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ヒューマノイド最前線。 ヒューマノイドが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敬です。Play Robotics CTOのよこしゃんこと横山幸太です。
ブック代表の樋口清典です。お願いします。
たかちん、今日のテーマは何でしょうか。
たかちん はい。フィギュアAIという会社があって、これがなぜ評価額約6兆円までいったのかっていうことを今日は話していこうかなと思います。
フィギュアAI。AIの会社かな。
たかちん ヒューマノイドの有名な会社でして、ここの会社がなぜアメリカのヒューマノイドメーカーとしてはすごい有名な会社なんですけど、
ここはなぜ6兆円まで上がったのか、しかもたった4年でなんですよね。
それについてちょっと迫っていきたいなと思っていて、このテーマを扱った背景として、
比較のためにちょっと情報をお伝えすると、トヨタとかの時価総額で約42兆円、日立が14兆円、三菱重工が約12兆円。
つまり生まれたての4年のスタートアップが三菱重工の半分の評価まで勝ち取ってきてるっていう恐ろしいスピードでの成長なんですよね。
そう聞いたらエグいっすね。
たかちん しかもロボットの売り上げほぼゼロですからね。
えー、なにこれ。
たかちん テストでBMWに納品した数十台だけ。
えー、だから実装はされてないってことですね、まだ。
たかちん 社会実装実験まで行ってますけど、実用レベルでちゃんと商業的に使えてるよねってとこまでまだ行けてないのに、バブル的な現象が起きてるっていうのがあって。
すごっ。
たかちん ただこれは結構CEOがすごい天才なんですよね。
なのでこの人の戦略を迫っていくとここがわかってくるんじゃないかなと思っています。
はいはいはい。
たかちん まずこの起業家についてブレッド・アドコックっていう人についてちょっと迫っていく方が面白いかなと思っていまして、
起業を知るには4年しか経ってないんで、ほぼCEOの腕力で来たって感じの会社なんですよね。
なるほど。
たかちん なのでこのCEOが普通に面白いっていう感じかなと思っていて、今40歳ぐらいなんですよ。
かつアメリカの中西部の小さな田舎町で育ってて、3代目の農家っていう。
はいはい。
たかちん 普通にゴリゴリのエリート育ちとかじゃないんですよね。
へー。
田舎生まれのみたいなね。
たかちん そうなんですよね。でも16歳で起業していて、経営学を学んでいるビジネス系の人なんですよね。
だからテック系育ちじゃないんですよ。
なるほど。
たかちん まず1社目でこの人が26歳の時にニューヨークで作ったHRテックが、最初は全然伸びなくて何度もピボットしたりしてたんですけど、
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AIで企業と求人を求職者をマッチングするっていうよくある人材紹介のマッチングプラットフォームですね。
まさにHR系のね。
たかちん これが最終的には2018年ぐらいで165億円で買われまして、個人資産を作れたっていう。
これで伸びてるんですね、まず1回。
たかちん 1回目大成功。
いいな。
たかちん これはやっぱりでかいと思いますよ。企業があるあるですけど、王道のビジネスモデルで一旦大論資金を得て、
世界を代表する会社に2社目作ってくるって結構アメリカのよくあるストーリーなんですけど。
この人の2社目が空飛ぶタクシーを作っていくっていう。
いきなり飛ぶね。
たかちん 共同創業ですけど、電動垂直離着陸機ってやつですね。
空飛ぶタクシーって言った方がわかりやすいですけど、この人が6ヶ月間ぐらいかけてやったことない分野なんで、まずわかんないじゃないですか何も。
何も言ったことないのに業界の専門家300人ぐらいにひたすら問い合わせしまくって、みんな冷たい対応しながらよくわかんないみたいな相手してくれなかったんですけど、
自分自身が電動航空機設計コースとかに通ったりとかして、猛勉強して。
そしてフロリダ大学にもコネクション作ってやっと本格的に始められて、ものの3年ぐらいで上場するっていう。
実際2025年で商業運行開始っていうのも起きていて。
空飛ぶタクシー的なやつが?
たかちん そうそうです。てかあれに近いですけどね、ヘリコプターにほぼ近いですけど、2028年のロサンゼルス五輪でサービス提供を目指してるらしいですね。
すごー。じゃあもう近いんや。なるほど。
たかちん 近いっすね。しかもなんかまだこれも面白いのが、実用化がそんなに進んでないのに上場しちゃうっていうところがすごい。
そうだよね。
たかちん で、そこから2022年4月翌年にはもう上場した後1年でCEOを辞めてまして、そっからフィギュアAIを2022年の1ヶ月後5月に創業という。
はあ、ステップアップ感がすごいな、なんか。
たかちん そうなんですよね。
作って売ってそれを資金作って売ってみたいな。
たかちん しかもこれがやっぱこの人がすごいのが自己資金で150億投入させて、VCとか入れないで一旦自分の資産でがっつりやるっていうことをやって、
そっからシリーズAって言うんですけど、その次のラウンドでちゃんと資金調達をし始めて、今どんどんシリーズBシリーズCっていう風に。
資金調達って最初エンジェルラウンドシードラウンド次にシリーズAシリーズBシリーズCとかって飛んでいくんですけど、
名前がついてますね。
たかちん 要はユーザーがどれだけついてるかとか社会評価をどれだけ受けてるかっていうので価値がついてくるんですけど、最終的には2850億円を調達して、
2850億円。
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たかちん そう。そっから18ヶ月で評価価が15倍になって異常な6兆円っていう評価価を受けているっていう。
もうこれ他のヒューマノジュメーカーとか言って15倍もいかないんですよ。せいぜい3,5倍ぐらいしか上がらなくてフィギュアAだけズバ抜けちゃってるんですよね。
っていうのがまず彼のぶっ飛んだ経営っていうところが。
これは、なんでこんな評価されてるんでしょう。
たかちん これなんでこれだけ評価価が高いかっていうと、フィギュアAIはほぼ全部自分で自社で作ってるっていうのが大きいかなと思っていて、
例えばAIとかってオープンAIとかジェミニとかグーグルがあるとかあるじゃないですか、そういうAIを使って外部と連携しながら作るっていうのがほとんどなんですけど、
ここはもう自社で全部AIも作ってるんですね。かつモーターも作ってるしデータ収集とかも全部自分でやってるし製造も全部自分で、
要は一貫して全部やるっていうのがフルスタックっていうふうに言われてるんですけど、フルスタックな開発をやってるんですよ。
バーティカルインテグレーションとも言うんですけど、なんでこれが大事かっていうと、代表的なのはテスラがそれをやっていて、
テスラも全部内製化していて、これを物理のAIの世界で僕はヒューマノイドとして再現するんだっていうふうに彼は言ってる。
これがやっぱVCから高い評価を得ているっていうところがあるのと、あとオープンAIってもともと出資受けてたんで、共同開発やってたんですよ。
でも途中で2025年2月ぐらいにもうパートナーシップ契約解除して自分で作るって言い始めて、これがすごいのが今までAIってLLMっていう汎用性モデルだったのが、
VLAっていうビジョンランゲージアクションっていう視覚言語行動モデルって言われてるものがあって、
これが言葉とかを支持すると関節の動きとかを直接出力することができる技術なんですよ。
それがつまり物を持ってって言われたら関節をどう動かすかがわかるみたいなAIモデルなんですね。
そんなのがあるんや。
かつ早い、直接的に使ってるモデルなんでめちゃくちゃ早いので、こういったところがすごい結果的にAPIコストを下げるじゃないですか。
要はAIを使うコストが下がるんで、外部モデルだったら外部のお金を払わなきゃいけないと思うんですけど、利益幅が圧倒的に大きくなる未来が予測できるよねっていう、
最初の投資はいりますけど、最終的には跳ねるよねっていうところがビジネス観点で評価されたっていうところと、
3つ目はBMWの事例。BMWの工場で実際に働かせまくったっていうので噂になったって話を最初の頃したかなと思うんですけど、
これが実際にメディアですごい有名になって、そこがやっぱそのメーカーにすごい刺さるんですよね。
最終的に商用展開として可能性あるよねみたいな評価を受けたっていうのが大きい。
なるほど。
あとは大老製産がやっぱり今もう起き始めて自社製造拠点を作って、4年間で10万台出すよっていうふうに言って宣言しているっていうところがあって、
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もう世界中で稼働しているヒューマノイドの累計台数をフィギュアAI一社だけで賄おうとしているっていうぐらいすごいことが起きてるっていうのがあって、
評価を受けているっていうのがビジネス観点ではありますかね。
なるほど。なんかね、普通スタートアップの最初のセオリーというか、僕らがよく聞くやつって、
ちっちゃくちっちゃく最初はして全部外注にした方が小回りが効くみたいなやつあるじゃないですか。でもむしろ逆なんですねこの場合は。
やっぱ資本が最初150億あったら超でかいと思いますけどね。これVC入れて株削ってちまちまやってたら、
もうCEOの株が薄くなってきちゃって、経営的戦略が取れなくなりづらいんですよ。
だから結構シリーズAからスタートしたっていうのはめちゃくちゃ強いかなと思ってて、普通SEEDぐらいから頑張るんですよ。
そうっすね。
だからやっぱ自己資本あってかつこの経営力高いっていうのは超すごいなっていう感じですかね。
なるほど。いやーすごいな。もうなんかあれが違いすぎて、なんか桁が。
想像つかないですよね。
想像つかないな。
よくわかんないですよね。
ちなみに横山的にはどう見てるんですか。
基本的にはタカシンが言ってくれたように脳と体両方作れるっていうのはめっちゃ強い部分ではあるんですけど、
タカシンが言ってくれたところを少しずつ細くしていくと、まずビジョンラングエッジアクションっていう、
目の前あるものを認識した上で動いていくっていうようなモデルやり方っていうのは、
ヒューマノイドを脳みそ作っていく上ではかなり主流にはなってきてるんですけど、
結構みんな派閥組んで何社かで共同で作ってたりするんですよ。
有名な派閥でいうとNVIDIA系、NVIDIA Gルート派っていうのがあるんですけど、
そこの脳の仕組みとしては2つの役割に脳を分けてるっていう感じの作りになってるんですね。
考える脳と反射神経の2つが協力して作業を行わせるっていうことをやっていて、
例えば経営企画部みたいなところと現場の実行部隊みたいなところの、
素早く動かなきゃいけない部分と深く試行するっていう部分を分けて実行させるっていったところを、
NVIDIAを中心としていろんな企業が扱ってるっていったところが1個事例としてあるっていうのと、
他もう1個有名な派閥でいうと、Google、Gemini Robotics派みたいなところがあるんですけど、
ここは1個の経験豊富なベテラン社員みたいなところが経験則をもとに瞬時に動くみたいなところと、
深く推論するみたいなところへ進めていくみたいなところの2大派閥に分かれてて、
それは1社で何かしてるっていうわけではなくて、グループを組んでそこで共同開発してみたりとかっていうところをやってるんですけど、
その辺とは独立してやってるっていったところは結構フィギュアの強みの1つでもあるかなと思ってまして、
で、なぜ強いかっていうと、脳みそ側とボディ側のチームで密に連携できるんで、
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そのより高度な動きをするために必要なハードウェア側の仕組みとか、脳みそ側の仕組みとかっていうのをすぐに連携しながら作り込めるっていうところがあるんですよ。
で、言うと具体例を挙げると、指先でのどういう動きをしてるのかっていったところをもうちょっと深く情報として得た上で、
動作に落とし込んだ方が精密な動きができるよねっていったところをハード側とソフト側両方で話し合った結果、
手のひらにカメラをつけてみて、そこからの情報を脳みそに受け取るみたいなところのハード側とソフト側の密な連携ができる。
オープンなプラットフォームとかでみんなでやってるってところは、脳みそ側の動きはスマートフォンでいうようなアンドロイドみたいな形で、
アンドロイドの基本のベースに乗っかった上で簡単な修正とかはしやすいんですけど、全体的な考え方の手法を一気に変えるみたいなところって結構難しかったりするんですけど、
そこを全部自社で開発しちゃってるってところは、精密な動作をする上での強みになってるかなってところはあります。
なるほど。やっぱなんか、WindowsとAppleの違いみたいなのもそうなのかなと思ったんです。AppleってハードもOSも自分たちで作ってるから、
そんなイメージですね。
うん、やっぱめちゃくちゃ滑らかだし、無駄がないし、トータル素晴らしい体験になってるわけだと思うんですけど、ユーザーからするとね。
確かに一体化することでロスがなくなったりとか、より最適化するみたいなことが起こるっていう意味では。
実際でもこれどうですか、バブルなのか適切なのかっていつわかるんだろうみたいなところがあるんですけど。
まあ5年後とかにはわかんじゃないですか。実際明確にわかるのは2050年ぐらいだと思ってて、
なぜかというと、一応そのモルガン・スタンレーの試算とかだと、ヒューマナイト市場って2050年までに4500兆円になるっていう市場規模だって言われてるんですよ。
4500兆すぎるな。
よくわかんないですけどね。もしそのフィギュアAIが10%取れれば売上450兆円になってる可能性があるんですよね。
そう考えると現時点で6兆円ってなんか本当にちっちゃいもので、これからの可能性はかなりあるんですけど、
とはいえもしですね、コケたりとか、実用に全然ヒューマナイト使えないじゃんってなった瞬間に評価額が一気に下がるので、
もう倒産するしかないとか、どっかが買い取ってまたその誰かが経営者が変わって立て直すとか、
っていうことに起きる可能性は別にまだあるのかなーって思っています。
まあね、わかんないですね、こればっかしはね。だってなんかオープンAIが出てきた後に、もう地味にクロードがまたバーって来てみたいな、
今オープンAIって大丈夫って言われてるみたいな世界があるわけじゃないですか。
なんかこの辺の技術、まあそのテック分野の話って、まあ参考にされやすいというか、まあバグられやすいというか。
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だからこそ自社開発全部自分のラインでやってると結構強いんじゃないかなと思ってて。
そっかそっか。
テスラとかがやっぱそれ強いですよね。
そっか、人癖みたいなものがあるということか。
そうですね、自分たちの製造ラインで自分たちのカスタムが全部できるっていう、
これさっきのMacとWindowsと一緒ですけど、そういうことができるっていう意味では真似されないっていう。
自社開発全部一貫して作れる企業、そんな資本力を持ってる企業なんてほとんどいないので。
そっかそっか。
勝てるとしたらあと本当なんか中国の会社がどっかか抜きに出た会社が現れて、どっちがいいんだみたいな問題が起きる。
なるほど。
はあるのかな。ただその以前話した軍事利用の観点のブランディングだったりとか、
企業の見え方とか、全世界の国がどっちの国の企業を導入したいのかとかによって結構世界観は変わって、売上とかも変わってくるのかなと思いますけどね。
なるほどね。
はい。
いやーちょっとこれは仁義なき戦いが起きそうやな、なんかビジネスの世界で。
まあ少し補足するとやっぱりデータも含めて全部自社で取れてるっていうのは強いですよね。
先ほど冒頭の話でも出てたと思うんですけど、BMWの工場の中で11ヶ月とか実証実験してるんですけど、
先ほどのハバ2とか組んで脳みそ同時開発してるとかだったら、その辺にも稼働データを渡さなきゃいけないみたいなところあったりすると思うんですけど、
ハードも脳みそもそこから得られた経験値、学習データ、実際の稼働データ含めて全部自社で保有できちゃうんで、
独占できる土壌圧となってるかなっていうところではありますよね。
なんかそこの価値がめちゃくちゃ高まっていくのか、そのデータの価値っていうか教師データ、実験データ、失敗データ。
学習データを取得するっていうのは今世界的にビッグトレンドとなってまして、
インドとかだったら作業者がみんな頭に小さいカメラつけて自分が工場内で行っている作業を全部録画させるみたいなところ、
何千人も投入してやったりするんですよ。
それをもとにヒューマノイドの動きに落とし込んでいくみたいなところが結構シルになって、
この間お話しした中国とかのロボットに詳しい方にお話し聞いたんですけれども、
中国でもイベントとか展示会みたいなのがあると、公演の主な内容、大体の内容は学習データをどう作るかみたいなところの議論になってるらしいんです。
日本だとあんまりその辺の議論を、展示会行ってもディスカッションでやってるところは1個か2個くらいかなテッションかなっていうところではあるんですけど、
海外だと結構学習をどうするかっていうのが強い議論のポイントになってるので、
そこの学習データを自社内だけで回せてるっていうのは結構強いですね。
しかもBMWでの作業って、車用のメタルシートを他の場所から持ってきて、ネジ付けとかをするところに持っていくみたいな作業なんですけど、
それを99%以上の確率で5ミリ以下のゴスターに配置するっていうのが精度がかなり高い状態まで出てるっていうところの実測値データが取れてるらしいんで、
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これはかなり有用な学習データなんじゃないかなというところではありますよね。
なるほど。作れるものの価値っていうのは、だから頭の良さみたいなものだけで言うと、
結構もう観測しがちで、それよりもなんかデータなんですよね。今から多分必要なのは学習データ。
ですねですね。いかに実際の職場現場での作業データを取得できるかってところが、これからの教科学習とかの能力をさらに引き上げていく部分になっていくので。
なるほど。
ちなみになんか面白い話があって、みんな大好きポケモンGOってあるじゃないですか。
外国人が一番好きですよね、海外の方が。日本人以外とかやってないと思うんですけど、
海外の方もポケモンGOでひたすら写真撮ったり、ずっと映像で見てポケモンいるかなって言ってるじゃないですか。
あのデータがめっちゃこれからヒューマンオールに使われるんじゃないかっていう。
えっ。
民間が集め、要はなんかグーグルマップもすごいんですよ。でもグーグルマップで道路じゃないですか。
でもポケモンGOって人間の高さで人間が見てる視界とかを全部取れてるので、そのデータが活用できるんじゃないかっていうふうに言われていて、
実際そのポケモンGOを作った会社ってポケモンじゃなくて別の会社が作ってるんですけど、
そことかが溜まってるデータを今学習させて使えるよねっていう感じになってるらしいです。
そんな視点で見たらめっちゃありそうですね。何気なくみんながゲームとしてやってるとか、
日々のなんかこう便利なツールとして使ってるものが、実はデータ取るって観点で見たらとてつもないデータになるとか、めっちゃありそうやな。
ポケモンGOの事例だとGPSとかの精度向上にめちゃくちゃ貢献していて、
そのデータを入手されてきたら配送ロボットとかの精密動作性が上がっていくじゃないですかみたいなところでの、
いろんなヒューマノイド運用、関係ないと思われてたデータがヒューマノイドとかの動作に影響を与えてくるって考えると面白いですよね。
はあ、すっごい。ポケモンGOがメガ進化するってことだよねこれ。
ポケモンだったものがヒューマノイドでメガ進化しちゃいますね。
今やっぱタイミングがなんか面白いですよね、今までやってきたことが全部無駄にならなくて全部伏線回収されてるっていう人類やってきたことが、
エンタメだと思ってたことがめちゃくちゃ実用的に使えるのって面白いですよね。
だってあれでもそうじゃないですか、SNSとかブログとかもこれLLMに使えるってなっておそらくイーロンマスクとかを買収して、
ツイッター買収してXにしたのってAIの学習データっていう側面相当あるはずじゃないですか。
そうですよね、人間らしい振る舞いとかの学習データですよ。
だから人間がいろいろやってることってデータと思ったらいろいろ使えるんやな。
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僕らが普段何気なく捨ててしまってそうなデータを集めてヒューマノイドとかの学習データとして売るみたいなビジネスどんどんいっぱい出てきますよね。
だってレシートを写真で撮っただけでいくらかもらえるみたいなやつあったじゃないですか。
ああありましたね、高校生か大学生か作ったアプリですよね。
そうそうとかもあるし、あとなんかこれね、スタートアップのカンファレンスで言ってたんですけど、日々のうんちのデータを取るみたいな。
これも人間の生物学的データとしてめっちゃ良いらしくて、情報量がめっちゃあるらしくて。
うんちビジネス。
うんちビジネス、だからうんちをなんかこう役員かなんかで精度を計測して、精度っていうかその成分を計測してそれを毎日データ送るだけでいくらみたいな、そんなのをやろうとしてるスタートアップがあるらしくて。
へえ、うんちをじゃあ買ってくれるんですね。
まあ買うってことですね、かもその自分で測って数字だけ送るなんてわかんないですけど、クソを買うってことですよ。
なんか江戸時代みたいですね。
ねえ、だからいろんなところにチャンスがありそうですね、そう考えると。
うん。
と思いました、ていうのと僕はこれ収録終わってすぐやるのはフィギュアAIの株をめちゃくちゃ買えばいいですね、ほんなら。
オッケーオッケー。
オッケーオッケー、とりあえず買っときゃ延べるんでしょこれ。
正直僕これ別に株の話なんですけど、NVIDIAがもうかなりやっぱりプラットフォームとして最強なんですよ、シミュレーションプラットフォームとか用意してるんで。
だから僕はシミュレーションとかデータとかのプラットフォーム扱ってああいう会社に目つけといたほうがいいんじゃないって思ってます。
ああ、なるほど。その辺もう残らず買っとこう、全部買います、はい。
めちゃくちゃ跳ねると思う。
作りましょうなんか、ヒューマノイド業界詰め合わせパックみたいな。
ああでもありそうっすよね、都市侵略とか。
でもなんかね本当に10万円ぐらい、10万円じゃ買えないかな。安くてちょっとの株いっぱい買っとくだけでもなんか多分何か大当たりすると思いますけどね。
ええ。
ヤバいことになってるとそれだけで飯食えるようになると思いますけどね。
いやーちょっとじゃあ早く収録終わって調べよう、はい。
いやー今回はそんな感じですかね。
はい。
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