AIと暗号技術がもたらす自動化革命:ロボットにとっての「ChatGPTの瞬間」

ChatGPTの出現は、人々の人工知能に対する認識と期待を根本的に変えました。大規模言語モデルが外部ソフトウェアの世界と相互作用し始めると、多くの人々はAIエージェントが究極の形態であると考えました。しかし、古典的なSF作品を振り返ると、人類の本当の夢は人工知能がボットの形態で物理的世界で相互作用することだとわかります。

業界の専門家は、ボット分野の「ChatGPTの瞬間」が間もなく到来すると考えています。近年の人工知能のブレークスルーは業界の構図を変えており、バッテリー技術、遅延最適化、データ収集の改善が未来の発展をさらに形作るでしょう。このプロセスにおいて、暗号化技術も重要な役割を果たします。ボットのセキュリティ、資金調達、評価、教育は重点的に注目すべき垂直分野です。

! ロボットのためのChatGPTモーメント:AIと暗号化によって推進される自動化革命

変化の要素

人工知能のブレークスルー

マルチモーダル大規模言語モデルの進展は、ボットが複雑なタスクを実行するために必要な"脳"を提供しています。ボットは主に視覚と聴覚を通じて環境を認識します。従来のコンピュータビジョンモデルは物体検出や分類に優れていますが、視覚情報を目的のある行動指令に変換するのが難しいです。大規模言語モデルはテキストの理解と生成において優れた性能を示していますが、物理的な世界の認識能力は限られています。

視覚-言語-行動モデル(VLA)はボットが統一された計算フレームワークの中で視覚認知、言語理解、実体行動を統合できるようにします。2025年2月、ある会社が発表した汎用ヒューマノイドロボット制御モデルはゼロショット一般化能力と二重システムアーキテクチャにより業界の新しい基準を確立しました。ゼロショット一般化特性によりボットは各タスクに対して繰り返しトレーニングを行うことなく新しいシーン、新しい物体、新しい指令に適応できます。二重システムアーキテクチャは高次推論と軽量推論を分離し、類人思考とリアルタイム精度を兼ね備えた商業用ヒューマノイドロボットを実現しました。

経済型ボットが現実になる

世界を変える技術は普及性を持っています。あるボットの価格が中級車やアメリカの最低年収を下回った時、肉体労働や日常業務が主にボットによって行われる世界はもはや遠くありません。

倉庫から消費者市場へ移行する

ボット技術は倉庫ソリューションから消費分野へと拡大しています。この世界は人間のために設計されており、人間はすべての専門ボットの仕事をこなすことができる一方で、専門ボットはすべての人間の仕事をこなすことができません。ボット企業はもはや製造工場専用のボットの製造に限定されず、より汎用性のあるヒューマノイドボットの開発にシフトしています。したがって、ボット技術の最前線は倉庫だけにとどまらず、日常生活に浸透していくでしょう。

コストはスケーラビリティの主要なボトルネックの一つです。最も重要な指標は、毎時の総コストで、その計算方法は：トレーニングと充電の時間の機会コスト、タスク実行コスト、そしてボットの購入コストの合計をボットの総稼働時間で割ったものです。このコストは、関連業界の平均給与水準を下回っていなければ競争力を持ちません。

倉庫分野に全面的に浸透するためには、ボットの時間当たりの総コストは31.39ドル未満でなければなりません。そして、最大の消費者市場である私立教育と健康サービス分野では、そのコストを35.18ドル以下に抑える必要があります。現在、ボットはより安価で、より効率的で、より汎用的な方向に進化しています。

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ボット技術の次の突破口

バッテリー最適化

バッテリー技術は、ユーザーフレンドリーなボットのボトルネックとなっています。初期の電動車両は、バッテリー技術の制限により航続距離が短く、コストが高く、実用性が低いため、普及が難しかったのと同様に、ボットも同じ困難に直面しています。特定の商用ボットは、一回の航続時間が90分から2時間のみです。ユーザーは明らかに2時間ごとに手動で充電することを望んでいないため、自主充電と接続インフラが重点的な発展方向となっています。現在、ボットの充電には主に2つのモードがあります：バッテリー交換または直接充電。

バッテリー交換モードは、消耗したバッテリーを迅速に交換することで継続的な作業を実現し、ダウンタイムを最小限に抑え、野外または工場のシーンに適しています。このプロセスは手動操作でも自動化でも実行できます。

感応充電はワイヤレス電源供給方式を採用しており、完全充電には時間がかかりますが、全自動化プロセスを簡単に実現できます。

レイテンシの最適化

低遅延操作は、環境認識と遠隔操作の二つのカテゴリに分けることができます。認識はボットの環境に対する空間認知能力を指し、遠隔操作は人間のオペレーターによるリアルタイム制御を特に指します。

研究によると、ボットの感知システムは安価なセンサーから始まりますが、技術の護城河は融合ソフトウェア、低消費電力計算、ミリ秒単位の精密制御回路にあります。ボットが空間定位を完了すると、軽量な神経ネットワークが障害物、トレー、または人間などの要素をマークします。シーンラベルがプランニングシステムに入力されると、すぐに足部、ホイールグループ、またはアームに送信されるモーター指令が生成されます。50ミリ秒未満の感知遅延は、人間の反射速度と同等です——この閾値を超える遅延はボットの動作をぎこちなくします。したがって、90%の意思決定は単一の視覚-言語-行動ネットワークでローカルに行う必要があります。

全自律ボットは高性能VLAモデルの遅延を50ミリ秒未満に保つ必要がある；遠隔操作ボットは操作端とボット間の信号遅延が50ミリ秒を超えないことが要求される。ここでVLAモデルの重要性が特に顕著になる——視覚とテキスト入力がそれぞれ異なるモデルによって処理された後に大型言語モデルに入力される場合、全体の遅延は50ミリ秒の閾値を大幅に超えることになる。

データ収集の最適化

データ収集には主に3つの方法があります：現実世界のビデオデータ、合成データ、およびリモート操作データ。現実データと合成データの核心的なボトルネックは、ボットの物理的な行動とビデオ/シミュレーションモデル間の差異を埋めることにあります。現実のビデオデータは力のフィードバック、関節の動きの誤差、材料の変形などの物理的な詳細が欠けています。一方、シミュレーションデータはセンサーの故障、摩擦係数などの予測不可能な変数が不足しています。

最もポテンシャルのあるデータ収集方法はリモート操作であり、人間のオペレーターがボットを遠隔操作してタスクを実行します。しかし、人件費はリモート操作によるデータ収集の主な制約要因です。

カスタムハードウェア開発は、高品質なデータ収集に新しいソリューションを提供しています。ある企業は、主流の方法とカスタムハードウェアを組み合わせて、多次元の人間の運動データを収集し、処理した後、ボットの神経ネットワークトレーニングに適したデータセットに変換しています。迅速な反復サイクルと組み合わせることで、AIボットのトレーニングに大量の高品質データを提供しています。これらの技術パイプラインは、原始データから展開可能なボットへの変換経路を短縮しています。

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暗号化技術とボットの融合

暗号化技術は、非信頼的な者がボットネットワークの効率を向上させることを促進できます。前述の重要な分野に基づいて、暗号化技術はインフラの接続、遅延最適化、データ収集の3つの側面で効率を向上させることができます。

去中心化物理基盤インフラネットワーク(DePIN)は、充電インフラを革新することが期待されています。人型ボットが車のように世界中で運行する時、充電ステーションはガソリンスタンドのように手の届くところに必要です。中央集権型ネットワークは巨額の初期投資を必要としますが、DePINはコストをノードオペレーターに分散させ、充電施設をより多くの地域に迅速に拡張します。

DePINは分散型インフラストラクチャを利用して、リモート操作の遅延を最適化することもできます。地理的に分散したエッジノードの計算リソースを集約することで、リモート操作の指令はローカルまたは最近利用可能なノードによって処理され、データ転送距離を最小限に抑え、通信遅延を大幅に削減します。しかし、現在のDePINプロジェクトは主に分散型ストレージ、コンテンツ配信、帯域幅共有に焦点を当てており、プロジェクトはエッジコンピューティングのストリーミングメディアやIoTにおける応用の利点を示していますが、ボットやリモート操作の分野にはまだ広がっていません。

遠隔操作は最も有望なデータ収集方法ですが、中央集権的な組織が専門家を雇ってデータを収集するコストは非常に高いです。DePINは暗号トークンを通じて第三者に遠隔操作データを提供するよう奨励することでこの問題を解決します。あるプロジェクトは全球的な遠隔オペレーターのネットワークを構築し、その貢献をトークン化されたデジタル資産に変換し、許可なしの分散型システムを形成します——参加者は利益を得るだけでなく、ガバナンスに参加し、AGIボットの訓練を支援することもできます。

安全は常に核心的な関心事です

ボット技術の終極目標は完全な自律を実現することですが、某いくつかのSF映画が警告しているように、人類が最も望まないのは自律性がボットを攻撃的な武器に変えてしまうことです。大規模言語モデルの安全性の問題は注目を集めており、これらのモデルが実体的な行動能力を持つとき、ボットの安全性は社会的な受容の鍵となります。

経済安全はボットエコシステムの繁栄の柱の一つです。この分野のある企業は、暗号化を通じてデバイスの身元認証、物理的存在の確認、およびリソースの取得を実現する分散型のマシンコーディネーションレイヤーを構築しています。単純なタスクマーケット管理とは異なり、このシステムはボットが中央集権的な仲介者に依存することなく、自主的に身元情報、地理的位置、行動記録を証明できるようにします。

行動制約と身分認証はチェーン上のメカニズムによって実行され、誰でもコンプライアンスを監査できることを保証します。安全基準、品質要件、地域規範に適合したボットは報酬を得、違反者は罰則または資格剥奪に直面し、自律型ロボットネットワークにおいて責任と信頼のメカニズムを構築します。

第三者の再担保ネットワークも、同様に対等な安全保証を提供できる。罰則パラメータ体系はまだ整備が必要だが、関連技術は実用段階に入っている。業界の安全基準が間もなく形成されると予測されており、その際、罰則パラメータはこれらの基準を参考にしてモデリングされる。

実装の例:

• ボット会社が再ステーキングネットワークに参加。
• 検証可能な押収パラメータを設定する（例えば「2500ニュートンを超える人間の接触力を加える」）；
• ステイカーはボットがパラメータを遵守するために保証金を提供します；
• もし違反が発生した場合、担保金は被害者の賠償金として使用されます。

このモデルは、企業がセキュリティを最優先することを奨励すると同時に、ステーキングファンドプールの保険メカニズムを通じて消費者の受け入れを促進します。

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ロボット技術スタックの空白を埋める

AIとは異なり、ボット分野は資金が限られているときに参入が難しい。ボットの普及を実現するためには、その開発のハードルをAIアプリケーション開発と同じくらい便利な程度に下げる必要がある。3つのレベルで改善の余地がある：資金調達メカニズム、評価システム、教育エコシステム。

資金調達はボット分野の痛点です。コンピュータプログラムを開発するには1台のコンピュータとクラウドコンピューティングリソースだけで済むのに対し、機能が完全なボットを構築するにはモーター、センサー、バッテリーなどのハードウェアを調達する必要があり、コストは簡単に10万ドルを超えます。このハードウェアの特性により、ボット開発はAIに比べて柔軟性に欠け、高コストになります。

現実のシーンにおけるボットの評価インフラはまだ芽生えの段階にある。AI分野では明確な損失関数体系が確立されており、テストは完全に仮想化されている。しかし、優れた仮想戦略は現実世界で有効なソリューションに直接転換することはできない。ボットは多様な現実環境で自律戦略の評価施設をテストする必要があり、それによって反復的な最適化を実現することができる。

これらのインフラストラクチャが成熟すると、才能が大量に流入し、人型ボットがWeb2の爆発曲線を再現します。ある暗号ボット会社はこの方向に向かって進んでいます——そのオープンソースプロジェクト("ボット版Androidシステム")は、原始的なハードウェアを経済的意識を持つアップグレード可能なインテリジェントエージェントに変換します。視覚、言語、運動計画モジュールは、携帯電話のアプリのようにプラグアンドプレイで、すべての推論ステップは明確な英語で提示され、オペレーターはファームウェアに触れずに行動を監査または調整できます。この自然言語推論能力により、新世代の才能がロボット分野にシームレスに入ることができ、ロボット革命を引き起こすオープンプラットフォームへの重要な一歩を踏み出します。これは、オープンソース運動がAIに与えた加速効果に似ています。

人材の密度は業界の軌跡を決定します。構造化された普及教育システムはボット分野の人材供給にとって重要です。ある企業がNASDAQに上場したことは、スマートマシンが金融革新と実体教育に同時に参加する新時代の幕開けを示しています。この企業はパートナーと共同で、アメリカのK-12公立学校で初の人型ボットに基づくユニバーサル教育カリキュラムを導入することを発表しました。このカリキュラムはプラットフォームに依存せず、さまざまなボットの形態に適応でき、学生に実践的な操作の機会を提供します。この積極的な信号は業界内の判断を強化します：今後数年間、ボット教育リソースの