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ヒューマノイド最前線。ヒューマノイドのいる職場を当たり前に、そんな未来を本気で作ろうとしている株式会社Play Roboticsのお二人と一緒に、ヒューマノイドの最新動向から、実際にロボットを触ってみたリアルまで、最前線からお届けする番組です。
こんにちは、Play Robotics CEOたかちんこと佐野隆です。
Play Robotics CTOのよこしゃんこと横山幸太です。
ブック代表樋口清則です。
めっちゃくちゃ堂々みごと聞いていいですか?今更なんですけど、プレイロボティックス?それかロボティックス?どっちこれ?
ロボティックスです。
ちっちゃいつはないでいいんですね?
ないです。
はい。プレイロボティックスですね。
もうそれが分かんなかったんで、今までずっとごまかしてきました。すいません。今まで11回。
えー、気づかなかった。
今まで毎回これ読むときに、あれどっちかなと思いながら、どっちとも取れるように読み続けてきて、収録終わったら忘れちゃってるんで。
あー、そうだ。ちょっと聞き直してみよう。
ロボティックスの、ロボティックスのぐらいの、あるかないかぐらいでちょっと言ってたんですよ。
じゃあ次からロボティックスですね。はい、OKです。
ありがとうございます。確認いただきまして。
OK、OK。なんですけど、さあ本日のテーマは何でしょうか?
はい、本日は中国のヒューマノイド開発ラッシュがありまして、これが実際政府の巨額投資と量産化計画の裏側ってどこに迫っていきたいと思っています。
いやー、やっぱ中国出てきますね、ヒューマノイド。
ちょっとアメリカも今度取り上げるつもりなんですけど、最近話題でも中国のロボットたくさん出てきたかなと思うんで、裏側知れると、なんでそんな中国盛り上がってるんだろうってわかるかなと思って、まずご紹介できればなと思っています。
はいはい。じゃあまずざっくりどんな感じなんですか?
まずその中国がヒューマノイドで圧倒してるっていうニュースは結構これまでも話してきたかなと思うんですけど、実際何台ぐらい売れててどのぐらいの規模で国家投資が動いてるのかっていうところと、なんでこれだけスピーディーにそのロボット開発が進んでるのかっていうところと、
中国すごいよねだけじゃなくて、実際なんかちょっとここは大丈夫かなみたいなところの影の部分っていうところも踏み込んで今日お話しできればなと思っています。
まず1個目がちょっと数字的なところ、これまでの回でも結構触れてきちゃったんですけど、改めて復習で、かつ現時点でのってところをお伝えできればなと思ってて、
中国2025年時点では出荷台数が13,000から16,000台になってきてるって言われています。これ結構調査会社によって違うので、バラバラだったり、例えばこの配信してる時もまた変わってると思うんですけども、実際世界全体で1万数千台レベルと捉えていただければいいかなと思っていますと。
なるほど。これってどういう数字と捉えればいいんですかね。
なんかシンプルに数年前までゼロだったのがいきなり上がったって思えたらいいです。
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そうかそうか、じゃあめちゃくちゃ多くなったってことか。
急に爆発的に伸びちゃったって感じですね。
これちなみに他の国と比較するとやっぱ多いんですか。
例えばですね、これまた変わってきてるんですけど、2025年でのその同じ年度の比較だとテスラとかオプティマスとかはまだ社内向けだったり商業販売してないので150台しか出てないですし、フィギュアAIとかアジリティロボティクスもその150台レベルっていうふうに発表されてて、中国勢の30分の1。
なるほどなるほど。
少しずつまた台数も変わってきてますけどね、いろいろ実験用で販売されたりとか、ただいまだに中国の生産ラインに追いついてないって感じですね。
一旦圧倒的っすね。
圧倒的です。
現時点ではね、なるほど。
一応ただフィギュアAIは2026年の4月時点で年間1万2000台とか見えてくるんですよ。なのでちょっとずつ中国に追いつきつつあるかなって感じですね。
なるほど。
あとはですね、世界トップ5の生産量で言うと、出荷ダンキングで言うとトップ5のうち4社が中国企業っていうところが大きいかなと思います。
へえ。
はい、AGIBOTとかUnitreeとかUbitechとかいろいろ話してきましたけど、そこら辺がほとんど占めてて、ここがやっぱ中国が世界市場を圧倒してるって言われてる一つの背景かなと思いますね。
なるほど。これなんで中国だけこんなすごいんですか。
これがですね、ちょうど次にお話ししようかなと思ってたところの、国家戦略になってるってところが一番大きいところで、1兆円って言われてる、要は約20兆円の巨額投資が行われてるんですよね。
はあ。
国家のヒューマノイドがもう中核の位置づけになって、もうお金をここに全力で投資しようっていう風になって、結果的に20兆円ですね、国家系ベンチャーキャピタルファンドを設立して、製造業のロボットをもう2030年度までにどんどん作りまくるぞっていう計画を立てたって感じなんですよね。
はあ、じゃあもう国の戦略なんですね。
国の状態として、もう人口動態としてやらざるを得ないらしくてですね、60歳以上の人口が2035年には4億人を超えるらしいんですよ。
はいはい。
これだから少子高齢化ですよね。
ああですねですね。日本よりも激しい少子高齢化が進んでるってところです。
そういうことですね。もうだから圧倒的に働き手が足りないっていうのが、もう日本の比にならないレベルで超大規模に行われてるっていう。
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はい。のでもう国の戦略に位置づけられてるっていう感じですね。
そっかそっか。やらざるを得ないんやね。
しかも結構目標設定がすごいので、2027年までに世界のヒューマノイド製造で覇権を握るっていう目標設定してるらしくて。
なんかここがやっぱ、なんていうんですかね、しかも中国の印象としてもうやると決めたらやるじゃないですか。
はいはい。
なので補助金とか贅沢具とかVCとか研究所とか、もう全てのツール動員してやるって決めて進んでいくので、さっき横井さんが言ってくれた危機感も存在してるので変わってきてるなっていうのと、
あと購入者に対する補助金とかも出始めてるんですよね。
なのでこれで結構買いやすくなってきてるっていうところがあるのかなと思ってるのと、
あとロボット訓練センターみたいなのも稼働し始めていて、実際にそのロボットトレーニングセンターから実際にデータ訓練データとかをどんどん貯めていきましょうみたいなものができたりとかしてるんで、
なんかそこからそのデータを国家が生成して革命会に供給できるみたいな、そういう発想が今生まれ始めてるっていうのは大きいかなと思います。
なるほどね。ま、整ってきてるよね。
全然違いますよね。なんかそのデータセンターって訓練所があって、お金出してもらって、VCあって、研究所あって、なんかもう至り得り尽くせりなんで、もう日本はこれは無理だなって感じですよね。
だって今じゃあ中国でスタートアップ企業作ろうってなったらまず一旦ロボット考えますもんね。
考えるし、ロボットにまずお金が流れてきやすいんで。
そうっすよね。企業の鉄則というか、大きく市場が動く方に乗るみたいなのあるじゃないですか。
はい。
それでいうともう中国はみんながじゃあロボットに参入するやろうから。
あともう幼少期から教育も整ってるんで、なんか天才エンジニアが多いんですよね。
実際のAGIBOTとかは共同創業者のCTOの人たちがもう天才だって言われてて、
模倣学習も強化学習も世界モデルも全部組み合わせて、作業成功率99.9%まで引き上げてるみたいなところを実現したりとか、
ユニツリー社も先回お伝えした通りロボットオタクですし、あとUBテックとかも世界初の上場ヒューマノイド企業として成長してますし、
あとガルボットとかフーリエインテリジェンスとかっていろいろあるんですけど、もっといっぱいありますね。
他にもちょっと細かいのでご紹介省きますけど、たくさん企業が生まれてきてて、これからも生まれてくる。
かつVCが例えばヒューマノイドの会社に入れてくれるじゃないですか。
でもなんか150から200社ぐらいあるヒューマノイド会社が全部が成功するわけじゃないのに、なんでお金そこまで入れられるのかって言ったら、
正直どっかの会社がまた買い取ってくれる可能性もあって、結局合併合併していくんでお金が流れないんですよね。
なるほどね。
倒産することそんなにない。人は買われるじゃないですか。だから究極エンジニアとしての価値はずっとついてるはずなんで。
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そうか。
だから安くなっちゃったり価値が下がることは全然あると思いますけど、合体していけば結果的に投資家たちからすると分配投資していけばどっかしらが世界的に売れていくし、
中国のロボットが世界中で買われるからお金が外貨が稼げるっていうのがやっぱ大きいんじゃないかなと思うので、普通に投資モデルとしては最強ですよね。
これはもうビッグトレンドに乗るとこうなるってことですよね。
そうですね。
なるほど。どこに投資するとかじゃなくてもいいね。なるほど。
じゃあちょっと実装事例として中国の工場でどう使われてるのかってご紹介したいなと思うんですけど、
電池工場のところのガルボットS1ってやつがあって、これが実際重い電池部品の搬送とか組み立て作業を実際に行っていたりとか、
あと以前ご紹介した通り8時間のシフトが終わると、自分でバッテリー交換して次のシフトに入る自立性を持たせることができるんで、
自分で交代できるっていうのがめっちゃ強いかなと思ってて、これが24時間工場で止まらないっていうのがかなり大きい。
なるほど。これ実装されてるんですね、その交換シフト性みたいな。
実装されてますね。あとやっぱAGIBOTは超強くて、半導体工場で稼働してて、実際1ミリ未満の精度で作業ができるっていう、
ワーク作業ができるのはめっちゃ強いって言われてるんで、そこも大きいかなと思います。
あとiPhone組み立てで有名なホンハイって会社があるんですけど、ここはもうすでにユニツリーとかAGIBOTのヒューマノイドを大量に導入し始めてるっていうところがあります。
あとエアバス社っていう会社があって、ここの会社が実際に中国のユービーテックのものを購入して、
航空機製造現場で実際試験運用を試したりしてるんで、中国製のヒューマノイドが他の国にもどんどん入り込んでるっていうのも印象的かなと思います。
じゃあもう海越えてるんですね、どんどん。中国の工場だけじゃなくてね。
そうですね、その辺のすでに実際の業務に入ってるって言ったところが結構事例としてポンポン出てるんですけど、
そこの背景として中国のメーカーが取りがちな戦略として、タスクに特化してスキルを覚えさせるみたいなところを結構重視してるんですよ。
タスク特化、VLAとか言うんですけど、そのVLAっていうのはビジョン、見たものをラングエッジ言語で理解してアクションを落とし込むっていうところなんですけど、
結構アメリカとかフィギュアとかがやりがちなのは、その汎用的な業務で行われる幅広い分野で使える一つの脳みそ、考える部分を作り込むって言ったところに結構研究投資してたりするんですけど、
中国のガルボットとかAGIボットみたいなところは、その1個のタスク、これ専用小売でのピッキングに特化したアクションの動作をひたすら学習し続けて1個のスキルとして公開するみたいなところを、
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その実際の実業務1個単位でできるかどうかってところに優先度を置いて行ってるってところが特徴としてあるかなと思います。
その結果としていろんなところで実際に使われてるっていう結果にすでにつながってるってところはあるかなと思いますね。
だからまだまだ現時点では、もうタスク1個できるだけでめっちゃいいんですね。
ですねですね。
価値が出せるんですね。で多分これがどんどんどんどん進んでいくとあれもできてこれもできてみたいな、本当に右腕みたいな感じになっていくんですね、人の。
ですねですね。汎用型かタスク特化型かみたいなところの違いがあって、中国は結構タスク特化型を作りがちってところはありますね、傾向として。
なるほどですね。
これだけ結構中国がリードしてるっていう状況なんですけど、その背景としてなんですけど、これまでの世界の向上としていろいろなものを作ってきたっていったところのサプライチェーンだったりハードウェア技術の蓄積ってところはやっぱり大きいかなと思います。
産業用ロボット、これまでの腕型のロボットのところで言うと一番強いのはやっぱり日本のファナックだったりヤスカワだったりも含めたドイツとか日本の四郷って呼ばれてるところがあるんですけれども、それと比較しても引けを取らないところがありまして、
2024年の世界の産業用ロボットの導入台数が54.2万台あるんですけど、そのうちの54%、29.5万台が中国のものだっていったところが。
へえ、過半数取ってるんですね、すご。
なのでその辺の産業用ロボットでの姿勢の制御とかっていったところの技術がヒューマノイドでも流用されてるってところは一個技術蓄積としてあるかなってところですね。
あとはやっぱりドローンとかEV、スマホっていったところを国策としてやってきたってところは結構強くてですね。
ドローンで言うとその高精度なモーター、安価で高精度なモーターってところをどんどん開発してきたことで技術が蓄積されてますし、
周りのドローン同士がぶつからずに走行したりみたいなところ、複数のドローンが並列飛行するみたいなところも動画とかでいろいろ見たりもするかなと思うんですけど、
その辺の自分の位置を推定したり、周りと連携して動くみたいなところの視覚の部分だったりマッピング移動っていったところの技術も蓄積されてきてるっていったところは結構強いですよね。
すごいっすもんね、中国のドローンショーみたいなやつ。
ですよね、何百体もどんどん交差したりして光がどんどん宙に舞っていて、
その辺の制御アルゴリズムとかモーターの技術みたいなところのノウハウもそのままヒューマノイドに転用できるっていうのが強いですよね、ベースとして持ってる。
あとはEVで電池の部分もまだ発展途上というかヒューマノイドが1日働くには足りない電池容量ではあるんですけれども、
EVを自国内で作れたりっていったところはすぐに電池を調達してヒューマノイドを試せるっていったところに対しては強いってところではありますよね。
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なるほど、ここも電気自動車作ってるとかもありますよね。
ですねですね、結構電気自動車のメーカーがヒューマノイドに入ってきたりとかっていったところは結構あります。
BYDとかが。
そうですそうです。
テスラもイーロンマスクはあれ、もともとバッテリーを変えるために電気自動車を作ったみたいなこと言われてるんですけどね。
バッテリーってやっぱね、前回かなSAFとの話で出てきましたけど、実はめちゃくちゃ大事だけど、僕らからするとあんまりピンときてないみたいな。
結構能力的にすごいことができたみたいなところに注力されがちですけど、やっぱり普及の鍵を握るのはバッテリーの寿命というか、どのくらい稼働できるかみたいなところは結構変数として大きいかなと思いますね。
ありますよね、要は電気自動車の充電スタンドが普及するのとヒューマノイドが普及するのってそのインフラ使えるかどうかみたいな。
確かに確かに。
ここ実はシナジーがあるというかね。
出先でヒューマノイドがいかに充電できるかみたいなのが社会インフラとして重要になってきます。
あとはあれですね、ヒューマノイドとかフィジカルAIの脳みそになるAI研究者の質と量が多いっていったところもあります。
AI分野の論文の発表数が2017年以降中国が世界1位っていったところが。
え、意外。
アメリカを抜いたんですよ2017年以降。
中国の清華大学、北京大学とか上海交通大学とかが世界のトップ10のAI研究機関に常にランクインしてるってところがあって、結構AI研究も中国強いってところはあって、
そこでの教科学習とかにその辺のノウハウだったり技術者、天才の的な技術者が入ってきてるってところがヒューマノイド業界を発展させてる要因の一つでもあったりしますね。
これなんか意外なんですよ。実際今ほぼ4教じゃないですか。僕ら日本人が日常的に触ってるのって、オープンAI、チャットGPTKですよね。で、クロード、ジェミー、グロックじゃないですか。
はい。
ディープシークがその後に来るぐらいですけど。
ああですねですね。
でも中国の方が今論文を言ってるってことですよね。
多いみたいですね。
なんかあまりこっちに来てないですねその感じが。
そうですよね。そのディープシークとかオープンウェイト系とかのものでの研究成果が使われてるんじゃないかなっていう気はするんですけど。
じゃあ実は気づかないうちにバーって中国で研修進んでていきなりヒューマノイドと掛け合わされてボカーンみたいなことがあり得るのか。
あとはその辺の技術をシェアするみたいなところのマインドは結構大きいみたいで。
中国に住んでる方とこの間お話ししたときにやっぱりヒューマノイド関連で誰かが教科学習とかをやって新しい技術を発見するとすぐオープンソースとして誰でも扱えるように公開されてたりってたところが多いらしいんですよ。
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それを子供たちとか高校生とかが気軽に使って遊んでいく中で勝手に次の新しい技術できちゃったらこれをまた公開してみたいなところの技術者同士でのナレッジのオファーをシェアするっていったところのマインドがあるみたいですね。
それって中国の中の話なのか国を超えてでもシェアするみたいな観覚があるのか。
聞いた話で言うとシンセンの中でそういった循環が起きてるっていったところの話は聞きましたね。海外までシェアしているかどうかちょっとわからないです。
そうっすよね。これ中国の特徴ですよね。グレートファイアーボールとかも似たようなあれだと思うんですけど、中だけで培養されて気づいたらものすごい育ってること外の世界は知らないみたいな。
恐ろしいですよね。
なるほどなるほど。
あとなんか中国のさっき冒頭で言っていた影の部分っていう感じなんですけど、中国のところの一つ弱みっていうところがまだまだ、弱みっていうか成熟してないところがあるのかなと思うのが、実際23%しか中国のロボットが導入して満足してない。
あらら。
まだ活用しきれてないところがあったりとか使えないところも多いので、そこでユニツリー社も始め黒字化してるけど研究としてメインで使われていて、実際の現場ではまだまだ活用できてないところがあるよねっていったところで23%っていう数字が出てるみたいですね。
なるほど。
はい。あと実際、黒字化してるのはユニツリー社だけなんで。UBテックも上場済みですけど、ヒューマノイド事業単体では赤字ですし、AGIBOTも未上場で赤字段階ですし、人気なヒューマノイド会社はまだまだビジネスとしては成り立ってないってところがあるのかなと思います。
なるほど。まあこれをどう捉えるかというか、時間の問題な気もしますよね。
そうですね。横社が言ってくれた通り、まず何か作って出そうよっていう、すぐ実用にしてみようよっていう、なんか実験をするマインドセットが高いんで、逆に23%まで来ちゃってんのすごいなって感じですけどね。
いやあ、そうも捉えられるのは。
実際に活用してみると何が課題かってすぐわかるじゃないですか。それが実際すぐわかって、どんどんバージョンアップしてるんで、なんか作って試す速度が速い企業の方が、スタートアップ的には伸びやすいと思うんですよね。
でも健全にやろうとしてるのが結構アメリカの企業なんで、実際にそれがどうなのかっていうところがわかんないですし、逆にオープンソース化されてるところによって、他の国たちがすごいそれを研究台座に使ってることは間違いないんで、それが逆手にどう取られるのかみたいなところが今後の注目のところかなと思っています。
なるほど。いやあ、まあでも言うてもものすごいお金が投下されてますからね。もう時間の問題な気もしつつ、どうなるのかなって感じですかね。
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はい。あとは中国始めアメリカ始め、ビジネスモデルがどうなっていくんだろうっていうのはすごいわかんなくてですね。僕たちもこれからヒューマノイド事業にどんどん参入していく中で、どういうビジネス作る側なのか、データを集める側なのか、ノウハウとか知見を売る側なのか、連携する側なのか、どこにビジネスの一番の市場があるのかなとか伸びがあるのかなっていうのは注目したいところだなと思っています。
いや確かにな、まあどうせ全部来るだろうが、どの順番で来るかによって、初手でどこが勝つかが決まり、で勝ったところがさらに伸ばすみたいなことが起きるから、マジでわかんないですねこれ、バタフライベクト的に。
そうなんか作れるけど儲かんないとかもあるんですよね、だから作れないけど儲かるとかもあるから、それで派遣握っていくみたいなことがあって、で儲かってきたら自社開発で内製化して始めるじゃないですか、だから逆転現象みたいなのが全然起きる可能性はあるかなと思ってます。
まあとりあえずロボット関係の株全部買っとこう、よし。
間違いない間違いない、でも本当に株の話に結構なるかなと思ってるんで、そこら辺は最近よく聞かれます、何の株がいいのかなみたいな。
でしょうね、ということで神のみぞ知るということで、じゃあ本日はこんな感じですかね、最後までお聞きいただきありがとうございました。面白いまた聞きたいと思っていただけた方は是非フォローやチャンネル登録をお願いします。
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