2026.9.2  日本経済新聞の記事「FINANCIAL_TIMES：ヒト型ロボの実用価値は」から

ロボット産業が直面している最大課題はAI用学習データの不足

コラムの著者　ジョン・ソーンヒル氏(FINANCIAL_TIMES イノベーション・エディター)によれば、「ロボット界最高峰と銘打たれた北京の運動会での主役はヒト型ロボットたちであり、動画共有サイトで話題となった。しかし、ソーンヒル氏が指摘するようにヒト型ロボットのメリットはそれほど大きくないのではないか。

○ヒト型ロボットは「役立つ機械」ではなく「パフォーマー」で役立つ

ソーンヒル氏は、この運動会の様子をみて、ヒト型ロボットには我々をそのパフォーマンスで楽しませる以上に目的があるのか疑問を感じたと言う。ヒト型ロボットの動作軸は約30もの組み込みが必要で、もっと単純な設計ならばその半数の軸数で同等の機能が実現するという見解もある。つまり、ヒト型ロボットはコストが高い割に、動きがぎこちないのが現状である。

世界で実用に使われているロボットの大半は非ヒト型であり、大部分が単純作業に従事して動画映えはしない。さらに、この産業は中国、日本、韓国などアジアでの労働力不足を動機として導入が進んでいるが、そのロボットの「頭脳」にあたるOSは米国が引き続き提供している。

インターネットでは米オープンAI社、アンソロピック社などLLMを学習させるために膨大な情報を提供している。これがAIの性能を左右している。一方で、ロボット工学者たちは、自分たちが研究開発したロボットが物理世界を理解し、それに対応する情報を改善させるために、もっと多くの視覚的および感覚的データが渇望している。国際ロボット連盟（IFR）のスザンヌ・ビエラー事務局長がソーンヒル氏に次のように語ったという：

「ロボット産業が直面している大きな課題の1つはAI用の学習データが不足していること」

だという。今の産業用ロボットが情報セキュリティーやプライバシーなどの配慮から学習用の合成データを使用せざるを得ないことにある。これらの課題が解決すれば協働ロボットとして、AIモデルと現実世界を繋ぐ架け橋の役割を担うことが可能となると言う。LLMを単純に拡張するだけでは課題解決にはならない。ロボットに知覚や予測、行動、失敗、適応を学習させることで、さらに高度な因果推論力と自律性を養うことになろう。🛜🤖💻🧠👩‍💼🧑‍💼🏠🏢🎓💡💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇨🇳🇯🇵🇰🇷🇺🇸