CES 2026の2日目は、フィジカルAIが完全に主役となった展示会となった。複数企業によるヒューマノイドロボット、建設機械に組み込まれた産業用AI、空港での自律型ロボット、そして8,000兆回を超える演算処理能力を持つオンボードスーパーコンピュータを搭載したレベル4自動運転車が披露された。コンシューマー側では、スマートフォン不要のスマートグラス、60以上のバイオマーカーを測定できるヘルススキャナー、走行中に1キロワット以上を供給できる車載充電器、車に直接統合されるAIアシスタントなど、多岐にわたる革新的製品が展示された。本動画では、2日目の重要な発表と製品を包括的に解説し、ロボティクス、自動運転技術、ヘルステック、オーディオ機器に至るまで、実用化に向けた技術の成熟度と今後の展望を詳細に分析している。
CES 2026 2日目のハイライト
CES 2026の2日目は、フィジカルAIに全力を注いだ内容となりました。複数の企業からヒューマノイドロボットが登場し、建設機械の内部で稼働する産業用AI、自律型の空港ロボット、そして毎秒8,000兆回を超える演算処理を実行するオンボードスーパーコンピュータを中心に構築されたレベル4自動運転車が披露されました。
コンシューマー向けでは、スマートフォン不要のスマートグラス、60以上のバイオマーカーを測定できるヘルススキャナー、走行中に1キロワット以上を供給できる車載充電器、車に直接統合されるAIアシスタントなど、数多くの製品が展示されました。この動画では、2日目から実際に重要な意味を持つすべての内容を詳しく解説していきます。では、さっそく見ていきましょう。
ロボティクスが会場を完全支配
改めて申し上げますが、ロボティクスが会場を完全に支配していました。1つの企業や1体のヒューマノイドだけでなく、異なるアプローチ、サイズ、役割を持つロボットの波が押し寄せていました。
Neurobotics社は、この変化を示す最も強力な事例の1つでした。同社は次世代の4NE1ヒューマノイドを展示し、その焦点は洗練にありました。動きはより引き締まり、バランスの回復はよりスムーズになり、インタラクションはより制御されたものになっていました。このロボットは安全ケージの後ろではなく、人間の空間で働くように設計されています。つまり、力の感知、知覚、柔軟性が純粋なスピードよりも重要になるということです。
それと並んで、Nura社は小型のヒューマノイド版も展示しました。このバージョンは教育、研究、サイズと重量が重要となるより狭い環境を対象としています。ここで重要なのは、両方のロボットが同じ知能スタックを共有しているため、一方のプラットフォームで学習したスキルをゼロから始めることなく他方に転用できるという点です。
Nura社はまた、四足歩行プラットフォームも展示しました。これは多くの企業が静かに認めている事実を補強するものです。今や二足歩行ロボットがすべての解決策ではないということです。地形、安定性、タスクが形状を定義します。
医療・介護に特化したロボット
Fourier Intelligence社はまったく異なる角度からアプローチしました。同社のGR3ヒューマノイドは、ケア、リハビリテーション、医療環境を中心に設計されていました。
ロボットの動きは意図的に遅くされていました。デザインはスピードよりも予測可能性と安全性を優先しています。病院や介護施設では、突然の動きは特徴ではなく問題なのです。Fourier社はGR3を、患者を支援し、移動タスクを手伝い、素早くまたは予測可能に動けない人々の周りで動作できるものとして位置づけました。
同社はまた、同じ知能システム上に構築された小型のケアボット版も展示しました。ここでも同じパターンです。1つの頭脳、複数の身体、それぞれが特定の役割に最適化されています。
Agibotの包括的なロボットラインナップ
Agibot社は最も積極的なアプローチを取り、1台のロボットではなく完全なラインナップを展示しました。A2シリーズはナビゲーション、インタラクション、一般的なタスク用に設計されたフルサイズのヒューマノイドを代表しています。
X2シリーズは、コストとサイズが展開を制限する教育、デモンストレーション、社会環境を対象としたコンパクトなヒューマノイドにスケールダウンしました。G2シリーズは産業環境を対象とし、操作と荷重処理に焦点を当てています。そしてD1四足歩行ロボットは、車輪よりも脚が優れる検査と地形走破用に構築されました。
それらすべてに加えて、Agibot社はOmnihandを展示しました。これは細かい運動タスクを処理するために設計された器用な操作システムです。ここでの重要なポイントは成熟度でした。
産業用AIの実装
そしてCaterpillar社は、CAT AIシステムで産業用AIを議論に持ち込みました。これはクラウド依存の知能ではありません。実際にはNvidia JetsとThorハードウェアを使用して、機械上で直接実行されます。
建設現場や採掘現場には信頼できる接続性がないため、意思決定は現地で行われなければなりません。CAT AIはセンサーデータの膨大なストリームをリアルタイムで処理し、オペレーターにコーチング、安全警告、パフォーマンスの洞察を提供します。機械は地形、天候、機器の状態、ワークフローについて互いに情報を共有します。
同社はこれを現場のデジタル神経系と表現しました。そしてその説明は実際に適切です。これはインフラとして機能するAIなのです。
航空業界への自律ロボット導入
Oshkosh Corporation社は同様のアイデアを航空に適用しました。同社は航空機のターンアラウンド作業を支援するために設計された自律型空港ターマックロボットを展示しました。これらの機械は飛行機の誘導を支援し、地上タスクを管理し、極端な気象条件下でも運用を維持します。
目標はより少ない遅延、安全性の向上、より緊密な調整です。大手航空会社との試験はすでに進行中で、展開は最初に大規模ハブ空港を対象に計画されています。これは輸送における最もタイミングが重要な環境の1つを対象とした自動化です。
小型の屋外検査ロボット
Centiggen Technology社は、Rovar X3でより小規模ながら重要な部分を追加しました。
これは階段や不均一な地形を移動するために構築された頑丈な屋外ロボットで、すぐに検査と監視の役割に位置づけられます。このプラットフォームはコンパクトで低姿勢であり、階段を登ったり、室内用の車輪付きロボットが通常失敗する粗い表面をナビゲートしたりしながら安定性を保つのに役立ちます。
機能的に、Rovar X3はカメラとセンサーのペイロードを運び、施設、キャンパス、インフラサイトなどの屋外または半産業環境で動作するように設計されています。
その主な仕事は、インタラクションや操作ではなく、移動性とデータ収集です。階段登坂能力は主要な展開制限を取り除き、手動での移動なしにレベル間を移動できるようにします。これは、物理的に一貫性がなく、ロボットに優しくない環境で繰り返し動作することを意図した、目的に特化した検査プラットフォームです。
家庭用ロボティクスの実験
家庭用ロボティクスの実験は、Dream社のCyberXコンセプトで継続されました。掃除機に階段を登らせるのではなく、Dream社は問題を分離しました。CyberXは、関節式トラックを使用してロボット掃除機を階層間で運ぶ機械システムです。バランスを維持し、ステップをグリップし、高度の変化を処理します。
このアプローチは階段をソフトウェアの問題ではなく物理的な問題として扱っており、これは正直言って新鮮です。
企業が1つのデザインがすべての家を解決すると偽るのではなく、まだ形式とアーキテクチャを実験していることを示しています。
実験的な飛行ドローン技術
ロボティクスを超えて、ショーのこの部分は実験的なハードウェアに傾倒しました。そして最も明確な例の1つは、Flywing社の折りたたみ式VTOL発泡航空機でした。このデザインは垂直離着陸と固定翼前進飛行を組み合わせており、狭いスペースで離陸してから効率的な水平飛行に移行できることを意味します。
機体は軽量フォーム構造を使用して重量を抑えながら、リフトと前進推進の両方のための統合モーターをサポートします。航空機はDJIの長距離O4ワイヤレス技術を使用してゴーグルにライブビデオをストリーミングするFPVシステムを中心に構築されています。ヘッドトラッキングが統合されているため、オンボードカメラはパイロットの頭の動きに追従し、静的なドローンフィードではなくコックピットスタイルの視点を作成します。
このセットアップは自律飛行ではなく、没入感と精密な制御を目的としています。Flywing社は理想的な条件下で時速約75マイルのトップスピードと最大60分の飛行時間を主張しており、このサイズのVTOLプラットフォームとしては長いものです。約2,000ドルの価格のフルキットには、航空機推進システムとFPVセットアップが含まれており、カジュアルなドローンパイロットよりも上級ホビイストまたはシミュレーション重視のユーザーに近い位置づけとなっています。
技術的な観点から、この製品は従来の四軸ヘリと固定翼FPV航空機の間に位置し、一方の垂直柔軟性と他方の範囲とスピードを組み合わせています。
スマートフォン不要のスマートグラス
さて、次にRaino社はX3 Proスマートグラスを発表しました。そして重要なポイントは、これらがスマートフォンを補助として機能させずに動作することです。これらはオンボード処理と内蔵接続性を備えたスタンドアロンのグラスです。したがって、通知、ナビゲーションキュー、アシスタントインタラクションなどのタスクはデバイス上で直接実行されます。これはそれらの使用方法を変えます。なぜなら、それらを有用にするためだけに絶えずペアリング、ロック解除、またはスマートフォンを取り出す必要がないからです。
ハードウェアの観点から、X3 Proは統合されたカメラ、マイク、スピーカーを備えた軽量フレームを中心に設計されており、さらに情報を最小限で読みやすく保つコンパクトなディスプレイシステムを備えています。没入型ではなく。Raino社はラップトップ画面を置き換えたり、完全な拡張現実シーンを作成しようとしているのではありません。ディスプレイは、プロンプト、アラート、翻訳、またはアシスタント応答など、視界を遮ったり絶え間ない注意を要求したりしない方法で提供される短時間の情報爆発を目的としています。
オンボード処理により、基本的なAIタスクをローカルで実行できる一方、必要に応じて接続性がクラウドリクエストを処理します。このバランスはレイテンシーとバッテリー寿命にとって重要です。重いビジュアルをプッシュする代わりに、X3 Proはアシスタントスタイルのインタラクションとコンテキスト認識に焦点を当てており、グラスは視覚プラットフォームというよりも軽量なインターフェース層として機能します。
技術的には、ARヘッドセットよりもウェアラブルAI端末に近いため、ニッチなデモではなく日常的な使用により適合します。
実用性重視のコンシューマーガジェット
コンシューマーガジェットは実用的なユースケースに大きくシフトしました。Clicks社は物理キーボードを中心に構築されたコミュニケーターフォンを発表しました。これは明らかにタイピング精度、触覚フィードバック、制御を気にする人々をターゲットにしています。
拡張可能なストレージとハードウェアボタンがそのフォーカスを補強します。トレンディであろうとしているのではありません。使いやすくしようとしているのです。
Bird Buddy社はBird Buddy 2 Miniで戻ってきました。これはAIベースの鳥検出を備えたコンパクトなスマートバードフィーダーです。視覚認識とオーディオ分析の両方を使用して種を識別します。ユーザーは通知、クリップ、活動のログを取得します。
より小型のフォームファクターと低価格により、これはより広い聴衆に開かれ、AIが技術過多に変えることなく日常の趣味をどのように強化できるかを示しています。
Luna社はLuna Bandを発表しました。これは画面を完全に取り除いています。ディスプレイなし、通知なし、絶えず注意を引くこともありません。フィットネスと健康データを追跡し、音声とアプリを通じてコーチングを提供し、サブスクリプションを回避します。
これは明らかに気を散らすことなくトラッキングを望む人々のために設計されており、画面依存を減らすというより広いトレンドに適合しています。
個人安全デバイスの進化
個人の安全はTimely Flashlightで深刻なアップグレードを受けました。このデバイスはGPS、LTE接続性、ビデオ録画、緊急対応を1つのハンドヘルドツールに統合します。
何か問題が発生した場合、緊急プロトコルをトリガーし、ライブビデオをストリーミングできます。これはガジェットではなく安全コンパニオンとして位置づけられており、これは重要な区別です。
オーディオウェアラブルはShokz OpenFit Proイヤフォンで進化しました。これらは改善された音質とノイズ管理を提供しながら、ユーザーが周囲を認識し続けることができるように設計されたオープンイヤーヘッドフォンです。
動き、屋外使用、隔離なしの長時間装着のために構築されています。
車載用高出力充電システム
電力とモビリティはBlueEttedy社のCharger 2で交差しました。これは大容量のポータブル電源ステーション専用に構築された車載ベースの充電システムです。ここでの重要な数字は出力です。車両の電気システムから直接供給される最大1,200ワットは、通常約100ワットで上限に達する標準の12ボルトコンセントと比較して大幅なジャンプです。
実用的な観点から、これは外部電源や何時間も必要とする代わりに、運転中に大型バッテリーステーションをはるかに短時間で充電することを意味します。Charger 2は車両の電気システムに統合されるように設計されており、双方向電力フローをサポートしているため、充電方向を逆転させることができます。つまり、接続された電源ステーションを使用して車両をジャンプスタートしたり、スターターバッテリーを維持したりするために使用できます。
これにより、電力の信頼性が重要なバンのビルド、モバイル作業車両、オフグリッド旅行、緊急セットアップに役立ちます。単純なアクセサリーというよりも、ポータブルエネルギー貯蔵に大きく依存する車両のための電力管理モジュールとしてより機能します。
スマートペット用品とデスク周辺機器
Clever K9社は、接続技術をペットの収容と安全に適用するスマートドッグクレートを展示しました。
クレートには、物理的に存在することなくアクセスを管理するのに役立つ、所有者がドアをリモートでロックまたはアンロックできるアプリベースの制御が含まれています。クレート内のセンサーは温度や環境状態などの条件を監視し、スペースが動物にとって安全であり続けることを確認するのに役立ちます。
実用的な観点から、システムは新奇性ではなく自動化を中心に構築されています。
クレートはアラートとルーチンと統合でき、たとえば、煙や空気質のトリガーに応答して自動的にロック解除します。これはニッチな製品ですが、接続されたハードウェアがエンターテインメントと利便性を超えて監視と安全の役割に移行していることを反映しています。派手な機能よりも信頼性が重要なペットケアのような分野でさえも。
Deskmate社は、リアルタイムで動きを追跡し、向きを調整するように設計されたモーター駆動のスマートフォンドックで、デスクセットアップに機械的なひねりを加えました。
内蔵モーターとセンサーを使用して、ドックは取り付けられたスマートフォンをユーザーに向かせ続けるように物理的に回転および傾斜します。これにより、デジタルクロッピングやソフトウェアトリックに完全に依存することなく、スマートフォンのカメラとディスプレイを位置合わせし続けることができます。
機能的に、DeskMateは標準のスマートフォンを、ビデオ通話、コンテンツ表示、またはアシスタントスタイルのインタラクション用の顔追跡デスクデバイスに変えます。
このアプローチは専用の画面やプロセッサを追加することを避けます。代わりに、人々がすでに所有しているハードウェアの有用性を拡張するために単純なメカニクスを使用します。これは、システムの複雑さを増すことなく、既存のデバイスと組み合わされた物理的な動きが新しいインタラクションモデルを作成できる方法の小さな例です。
60以上のバイオマーカーを測定するヘルステック
ヘルステックはWithings Body Scan 2で大きな一歩を踏み出しました。このスマートスケールは約90秒で60以上のバイオマーカーを測定します。心臓の健康、神経の健康、血管メトリクス、代謝指標、電気皮膚活動を追跡します。ユーザーは裸足で立ち、センサーを持って電気信号をキャプチャします。データは、単一の読み取りではなくトレンドに焦点を当てたサブスクリプションアプリを通じて時間の経過とともに視覚化されます。
Withings社は明らかにこれをフィットネスアクセサリーではなく、予防的健康技術として位置づけました。
Fordの包括的なAI統合ロードマップ
自動車技術はAI統合に大きく傾倒し、Ford社は最も明確で構造化されたロードマップの1つを提示しました。同社は、最初にモバイルアプリ内で展開され、その後車両に直接拡大するAI音声アシスタントを発表しました。
ここで重要なのは統合のレベルです。このアシスタントはインフォテインメントコマンドに限定されていません。車両固有のシステムとデータへのアクセス権を持っているため、ドライバーは自然言語を使用してオイル寿命、タイヤの状態、バッテリーの健康状態、航続距離の推定、積載容量、メンテナンススケジュールについて質問できます。
アシスタントはGoogle Cloudを通じてホストされる大規模言語モデル上に構築されていますが、Ford社は、独自の基盤モデルをゼロからトレーニングするのではなく、独自の車両データレイヤーと組み合わせた既製のモデルを使用していることを強調しました。
Ford社はまた、より広範な自律性のタイムラインを概説するためにこの発表を使用しました。
2027年に発売予定の同社の次期ユニバーサル電気自動車プラットフォームは、現在のEVシステムと比較して製造の複雑さとハードウェアコストを約30%削減するように設計されています。そのプラットフォームが次世代のドライバー支援の基盤になります。Ford社は、2028年を目標に、高度なハンズフリー高速道路システムと同等の範囲でポイントツーポイントの自律性機能を持つアイズオフ運転を計画していると述べました。
ここでの重要な詳細は、Ford社がコアコンピューティングモジュールと電子アーキテクチャの大部分を社内で開発する計画であるということです。このアプローチにより、同社はコスト、更新サイクル、長期的なソフトウェアサポートに対してより厳密な制御を得ることができます。
Tensorのレベル4自動運転ロボカー
Tensor社は逆方向から自律性にアプローチし、コンピュートから始めてその周りに車両を構築しました。
同社は、既存の電気自動車を適応させるのではなく、AI第一のシステムとして設計されたレベル4自律ロボカーを展示しました。車の中核には、Blackwell GPUアーキテクチャに基づく8つのNvidia Drive AGX Thor system on chipsを使用して構築されたオンボードスーパーコンピュータがあります。組み合わせると、そのハードウェアは毎秒8,000兆回を超える演算を提供し、知覚、計画、予測、制御を冗長性を持って同時に実行できます。
このレベルのコンピュートは、リモート処理に絶えず依存することなく、複雑な都市環境を処理することを意図しています。
センサースタックはその野心に一致しています。Tensor社は、360度の完全なカバレッジを提供し、長距離および中距離の知覚のために毎秒最大2,500万ビームを生成するHalo HyperLidarシステムを備えたデュアルLiDAR構成を使用しています。
二次的なSentinel LiDARは近距離認識とブラインドスポットカバレッジに焦点を当て、歩行者、サイクリスト、近距離障害物の検出を改善します。これらのLiDARはカメラとレーダーとペアになって重複する知覚レイヤーを作成します。これは、システムが定義された条件下で人間の介入なしに運転を処理するレベル4自律性にとって重要です。
Tensor社はまた、規制の進展を強調しました。同社はカリフォルニア州の乗用車のための最も初期のドライバーレステスト許可の1つを保持しており、ハードウェアと自律スタックの両方を検証するために約9年の開発が費やされたことを強調しました。ロボカーの納品は2026年後半に計画されており、最初の運用市場は2027年に予想されています。
Lyft社の関与は、この技術を実世界の展開に直接結びつけます。Tensor社の車両は、後付けではなく、最初からライドヘイリング統合を念頭に置いて開発されています。つまり、ルーティング、フリート管理、乗客インタラクションシステムは、Lyft社の既存のプラットフォームに直接プラグインするように設計されています。
目標は、技術的能力と同じくらい稼働時間、安全性能、運用効率が重要な有料顧客との積極的なサービスに自律車両を移動させることです。
PCハードウェアの刷新
PCハードウェアがエコシステムの残りの部分を埋めました。Dell社は、Intel Core Ultra Seriesプロセッサ、OLEDディスプレイ、洗練されたアルミニウムデザインを特徴とする2026年のXPS 14およびXPS 16でプレミアムラインナップをリフレッシュしました。
Samsung社は、AI加速とパフォーマンスを強調して、Galaxy Book 6ラインナップでプレミアムWindowsラップトップへの進出を続けました。HP社は、エンタープライズ用の古いアイデアを現代化した、キーボードフォームファクターに直接組み込まれたコンピュータであるElite G1Aで多くの人を驚かせました。
オーディオとライフスタイルテック
オーディオとライフスタイルテックが残りの部分を締めくくりました。
Audio-Technica社は、改善されたコンポーネントと最新の接続性でアナログラインナップを更新したATLP 7Xターンテーブルを発表しました。Victrola社は、音質を犠牲にすることなくビニールセットアップを簡素化するために設計された、ターンテーブルの下に置くオールインワンサウンドベースであるSound Stageを展示しました。
今のところ事態はそういう状況です。
さらに多くのことが来ており、次にそれをカバーします。ご視聴ありがとうございました。次回お会いしましょう。
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