フィジカル人工知能（AI）市場で「行動データ」が将来の収益源として浮上している。ロボットが製造・物流の現場で人に代わるには、歩行、把持、搬送、組立といった動作を反復的に学習する必要があるが、この過程に必要な高品質の現場データは依然として著しく不足している。
AIチップ首位企業のエヌビディアはGPU販売拡大のため、合成データとロボット学習用シミュレーションのエコシステムを育成している。中国は現場データがロボットの商用化スピードを左右すると見て、すでに政府主導でデータ訓練インフラを迅速に拡充している。韓国のアクチュエーター大手であるROBOTISも、実作業データの販売を通じて自社のロボット部品エコシステムを広げようとしている。
◇ウズベキスタンで大規模人員を動員し行動データを蓄積
26日、業界によるとROBOTISはウズベキスタンでヒューマノイドロボットプラットフォーム「AIワーカー」を活用し、行動データを蓄積している。2026年4Qのデータファクトリー本格稼働を前に、現地で100人余りを採用し試運用とデータ収集の準備を進めている。人が外骨格形態のリーダーアームを装着して動くとロボットが同じ動作を追従し、この過程で映像と関節角度、トルク、音声・言語指示、成功・失敗事例が併せて蓄積される。単なる映像ではなく、ロボットが実環境でどのように見て、動き、失敗するのかを収めたデータが積み上がるということだ。
ROBOTISはデータファクトリーとアクチュエーター生産工場を連携し、現地人員を2028年までに2000人、2031年までに最大2万人へ拡大する計画だ。このうち約半数をフィジカルAIのデータ収集・加工に投入する。ロボット行動データは人が反復的に動きを変えながら蓄積しなければならない性質上、十分な作業人員を確保してこそデータの蓄積速度と品質を引き上げられる。ROBOTISは早ければ今年からデータ販売の売上が発生すると見込んでいる。
ROBOTISが本格的にデータ販売事業に乗り出すことにしたのは、フィジカルAIの拡散に伴いロボット学習データの確保が商用化の核心課題として浮上したためだ。ChatGPTのような生成AIはインターネットに蓄積されたテキストや画像を学習して性能を高めてきたが、ロボットが物をつかんで運ぶデータはウェブ上で大量に確保するのが難しい。実際の産業現場で人が動き、ロボットがそれを模倣したり試行錯誤を重ねる過程で作り出す必要がある。
データ販売は、顧客が要求した作業に合わせてロボットと人員を投入し、データを収集・加工する方式で進める。ROBOTISはこれをアクチュエーター事業と連携して推進している。作業時間と人員投入量がデータ単価を左右するため、大規模人員を低コストで確保できるウズベキスタンが生産拠点に選定された。業界関係者は「ウズベキスタンの人件費は韓国の10分の1水準で、低い人件費に加えて現地政府の用地・インフラ支援が重なり、AI・先端製造企業の関心が高まっている」と述べた。
◇米・中はデータの自社蓄積に注力
ロボット強国である米国と中国の企業も、ロボット学習データのボトルネックに注目している。エヌビディアは今年、フィジカルAIデータファクトリー構築の青写真を公開し、実データを合成データへ拡張してロボット・自動運転車・ビジョンAIモデル学習に必要なデータ処理と合成データ生成、強化学習などを支援している。不足する現実データを合成データとシミュレーションで補完させ、GPUとソフトウェアのエコシステム需要を拡大しようとする戦略である。
米国の主要ロボット企業は、現実の作業データを外部に販売するよりも、自社ロボットの頭脳とアルゴリズムの高度化に活用している。テスラやFigure AIのようにヒューマノイドロボットを直接開発する企業は、生産現場への投入と自社モデルの学習を優先しており、データを外部に販売する構造を公然と掲げてはいない。
中国は政府主導でロボット産業を育成する中、地方政府が設けたロボットデータセンターと企業の実証現場を中心に、実作業データとサプライチェーンを迅速に蓄積している。中国各地では、ヒューマノイドロボットを実務に投入するための大規模ロボット教育センターとデータ訓練場が相次いで整備されている。
ここでは労働者がロボットを1対1で教え、トレイ運び、衣類の折りたたみ、仕分けといった作業を反復させ、この過程で関節の動きや視覚情報、力、圧力などの実作業データを蓄積する。
世界のヒューマノイドロボット出荷量で上位に位置する中国のAgibot（艾吉机器人）は、100台以上のロボットで収集した100万件超の軌跡ロボット操作データを公開し、開発者エコシステムの拡張に乗り出した。Unitree、UBTECHなど中国を代表するロボット企業も量産競争に参入し、実証・運用過程で確保したデータを自社モデルの高度化に活用している。
業界関係者は「ヒューマノイドロボットはハードウェアごとに構造や動きが異なり、単一の汎用モデルやデータだけで全ての作業に対応するのは難しい」と述べ、「実際の現場で動かせるハードウェアと、そのハードウェアに合わせて蓄積した良質な行動データを併せて確保した企業が、フィジカルAIエコシステムで主導権を握るだろう」と語った。