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人間に近づくロボットの手。フィジカルAI時代、AI企業に何が問われるのか

一般財団法人 木村潤 記念財団

動画の中で、1Xワンエックス社の家庭用ヒューマノイド「NEOネオ」の指が、細いねじを拾っています。

電球を回し、柔らかい物をつかみ、小さな物の向きを指先で変えています。

人間なら無意識にできる動作ですが、ロボットにとっては簡単ではありません。

このロボットを開発しているのが、1XワンエックスというAI・ロボティクス企業です。

1Xワンエックスという名前を、今回初めて知った方も多いと思います。


1X「NEO」から、見えない実装・安全・運用までを考える

1Xワンエックス社は、ノルウェーで創業し、現在は米国カリフォルニア州パロアルトを拠点に、家庭で人を支援する汎用ロボットを開発しています。

ただし、この記事で確かめたいのは、1XワンエックスやNEOが成功するかどうかだけではありません。

映像の中で器用に動く手の下に、どのような技術と運用が必要なのか。

そして、そこまでを引き受けられる「AI企業」とは、どのような会社なのか。

NEOの新しい手を入口に考えます。

EVEからNEOへ。なぜ家庭へ向かったのか

現在のNEOだけを見ると、1Xワンエックスは最初から家庭用ロボットを作ってきた会社に見えます。

実際には、その前に工場で働く別のロボットがありました。

1Xワンエックスは2014年、「Halodi Robotics」として創業しました。

その後に開発したのが、車輪で移動する人型ロボット「EVEイヴ」です。

1Xワンエックスによると、EVEは2022年から顧客の工場へ導入されました。

工場は、ロボットを動かす条件を比較的そろえやすい場所です。設備や物の位置を決め、通路を整え、作業手順を標準化できます。

家庭では家具や物の位置が変わり、人や動物も動きます。光の入り方や、扱う物の形、置き方も一定ではありません。

1Xワンエックスは、ロボットが現実世界を広く理解するには、整えられた工場や研究室だけでなく、人間の日常生活の中で学ぶ必要があると考えています。

2025年に発表した「NEO Gamma」も、家庭内での試験を始めるための段階として位置づけられていました。

現在、1XワンエックスはNEOの注文を受け付けています。

ただし、すでに多くの一般家庭で長期間使われている完成製品ではありません。

米国向けの先行提供は2026年に始める予定とされ、初期のNEOも「基本的な自律性」から提供し、利用と更新を通じて能力を増やす計画です。

この映像を見ると、1XワンエックスがNEOを工場用の作業機械ではなく、人と同じ部屋で使う製品として設計していることが分かります。

服のような柔らかい外装をまとい、人の近くを歩き、家庭用品を扱う姿が示されています。

しかし、この映像から、家庭で働き続ける仕組みまで見えているでしょうか。

家庭で役立つロボットには、歩く能力だけでなく、扉を開け、衣類を扱い、日用品を持つための手が必要になります。

指・手のひら22、手首3。新しい手が示したもの

2026年7月9日、1XワンエックスはNEOの新しい手を発表しました。

1Xワンエックスの説明では、指と手のひらに22自由度、手首に3自由度を持つ、合計25自由度の手・手首システムです。

自由度とは、機械が独立して動かせる関節や方向を示す考え方です。

自由度が多ければ、それだけで器用になるわけではありません。

どの姿勢を選び、どの程度の力を加え、いつ指を動かすかを制御できなければ、実際の作業能力にはつながりません。

それでも、開くか閉じるかしか選べない単純なグリッパーに比べれば、持ち方や指の位置を細かく変えられる可能性は広がります。

新しい手は、人間の腱に近いケーブル構造を使って指を動かします。

外から指へ力が加わると、その力が腱とモーターの側へ伝わります。関節の動きやモーターにかかる力から、接触の状態を読み取れる構造です。

指の表面にも触覚センサーがあります。

圧力、触れた位置、横方向にずれる力を捉え、持っている物が滑り始めたことを検出するとしています。

つまり、手は物を動かす装置であると同時に、物の状態を読み取るセンサーでもあります。

1Xワンエックスは、手の部分について防塵・防水等級IP68を掲げ、食品に触れる用途を想定した材料を使っていると説明しています。

一方、本体はIP44であり、NEO全体が水中利用に対応するわけではありません。材料についても、公開資料からは適用される法域や第三者認証の有無までは確認できません。

映像では、NEOの手が小さなねじや硬貨を扱い、道具を持ち、柔らかい物をつかむ様子が示されています。

ただし、各場面が自律動作なのか、遠隔操作なのか、あらかじめ設計された動作なのかは、場面ごとには示されていません。

この映像から確認できるのは、主として手の機構が取れる動作の範囲です。

一般家庭での自律性や、長期間の成功率を示す資料ではありません。

確認できること、まだ分からないこと

ここまでが、1Xワンエックスの公開資料から確認できる技術の前進です。

一方、公式映像だけでは判断できない部分もあります。

現時点で確認できること

  • 指・手のひら22自由度と手首3自由度を持つシステムが発表されたこと

  • 腱駆動、力制御、指表面の触覚検知を採用していると説明されていること

  • NEOに自律動作、専門家による遠隔支援、利用者による遠隔操作が用意されていること

  • 米国向けの先行提供を2026年に始める計画であること

  • 価格や機体の基本仕様が公開されていること

公開資料だけでは、まだ分からないこと

  • 一般家庭での長期的な作業成功率

  • 動画における自律・遠隔・事前動作の内訳

  • 人間介入の頻度と運用費

  • 故障時の保守・復旧条件

  • 家庭内データと第三者安全評価の詳細

技術の進歩を認めることと、実用化を確認することは両立します。

どちらか一方だけを選ぶ必要はありません。

フィジカルAIは、ヒューマノイドだけではない

NEOについて確認できる範囲を整理したところで、視野を少し広げます。

現在注目されているフィジカルAIは、NEOのようなヒューマノイドだけを指す言葉ではありません。

フィジカルAIとは、現実世界から情報を受け取り、状況を判断し、機械や設備を通じて物理的な行動へつなげるAIシステムです。

対象には、工場のロボットアーム、自律搬送ロボット、点検ドローン、自動運転する建設・農業機械、カメラやセンサーを備えた設備なども含まれます。

NVIDIAエヌビディアも、フィジカルAIを、物理世界を認識し、理解し、行動する自律機械のためのAIとして説明しています。

生成AI、AIエージェント、フィジカルAIが、一本道の順番で置き換わるわけではありません。

新しい名前が登場したから導入するのではなく、解くべき仕事から必要な技術を選ぶ必要があります。

フィジカルAIの身体は、人型に限られません。解く仕事によって、適した機械の形も変わります。

なぜ、ロボットは人型を目指すのか

人型ロボットには、分かりやすい合理性があります。

私たちが使う建物や道具は、人間の体に合わせて作られています。

通路の幅、階段の高さ、棚の位置、扉の取っ手、工具の形も、人の手足を前提にしています。

人に近い体を持つロボットなら、人間用の設備や道具を利用できる可能性があります。

一つの機体で、荷物を運び、棚から物を取り、扉を開けるといった複数の作業を担えることも期待されています。

ただし、人型であることが、常に最も合理的とは限りません。

決められた場所で同じ物を高速に運ぶなら、専用の搬送装置やロボットアームの方が、単純で安定し、安価な場合があります。

平らな倉庫を移動するだけなら、二本の脚より車輪の方が効率的です。

汎用性と効率は同じではありません。

人型には、技術上の合理性とは別に、未来を一目で伝える力もあります。

人が歩き、物をつかみ、洗濯物を扱う姿を見れば、専門知識がなくても用途を想像できます。

その分、見た目の分かりやすさと、仕事を毎日続けられる能力は分けて見る必要があります。

デモで動くことと、現場で働くことは違う

人型であることには、確かに合理性があります。

しかし、身体の形が仕事に合っていることと、その仕事を毎日続けられることは別です。

ロボットのデモ動画は、技術の進歩を知る大切な入口です。

同時に、一度の成功と、現場で毎日働くことでは評価方法が異なります。

撮影環境では、照明、対象物、物の位置、動作の順番を整えられます。

工場、倉庫、病院、家庭では、物の大きさや重さが変わり、人が通り、床に別の物が置かれます。

センサーが汚れ、通信が切れ、部品も摩耗します。ソフトウェアの更新後に、以前とは異なる動作をする可能性もあります。

この段階で問われるのは、できたかどうかだけではありません。

何回中、何回成功したのか。
失敗したときに安全に止まれたのか。
人が何回助けたのか。
止まった理由を確認できたのか。
何分で仕事へ戻せたのか。
保守を誰が担い、どれだけ費用がかかるのか。

トヨタ・リサーチ・インスティテュート（Toyota Research Institute）は、ロボットの行動モデルを評価するため、1,800回の実機試験と4万7,000回を超えるシミュレーション試験を実施しています。

少ない試行回数では、偶然による差と、本当の性能差を区別しにくいためです。

一つの印象的な映像だけでは、長期間の性能までは判断できません。

人が助けるロボットは、失敗なのか

1Xワンエックスは、NEOが基本的な作業を自律して行う一方、まだ知らない複雑な作業では、1Xワンエックスの担当者が遠隔で支援する「専門家支援モード（Expert Mode）」を使うと説明しています。

利用者自身が、アプリやVR機器からNEOを遠隔操作する機能も用意されています。

人が助けること自体は、技術的な失敗の証拠ではありません。

しかし、その人手を隠したまま「自律」と見せれば、利用者も投資家も能力を正しく評価できません。

問うべきなのは、人が介入するかどうかではなく、どの作業に、どれだけの時間と費用が必要なのかです。

一回の介入に何分かかるのか。

一人の担当者が何台を支援できるのか。

介入した作業を、次回は自律して行えるようになるのか。

家庭内へ入るロボットでは、映像や音声の扱いも避けて通れません。

現在公開されている1Xワンエックスのプライバシーポリシーは、ウェブサイト、注文、問い合わせ、決済などで取得する情報を中心に説明しています。

今回確認できた公開ポリシー本文だけでは、家庭内でNEOが取得する映像、音声、動作データについて、保存期間、学習利用、担当者の権限、委託先などの詳細までは十分に判断できません。

これは、データを不適切に扱っているという意味ではありません。

購入判断に必要な情報として、今後どこまで具体的に開示されるかを見る必要があります。

デモから本番へ進むほど、成功以外に、安全停止、人間介入、保守、復旧までが評価対象になります。

ロボットだけでなく、現場の側も変える

自律と遠隔支援を組み合わせても、現場が毎回大きく変われば、人間の介入は減りません。

そこで必要になるのが、ロボットだけでなく、仕事と環境の側を整える考え方です。

物を置く場所を決める。
通路に荷物を残さない。
箱やラベルの形式をそろえる。
人が行う仕事と、ロボットが行う仕事を分ける。
異常が起きたときの連絡先と判断者を決める。

経済産業省も、後からロボットを置くだけでなく、業務フローや施設環境をロボットが働きやすい状態へ変える「ロボットフレンドリー」な環境づくりを進めています。

ヒューマノイドロボットEXPO 2026のイベントレポートでは、物流現場でロボット導入に関わってきた羽間裕貴氏が、「ブレの少ないオペレーション」を定義し、標準化する重要性を指摘しています。

人型ロボットは、人間向けの環境を利用できることが強みです。

それでも、既存環境へ一切手を加えずに導入できるわけではありません。

ロボットを人間へ近づけることと、現場をロボットが働きやすい状態へ近づけること。

実用化には、その両方が必要です。

見えているロボットの下に、見えない責任がある

現場を整える仕事まで含めると、ロボット事業の姿は、機体開発だけでは説明できなくなります。

映像に映る一台のロボットの下には、複数の会社と専門領域が支える構造があります。

周囲を認識するカメラやセンサーがあります。

認識した情報から行動を決めるAIモデルがあります。

その判断を、時間、電力、通信などの制約の中で、実際のモーターへ伝える組み込み・制御があります。

異常を検知し、危険が広がる前に止める設計があります。

設備や業務システム、人の作業とつなぐ仕事があります。

導入後には、状態を監視し、ソフトウェアを更新し、故障を直し、業務へ戻します。

本記事では、これを六つに分けます。

  1. 見る・聞く

  2. 考える

  3. 動かす

  4. 止める

  5. つなぐ

  6. 続ける

ロボット本体の下には、認識、制御、安全、統合、監視、保守を担う複数の責任層があります。

家庭や生活支援に使うロボットでは、国際標準化機構（ISO）のISO 13482が、人との接触や移動を含む危険と、その低減方法を扱う国際規格の一つです。

工場の産業用ロボットでは、ISO 10218が、機体だけでなく、現場への統合、試運転、運用、保守までを扱っています。

ロボット単体だけでなく、サービスとしての運用全体を対象にした安全管理規格もあります。

ただし、今回確認した公開資料からは、NEOの各規格への適合状況や、第三者による評価の有無までは判断できません。

情報を確認できないことは、安全基準を満たしていないという意味ではありません。

重要なのは、安全と運用が、ロボットメーカー一社の説明だけでは完結しないことです。

機体、利用場所、運用方法、人間の役割を組み合わせて考える必要があります。

「AI企業」という名前だけでは、立ち位置が分からない

ここまで見てくると、フィジカルAIはAIモデルだけで成立するものではないことが分かります。

同じ「AI企業」という名前でも、仕事は企業によって異なります。

AIモデルを作る会社があります。
生成AIを使った業務アプリケーションを作る会社があります。
顧客のデータ基盤を整える会社や、AIエンジニアを顧客へ提供する会社もあります。
カメラや小型端末の中でAIを動かす会社もあります。
ロボットや工場設備へAIを組み込み、導入後の保守まで担う会社もあります。

どれもAIに関わる事業です。

ただし、フィジカルAIで引き受けられる責任範囲は同じではありません。

どのAIモデルを使っているか。
何人のAIエンジニアがいるか。
ロボットメーカーやNVIDIAと提携しているか。

それだけでは、現場で何を担える会社なのかは分かりません。

センサーの異常を調べられるのか。
機体を安全に止められるのか。
既存設備と接続できるのか。
遠隔支援と現地保守を設計できるのか。
得られた経験やデータを、次の顧客でも使える形で会社に残せるのか。

これからAI企業を見るときは、扱っている技術名だけでなく、

物理世界のどこまでを、自社の責任として引き受けられるのか

を見る必要があります。

どのロボットを持つかより、どこまで引き受けるか

1Xワンエックスが発表したNEOの新しい手は、ロボットが人間の生活空間へ近づいていることを、分かりやすく示しています。

指が細かく動き、触れた物の状態を感じ、日常の道具を扱う。

そこには、単純なロボットハンドとは異なる可能性があります。

同時に、公式動画から分かることには限界があります。

長期間の成功率、人間の介入頻度、保守費用、家庭内データの扱い、安全性まで、一つの映像から判断することはできません。

フィジカルAIはヒューマノイドだけでもありません。

仕事によっては、ロボットアームや車輪型の搬送機、ドローン、スマート設備の方が合理的です。

必要なのは、最も人間らしい機体を選ぶことではなく、解きたい仕事に合った身体と運用を選ぶことです。

会社を見るときにも、同じことが言えます。

どのロボットを購入したか。
どの企業と提携したか。
どのAI基盤を使っているか。

それよりも重要なのは、

  • どこまで設計できるのか

  • どこまで安全を確認できるのか

  • どこまで現場へつなげられるのか

  • 止まった後、どこまで復旧できるのか

です。

ロボットが人間に近づくほど、企業には「動かす技術」だけでなく、失敗を引き受ける能力が必要になります。

ロボットが何をできるかだけでなく、その失敗を誰が引き受けるのかを見る。

それが、フィジカルAI時代にAI企業を見る一つの基準になるのではないでしょうか。

では、AIエンジニアが多い会社は、この責任を担えるのでしょうか。

次回は、個人のスキルと、会社に残る能力の違いを考えます。

本稿は、公開情報と一般的な産業構造を基にした個人の考察であり、所属組織の見解を示すものではありません。

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