米フィギュア、パークウェイ主導のシリーズCで10億ドル超を確保　企業価値390億ドル、1年半で15倍に

米人型ロボット開発のFigure AIは2025年9月16日、シリーズCの資金調達で10億ドルを超える出資確約を得たと発表した。投資後の企業価値は390億ドルで、米国の競合各社がこれまでに公表したどの評価額も大きく上回る。

同社の発表によると、今回のラウンドはParkway Venture Capitalが主導した。主な投資家としてBrookfield Asset Management、エヌビディア、Macquarie Capital、インテルキャピタル、Align Ventures、Tamarack Global、LGテクノロジーベンチャーズ、セールスフォース、T-Mobile Ventures、クアルコムベンチャーズの名前を挙げた。最終的な調達額は明らかにせず、「10億ドル超の確約資本」とのみ説明した。新旧投資家の内訳や分割払い込みの有無も開示していない。

今回の評価額は、同社が2024年2月29日に6億7500万ドルのシリーズBを調達した際に示した26億ドルの15倍に当たる。当時の発表は26億ドルが投資前か投資後かを明記していなかった。Parkwayは自社のポートフォリオページで、2023年の7000万ドルのシリーズAも同社が主導したと説明している。3回のラウンドを合計すると、Figureが開示した株式による調達額は少なくとも17億4500万ドルとなる。

Figureは新たな資金を3分野に投じるとしている。第1はBotQでの生産拡大と実地展開により、人型ロボットを家庭と商業の現場に広げること。第2は学習とシミュレーション向けの次世代GPU基盤の構築で、Helixの知覚、推論、制御を担う中核モデルを支えると説明した。第3は人間の動画と多様なセンサーデータを大規模に集め、複雑で変化する環境でロボットが作業できるようにすることだ。

Parkwayによると、Figureは2022年にブレット アドコック氏が創業した。2024年のシリーズB発表時には、BMW Manufacturingとの商用導入契約、AI基盤としてのマイクロソフトAzureの採用、OpenAIとの研究協力を公表していた。当時の投資家はマイクロソフト、OpenAIスタートアップファンド、エヌビディア、Bezos Expeditions、Parkway、インテルキャピタル、Align Ventures、ARK Investで、このうちParkway、エヌビディア、インテルキャピタル、Align Venturesは今回も名を連ねた。

2025年2月20日に発表したHelixは、ロボット制御を2層に分ける。同社によると、70億パラメーターの視覚言語モデル「システム2」が7〜9ヘルツで状況と指示を理解し、8000万パラメーターのトランスフォーマー「システム1」が200ヘルツで上半身35自由度の動作指令に変換する。学習には約500時間の遠隔操作データを使い、ロボットに内蔵した低消費電力の組み込みGPU2基で動く。今回の人間の動画を使うデータ収集は、手間と費用のかかる遠隔操作への依存を減らす狙いがある。

2025年3月15日に公表したBotQは同社の自社生産拠点だ。最初のラインの年間生産能力は最大1万2000台で、サプライチェーンは4年以内にロボット10万台、またはアクチュエーター300万個まで拡大できるという。アクチュエーター、ハンド、バッテリーを内製し最終組み立ても担う。次世代機ではCNC加工から射出成形、ダイカスト、金属射出成形、プレス加工に切り替えた。

米国の競合で同等の評価額を公表した企業はない。Apptronikは2025年2月に3億5000万ドルのシリーズAを調達し、3月に5300万ドルを追加した。Agility Roboticsが最後に公表したのは2022年4月の1億5000万ドルのシリーズBで、1X Technologiesは2024年1月に1億ドルのシリーズBを調達した。汎用ロボットモデルを開発するSkild AIは2024年7月、投資後評価額15億ドルで3億ドルを調達した。テスラのOptimusは上場自動車メーカーの社内事業で、単独の評価額はない。

日本の産業界にとっては部品供給の観点が大きい。Figureが掲げるアクチュエーター300万個という規模は、精密減速機、モーター、ベアリング、センサーへの需要を大きく押し上げる。ハーモニック ドライブ システムズやナブテスコなど精密減速機で実績のある日本企業には商機となり得る一方、Figureが内製化を進める中で、どの部品を外部調達するかは明らかでない。人手不足が深刻な国内の物流、製造現場にとっても、人型ロボットの価格と量産の行方は導入判断を左右する。

課題も残る。Figureは売上高、出荷台数、2024年に公表したBMW以外の有料顧客数を開示しておらず、確約資本のうち実際に払い込まれた額も明らかにしていない。商用と並べて挙げた家庭向け展開は、工場での試験導入にはない安全規制や賠償責任の問題に直面する。初代Helixの学習データ約500時間は言語モデルと比べて小さく、人間の動画を使うデータ戦略が評価額の根拠として重みを持つ理由でもある。