テスラ、オプティマス生産開始・2027年末の外部供給目標…現代自は2028年工場投入
サムスン・LGもロボット開発競争に参入…中国の出荷急増も製造・物流での活用は18％
人工知能（AI）が画面の外へと飛び出している。データセンターで学習したAIが、工場で部品を運び組み立てるロボットの頭脳として活用され始めたことで、技術実証に留まっていたヒューマノイドロボットの産業現場への投入が現実味を帯びてきた。グローバル企業の競争も、ロボットの動きを具現化する段階を超え、実際の生産現場で活用できる技術を確保する方向へと拡大している。
物理AI（Physical AI）の商用化が近づくにつれ、大量生産能力と作業データの確保、実際の現場における生産性が重要視されている。テスラと現代自動車グループが商用化のスケジュールを具体化させる中、エヌビディア（NVIDIA）やサムスン電子、LG電子もロボット開発とAI学習技術の確保にスピードを上げている。
テスラ生産開始・外部販売を推進…現代自は自社工場から
テスラは去る21日に発表した第3四半期決算報告書において、米カリフォルニア州フリーモント工場のヒューマノイドロボット「オプティマス」の生産ラインが初期増産（Early Ramp）段階に入ったと発表した。既存のモデルS・Xの生産施設をロボット生産ラインに転換し、長期的には年産100万台規模の生産能力を確保するという目標を提示した。
テスラのイーロン・マスク最高経営責任者（CEO）は、決算説明会のカンファレンスコールで、約1年後に週産2万台の水準に達するとの見通しを示した。これは現在の生産実績ではなく、将来の目標値だ。テスラはロボットの精密な手の動きや耐久性、AI学習能力を改善した後、2027年末に外部企業へ供給する計画だ。
大規模な学習データの確保も並行して進める。テスラは「オプティマス・アカデミー」において、1万〜2万台のロボットが様々な作業を反復遂行して学習データを生成する方策を推進している。自動車とは異なり、ヒューマノイドロボットは実際の作業過程で発生するデータを大規模に蓄積することが難しいため、別途の学習環境が必要な状況だ。
現代自動車グループのアプローチは異なる。ボストン・ダイナミクス（Boston Dynamics）のヒューマノイドロボット「アトラス」を外部に販売するのではなく、グループの生産施設に真っ先に投入し、作業能力と経済性を検証する戦略を進めている。
現代自グループは、米ジョージア州のロボット・メタプラント応用センター（RMAC）でアトラスの作業学習と検証を進め、2028年に現代自動車グループ・メタプラント・アメリカ（HMGMA）に投入する計画だ。初期には生産に必要な部品を作業順序通りに配置するシーケンス作業を遂行し、2030年には組み立て工程へと適用範囲を広げる方針だ。
テスラが大量生産を通じた外部市場進出を推進する一方、現代自グループは既存の自動車工場をロボット技術の試験場であり初期の需要先として活用する方式をとっている。両社ともに実際の産業現場で稼働できるロボットを開発しているが、商用化の初期段階で選択した市場参入の経路には違いが見られる。
エヌビディアがAIプラットフォームを拡大…サムスン・LGはロボット開発と学習を並行
ヒューマノイドが実際の工場で作業を行うには、物体の位置や形状を認識するだけでなく、それを掴んだり移動させたりする動作まで正確に遂行できなければならない。同じ作業を繰り返しても、物体の位置や周辺環境が変化する場合があるため、多様な状況に対応する学習能力が必要不可欠となる。
エヌビディアは去る21日、ロボット開発プラットフォーム「Isaac（アイザック）」を拡張し、ヒューマノイド向けリファレンンプラットフォームとシミュレーション技術を公開した。実際の工場に投入する前に仮想環境でロボットに作業を学習させ、安全性を検証できるよう支援する技術であり、スイスのABBロボティクスや独クーカ（KUKA）など、グローバル産業用ロボット企業も関連技術を活用している。
韓国の家電・電子業界は、こうしたAI学習技術を活用しつつ、自社製ロボットの開発にも拍車をかけている。サムスン電子は去る7月21日、代表取締役直属のRX（Robotics eXperience）事業推進室の新設を発表し、ヒューマノイドの歩行や物体操作、AI学習技術の開発に着手した。慶尚北道亀尾（クミ）事業場にはロボットデータファクトリーの構築を推進しており、レインボーロボティクス（Rainbow Robotics）との協力も拡大している。
LG電子は去る7月にロボティクス事業センターを新設し、家庭用ロボット「CLOi（クロイd）」と次世代ヒューマノイドの開発を並行して進めている。エヌビディアのロボットAI技術を活用した二足歩行ヒューマノイドを開発中であり、2027年第1四半期の公開を目標に掲げている。車輪型のクロイdは、米テネシー工場の洗濯機生産ラインで実証実験を進めているところだ。
ロボット開発と並行して実際の作業データを確保する動きも続いている。LG電子はソウル市瑞草区の良才（ヤンジェ）データファクトリーでロボットの学習データを収集しており、年末までに実際の収集データと仮想データを合わせて10万時間規模を確保する計画だ。エヌビディアのOmniverse（オムニバス）・Cosmos（コスモス）・Isaac（アイザック）の技術を活用し、実際の作業データを仮想環境へと拡張してロボットを訓練させる方式だ。
サムスン電子とLG電子が製造施設を活用する理由もここにある。工場で反復される組み立て・運搬・検査作業は、ロボットの作業精度や環境適応能力を高めるために不可欠な学習データとなり得る。自社製ロボットの開発とデータの蓄積を並行しながら、将来的に製造工程やサービスの現場に応用できる技術を確保しようという戦略だ。
中国の出荷急増も製造・物流での活用は限定的…経済性の検証が課題
中国企業はヒューマノイドロボットの生産量を急速に増やし、市場の拡大を主導している。市場調査会社カウンターポイントリサーチによると、2026年上半期のグローバルヒューマノイドロボットの出荷台数は2万2000台を超え、前年同期比で約300％増加した。
中国の智元機器人（AGIBOT）の出荷台数は約9万7000台、宇樹科技（Unitree）は7000台を上回った。両社の合算出荷比率は市場全体の74％を超えている。生産量だけに絞ってみれば、中国企業がグローバルヒューマノイド市場の初期供給拡大を牽引していると言える。
実際の活用分野に目を向けると、産業現場への投入は依然として限定的だ。上半期の出荷台数のうち、インテリジェント製造分野は13％、倉庫・物流は5％にとどまり、合算比率は18％に過ぎなかった。その一方で、公演・エンターテインメントやデータ生産・研究分野が60％以上を占めた。出荷台数の増加が、直ちに工場自動化や物流の生産性向上に直結しているわけではないことを意味している。
産業現場でロボットを稼働させるには、反復作業の速度や精度だけでなく、長時間の稼働に伴う故障率、メンテナンスコスト、人間と一緒に作業する際の安全性まで検証しなければならない。ロイター通信は去る8月、一部のヒューマノイドが単純作業においてさえ人間の約20％程度の速度にとどまる実態を報じた。これはすべてのロボットに当てはまる数値ではないが、実際の作業性能における格差を浮き彫りにする事例だ。
テスラと現代自グループが生産および工場投入のスケジュールを具体化し、サムスン電子とLG電子が自社製ロボットの開発と学習データの確保に乗り出す中、中国企業は出荷台数の拡大で先行している。企業ごとに商用化戦略は異なるものの、産業現場においてロボットが人間の作業をどれほど安定的に代行し、コストを削減できるかこそが、今後の市場拡大のスピードを左右する見通しだ。
