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Physical AI

人型ロボット、BMW工場で実働 デプロイの意味を問う

2026/7/28

目次
【課題】「デプロイ済み」が覆い隠す実態の差Figureは実働、テスラは未稼働と公言【手段】BMWの実働記録とEpochの独立調査を比較自己申告データと第三者評価を突き合わせる【結論】デプロイは条件次第、中身を問う必要がある作業内容・介入頻度・速度基準まで確認する
※概念図(課題→手段→結論):「デプロイ済み」は一様ではない

要点: 2025年から2026年にかけて、人型ロボットはデモ映像の域を超え、実際の生産現場に長期間滞在した事例を残した。FigureのF.02はBMWのサウスカロライナ工場で10時間シフトを週5日、同社が11カ月の配備と表現する期間にわたりこなし、1250時間超の稼働と9万個超の部品投入で3万台超のBMW X3の生産に寄与した1。BMW自身も生産台数と稼働期間を別途公表し、後継機Figure 03の投入を発表した2。だが同じ時期、テスラのイーロン・マスクCEOは決算会見で、自社工場でのOptimusの稼働は「まだ研究開発段階」であり「実質的な稼働ではない」と認めた3。さらにEpoch AIの独立調査は、ロボットの多くが人間より3〜10倍遅く、複雑な作業では成功率が落ちる。鍵を挿して回す、ピーナッツバターのサンドイッチを作るといった家庭内の高精度作業を集めた外部課題「ロボット・オリンピック」で、Physical Intelligenceの成功率は平均52%程度にとどまるなど、信頼性はタスクの複雑さに強く依存すると指摘する4。「デプロイ済み」という言葉は、内実を問わなければ意味をなさない。

FigureがBMWで残した数字は具体的で検証可能である

Figure AIは2025年11月、自社の人型ロボットF.02がBMWグループのサウスカロライナ州スパータンバーグ工場で担った作業の実績を公表した1。内容は、車体工程でシート状の金属部品をラックから取り出し、溶接治具に配置するというピック・アンド・プレース作業だ。Figureはこの取り組み全体を「11カ月の配備」と表現している。機体の立ち上げから6カ月で工場へ納入して試験を開始し、10カ月で実稼働ラインへの本格投入に至った。その期間に10時間シフトを月曜から金曜まで続けた結果、累計1250時間超の稼働9万個超の部品投入、推定120万ステップ・200マイル超の移動を記録し、3万台超のBMW X3の生産に寄与したという。ハードウェアの故障は「最小限」で、前腕部が最も故障しやすい箇所として特定された。これはデモ映像ではなく、実際の生産ラインを回り切った記録であり、数字も細かい。ただし「11カ月」は配備全体の期間で、日々の稼働は6カ月分である——Figure 自身が Within 10 months, we launched full deployment on an active assembly line Six months of daily runtime と書き分けている。1250時間を10時間シフトで割れば125営業日≒6カ月で、この数字とも合う。BMWグループ自身も2026年6月の発表で、F.02が10カ月超にわたり3万台超のX3生産を支えたことを公表した上で、後継機Figure 03を同じ工場の物流工程に投入すると発表している2。企業の自己申告だけでなく、発注元であるBMW自身も生産台数と稼働期間を別途公表している点は、この事例の確度を高めている。ただしBMW側の発表に稼働時間・部品数・サイクルタイム・精度といった詳細数値はなく、それらはFigure側の開示にのみ依拠している。

だが作業は一つに絞られ、介入の実績値は非開示だ

その実績の中身を見ると、対象は極めて狭く定義された単一タスクだった。84秒という総サイクルタイム(うちローディング工程は37秒)、シフトあたり99%超の配置精度、シフトあたりの人間介入ゼロという目標、2秒以内に5mmの精度で位置合わせするという要求——これらはすべて厳格に規定された条件であり、F.02が自律的に判断範囲を広げて動いていたわけではない1。しかも「介入ゼロ」は達成値ではなく目標として示された数字だ。シフトあたり実際に何回の介入が発生したかをFigureは公表しておらず、人手を借りずに1250時間を回り切ったのかどうかは、開示された範囲では確認できない。BMWの発表もこの位置づけを明確にしている。人型ロボットは「既存の自動化を補完するもの」であり、その可能性は「単調、人間工学的に負担が大きい、あるいは安全上重要な作業」に特にあるIts potential lies particularly in)とし、最終組立は依然として人間の作業者が部品を「順序通りに」受け取る形で担うとしている2。自律的なエンドツーエンドの生産プロセスは、どちらの発表にも登場しない。

同じ時期、テスラのCEOはOptimusの実態を認めた

Figureの発表とほぼ同じ時期に、対照的な出来事があった。2026年1月28日のテスラ決算会見で、Optimusが自社工場で何台稼働し生産作業を担っているかを問う質問に対し、マスクCEOは次のように答えている。「まだ研究開発段階です。工場でOptimusに基本的な作業をさせたことはあります。ただ新しいバージョンへ更新するたびに旧バージョンを廃止しています。自社工場で実質的な意味では使われていません」3。さらに「それよりも、ロボットに学習させるという意味合いが強い」とも述べ、「有意と言えるOptimusの生産量は、おそらく今年(2026年)末までは見込んでいない」と続けた3。何年にもわたって公開されてきたOptimusのデモ映像とは裏腹に、自社の決算会見という最も公式な場で、CEO自身が「実質的な稼働ではない」と明言したことになる。Figureが具体的な数字を並べたのと同じ期間に、業界を代表するもう一方のプレイヤーはその不在を認めた。

Epoch AIの調査が示す、業界全体に共通する落差

この落差は個別企業の話にとどまらない。Epoch AIが2026年2月に公表した調査「Where Autonomy Works」は、産業・家庭・移動の各領域(原典は industrial, household, and navigation)を対象にしている。ロボットの能力を5段階(初期研究段階から商用デプロイまで)に分類し、信頼性・速度・コスト・環境移行性を横断的に評価した4。結論は端的だ。「デモで解決済みに見えるタスクも、デプロイ環境では脆弱なことがある」。多くの公開デモは特定のタスク・特定の環境向けに調整されたものであり、別の環境への移行能力が証明されていない4。速度面では、ロボットは人間より3〜10倍遅いのが典型だという。ただし同調査は、速度を配備の主因とは見ていない。見出しは Speed is not solved, but is not the main bottleneck to deployment で、稼働時間の長さが遅さを埋め合わせるとする。真の障壁は Transfer is the bottleneck that separates demos from deployment と別に名指ししている。洗濯物畳みでは、タオルのような単純な品目で約5倍遅く、ジーンズは10倍以上、裏返しのTシャツに至っては約20倍かかる。ゴミの除去(後述のLokiの車輪型ロボット)は10倍遅く、鍵の挿入は5倍遅い4。信頼性面でも、Physical Intelligenceが取り組んだ外部課題「ロボット・オリンピック」——鍵を挿して回す、ピーナッツバターのサンドイッチを作る、油汚れのフライパンを洗うといった家庭内の高精度作業を集めたもの——では、成功率が平均52%程度にとどまった。一方で、鳩目に靴紐を通す作業(ByteDance GR-RL、83%。ただし人間の約5倍遅く、他作業への転移は示されていない)や、Tシャツ・短パンの畳み(PI、95%。ジーンズなど難しい品目では75%に低下する)では高い成功率が報告されている。同じ「畳む」でも品目が難しくなれば数字は落ちるように、結果はタスクの中身で大きく変わる4。さらに同調査は、長期の実運用を掲げる事例でも遠隔操作への依存が残ることを指摘する。例に挙げられたLoki Roboticsのゴミ除去ロボットは人型ではなく片腕の車輪型で、ゴミ袋を自分で閉じることはできない。同社はキャンパスやオフィスで8時間シフトを6カ月超にわたり回したと主張する一方、多くのエッジケースで遠隔操作が必要だったと自ら注記している4。稼働期間の長さは、その間ロボットが自律していたことを意味しない。

「デプロイ」には常に条件が付く

三つの事例を並べると、単純な結論には落ち着かない。Figureの実績は本物であり、発注元であるBMW自身も生産台数と稼働期間を公表している以上、単なる誇張とは言えない12。同時に、その実績は単一の狭いタスクを、厳しい仕様と人間の監視付きで達成したものだ。テスラの事例は、同じ「人型ロボット」というカテゴリーの中でも、デモと実配備の距離がどれほど開きうるかを示している3。Epoch AIの調査は、その距離が偶然ではなく業界に広く共通する構造だと裏付ける4。この3つを踏まえると、「デプロイされた」という報告には、次の質問が常に必要になる。具体的にどんな作業か。人間の介入はどの頻度で発生するか。人間や既存の自動化と比べて速度と信頼性はどうか。この問いに答えられない「デプロイ」報告は、まだデモの延長線上にあると考えたほうがよい。

この報告を、どう割り引くか

Figureの数字は同社自身が公表したものであり、BMWによる追認はあるものの、成功事例として編集された発表であることは念頭に置く必要がある。介入回数の具体的な内訳や失敗事例の詳細までは公開されていない。Epoch AIの調査は2026年2月時点のスナップショットであり、ロボティクス分野の進展は速い。同調査が挙げた個別システムの性能は、すでに改善している可能性がある。テスラの発言はOptimusとテスラ社に固有の事情であり、人型ロボット全般への評価として一般化するのは誤りだ。同じ期間にFigureがBMWで残した実績は、その逆の直接的な反証になっている。

出典

  1. [positive] Figure AI, “F.02 Contributed to the Production of 30,000 Cars at BMW,” 公式プレスリリース, 2025年11月19日公開。BMWグループのスパータンバーグ工場でF.02が10時間シフトを週5日、全体を「11カ月の配備」と表現する期間(立ち上げから6カ月で納入・試験開始、10カ月で実稼働ラインへ本格投入)にわたり稼働し、1250時間超の稼働、9万個超の部品投入、推定120万ステップ・200マイル超の移動を記録して3万台超のBMW X3の生産に寄与したと報告している。84秒のサイクルタイムや99%超の配置精度など厳格な作業目標、シフトあたりの人間介入回数の計測、前腕部を最多故障箇所とする「最小限」のハードウェア故障率も開示し、この実績を踏まえてF.02を退役させ後継機Figure 03へ移行すると発表した。https://www.figure.ai/news/production-at-bmw 2 3 4

  2. [positive] BMW Group, “BMW Group Advances the Use of Physical AI in Production with Figure 03 Project in Spartanburg,” 公式プレスリリース, 2026年6月25日公開。Figure 02が10カ月超にわたり3万台超のBMW X3の生産を支えたと述べた上で(「11カ月」はFigure側の表現で、BMW側の記載は「over ten months」)、後継機Figure 03を同じスパータンバーグ工場の物流工程(未整列の部品をシーケンストロリーに仕分ける作業)に投入すると発表している。人型ロボットは既存の自動化を補完するものとし、その可能性は単調・人間工学的負担・安全上重要な作業に特にあるとする(Its potential lies particularly in——用途をそこに限定する方針を宣言してはいない)。最終組立は人間の作業者が部品を順序通り受け取る形で継続するとしている。https://www.press.bmwgroup.com/global/article/detail/T0458778EN/bmw-group-advances-the-use-of-physical-ai-in-production-with-figure-03-project-in-spartanburg?language=en 2 3 4

  3. [negative] Tesla, Inc. 2025年第4四半期決算会見の書き起こし, 2026年1月28日。テスラ自社工場でOptimusが何台稼働し生産作業を担っているかを問う質問(書き起こしではテスラIRの Travis Axelrod が読み上げる形で記載)に対し、イーロン・マスクCEOが「まだ研究開発段階」「工場で基本的な作業をさせたことはあるが、新バージョンへの移行のたびに旧版を廃止するため自社工場で実質的な意味では使われていない」「それよりロボットに学習させる意味合いが強い」「2026年末より前に量産と呼べる規模のOptimus生産は見込んでいない」と述べた発言記録。https://www.fool.com/earnings/call-transcripts/2026/01/28/tesla-tsla-q4-2025-earnings-call-transcript/ 2 3 4

  4. [negative] Yann Rivière, Jean-Stanislas Denain, “Where Autonomy Works: Evaluating Robot Capabilities in 2026,” Epoch AI調査レポート, 2026年2月10日公開。産業・家庭・移動の各領域(原典は industrial, household, and navigation操作=manipulation はこの3領域を横断する能力であって領域名ではない)のロボットを5段階の成熟度で分類し、信頼性・速度・コスト・環境移行性を横断評価した。ロボットは人間より3〜10倍遅いのが典型である(洗濯物畳みはタオル等の単純品目で約5倍、ジーンズは10倍以上、裏返しのTシャツは約20倍、ゴミ除去10倍、鍵の挿入5倍)ことや、Physical Intelligenceの「Olympic」操作タスクの成功率が平均52%程度にとどまることを示し、「デモで解決済みに見えるタスクもデプロイ環境では脆弱」「移行能力が明示的に示されない限り前提とすべきではない」と指摘するとともに、長期の実運用を掲げるシステムでも遠隔操作への依存が残る事例(Loki Roboticsのゴミ除去ロボットは人型ではなく片腕の車輪型で、キャンパス・オフィスで8時間シフトを6カ月超回したと同社が主張する一方、多くのエッジケースで遠隔操作が必要だったと注記している)を報告している。https://epoch.ai/blog/where-autonomy-works-evaluating-robot-capabilities-in-2026 2 3 4 5 6 7

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