アジリティ・ロボティクス、テスラとの直接競争に向けて事業を拡大

Agility Roboticsは、ヒューマノイドロボットの開発を進めるため、カリフォルニア州フレモントに面積6万平方フィートの訓練施設を開設する予定です。この施設は、テスラが今年中にOptimusロボットの量産を開始する予定の工場の近くに位置しています。

テスラはOptimusプロジェクトにますます力を入れており、イーロン・マスクは来年のいつか同製品がテスラ自身の事業以外でも利用可能になれば「史上最大の製品」になるだろうと述べています。

Agility Roboticsはテスラの大量資金提供を受けていませんが、既にDigitという実用型ロボットを保有しており、Amazon、GXO、シェフラー、トヨタ・モーター・マニュファクチャリング・カナダなどの顧客向けに製造業や倉庫で箱やコンテナの輸送を行い収益を上げています。同社はまた、自社ロボット向けに3億ドル相当の受注も確保しています。

「[テスラ]が私たちと同じ地域で事業を展開しているのは素晴らしいことです」とCEOのペギー・ジョンソンはTechCrunchに語りました。「長い間、Agilityはこの分野で単独で活動してきましたが、他社もヒューマノイドロボット分野に参入してくるのを見るのは大変嬉しいことです。私たちは自社技術を商業化することに成功し、現在では業界の安全基準や規制要件、既存のITインフラや倉庫管理システムとの連携ニーズを満たすために何が必要かを正確に把握しています。」

Agilityは製造または配備したDigitロボットの正確な数を公表していませんが、外部アナリストによると、パイロットプロジェクトや収益創出のために数十台が使用されていると推定されています。同社によれば、Digitロボットは既にGXOの物流施設で10万個のコンテナを輸送しています。

ジョンソンは現在、逆合併を通じてAgilityを導いており、これにより同社が今年後半に公開株式市場に上場する初の純粋なヒューマノイドロボット企業となる見込みです。2015年に、ロボットが安全に二足で歩行できる高度な技術を開発した研究者グループによって設立されたAgilityは、Figure、1X、The Bot Company、Sunday Roboticsといった新興のAI駆動型ロボットスタートアップ企業に対して、初期の優位性を活かすことを目指しています。

大規模言語モデルの開発に用いられたトランスフォーマー型ニューラルネットワークもロボットの行動能力向上に期待が寄せられていますが、Agilityは自律性を実現するためにより実用的なアプローチを追求しています。

「自動運転車を非ヒューマノイド型の例と考えてみてください」とAgility Roboticsの共同創業者で会長でもあるダミオン・シェルトンはTechCrunchに説明しました。「AIがアンチロックブレーキシステムを制御することなど絶対に望みません。ヒューマノイドロボットの場合、すべての安全関連システムは生成型AIへの依存を避ける道筋をたどる必要があります。安全機構に創造的なアプローチを試すことなど絶対にあってはなりません。」

それでもなお、AIはロボットの能力を拡大するという目標の達成に役立っています。

「初期段階では、[Quicktimeの発明者でAgilityの取締役でもあるブルース・リーク]が私たちにロボット用ソフトウェアの開発方法を尋ねてきた際、はっきりとした答えがありませんでした」とシェルトンは語りました。「ロボットが実行できるタスクの数は、それらをプログラムするために利用可能なエンジニアの数よりもはるかに多いのです。生成型AIによってこの問題は完全に解決されます。」

新しい訓練施設は、Agilityのロボットソリューションの導入を加速させるために設計されています。ジョンソンによると、現在30社以上の顧客がDigitの利用について同社と協議中であり、この施設では身長6フィートのロボットたちが実際の用途で直面する環境に似た場所で新しいスキルを学んでいくことになります。

ヒューマノイドロボット分野に参入する多くの新興競合企業とは異なり、Agilityは近い将来に自社ロボットの家庭用バージョンを提供する計画はありません。この考え方は、現在の最先端ロボットはまだ消費者向けとして十分安全ではないと考えるほとんどの独立系ロボット専門家の見解と一致しています。現行のDigitモデルは人間がいない場所で動作しますが、今秋にリリース予定のバージョン5には人物検出機能が搭載され、専用のロボットエリアでの隔離は不要になります。

Agilityの共同創業者でチーフロボットオフィサーを務めるジョナサン・ハーストは、製造業や物流業界内だけでも同社にはまだ多くの課題があると述べています。

「まずは箱やコンテナの取り扱いから始めましょう」とハーストはTechCrunchに語りました。「その後、商品のピッキングや組み立てといった作業に進み、さらに段ボールの処理やトラクタートレーラーの積み降ろしなど、より複雑な課題に取り組んでいきます。1億台のロボットが普及すれば、私たちがどれほどの兆ドル規模の企業に成長できるか想像してみてください。」