株式会社renue
renueについて
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Tesla以外の米国ヒューマノイド ― 3社3様の設計思想
ヒューマノイドロボットの話題はTesla Optimusに集中しがちですが、米国にはFigure AI、Boston Dynamics、Apptronikという、それぞれ全く異なるアプローチで市場を狙う3社が存在します。
2025年9月の調達時評価額が$390億のソフトウェアファースト企業、運動性能世界一のハードウェアの巨人、「力制御」で安全な協働を追求する実用主義者——3社の設計思想を理解すれば、ヒューマノイド産業の「勝ち筋」の多様性が見えてきます。
3社の戦略マトリクス
| 軸 | Figure AI | Boston Dynamics | Apptronik |
|---|---|---|---|
| 設計思想 | ソフトウェアファースト | 運動性能の極限 | 力制御・安全な協働 |
| 価格帯 | 未公表 | 用途・導入条件を個別相談 | 量産でコスト低減を目指す。販売価格の公表なし |
| 製造方式 | 自社工場（BotQ） | 自社製造＋Hyundaiの生産体制拡大計画 | OEM（Jabil提携） |
| 評価額/出資 | $390億（2025年9月調達時） | Hyundai側が2021年6月に80%取得 | 2026年2月発表：Series A総額$9.35億超。評価額の絶対値は非公表 |
| AI開発・連携 | 自社Helix / NVIDIAが出資 | Google DeepMind | Google DeepMind |
| 2026年注力 | 家庭・商用向けFigure 03 | RMAC等への出荷計画 | Apolloの生産・展開拡大 |
Figure AI ― ソフトウェアで「知能」を制する
Helixモデル：デュアルシステム設計
Figure AIの最大の差別化要因は、自社開発のHelix VLAモデルです。以下は2025年2月発表の初代Helixの2システム構成です（Figure公式技術解説）。2026年1月には全身制御へ拡張したHelix 02も発表されています：
- System 2（70億パラメータ）：推論・計画を担当。「何をすべきか」を考える「遅い脳」
- System 1（8,000万パラメータ）：200Hzでリアルタイム制御を担当。「どう動くか」を実行する「速い脳」
500時間のテレオペレーションデータで学習され、上半身全体を自律制御します。このデュアルシステムは人間の脳の「直感的な反応」と「意識的な判断」の分離に着想を得ており、ロボットAIの設計として先進的なアプローチです。
BMWでの1,250時間超の実績
Figureが2025年11月19日に公表したBMWスパータンバーグ工場での導入結果は、11か月の導入期間・1,250時間超の稼働、90,000個超の部品投入です（Figure公式の結果報告）。同報告でFigure 02フリートの退役開始とFigure 03への移行を発表しました。BMW実運用から得られた教訓——特に前腕の信頼性や手首の電子機器に関する改善——がFigure 03の設計に直接反映されています。
Figure 03：工場から家庭へ
2025年10月9日に発表されたFigure 03は、Figure AIの設計思想の展開を象徴しています。硬質な外装からソフトテキスタイルへ、ワイヤレス充電の搭載、オーディオシステムの強化——工場に加えて家庭でも使えるロボットへの進化を示しています。BotQの初期製造ラインは年最大12,000台の生産能力を目指す設計で、実際の年間出荷台数とは異なります（Figure 03発表）。
Figure AIは自社開発のHelixを中心に制御技術を強化しています。2025年9月のSeries CではNVIDIAなどから出資を受け、調達後評価額は$390億と公表しました。この調達時の評価は、ソフトウェア技術と量産への市場の期待を示すものです（Figure資金調達発表）。
Boston Dynamics ― 運動性能の頂点を追求
Electric Atlas：油圧から電動への大転換
Boston Dynamicsは10年以上にわたり油圧式Atlasを開発し、2024年に全電動のElectric Atlasを公開しました。その後、2026年1月5日に工場用途を想定した製品版を発表。電動化と商用機の発表は別の段階です。以下は製品版の公式仕様で、旧油圧版や2024年の研究機の仕様ではありません（電動版の初公開、2026年製品版発表、製品仕様）。
| スペック | Electric Atlas |
|---|---|
| 身長 | 1.9m |
| 重量 | 90kg |
| 自由度 | 56（2026年製品版） |
| 関節回転 | 連続回転可能な関節を採用 |
| 可搬重量 | 瞬間50kg（110lbs）／持続30kg（66lbs） |
| リーチ | 2.3m（7.5フィート） |
| アクチュエータ | Hyundai Mobisがアクチュエータ供給で提携。トルク密度の数値は公式発表に記載なし |
「Software-Defined Factory」哲学
Hyundai Motor Groupが掲げる工場構想が「Software-Defined Factory（ソフトウェア定義工場）」です。工場のデータとソフトウェアを使い、生産を柔軟に改善する仕組みであり、AtlasのAIモデル名ではありません。Atlasの学習・検証と工場への導入もこの構想に位置付けられています。人間の仕事を「置き換える」のではなく「増強する」——危険な作業や重労働をロボットが担い、人間は監督・訓練・戦略に集中するアプローチです（Hyundai公式戦略発表）。
2026年分はHyundai・Google DeepMind向け
Boston DynamicsはHyundai Motor Group傘下で、2026年1月発表ではHyundai Motor Group Metaplant America（HMGMA）へのAtlas導入を2028年の部品配列工程から始め、2030年に組立へ広げる計画です。グループは2028年までにロボット年間30,000台の生産体制を目指しています。2026年分のAtlasはHyundaiのRMACとGoogle DeepMind向けに割り当て済みとされ、追加顧客への展開は2027年初頭の予定です。HMGMAで2026年1月に本配備を開始したという発表ではありません（Hyundaiの計画、Boston Dynamics発表）。
Atlasは、企業の作業工程との統合、耐久性、保守運用を重視するエンタープライズ向け製品です。公表されていない本体価格で他社製品と順位付けするより、可搬重量・稼働条件・必要な作業技能と導入費用をそろえて比較することが重要です（Atlas製品情報）。
Apptronik ― 「力制御」で安全な協働を追求
位置と接触力をどう制御するか
Apolloの特徴的な設計思想は、人との協働に向けて「力制御（Force Control）」を重視している点です。位置制御と力制御は調整する量が異なり、実際のロボットでは作業に応じて組み合わせて使われます（ApptronikのApollo発表）。
- 位置制御：目標の位置・姿勢に近づくよう動かす。障害物への対応は検知や停止などの設計による
- 力制御：接触時の力・トルクを調整する。接触物や作業に応じた力の設定と検証が必要
力の調整は接触時の負担を抑えるための一要素です。ただし、力制御だけで予期しない接触の安全を保証することはできません。Apolloは柔軟な相互作用を重視しており、人との協働では接近の検知、速度や作業範囲、停止機能を含めた安全設計が必要です。Google DeepMindもAIと従来の物理的安全対策を重ねる方針を示しています（Apolloの設計、Google DeepMindの安全設計）。
Google DeepMind × Gemini Robotics
2024年12月のGoogle DeepMindとの提携を経て、2025年3月にはGemini 2.0を基盤とするGemini RoboticsのApolloへの適用が紹介されました。視覚・言語から動作を出すVLAと、空間推論を担うRobotics-ERは区別されます。2026年7月にはGemini Robotics 2がApollo 2で全身動作を行うデモも公開されました。研究デモは、任意の現場で同じ精度や安全性が保証されるという意味ではありません（2025年のモデル発表、2026年のデモ・提供範囲）。
Jabil OEM ― 「ロボットがロボットを作る」
Apptronikは受託製造企業Jabilと2025年2月に提携を発表し、Apolloの製造拡大を目指しています。部品数・製造時間の削減とJabilの生産基盤を組み合わせ、コストを下げる計画です。公式発表は販売価格を示していません（Apptronik・Jabil共同発表）。
注目すべきは、JabilがApolloを自社の製造ラインでも実証する計画を発表した点です。仕分け・部品供給・サブ組立などを検証対象とし、「ロボットがロボットを作る」生産体制につなげる構想です。共同発表時点ではパイロット計画であり、量産ラインでの稼働成果を報告したものではありません（共同発表の実証範囲）。
2023年発表のApolloは、1個あたり4時間の稼働を想定した交換式バッテリーを採用しています。充電待ちを短縮する設計ですが、交換に5分という値や24時間連続稼働の保証は公式発表にありません。運用時間は作業負荷・交換手順・保守時間を含めて設計します（Apollo発表時の仕様）。
3社の設計思想が示す「正解は一つではない」
3社の比較から見えるのは、ヒューマノイド産業に「唯一の正解」は存在しないということです。
| 差別化軸 | Figure AI | Boston Dynamics | Apptronik |
|---|---|---|---|
| 勝負の武器 | AIソフトウェア（Helix VLA） | 運動性能（56自由度・瞬間50kg／持続30kg可搬） | 安全な協働（力制御） |
| ターゲット市場 | 工場→家庭 | 高付加価値エンタープライズ | 物流・製造の汎用作業 |
| スケール戦略 | 自社BotQ工場 | 自社製造とHyundaiの生産体制拡大計画 | Jabil OEM |
| 価格戦略 | 未公表 | 用途と導入条件を個別相談 | 量産・部品削減によるコスト低減を目指す |
| 最大の強み | 自社AIと機体の統合設計 | 10年の運動性能蓄積 | 人間との協働安全性 |
ソフトウェア × 産業用途 × 量産 × OEM——これらの軸の組み合わせで、各社は異なるセグメントを狙っています。導入を検討する企業にとっては、自社の用途・予算・安全要件に応じて最適なパートナーを選ぶことが重要です。
renueの見解
3社の設計思想を比較して明確なのは、AIソフトウェアの能力がヒューマノイドの実用的価値を決定するということです。Figure AIのHelixやApptronikとGoogle DeepMindのGemini Robotics開発は、AIモデルの品質が「何ができるか」を左右する例です。一方、HyundaiのSDFは工場全体をデータとソフトウェアで改善する構想であり、モデル名ではありません。AtlasではGoogle DeepMindとのモデル連携を進めています。
renueの技術スタンスとして、企業がヒューマノイド導入を検討する際は特定メーカーにロックインされないアーキテクチャを推奨します。NVIDIAのIsaac Sim / GR00TやGoogle DeepMindのモデルは複数のロボットプラットフォームで動作するため、ハードウェアの選択とAIモデルの選択を分離する設計が長期的なリスク低減になります。
よくある質問（FAQ）
Q. 3社のうちどれを買えばいいですか？
用途によります。重量物の扱いや工場工程との統合を重視するならBoston Dynamics Atlas、AIの先進性を重視するならFigure AI、力制御を活かした人間との協働を重視するならApptronik Apolloが検討対象です。価格・納期・安全要件は用途ごとの相談と評価が必要で、Atlasの2026年分は既に割り当て済みと発表されています（Atlas発表、Apolloの展開方針）。
Q. 2026年に実際に購入できるのはどれですか？
Apptronikは製造・物流向けの顧客導入とパイロットの拡大を進め、Figure AIはFigure 03とBotQの量産体制を整えています。両社の発表から一般企業が2026年後半に一律に購入できるとはいえません。Atlasは2026年1月発表で年内分をHyundaiのRMAC・Google DeepMind向けに割り当て、追加顧客は2027年初頭を予定しています（Apptronik、Figure、Boston Dynamics）。
Q. 中国メーカーに比べて高すぎませんか？
価格だけ見れば中国メーカー（Unitree R1: $4,900〜）の方が圧倒的に安いです。しかし、AIソフトウェアの成熟度、安全基準への適合や保守サポート体制の面で評価される場合があります。「安さ」と「信頼性」のトレードオフを見極める必要があります。
まとめ
Figure AI・Boston Dynamics・Apptronikの3社は、ソフトウェアファースト、運動性能の極限、力制御による安全な協働という3つの異なる設計思想でヒューマノイド市場に挑んでいます。
3社に共通するのは、AIソフトウェアの品質が実用的価値を決定するという点です。Figureの自社Helix開発やNVIDIAなどによる出資、他2社のGoogle DeepMindとの連携が各社の技術展開を支え、中国勢の「コストと量」に対して「知能と信頼性」で差別化する戦略を取っています。
参考情報
- Helix技術解説 - Figure
- BMWでのFigure 02導入結果 - Figure
- Electric Atlas Unveil - Boston Dynamics
- Atlas公式製品仕様 - Boston Dynamics
- Apolloの設計・仕様 - Apptronik
- Gemini Robotics - Google DeepMind
- Apollo製造・実証計画 - Apptronik / Jabil
- Hyundai AI Robotics Strategy CES 2026 - Hyundai
- 資金調達と展開方針 - Apptronik
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