Humanoidの創設者、アルテム・ソコロフ氏 – インタビューシリーズ

アルチョム・ソコロフ ヒューマノイドの創業者であり、世界的な投資家、そして起業家でもあります。家業を継承し、企業価値を1億ドルにまで成長させました。その後、安全で信頼性の高いヒューマノイドロボットを開発し、人間を肉体的に過酷な作業から解放することを目指してヒューマノイドを設立しました。現在、彼は世界有数のテクノロジー企業から集まった130名以上のプロフェッショナルからなるチームを率い、世界最高水準の技術力で、人間と機械の協働の未来を創造しています。

2024年にソコロフによって設立された ヒューマノイド は、人間の能力を高める高度なヒューマノイドロボットの開発に注力する英国を拠点とするロボット工学イノベーション企業です。ロンドン、ボストン、バンクーバーにオフィスを構え、様々な業界の実用化に向けて、商業的に実現可能で、拡張性が高く、安全なロボットソリューションの開発に注力しています。

Humanoid を立ち上げようと思ったきっかけは何ですか? また、他のロボット設計ではなくヒューマノイドのフォームファクターを選んだ理由は何ですか?

私の個人的な経歴は、今の私の仕事に大きな影響を与えています。祖父母は生涯を宝飾品の製造に費やし、早朝から夜遅くまで長時間労働で、外の世界を見ることなど全くありませんでした。ジュエリービジネスを拡大していく中で、単調な仕事が人々にどれほど悪影響を及ぼすかを目の当たりにしました。 

その経験から、私は Humanoid を設立し、人々をつらい単調な作業から解放する、安全で信頼性が高く、役に立つヒューマノイド ロボットを開発しようと決意しました。 

なぜヒューマノイドなのか？このテーマについては多くの議論があり、産業用ロボットの方がより効率的で成熟しており、すぐに導入できる技術であると主張する人も多くいます。 

起業家および投資家として活動していた頃、倉庫の設計と工程を観察していたとき、私はあることに気づきました。それは、すべての棚、ワークステーション、機器が基本的に人間の体と能力の比率に合わせて設計されているということです。 

世界は人間のために設計されており、ロボットに対応するために産業インフラ全体を再発明するのではなく、人間規模の環境に自然に適応するのはヒューマノイドロボットであるべきです。 

このシンプルなアイデアが発展し、最も信頼性が高く、安全で、役に立つヒューマノイド ロボットを構築することで人類に力を与えるという使命を掲げる Humanoid を立ち上げるきっかけとなりました。 

さらに、特定のタスク向けに設計された産業用ロボットとは異なり、人間の姿は驚くほど多用途です。歩く、走る、物を掴む、様々な道具を使うなど、様々な動作が可能です。ヒューマノイドロボットは幅広いタスクをこなし、継続的に学習する能力を備えています。そのため、タスクごとに新しいロボットを購入するのではなく、ヒューマノイドロボットに新しいスキルを学習させるだけで済みます。これにより、ヒューマノイドロボットははるかに柔軟性が高まります。

Tesla、Agility Robotics、Figure AI などの企業がヒューマノイド ロボット分野に参入していますが、Humanoid のアプローチは何が違いますか?

確かに、競合相手は数多く存在し、中には既に目覚ましい進歩を遂げている企業もあります。しかし、私たちの場合、競争は素晴らしいものだと私は信じています。競争は市場全体を牽引し、期待を形作り、需要を創出し、最終的にはコスト削減にも繋がります。今、私たちは皆、この業界をゼロから構築している段階です。まだ、模範となるような成功例はありません。

労働力不足や高齢化といった世界的な潮流は、需要の巨大さを明確に示しています。このヒューマノイド産業の競争に、究極の勝者が1社だけになるとは考えていません。むしろ、複数の企業が台頭し、共同で需要に応え、業界の未来を形作っていくでしょう。これは短距離走ではなく、マラソンなのです。 

私たちは、単に興味深いロボット研究を行うのではなく、実用的で市場投入可能なソリューションに焦点を当ててヒューマノイドを開発しています。ソーシャルメディアでは、ロボットがバク転したり、ダンスをしたり、スポーツをしたりする動画をたくさん見てきましたが、問題は、その目的が何なのかということです。倉庫や生産ラインにダンスができるロボットは必要ありません。 

私たちのロボットは大量生産を前提に設計されているため、最優先事項は、研究室から実社会​​へできるだけ早く投入することです。私たちのアプローチは、ヒューマノイドロボットを手頃な価格で、かつ実社会にすぐに導入できるようにすることを最優先しています。まずは、棚から個々のアイテムをピックアップしてトートバッグに入れるといったピックアンドプレースのユースケースから始めます。その後、視覚検査や製造現場における組み立てといった、より複雑なタスクへと移行していきます。

当社の市場投入までの時間は競合他社と比べて非常に速く、2024年XNUMX月に設立され、発売からわずかXNUMX年で既に商用テストを開始しています。 

この目標を達成するために、わずか130年でヒューマノイドロボティクスのエキスパートXNUMX名以上からなるチームを構築しました。私たちは後発者優位の立場にあります。私たちのチームはトップクラスのロボティクス企業やAI企業で働いた経験があり、何がうまくいかないかを熟知しているため、今では何がうまくいくかに集中することができます。つまり、より迅速に行動し、初期の研究開発を省略し、高額な失敗を回避することができるのです。正直なところ、私の強みは、優秀な人材を惹きつけ、並外れた成果を上げられる効果的なチームを構築することにあると考えています。

ヒューマノイドロボットの倫理的な開発を重視しています。責任あるAIとロボット工学のイノベーションを実現するために、あなたのチームはどのような原則に従っていますか？

ヒューマノイドロボットの倫理は、今日この分野で最も議論されているテーマの 1 つです。

私たちは皆知っている アイザック・アシモフのロボット工学三原則これらは今でも意味を持ちます。しかし、これらは80年以上前に策定されたもので、それ以来、全く新しい課題がいくつか生まれています。

重要な問題の一つは、自律性と制御性のバランスです。ロボットはどの程度自立すべきでしょうか？もう一つの大きな課題は、データのプライバシーです。2035年までに、ヒューマノイドロボットが家庭に当たり前のように溶け込むようになると予想されています。日々の家事の手伝い、高齢者介護、さらには孤独感の緩和にも役立つでしょう。しかし、ロボットが人間と共存するとなると、膨大な量の個人データを収集することになります。私たちはどれだけの個人データを共有する意思があるのでしょうか？どこで線引きをするべきなのでしょうか？

人類がロボットと共に生活し、働いた経験はこれまで一度もなかったため、正解はありません。ヒューマノイドロボットがプロトタイプから日常生活へと移行していく中で、今後数年間、業界はこれらの問いに取り組むことになるでしょう。

Humanoidでは、より予測しやすい産業用途から始めています。これにより、様々なシナリオをテストし、技術を改良し、家庭への導入前にロボットの安全性を完全に保証することができます。

さらに、この地域にはロボット工学の専門知識と、特に有名な工科大学や研究機関による強力な産業遺産があるため、ヨーロッパに本社を置くことは多くの点で有利です。 

私たちは厳格な安全プロトコルを維持し、定期的な倫理監査を実施するとともに、専門家や関係者と積極的に連携し、ロボットが人々の健康や雇用の安定を損なうことなく職場の生産性を向上させることを目指しています。これは極めて重要です。

結局のところ、私たちは透明性を重視し、開発プロセスの明確な文書化を維持して、当社の技術が説明責任を果たし、信頼できるものであることを保証することが重要だと考えています。

HumanoidのロボットはどのようなAIを搭載していますか？独自のAIモデルを開発していますか？大規模言語モデル（LLM）を活用していますか？それともサードパーティのAIソリューションを統合していますか？

私たちは独自のモデルを開発していますが、当初は既存のVLAをベースとして、その上にアプリケーション層モデルを構築しています。今後は、完全に独自の自律汎化モデルへと進化させていきます。

当社のロボットは、さまざまなアプリケーションに関連する知識を収集および統合できるため、汎用性が高くなっています。 

私たちは従来のロボット工学スタックは使用していません。代わりに、視覚・言語・行動（VLA）モデルと推論システムをその核に据えています。これにより、私たちのロボットは世界を単に知覚するだけでなく、理解するようになります。 

当社のAI開発タイムラインは非常に競争が激しいです。これは、操作、シーン理解、推論、そして視覚言語モデルにおける重要なブレークスルーが、昨年の5月から6月にかけてようやく実用化に至ったためです。どの企業も、これより大幅に先行しているわけではありません。 

結局のところ、ヒューマノイドロボティクスの成功は、最高の基盤モデルを持つことだけでは十分ではないと私は信じています。それは、アプリケーションに特化した最高のデータ、ハードウェア、そしてシームレスな現実世界との統合によってもたらされるのです。勝利を収めるのは、信頼性の高い製品と優れた顧客サービスを提供し、最高の成果を上げる企業です。まさにそれが私たちが注力していることです。

ロボットの自律性については、2026段階に分けて取り組んでいます。最初の段階は共有自律性です。これは、ロボットが必要に応じて人間の支援を求めることができる状態です。2027年から80年までに、ロボットは産業用タスクの2027%を最小限の人間の支援で実行できるようになると予想しています。そしてXNUMX年後半には、完全な自律性に到達する予定です。 

ヒューマノイドの AI は、現実世界の環境で安全かつ効率的な操作を確保するために、移動操作と環境認識にどのようにアプローチするのでしょうか?

Humanoid では、移動操作と環境認識に対する AI アプローチに、高度なコンピューター ビジョン、適応移動アルゴリズム、インテリジェントな操作システムを統合しています。 

当社のロボットは、物体、人、障害物を認識するためのカメラとAIを搭載しています。最先端のセンサーフュージョンと機械学習を駆使し、周囲の状況を意味的に理解することで、複雑で動的な環境下でも安全なナビゲーションとインタラクションを実現します。 

これに継続的な学習フレームワークが加わることで、ヒューマノイド ロボットは時間の経過とともに改善され、現実世界のさまざまな状況で人間にとってますます有能で効率的なパートナーになります。

モジュール性は HMND 01 の重要な特徴です。この柔軟性により、他のヒューマノイド ロボットと比べて実際の展開がどのように改善されるのでしょうか?

HMND 01ロボットは、量産化の鍵となるモジュール性を重視して設計されています。HMND 01のモジュール設計は、実社会への導入において柔軟性を提供し、多様なタスクや環境に合わせて迅速に再構成することが可能です。 

車輪付きロボットから着手するのは、より早く市場に投入できるためです。より安全で柔軟性の高いソリューションです。また、現在、特に物流分野で需要が高まっており、このタイプのプラットフォームで80%以上のユースケースに対応できます。

車輪付きロボットを使用すると、操作、移動、安全性のすべてに一度に取り組むのではなく、操作という 1 つの課題の解決に集中できます。 

両方のプラットフォームは上半身のデザインも同じなので、車輪付きロボットが特定の操作タスクを習得すると、そのスキルを二足歩行ロボットに簡単に移行できます。

モジュール化は利便性だけでなく、コスト効率にも優れています。ロボット全体を交換することなく、簡単にアップグレード、修理、カスタマイズできるため、ダウンタイムとメンテナンスコストを削減できます。 

モジュラー アーキテクチャにより、新しいテクノロジの迅速な革新と統合が可能になり、従来のモノリシックなヒューマノイド設計に比べて、HMND 01 が進化する業界のニーズに適応しやすくなります。

さらに、最初の製品ビデオで多くの方がHMND 01ロボットが様々な衣服を着用できることに気づきました。もちろん、これらの衣服の主な機能はスタイルではありません。これらの衣服は、汚染を低減し、衝突の影響を最小限に抑えることで、ロボットのシステムと周囲の環境の両方を保護します。また、クライアントにとって強力なブランディング要素も備えています。ブランドカラー、ロゴ、その他の視覚的要素でロボットをカスタマイズできます。

ヒューマノイド ロボットには高度な動作制御が必要ですが、ヒューマノイドのロボット アーキテクチャは、さまざまな環境でのバランス、敏捷性、適応性をどのように確保するのでしょうか。

二足歩行ロボットの設計は、二足歩行という極めて複雑な動作のため、非常に困難な課題です。人間はそれを非常に簡単に見せますが、実際には高度な機械力学、バランス制御、そして精密な協調動作が求められます。 

実験室の床はともかく、現実世界の環境は予測不可能な場合があります。滑りやすい表面、砂利、障害物などにより、動作制御はさらに困難になります。

すでに述べたように、私たちはまず車輪付きプラットフォームから着手することで、移動の課題に取り組んでいます。また、モデル予測制御（MPC）と全身制御戦略を組み合わせることで、ヒューマノイドロボットが周囲の環境データに基づいて歩行などの戦略的な移動判断を下せるようにしています。 

当社のアーキテクチャには、学習ベースの制御戦略が組み込まれており、ロボットのバランス能力を時間の経過とともに向上させることができます。当社の制御システムの堅牢性と精度により、HMND 01ロボットは狭い空間を正確に移動することができます。 

ヒューマノイドロボットが日常生活にさらに溶け込むようになると、最大の社会的課題は何になると思いますか?

特にソーシャルメディアでは、ヒューマノイドロボットが仕事を奪うという議論をよく見かけますが、「人間対機械」という考え自体が根本的に間違っています。ヒューマノイドは人間に取って代わるのではなく、私たちと共に働き、労働力不足を補い、その活用によって全く新しい役割を生み出すのです。 

インターネットの普及で労働者が不要になるのではないかと人々が懸念していた時代を覚えていますか？ところが、インターネットは社会に大きな変化をもたらし、職場環境を変革し、ほとんどの職業においてデジタルスキルが不可欠なものとなりました。私はヒューマノイドロボットにも同じ未来があると見ています。しかし、世間の認識を変えるには時間がかかるでしょう。

さらに、社会として、ロボットと同僚としてどのように接するかを定義するための新たな枠組みと職場の規制が必要になります。私たちはこれまでこのような形で共存したことがないため、全く新しいルールと行動が必要になります。

ヒューマノイドロボットが普及するにつれ、私たちが自分自身や世界における自分の立場をどのように認識するかについても多くのことが変化すると思います。 

多少の抵抗や実存的危機はあるかもしれないが、それが人間の可能性と創造性の新たな境地を探求することにつながると確信している。

ロボット工学のハードウェアの拡張には多額の費用がかかる場合があります。ヒューマノイドロボットをより身近でコスト効率の高いものにするための、Humanoidの商業化戦略とはどのようなものですか？

産業用ロボットと比較すると、ヒューマノイドロボットは費用対効果の低いソリューションのように思えるかもしれません。しかし、生産規模の拡大に伴い、価格はすでに下がっています。 ゴールドマン·サックス平均価格は250,000ユニットあたり150,000万ドルからXNUMX万ドルに下がりました。 

もちろん、現在の価格とコストは初期段階、つまり大量生産段階ではない段階を反映しています。生産量が増加し、サプライチェーンが改善されるにつれて、コストはさらに低下すると予想されます。一部の企業はすでに20,000万ドルのロボットについて言及していますが、これはほとんど誇大広告であり、市場は実際にはそれほど低価格を期待していません。産業用途や物流用途では、より現実的な価格帯は50,000万ドルから70,000万ドル程度です。

このコストを人件費の観点から考えてみましょう。 PwCによると保守的に3年の寿命を想定した場合、ヒューマノイドロボットの所有コストは5時間あたり約10ドルと推定されます。当社の社内推計では、この数字はさらに高く、XNUMX時間あたり約XNUMXドルとなっています。それでも、福利厚生、人件費、研修費用を差し引いても、先進国の労働者の平均賃金をはるかに下回っています。この変化は、労働力経済に劇的な変化をもたらす可能性があります。

BOMコストを見ることは有用ですが、ロボットに関しては、本当に重要なのは総所有コスト（TCO）です。Humanoidにとって、低いTCOは製品の重要な特徴の一つです。 当社では、ハードウェアのコストを抑えながらロボットの機能を強化し、産業現場でのさまざまなアプリケーションでロボットをより利用しやすくしたいと考えています。 

また、テクノロジー大手との提携やコラボレーションを模索し、物流や製造などの特定の分野をターゲットにして、導入を促進し、規模の経済を実現したいと考えています。

今後、ロボットの開発と展開におけるヒューマノイドの次の大きなマイルストーンは何でしょうか?

Humanoidの次の大きなマイルストーンは、今年後半に発売予定の二足歩行および車輪付きアルファモデルです。これらのモデルは、高度なAI機能とモジュール設計を採用し、様々な業界での汎用性を実現します。さらに、物流および製造分野のパートナーとのパイロットプロジェクトを開始する予定です。近いうちに、エキサイティングな開発とパートナーシップを発表できると確信しています。 

先日、汎用ヒューマノイドロボットHMND 01の実際の動作を初公開する製品ビデオを公開しました。視聴者からの反響は大変好評ですが、ビデオで製品を紹介することと、実際に製品を動かすことは全く別物です。それが現在私たちの最大の焦点であり、Humanoidのハードウェアチームとソフトウェアチームは、その実現に向けて精力的に取り組んでいます。 

私たちが結成したチームを私はとても誇りに思っています。彼らは業界でもトップクラスのプロフェッショナルであり、最近米国とカナダにオフィスを開設したので、これらの地域でも最高の人材を引き付けることに注力しています。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、こちらをご覧ください。 ヒューマノイド.