自動化から自律性へ：Hexagon Roboticsが語る産業用ヒューマノイドの実践的導入と「模倣学習」の衝撃（Hannover Messe2026報告）

Komiya Masahito
5月1日
読了時間: 10分

更新日：4 日前

インターネット上には、ロボットがダンスを披露するなどエンターテインメント性の高い動画が数多く溢れている。しかし、現代の製造業や物流業界が真に求めているのは、過酷な現場で「実用的な作業（real work）」を完遂できるソリューションである。本稿は2026年4月にドイツ・ハノーファーで開催された世界最大の製造業に関する展示会Hannover Messe2026の下記セッションの内容を紹介する。ヒューマノイド（人型ロボット）に特化した企業であるHexagon RoboticsのCommercial担当バイスプレジデントの講演「自動化から自律性へ：実際の産業環境におけるヒューマノイドシステムの展開の内容を基に、製造業におけるヒューマノイドの実用性と、それを支えるAI技術の最前線を紐解いていく。同氏が「我々のステージは工場である」と語る通り、極めて実践的かつ実用主義的なアプローチの全貌に迫る。

セッション：

Humanoid robots in action: Today’s real-world deployment and industrial use cases

（ヒューマノイドロボットの活躍：現在の実社会での導入と産業分野での活用事例）

登壇者：

・Darius Wilke　Vice President Commercial　Hexagon Robotics GmbH

セッション概要：

ヒューマノイドロボットはもはや未来の構想ではなく、既に様々な産業環境でテストされ、導入されています。このディープダイブセッションでは、Hexagon Roboticsのリーダーたちが、多目的ヒューマノイドプラットフォームの様々なユースケースにおける実用的な応用例に焦点を当て、今日実現可能なことをご紹介します。知覚やナビゲーションから、実際の生産環境におけるタスク実行、統合、安全性に至るまで、これらのシステムが現場でどのように動作するのかを探ります。現場での経験に基づき、重要な知見、パフォーマンス、そしてヒューマノイドロボットの自律性を拡大する際の現実的な課題について解説します。このインタラクティブなセッションでは、専門家と交流し、実際のユースケースについて議論し、工場現場で生産性と柔軟性を向上させるために、ヒューマノイドロボットを今日からどのように導入できるかを学ぶことができます。

なぜ今、従来の産業用ロボットではなく「ヒューマノイド」なのか？

自動化やロボティクスの経験がある読者にとって、「なぜ他の自動化設備ではなく、あえてヒューマノイドが必要なのか？」という疑問はごく自然なものだろう。Milin氏はこの問いに対し、現在の製造業における生産方式の根本的な変化を指摘する。

かつての自動車製造のように、同じ生産ラインを2年、3年と稼働させ続ける「大量生産・少品種（High volume low mix）」のモデルから、現在では多種多様な部品を少量ずつ生産する「少量多品種（Low volume high mix）」の環境へと、多くの産業が移行しつつある。このような環境下では、ロボットが複数の異なる機械で異なるタスクを担うような柔軟性が求められる。

ヒューマノイドが重要視される最大の理由は、彼らが「人間に似ているから」ではなく、現在の工場の作業スペースや環境が「人間のために設計されている（designed for humans）」からである。従来の産業用ロボットを導入する場合、その設備に合わせて作業スペース全体を根本から再設計しなければならないという高いハードルが存在する。しかしヒューマノイドであれば、既存のレイアウト、既存のツール、既存のワークフローを人間と全く同じように使用して作業を完遂できるため、大規模な環境改修を必要としない。

さらに、深刻な労働力不足も導入を後押ししている。多くの企業が「複数シフトで工場を稼働させたいが人が集まらない」「そもそも人がやりたがらない作業がある」といった課題に直面しており、ヒューマノイドはこれらの課題を解決する強力な選択肢となっている。

多用途な“スイスアーミーナイフ”：自律型ヒューマノイド「EAON」の実力

Milin氏はヒューマノイドを、従来の「産業用ロボット」と工場内を自律的に移動する「モバイルプラットフォーム（AGVなど）」の機能を併せ持った存在であると定義する。単にモノを移動させるだけでなく、部品を掴んだり機械にロードしたりといったマニピュレーション（オブジェクトの操作）も可能な、極めて多用途な「スイスアーミーナイフ」のようなツールである。

Hexagon Roboticsが展開するヒューマノイドロボット「EAON（イーオン）」は、まさにこのコンセプトを体現している。

サイズと重量：身長は約165cm、体重は60kgであり、多数のセンサーを搭載している。
圧倒的な移動効率：Eonは足ではなく「車輪」を備えている。これにより、展示会を歩く人間の一般的な歩行速度（秒速約1.3メートル）を大きく上回る、秒速2.4メートルという非常に高速かつ効率的な移動を実現している。
自律的な「コーヒーブレイク」：2つのバッテリーを搭載し、約4時間の連続稼働が可能。特筆すべきは、バッテリー残量が低下すると自らステーションに向かい、自身でバッテリーを交換して作業に復帰する自律性を備えている点だ。
現場ニーズに合致したペイロード：8〜15kgの可搬重量を持つ。実際の工場において人間が手で扱う部品の大部分は、人間工学的な観点（腰痛防止など）から5kg以下に制限されているため、EAONのスペックは現場のニーズに完全に合致した最適なトレードオフとなっている。

脱プログラミングを実現する「模倣学習（Imitation Learning）」

多数の関節（腕、脚、肘、手など）を持つ複雑なヒューマノイドを、従来の産業用ロボットのように座標などを記述して「プログラミング」することは、膨大な時間がかかり実用的ではない。そこでHexagon Roboticsが採用している革新的なアプローチが、AIを用いた「模倣学習（Imitation Learning）」である。

この手法では、人間がVRグラス（手の動きを監視するデバイス）を装着し、ロボットをコントロールしながら実際のタスク（部品を拾い上げて所定の場所に置くなど）を実行する。ロボットは、その人間の動きを正確に模倣する。人間は「どのように作業すればよいか」を既に知っているため、この方法を用いることで非常に実用的かつ効率的にロボットに仕事を教え込むことができる。

その裏側では、AIモデルが人間の動作データから学習を行っている。この動作のエピソードを10回、20回、30回、50回と繰り返すことで、AIモデルはある時点から「一般化（Generalize）」を開始する。つまり、単なる動きの再生ではなく、「大きな部品は左の箱へ、小さな部品は右の箱へ入れる必要がある」といった作業の目的やルール自体を自律的に理解し始めるのである。

教える人間の手が震えていれば、最初はロボットの手も震えてしまうが、多数のデータを記録して学習させることでそのノイズは平均化され、最終的には非常に安定した強固なアプリケーションが完成する。この手法を用いて1つのタスクだけでなく、20、50、100と多数のタスクを教え込むことで、工場内で多種多様な作業をこなせる万能なマシンを生み出すことが可能となる。「ヒューマノイドのハードウェアの背後にはAIがあり、AIを用いることで無数のタスクを教えることができる」という点が、この技術の最大の核心である。

成功の秘訣は「期待値のコントロール」と「焦点を絞った導入」

インターネット上の動画を見るとヒューマノイドは何でもできるように思えるため、顧客の期待値は非常に高くなりがちである。しかし、Milin氏は実際の工場環境への導入においては、非常に「焦点を絞った（focused way）」アプローチをとることが不可欠だと警告する。

導入の際は、まず1つか2つの特定のアプリケーションやステーションを選ぶことから始まる。同社の専門家が工場を訪問し、写真や動画を分析して自動化が可能かどうかのコンセプトを作成する。成功の鍵は、範囲の狭いアプリケーション群を選び、かつ「人間のために作られた環境」をターゲットにすることだ。

また、ヒューマノイドは破壊的な新技術であり多くのことが可能だが、「全て」ができるわけではないため、期待値に関して「規律を保つ（stay disciplined）」ことが極めて重要である。ヒューマノイドが人間の完全なレベルに達するまでには、さらに6ヶ月、12ヶ月、あるいは18ヶ月を要する可能性がある。現状でも人間より優れている部分はあるものの、劣っている部分も存在する。したがって、最初に導入すべき最適なユースケースは「夢のあるエキサイティングな作業」ではなく、「最も反復的で、一般的で、極めて単純なタスク」から始めることが成功への確実なレシピとなる。

データ駆動型自動化へのパラダイムシフト：早期着手する先進企業たち

模倣学習の導入は、自動化のプロセスが「データ駆動型（Data-driven）」へと根本的に変化することを意味する。従来の自動化が現場やシステムインテグレーターによる「プログラミング」であったのに対し、これからの自動化には実作業の例（デモンストレーション）、動画、エッジケースなどの「膨大なデータ」が必要となる。

データを長く多く集めるほど、モデルやタスクはより堅牢（ロバスト）になるため、実験や概念実証（PoC）はできる限り早期に開始しなければならない。例えば、極めて高い品質基準を要求するBMWなどの自動車メーカーは、すでに数ヶ月前からこの技術の学習を開始し、過酷な環境に耐えうるレベルの堅牢なモデルの開発を進めている。

将来的には、自動化の大半はプログラミングではなく「データとデモンストレーション」によって行われるようになる。しかし、多くの企業はデータを扱いノウハウを構築することの重要性を未だ過小評価しており、このパラダイムシフトを理解して早期に行動することが、今後の競争優位性を築く鍵となる。

スムーズな実稼働に向けた6つの協業ステップ

実際の導入に向けたHexagon Roboticsとの協業プロセスは、以下の明確なステップで進行する。

ユースケースの発見（Use case discovery）：顧客が何を達成したいのかを深く理解し、マニピュレーションや検査など、考え得るユースケースのリストを定義する。
すり合わせ（Alignment）：工場内に10個の候補があった場合、実現可能性の観点から2〜3個の短いリストに絞り込む。
ラボパイロット（Lab pilots）：顧客から実際の部品を預かり、チューリッヒのエンジニアリングオフィスでセットアップを行い、実現可能かの初期検証を行う。
環境テスト：ラボでのテストが期待を満たすものであれば、顧客の実際の工場環境に持ち込み、最初の実地テストを行う。
ファクトリーパイロット（Factory pilot）：工場のシステムと接続し、昼夜を問わず稼働させる「準本番環境（semi-productive work）」でのテストを行う。
実稼働：最終的に工場の業務に完全に統合され、実際の「リアルな仕事」を担う。

独自データが競争力となる「フィジカルAI」の未来

システムが大規模化した場合の懸念として、「新しいタスクのたびにゼロから訓練をやり直す必要があるのか？」という疑問が生じる。これに対しMilin氏は、まずシミュレーション環境でモデルを十分に訓練し、それを「ポリシー（人間の反射神経に相当するもの）」としてロボットに展開する手法を解説した。一度堅牢なモデルが完成すれば、それを50台でも100台でも、フリート（ロボット群）全体に一斉に展開することが可能である。

実際にある顧客は、世界中にある100の工場と15,000のアプリケーションの中から共通する20のタスクを選び、専門に訓練するための「ヒューマノイドジム」を構築した。そこで鍛え上げたモデルを世界中のフリートに展開し、さらに複数のモデルを重ね合わせることで多機能なマシンへと進化させている。

また、AI学習データの扱いも重要なポイントである。ChatGPTのようなLLMはインターネット上の公開データで学習するが、産業界には特許や企業秘密があり、公開データは存在しない。例えば、BMWが自社の製造データを競合他社と共有することはあり得ない。したがって、各企業は自社のプロセスや部品に完全に特化した独自のデータを構築し、能力を社内で育成しなければならない。あるCNC工作機械メーカーは、自社の機械にヒューマノイドを連携させ、24時間稼働で5つの異なる機械に部品をロードする独自の自動化ソリューションを開発している。

Milin氏は、「2〜3年が経過し、このような特化型モデルが50、100と蓄積されていけば、ヒューマノイドはiPhoneのように様々なタスクに適用できるユビキタス（遍在的）な存在へと進化していく」と予見する。物理的実体を持ったAI、すなわち「フィジカルAI」は決して誇大宣伝（ハイプ）ではなく、産業界にとって極めて革命的な技術なのである。