ロボットの歴史からフィジカルAIに至るまで

ロボットの歴史は、性能の歴史として語られることが多い。 だが100年を貫く軸をひとつ選ぶなら、「その動作を、誰が書いたのか」である。 人間が教示し、制御工学者が数式で書き、いまは基盤モデルがデータから書く。 2026年、Hondaの P2 がIEEEマイルストーンに認定され^[8]、 同じ年にヒューマノイドは年1万3000台が出荷される産業になった^[18]。 古典と現在が同じ年に並んだこの機会に、系譜を一本に繋いでおく。

年代は各出典による^[2,3,5,18]。

動作を書いてきたのは誰か#

年表#

この歴史から見て、いま何が新しいのか

「AIでロボットが賢くなる」という言い方は、実はこの100年で何度も繰り返されてきた。 1970年代にも1990年代にも、同じ期待があった。それでも今回が違うと言えるのは、汎化の方向が逆になったからである。

従来は、一つのロボットに対して、想定される状況を人間が列挙して書き込んでいった。 書き込める量が上限になるので、環境を固定するしかない——だから工場のラインは治具で固められている。 いまのVLAは、多数のロボットと大量の映像から学び、 見ていない状況に対して確率的に振る舞う。上限の性質がまったく違う。

ただし、まだ終わっていない

歴史を並べると分かるのは、この分野は「できた」と言われてから産業になるまでが異常に長いことだ。 WABOT-1の二足歩行から、ASIMOが人並みに歩くまで27年かかった。 DARPA Grand Challengeで砂漠を走破してから、自動運転が街中で商用化されるまで20年近くかかっている。

いまのVLAは、デモでは驚くべきことをする一方、実際の工程では産業の合格基準に届いていない。 1961年のUnimateが「決められた動作を確実に反復する」ことで産業になったのに対し、 現在の基盤モデルは「確実に」の部分をまだ持っていない。 歴史のパターンからすれば、そこが埋まるまでにもう一段の時間がかかると見るのが自然である。

そしておそらく、次に振り返ったとき節目として挙げられるのは、 最初にヒューマノイドが人型らしく動いた日ではなく、失敗率が産業の許容水準を下回った日になる。 本紙が出荷台数と稼働時間を追い続けているのは、そのためである。

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