英Humanoid、SAPのAIエージェントにロボットの指揮を委ねる　稼働中の自動車部品工場で初の外部制御を実証

英ロンドンのロボット企業Humanoidが、自社ヒューマノイドの作業指示を独SAPのAIエージェントに委ねる実証を終えた。2024年にArtem Sokolov氏が創業した同社は2026年3月30日、車輪型の「HMND 01 Alpha」がSAP、トルコの自動車シートと内装のサプライヤーMartur Fompak Internationalとともに、1月から2月にかけて稼働中の自動車生産施設で概念実証を完了したと発表した。同社によると、実際の生産環境で企業システムがHumanoidのロボットを外部から制御したのは初めてだという。

作業は工場内物流の典型だった。ロボットはSAPのAIエージェントから指示を受け、自律走行でパレットに向かい、KLT（小型通い箱）を取り出して台車に載せる受注処理のサイクルを繰り返した。扱ったトートは3種類で、双腕の可搬重量の上限は8キログラム。工場の所在地は明かされず、今回のサイクルタイムや時間当たりの処理件数、エラー率も公表されなかった。

2つのシステムを結んだのは、Humanoidが2月5日に発表したAIフレームワーク「KinetIQ」である。同社はKinetIQがSAPのAPIと直接連携し、ロボットが工場の計画システムの中でもう一つのエージェントとして振る舞ったと説明した。SAPで身体性AIとロボティクスを統括するLukasz Ostrowski氏はこの仕組みを「Embodied Joule」と呼び、ロボットが事業上のニーズを理解する方法の根本的な転換だと評価した。Sokolov最高経営責任者（CEO）は、企業システムとつながったヒューマノイドが実際の生産現場で働くことに意味があると語った。

KinetIQは動作速度の異なる4つの層で構成される。最上位のSystem 3は秒単位で判断するフリートエージェントで、個々のロボットを道具として扱い、車輪型と二足歩行型に作業を割り振り、設備管理ソフトと連携する。System 2は各ロボット上で全モーダル言語モデルを使って状況と指示を読み取り、目標をサブタスクに分解して進捗を監視し、必要に応じて人の支援を求める。System 1は視覚と言語と行動を統合したVLAモデルで、5〜10ヘルツで目標姿勢を予測し、30〜50ヘルツで動作の塊を実行する。System 0は強化学習によりシミュレーションのみで訓練した全身制御器で、50ヘルツで動き、学習には約1万5000時間分のシミュレーション経験を要したと同社は説明している。

SAPとの実証は、この四半期で3件目の産業現場での披露だった。Humanoidは1月20日、独ケルンのフォードのイノベーションセンターでの概念実証を発表した。車輪型HMND 01がキッティング用の8キログラムのトート搬送と、薄い車体板金部品の双腕操作をこなした。目標の2倍にあたる1時間を途切れず稼働し、自律ピッキングの信頼性は97％、時間当たりのピッキングは目標50回に対し83回で、実機でのデータ収集は1時間で済んだという。3月20日の米NVIDIA GTCでは、車輪型2台が音声の依頼に応じて品物を取り、互いに手渡す様子を見せた。NVIDIAのIsaac Sim、Isaac Lab、Jetson、VLAモデル「Isaac GR00T N1.7」を用いた。

産業面の基盤も広がった。独シェフラーは1月13日にHumanoidと戦略的技術提携を結び、上半身や肩、腕向けの波動歯車アクチュエーターと、関節向けの直動および回転アクチュエーターを供給する。シェフラーは今後5年間で数百台のヒューマノイドを世界の生産網に導入する計画だ。Humanoidはロンドン、ボストン、バンクーバーに200人超のエンジニアと研究者を抱え、2年以内に汎用産業用ヒューマノイドで首位に立つ目標を掲げる。

SAPは1社に賭けているわけではない。NVIDIAによると、SAPが米オーランドで開いたSapphireでは、独NEURA Roboticsのヒューマノイド「4NE1」にJouleエージェントを載せ、棚卸しや棚の補充などを実演した。同じ企業向けソフトの販路をめぐり、NEURAとHumanoidが競う構図だ。資金力の差も大きい。独RobCoは1月29日に1億ドルのシリーズCを調達し、米Apptronikは2月11日に5億2000万ドルのシリーズA追加調達を完了した。Figureは2025年9月の10億ドルのシリーズCで調達後評価額390億ドルとなった。

日本の製造業にとっても示唆は大きい。人手不足が深刻な工場内物流では、ロボット本体より既存の基幹システムとの接続に手間と費用がかかることが多い。ERPから直接ロボットに作業を割り振る方式が量産現場で通用すれば、導入の主導権はシステムインテグレーターから工場の情報システム部門や物流部門へ移る。ハードウエアの品質で勝負してきた日本のロボットメーカーにとって、フリート管理と企業システム連携のソフトをどう押さえるかが問われる。

商用化はなお見えない。HumanoidはMartur Fompakがロボットを購入するのか借りるのか、何台をいくらで導入するのかを明らかにしていない。両社が示した次の段階は、追加の現場検証、結果の共同評価、Martur Fompakの工場への配備検討、より複雑な作業への拡大にとどまる。8キログラムの可搬重量は自動車物流の重い部品には小さく、SAP実証の処理量も公表されていない。