形成のあり方は専門家と話しながら進めるべきだと考えています。人間とロボットの共存の研究データはこれから溜まっていくため、そこはまだ空いているポジションだと見ています。

樋口さんは、これからは哲学がとても大事になると感じています。答えのない問いを考えなければならない場面が、ロボットの普及で一気に増えると考えているからです。

自動運転で事故が起きたときに誰の責任になるのか、という問題も、突き詰めれば哲学だと樋口さんは話します。そのうえで、仏教の国である日本なら、西洋とは違う行動原理で独自の答えを示せるかもしれないと考えています。

佐野さんも、仏教では魂がつながっているという考え方があるので、日本らしいことができるかもしれないと応じます。樋口さんは、違う原理で動いた結果どんな社会ができたか、という日本なりの実験結果を残せそうだと話しました。

ここで佐野さんは、執筆中の本の構成を少しだけ紹介します。本は6つの章で、業界をそれぞれ違う視点から見ていく構成です。

佐野さんは、10年より先の未来はわからないという立場なので、個人の章では10年間で何が起きそうかを書いたといいます。

最後の章について佐野さんは、長い目で見れば人間は働く必要がなくなり、余白を楽しむ人生になるはずだと話します。ただし歴史を見ると、大きな革新が起きたときは制度が追いつくまでに時間がかかり、人が路頭に迷ったり戦争が起きたりしてきました。

だからこそ、お金を貯めておいたほうがいいという現実的な話と、仕事よりも自分の好奇心をもとに生きたほうがいいという話の両方を本に書いたそうです。樋口さんは「リアル」と反応しました。

佐野さんは、今ある仕事の多くはなくなると考えています。それでも、機械化で仕事がなくなると言われた時代にも、実際には新しい産業が生まれて仕事は増えたと指摘します。IT業界の仕事も、その例です。

ヒューマノイドの時代に生まれる仕事として、佐野さんは、現場でロボットを監督する仕事や、ロボットとの共生を考える仕事を挙げます。さらに、自分の仕事を手順に分解し、どこにロボットを組み込めるかを考えるデプロイデプロイ ── ここでは、ロボットやAIを実際の現場に導入して稼働させることの仕事も残るといいます。

社内でAIやロボットのプロジェクトが手挙げ制で立ち上がったら、佐野さんは絶対に手を挙げたほうがいいと勧めます。ロボットの経験がなくても、現場の作業をよく理解している人ほど、どこにロボットを入れればいいかが正確にわかるからです。

佐野さんは、10年後には仕事の量はそれほど減らなくても、中身は急変すると見ています。今持っている仕事が必要とされなくなり、離職や転職難も起きる可能性が高いといいます。

そこで佐野さんが勧めるのが、独学でもいいからヒューマノイドとフィジカルAIを学ぶことです。最低限、AIの達人にはなっておいたほうがいいと話します。

佐野さんのいう達人とは、チャットでもエージェントでもAIを使い倒し、自分の作業をできるかぎりAIに任せられる人のことです。そのうえで、それがロボットに落とし込まれたら何ができるかまで学び、解像度を高め続けることが重要だと話します。

横山さんは、いずれ人間とヒューマノイドが同じくらいの割合で働く職場になると感じています。そして、ヒューマノイドを理解することは他者理解と同じだと話します。

横山さんが挙げるのは、日本人だけだった会社が外国人を雇うときの例です。相手の文化や食生活を理解すれば、仕事が円滑に進みます。ヒューマノイドも同じで、どんな原理で考え、何をエネルギーに動き、どんな文化を持っているかを理解すれば、一緒にパフォーマンスを高める同僚になれるといいます。

佐野さんは、この話はAIとの対話ですでに起きていると応じます。AIをよく使う人は、あえてこう指示したほうがAIの力が出る、という勘所をつかんでいます。佐野さんは、その差はAIと関わってきた時間の差だと話します。

さらに佐野さんは、人間に残る仕事は決断だと考えています。決断に必要なのは現状を把握する力で、それは横山さんの言う他者理解に通じます。ロボットやAIのことがわからない状態では、キャリア戦略は立てられないと佐野さんは話します。

佐野さんは、未知数な領域だからこそ先に知っておくべきだと話します。実際に、2年前にまったく違う仕事で一緒だった友人が、いつの間にか会社のロボティクス担当者になっていたそうです。

その友人は、最新情報を追いかける人でした。佐野さんは、そうした姿勢が社内に伝わったのではないかと見ています。新しいことに取り組む人ほど、フィジカルAIの担当者や近い部署に選ばれやすいといいます。

番組では、変化の多い時代ほど対応力が大事になり、そのエンジンは興味だという話も出ます。佐野さんも、好奇心があれば人は自然と調べるものだと応じました。

佐野さんはさらに、安定した大企業に勤めている人でも、少しでも興味があるならスタートアップの転職サイトを覗き、AIやフィジカルAIの会社に一度入ってみるのもいいと勧めます。

話の流れで、Play Roboticsに履歴書を送ってみようかという冗談も出ます。佐野さんは、自分たちはまだ小さく採用の余地がないので、資金調達したらぜひ来てほしいと笑って返しました。

最後に佐野さんは、情報を知れば業界全体の地図が見えるはずなので、インプットが大事だと改めて話します。まとまった情報を得るなら、誰が書いた本でもいいのでフィジカルAIの本を読むのがいい、という話で締めくくられました。

まとめ

今回の回では、ヒューマノイド業界を「頭・ボディ・部品」の3軸とお金の流れから整理し、数字では厳しい日本の立ち位置と、現場導入やUX、防衛テックといった勝ち筋が語られました。後半では、仕事の中身が変わる時代に、AIを使いこなし、ヒューマノイドを同僚として理解することの大切さが話されています。

• 業界の地図は「頭（AI）」「ボディ」「サプライチェーン」の3軸で見て、話題性より評価額や資金調達などのお金の動きに注目する
• 佐野さんの調べでは日本は数字の上で全敗に近く、強みだった減速機も中国の自国生産に追い上げられている
• 日本の勝ち筋として、海外の技術を組み合わせた現場導入、防衛テックからの展開、エモーショナルなロボットのUXが挙がった
• コンパニオンロボットでは「依存」と「愛着」の線引きが今後の大きな課題になる
• 仕事はなくなるのではなく中身が変わるため、AIを使い倒し、ヒューマノイドを他者として理解しておくことが備えになる