羽田さんとUGOのロボット事業
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、パーソナリティを務めます。Play Robotics CEOのたかちんこと佐野孝史です。
Play Robotics CTOの樋口さんこと横山幸太です。
ブック代表の樋口清則です。
さあということで、本日はですね、またまたゲストの方をお招きして、色々とお話を聞いていきたいと思います。
ということでじゃあ早速ご紹介しましょう。
優吾株式会社取締役CSO、羽田卓夫さんです。お願いします。
どうもこんにちは。初めまして。優吾株式会社取締役CSOの羽田卓夫と申します。
お願いします。
ではもう、羽田さんご自身の方から簡単に自己紹介の方お願いします。
はい、私ですね、もともとソフトバンクに新卒で入りまして、昔ソフトバンクって出版社でもあったんですね。今でもやってるんですけど。
なので、そこで雑誌の編集をやってまして、携帯電話の雑誌をなどを作ってました。ちょうどiモード出た頃ですね。
そこでちょっと携帯詳しくなりすぎて、テレビチャンピオンに優勝してしまい。
マジですか?テレビ番組のあれですか?テレビチャンピオン?
はい、テレ統計の番組で。
優勝、すごい。
2年後ぐらいなんですけど、ちょうどソフトバンクがボーダホン買収したっていうのが起きたタイミングなんですけど、
そのタイミングで孫さんからお前携帯詳しいらしいなということで連れて行かれまして、
そこからド文系でありながらいきなり携帯電話の開発だったりとかサービスの開発とかをやることになり、
ソフトバンクがペッパーとかロボット事業を始めるときにですね、ペッパーではないロボット事業を立ち上げてですね、
アスラテックという会社なんですが、かなりいろんな有名なプロダクトがある会社でございます。
その後AI会社を経てですね、今のUGOにジョインしてやっております。
なのでここ10年ぐらいロボットAIだけをやっているような人間ですね。
はい、ということなんですけど、だから今やられているのはそのUGOっていう。
そうですね、はい、UGOですね。
で、この会社の方では主に何をやられているんですか。
はい、私はやっぱり技術が全くダメな人間なので、会社の営業とか事業開発とか、ビジネス側全般を担当しています。
ですよね、で、ロボットを作っている会社ということですよね。
そうですね、UGOというロボットを作ってますね。
はい、ちなみにどういった特徴だったり、どういったロボットを作っているんですか。
車輪型とセミヒューマノイドの社会実装
はい、そうですね、ちょっと私の背景にもあるんですけど、こういう車輪型のロボットで装輪、リフターがついているというようなロボットと、
あとこういう小型のちっちゃな点検するロボットですね。
これが今のメインのプロダクトの2つですね。
あと昨日、またUGO-NOVAというフィジカルAI、セミヒューマノイドタイプのロボットも発表しています。
あ、だから収録日の昨日なんで、9月16日にリリースされたということですね。
そうですね、9月16日に、はい。
それはどういったロボットなんですか。
はい、今この番組でもよく扱われている、このフィジカルAIロボット、セミヒューマノイドロボットの1つになります。
なので今、車輪型で装輪、フィジカルAIで必要なAIのデータを貯めるし、さらにそれを推論させて社会実装するためのロボットですね。
いやー、だから特徴はヒューマノイドの、だから足は車輪になっているわけですよね。
そうですね。なのでセミヒューマノイドって言い方しますよね。
ですよね。で、上半身はもう本当に人間と変わらず、手があって頭があってっていう形なんですけども、
これだからセミヒューマノイドである、つまり下半身が足ではないということで、これどういった特色があるんですか。
そうですね、現状まだ二本足型で社会実装バリバリ進んでるのってないじゃないですか。
やっぱりユニツリーに代表される二本足とかのロボットって、エンターテイメントとかそういう100m走らせるとかダンス踊らせるとかでは使えると思うんですけど、
工場で働かせるので成功してる、まだ少ないんですよね。
それにいろんな理由があると思うんですけど、やっぱりバッテリーの問題、安定性の問題とか考えるとですね、車輪型の方がまだ有利なことは多いなとは思っていますね。
なので我々自身が絶対こうね、足をついてるロボットを作らないというわけではないんですけど、車輪型から入って様子を見ながら、いろんなタイプのロボットに例を出していきたいなとは思っていますね。
だから現在の用途で言うと、二本足で歩けたほうが完全に人間のインフラにはマッチするんですけど、もうちょっと用途を絞る代わりに早く社会実装するみたいなって話ですよね。
ありがとうございます。
顔と愛嬌を備えたロボットデザイン
あとやっぱり融合のロボットの特徴的なのは見た目がめちゃくちゃ可愛い。
そうなんです。
融合株式会社、ロボットとか調べてもらったらわかると思うんですけど、めっちゃ顔が可愛いっていうのと、なんかフォルム的にも丸かったりという、その無機質な、ただロボットを作ったってところだけじゃなくてデザインもこだわられてるなっていうのを感じるんですけど、その辺どういったこだわりがあってそうしてるんですか。
私、融合をジョインした時までは、ロボットには顔いらない派だったんですよ。
これもやっぱりロボットに顔いる派、顔いらない派ってやっぱり宗教的に分かれるぐらいで、何の意味があるんだ、顔に。やっぱり歴史的に見ると顔のないロボットって多いんですよ。
例えば、ロボット業界の新人生であるボストンダイナミックさんとか、ちょっと前まで顔ないロボットしか作ってないんですよね。最近顔をついてきましたけど。顔をついてるロボットに触れてわかったんですけど、やっぱり人間って人間がやっぱり一番気になるんですよ。
なるほど。 で、そうするとやっぱり人間に近いものって反応するんですよね。なのでロボットに顔がついてると、なんていうんですかね、やっぱりちゃんとそこに存在感が出る。注意を払ってもらえる。やっぱりそのなりの何から人格的なものをまとい始める。
っていうふうにいろんなメリットがあるので、やっぱり顔をついてるロボットを社会実装してわかったのは、やっぱりロボットには顔と愛嬌が必要である。
なるほど。 なので、やっぱりそこをちゃんと考えてですね、デザインも非常にこだわってますね。
特に融合ノバは今までの融合のデザインを踏襲しながらかなりブラッシュアップできたので、やっぱり正直世界のいろんなヒューマノイドロボット、セミヒューマノイドを含むヒューマンの中でも、かなりデザインレベル高いものができたかなと思ってますね。
かわいさとかっこよさが同居してるような感じがしますね。しかも頭のところとか、融合ノバって皆さん調べていただきたいんですけど、頭のところが少しヘルメットみたいになっていて、そこにカメラを隠すみたいなところのセンサーとして入れるべきもの、入れなきゃいけないものの隠し方とかもめちゃくちゃ上手いなと思って見てました。
ですよね。あとカラリングもいいですよね。白と黒と青できていて。たぶん顔を入れる派の中でもリアル派とこういうデフォルメって言ったらいいのかな。で、たぶん分かれるような気がしていて。
表情とか目とかが大事っていう、たぶんあれですよね。羽田さんの中では。デフォルメされた顔ではあるけどちゃんと笑うとか、表情を感じられるみたいなことが大事ということで、たぶんこういう形になったんじゃないかなと。
僕が羽田さんに聞いてみたいなと思ってることがありまして、トリジマレクシーSOって書いてある肩書きから見ても戦略オフィサーってことですよね。ストラテジーオフィサーだと思うんですけど、この優吾さんの新しい商品を出すタイミングで、どういう未来を想像していて、フィジカルAIとかヒューマノイドの。
その中で今なぜこの商品を作って、どういうところに力を入れて作ったのかなってすごい気になってまして。
たぶん未来を見据えて作ってるんですけど、ちょっとお聞きしたいです。
去年の春ぐらい、2025年ぐらいの春ですよね、ぐらいにやっぱり日本のロボットのスタートアップで、やっぱりだいぶ近く変動が起きたと思ってるんですね。
フィジカルAIという言葉が出る前にも、ロボットって当然だからいっぱいみんな作ってるし、サービスロボットって言い方してましたよね。
そこにようやくやっぱりヒューマノイド、セミヒューマノイドが、なんかちゃんと社会実装できそうだぞ、VLAもちゃんと作れそうだぞっていうのが出てきてですね。
やっぱりもう米中にすごい投資も始まって、ロボット作る人たちも増えてきて、という中で今まで作ってたそのロボットを、
投資していくか、そこで攻めていくか、ちょっとフィジカルAIに厳しさを返すかっていうのが、なんかね、判断を迫られた瞬間が去年の夏ぐらいに来てるんですよね。
で、我々そこでやっぱりフィジカルAIやるべきだという判断したんですけど、なかなかゼロイチですぐ作れるものでもないので、今までこの警備案内とかで使ってた融合ボロというこの私の写真があるやつですね。
これも手がちょっと簡単に動く程度のものではあるんですけど、これをソフトウェアを中心に改造して、融合プラR&MというフィジカルAIロボットに改造したんですね。
で、そこでもう我々フィジカルAIロボットに参入をして、そこからも研究開発続けてですね、この融合ノバをその1年後に出してきたっていうような流れになったんですね。
もともとノバを出す前から実装はされていたってことですね。
そうですね。
警護用ロボットっていうのはどういうところで使われてたんですか。
はい、この融合プロは結構いろんなところで使われててですね、例えばオフィスビルとか、駅とか、空港とかですね、でも使われてます。
例えば福岡空港とか熊本空港とかにも入ってますし、あと秋葉原駅とかですね、そういうところにも既に使われていますね。
VLAとテレオペによるフィジカルAI
それと今回出たそのノバの違いみたいなところが、やっぱり僕聞きたくて。
まずノバがフィジカルAIっていうことになってるんですよね。
そうですね。
それまでは逆に言うと違うってことですよね。
じゃないですね。
ここの違い。
もうそこはですね、ルールベースで動いてるかどうかですね。
なので決められた通りにある程度の自由度を持ってもですね、決められたパターンの範囲でしか動かない。
自立性は基本的にはない。
これ例えば、具体的にはじゃあある時間になったら警備に行くわけですね。
だから以前のロボットですね、融合プロかな、とかで言うと、じゃあ時間が来ましたってなったら、あるルートを行くわけですか。
そうですね、あるルート行きます。
で、その中で例えばちょっとした障害物が増えた人が来た。
この程度ではちゃんと止まれるし、かわせる。
し、この融合プロはですね、自分でエレベーターのボタンを押して自分でエレベーターに乗るんですけど、
このボタンを押せっていうような範囲であれば自分で押せる。
なるほど。
けどなんかそれが例えば、いろんな形状のいろんなものを自由に持てるかって言われると、そうではないですね。
そこはもうハードウェアの問題というよりはソフトウェアの問題。
っていうのがあったと。
そうですね。
で、対してNOVAでじゃあどこができるようになったって言えるんですか?
もうこれはもうそのAIの進化がこの数年でもう一気に進んでいるので、そのVLAでロボットを動かす、もうVLAネイティブにロボットを設計しているとありますね。
VLAっていうのは?
ビジョン・ランゲージ・アクションですね。
視覚でAIモデルが理解したものに対して言語情報と結びつけて、今こういう状況だから次こういうことが必要だよねっていうところの理解をした上で実際のモーターの動き、手を動かすとかっていうところを結びつけているような、
AIモデルを基準とした状況の理解と行動っていったところを結びつけられたようなモデルになってきますね。
なるほど。
で、そこが急激に発達しているから。
そうです。
結構実際どうですか?VLAで判断してなんかスピードとか、総案でのその例えば持ち上げられる重量だったりとか、なんかその辺りで結構障壁だったり、今はここまでで未来ここまで来たらなとかってなかったりするんですか?
そうですね。現状融合の場で片腕で4キロ、で総案で10キロまで持てますね。で、特に最初学習で使いますよね。
テレオペで最初動かしてそのデータを取っていくので、そこの周波数非常に重要なので、今回のモデルはですね、100Hzで動くようになってます。
なので、コントローラー倒して10ミリセックで動く。かなり高速に動くようになっているので、データも溜めやすいし、速い動きにも対応しやすくなってきてますね。
今の話って、まずテレオペっていうのは遠くに離れたところでオペレーションするってことですか?
今はまだですね、VLAを完成させて社会実装をするっていうのは全然進んでなくて、そのVLAを作るためのデータをひたすらみんな貯めてる段階なんですね。
データを貯める、なんか勝負をしてるような感じですね。で、その中でいろんなデータの貯め方があるんですけど、人間がコントローラーを持ってロボットを動かすんですよね。
ロボットにやって欲しい作業を実際やってくる。これテレオペレーション、遠隔操縦っていうところですね。これをひたすら何回も何回もやってデータ作って、そしてAIが出来上がるっていうのを。
なるほどですね。で、データを取って、ある程度処理できるようになったら、それがもう完全に自動化していくっていうそのステップがある。
なんかUGOさんのやつ、これまでのやつ見てると、その導入された方々とかでも簡単に動きを作れるっていうところを結構売りにしてたりするじゃないですか。
今回のVLAを前提としたデータ収集とか、あとはそのデータを元にしてファインチューニング、実際の現場での動きをロボットのAIモデルに覚えさせるみたいなところも、より簡単に導入できるみたいなところは仕組みを用意されてたりするんですか。
そこはいろいろ考えています。まずやっぱりデータを貯めるためには、いろんな道具が必要なので、バイラテラルコントローラーだけじゃなくて、ちゃんとグローブも用意したし、それからゲームコントローラーのユニラテ方式も用意したし、
あとシミュレーションでもデータ作れるように、ちゃんと融合をバーチャル上に作ってですね。人間がコントローラーを持って、リアルなロボットじゃなくてシミュレーション上のバーチャルの融合を動かすことによってデータを作れるみたいなところまで、今回全部用意しましたね。
ルールベースとAIの組み合わせ
次、これが社会実装されたときにどんな仕掛けが必要かっていうのは、ちょっとまだこれ悩んではいるんですけど、全てをVLで動かすようなことって来ないと思うんですよね。従来のルールベースでやる世界も十分に残るし、もしかしてすごい限定的にVL使わないみたいなことも起きると思うんですよね。
そうすると、今まで我々ルールベースで社会実装する仕掛けすごい作り込んでいるので、そのままほぼ使えると思っていますね。なので移動して、人と挨拶して、エレベーターボタンを押してみたいなところまでは、これもうVL使ってないんですよね。ルールベースだけでやっているので。そこに最後、このタスクやるときはVL使いなさいみたいな形で実装できるのかなと思いますよ。
もうあらかじめプログラミングされた動きで何かを行うっていうところの長いことやってきている知見があるので、それをもとに簡単な作業はそういったルールベースで動いた上で、そこじゃちょっと手が足りないよっていうところ、もう少し柔軟にAIの知能で動いてほしいよっていうところにVLAを使っていくっていう組み合わせがめちゃくちゃ強くなってくるというか、融合さんの強みとして活かせるんじゃないかみたいなところですかね。
たしかに毎日同じことさせるだけだったらね、全部考えさせなくてもいいですもんね。
そうなんですよ。
むしろね、決まったことをしっかりやってくれた方がいい場面の方も結構あるから。
そういうUXだけじゃなくて、このロボット自体を一番最初の状態要するに箱を開けて組み立ててセットアップするところも非常に簡単にしてあるんですね。
なのでロボット自体がわざわざ運ぶときに専用便使わなきゃいけないロボットとか、梱包がとても大変とか業者じゃないと運べないロボットって多いんですけど、我々これ普通に宅急便で運べるように作ってるので、
なのでもう慣れてるお客さんには宅急便でロボットを送って、我々の仕事終了。
開けて組み立ててセットアップを全部お客さんがやってるみたいな世界をちゃんと作ってますね。
すごいやっぱりユーザーの目線に立ったビジネスの提供の仕方やっぱりしてますよね、融合さんって結構。
そうですね、現場ありきだと思ってますね。
ロボットが向く仕事と設計思想
少し大テーマになっちゃうんですけど、フィジカルAIの中でのヒューマノイド、そしてセミヒューマノイドってあると思うんですけど、
さっき言ったように本当にセミヒューマノイドである必要性とかヒューマノイドである必要性って考えれば考えるほどそんなに限定的になる可能性って多いじゃないですか。
もう全部決められた工場の決められたロボットを導入すればいいだけで、
人型である必要って本当にあるのかなとは思ったりするんですけど、その点はどう思いますか。
どのジャンルだったら結構フィジカルAIはハマるよねっていう感覚を今持ってきてるのか聞きたいなと思ってまして。
おーですね、これはまずロボットで絶対やっちゃいけないことってあると思ってまして、乗り物と戦うことですよね。
まあいろんな乗り物あると思うんですけど、乗り物以上に移動効率、エネルギー効率を上げることってそんな簡単ではないと思うんですよ。
要するにロボットがフォークリフトと勝負するとかはこれやっちゃいけないと思うんですね。
フォークリフト、移動も速いし単純にモニュマル持ち上げることが非常にうまくできてるし。
高範囲に動くっていうのは相当限定的に考えなきゃいけないかなと思うんですね。乗り物のほうが絶対有利なので。
そうすると、一定の範囲においていろんな仕事ができるっていうパターンにおいて、人型形状が有利になると思うんですよね。
しかもそれが、仕事の内容がどんどん変わる。
なので、自動化のスピードよりもヒューマノイドのほうが有利よね、みたいなのがあると思うんですよね。
そういうところは非常に向いてると思うんです。
不確定要素が多い仕事とかが一個ありそうですよね。何が起こるかわからないと。
例えば1年間かけてすごいお金かけて、完璧にできる自動化をしました。だけどそのプロダクト来年なくなりました。意味ないですよね。
だからむしろ乗り物を乗りこなすみたいな。そっちなんですかね。乗り物になるっていうよりは、乗れるようになれば使いこなせるわけですから、フォークリストとかを。
それも一つあると思いますよね。
現にあれですよね、融合のロボットはエレベーターとかを使いこなして乗ったりしますよね。
そうですね。
エレベーターってマシンやもんな、よう考えたら。
乗り物の一つなんで。
エレベーターの中って電波遮断とかされちゃって、ロボットを乗せるのって難しいはずなんですけど、なんなく実現してるように見えますよね、融合のロボットって。
そうですね。ロボットはIoT機器ではなく、やっぱり一つの独立したノードだと思ってるので、通信がなくても動かなきゃいけない道具だとは思ってますね。
なので、やっぱりそこを使わなくても、ちゃんと一定の範囲は動けるっていうのはやっぱりロボットにとって必要な条件じゃないかなと思います。
なるほど、そういった設計思想のもとに作られてるって感じですね。
設計思想の話で言うと、ちょっとさっき雑談中にめちゃくちゃ面白そうなことを話してたので、ちょっとその辺お聞きしたいんですけど、改めてご紹介していただいてもいいですか。
ロボットの失敗を学ぶ考古学
これ融合って自分がずっとロボットの企画考えて重要なのは、ロボットっていうのは高校学だというふうに言ってます。
高校学。
高校学。いっぱい過去に失敗があるんですよね。
しかつリアルなロボットじゃなくても、コンテンツのロボットもいっぱいあるじゃないですか。それを別に使って考えてもいいわけだと思ってて。
コンテンツのロボットっていうのはSFとか。
SFとかアニメ、小説、映画全部使えると思ってまして、例えばじゃあロボットのコントローラー考えるときに、ガンダムのあの世代のコントローラーっぽいとかいう考え方でもいいわけですよね。
なるほど。
それよりもサイコミの方がいいとかですね。
そういうガンダムのニューコントローラーに例えてロボットのコントローラー考えるっていうのも、これも一つの考え方だと思うので。
なので、あの時のロボットのようなことができるロボットを作ろうとかでもいいわけですね。ベイマックスのような家庭向けロボットとかでも。
でもそれでもいいと思いますし、あとやっぱりロボットの失敗の大半って技術が追いついてなかったことだと思ってますので。
そうすると、このロボットはなぜ失敗した技術的要素は何なのか、どの技術がどうなれば成功するのかっていうのを考えておけば、
技術の変遷さえ追っておけばですね、そのロボットのコンセプトをもう一度復活させることってできると思うんですよね。
なるほどな。
なのでロボットは高額だなと思ってますね。
そうかそうか。だからもう結構人間が長い間培ってきたアイデアのもうなんか源があるんですね。
いっぱいライブラリーはあって。だからずっとあれなんですね、ボトルネックは技術だったんですね。ここずーっと何十年。
でもやっぱり結局技術ですよね。
ペッパーも結局スラムもVLAもLLMもない時代に動くのも手を動かす、移動するのも手を動かすのも喋るのも全部イマイチだったっていうことだと思うので。
なんかその過去のSF作品とかっていうそのアーカイブされてる、使えるってところから実際に融合のプロダクトに落とし込んだアイディアとかってあるんですか?
いやあんまりこれドンピシャなのはないですね。でもなんていうんですかね、もうやっぱり広角機動体とか見ててもなんかこう警備のロボットとかセンサーとかいろんなバリエーションがありますよね。
だから結局なんか人系統、ロボット系統、センサー系統の組み合わせで最適化してるので、なんか全てがロボットになるとか全て人を置き換えるとかっていうのは絶対間違った思想で、
最適のパターンが変わるだけと思った方がいいなーというのはやっぱりいろんなアニメ見ててもなんか感じますよね。なんか全部置き換えるとそうそうないと思うんで。
そういったところから今の設計思想が出てきてるんですね。
日本のロボット産業の勝ち筋
あとなんかこれはもう僕は日本人のロボット関係者みなさんにお聞きしたいと思ってるんですけど、やっぱり中国とかがバーって今すごいわけじゃないですか。
そこに対して日本の企業であるUGOさんはどう向き合っていく、戦っていく、もしくは共にしていくのか、その辺のビジョンというか。
UGOの場は本当に半年で作ったんですよ、ゼロから。日本でやったし、我々の調達金額も発表してる通りですね、40億円というその中華系の企業からくれると別に大きいわけでもないですよね。
メンバーやっぱり一番多いのはもともと大手製造業にいた人たちっていう、いわゆる日本のサラリーマン的な人材、やっぱり一番多い人たちですね、我々の中でも。
そういうUGOでも半年でその中華製の先端ロボットと遜色ないもの、部分的には買ってるものが作れたっていうのは、
これは一つ、日本のロボット業界に重要なことをやったかなと思ってはいるんですね。やればできる。
でもちょっとそれ少し半年、1年遅れてるんじゃないのっていうのは、これもおっしゃる通りだと思うんですよね。
だけどこんな大型のハードウェアが普及スピードを考えるとですね、1年すごい重要ではあるんですけど、決定的な差にはならないだろうと思ってますね。
なので自動車が例えば1年遅れでそんな影響ないじゃないですか。もうあそこまで技術進化するとですね。パソコンとかスマホももはや1年遅れ、そんな影響ないんで、
今技術の進化のスピード早いので、1年遅れがさほど意味ない状態っていうのはあっという間に来るんではないかなと思うんですね。
なので日本でもちゃんと作れるしできるっていうところをちゃんと示せたので、もっとやった方がいいし、もっと投資した方がいいと思いますよね。
なんで価値筋はある。むしろやっぱり中国のヒューマノイド見ててもですね、同じあのひたすらみんなで掘ってる感もあるんですよ。
なるほど。
ちょっとプロと近すぎる。
似たりよったりですよね。
そうなんですよ。あれがもっと戦略的にプロと分けてきたら、ちょっと簡単ではないですよね。
なるほどですね。だから本当に一言でフィジカルAIといってもいろんなジャンルがあるしいろんな方向性がある中で、まだまだ中国では手をつけてなかったり手をつけないだろうっていうところがあり、
それは日本の技術力をもってしてまだ十分戦えるっていう、そういう印象っていうこと?
そうですね。なのでホードはセダンもあれば軽自動車もあればトラックもあればクレーン車もフォークリフトもまだまだ誰も作ってない状態ですよ。
乗り物という原理原則が発明されたけど、どれが最適なフォーマットかっていうのを誰もまだ見つけてなくて、
だけど産業の大きさ、想定されるサイズ考えるとこれぐらい偏差、今働く車ぐらいの偏差まで広がってもおかしくない産業なんで。
だから100メーター層に負けたからって言って全然問題じゃなくて、まだまだ成功、やらなきゃいけないプロットが残ってる産業だと思ってますね。
これは勇気出ますね。
結構経ってしまったんで、最後に秦さんに一言もらったらいいかなと思ったんですけど。
そうですね。まだ始まったばかりの産業なので、やっぱり米中に先行されたとは間違いないと思うんですけど、
日本は日本の価値通貨がいっぱい残ってるし、そこはまだまだ探せばいっぱい残ってるし、思ってますね。
なので絶対負けないという意思だと思いますよね。やっぱりここ負けちゃうと日本の産業力結構影響大きいと思うので、挑み続けるという意思が一番重要だと思ってますね。
めちゃくちゃ楽しみです。早く僕ん家にユーゴさんの作ったロボット、いっぱいパーティー組んで一緒に旅行とか行きたいです。
ということで、以上になりますかね。改めてユーゴ株式会社取締役CSO秦拓夫さんでした。ありがとうございました。
ありがとうございました。
ということで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していただけると嬉しいです。
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この番組は毎週水曜日の朝6時に配信予定です。次回もよろしくお願いします。ありがとうございました。