崩壊の内幕：ロボットスタートアップの終焉から学ぶ6つの教訓

K-Botオープンソースヒューマノイドロボット。 | クレジット: K-Scale Labs

編集部注：徐瑞（シュイ・シュイ）は、低コストヒューマノイドロボットの開発を目指したサンフランシスコ拠点のスタートアップ、K-Scale Labsの元最高執行責任者（COO）である。同社は2025年末に事業を終了し、最近になって知的財産をオープンソース化した。徐氏は本記事を最初にLinkedInに掲載した。本記事は彼の許可を得て転載したものである。

私は1年間、手頃な価格の人型ロボット開発という野心的な目標を掲げるY Combinator支援のロボットスタートアップでCOOを務めた。40歳でインテル、シャオミ、レノボ、アマゾン、バイトダンスでの製品ローンチ経験を含む15年のハードウェア経験を活かし、サプライチェーンと製品運営を統括した。

結局、会社は成功しなかった。シリーズA資金調達が実現せず、2025年末までに事業は終了した。

これまでハイライトは共有してきた：ハッカソン、ガレージスタイルのエネルギー、ロボットが初めて歩いた瞬間。今回は真の教訓を詳細に記す。業界共通の落とし穴もあれば、我々が自ら犯した過ちもある。

1. 大規模モデル至上主義は誰かを傷つける

AIモデルは高度化したため、ハードウェアは簡素化しても問題ないという考えが蔓延していた。センサー？視覚データから全てを解釈できる。安全限界？ポリシーネットワークが回避法を学習する。

私はこれを「大規模モデル至上主義」と呼ぶ。この考え方は、私たちのスタートアップにおける無数の決定に微妙に影響を与えた。明確にしておくと、これは一人の見落としではなかった——私たちのほとんどが、ある程度この考え方に賛同していたのだ。AIの能力は確かに畏敬の念を抱かせるほどで、その興奮が基本的なハードウェアの原則を覆い隠してしまうのは容易だった。

今でも私を悩ませる議論の一つが、ロボットの関節にエンドストップを追加するかどうかだった。エンドストップ——機械的なリミットスイッチ——は関節の自己破壊を防ぐ基本的な物理的障壁だ。最も根本的な安全冗長性である。

反対意見は、AIポリシーが関節の限界を自然に学習すべきであり、エンドストップは不要なコストと重量を追加するだけだというものでした。

ハードウェア経験のある者なら誰でも、この理屈が誤りだと理解している。エンドストップが存在する理由は、ソフトウェアは失敗し得るからだ。モデルは不具合を起こす。ポリシーは予期せぬエッジケースに遭遇する。言語モデルが幻覚を起こせば、意味不明な回答が返ってくる。アクチュエータがたった一つの誤った推論により、最大トルクで機械的限界を超えれば、機械が壊れる——あるいは最悪の場合、負傷者が出る。

モデルが99.99%の確率で正しいとしても、エンドストップは残る0.01%のために存在する。物理世界において、真に重要な統計はまさにこの0.01%なのだ。自律走行を追求するテスラでさえ、車両にブレーキを装備している。

2. 過度に単純化した比喩は資金調達のためであって、構築のためではない

ロボット関連のピッチ資料には必ずこう書かれている：「我々はロボットにテスラがEVにもたらしたものと同じ変革をもたらす」「これは具現化されたAIにとってのiPhone的瞬間だ」。我々の定番はホバーボードの比喩だった。そのストーリーとは、ヒューマノイドロボットが自己平衡スクーターと同じコスト曲線を描くというものだ：高価な珍品から、深センでの量産を経て、安価で普及したハードウェアへと変貌する。

ホバーボードのモーターは回転さえすればよい。しかしヒューマノイドロボットのアクチュエーターは、極めて精密で、強力かつ動的、耐久性に優れ、個体間で一貫性が求められる。単一のアクチュエーターが仕様をわずかに外れるだけで、ロボットは正しく歩けなくなったり転倒したりする。ホバーボードやスマートフォン、その他の消費財との類推は、ヒューマノイド構築に何の有益な指針も与えない。

それでも「ホバーボードのようなものになる」という説明は、ベンチャーキャピタリストが理解できる物語だ。必然的なコスト削減、中国の製造技術力、数十億単位の規模を約束する。こうした類推について議論する時間は、実際の技術的課題解決に使えなかった時間だった。

類推とは圧縮アルゴリズムである。情報を捨てることで複雑さを簡略化する。ピッチ資料ならそれで構わない。しかし技術的判断において、捨てられた情報こそが失敗を招く要因となることが多い。

3. ハードウェアのサプライチェーンは単純な課題ではない

ソフトウェア志向の創業者の中には、サプライチェーン管理を単なるタスクと捉える者がいる。中国語を話せる人材を雇い、工場を指定すれば完了だと考えるのだ。この誤解はハードウェアスタートアップのよくある落とし穴である。

私が参画した時点では、サプライチェーン基盤は皆無だった——製造業者との関係性、支払い条件、品質管理プロセス、物流パイプラインのいずれも存在しない。構築には、組立、部品、アクチュエータ、そして複数の中国契約製造業者を調整する必要があった。それぞれに対し、価格、品質基準、最小発注数量、生産スケジュールについて個別に交渉が必要で、異なる通貨、タイムゾーン、そして取引に関する根本的に異なる前提を持つビジネス文化を跨ぐ必要があった。

これは単なる「サプライヤーとの話し合い」ではない。製造は購入するサービスではなく、構築すべき中核能力だ。委託製造業者との関係次第で、アクチュエーターが公差内に収まるか2mmずれるか、単価が800ドルか2,400ドルかが決まる。ハードウェア事業を一言でまとめられる企業は、ハードウェア戦略など持っていない——それは単なる願望に過ぎない。

4. ロボティクスに「コモディティ」ハードウェアは存在しない

特に危険な誤った考えとして、ロボットハードウェアはスマートフォンと同様に中国メーカーが市販部品を組み立てる「コモディティ」となり、真の価値はAIソフトウェア層のみに存在するという主張が流布している。

これは現在の現実とは程遠い。ヒューマノイドロボットに標準的な部品表は存在しない。二足歩行に単純に機能する既製アクチュエータなど存在しない。今日、脚式ロボットを開発する全てのチームがカスタムハードウェアを設計している。

企業が「ハードウェアはコモディティ」という説を信じる時、真の損害が生じる。物理製品を構築するチームは、その貢献に見合う発言権や評価を得られないことが多い。組織内の権力は、最も困難な作業を担っている者が誰であれ、戦略的に「防御可能」と見なされる機能へと移行する。

私が「シュレディンガーの専門性」と呼ぶ反復パターンを観察した。ハードウェア問題が発生すると、同じ人々が突然「ハードウェアの専門家ではない」と言い、何も知らないと主張する。しかしエンジニアリングチームが再設計に4ヶ月かかると述べると、彼らは4週間で完了すべきだと主張する。両方の主張は成り立たず、実際の作業を行うエンジニアはこれを完全に見抜いている。

当社のエンジニアは歩行ロボットを構築した。それが当社が成し遂げた最も困難な技術的偉業である。

5. 悪いR&D判断はレースにおける不運よりも速く命取りになる

ロボティクス分野は競争だ。資金は豊富で、人材が流入し、市場が注目している。しかし競争で勝つにはスピードが求められる。スピードとは単なる努力ではなく、正しい判断を迅速に行う結果である。

私が目撃した最大の過ちは、移動機構に固執したことだ。ロボットがまともに歩けないまま数ヶ月が浪費された。その間に資金調達の機会は失われ、競合他社は印象的なデモを公開した。これは単なるリーダーシップの失敗ではなく、私を含むチーム全体が問題の複雑さと所要時間を過小評価していたのだ。 GitHubはリポジトリで溢れていた。外部からは進捗に見えるが、内部では収束しない動きに過ぎなかった。リポジトリは出荷されない。デモが出荷される。製品が出荷されるのだ。

より根本的な問題は意思決定の質だった。衝動的な決断は遅い決断と同様に致命的だ。誤った方向へ完全にコミットしても時間は節約できない。後で作業を元に戻す必要が生じるため、コストは倍増するのだ。

研究開発の速度は、リポジトリ数やコミット数、記録された時間では測れない。実際に機能する解決策にどれだけ迅速に収束できるかで測られるのだ。

6. 急げば急ぐほど、遅れは大きくなる

プロジェクトのスケジュールは社内ジョークの種となった。ロボットは常に「来週」歩行する予定だった。毎週のように。

こうした文化が定着すると、人々は不可能な期限に間に合わせるため手抜きを始める。エンジニアは適切な検証なしにAIコーディングツールを使用する。センサーは完全な調整なしに組み込まれる。そしてデモは失敗し——またもや——スケジュールは「来週」にリセットされる。

これは中国の諺「欲速则不达」（yù sù zé bù dá）を体現している。非現実的な期限が常態化すると、チームは実際には速く動いていない。単に物事を機能させるための必須ステップを省略しているだけだ。省略された各ステップは最終的に失敗を招き、その失敗が省いた時間よりも多くの時間を浪費する。

その損害はエンジニアリングの枠を超えます。非現実的なスケジュールに基づいて契約製造業者に約束をすれば、その重要な関係を損なうことになります。製造業者は生産計画を立てるために現実的な予測を必要とします。「速く動いて物を壊せ」という混沌とした考え方はソフトウェア開発では通用するかもしれませんが、工場が守れない約束に基づいて生産ラインを割り当てる場合には完全に失敗します。

個人的な所感

私はより優れたCOOであるべきだった。組織の問題がまだ修正可能な段階で、もっと早く断固とした態度を示すべきだった。現実的なスケジュールを強く主張し、妥協を許すべきではなかった。その責任は私にある。しかし私はその境界線を学び、その知見を今後活かすつもりだ。

最初のハッカソンからサプライヤーへの最終メールまで、全行程に立ち会った。

スタートアップの若手エンジニアへ：物理学に関する直感を信じてほしい。計算上、接合部が破損すると示されたなら、それを文書化せよ。正式に主張を立てよ。スピード重視の圧力に屈して、真実を無視するな。プロとしての評価は、約束した内容ではなく、実際に達成した成果で築かれるのだ。

この六つの教訓が誰か——ハードウェア起業家、サプライチェーン専門家、あるいは起業を志す四十代の親——の助けになれば、これを記した価値はあった。

私は今もエンボディッドAIを信じている。ただ、それを制御するソフトウェアと同等の真剣さで設計されたハードウェアに値すると確信しているのだ。

著者について

Rui Xuはシリコンバレーを拠点とするハードウェア業界のベテランである。以前は、手頃な価格の人型ロボットに焦点を当てたY Combinator支援のロボティクススタートアップ、K-Scale Labsの最高執行責任者を務めた。 それ以前には、インテル、シャオミ、レノボ、アマゾン、バイトダンスにおいて18年間にわたり、シャオミMi Box、レノボSmart Display、Amazon Fire TVを含むコンシューマー向けハードウェア製品の開発・出荷に携わった。ロボット工学、ハードウェア、物理製品開発の現実についてruixu.usで執筆している。