ロボットが、ついに「家」に入ってくる──Figure 03が示した2026年の現在地

2025年10月、米Figure AI社は第3世代ヒューマノイドロボット「Figure 03」を発表した。
身長168cm、体重60kg、価格はおおよそ13万ドル（約2,000万円）。
発表から約半年が経った2026年5月現在、注目すべきは性能だけではなく、量産体制が現実に動き始めていることだ。

同社の新工場「BotQ」では年間12,000台の生産能力が整い、4年で累計10万台の生産を計画。Figure 03は、これまでの"実験用試作機"とは設計思想が根本的に違う。「家庭で使えること」「大量生産できること」を最初から前提に設計されたのだ。

第1章　Figure 03の何が新しいのか

最大の変化は、家庭で使うことを前提にした設計だ。

外装は硬い金属パーツではなく、洗濯可能な布素材で覆われている。指が挟まれないよう、緩衝材も配置された。Figure 02と比べて重さは9%軽くなり、サイズも小型化。家の中での取り回しが格段に良くなった。

充電方式も革新的だ。ワイヤレス充電マットに足を乗せるだけで、2kWの高速充電が可能。コードを差す必要はない。

センサーも大幅に進化した。カメラのフレームレートは2倍、遅延は1/4、視野角は60%広く。さらに各手のひらにもカメラを内蔵し、引き出しの中など主カメラが見えない場所でも作業できる。

指先のセンサーは3グラムの圧力（紙クリップ1個の重さ）を検知可能。卵を割らずに掴むような繊細な作業が現実味を帯びてきた。

※補足：これらを動かしているのは「Helix（ヘリックス）」というFigure社独自のAI。視覚・言語・行動を1つのモデルで統合する仕組み（VLA＝Vision-Language-Actionモデル）で、人間の指示を直接動作に変換できる。

第2章　価格と量産の壁を破った

ヒューマノイドロボットがこれまで普及しなかった最大の理由は、1台あたりの製造コストだった。試作品ベースで作ると1台数千万円かかり、商用化は不可能だった。

Figure 03はこの構造を変えた。

従来はCNC機械加工（金属を削り出す方式）で部品を作っていたが、Figure 03ではダイカスト（金型に金属を流し込む）や射出成形といった量産技術に切り替えた。初期投資は大きいが、台数が増えるほど1台あたりのコストが劇的に下がる構造だ。

専用工場「BotQ」は、初年度年間12,000台、4年間で累計10万台の生産を計画。これは現在のヒューマノイドロボット業界では桁違いの規模だ。

第3章　ライバル比較

Tesla、Boston Dynamics

ヒューマノイドロボット市場は、2026年に入って一気に競争が激化している。

Tesla Optimus Gen 3：
イーロン・マスクCEOは2026年Q1決算で、7月後半からフリーモント工場で生産開始を発表。目標小売価格は2万〜3万ドル（約300〜450万円）。2027年に年間1,000万台体制を目指すという（実現性は議論があるが）。Figure 03より大幅に安いが、市場投入時期は未確定。

Boston Dynamics Electric Atlas：
身長150cm、体重89kg、積載25kg。価格は10万ドル超とされ、限定的なパイロット運用段階。

Figure 03：
身長168cm、重量60kg、積載20kg、稼働時間5時間。
価格約13万ドル。商用と家庭の両方を狙う。

Figureが「家庭」を強調する一方、Teslaは「圧倒的低価格」、Boston Dynamicsは「運動性能」と、各社の戦略が明確に分かれてきた。

第4章　すでに工場で働いている

ロボットは「未来の話」ではない。すでに自動車工場で実働している。

Figure AIは、米サウスカロライナ州のBMW Spartanburg工場で11か月のパイロット運用を完了。期間中、90,000枚以上の鉄板部品を1,250シフトにわたって運搬した。Figure 02による実績だ。

2026年に入ってBMWはこのパイロットを欧州に拡大。ドイツの組立工場でもヒューマノイドロボットの量産統合に着手した。Mercedes-Benzもapptronik社のApolloを試験導入している。

つまり、自動車業界はもう「実験」ではなく「実装」のフェーズに入っている。

第5章　なぜ「今」なのか──3つの技術ブレイクスルー

ヒューマノイドロボットが2024年までは実用化されず、2025〜2026年に一気に動き出した理由は3つある。

1. ロボット基盤モデル（Robot Foundation Model）の登場 Google DeepMindのRT-2、Open X-Embodiment、Figure社のHelixなど、自然言語の指示を直接行動に変換できるAIモデルが実用レベルに達した。「コップを取って」と言うだけで、見たことのないコップでも掴めるようになった。

2. GPU高速シミュレーション NVIDIAのIsaacプラットフォームを使うと、実時間の最大1,000倍速でロボットの学習が可能。物理的に試作する前に、デジタル空間で何百万回も学習させられる。

3. ハードウェアの量産設計 Figure 03のように「最初から量産前提」で設計される時代になった。試作機の延長ではない。

McKinseyの試算では、Physical AI（実世界で動くAI）は製造ラインの効率を20〜30%向上させ、人件費を40〜60%削減する可能性がある。

第6章　日本にとっての意味

日本企業への影響は3つある。

①部品サプライチェーンの機会
ヒューマノイドの中核部品である精密減速機（ハーモニックドライブ、ナブテスコ）、サーボモーター（安川電機、ファナック）、力覚センサーなどは、日本企業が強い領域。Figure 03の量産化は、これらの部品需要を桁違いに押し上げる可能性がある。

②労働力不足への解決策
介護、物流、24時間稼働の倉庫など、日本が深刻な人手不足に直面している領域に、ヒューマノイドが入ってくる。2028年に1台3万ドルを切れば、本格的なROI（投資回収）が見え始める。

③設計思想の転換
日本のロボット業界は「産業用」が中心で、汎用ヒューマノイドではFigure、Tesla、Boston Dynamicsに先行を許している。基盤モデル×量産設計の組み合わせで戦える土俵づくりが急務だ。

まとめ

Figure 03は、ヒューマノイドロボットが「研究室の試作品」から「量産製品」へと移行した節目を象徴している。

家庭での本格普及はまだこれから。2025年10月の発表時点でFigure社CEOのBrett Adcock氏自身がTIME誌に「ローンチは8週間後だが完全には準備できていない」と語ったとおり、家庭向けの実装は段階的に進んでいる。
それでも、BMW工場での実働、BotQの量産ライン稼働、Tesla Optimus Gen 3の参戦と、3年前には考えられなかったスピードで現実が動いている。

2027〜2028年、ヒューマノイドロボットは「GPT-3モーメント」を迎えると予測されている。

そのとき、私たちの仕事と暮らしはどう変わっているのか。

Figure 03は、その問いの始まりだ。