Muso Actionは、シード2ndクローズにて累計1.6億円の資金調達を実施しました。 新たに9 Capital、FFGベンチャービジネスパートナーズ、大和ハウスベンチャーズを投資家に迎え、Physical AIの「社会実装」を加速させます。 理論の検証から、製造・物流・建設といった「本物の現場」で動くフェーズへ。 現場を、未来を、一緒に創る仲間を募集しています🤖🚀 ・正社員： 　・AIロボティクスエンジニア 　・ロボット制御エンジニア ・インターン： 　・リサーチインターン 採用詳細は👇

ロボット外装変えるだけで印象めちゃくちゃ変わるな。 美大出身でスケッチからキャラ立つロボット描ける人、いないですか？ 最近とある外装の会社でロボット×美大の最高峰みたいな人をみてしまって衝撃うけたんですよね。 やっぱりここにおったんかと。 メカメカしすぎない可愛いキャラクターロボット、一緒に作りませんか。今2足歩行AI Toy本気で作ってるんですけど、オラフに負けたくないし、日本がIPで勝つべきだと思うんですよね。 スケッチから3Dまでやりましょう。3Dやりたい人もOKです。 一緒に日本発の可愛いロボット作りましょう！

日経Robotics編集長の進藤さんによる、フィジカルAIに関する渾身の記事が公開されている。日本におけるフィジカルAIの議論にとって非常に重要な内容であり、現状の環境や技術動向がよく整理されているとともに、現状の方針に対する疑問も投げかけられている。記事自体は公開されているので、興味のある方はぜひ読んでいただきたい（スレッドにリンクを貼っておきます）。 私も取材を受けた関係者の一人としては、フィジカルAIの競争力は、現場データを集めるだけでなく、現場に入り、価値検証とデータ収集を繰り返す改善ループを作れるかにあると考えている。日本には、そのループを多様な産業現場で回せる可能性がある。 フィジカルAIにおいては、現場データを集めればそれで終わりというわけではなく、ロボットを直接導入する形でも、人間が操作や作業を行う形、さらには人間の作業ログでもよいので、現場にシステムを実験的に導入し、実際に使えるのか、価値が出るのかを検証する。そのうえで、さらに新しいデータを取り、改善していくサイクルが必要になると考えている。 日本の強みは、多様な産業が比較的密に集積していることにある。量で勝負するのではなく、要求水準の高いニッチな現場が幅広く存在し、多様なドメインで改善ループを回せる可能性がある。ただし、よくあるPoC止まりになる部分や、現場データを活用するための体制づくりといった、組織的な壁を越えられるかが勝負になる。 なお、現場との接点が開発を駆動するという構図は、フィジカルAIに限らない。例えば、材料向けAIであるMatlantisでも、「こうした材料を試したい」「こうした問題を扱いたい」というユーザーからの要望、しかも多分野からの要望をもとに開発を進めてきた結果、純粋な研究開発だけでは到達しなかったモデルやサービスにつながり、この5年間で世界的にみても速いペースでの改善を実現できた。フィジカルAIがまったく同じ構造になるとは限らないが、多様な問題設定・環境からのフィードバックループを作れれば強みが作れると思われる。 開発面で見ると、事前学習においては、ロボットから直接収集したデータだけでなく、動画やシミュレーションなどで作られた多様なデータを用いることで、物理世界をある程度理解できるモデルは、今後かなりの水準まで作られていくだろう。 さらに、物理世界での経験だけからは得にくい知識をLLMから取り込むことも必要になる。例えば、「今扱おうとしている部材は非常に硬いため、この工具を使わなければならない」といった知識である。こうした異なる由来の知識・データの統合が重要になる。 事後学習においては、さまざまなドメイン知識や、企業内に蓄積された知識をモデルに組み込んでいくことが重要になる。こうした知識の一部は、コンテキストへの注入や検索で扱えるだろうが、現場特有のスキルや暗黙的なノウハウは、文脈として与えるだけでは獲得が難しく、また推論時に毎回大量の文脈を与えるのはエッジで動作させることからもコストの面からも厳しい。そのため、現場で知識やスキルを取り込み続けられるモデル、すなわち継続学習しやすいモデル設計と、導入後の追加学習を支える環境整備が求められる。 記事では意識的にマニピュレーションに焦点を当てていると思うが、移動の問題もまだ十分には解けていない。ロコモーション自体はかなり進んでおり、倉庫内搬送や自動運転のように、整備された環境でのナビゲーションは実用段階にある。 一方で、地図やインフラの整備に頼らず、初めての街中や屋内を自在に動き回るには、かなり多くの常識的知識が必要であり、現状では限られた環境下でしか利用できない。例えば、屋内で自己位置を見失った場合にどう振る舞うべきか。 また、ドアを越えて移動するような一見単純な行為にも、実際には多くの課題があり、建築現場のように足元が悪い環境での移動は、ロコモーションとナビゲーションの両方が絡む難しい問題として残っている。

個人的には、直近3年とかはデータ量での勝負になると思います。しかし、ロボットが最低限動けるようになると、自律的にデータ収集できるようになり、データ量はボトルネックでなくなります。 その先の勝負は、増え続けるデータをどう学習するか、そしてハードウェア性能になるはずです。

AI Robot JapanのPodcastで、Algomatic南里さんと、Abeja 栗林さんと対談させていただきました。 フィジカルAIをテーマに、各社プレオヤーの立ち位置や、Muso Actionのやっていることや、目指していることなどもお話しさせていただきました。 愉快なメンバーで、楽しい回ですのでぜひ open.spotify.com/episode/0aW…

MW(ムウ)は技術からスタートしない。提供すべき顧客体験、顧客価値からスタートする。テクノロジーはその手段に過ぎない。言うが易し行うが難し。

ロボット学習向けのエゴセントリック（一人称）動作データ収集のMeckaAIが約95億円の調達 ・創業メンバーはフィンテック系のシリアルアントレプレナー ・データ収集プラットフォームのEgoVerseを提供中（すでにエゴセントリックデータを1000時間以上収集、公開） ・今後は、データ収集の専用デバイスの開発と展開を予定 ・直近で年間売り上げ1億ドルの予定があるという

ポスト・ロボット大国論。 Humanoids Summit Tokyo 2026で見えたのは、日本が「かつてのロボット大国」に戻る話ではなく、次のフィジカルAI時代にどう“したたかに勝つか”という問いでした。 手先の器用さ、素材・部品、現場データ、運用ノウハウ、そして顧客の期待値を変える力。 日本は、海外ロボットの導入先で終わるのか。 それとも、世界のヒューマノイド産業を成立させる不可欠な実装パートナーになるのか。 全文はこちら ↓ note.com/chiamin_lai/n/n5db8…

僕からはあまり細かいこと書かないようにと釘を刺されてるんですが、「半年経ったら半年分進んでいた」という点について少しだけ掘り下げておきます。 第一は、やはりデータファクトリーでのデータの取り方と規模です。規模については耳学で既に知ってましたが、データの取り方が明らかに変わりつつあることを目の当たりにしました。この規模でのデータ収集が、各地各社で行われてるのかー、ということは…と。 第２は、半年前は「とりあえずヒューマノイドも作らないと投資されないからやってる」という会社が訪問先ですら複数ありました。ですが今回行ってみると、「作っちゃったヒューマノイドで現状マネタイズするならこうだな」という方向性が各社ある程度見え始めており、そこに既に突っ込んでいるという感じでした。いまの「手持ちカード」で儲けることに彼らは貪欲です。 日本は計算資源も人材資源も、そのほか諸々に回すためのカネも足りてません。日本の中枢やハブになっているところ（某協会とか）には、可能な限り効率的に開発サイクルを回すために何をすべきか、もっと真面目に考えてほしいと改めて思いました。でないと後悔することになります。 いっぽう各現場はとにかく急ぐことと、そのためにリスクテイクと、ある程度の割り切りをすべきではないかと。日本企業あるあるだと思いますが、いつまでも「理由探し」をすべきではない。また、外部調達できるものはどんどんしたほうがいい。あらゆる面でのサプライチェーンを発達させている相手に対して、全部自社でやって勝とうとするのは無理筋です。国内チェーンをもう一度勝てる形で組むのはかなりの時間がかかるので、いまできることを最短でやるべきです。

世界基準をクリア！地球を救う農業を次の世代に繋ぎたい！ readyfor.jp/projects/icas202… #クラウドファンディング @READYFOR_cfより

AIRoA（AIロボット協会）が家庭用お手伝いロボットの実証を発表 ・woven cityの家庭内で実証開始 ・トヨタのHSR（単椀セミヒューマノイド）を利用 ・住人はスマホで操作を依頼。遠隔にいるオペレーターが操作し、家事手伝いを実施 ・主に、散らかったおもちゃを片付ける、食器をシンクに入れるなどを行う — コメント ・単椀セミヒューマノイドのできることと、昨今のヒューマノイドとで、実現できるユースケースに大きな違いがないのが印象的 ・テレオペでまずはサービスを始めて、今後はデータ収集に応じて自律動作を増やしていくというアプローチ

ハイランダーズ、国産ヒューマノイドの量産に着手 ・2026年夏に全体計画を発表予定 ・三菱自動車からの資金調達も発表 ・三菱自動車と、自動車産業におけるヒューマノイド活用の検討を開始

＼ カチャカ、デンソー様の工場へ🤖／ 1日58回の搬送作業をゼロに！ 動力レスの"からくり"との連携で、積み替えから搬送まで完全自動化を実現しました⭐ 詳細はリプ欄で公開中

ロボット議連からの提言 ・目標：2030年に30万台導入、5000億円規模 ・現状：上記市場を作るのに、2027年までがラストチャンス ・提言 ①製造業、物流などに、優先的に年間6万台の導入 ②官民共同で、データ管理のプラットフォームを作る ③原則として国と自治体はAIロボット導入を進め、安全認証制度を整備 ④段階的な国産化。まずソフトから、追ってハードウェアも ⑤AIとロボット両方を専門とする人材育成

Beyond Next Venturesからアトムへの出資 評価のポイントは、 ・ハードからAIまで垂直統合で開発ができる強いチーム ・国際安全保障の観点で、国産技術への関心の高まり

おめでとうございます！ ステルスで国産ヒューマノイド開発を進められているアトムさんの情報が解禁に HPもある！楽しみですね。 atom-humanoid.com/

三菱電機と千葉工業大学が、国産フィジカルAIソリューション開発に向けて、協業を発表 ・主に製造業に向けたソリューション開発 ・三菱電機のドメインデータ、ナレッジと、千葉工業大学の大規模物理モデル（強化学習によるロコモーション）を組み合わせて事業化を狙う