【イベントレポート】ヒューマノイドロボットEXPO 2026「日本のヒューマノイドロボット産業をどう育てるか——技術・事業・人材の三位一体」

＜モデレーター＞
ロボットメイトハブ 代表 / 合同会社ヤマリキエッジ 代表
山本 力弥 氏
アクセンチュアを経てソフトバンクロボティクスの「Pepper」事業に参画。介護、教育、小売分野のソリューション開発を主導。現在はロボット専門コンサルタントとして、人材プラットフォーム「RobotMateHub」を運営する。

＜登壇者＞
イグニション・ポイント株式会社 執行役員
AI Technology Unit責任者 羽間裕貴
アクセンチュアで製造・流通系の業務改革、楽天でECロジスティクスにおけるロボット導入や現場整備を経験。現在はイグニション・ポイントのAI責任者として、フィジカルAIをはじめとする最先端テクノロジー事業を推進する。

Muso Action株式会社 
CEO 村山龍太郎 氏
15年以上にわたりロボットの事業開発、プロダクトマネジメントに従事。「Pepper」やペットロボット「LOVOT」、Preferred Roboticsの搬送ロボット「カチャカ」を経て起業。生成AI（VLA）を活用したロボットアーム自動化技術を手掛ける。

明治大学 理工学部 電気電子生命学科 スマートメカトロニクス研究室
専任講師 伊丹琢 氏
機械工学と電気電子工学を修めた後、現在は明治大学で研究室を主宰。自らも医学部に通う異色の経歴を持ち、医工連携による「本当に必要なものづくりと社会実装」をテーマに掲げ、研究活動を行っている。

IGP羽間：
「キラーユースケースを考える上で、まず重要なのは『オペレーションとしてある程度ブレが少ない領域』です。これは、物流でも、医療でも、共通しています。

私は実際に物流現場でさまざまなロボットの導入やプロセス改善を手がけてきましたが、現場における『ブレ』の発生はロボットにとって致命的です。例えば商材の形状、重さ、サイズがバラバラな状況でロボットを自律走行させようとすると、オペレーションのわずかなブレによって商品を破損させてしまうリスクが生じます。これに対し、すべての形状や重さが同じであれば、ロボットは安定して動き、正確なオペレーションを完遂してくれます。

つまり、いかにして『ブレの少ないオペレーション』を定義し、標準化できるか。これが業界を問わずロボットとの相性を決定づけるポイントです。RPAや現在のAIエージェント、そしてフィジカルAIやヒューマノイドにおいても本質は変わりません。『ヒューマノイドフレンドリーな業務設計』をどれだけ緻密に行えるかが、導入成功の鍵を握っていると考えます」

IGP羽間：
「現場のオペレーションには必ず例外が存在します。だからこそ、いつ、誰が、どこで、どのシステムとどんなデータを使って作業を行うのか、というインプットを明確にする必要があります。その上で、ロボットが実行するプロセスを定義し、どのようなアウトプットやゴールを目指すのかを徹底的に構造化することが不可欠です」

村山氏：
「ユースケースの観点では、やはり物流と製造業が最も大きな市場を占めると考えています。近年の大きな技術革新として、生成AIを背景としたロボットの動作生成が可能になったことが挙げられます。

VLAの最大の特徴は、『初めて見る物体でもなんとなく扱える』という点にあります。つまり、これまでロボットが苦手としていた少量多品種の取り扱いが得意になったのです。多種多様なパーツが大量にあり、それを製造ラインに届ける『キッティング』のような作業は、まさにVLA技術を活かせる最適なフィールドです。喫緊の人手不足に直面している現場へまずロボットを導入し、技術と価格のバランスが取れる5〜10年後に、お片付けをサポートするような家庭用のコミュニケーションロボット市場へと広がっていく、というロードマップを描いています」

伊丹氏：
「アメリカや中国と日本とでは、求められるヒューマノイドロボットの役割が少し異なると感じています。欧米や中国では、あくまで秘書やタスクを遂行する『お手伝い』としての合理的な役割が追求されやすい一方で、日本には『ドラえもん』に代表されるような、人に寄り添うアニメ文化が根底にあります。

例えば、介護の現場で高齢者の方がいきなり人型ロボットにケアされることに対し、抵抗感なく受け入れられるのかという情緒的な課題があります。単なる機能としての作業代行だけでなく、いかに人の心に馴染むものにするか。日本ならではの強みを活かすには、これまでとは異なる視点からアプローチを変えていく必要があると考えています」

IGP羽間：
「大量生産を背景とした単純なハードウェアの価格勝負において、日本が勝ち残るのは難しいでしょう。私たちが注視すべきなのは、ハードの安さを前提にした上で、その先にある『現場のユースケースからいかに一次情報を得るか』という点です。

特定のユースケースでどんなデータが必要になるのか。トラブルが発生した時にどう対応すべきか。そうした生きたフィジカルデータを現場からいち早く抽出し、それを基にした『データビジネス』として昇華させていくことが極めて重要です。どれだけ優れたAI技術やハードウェアがあっても、現場に根ざしたデータがなければ、ロボットを実環境で動かすことはできません。日本企業が培ってきた現場力をデータ化して稼ぐという発想が、最大のキーワードになると確信しています」

IGP羽間：
「CESで、クボタさんのブースを拝見した際、データのデジタルツインを非常に高い精度で完璧に再現していたことが大変印象的でした。

欧米や中国の企業は、市場全体をR&Dの場と捉え、未完成であっても製品を次々と市場に投入し、後から改善していくアプローチを得意とします。一方で、日本企業はおもてなしの精神や、徹底的に磨き上げられた『ジャパンクオリティ』へのこだわりが非常に強い。このクオリティに対する真摯な姿勢が、デジタルツインの構築や一次データの『深度』という形で表れています。この深さこそが、日本がグローバルで戦える大きな勝ち筋になると感じています」

村山氏：
「私たちが必要としているデータには、大きく分けて2つの種類があります。1つは、中国などのメーカーが広大な模擬環境で大量に収集している『標準データ』です。箱を掴む、お皿を運ぶといった基本動作を何十万時間もかけて学習させるためのものです。しかし、これだけでは実際の現場では動きません。もう1つの『工場の薄暗い照明、汚れ、作業台の細かな傷』といった、ノイズを含んだ現場固有のリアルなデータが必要なのです。これを私たちは『現場のテクスチャデータ』と呼んでいます。

どんなに優れた標準モデルがあっても、現場のデータとすり合わせなければ実運用には耐えられません。日本のエンドユーザー企業と深く連携し、現場に特化した賢いモデルを共同で構築していく。ここに、コンサルタントやエンジニアが活躍できる大きなアプリレイヤーのビジネスチャンスがあります」

伊丹氏：
「大企業では拾いきれないニッチなニーズに対して、きめ細やかに対応できるのは日本企業の強みです。大学の研究室や中小企業が現場と一体となり、特定領域に特化したデータを丁寧に収集して社会実装を目指す取り組みは、今後さらに加速していくはずです。私たちが目指すべきなのは、論文のための研究ではなく、本当に現場で使える技術の創出です」

IGP羽間：
「これからの時代は、人間とロボットが分離して作業するのではなく、『withフィジカルAI』 『withヒューマノイド』という生活・労働スタイルへと確実にシフトしていきます。

特に日本は世界に先駆けて人口減少と深刻な人手不足に直面しており、この流れは止めることができません。だからこそ、人間が本来注力すべきコア業務と、ロボットが代替すべき定型業務を切り分ける必要があります。

私は、将来的にはRaaS型が主流になると考えています。例えば、ロボットが基本料金の中で特定のタスクを遂行し、そこに人間が介在することでさらに高付加価値なサービスを提供するような設計です。あるいは、ロボットが不具合を起こして停止した際、人間が駆けつけるのか、それとも別のヒューマノイドが駆けつけてトラブルシューティングを行うのかによって、サービスレベルと価格帯が変わる。そうした『人間の価値を再定義するサービスモデル』こそが、日本市場において高い親和性を持つのではないでしょうか」

村山氏：
「長期的にはRaaSの形に進化していくことに賛成です。しかし、足元の数年間において日本市場へ導入する際には、依然として売り切り・買い切り型のモデルを求められるケースが圧倒的に多いのが現実です。

多くの企業の稟議プロセスや固定資産の考え方として、『ロボット本体の価格』『保守メンテナンス費用』『ソフトウェアライセンス料』を明確に分けて計上する必要があります。売り手としては、最新モデルへの継続的なアップデートを見据えてRaaSで提供したいところですが、お客様の現在の購買プロセスに合わせ、まずは買い切りプランとオプションプランを柔軟に組み合わせて提案するアプローチが、導入のハードルを下げる現実的な解決策だと感じています」

伊丹氏：
「大学の予算管理の都合上、毎月費用が発生するサブスクリプション型よりも、一括での買い切り型の方が圧倒的に予算を通しやすいという事情があります。制度や商習慣の壁をどう越えていくかは、優れた技術を広く普及させるための大きな課題の一つですね」

村山氏：
「私たちが着目すべきなのは、『従来のルールベースのロボティクス技術』と『最先端のラーニングベースのAI技術』の融合です。

現在、生成AI領域で活躍しているエンジニアの多くはソフトウェアのAI制御に特化していますが、実世界でハードウェアを精密に動かすための制御技術（ルールベースやモーションプランニング）に関しては、長年の蓄積がある日本企業に一日の長があります。

映像認識だけで動かすアメリカや中国のAIベースの手法に対し、日本がこれまで培ってきた力制御や触覚センサーなどの要素技術を組み合わせることで、ネジ締めのように細やかで繊細な作業を極めて高い精度で実行できるようになります。この『ミッシングピースを埋める技術の融合』こそが、日本のエンジニアにとってチャレンジすべき領域だと思います」

IGP羽間：
「先ほど申し上げたように、スピード勝負の大量生産ハードウェアは他国に譲るとしても、特定の複雑なユースケースに完全に適応した、高品質で壊れにくいハードウェアの開発や、そこに付随する高度な制御ソフトウェアの設計において、日本は依然として世界トップレベルの技術力を持っています。

さらに、デジタルツインの構築に必要な、物理現象の正確なシミュレーションや一次データの分析など、『深く掘り下げる技術アプローチ』は日本企業が最も得意とする領域です。技術を特定のユースケースに深く適応させていくことで、真に現場で機能する唯一無二のソリューションを生み出すことができるはずです」

IGP羽間：
「人型である必然性は、タスクの効率性だけを考えれば実は必ずしもありません。ただ、現在の実世界のインフラ（道路、階段、ドアノブ、作業台など）のすべてが、人間の身体サイズや行動パターンに合わせて設計されています。だからこそ、人間中心に作られた環境でそのまま動かすためには、人型であることが現時点で最も合理的なのです。

したがって、人間と空間を共有してコミュニケーションを取りながら働くロボットは、より親しみやすい『人型』として洗練されていくでしょう。一方で、人間と関わらずに裏方の倉庫などで働くロボットについては、腕が4本あっても、全く異なる異形の形であっても構わないと考えています」

IGP羽間：
「これまでの時代は、メカニカルエンジニアはメカのことだけ、AI（ML）エンジニアは機械学習のことだけ、コンサルタントはビジネスのことだけ、というように職能が細分化されていました。しかし、その結果として『テクノロジー側が現場の事業課題を理解できず、逆にビジネス側は最新技術の制約がわからないため、お互いに衝突してしまう』という事態が頻発していました。

今まさにAIやヒューマノイドが社会実装されるフェーズにおいて最も求められているのは『職能や立場の壁を軽やかに越えていく越境型の人材』です。

最新のAIや生成AIという強力な武器を自分自身の専門領域（ビジネス・ハード・ソフト）に取り込みながら、相手の立場や現場の困りごとを深く理解し、対等に議論できること。そのようなマインドを持った人材が育つことで、初めて技術は現場に価値をもたらします。イグニション・ポイントが目指しているのも、まさにこうしたテクノロジーとビジネスの壁を壊し、クライアントと共に新たな価値を創出できる環境の提供です」

伊丹氏：
「大学における従来の教育は、文系と理系の分離に始まり、学科の細分化、さらには特定分野を極める研究室の文化など、良くも悪くも専門性を限定しがちでした。

しかし、現代の学生たちは私たちが思っている以上に優秀で、生成AIなどのツールを自由に使いこなし、驚くほどのスピードで情報を吸収し、多様な関心を持っています。これからの時代を生きる若い世代に必要なのは、一つのことだけを深く掘り下げるアプローチに加え、多様な情報を柔軟に捉えてつなぎ合わせる視点です。

大人がやるべきことは、彼らを既存の型に無理やりはめ込もうとすることではありません。若者たちの『やりたい』という自由な発想や情熱を制限せず、それを全力で後押しし、挑戦できる環境を整えてあげること。それさえできれば、日本の技術と未来は自然と力強く育っていくはずです」

村山氏：
「私たちの会社にも、世の中のトレンドに非常に敏感で、高いポテンシャルを持った優秀な若者たちがインターンとして参加しています。彼らは『生成AIの次の大きなトレンドは、間違いなくロボティクスと実世界への適用である』ということを本能的に見抜いています。

これまでロボット業界は受け皿となるスタートアップや事業の選択肢が少なかったかもしれませんが、現在は基盤モデルの進化によって、私たちのようなソフトウェア主導のロボット企業が次々と生まれています。大きなうねりが始まっている今、情熱を持った若者がこの産業に挑戦し、自らの価値を証明できる環境は確実に整いつつあります」

伊丹氏：
「私たちはこれからも、『現場にとって本当に必要なものづくりとは何か』を突き詰め、社会実装にこだわった研究を続けていきます。また、学生たちが持っている無限の可能性を引き出し、自由に挑戦できる教育環境をつくっていきます。産学連携や共同開発を通じて、新しい産業の創出に貢献していきたいと考えています」

村山氏：
「私たちはAIとロボティクスを融合させ、これまで自動化が不可能とされていた現場の課題を解決するソフトウェアを提供し続けていきます。今まさに現場で技術を実装するための共同開発や実証実験を進めておりますので、ぜひ皆さんと共に、現場の未来を変えるチャレンジをしていきたいです」

IGP羽間：
「私たちが日常的に行っているのは、単に最新のAIを導入することではなく、『AIやロボットを通じてお客様のビジネスの稼ぎ方を再定義する』ということです。

どんなに素晴らしい食材（技術）があっても、それを美味しい料理（ユースケース）に仕立て上げる料理人がいなければ、人々に価値を届けることはできません。そして、その価値提供のプロセスこそが、日本企業が最も強みを発揮できる領域であり、コンサルティングファーム出身者やAI人材が自らの腕を試せる最高のステージです。イグニション・ポイントでは、こうしたビジネス、AI、そして現場の越境に本気で挑戦したい仲間を求めています」