UMA、次世代ヒューマノイド・ロボットのビジョンを発表

UMAは「Machina Summit」において、同社初のヒューマノイド・ロボットのデザインを公開し、プログラミングではなく実演によってロボットが新たなスキルを習得できるようにする新たなAIアーキテクチャー「Real-Time Learning」を発表。

（パリ）- （ビジネスワイヤ） -- 「Machina Summit」において、フィジカルAI企業のUMAは、同社初のヒューマノイド・ロボットのデザインを公開し、手作業によるプログラミングではなく実演を通じてロボットが新たなスキルを習得できるようにする学習アーキテクチャー「Real-Time Learning」を発表しました。

本プレスリリースではマルチメディアを使用しています。リリースの全文はこちらをご覧ください。：https://www.businesswire.com/news/home/20260707961143/ja/

今回の発表は、人口の高齢化、製造業の国内回帰、エネルギー転換により、先進諸国全体の労働市場への圧力が高まる中で行われました。コーン・フェリーによると、世界経済は2030年までに8,500万人規模の人材不足に直面する可能性があり、これは未実現の経済生産高で最大8兆5,000億ドルに相当します。こうした背景を踏まえ、UMAは、身体的負担が大きく、反復的、または危険を伴う作業を担うことで人々を支援するよう設計された、新世代のインテリジェント・ロボットを開発しています。

「人口動態上、産業上、環境上の課題はいずれも、社会が生産能力をさらに高める必要があるという一つの現実を示しています」と、UMAの最高経営責任者（CEO）兼共同創業者であるレミ・カデーヌ（Rémi Cadène）は述べました。「当社は、インテリジェント・ロボットが、人に取って代わるものとしてではなく、人々が、創造性、判断力、イノベーション、他者をケアすることといった、機械には決して代替できないものに、より多くの時間を割けるようにする新しい種類のツールとして、解決策の一部になると考えています。」

実世界向けに設計されたロボティクス

UMAにとって、ヒューマノイド・ロボティクスの目的は、技術デモンストレーションを行うことではありません。工場、倉庫、物流センター、産業施設など、人が使うことを前提にすでに構築されている環境で、即座に価値を創出できるロボットを開発することです。ヒューマノイド型アーキテクチャーにより、こうしたロボットは既存のツールを使用し、現在のインフラにシームレスに組み込まれ、既存のチームと自然な形で協働することができます。

このエンジニアリング・アプローチは、ハードウエアにとどまりません。人間の行動を反映した形で物理世界と相互作用することにより、UMAのロボットは実演からより効率的に学習し、必要に応じてガイダンスを受け、運用環境における性能を継続的に向上させることができます。

今日のヒューマノイド・ロボティクス業界の大半が、エンジニアリングの複雑さを前面に出した機械的なマシンと、消費者向け製品に着想を得て親しみやすく見えるよう設計された製品との間で揺れ動く中、UMAはあえて異なる方向性を選択しています。

UMAが選択したのは、異なる方向性です。UMAはこれを「dressed machine」と呼んでいます。同社のロボットは、人間大のプロポーションと、顔の造作に代わるニュートラルなバイザーを組み合わせることで、人間と機械の境界に生じる曖昧さをなくしています。柔らかさのあるテクニカルな外装に、あえて露出させた機械的な関節部を組み合わせることで、ロボットとしてのアイデンティティーを隠すのではなく、前面に打ち出しています。

UMAは、一過性のデモンストレーションに最適化するのではなく、日常的な使用を通じて信頼を獲得できるようロボットを設計・開発しています。目的は、ステージ上で強い印象を与える機械を作ることではなく、産業現場の業務に自然に組み込まれ、時間をかけて信頼できるパートナーとなるロボットを作ることです。

Real-Time Learning：人と同じ方法でロボットに学習させる

UMAのプラットフォームの中核にあるのは、将来のロボットは人と同じように学ぶべきだというシンプルな信念です。

人は新たなタスクに直面すると、観察し、試行錯誤し、練習し、それを習得するまで段階的に上達していきます。Real-Time Learningは、ロボットが実演から新たな能力を習得し、未知の状況に適応し、経験を通じて実行精度を継続的に高められるようにすることで、同じ原則をロボティクスに適用します。

エンジニアが新たな用途ごとにロボットを手作業で再プログラミングする必要をなくし、このプラットフォームは、ロボットが周囲の環境から継続的に学習できるようにします。その結果、ロボットの柔軟性が大幅に高まり、幅広い産業現場に導入しやすくなります。

カデーヌ（Cadène）が説明するように、業界の課題はもはや、個々のタスクを実行できるロボットを開発することではありません。次のブレークスルーは、新たなタスクを学習できるロボットを開発することにあります。

欧州におけるフィジカルAIの構築

今日のヒューマノイド・ロボティクス競争は米国と中国が大きく主導している一方で、UMAは、欧州にはフィジカルAIの次章を主導する独自の機会があると考えています。

欧州は、世界最高水準の科学研究、強固な産業基盤、そして構造的な労働力不足を背景に高まる自動化需要を兼ね備えています。UMAにとって、欧州は単に同社が創業した場所であるだけではなく、インテリジェント・ロボットが最も早く価値を創出できる場所です。

人間の可能性を広げるテクノロジー

今回のお披露目は、単なるヒューマノイド・ロボットの発表にとどまるものではありません。これは、継続的に学習し、適応し、人々と協働して、社会が直面する最も差し迫った人口動態、産業、環境上の課題の一部に対応できるインテリジェント・マシンという、フィジカルAIに関するUMAのより大きなビジョンを反映しています。

「この道のりはまだ始まったばかりです」と、カデーヌ（Cadène）は述べました。「インターネットやスマートフォンが産業全体を変革するまでに時間を要したのと同様に、ヒューマノイド・ロボットが大規模導入に至るまでにも長い年月を要します。当社は、インテリジェント・ロボットも同じように、フィジカル・エコノミーを再形成していくと考えています。」

「いつの日か、ロボットは将来世代のロボットの製造に貢献し、ロボット自身の導入拡大を加速させるようになるでしょう。しかし、当社の目標は、これまでも決して人に取って代わることではありません。人々の可能性を広げ、誰もが創造し、問題を解決し、人間ならではのものに集中できる時間を増やすことです。そのビジョンが、UMAが行う科学・技術・産業面のあらゆる意思決定の指針となっています。」

UMAについて

UMAは、次世代のインテリジェントなヒューマノイド・ロボットを開発する欧州のフィジカルAI企業です。

2025年にレミ・カデーヌ（Rémi Cadène）、ピエール・セルマネ（Pierre Sermanet）、ロバート・ナイト（Robert Knight）、シモン・アリベール（Simon Alibert）によって設立された同社は、フロンティアAI、ロボティクス、身体性知能、組み込みシステム、産業工学に関する専門知識を組み合わせ、実演を通じて学習し、実世界の環境で安全に稼働できるロボットを開発しています。

パリに本社を置き、ロンドンとジュネーブにもチームを置くUMAは、産業界が労働力不足に対応するのを支援するとともに、人々がより付加価値の高い業務に注力できるように設計されたフィジカルAIプラットフォームを構築しています。

本記者発表文の公式バージョンはオリジナル言語版です。翻訳言語版は、読者の便宜を図る目的で提供されたものであり、法的効力を持ちません。翻訳言語版を資料としてご利用になる際には、法的効力を有する唯一のバージョンであるオリジナル言語版と照らし合わせて頂くようお願い致します。



businesswire.comでソースバージョンを見る：https://www.businesswire.com/news/home/20260707961143/ja/

連絡先
Press contacts Outcast France
Yana Rogers, yrogers@thisisoutcast.fr, +33 698335048
Nalia Kailali, nkailali@thisisoutcast.fr, +33 652755653

プレスリリース情報提供元：ビジネスワイヤ