研究
米Anthropic、ロボットは米国の肉体労働の74%をこなせるがコスト競争力があるのは0.3%と分析
米Anthropicの経済研究チームは米職業データベースO*NETの約1万9000件の業務を分析し、ロボットは技術的に肉体作業の74%を担えるものの、人より安く済む業務は0.3%にとどまると結論づけた。ロボット価格が過去と同じ年約3%のペースで下がる場合、この比率が10%に達するまで40年かかると試算した。
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研究
ジェネラリストAIのGEN-1.5、3〜12秒の実演1回でロボット作業を習得 微調整なしで成功率59%
米ジェネラリストAIは2026年8月19日、3〜12秒の実演1件を文脈に入れるだけで10作業の平均成功率59%を出し、約5分のデータで10ステップ学習すると83%に上がるGEN-1.5を公表した。8カ月以上の事前学習で能力が自然に現れたと説明する一方、作業が単純で技能は壊れやすいと認め、顧客は明らかにしていない。
研究
センサーなしで力を感じる低価格ロボットアーム、MITの「NeuralActuator」がRSS 2026システム論文賞
MITの計算設計製作グループ（CDFG）とアマゾンの研究者による「NeuralActuator」が、RSS 2026の最優秀システム論文賞を受けた。モーターの電流、電圧、温度だけから安価なサーボの実際の挙動を学習し、外力を平均誤差0.12ニュートンで推定した。従来手法の誤差は0.66から1.41ニュートンだった。
研究
アマゾンFARの「OmniRetarget」がICRA 2026最優秀論文に、人の動きをヒューマノイドの学習データへ
アマゾンのフロンティアAI&ロボティクス（FAR）と米大学の研究者が開発した動作リターゲティング手法OmniRetargetが、6月にウィーンで開かれたIEEE ICRA 2026で最優秀会議論文賞とロボット操作および移動部門の最優秀論文賞をそろって受賞した。身体と物体、地形の接触関係を保つ方式で8時間超の軌道を生成し、学習した制御方策はユニツリーG1上で実機の追加学習なしにパルクールや箱運びをこなした。
研究
トヨタ系TRI、多作業ロボットモデルの効果を盲検試験で実証 新作業の習得に必要なデータは一部で済む
トヨタ リサーチ インスティテュート（TRI）とコーネル大、MITの研究者82人は2026年4月15日、拡散方策に基づく多作業型の「大規模行動モデル（LBM）」が盲検の無作為化試験で単一作業モデルより成功率と頑健性が高く、新しい作業をはるかに少ないデータで習得できるとする論文を米科学誌サイエンス ロボティクスに発表した。プレプリント版によると、500超の作業にわたる約1700時間の実演データを使い、管理された実機試験を1800回行った。
研究
米ジェネラリスト「GEN-1」、ロボットデータなしで事前学習 1作業1時間の学習で成功率99%
米ジェネラリストAIは2026年4月2日、人が装着する機器で集めた50万時間超の物理的なやり取りのデータだけで事前学習し、ロボットのデータを使わないロボット基盤モデルGEN-1を公開した。前モデルが64%だった作業で平均成功率99%、1作業あたりのロボットデータは約1時間、作業速度は従来の最高水準の約3倍としている。数値は同社の自社評価で、外部による再現はない。
研究
米フィギュア「Helix 02」、人型ロボの全身制御を一つのニューラルネットに 手書き制御コード10万9504行を削除
米人型ロボット企業フィギュアAIは2026年1月27日、ロボット基盤モデル「Helix 02」を発表した。カメラ映像と指先の触覚から1kHzの関節指令までを学習システムが担い、1000万パラメーターの学習型制御器が手書きのC++コード10万9504行を置き換えたと同社は説明した。Figure 03が台所を移動しながら食洗機の取り出しと再投入を4分間、61動作で、リセットも遠隔操作もなくこなしたという。
研究
米Generalist AIが「GEN-0」公開、27万時間の実世界操作データでロボットのスケーリング則を初めて主張
米ロボットAI新興企業のGeneralist AIは2025年11月4日、身体性を持つ基盤モデル「GEN-0」を公開した。同社は70億パラメータで能力の相転移を観測し、100億パラメータ超まで拡大したと説明した。事前学習データは27万時間を超え、毎週1万時間以上増えているという。結果は査読論文ではなく同社ブログで発表された。
研究
ボストンダイナミクスとトヨタ系研究所、4億5000万パラメーターの行動モデル1つでAtlasの手足を同時制御
ボストンダイナミクスとTRIは、単一の大規模行動モデルで人型ロボットAtlasの歩行と操作を同時に制御する実演を公開した。30Hzで動く4億5000万パラメーターのモデルは、VR遠隔操作のデータから新たな動作をコードを書かずに学ぶ。成功率やデータ量は開示していない。
研究
米フィジカルインテリジェンスのπ0.5、学習に含まれない住宅で台所と寝室を片付け 学習例の97.6%は他のデータ源
米ロボットAI新興企業のフィジカルインテリジェンス（Physical Intelligence）は2025年4月22日、視覚言語行動（VLA）モデル「π0.5」を公表した。移動型の双腕ロボットが学習データに含まれない実在の住宅3軒で10〜15分かけて部屋を片付けた。同社は他のロボットやウェブのデータを混ぜる共同学習が汎化の鍵だとしている。