東京サミットで、日本のヒューマノイドロボットが中国との正念場を迎える

フィジカル・デスク RAI | 2026年7月6日

現代の人型ロボットは日本で発明された。1973年に早稲田大学で開発された「WABOT-1」は、歩行や物体の把持が可能な世界初の実物大アンドロイドであり、その後、ホンダの「ASIMO」がその世界的な象徴となった。 今月東京で開催された「ヒューマノイド・サミット」では、その遺産が危うく見えた。IEEE Spectrumによると、会場には約40台のロボットが展示されていたが、中国製のシステムが日本製を大幅に上回っていた。 ブースター・ロボティクスの「K1」やユニツリーの「G1」が人だかりを呼んだ一方で、痛烈な事実として、一部の日本企業が自社製のハードウェアではなく、中国製のロボット本体を用いてデモンストレーションを行っていた。

この数字が当時の雰囲気を物語っている。国際ロボット連盟（IFR）によると、中国は現在、他のどの国よりも多くの産業用ロボットを稼働させており、2024年の世界における新規ロボット導入台数の約54％を占めた。この基盤がヒューマノイド製造のスピードへとつながっており、中国企業は汎用プラットフォームを、日本の小規模な専門メーカーが追随できないほどの量と価格で出荷している。 日本には、依然として精密で信頼性の高い機械を製造するノウハウがある。問題は、AIソフトウェアが勝敗を大きく左右するようになった今、その精密さが依然として競争に勝てるかどうかだ。

何が変わったのか：ソフトウェアが職人技に勝る時代

何十年もの間、日本の強みは器用な手、静粛性の高いサーボモーター、そして競合他社が追随できない製造公差にあった。針に糸を通せるほど繊細なロボットハンドのデモンストレーションが示すように、その強みは今も健在だ。しかし、重心がアクチュエータから基盤となるモデルへと移行した。 ロボットの価値は今や、指がどのように曲がるかではなく、部屋を認識し、多段階のタスクを計画し、見知らぬ物体にも応用できるAIスタックに大きく依存している。中国の新参企業は、ソフトウェア主導の汎用性と低い単価を売り込み、展示会場での圧倒的な出展数にそれが表れていた。

日本の対抗策：AIRoAと国家

データプラットフォーム

日本も立ち止まってはいない。2024年12月に結成されたコンソーシアム「AIロボット協会（AIRoA）」には、トヨタ、日産、NEC、富士通、KDDIなど約12社が加盟しており、ロボットの共通基盤モデルやオープンなトレーニングデータのためにリソースを共有している。 6月には、AIRoA、トヨタ、産業技術総合研究所（AIST）が共同で、ロボットの模倣学習のためのデータ収集インターフェースを標準化し、各社が独自のデータセットを個別に構築するのではなく、実世界の操作データを共有できるようにした。 また、AIRoAはトヨタの「Woven City」プロジェクトに「発明者（Inventor）」として参画し、静岡県の実験的テストタウンで実環境下でのロボットの試験運用を行っている。 これとは別に、経済産業省は、新興ベンチャー企業のノエトラ社がソフトバンクおよびプリファード・ネットワークスと共同で主導する、国産マルチモーダルロボットの「脳」開発に約3,873億円を拠出することを決定した。

さらなる大きな賭け：2040年までに1,000万台のロボット

東京の取り組みは、単一のコンソーシアムにとどまらない。 政府が改定した「フィジカルAI」戦略では、2040年までに飲食店、食品製造、物流、医療など18の分野に、AIを搭載したロボット1,000万台を導入することを目標としており、測定可能な成果を条件として、5年間で最大1兆円（約61億ドル）の国からの支援が予定されている。 その背景には、競争力だけでなく人口動態的な要因もある。日本の労働力人口の減少と高齢化により、すでに人手不足に直面している業界にとって、フィジカルAIは単なる目新しさではなく、業務上の必要不可欠なものとなっている。

「日本はWABOT-1やASIMOでこの分野の先駆者となったが、今回のサミットで明らかになったのは、ヒューマノイドロボット分野におけるリーダーシップは、もはやハードウェアの精度だけでは決まらないということだ。データと基盤モデルを所有する国こそが、ロボットを支配するのだ。」

サミットに参加したアナリストたちは、汎用ロボティクス分野において、日本が依然として獲得可能な1,000億ドルの市場機会があると指摘した。ただし、それを実現するには、規制緩和を加速させ、サプライヤー基盤を多様化し、AIとデータインフラを単なる付随的な要素ではなく、中核的な競争力として位置づける必要がある。

優れたハードウェアをさらに強化するもの。AIRoAのメンバーであるトヨタのフロンティア・リサーチ・センターは、製造の信頼性と集約されたトレーニングデータを組み合わせることで、中国が規模の拡大と「ソフトウェアファースト」の設計によって築いた差を埋めることができると見込んでいる。

Q：東京で開催されたサミットで、なぜ中国のロボットが日本のロボットを上回ったのですか？

A: UnitreeやBooster Roboticsといった中国のメーカーは、2024年に世界の設置台数の約54％を占めた産業用ロボットの基盤を活用し、ヒューマノイドロボットの生産をより迅速かつ低コストで拡大させた。

Q: AIRoAとは何ですか？また、なぜ重要なのでしょうか？

A: トヨタ、日産、NEC、富士通などが参加する日本のコンソーシアムであり、ロボットのトレーニングデータを共有し、共通の基盤モデルを構築することで、日本が従来抱えていた、各社が独自に開発する分断されたアプローチを是正するものである。

Q：日本は追いつくためにどれほどの費用を投じているのですか？

A：ロボットの導入に5年間で最大1兆円（61億ドル）を投じるほか、ノエトラ、ソフトバンク、プリファード・ネットワークスが主導する国内のAI「脳」開発に約3,873億円を投入する。

Q：日本のロボットハードウェアは実際に遅れをとっているのでしょうか？

A: 精度の面ではそうではない――日本企業は針に糸を通せるほどの繊細な手さばきを見せている。格差があるのは、AIソフトウェア、データの共有、そして製造規模の面だ。

日本を超えて重要な理由

今回の東京サミットは、すべての先進国がやがて直面する戦いの前兆だ。ロボットは、単一用途の産業用アームから、共有・集約されたデータセットで学習された汎用システムへと移行しつつあり、単に最も頑丈なシャーシだけでなく、そのデータパイプラインを掌握する国こそが、今後10年間の自動化の条件を決定づけることになる。 日本の答え――データ共有の標準化、Woven Cityでの実証実験、そして主権型AIモデル――は、信頼性と開放性が単純な規模の大きさに打ち勝つことができるという賭けである。 多くの報道が見落としている点がある。競合する企業間でデータを共有することは、技術的な問題であると同時にガバナンス上の問題でもあり、日本の2040年という目標は、その実現に向けた猶予期間をわずか15年余りにしか与えていないのだ。

職人技の文化もまた、プラットフォーム文化になり得ることを証明する。

出典：IEEE Spectrum — 「ヒューマノイドロボットの先駆者である日本は、今や中国に追いつけるか？」、2026年7月4日掲載。