韓国の主要メーカー各社が、「ロボットデータのTSMC」と呼ばれるConfigを支援

アジアにおける物理AIの進展は、同地域を世界的な産業のリーダーとして確立させたのと同じ製造の専門知識によって牽引されています。韓国、日本、中国、台湾では、製造業が依然として経済成長の礎となっています。サービスやソフトウェアに重点を置く経済圏とは異なり、これらの国々は歴史的に、大量生産、輸出志向型産業、そして極めて効率的なサプライチェーンに依存してきました。この構造的な基盤が現在、人工知能の導入に影響を与え、投資動向を左右しています。

こうした背景を踏まえると、ソウルとサンノゼに拠点を置き、ロボット基盤モデル（RFM）向けのデータインフラを開発するスタートアップ「Config」が、韓国最大の製造業コングロマリット傘下のベンチャーキャピタルから投資を獲得したことは、特に注目に値する。

サムスン・ベンチャー・インベストメントが主導した今回のシードラウンドは2,700万ドルを集め、応募が申込枠を上回る盛況ぶりとなった。これにより同社の企業価値は2億ドルを超え、総調達額は3,500万ドルに達した。 今回のラウンドには、現代自動車のベンチャー部門であるZER01NE Ventures、LG Tech Ventures、韓国の通信大手SKテレコムのベンチャーキャピタル部門であるSKT Americaが戦略的投資家として参加した。さらに、エンジェル投資家のピーター・アビール氏（Covariant AIの共同創業者でカリフォルニア大学バークレー校教授）や、未来アセット・ベンチャーズ、韓国開発銀行、GSフューチャーズ、カカオ・ベンチャーズ、Zベンチャーズなどの出資者も加わった。

Configは2025年1月、Metaの元研究員でありTwelve Labsのチーフサイエンティストを務めたCEOのソ・ミンジュン氏と、Waymo、Google、Naverでの勤務経験を持つ3名の共同創業者によって設立された。同チームはロボットそのものを構築するのではなく、ロボットが学習し機能するために不可欠なデータを提供するという、より根本的な目標に注力している。彼らは、優れたデータこそがロボットの有用性を高める上で不可欠であると確信している。

大規模言語モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要であるためコストがかかりますが、その「原材料」となるインターネット上の膨大なテキストデータは容易に入手可能です。しかし、ロボットに動作を教えることには別の課題があると、ソ氏はTechCrunchとの独占インタビューで説明しました。 トレーニングデータは一つひとつ物理的に収集する必要があり、そのためにはロボット本体、それを稼働させる施設、そして人員が必要となる。ソ氏によると、このためロボットAIの開発は、ソフトウェアのみのチャットボットよりもコストがかかるという。企業がより高性能なロボットを追求するにつれ、データ収集とラベリングにかかる費用は急速に膨れ上がる可能性がある。

Configは、他社のロボットAIを支える基盤となることを目指している。同社は自らの役割を、Apple、Nvidia、AMD向けに製造を行いながらも競合しない台湾の半導体メーカーTSMCに例えている。Configは、基礎となるデータを提供することで、ロボット工学分野でも同様の役割を果たそうとしている。大手メーカーが外部ベンダーへの依存を避け、独自のロボットAI開発を模索する動きが強まる中、この戦略は勢いを増している。Configが狙うのはまさにこの市場だ。

COO兼共同創業者のジャック・バン氏によると、Configはすでに収益を上げている。同氏はTechCrunchに対し、同社の現在の顧客には大手メーカー、システムインテグレーター、農業および防衛分野の企業が含まれていると語った。同分野の競合企業には、Physical Intelligence、Generalist AI、Skild AIなどが挙げられる。

画像提供：Kate Park

Configは、管理されたスタジオ環境と実環境の両方で、物理的な作業を行う人間の動作をキャプチャしている。同社はソウルとハノイを拠点としており、約300人のスタッフがデータ制作を担当している。これまでに10万時間以上の人間の動作データを蓄積しており、これは約3,000時間という最大級の類似オープンソースデータセット「AgiBot World」の30倍以上の規模に相当する。

多くのロボット工学チームは、人間の動作データでAIモデルを学習させ、その後そのモデルをロボット用に適応させています。しかし、Configは異なるアプローチを取っているとソ氏は述べました。 同社は、学習プロセスを開始する前にデータを変換することに注力しており、ロボットがどのように動き、周囲と相互作用するかに適した形にデータを調整している。ソ氏はこのプロセスを言語翻訳に例えた。ある種類のデータでモデルを学習させ、別の文脈でも完璧に機能することを期待するのは、英語の教材だけで韓国語を教えようとするようなものだとソ氏は述べた。

「変換すべきはモデルではなく、データです。この変換技術こそが、Configの技術的な差別化要因の核心です」とソ氏は強調した。

今回の資金調達は、以下の3つの重点分野に充てられる。ベトナムとソウルにおけるデータ運用を拡大し、収集データ量を100万時間に達すること、エンタープライズプラットフォーム事業を成長させ、2027年末までに年間経常収益（ARR）1,000万ドルを達成すること、そして、企業が専用のオンボードハードウェアを必要とせずにConfigの基盤モデルを利用できるクラウドベースの「Robot-as-a-Service（RaaS）」製品の立ち上げである。