Boston DynamicsのAtlasは、他のヒューマノイドロボットとは一線を画す存在である。多くのロボットが印象的なデモンストレーションに注力する中、Atlasは実際の工場で稼働する初の実用的ヒューマノイドロボットとして、今年から現代自動車の生産ラインに投入される。年間3万台の生産能力を持ち、複雑な組み立て作業を自律的に遂行できる点が他社製品との決定的な違いである。30年以上にわたる技術開発の蓄積により、移動能力、物体操作、AI自律性において競合他社を大きく引き離している。特筆すべきは、モジュール設計による保守性の高さと、Google DeepMindとの提携による大規模行動モデルの実装である。一方で、この技術進歩は労働市場に大きな影響を及ぼす可能性があり、24時間稼働可能なロボットによる大規模な雇用代替という社会的課題を提起している。技術は既に実用段階に達しており、社会がその影響に適応する準備が整う前に、ロボット化の波は確実に押し寄せている。
Boston Dynamicsが変える産業ロボットの常識
Boston Dynamicsは、実際に重要な意味を持つ初のヒューマノイドロボットなんです。その理由をこれからお話しします。多くの人は、このロボットがどれほど驚異的なものかを理解していません。なぜなら、彼らは単に私たちが何度も目にしてきた印象的なデモを行う別のロボットを作っただけではないからです。ロボットが歩いたり、戦ったり、走ったり、ジャンプしたり、キックしたりするデモのことです。あれらは確かに素晴らしいものです。
しかし、ほとんどの人が気づいていないのは、これが実際に働く初のヒューマノイドロボットだということです。実際の工場で、今年から始まる本当の仕事をするんです。研究室でのデモや、完璧な照明で慎重に演出された映像の話ではありません。毎年3万台のロボットが生産ラインから送り出され、現代自動車の工場に直行し、そこで実際の人々と並んで本当の仕事をするという話なんです。これについて話す必要があります。
Atlasロボットと他のロボットの決定的な違い
では、Atlasロボットがオンラインで見かける他の中国製ロボットと完全に異なる理由を説明しましょう。皆さんも私が話しているロボットや、私たちが見てきた動画をご存知でしょう。路地を歩くヒューマノイドロボット、カメラに手を振ったり、ちょっとしたダンスをしたり、あるいはキックや格闘シーンをするようなロボットです。
そして誰もが驚いて「わあ、未来が来た」と言うわけです。しかし理解しなければならないのは、これらのことは見た目ほど難しくないということです。これらはロボット工学の中で最も簡単な部分なんです。さて、これらの成果を軽視するつもりは全くありません。ヒューマノイドロボットが歩き回り、極めて人間らしく見えることは、依然として驚くべき偉業です。
もちろん、これらは依然として大きな進歩ですし、彼らが行ってきた強化学習によって信じられないほど前進してきたと思います。しかし、これがまだ真の知能ではないことを理解しなければなりません。最近起きた大きな違いは、歩くことが働くことではないということです。そしてそれが大きな区別なんです。
実際の工場で働くロボット
Boston Dynamicsは単に見栄え良く歩き回っているだけではありません。今この瞬間も工場にいて、自動車部品を拾い上げ、コンテナ間で移動させ、組み立てのための正しい順序で整理しています。そしてそれら全てを自律的に行っているんです。リモコンで誰かが操作しているわけではありません。部品がどこにあるかを自分で判断し、手で掴み、必要な場所に置きます。
そしてこれを何時間も続け、計画通りに進まない時でも自分で判断を下します。これを他のロボットのデモと比較してみてください。他のロボットのデモが歩行を見せる時、それが見せているのは単純な歩行だけです。Boston DynamicsがAtlasを見せる時、それは実際に48時間で新しいタスクを学習し、そのタスクを何千回も失敗せずに実行できるロボットを見せているんです。
ほら、他のロボットはオートショーのコンセプトカーのようなものです。素晴らしい見た目で注目を集めますが、それに乗って家に帰ることはできません。AtlasはトヨタのCamryです。あなたを感動させようとしているのではなく、毎日現れて、企業に結果をもたらす退屈で反復的なタスクを実行しようとしているんです。Boston Dynamicsは何十年もかけて、バランス、操作、空間認識、意思決定といった難しい部分を解決してきました。他の企業がソーシャルメディアクリップのために歩行姿勢を完璧にしている間にです。
Boston Dynamicsは、不規則な形状の物体を拾い上げる方法、何かを落とした時に回復する方法、常時監視なしで人間向けに設計された空間で働く方法をロボットに教えていたんです。だから現代自動車が2年以内にこれらのロボットを工場に投入すると言う時、実際に信じることができます。なぜならロボットはもう歩き方を学んでいるわけではないからです。既に知っているんです。
Boston Dynamicsの圧倒的な技術的優位性
さて、Boston Dynamicsがどれほど先を行っているか理解する必要があります。Boston Dynamicsと文字通りヒューマノイドロボット分野の他の全員との間にある信じられないギャップについて話す必要があります。なぜなら実際には全く勝負になっていないからです。同じ土俵にすら立っていません。Boston Dynamicsはこれに30年以上取り組んできたんです。皆さん、30年ですよ。
競合他社のほとんどは、ヒューマノイドロボットに取り組んできたのは5年未満です。だから人々がAtlasをTeslaのOptimusやFigureのロボットと比較する時、同世代の技術を比較しているわけではないんです。これは現代のフォーミュラ1レースカーとスーパーカーを比較するようなものです。確かに、どちらも素晴らしいエンジンを持っていて、常に速く走ります。
でも世代が違う車なんです。Boston Dynamicsがどれほど先を行っているか、いくつか例を挙げましょう。まず、移動能力です。Atlasは他のヒューマノイドロボットが試みることさえできないことができます。バク転ができます。障害物をパルクールで越えられます。押されたり、つまずいた時にバランスを回復できます。そして関節が完全に360度回転できます。
実際に動いているのを見ると本当に不気味に見えるものです。体がそうあるべきでない方法で動いているように見えますが、実際に動いているんです。さて、さらに重要なのは、これができる全てのこと、たとえ他の企業がそのうちのいくつかをできるとしても、実際に役立ちながらそれらのことができるということです。他のロボットは制御された環境の平らな地面を歩けます。
Atlasは実際の工場の床を、障害物、不均一な表面、変化する条件の中でナビゲートできます。次に、操作能力があります。Atlasは不規則な物体を掴み、適切な力を加え、何かが滑った場合にリアルタイムで調整できる非常に高度な手を持っています。ほとんどのヒューマノイドロボットは、完璧に配置されていればおそらく箱を拾い上げられる程度の基本的なグリッパーを持っています。
Atlasは異なる形やサイズのエンジン部品を掴み、それらを保持する正しい方法を見つけ出し、必要な場所に正確に配置できます。そして3つ目、これが大きなポイントですが、AIと自律性があります。Boston DynamicsはGoogle DeepMindと提携して、彼らが大規模行動モデルと呼ぶものを開発しました。これは基本的にロボットの動きと意思決定のChatGPTです。
ロボットはシミュレーションと実世界の練習の組み合わせを通じて新しいタスクを学習し、その後、常時人間の監視なしでそれらのタスクを自律的に実行できます。正直に言うと、Tesla Optimusはそれ自体としては印象的です。Teslaが製造とAIの専門知識を構築するために使用している比較的手頃な価格のロボットです。
しかし今のところ、Optimusは慎重に制御された環境でいくつかの基本的なタスクを実行できます。大規模な実世界での展開にはまだ準備ができていません。イーロン・マスクはそうなるとずっと言い続けていますし、おそらく最終的にはそうなるでしょうが、現時点ではまだそこに到達していません。そしてFigureのロボットは、能力の面では競合他社の中で最も近いところにいるでしょうが、信頼性と実世界での展開という点ではまだ数年遅れています。
Figureは私が今まで見た中で最も印象的なデモのいくつかを持っていますが、それらのデモは展開と同じではありません。まったく別物です。そしてそう、FigureはいくつかのBMW工場で稼働していますが、Atlasのレベルで働いているかというと、単純にまだそこには到達していません。正直なところ、私がFigureから見てきたものから判断すると、彼らは非常に速く追いつくと思います。なぜなら、彼らは他のどの企業よりもはるかに速く革新してきたからです。
だから、どういうわけか彼らが追いついてしまっても驚かないでしょう。しかし他の中国企業を見ると、あれらのバイラル動画にもかかわらず、主に実際に働けるロボットよりも印象的に見えるロボットを作ることに焦点を当てています。産業での有用性ではなく、ソーシャルメディアのエンゲージメントのために最適化しているんです。一方、Boston Dynamicsは文字通り、今年工場に生産準備が整ったロボットを出荷しています。プロトタイプではありません。
テストユニットでもありません。これらは現代自動車が車を作るために働かせる実際の生産モデルです。そしてここでのギャップは、単に技術が今どれだけ進んでいるかということだけではありません。Boston Dynamicsがその技術の周りに構築してきたインフラがどれだけあるかということです。彼らは年間3万台のロボットを生産する製造能力を持っています。
そして彼らは、これらのロボットが既存の工場システムと統合できるようにするOrbitと呼ばれるソフトウェアプラットフォームを持っています。何十年にもわたる実世界でのテストと反復があります。大企業とのパートナーシップがあります。そして他の皆はまだロボットが働けることを証明しようとしています。しかしBoston Dynamicsは既に仕事に現れているんです。
誰も語らないモジュール性の優位性
さて、このロボットについて私が見つけた最もクレイジーなことの1つは、モジュール性の問題です。これは他の誰も話していないことです。Boston DynamicsはAtlasを非常にモジュール構造で設計しました。部品は交換でき、アップグレードでき、メンテナンスチームによって現場で交換できます。ロボットは数ヶ月で時代遅れになるのではなく、定期メンテナンスで何年も持つように作られています。
では私の疑問は、なぜ誰もこのアプローチをコピーしないのでしょうか。考えてみてください、皆さん。私は多くのロボット工学のデモを見てきました。Boston Dynamicsは何年も前から、彼らのSpotロボットで同じモジュール設計哲学を示してきました。Spotには巨大なペイロード、つまり特定の仕事に必要なさまざまなセンサーやアームなどを取り付けられるマウントポイントがありました。
ロボット自体がプラットフォームであり、必要なものをその上に構築するんです。そしてAtlasはこれをさらに進めています。何かが壊れた時のために設計されています。皆さん、壊れますよ。ロボットを工場で24時間365日稼働させていれば、何かは必ず壊れます。しかし、ロボット全体をメーカーに送り返す必要がないように作られています。
メンテナンス技術者が工場の現場で壊れたコンポーネントを交換し、すぐに作業に戻すことができます。これは産業展開にとって非常に明白な利点なので、すべてのロボット企業がやっていると思うでしょうが、やっていません。ほとんどのヒューマノイドロボットは、すべてがカスタムで、専有的で、一体化された統合システムとして設計されています。
なぜでしょうか。いくつかの仮説があります。まず、ほとんどの人は、Atlasが行ったようなモジュール性、Boston Dynamicsチームがやった方法は、本当に本当に設計するのが難しいことを理解していないと思います。すべてが正確に1つの構成で一緒に動作するように最適化された1つの統合ユニットとしてロボットを設計する方が、はるかに簡単なんです。
モジュール化するということは、標準化されたインターフェースが必要だということです。複数の構成で動作できる部品が必要で、1日目から保守性について考える必要があります。ほとんどのロボットスタートアップは、単に動作するロボットを作ることにまだ苦労しています。それをモジュール化するためのエンジニアリングリソースを持っていません。
次に、消費者市場へのインセンティブがあまりありません。TeslaはOptimusを最終的に家庭で購入して使用する消費者製品として設計しています。テレビが壊れた時、開けて部品を交換したりしませんよね。捨てて新しいものを買います。同じロジックが実際に消費者向けロボットにも当てはまるかもしれません。
Appleは、数年ごとに新しいiPhoneを買ってほしいので、iPhoneをモジュール化しません。しかし産業用途では、モジュール性は大きな意味を持ちます。現代自動車は、1つのモーターが焼き切れたからといって、5万ドルのロボット全体を捨てたくありません。モーターを交換して続けたいんです。そして、これが他の企業がBoston Dynamicsをコピーしない本当の理由だと思います。
第一に、それは単に高度すぎます。そして第二に、彼らはまだBoston Dynamicsの基本機能に追いつこうとしているだけなんです。実際にはるかに遅れているので、モジュール性についてまだ考えることさえできません。まだ実際の仕事でロボットを効果的にする方法を理解しようとしています。
しかしBoston Dynamicsは非常に先を行っているので、基本的なロボット工学の問題を既に解決しているため、長期的な保守性とフリート管理について考える余裕があります。他の皆はまだ基本に取り組んでいます。そしてこれは、現代自動車が数千台のAtlasロボットを展開し始め、それらのロボットがボストンに送り返すことなく現代自動車自身のメンテナンスチームによって保守およびアップグレードできる時、大きな競争上の優位性になるでしょう。
その時、経済性が本当に意味を持ち始めます。低ダウンタイム、低メンテナンスコスト、長い運用寿命。競合他社のロボットが壊れて修理のために工場に送り返す必要がある場合と比較してください。そのロボットは数週間稼働できません。大量生産環境では、そのダウンタイムは実際のお金がかかります。
だから、これらのロボットがバク転できるか、自然に歩けるかに皆が注目している間、Dynamicsが持つ本当の競争上の堀は、これらのロボットを産業規模で使用可能にする退屈で実用的なものなんです。そしてどういうわけか、誰もまだその部分に注意を払っていないようです。
誰も語りたがらない雇用の問題
さて、ここで誰も持ちたがらない雇用代替の会話について話す必要があります。これは事実です。ロボットはおそらく仕事を奪うでしょう、多くの仕事を。Boston Dynamicsが今年のCESで生産版Atlasを発表した時、Redditでの反応は非常に興味深いものでした。コメント欄にこれらのスクリーンショットがありますが、技術に興奮している人もいれば、もちろん人々が失業することになるのでこれは非常に非常に不快だと言っている人もいました。誰かがこれについてどう感じればいいのかわからないと言っています。
誰かがこう言っています、やったね、もっと多くの人が失業するぞ。明らかな皮肉です。私がスクリーンショットを撮った最初のコメントには、一方では進歩が好きだ、もう一方では怖いと書かれています。そしてそのコメントはいくつかの賛成票を得ました。なぜなら皆が同じように感じているからです。さて、現実はこうです。
現代自動車が年間3万台のロボットを生産できる工場を建設しているのは、トレードショーで披露するクールなロボットが欲しいからではありません。今後数年間で、これらの何万台ものロボットを製造施設全体に展開する計画があるからです。年間3万台のロボット。この数字について少し考えてみてください。
これらのロボットの1台1台が、1日24時間働くことができます。昼食休憩は必要ありません。トイレ休憩も必要ありません。病欠の電話もしません。休暇も必要ありません。1回のバッテリー充電で4時間シフトを働きます。バッテリーを交換すれば、すぐに戻れます。そして1台のAtlasロボットが仕事のやり方を学習すると、他のすべてのAtlasが即座にその知識をダウンロードして同じ仕事ができるようになります。
そしてこれらは単純な仕事をしているわけではありません。Atlasは複雑なタスクを処理するように設計されています。順序付け、資材ハンドリング、注文フルフィルメントのようなものです。これらは現在、考え、適応し、決定を下すことができる人間の労働者を必要とする仕事です。さて、ここでの不快な真実は、企業は何十年もこれらの仕事を自動化したいと思っていたということです。
しかし問題は、技術がまだそこになかったということです。ロボットは不器用すぎ、限定的すぎて、それで彼らは本当に特定のことに使うアームロボットに固執していたんです。では、工場労働者はどうなるのでしょうか。まあ、ほとんどの人が知らない質問です。彼らは人間とロボットの協働や、危険で反復的なタスクから労働者を解放することについて話すでしょうが、水面下で実際に何が起きているか私たちは皆知っています。
ロボットが24時間365日、疲れたり昇給を求めたりせずに仕事ができるなら、その仕事はなくなります。さて、ここでの楽観的な見方は、これがロボットのメンテナンス、プログラミング、監督のような新しい仕事を生み出すということです。そしてもちろん、それは本当です。しかしこれが数学の問題です。100人の工場労働者をロボットに置き換えると、それらのロボットを管理する10の新しい仕事を生み出すかもしれません。
しかしそれでも、何か他のことを見つけなければならない90人がいます。そして以前の自動化の波とは異なり、これは1つの産業だけに影響を与えているわけではありません。人間の空間で人間のタスクを行えるヒューマノイドロボットは、理論的にはほぼすべての物理的な仕事で人間を置き換えることができます。倉庫、建設現場、小売、フードサービス、配達、清掃、すべてが極めて信頼性の高いヒューマノイドロボットを手に入れた瞬間に自動化可能になります。
最も恐ろしい部分は、私たちが社会としてこの会話の準備ができていないことです。新しい仕事が創出されるよりも速く数百万の仕事が消える時に何が起こるかについて、本当に良い答えを持っていません。おそらく必要とされる規模で人々を再訓練するシステムが整っていません。人口の大部分が従来の雇用を見つけられない時に機能する経済モデルを持っていません。
しかしロボットはとにかくやってきます。私たちがそれを理解するのを待ってはくれません。Boston Dynamicsは今年、Atlasを現代自動車とGoogle DeepMindに出荷しており、すべての生産能力は既に売り切れています。だからそう、私たちの一部は不快に感じています。でもそうあるべきです。なぜなら技術は、私たちがそれに適応する能力よりも速く動いているからです。
コメント