ラプラス・インテリジェンス、出荷前のロボットに対してレッドチーム攻撃を実施

ミシガン州アナーバーを拠点とし、ロボットや自動運転車向けの自動化されたレッドチームングを開発しているスタートアップ「Laplace Intelligence」は、2026年10月13日に開催された「TechCrunch Disrupt 2026」の「Startup Battlefield 200」ステージでプレゼンテーションを行い、物理的なAIシステムには、サイバーセキュリティチームが数十年にわたりソフトウェアに対して実施してきたのと同じような、意図的かつ 敵対的なストレステストが必要であると主張した。同社の前提は具体的かつ不快なものである。 ロボットや自動運転車が導入に十分な安全性を備えているかという問いに対する業界の現在の答えは、主に内部的な判断に委ねられている。ラプラスは、その問いに答える唯一の信頼できる方法は、人間のオペレーターや保険会社、規制当局が現場で実際に故障に直面する前に、AIシステムが意図的かつ体系的にロボットを故障させようとする試みを行うことにあると確信している。

ラプラスは1年前、ミシガン大学を拠点に、最高経営責任者（CEO）のハウイー・サン氏と、サン氏の元博士課程指導教官であるチーフサイエンティストのヘンリー・リウ氏によって設立された。これは、2023年に両者が発表した、シミュレーション環境下での自動運転システムへの挑戦に関する研究（『ネイチャー』誌の表紙を飾った）を基にしている。 この学術的成果こそが、当初から自動運転企業からの関心を集めたものであり、その関心こそが最終的にサンを研究の現場を離れ、このアイデアを製品化するよう後押しした。 同社の社名は「ラプラスの悪魔」に由来している。これは1814年にフランスの学者ピエール＝シモン・ラプラスが提唱した思考実験で、宇宙のあらゆる粒子に関する完全な知識があれば未来を完全に予測できると想定したものである。サン氏はこの概念を意図的に引用している： サン氏の言葉を借りれば、ラプラスはシミュレーションを用いて、ロボットが実際にその状況を経験する前に、現実世界の未来を予測しているのです。

現実を再現し、意図的にロボットを故障させる

Laplaceの製品の中核をなすのは、Nvidiaのワールドシミュレーションプラットフォーム「Cosmos」のポストトレーニング版に基づいて構築された高忠実度のシミュレーション環境であり、これは現実世界を基盤としています。

合成や純粋に手作業で作成されたシーンではなく、実際のデータを用いています。 同社は、実世界の地図データと、Googleストリートビューの画像のような単純な参照画像を組み合わせて、実際の場所を再現している（Sun氏は例としてアリゾナ州の高速道路やパリの横断歩道を挙げている）。そして、その再現された環境を舞台として、AIエージェントがロボットや車両の挙動を継続的に検証し、弱点や故障箇所を探り出す。 開発者は自然言語でシミュレーターに指示を出し、条件をリアルタイムで変更できる。例えば、シーンに午後の交通量を追加することで、テストエンジニアは、実世界で再現するにはコストがかかりすぎたり、時間がかかりすぎたり、あるいは単に危険すぎるようなエッジケースを検証することが可能になる。

Sun氏が説明したように、その目標は、導入に先立って顧客企業の問題を特定・修正し、その後、顧客、保険会社、規制当局が共に信頼できる共通の証拠基盤を徐々に構築することにある。 この最後の点は、単なる売り込みを超えて真剣に受け止める価値がある。サン氏は、ラプラスの出力を単なる社内エンジニアリングツールとしてではなく、保険引受担当者や規制当局が、物理的なAI導入の補償や承認を決定する際に最終的に依拠できる、第三者から信頼される安全性の証拠として明確に位置づけているのだ。 もしラプラスが実際にそれを実現できれば、こうした信頼性の高い証拠基盤の構築は、業界における真のギャップを埋めることになるだろう。現在、ロボット企業にとって、他の業界における衝突試験の評価やサイバーセキュリティの侵入テスト報告書のように、外部に対して安全性能を実証するための標準化され、独立して検証可能な手段は存在しないからだ。

なぜ今、2年前よりもこの問題が重要なのか

サン氏が、なぜこの取り組みが今重要なのかを説明する際、具体的に挙げた事例は、OpenAI傘下のエージェントがHugging Faceのインフラと予測不能な形で相互作用した最近のインシデントである。この出来事は、AIエージェントが、その開発者自身の意図とは異なる行動をとる可能性があることを示した。

純粋なデジタル環境においても予想していなかった。彼が「Disrupt」で記者団に直接述べた要点は、AIエージェントが、単にデータを処理するだけのソフトウェアではなく、物理空間を移動する機械を制御するようになると、その予測不可能性が根本的により危険なものになる、というものである。 ロボットや自動運転車は、管理されたパイロットプログラムから一般的な商用展開へと移行しつつあるが、そのペースは、実環境が最終的に生み出す「ロングテール」の状況を体系的にテストする業界の能力を上回っている。まさにこのギャップこそ、ラプラスが内部チームが見落としている問題を捕捉できるほど厳格なシミュレーションベースのテストを実現できれば、同社が活用できる強みとなる。

ロボットや自動運転車のベンダーを評価する調達チームやリスク管理チームにとって、ラプラス社の台頭は、同社が成熟した商用製品をまだ持っていない段階であっても、注視すべきシグナルである。 これは、体系的な敵対的セキュリティテストが、ベンダー独自の内部品質保証プロセスとは切り離された、独立したサービスカテゴリーとして確立しつつあることを示唆している。これは、内部のセキュリティ保証だけでは不十分になった時点で、独立した侵入テストがエンタープライズソフトウェアの標準的な調達要件となったのと同じような流れである。 今日、物理AIベンダーを評価するバイヤーには、各社のマーケティング上の主張以外で、競合するサプライヤー間の安全性の厳格さを比較する実質的な手段がありません。もし独立したレッドチームによる検証が業界の標準となれば、バイヤーはその比較を行うための具体的な根拠を得ることになるでしょう。

レッドチームングと、購入者がすでに知っている安全性テストとの違い

ほとんどの物理AIの購入者は、すでに何らかの形の安全性検証に予算を計上しています。認証機関、産業オートメーションに由来する機能安全規格、自動運転車向けのベンダー主導のテストコースなどは、すべて導入チェックリストの確立された要素です。ラプラスのアプローチが、こうした既存のツールキットと一線を画すのは、その中に組み込まれた敵対的な姿勢にあります。

テストそのもの。認証プロセスでは通常、システムが想定される条件下で定義された仕様を満たしているかどうかが確認されますが、 一方、レッドチームのエージェントは、仕様主導のテスト計画では考えも及ばないような「エッジケース」――例えば、駐車中の配送トラックの陰から不自然な角度で歩行者が飛び出してきたり、路面摩擦が急変したり、障害物の一部が見えにくくなっていたりといった状況――を意図的に作り出すことで、誰も想定していなかった条件を明確に探し出そうとする。 この違いは、数十年前、サイバーセキュリティの実践が「コンプライアンス主導の監査」と「真の侵入テスト」に分かれた経緯をほぼそのまま反映しており、ソフトウェアセキュリティにおけるこれら2つの分野の隔たりは、ラプラス社が物理的なAI安全性テストにおいても生じると予測している隔たりを、合理的に予見するものです。

調達チームにとっての実務上の意味は、レッドチーム活動が既存の認証や安全プロセスを置き換えるものではなく、それらを補完するものであるということです。 関連する産業用または自動車用安全認証に合格したロボットや車両は、既知の仕様への準拠を実証している。一方、持続的な敵対的シミュレーションテストにも耐え抜いたシステムは、それ以上のことを実証している。すなわち、その仕様の境界外においても、システムが円滑に、あるいは少なくとも予測可能な形で性能を低下させることを実証しているのだ。 真に構造化されていない環境――公共の歩道、 混雑した小売店舗の売り場、共有倉庫の通路といった、真に構造化されていない環境において物理的なAIを展開するためにベンダーの候補リストを作成する購入者は、この種の敵対的テストの有無を、単に基準となる認証基準をクリアしただけのベンダーと、顧客に発見される前に自ら失敗モードを探し出したベンダーとを区別する重要な差別化要因として扱うべきである。

レッドチームの結果を信頼する前に購入者が尋ねるべきこと

ラプラスの提案が提起する明白な疑問、そしてその結果に依存するあらゆる購入者が最終的には直接的な回答を必要とする疑問は、

それは、再構築されたシミュレーションが、それが代用している現実世界を実際にどれほど忠実に再現しているかという点にある。 実際の地図データやストリートレベルの画像に基づいたシミュレータは、純粋に合成されたテスト環境よりもはるかに厳密な基盤となるが、シミュレーションは定義上、現実そのものではなく現実のモデルに過ぎない。そして、ラプラスのレッドチーム分析の価値は、シミュレーションで発見された不具合が、実際に現場で発生する不具合を予測できるかどうかにかかっている。 ラプラスの悪魔に由来するサン社自身の枠組みは、その前提の限界について率直に述べている： 完全な予測能力は常に思考実験であり、達成可能な技術基準ではない。購入者は、ラプラスの結果を、その試練を乗り越えたシステムが本番環境で決して失敗しないという保証としてではなく、敵対的テストを全く行わない場合よりもはるかに優れたフィルターとして扱うべきである。

この注意書きは、ラプラスのアプローチの背後にある商業的論理を損なうものではなく、むしろ、購入者が今日、そのアプローチに対して抱くべき適切な信頼の度合いを定義するものである。 大学の研究室を離れてわずか1年のスタートアップが、1つのピッチステージ上で20社と注目を競い合っている状況では、保険会社や規制当局がその成果を単独で決定的な証拠として扱えるような実績を、まだ積み上げていない。 それにもかかわらず、ラプラスが構築したものは、実世界に基づいたシミュレーション層と、ロボットの限界点を特定するために明示的に設計されたAIエージェントを組み合わせたものであり、物理AI業界がこれまで主に各社の内部判断に委ねてきた問題に対する、真に独自のアプローチである。 また、ラプラス自体がこれを標準化する企業になるかどうかに関わらず、注目に値するインフラ層である。

本分析は、TechCrunch Disrupt 2026での公式発言および本稿の公開日時点で公表されている企業資料を総合したものであり、投資、財務、または専門的なアドバイスとして解釈されるべきではありません。本稿は一般的な情報提供を目的として提供されています。

のみ。