KAISTとNvidiaは、次世代の基盤モデルがインターネットではなく筋肉から学習することを期待している

ロボット工学において最も価値のあるトレーニングデータは、インターネット上にはそもそも存在しないかもしれない。そのデータは、歩行分析室やリハビリテーションクリニック、そして過去10年間にわたり実際の人間の脚に装着され続けてきたウェアラブルロボットのログファイルの中に存在するのだ。 これこそが、韓国科学技術院（KAIST）が7月26日に発表されたNvidiaとの新たな提携に持ち込んだ資産であり、サンフランシスコAIサミットの数日後に、この半導体メーカーが韓国での事業展開をさらに拡大し続けている理由を説明している。

「ヒューマン・フィジカル・インテリジェンス・テクノロジー・センター」と名付けられたこの新組織は、KAISTの研究者とNvidiaが連携し、身体AIに関する共同研究を行うものです。その主たる目標は、「ヒューマン・モーション・ファウンデーション・モデル」の開発です。これは、人の歩き方、関節の可動、筋肉による力の発生、身体のバランス維持に関する大規模な測定データを用いて学習された汎用AIであり、動きを理解・予測・生成するように構築されています。 対象となる応用分野は、ヒューマノイドやリハビリテーションロボットからデジタルヘルスケアまで多岐にわたり、同センターは将来的には製造、造船、鉄鋼、物流分野への拡大も計画している。

この発表は、単なる大学の覚書の一つと誤解されがちだ。しかし、その詳細はそうではないことを物語っている。同センターは、実務実績のある共同所長を任命し、NVIDIAの専任技術リーダーを配置し、明確なモデルアーキテクチャの目標を掲げ、6ヶ月ごとのレビューサイクルを備えたガバナンス体制を整え、10年以上かけて蓄積され、ウェブ上からスクレイピングできないデータ資産を有している。

なぜ動作データが「堀」となるのか

大田（テジョン）にある韓国を代表する科学技術系大学であるKAISTは、長年にわたり歩行支援およびリハビリテーション用外骨格の開発に取り組み、チームが優勝を果たした国際大会「サイバトロン」などを通じて、実際のユーザーを対象とした検証を行ってきた。この新しいセンターは、「ヒューマン・フィジカル・インテリジェンス研究」を基盤として設立されたものである。

KAIST機械工学科内に設置された同センターは、スタートアップ「Angel Robotics」を通じて外骨格を商品化したウェアラブルロボット専門家のコン・ギョンチョル教授と、バイオロボティクスの専門家であるキム・ジョン教授が共同所長を務めている。 2024年に韓国のKOSDAQ市場に上場したソウルに拠点を置く企業「エンジェル・ロボティクス」は、歩行リハビリテーションシステムを病院向けに販売しており、これにより、同研究室のデータパイプラインは、単発の実験ではなく、規制された臨床導入を通じて構築されている。

韓国の人口動態が、この方程式の需要面を支えている。同国は世界最低の出生率と、最も急速に高齢化が進む労働力の一つを抱えており、そのためリハビリテーション用ロボットや身体補助機器は、輸出製品となる以前に国内市場としての需要が存在する。 80歳の高齢者が30代の工場労働者とはどのように動き方が異なるかを予測できる動作モデルは、韓国において単なる学術的な洗練ではなく、病院が費用を負担するウェアラブルロボットと、返却されてしまうロボットとの違いを決定づける要素となっている。 政府が「身体AI」を国家の柱の一つに位置づけ、6月に開始されたメガプロジェクトを通じて資金を提供するという決定は、この研究センターに、ほとんどの大学研究室が決して享受することのない政策的な追い風をもたらしている。

この実績が重要となるのは、生成AIブームによって覆い隠されてしまった、フィジカルAIに関する構造的な事実があるからだ。言語モデルは、数十年にわたって蓄積されたインターネット上のテキストを貪り食うことができた。 一方、人間の動きをモデル化する際には、それに相当するコーパスは存在しない。データは、計測機器を装着した被験者が実際の環境で歩行、持ち上げ、つまずき、立ち直る様子を、力や関節の測定値を付随させて生成する必要があり、また、ウェアラブルロボットが実際の身体が支援にどのように反応するかを記録することによっても生成されなければならない。 そのようなデータの、大規模かつ高品質なアーカイブを保有する者は、単なるデータセットというよりもむしろ石油埋蔵量に近いものを手中にしていると言える。そして、KAISTのアーカイブこそが、Nvidiaがこの交渉の席に着いている明確な理由である。

パートナー各社が開発するモデルは

この技術は、ロボットと人間の現在の関係性を一変させるだろう。既存の機械は、状況に応じた制御コードに基づき、あらかじめプログラムされた動作を実行する。 「モーション・ファウンデーション・モデル」を実行するロボットは、人の姿勢や軌跡を読み取り、次の動作を予測します。これにより、ウェアラブルロボットはユーザーが足を踏み出すまさにその瞬間に適切な関節に力を加えることができたり、生産ライン上のヒューマノイドロボットは、隣にいる作業員の動きに合わせて速度や経路を調整したりできるようになります。 平たく言えば、今日のロボットはプログラムされた階にしか止まらないエレベーターのようなものです。ここで目指しているのは、あなたがドアに向かって歩くのを見て、頼む前にドアを開けて待っていてくれるような機械です。

3日間で2件目となる韓国との提携

NVIDIA側からは、NVIDIA AIテクノロジーセンターのシニアマネージャーであるチャールズ・チャン氏が技術的な助言と開発支援を行い、同センターはNVIDIAの仮想世界シミュレーションプラットフォーム「Omniverse」およびそのデジタルツインツールに関する研究・教育プログラムを運営します。 また同センターでは、6ヶ月ごとに研究目標の見直しを行い、年1回の国際シンポジウムを開催するほか、KAISTの学生5～10名をNVIDIAの専門家による講義、メンタリング、共同プロジェクトに参加させる「学生アンバサダープログラム」を運営します。

このタイミングは偶然ではない。7月24日、KAISTとNVIDIAは、韓国語および国内産業向けのエージェンティックAIに焦点を当てた別の共同研究機関の設立を発表した。 その2日後、物理的な側面を真っ向から狙ったこのセンターが発表された。この提携が発表されたのは、韓国が「サンフランシスコAI宣言」に基づき、米国のテクノロジー企業と総額約9,500億米ドル規模のAI協力計画を締結し、物理AIが国家の柱の一つとして挙げられたのと同じ週のことである。 また、現代自動車は2028年までに米国で年間3万台のロボット生産能力を確保することを約束しており、これらはいずれも本誌が別途報じた。Nvidiaは

韓国のAI構築のあらゆる層――最上層のSKハイニックスのメモリ契約から、最下層の大田（テジョン）の大学院生に至るまで――に、系統立ててその影響力を浸透させている。

7月に発表された2つの取り組みの役割分担そのものが、多くのことを物語っている。 「エージェント研究所」は認知層、つまり韓国産業に合わせた言語処理や推論を担当し、新センターは物理層、すなわち動作や力を担当する。これらを合わせると、現在ほとんどのロボット工学研究所が採用しつつあるアーキテクチャを反映している。すなわち、何をすべきかを決定する推論モデルと、身体がそれをどのように実行すべきかを決定する動作モデルである。 NVIDIAが双方にシミュレーション、演算、およびアドバイザリースタッフを提供していることは、韓国のAIの「脳」と「身体」をつなぐ結合組織が、単一ベンダーのプラットフォーム上で動作することを意味する。これはまさに、NVIDIAが過去2年間にわたり、関与するあらゆるロボット工学エコシステムにおいて構築してきた立場そのものである。

競争環境が、この状況をさらに鮮明にしている。Google DeepMindは、Boston Dynamicsや自社のGemini Roboticsシリーズと連携して、ロボットの基盤モデルを構築している。Teslaは、大規模に収集した動画データや遠隔操作データを用いてOptimusを学習させている。 Unitreeから北京ヒューマノイドロボットイノベーションセンターに至る中国の各団体は、動作データセットの構築を急ピッチで進めており、復旦大学と提携する中国のスタートアップは、今週末、ロボットの触覚に関する大規模なデータセットを公開した。これについても本日取り上げている。 KAISTのアプローチを際立たせているのは、臨床グレードの人間データだ。実際の患者やユーザーからの筋力やバランスの測定値であり、これは動画スクレイピングでは生成できないデータであり、人間の身体と物理的に協調しなければならない機械にとって最も重要なものである。

購入者や開発者が大田（テジョン）から学ぶべきこと

ウェアラブル分野は、同センターにとって最も明確な商業的な成長の道筋を示しています。外骨格の普及は、この10年間、コントローラーの性能が

装着者の動きに遅れが生じ、ユーザーは自身の補助装置と格闘せざるを得なくなる。反応するのではなく先読みする動作モデルは、こうしたシステムがリハビリテーションクリニックにとどまり、倉庫現場には導入されなかった根本的な使い勝手の不満を解決するものである。 もし同センターのモデルがその遅延を顕著に削減できれば、購入者は病院にとどまらず、2020年代初頭に外骨格のパイロットプロジェクトを断念した物流会社や建設会社も、ようやく「助け」として実感できるハードウェアを求めて戻ってくるだろう。

技術評価者にとって、同センターが近い将来に生み出す製品はロボットそのものではなく、モデルやベンチマークであり、実用上の課題はアクセスに関するものだ。大学、研究機関、スタートアップ各社は、「ヒューマン・モーション・ファウンデーション・モデル」またはその構成要素が、オープンに公開されるのか、商用ライセンス供与されるのか、あるいは政府が構築しつつある韓国の産業エコシステム内に留められるのかに注目すべきである。 同センターが製造、造船、鉄鋼、物流分野への拡大を計画していることは、HD現代の造船所からポスコの製鉄所に至るまで、既存企業がモーション認識型機械の最初の機関顧客となる韓国産業のロードマップと読み取れる。

懐疑的な見方をする人は、この発表に含まれていない点に注目すべきだ。すなわち、予算の開示、データセットの規模、モデルの開発スケジュール、ベンチマークに関する公約が一切ないということである。産学連携センターは、モデルをリリースすることなく何年もの好意を享受し続けることができる。また、モーション向けのファウンデーションモデルは、人間の動きが体格、年齢、病状によってテキストとは異なる形で変化するため、未解決の科学的課題に直面している。 6ヶ月ごとのレビューサイクルは、そのリスクに対するガバナンス上の対応であり、技術的な解決策ではない。同センターの信頼性は、最初のレビューサイクル内に再現可能な結果を公表できるかどうかにかかっている。

また、言及する価値のある、より目立たないリスクもある。それはデータガバナンスだ。臨床動作データは健康データであり、誰一人として

このプロジェクトが、商用ヒューマノイドのオペレーターを育成するものだと想像した。KAISTとNvidiaが同意、匿名化、国境を越えたデータ流通をどのように構築するかは、今後続くあらゆる病院システムや外骨格ベンダーにとって先例となるものであり、たった一つの失策が、このプロジェクトの価値の源泉であるアーカイブそのものを凍結させてしまう可能性がある。 パートナー各社はこの点についてまだ公に何も述べておらず、評価者はこの点について問うべきである。

とはいえ、戦略的な読みは明確であり、引用に値する。物理AIにおいて、希少な資源はもはや計算能力や資本ではなく、検証済みのヒトの動作データであり、過去10年間にわたりその収集に取り組んできた機関こそが、突如としてロボティクス分野で最も注目すべきパートナーとなっているのだ。Nvidiaはまさにそのデータへのアクセスを確保するため、わずか3日間で2つの韓国研究提携に署名した。 ロボット工学者は長年にわたり、この分野のボトルネックがハードウェアからデータへと移行すると主張してきた。このセンターは、世界で最も価値のあるチップメーカーがその見解に同意した結果、どのような形になるかを示している。

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