ヒューマノイド、農業ロボット、工場AIが東京に集結

明日、蒲田で何が始まるのか

名称はHuRoC EXPO 2026。HuRoCはHuman-Robot Commonsの略で、開発者、企業、大学、行政、地域が、人とヒューマノイドの共生を実際の社会で検証する共同体を意味する。展示会は7月17日金曜日の午前10時から午後5時まで、大田区産業プラザPiO大展示ホールで開かれる。入場は無料だが事前登録制。会場は京急蒲田駅から徒歩2分である。

「見る、触る、話す」が主眼だ。完成品だけを並べる見本市ではない。量産、精密加工、AI、シミュレーション、遠隔操作、アディティブ・マニュファクチャリング（AM、積層造形）、農業、社会受容までを同じ床に置く。ロボットの身体を作る会社と、使う仕事を知る人が出会わなければ、巧みなデモは製品にならないからだ。

展示フロアの歩き方

公式出展者一覧には、華やかな人型だけでなく、ロボット化を現場へ運ぶ「地味だが重要な層」が見える。会場で確かめたいのは最高速度ではなく、対象物を認識し、つかみ、失敗を検知し、安全に止まり、別の作業へ切り替えるまでの一連の流れだ。

ICOMAの小型モビリティ「tatamo!」、学生104人が日米から参加する火星探査車KARURAなども並ぶ。したがってHuRoCは人型ロボット展というより、移動、把持、感覚、製造、学習を一つの生態系として見る場である。

フィジカルAIとは何か

生成AIが文章の次の語を予測するなら、フィジカルAIはセンサーで世界を読み、次の行動を決め、モーターやアクチュエーターで世界を変える。基本の循環は「知覚→推論・計画→行動→結果の観測→学習」だ。カメラ映像、距離、力、関節角度、音、温度といった複数の情報を同時に扱うため、マルチモーダルAIが中心になる。

画面内の誤答と、80kgの機械の誤動作は同じではない。現実には摩擦、反射、柔らかい物体、散らかった床、通信遅延、人の予測不能な動きがある。そこで仮想環境で大量に学ぶ「シミュレーション」と、実機へ移す「sim-to-real」が使われる。しかし仮想と現実の差は消えない。実機試験、失敗回復、監視、非常停止が不可欠だ。

経済産業省は2026年6月、AIロボットとフィジカルAI向けのマルチモーダル基盤モデル開発プロジェクトを開始した。国が注目する理由は、モデル単体ではなく、製造現場のデータ、センサー、部品、統合能力が産業競争力になるからである。

1969年の腕、1973年の身体

日本のロボット史には二つの源流がある。一つは工場の腕だ。川崎重工は米Unimationと提携し、1969年に国産初の産業用ロボットKawasaki-Unimate 2000を生産した。高温、煙、重い部品を伴う危険な工程を機械へ移し、1973年にはトヨタと日産が自動車のスポット溶接へ採用した。ロボットは柵の中で、同じ位置に来る同じ部品へ、同じ動きを正確に繰り返した。

もう一つは人の身体を模す研究だ。早稲田大学のWABOT-1は1973年に完成し、世界初の本格的人間型ロボットと広く評価される。二足歩行し、物をつかみ、簡単な日本語でやり取りした。1990年代以降はホンダのP2、P3、ASIMOや、通産省・産総研系のHRPが、歩行、全身制御、災害・作業研究を前進させた。

なぜ、いま再び人型なのか

工場や住宅は人間の身長、腕、階段、ドア、工具を前提にできている。人型なら建物を全面改造せず、人用の設備を使えるという論理がある。二本の腕は保持しながら組み立てる作業に、五本指は多様な工具に、脚は段差に向く。自動車産業のモーター、減速機、電池、センサー、量産技術も転用しやすい。

だが「人型だから万能」は逆転した推論だ。平坦な工場で箱を運ぶなら車輪が安く、安定し、電力効率もよい。固定作業なら専用アームが速い。収穫なら作物に合わせたエンドエフェクターの方がよい場合がある。人型の価値は、変化の多い人間環境で複数の仕事をこなし、設備改造費を上回る便益を出せるときに初めて生まれる。

農業はロボットにとって「厳しい教室」

農業は自動化が簡単そうに見えて、工場より難しい。泥、雨、逆光、葉の重なり、傷つきやすい果実、傾斜、季節、通信の弱い場所がある。キュウリ一本ずつの形も、トマトの熟度も違う。収穫機が95%を見つけても、残した5%が腐敗や再巡回コストにつながり得る。

さらに採算の問題がある。高価な機械が年に数週間しか働かなければ、時給換算は高くなる。小さく分散した農地では大型機を回しにくい。だから共同利用、作業受託、Robotics as a Serviceが重要になる。農林水産省も自動運転トラクター、ドローン、選果、アスパラガス収穫、アイガモ型除草ロボットを支援し、狭く急な圃場に合う技術と共有サービスの必要性を指摘している。

背景は人口構造だ。主に農業へ従事する基幹的農業従事者は2000年の約240万人から2023年の約116万人へ半減し、年齢構成の山は70歳以上にある。HuRoCのステージでは青森の農業ロボタイゼーションに続き、Square Roots Japanが屋内農業のAIコパイロット「SAGE」を紹介する。問いは「いつ人を消せるか」ではなく、栽培判断をAIで支えた上で、収穫・搬送のどこからロボットが経済合理性を持つか、である。

大田区の町工場が必要な理由

大田区は東京最多の工場を抱える製造集積として知られ、切削、研削、板金、金型、表面処理などの専門企業が近距離に集まる。ロボットのスタートアップにとって、図面を渡して数か月待つより、設計者と職人がその場で相談し、翌週に改良品を試す方が学習は速い。

フィジカルAIの開発速度はソフト更新だけでは決まらない。指のゴムが滑る、筐体が共振する、ケーブルが擦れる、減速機が熱を持つ、センサー窓が曇る。こうした不具合には材料と加工の知識がいる。3Dプリンターは治具や少量部品を早く作り、町工場は高精度の金属部品と量産可能性を詰める。AI CADは設計案を増やせても、製造公差、疲労、組立、保守の判断までは自動的に保証しない。

基調講演が掲げるのは、完成設計を一気に量産するモデルから、試作・改善・実証を高速で回す「分散・共創・試作特化型」への転換だ。これは大田区を単なる下請けの集積ではなく、ロボットの身体を学習させる開発拠点として再定義する試みでもある。

日本はロボット大国なのか

国際ロボット連盟（IFR）によると、2024年に世界で新規導入された産業用ロボットは54万2,000台、稼働台数は約466万4,000台だった。日本は中国に次ぐ世界第2位の市場で、同年4万4,500台を導入し、稼働ストックは前年比3%増の45万500台に達した。

それでも「ロボット大国」という一語は実態を隠す。自動車・電機の大工場で強くても、多品種少量の中小工場、食品、建設、介護、農業では対象物も作業も毎回変わる。導入費には本体だけでなく、治具、センサー、柵、システム統合、プログラミング、教育、保守、停止時の損失が含まれる。HuRoCが狙うのは、この実装の谷を埋めることだ。

「人と共に働く」を安全工学へ翻訳する

協働ロボットは「安全なロボット」という商品分類ではない。ロボット、工具、対象物、速度、力、作業者、配置を含むアプリケーション全体でリスクを評価する。ISO 10218-1:2025は産業用ロボット本体、ISO 10218-2:2025は統合、試運転、運転、保守を扱う。接触する協働作業では、速度・間隔監視、ハンドガイド、出力・力制限などを組み合わせる。

AIが加わると、従来の「決めた軌道を繰り返す」安全だけでは足りない。学習モデルの更新管理、センサーデータの品質、サイバー攻撃、通信断、誤認識、ログ、遠隔操作者への引き継ぎが必要になる。生成AIが奇妙な答えを出す現象を、ロボットでは許容できない。速度を落とす、確信度が低ければ止まる、人へ確認する、物理的な力を制限する多層防御が要る。

仕事は奪われるのか、組み替わるのか

自動化は仕事の総数だけでなく、仕事の中身を変える。重量物運搬、反復包装、夜間巡回、農薬散布を機械へ移せば、身体負担は下がる。一方、導入設計、データ整備、教示、遠隔支援、保守、安全管理が増える。問題は利益と技能移行が誰へ配分されるかだ。

ロボット導入を「人が足りないから」で終えると、現場の暗黙知を失う。熟練者が異音や手触りで見抜く異常を記録し、システムへ移す時間が要る。現場の人を設計初期から参加させ、ロボット停止時にも仕事を続けられる手順を持つことが、共生を標語から運用へ変える。

展示会の翌日に見るべき数字

ロボットの未来は、舞台の外で決まる

HuRoC EXPOの最も印象的な瞬間は、二足ロボットが歩く場面かもしれない。しかし産業として重要なのは、その足を支える減速機、滑らない指、衝撃を吸収するゴム、力を伝える触覚、修正できるCAD、作り直せる町工場、教えられる作業者、払える顧客が同じ場所にいることだ。

成功は、会場の拍手では測れない。半年後に農家の作業時間が減ったか、小工場が少量自動化を買える価格になったか、危険作業が減ったか、故障した機械を地域で直せたかで決まる。日本は半世紀以上、ロボットの腕と身体を作ってきた。次の課題は、変化する現実の中で働き続ける仕組みを作ることだ。