深く解析する：ロボットに家事を手伝ってもらうには、まだどれくらいの距離があるのか？

*本報告はTiger Researchによって作成され、ロボット技術が急速に発展し、世界的な注目を集めていることを分析しています。*

要点のまとめ

• OpenMindはオープンソースのランタイム「OM1」を開発しました。OM1は、すべてのロボットが製造元に関係なく自由にコミュニケーションと協力を行える環境を作り出しました。

• OpenMindのブロックチェーンネットワーク「FABRIC」は、ロボットの認証、取引記録、分散検証システムを構築しました。FABRICは自律ロボット経済の基盤を築いています。

• OpenMindはERC-7777標準を使用してロボットの行動ルールを定義しています。OpenMindはAIM Intelligenceと協力して「物理AIセキュリティレイヤー」を開発しています。これらの技術は、故障を防ぎ、外部からの攻撃を阻止するために共同で機能します。

1. ロボット技術の成長速度は想像を超えている

ロボットはもはや遠い未来のものではなく、少数の人々だけのためのものでもありません。

数年前、ロボットは実験室や工業現場にしか存在しませんでした。今、彼らは私たちの日常生活に足を踏み入れています。人々は公園でロボット犬を散歩させたり、ヒューマノイドロボットに家事を手伝わせたりしています。これらはもはやSF映画の中のシーンではありません。

出典：1X Technologies

1X Technologiesは最近、家庭用ヒューマノイドロボット「Neo」を発表し、この現実をより身近にしました。消費者は現在、月額499ドルのサブスクリプションまたは一括で2万ドルを支払うことで、プライベートな家庭アシスタントロボットを手に入れることができます。価格は依然として高いですが、その意味は明確です：ロボット技術は消費者の家庭に入り込んでいます。

出典：Made Visual Daily

Neoの他にも、世界中の企業が激しい競争を通じて革新を加速させています。著名な参加者には、アメリカのFigure、Tesla、およびボストン・ダイナミクスと、中国のユニツリー科技が含まれます。テスラは2026年からヒューマノイドロボット「Optimus」の量産を計画しており、価格は自社の自動車よりも低くなる見込みです。

ロボット産業は急速に消費市場に拡大しています。かつては遠い未来に思えたものが、予想以上に早く到来し、新たな日常の現実への扉を開いています。

2. 日常生活の中のロボット：可能性と限界

ロボット技術は私たちの日常生活にどのような変化をもたらすのでしょうか？ロボットと共に生活する未来を想像してみましょう。

Neoが家を掃除します。ユニツリーのロボット犬が子供たちと遊びます。Optimusがスーパーマーケットで夕食の食材を買います。それぞれのロボットが分業し、各自のタスクを同時に処理します。ユーザーはより効率的な一日を体験します。

さらに考えてみましょう。もしロボットが協力して複雑なタスクを処理できるとしたらどうなるでしょう？

Optimusがスーパーマーケットで買い物をしています。Neoが冷蔵庫をチェックし、Optimusに追加の食材をリクエストします。Figureがユーザーのアレルギー情報に基づいてレシピを調整します。各ロボットがリアルタイムで接続され、チームのように有機的に機能します。ユーザーは単純に命令します：「オムライスが食べたい。」

しかし、これはまだ遠い夢です。ロボットはさまざまな状況に柔軟に対応するための十分な知能を欠いています。より大きな問題は、各ロボットが異なる技術スタックに基づく閉じたシステムで動作していることです。

異なる製造元のロボットはデータを交換したり、スムーズに協力したりすることが難しいのです。iPhone同士はAirDropで写真を共有できますが、Samsung GalaxyのスマートフォンとはAirDropできません。ロボットも同様の制約に直面しています。

FigureのHelix、出典：Figure

もちろん、限られた条件下での協力は可能です。たとえば、FigureのHelixのように：同じ製造元、同じ技術スタックです。

しかし、現実はもっと複雑です。現在のロボット産業を見てみましょう。さまざまなロボットが寒武紀大爆発のように市場に押し寄せています。

未来のユーザーは、自分の好みやニーズに基づいてさまざまなロボットを選択するでしょう。一つのブランドに固執するのではなく。今日の家庭がこのモデルを証明しています。私たちはSamsungの冷蔵庫、LGの洗濯機、Dysonの掃除機を選んでいます。

今、複数の製造元からのロボットが同じ家で協力して働くことを想像してみてください。キッチンロボットが料理をします。清掃ロボットが掃除をします。この二つのロボットは位置情報を共有できません。たとえデータを共有しても、正しく解釈できません。彼らの距離計算方法や測定単位は異なります。

彼らは互いの移動経路を追跡できません。衝突が発生するでしょう。これは単純な例に過ぎません。より多くのロボットと複雑なタスクが混乱と衝突のリスクを増大させます。

3. ロボット協力の世界を構築する

出典：OpenMind

OpenMindは、これらの問題を解決するために誕生しました。

OpenMindは閉じた技術スタックを打破し、すべてのロボットが協力して働けるオープンエコシステムを追求しています。このアプローチにより、異なる製造元のロボットが自由にコミュニケーションと協力を行えるようになります。

OpenMindはこのビジョンを実現するために二つのコア基盤を提案しています。まず、「OM1」がロボットのオープンソースランタイムとして機能します。OM1は標準化された通信方法を提供し、すべてのロボットがハードウェアが異なっていても相互に理解し、協力できるようにします。

次に、「FABRIC」がブロックチェーンに基づくネットワークとして機能します。FABRICはロボット間に信頼できる協力環境を構築します。これら二つの技術は、すべてのロボットが製造元に関係なく、チームのように有機的に機能するエコシステムを作り出します。

3.1. OM1：ロボットをより賢く、より柔軟に

前述のように、現在のロボットは依然として閉じたシステムに閉じ込められ、相互にコミュニケーションを取ることが難しいです。

より具体的には、ロボットはバイナリデータや構造化されたコード形式で情報を交換します。これらの形式は製造元によって異なり、互換性を妨げます。たとえば、A社のロボットは位置を(x, y, z)座標として表現し、B社はそれを(緯度、経度、高度)として定義します。同じ空間にいても、彼らは互いの位置を理解できません。各製造元は異なるデータ構造と形式を使用しています。

出典：OpenMind

OpenMindは「OM1」というオープンソースランタイムを通じてこの問題を解決しました。これをAndroidのように考えてみてください。製造元に関係なく、すべてのデバイスで動作します。OM1も同様に機能し、すべてのロボットがハードウェアに関係なく同じ言語でコミュニケーションを取れるようにします。

OM1はロボットが自然言語に基づいて情報を理解し処理できるようにします。 OpenMindの論文「一段落で十分」はこれをよく説明しています。ロボットの通信は複雑なコマンドや形式を必要としません。自然言語の文脈があれば相互理解と協力が実現できます。

では、OM1の動作方法を詳しく見てみましょう。

出典：OpenMind

まず、ロボットはカメラやマイクなどのさまざまなセンサーから環境情報を収集します。これらのデータはバイナリ形式で入力されますが、多モーダル認識モデルがそれを自然言語に変換します。VLM（視覚言語モデル）が視覚情報を処理し、ASR（自動音声認識）が音声を処理します。これにより、「男が前の椅子を指さしている」とか「ユーザーが『椅子のところに行け』と言った」といった文が生成されます。

変換された文は自然言語データバスを通じて集約されます。データ融合器はこれらの情報を織り交ぜて状況報告を作成し、複数のLLMに渡します。LLMはこの報告を分析し、ロボットの次の行動を決定します。

この方法には明らかな利点があります。異なる製造元のロボットがシームレスに協力できます。OM1はハードウェアの上に自然言語に基づく抽象レイヤーを形成します。NeoとFigureは同じ自然言語コマンドを理解し、同じタスクを実行できます。各製造元はその専有ハードウェアとシステムを維持しつつ、OM1によって他のロボットと自由に協力できるようになります。

製造元を超えた協力を実現するだけでなく、OM1は他のオープンソースモデルをランタイムモジュールとして統合し、競争するのではなく協力します。 ロボットが正確な操作を必要とする場合、OM1はPi（物理知能）モデルを利用します。多言語音声認識が必要な場合、OM1はMetaの全言語ASRモデルを採用します。OM1は状況に応じてモジュールを組み合わせ、高度なスケーラビリティと柔軟性を提供します。

OM1の利点はこれだけではありません。OM1は根本的にLLMを活用します。ロボットは単に簡単なコマンドを実行するだけではありません。彼らは状況の背景を理解し、自主的な意思決定を行うことができます。

何かを持ち上げるデモ（理解を助けるためにFigureの素材を使用）、出典：Figure

具体的な例を見てみましょう。ロボットの前に複数の物体があります。「砂漠に関連する物を持ち上げて」と誰かが要求します。従来のロボットは失敗します。「砂漠の物」というものは事前定義されたルールには存在しないからです。OM1は異なります。LLMを通じて概念の関係を理解します。「砂漠」と「サボテン」の関連性を独立して推論します。サボテンのぬいぐるみを選びました。OM1はロボット協力の基盤を築き、個々のロボットをより賢くします。

3.2. FABRIC：分散ロボットを一体化するネットワーク

OM1はロボットをより賢くし、彼らの間でスムーズなコミュニケーションを可能にします。しかし、コミュニケーションだけではなく、もう一つの課題があります。異なるロボットが協力する際、彼らはどのように互いを信頼するのでしょうか？システムは、誰がどのタスクを実行したか、そしてそれが正しく完了したかを検証する必要があります。

人間社会は法律によって行動を規制し、契約によって履行を保証します。 これらのメカニズムは、人々が見知らぬ人と安全に取引し、協力できるようにします。ロボットエコシステムも同様のメカニズムを必要とします。

出典：OpenMind

OpenMindは「FABRIC」というブロックチェーンに基づくネットワークを通じてこの問題を解決しました。FABRICはロボットを接続し、彼らの協力を調整します。

FABRICのコア構造を見てみましょう。FABRICはまず各ロボットに「アイデンティティ」を割り当てます。FABRICネットワーク内の各ロボットは、 ERC-7777（人間ロボット社会ガバナンス）に基づくユニークなアイデンティティを取得します。

割り当てられたアイデンティティを持つロボットは、リアルタイムでネットワークと位置、タスクの状態、環境情報を共有します。彼らは同時に他のロボットからの状態更新を受け取ります。まるでゲーム内の状況ボードやミニマップのように、すべてのロボットが共有マップを通じてリアルタイムで互いの位置と状態を追跡します。

情報を共有するだけでは不十分です。ロボットは不正確な情報を提出する可能性があります。センサーのエラーが発生し、データが歪むことがあります。FABRICはブロックチェーンの合意メカニズムを利用してデータの信頼性を保証します。

実際のシナリオを考えてみましょう。配送ロボットAが倉庫ロボットBと協力して貨物を運搬しています。ロボットBは自分が2階にいると報告します。近くのセンサーロボットとエレベーターロボットがBの位置をクロスチェックします。複数のノードがブロックチェーン内で取引を検証します。複数のロボットが同じ方法で動作します。彼らはBの実際の位置を確認し、合意に達します。仮にロボットBがセンサーエラーのために2階と報告したが、実際には3階にいるとします。検証プロセスはその違いを検出します。ネットワークは修正された情報を記録します。ロボットAは3階の正しい位置に移動します。

FABRICの役割は検証にとどまりません。FABRICは今後のロボット経済に追加機能を提供します。まずはプライバシー保護です。ブロックチェーンの透明性は信頼を保証しますが、実際のロボットエコシステムの運営にはプライバシーも重要です。FABRICは分散構造を採用し、タスクや位置に基づいてサブネットを分割し、ネットワーク中央サーバーを通じてそれらを接続します。この構造は敏感な情報を保護します。この解決策は完璧ではありませんが、継続的な研究がプライバシー保護を強化します。

FABRICはまた、ロボット決済プロトコル（MSP）を提供します。MSPはホスティング、検証、決済を自動化します。システムがタスクの完了を検証すると、自動的にステーブルコインで支払いを決済し、すべての証拠をブロックチェーンに記録します。ロボットは単に信頼を築くための協力をするだけではなく、自律的な取引の経済主体となります。

4. もし：OpenMindが見る未来の日常生活

4.1. 新しい世界：ロボットとのユートピア

私たちは長い間「ロボット経済」を夢見てきました。ロボットが直接経済活動に参加し、独立して判断し、商品を注文し、他のロボットと協力し、価値を交換します。OpenMindは今、この夢を現実にしています。

出典：OpenMind

どのような日常生活が展開されるでしょうか？OpenMindのデモ動画を見てください。あなたはロボットに「昼食を買ってきて」と言います。ロボットは店に移動し、注文を確認し、暗号通貨で直接支払いを行い、食べ物を持ち帰ります。一見シンプルに見えますが、その意味は重大です。ロボットはもはや事前定義された環境で命令を実行するだけではありません。彼らは独立して判断し行動する経済主体に変わります。

想像力はさらに広がります。人とロボットの間の取引に加えて、ロボット同士の取引も発生します。たとえば、家庭用ヒューマノイドロボットが家事をしているときに必需品がなくなったとします。彼は近くのスーパーマーケットのロボットから製品を独立して注文します。このプロセスでは自動的にスマートコントラクトが生成されます。スーパーマーケットのロボットが製品を配達します。家庭用ロボットは商品を確認し、ステーブルコインで支払いを行います。

以前には存在しなかった新しい価値交換の形が現れます。配送ロボットは目的地に到達するための最適なルートを計算します。彼は交通ロボットにリアルタイムデータをリクエストし、少額の料金を支払います。日常の小さな協力も取引となります。

4.2. 危険な世界：ロボットとのディストピア

ロボットはもはやSF映画のものではありません。中国では、消費者が約1,000ドルでロボット犬（ユニツリーGo2）を購入し、約12,000ドルでヒューマノイドロボット（Engine AI PM01）を購入しています。大規模な採用が急速に進んでいます。

出典：WhistlinDiesel

日常生活の中でロボットの数が増えることは最も重要なことではありません。ロボットの判断能力は依然として限られています。安全性は保証されていません。もしロボットが状況を誤判断し、危険な決定を下した場合、人に直接的な危害を加える可能性があります。このような危害は単なる事故ではなく、災害となる可能性があります。

OpenMindはこの問題に正面から取り組んでいます。彼はERC-7777標準を通じて各ロボットにユニークなアイデンティティを割り当て、それを防護壁として使用します。たとえば、ロボット犬は「人間の友人と保護者」というアイデンティティを取得します。このアイデンティティはロボットが人を攻撃したり傷つけたりすることを防ぎます。ロボットは常に友好的で安全な方法で行動します。ロボットはそのアイデンティティと役割を継続的に確認し、不適切な行動を阻止します。

OpenMindはさらに一歩進んでいます。彼らはAIM Intelligenceと協力して「物理AIセキュリティレイヤー」を開発しています。このレイヤーはロボットの幻覚を防ぎ、外部からの侵入や攻撃に対抗します。たとえば、ロボットが鋭い物体を持って移動しようとしています。近くに子供が立っています。システムはこれを「怪我のリスク」として認識し、即座に操作を停止します。

5. OpenMind：明日のロボット社会を構築する

OpenMindは研究段階を超えました。ロボット産業の実質的な転換を推進する準備が整っています。

創設者Jan Liphardtは、元スタンフォード大学生物物理学教授で、中心的な役割を果たしています。彼は複雑なシステム間の調整と協力メカニズムを研究してきました。彼は現在、ロボットの自主的な判断と協力の構造を設計しています。彼は全体的な技術開発をリードしています。

出典：OpenMind

この技術的リーダーシップは、Pantera Capitalが主導する2,000万ドルの資金調達を引き寄せました。OpenMindは技術開発とエコシステムの拡張のための財政的基盤を築きました。これはビジョンの実現能力を確保します。

市場の反応は好意的です。ユニツリー、深度ロボティクス（DEEP Robotics）、越疆（Dobot）、優必選（UBTECH）などの主要ハードウェア企業はOM1をそのコア技術スタックとして採用しています。協力ネットワークは急速に拡大しています。

しかし、課題は依然として存在します。FABRICネットワークはまだ準備段階にあります。デジタル環境とは異なり、物理的な世界はより多くの変数を呈します。ロボットは制御された実験室ではなく、予測不可能な現実の環境で動作しなければなりません。複雑さは著しく増加します。

それでも、ロボットの協力と安全は長期的な解決策を必要とします。私たちはOpenMindがこの課題にどのように対処し、ロボットエコシステムの中でどのような役割を果たすのかに注目する必要があります。