ロボティクス

主要ニュース

1. 1

   Tesla、ロボタクシーをマイアミで提供開始

   Teslaは金曜日、ロボタクシーサービスがマイアミで利用可能になったと発表しました。同社は6月にテキサス州オースティンで無人運転のロボタクシーサービスを開始しており、今回はその事業を拡大する動きです。 ロボタクシーはEV製造業者から自動運転ソフトウェアとAI・ロボティクス事業へのシフトを加速させる取り組みの中核であり、競合のWaymoやZooxも事業拡大を進めているとみられる業界全体のトレンドを示しています。

   Muskは5月、人間の安全監視者なしの完全自動運転車が米国でより広く普及すると見込む時期として2024年後半を挙げています。

2. 2

   中国Ubtech、AIコンパニオンロボット「U1」を量産開始

   Ubtechが初めて量産する全身型ヒューマノイドロボット「U1シリーズ」をU Worldブランド下で発表しました。産業・サービス用途の枠を超え、AI コンパニオンロボットの市場テストを始めています。 中国がAIコンパニオンロボットに対する需要を本格検証する動きとなります。従来は工場や施設向けが中心でしたが、生活空間での家庭用途が本格化する可能性があり、ロボット産業の新たな成長領域が広がる兆候とみられます。

   U Worldは一般消費者向けの新しいサブブランドで、AIコンパニオンロボット市場への進出姿勢を示しています。中国市場でこのカテゴリーの需要がどこまで拡大するかが見どころです。

3. 3

   Turvo会長が経営権を確認、ロボット事業の拡大方針を再確認

   Turvo International Co., Ltd.のPresident Steven Tsaiが7月2日の決算説明会で、大株主ZENG HSING Industrial Co., Ltd.の代表者が出席していないため、同社を代表しての発言はできないと述べました。同時に、大株主が法的権限を有していることを認めつつも、すべての関係者にとって受け入れ可能な形で対処すべきと主張しました。 経営体制の変更報道が出ていた中での発表であり、会社の統治と意思決定の透明性が問われています。Tsaiの発言は、経営陣が大株主との関係維持と円滑な事業継続のバランスを模索していることを示唆しているとみられます。

   ロボット事業の拡大計画については改めて確認されました。同社の業績動向と経営体制の今後の推移を注視する必要があります。

4. 4

   深センX Square Robot、シリーズCで20億元超に評価 ロボット向けAI基盤モデル開発加速

   深センのロボット企業X Square Robotが4連続の資金調達を完了し、シリーズCで企業評価が人民元20億元を超えました。調達資金は、embodied AI基盤モデル（物理世界を認識・行動するAI）、ロボットハードウェア、データインフラ、商用展開の加速に充てられます。 X Square Robotは、単一の作業に特化した従来のロボットではなく、家庭から物流まで多様な環境に適応できる汎用ロボットの開発を目指しています。2023年設立の同社は、基盤モデル・ハードウェア・データ収集を一体で手がけるフルスタック戦略を採用し、ロボット産業のあり方を変える可能性があるとみられます。

   同社は4月にembodied AI基盤モデル「WALL-B」を発表し、知覚・言語・行動・物理予測を単一のネットワークで統合することで、未経験のタスクを未知の環境で実行できるようにしました。また、QUANXTA Zero Series というデータ収集プラットフォームでは、従来の遠隔操作と比べ1時間当たり100件近くのデモンストレーション取得が可能（従来比2倍以上）です。

5. 5

   Apptronik、ロボット訓練施設を開設 数百体で実践データ収集

   ロボット企業Apptrokinkがテキサス州オースティンに「Robot Park」という工場を開設しました。この施設はアメリカンフットボール場2面分の広さで、同社の人型ロボット数百体が実際の倉庫作業（梱包、工具の仕分け、箱の移動など）を行います。従来の試験施設では一度に約10体程度しか配置できませんでした。 ロボット企業が直面する最大の課題は「現実世界のデータ不足」です。デジタルシミュレーションは終日実行できますが、ハードウェアの劣化やロボットが滑るなど実際に起きる現象を反映できません。大規模な実運用データを得ることで、ロボットのAIモデル改善が加速する可能性があります。同社データはGoogle DeepMindと共有され、業界向けロボットAIモデル「Gemini Robots」に統合されます。

   Robot Parkで収集された物理的な環境データにより、同社は「その細微な特性を捉え、迅速に適応できる」とCEO Jeff Cardenasが述べています。

6. 6

   東大とクボタ、ドローン画像でジャガイモ収量を事前予測

   東京大学とKubotaが、ドローン搭載カメラで撮影した画像と機械学習を組み合わせ、収穫前のジャガイモの地下バイオマス（生物量）を予測する手法を開発しました。2023年と2024年の現地試験では、バイオマス推定で0.8以上、収量予測で0.7以上の相関係数を達成したとのこと。 従来、成長期のジャガイモの収量評価は土を掘り返して確認する必要がありました。今回の非破壊的な手法により、圃場全体の空間的なばらつきを捉えながら収穫時期の最適化や栽培管理の改善が可能になるとみられます。日本の農業用ドローン市場は2034年に$357.8 million（約570億円）に達すると予測されており、精密農業の需要が背景にあります。

   研究は東京大学農学生命科学専攻の博士課程学生・今市勇人氏、岩田洋義教授、Wei Guo准教授らが主導し、Kubotaの次世代研究部門と連携して実施されました。Gompertz成長曲線という生物学的成長を表すS字型数学モデルを組み合わせて予測精度を高めています。