大量の資金流入で激変、
シリコンバレー的視点で見た
学習ロボットの10年史

ロボット工学者たちはかつて、大きな夢を抱きながらも小さなものしか作れなかった。人体の驚異的な複雑さに匹敵する、あるいはそれを超えるものを目指しながら、結局はキャリアを通じて自動車工場向けのロボットアームの改良に費やしてきた。スターウォーズに登場するC-3POを目標にしても、行き着いた先はロボット掃除機のRoomba（ルンバ）だった。

こうした研究者の多くが本当に目指していたのは、世界を自在に動き回り、さまざまな環境に適応し、人間と安全かつ有益な形で関わることができるSF映画に登場するようなロボットだ。社会的な視点を重視する研究者にとっては、そのようなロボットは移動に困難を抱える人々を助け、孤独を和らげ、人間には危険すぎる作業を担うものとなり得る。経済的な視点を追求する者にとっては、賃金不要の労働力という尽きることのない源泉を意味する。いずれにせよ、長い失敗の歴史が積み重なり、シリコンバレーのほとんどの関係者は有用なロボットへの投資に慎重だった。

だが、状況は変わった。ロボット自体はまだ完成していないが、資金は流れ込んでいる。2025年だけで、企業と投資家は人型ロボット（ヒューマノイド）に61億ドルを投じた。これは2024年の投資額の4倍にあたる。

何が起きたのか。それは、機械が世界と関わる方法を学ぶ上での革命だ。

ただ1つのこと、例えば衣類の折り畳みだけのために、ロボットアームを自宅に設置したいとしよう。それはどのように学習するのだろうか。まずルールを書くことから始めよう。生地を調べて、破れる前にどれだけ変形に耐えられるかを把握する。シャツの襟を識別する。グリッパーを左袖に移動させ、持ち上げ、正確にこの距離だけ内側に折り込む。右袖も同様に繰り返す。シャツが回転していれば、それに応じて計画を変える。袖がねじれていれば、修正する。ルールの数はあっという間に爆発的に増えるが、それらを完全に列挙できれば、安定した結果を生み出せる。これがロボット工学の原点だった。あらゆる可能性を予測し、あらかじめコードに落とし込むという手法である。

2015年頃から、最先端の取り組みは異なるアプローチを採り始めた。ロボットアームと衣類のデジタル・シミュレーションを構築し、折り畳みに成功するたびに報酬信号をプログラムに与え、失敗するたびにペナルティを与えるのだ。こうすることで、プログラムはさまざまな手法を試行錯誤しながら、何百万回もの繰り返しを通じて改善されていく。人工知能（AI）にゲームを上達させたのと同じ方法だ。

2022年の「ChatGPT（チャットGPT）」の登場が、現在のブームに火をつけた。膨大なテキストで訓練された大規模言語モデル（LLM）は、試行錯誤ではなく、文中の次の単語を予測することを学ぶことで機能する。ロボット工学に応用された同様のモデルは、画像やセンサーを読み取り、ロボットの関節の位置を取り込み、機械が次に取るべき行動を予測して、毎秒数十件のモーターコマンドを発行できるようになった。

大量のデータを取り込むAIモデルに依存するというコンセプト転換は、有用なロボットが人間と会話することを想定していても、環境を移動することを想定していても、あるいは複雑なタスクをこなすことを想定していても、有効に機能するようだ。さらにこの転換は、この新しい学習方法を実現するための他のアイデアとも組み合わされた。例えば、まだ完璧でなくてもロボットを実際に展開し、実際に働くべき環境から学ばせるという考え方だ。今日、シリコンバレーのロボット工学者たちは再び大きな夢を描いている。その経緯を以下に紹介する。

ジーボ（Jibo）

Jibo（ジーボ）

移動可能なソーシャルロボット。LLMの時代よりずっと前から会話を実現していた。

シンシア・ブリジールというMIT（マサチューセッツ工科大学）のロボット工学研究者が、2014年にJibo（ジーボ）と呼ばれる腕も脚も顔もないロボットを世に送り出した。その外見は、実のところランプに似ていた。ブリジールの目標は家族向けのソーシャル・ロボットを作ることであり、そのアイデアはクラウドファンディング・キャンペーンで370万ドルを集めた。早期予約の価格は749ドルだった。

初期のJiboは自己紹介をしたり、子どもたちを楽しませるためにダンスをしたりすることができたが、それが限界だった。当初のビジョンは、スケジュール管理やメールの処理から物語の語り聞かせまで、あらゆることを担える一種の具現化されたアシスタントになることだった。熱心なユーザーを一定数獲得したものの、最終的に同社は2019年に事業を終了した。

今にして思えば、Jiboが本当に必要としていたのは、より優れた言語能力だった。アップルのSiri（シリ）やアマゾンのAlexa（アレクサ）と競合していたが、当時のそれらの技術はいずれも大量のスクリプトに依存していた。大まかに言えば、ユーザーが話しかけると、ソフトウェア …

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