家Chef Robotics、提供食数1億食という節目を達成
「Chef Bombay」で稼働中のChef Roboticsのロボット。 | 提供：Chef Robotics
Chef Robotics社は昨日、同社のロボットシステムが顧客の生産施設において累計1億食を提供したと発表した。同社によれば、この数字は他のすべての食品ロボット企業の合計を桁違いに上回るものであるという。また、Chef Robotics社は、食品の取り扱いに関する世界最大規模の実世界データセットを構築しており、変形可能な素材に関する実稼働中のトレーニングデータにおいても、他のどの物理AI企業よりも多くのデータを保有していることを強調した。
サンフランシスコに拠点を置くこのスタートアップは、この成果が米国、カナダ、欧州の10カ所以上の施設での導入によるものであると述べた。同社によれば、同社のシステムにより、食品メーカーは歩留まりの向上、品質の安定化、および労働生産性の向上を実現できたという。
2025年3月、Chef RoboticsはシリーズAの資金調達ラウンドで4,300万ドルを調達した。この資金注入により、同社はエンジニアリングチームを拡大し、製品機能を洗練させることができた。さらに重要なことに、この投資は顧客ネットワークとサポート体制の拡大を加速させ、1億食というマイルストーン達成に直接寄与した。
Chef Roboticsは調理に物理AIを活用
Chef Roboticsは、多品種少量生産の食品製造アプリケーションを専門としています。 | クレジット：Chef Robotics
2019年に設立されたChef Roboticsは、慢性的な人手不足に直面している数兆ドル規模の食品調理業界において、フィジカルAIが新たな自動化の可能性を切り拓くと確信しています。
同社は当初、少量かつ高複雑度でロボットによる即時の価値提供が困難となる業務用厨房をターゲットにするのではなく、分量調整や組み立てといった大量かつ低複雑度の作業の自動化から意図的に着手しました。
食品生産はデータの好循環を生み出す
Chef Roboticsは、自動運転車、倉庫用ロボット、あるいは大規模言語モデル（LLM）とは異なり、食品ロボットはトレーニングにおいてシミュレーション、合成データ、またはインターネットから収集した情報に依存することはできないと指摘しています。食品の原材料は有機的で変形しやすく、変動も大きいため、合成環境では正確にモデル化することが困難だからです。
同社は、実際の顧客環境において効果的に機能するモデルを構築するには、実世界の生産データが唯一の信頼できる方法であると主張している。
同社は、シミュレーションや実験室データを避け、顧客サイトの実際の生産ラインから収集したデータのみを用いてAIモデルを訓練している。新たな導入が行われるたびに、より豊富で多様なデータセットが生成され、それがモデルの性能向上につながる。これにより、より多くの食材、ユースケース、顧客拠点への対応が可能となり、時間の経過とともに勢いを増す自己強化型のデータ・フライホイールが形成される。
Chef Roboticsのゼロから1億食への道のり
Chef Roboticsは2022年6月以降、導入台数を着実に拡大している。 | 提供：Chef Robotics
2022年のAmy’s Kitchenでの初回導入以来、Chef Roboticsはいくつかの重要なマイルストーンを達成してきました。2023年4月までに100万食、2024年1月までに1,000万食、2024年8月までに2,500万食、そして2025年5月までに5,000万食です。
同社は今回、1年足らずで累計提供食数を再び倍増させました。
「食品は、物理的な世界において技術的に最も困難な操作環境の一つです」と、Chef Roboticsの創業者兼CEOであるラジャト・バゲリア氏は述べています。「まず、ばらつきが大きく変形しやすい食品生産の複雑さを解決することで、私たちは食品ロボティクスのリーダーとしてだけでなく、実世界の自動化を定義する物理AIプラットフォームとしての地位を確立しました。」
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![JuanScott]()
100 million meals? That's a lot of robot-cooked food! I wonder how the taste compares to human-made? 🤔 Also, what about jobs for chefs? Interesting milestone though!
「Chef Bombay」で稼働中のChef Roboticsのロボット。 | 提供：Chef Robotics
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