前回、羽田のヒューマノイド実証が「最初に各業務を教える」ところから二年半をかける話を書きました。最先端の機体でも、買った日には動かない。今回はその手前、そもそもどの機体を選ぶのか、という工程の話です。
選定というと、カタログのスペック表を並べて比べる作業を思い浮かべます。可搬重量、自由度、連続稼働時間、保護等級。数字の大きいほうが優秀に見える。ところが、この読み方で選ぶと現場で止まります。スペック表が語っているのは機体の骨格であって、「この現場のこの作業をこなせるか」ではないからです。本講座は、選定をスペック比較ではなく、自分の現場のタスクと対象物から可処理性を逆算する工程として組み替えます。
「開梱しても、動かない」は、欠陥ではなく仕様である
具体的な機体で始めます。羽田でも使われるUnitree G1は、いま世界でもっとも入手しやすいヒューマノイドの一つです。身長130cm、重量35kg、自由度は構成により23から43、公称の連続稼働は約2時間。搭載センサはLivoxの3D LiDAR（MID-360）とIntel RealSenseの深度カメラ（D435）、四本のマイク。並べれば高機能に見えます。ただしG1は単一の製品ではなく、十二の構成で売られています。下位の基本構成はSDKが開放されず、デモと教育の用途に限られます。Python（unitree_sdk2_python）とC++（unitree_sdk2）のSDK、ROS 2、40 TOPSのJetson Orinが開くのは上位のEDU構成からで、研究と開発に使われるのはこちらです。同じ「G1」という名前でも、開発の入口が開いているかどうかは構成で分かれます。
そのG1について、日本でUnitree製品を扱う代理店のTechShareは、SDKのFAQでこう書いています。歩行制御のサンプルプログラム（g1_loco_client）を「そのまま実行しても動きませんでした（2025年1月30日現在）」。動かすにはコードの書き換えなど開発が必要だ、と。用意されたサンプルを起動しても機体は歩き出さない、という記述です。英語圏のレビューはさらに直截です。「箱から出したままでは、G1は見知らぬ空間を自律的に歩いたり、新しい操作タスクをこなしたり、複雑な多段階の指示に従ったりはしない」。デモで見る滑らかな動きは「自律的なタスク完遂というより、繰り返し可能なデモのループに近い」。同じレビューは稼働時間についても、カタログが挙げる5〜10時間はスタンバイの値で、実際に動かし続けられるのは約2時間だと整理しています。カタログの数字と実運用の数字は、同じ欄でも指しているものが違います。
この記述を、機体の欠陥として読むと選定を誤ります。G1は完成品ではなく、開発プラットフォームという製品類型だからです。産業用ロボットアームなら、教示（ティーチング）すれば教えた通りに動きます。動作を再生する完成品として設計されているからです。対してG1のようなヒューマノイドは、身体と基本制御とSDKを提供し、そのうえで何をさせるかは導入する側が開発する。「開梱しても動かない」は、この製品類型の仕様です。
だから選定の最初の問いは、「このロボットは動くか」ではありません。「このロボットを、誰が、どれだけの工数で、この現場向けに開発するのか」です。機体の価格が安くても、開発の工数を見落とせば、総額は跳ね上がります。
宣伝と、出荷時に動くことのあいだ
もう一つの落とし穴が、宣伝です。ヒューマノイドの紹介には、VLA（視覚言語行動モデル）対応、自律動作、といった言葉が並びます。デモ映像では、ロボットが器用に物を掴み、指示に従って動く。しかし前回見たとおり、羽田の実証は逐次の教示から始まりました。GMO AIRのロボット派遣サービスの説明も率直で、「当社のエンジニアが動作プログラムやセンサー設定を行い、稼働準備を整えます」と書いています。動作プログラムとセンサー設定を、供給側のエンジニアが現場ごとに作る。それが出荷時能力の実像です。
「自律」をうたう機体も、その自律がどこから来るのかを見ると構造が違います。UBTECHは、吉利（Zeekr）の工場に数十台のWalker S1を配備したと発表し、その中核に「BrainNet」というアーキテクチャを置きました。複数のタスクと複数の場面をまたいで訓練する枠組みで、Walker S1は複雑な生産エリア全域に配備されたと同社は述べています。同社の説明では、クラウドと機体の協調推論ノードとスキルノードをつなぎ、「スーパー頭脳」と「知能サブ頭脳」を形づくる仕組みです。つまり自律は、機体単体の性能ではなく、メーカーが場面ごとに集めたデータと訓練の資産とセットで成り立っています。ここから、選定のための読み方が三つ出てきます。
第一に、デモ映像は選定材料になりません。デモは統制された環境で撮られ、現場の多様性を含みません。第二に、「対応」と「出荷時に動く」は別です。VLA対応とは、そのモデルを載せられるという意味であって、あなたの現場でそのまま動くという意味ではありません。G1でも新しいファームウェアで大規模言語モデルへの対応が加わり、メーカーが十二タスクの基盤モデルをオープンソースで公開しています。載せられること自体は事実でも、それがあなたの現場の対象物で動くかは、そこから先の適配次第です。第三に、見るべきは開放度です。データを自分で採り、自分で再訓練できるのか。それともメーカーの閉じたデータ経路に依存するのか。能力は機体単体ではなく、機体とデータ経路の組み合わせに宿ります。
スペック表の、本当に見るべき欄
では、スペック表の何を見るのか。定番の欄、自由度、可搬重量、連続稼働時間、保護等級は、もちろん前提条件として要ります。可搬重量が足りなければ話になりません。しかし、この欄が同じでも、導入の成否を分けるのは別の欄です。
一つ目は、SDKの層です。関節のトルクや位置を直接叩ける低層の制御が開放されているのか、それとも用意された高層のAPIしか触れないのか。G1の場合、低層は力と位置のハイブリッド制御を500Hz、通信遅延2ミリ秒で回すリアルタイム制御として開いており、モータは押し返しの効く逆駆動性を持ちます。この層まで開いていれば細かい動作を作り込めますが、実時間制御の知識と開発の負荷を自社が抱えます。高層APIだけなら手早い一方、できることの天井が決まります。前に触れたとおり、この開放そのものが構成で分かれ、下位構成ではSDKが付かないこともあります。二つ目は、データ採取と再訓練の経路です。現場で集めたデータで自分でモデルを更新できるのか、更新はメーカーに依頼する閉環なのか。ここが第7回の適配工程の敷居を決めます。三つ目は、保守部品と修理体制です。関節のアクチュエータやバッテリーの交換部品が国内で手に入るのか、保証は何か月か、故障時の修理は何日で戻り、オンサイト対応があるのか。機体によって、基本構成の保証が8か月のものもあれば、1年保証で全国オンサイト修理を掲げるものもあります。
比較のために、産業向けに設計されたUBTECHのWalker S2の公開仕様を並べます。身長172cm、重量は約60kg（身体AI操作拡張版で約73kg）、総自由度20（拡張版で41）、腕は片側4自由度（拡張版で7）。バッテリー容量は30Ah＋3Ah、稼働時間は直立で8時間、連続運動で3時間。ミドルウェアはROS 2、AI演算はNVIDIA Jetson AGX Orin。ウエストの回旋は±162度、前傾は最大170度で、8メートルの作業空間内で15kgの荷物を扱えるとされます。自律バッテリー交換システムを備え、デュアルバッテリーの切り替えと交換ステーションの連携で、稼働を止めずに電力を補給する設計です。保証は1年、日本全国でのオンサイト修理に対応し、関東圏では6時間以内としています。これらはメーカーの公式値で、優劣を論じるための数字ではありません。
G1の連続稼働約2時間と、Walker S2の自律バッテリー交換は、どちらが上という話ではなく、設計思想の違いです。前者は開発プラットフォームとして、後者は連続稼働の産業運用を狙って作られています。連続稼働2時間の機体を8時間の現場で回すなら、バッテリーを何本用意し、誰がいつ交換するかが稼働率を直に決めます。スペック表の同じ「稼働時間」の欄が、運用の前提をまるごと変えます。
これらは、数字の大きさを比べる欄ではありません。自分の現場の運用に、その機体の設計思想が合うかを問う欄です。スペック表は入口で、SDKとデータ経路と保守体制が本体です。
ツールチェーンは、三つの類型に分かれる
データ経路と開放度は、実際にはツールチェーンの選択として現れます。AI時代のヒューマノイド導入で使われる開発環境は、おおまかに三つの類型に分かれ、それぞれ開発の敷居と依存の重さが違います。ここは第7回の適配編で工具ごとに詳しく扱いますが、選定の段階でどの類型を選ぶかは決めておく必要があります。
一つ目は、統合プラットフォーム型です。データ収集から訓練、デプロイまでを一つの環境で完結させる。中国メーカー系のGenie Studioのような環境がこれにあたり、データの採取からモデルの訓練、機体への配布までを一站式でつなぎ、私有化してオンプレミスに置ける構成も提供されます。導入側の開発負荷は小さく立ち上がりが速い反面、プラットフォームの設計思想とデータ形式に縛られ、乗り換えの費用が後で効いてきます。二つ目は、SDK型です。Unitree G1のように、機体の低層制御を開放し、開発側が自分でシステムを組む。前回見た上海の部署パイプラインが、Unitree SDKの低層コマンド（rt/arm_sdkなど)を叩いていたのがこの型です。C++（unitree_sdk2）とPython（unitree_sdk2_python）のSDK、ROS 2のFoxyとHumble、実機と同じDDSメッセージで動くシミュレータ（unitree_mujoco、unitree_sim_isaaclab）、強化学習の環境（unitree_rl_gym、unitree_rl_lab）が公開され、この上に自分でシステムを積み上げます。自由度は最も高く、既存の資産や独自の工夫を載せられますが、そのぶん開発と保守の工数を自社が抱えます。三つ目は、オープンソース型です。LeRobotのようなコミュニティ主導の枠組みで、コストが低く最新の研究にも追随しやすい。2026年3月のLeRobot v0.5.0はG1の23自由度と29自由度の構成に対応し、ACTやDiffusion、Pi0、GR00Tといったモデル形式を扱えるようになりました。一方で教材や実装が未完結な部分もあり、現場運用に耐える形へ仕上げる統合は自前になります。
選定とは、この三類型のどれを選ぶかでもあります。社内に開発力があり独自性で差をつけたいならSDK型、早く立ち上げたいなら統合プラットフォーム型、コストと学習を優先し試行するならオープンソース型。機体の性能表だけを見ていると、この選択が視野に入りません。
可処理性という判断軸
ここが選定工程の核心です。スペック表を読み終えても、まだ「この機体でうちの現場が回るか」はわかりません。それを見積もる軸が、可処理性です。可処理性とは、自分の現場のタスクと対象物のうち、そのロボットが何割を処理できるかの見積りです。
抽象論ではありません。一次資料に、可処理性を実際に線引きした例があります。ANAが取り組む手荷物積み付けの省人化には、二種類のロボットが出てきます。一つはコンテナ用ロボットで、羽田空港第2ターミナルの南手荷物仕分け場に置かれ、対象コンテナはLD-3が2台分。対象手荷物はキャスター付きのスーツケースで、ハードもソフトも含みます。出発120分前までに預けられた手荷物を対象にし、回転台で向きとサイズを認識して向きを補正し、ハンドで受け取ってコンテナ2台へ同時に搭載する。作業速度は平均25秒に1個です。もう一つはバルクカート用ロボットで、九州佐賀国際空港の仕分け場で検証されました。対応手荷物の寸法は高さ500〜800、幅350〜600、奥行き220〜350ミリの範囲、作業速度は平均26秒に1個。手順は、投入された手荷物をカメラで寸法計測してキャスターの有無を判別し、吸引形式で持ち上げてカートへ搭載する。ただし吸引後に30kg以上と判別された手荷物は搭載不可、ボストンバッグやお土産の紙袋はそもそも搭載対象外とし、これらは係員が手で積みます。
寸法の範囲、重量の上限、キャスターの有無、袋物の除外。これらは機体のカタログには一つも載っていません。現場の手荷物の分布と機体の吸引力から、導入する側が引いた可処理性の線です。この線を引いて初めて、機体は現場で回りました。
この線は、そのまま台数と人員の設計に直結します。作業速度が25秒に1個なら、単純計算で一台が一時間に処理できるのは約144個です。ある便の手荷物が仮に300個で、そのうち可処理性の線の内側、つまりキャスター付きで30kg以下のスーツケースが7割の210個だとします。この210個を一台で処理すると210かける25秒でおよそ88分かかり、残りの90個は線の外側なので人が手で積みます。仕分けから搭載までに使える時間が仮に45分なら、一台がさばけるのは108個ほどで、210個には二台を並べる計算になります。ここから、便の間隔に間に合わせるには何台を置くのか、除外分の90個を何人で引き取るのか、という運用の数字が逆算できます。可処理性の見積りとは、この「機体が取る分」と「人が取る分」を数で切り分ける作業であり、選定はその境界を決める工程です。
海外にも同じ設計思想があります。アムステルダムのスキポール空港は、手荷物ロボットの導入にあたって「作業員とロボットが協働する前提で、大規模に使ったときに、すべての手荷物のうち少なくとも80から90パーセントを問題なく持ち上げられること」を要件に置きました。100パーセントではなく、80から90パーセント。しかもこの数字は作業員との協働を前提にした線で、残りは人が扱います。空港は試行のあと19台の導入を決め、さらに次の5台を追加し、KLMやSwissportなど六社のハンドリング会社と共同で、労働監督署の求める作業負荷の軽減を進めています。ここに選定の実務が凝縮されています。満点を求めない。処理範囲を先に決め、残りを人へ回す設計を同時に作る。可処理性の見積りとは、この線をどこに引くかの判断です。
選定の手順
以上を、現場で使える手順に落とします。五つの段です。
第一に、タスクを分解する。「手荷物を積む」ではなく、投入、寸法計測、把持、搬送、コンテナへの配置、というように、機体が実際に行う動作の粒度まで割ります。第二に、対象物の分布を測る。自分の現場に流れる対象物を、寸法、重量、形状、把持のしやすさで分布として捉えます。ANAが30kgとキャスターで線を引けたのは、対象物の分布を知っていたからです。第三に、可処理性を見積もる。タスクと対象物の分布に対して、候補機体が何割を処理できるかを、スペックではなく実際の把持条件から見積もります。第四に、除外時の人の動線を先に設計する。処理できない分を誰がいつ引き取るかを、選定の段階で決めておく。これを後回しにすると、運用開始後に現場が詰まります。第五に、これらを検証するPoCを設計する。何をもって成功とするかの基準は、第6回の統合編で詳しく扱います。
順序が逆になりがちなのが、第四の除外設計です。多くのプロジェクトは「できること」を増やそうとして時間を使い、「できないもの」を誰が引き取るかを後回しにします。しかし現場が止まるのは、たいてい除外された対象の処理でつまずくからです。できないものを先に決めると、導入はむしろ速くなります。この考え方は、第8回の視覚編で扱う判定と振り分けの設計に、そのままつながります。
おわりに
選定とは、スペック表の数字を比べる作業ではありません。G1やWalker S2のような機体は、買った日には現場向けには動かず、誰がどれだけの工数で開発するかが問われます。宣伝の自律は、機体単体ではなくメーカーのデータ経路とセットで、デモ映像は選定材料になりません。見るべきはSDKの層、データの経路、保守の体制です。
そして最後に残るのが、可処理性の逆算です。自分の現場のタスクと対象物から、この機体が何割を処理できるかを見積もり、処理できない分を人へ回す動線を同時に設計する。ANAの30kgも、スキポールの80から90パーセントも、満点を求めずに処理範囲を先に決めた例でした。選定とは、この線を引く工程です。
次回は第3回、法規・責任編です。今回選んだ機体が海外製だったとき、それを日本の現場に置くまでに通る法体系を扱います。輸入、電気用品安全法（PSE）、電波法の技術基準適合証明（技適）、製造物責任（PL）、そして事故時の責任と保険。羽田の機体が中国製であることの意味を、条文まで降りて解きほぐします。
本記事は「Physical AI 導入実務講座」シリーズの第2回です。次回は法規・責任編を扱います。スライド資料（PDF）は無料でダウンロードいただけます。
出典
- TechShare「Unitree G1 SDK FAQ」※歩行サンプルは「そのまま実行しても動きませんでした（2025年1月30日現在）」、開発が必要の逐語
- ZMP Robots「Unitree G1 Complete Guide 2026」※"Out of the box, the G1 does not autonomously walk through unfamiliar spaces, complete novel manipulation tasks, or follow complex multi-step instructions."／"closer to repeatable demo loops than autonomous task completion"（訳＋原文併記、商業メディアの評価表現として出典明記）。あわせて、十二構成（基本構成はSDK非開放・デモ/教育用途、EDU構成でPython/C++ SDK・ROS 2・40 TOPS Jetson Orin）、実運用の連続稼働 約2時間（カタログのスタンバイ表記は5〜10時間）、搭載センサ（Livox MID-360 LiDAR・Intel RealSense D435・四本マイク）、低層のリアルタイム制御（力位置ハイブリッド500Hz・DDS通信2ms・逆駆動モータ）、LeRobot v0.5.0のG1対応（23/29自由度、ACT/Diffusion/Pi0/GR00T）、ファーム更新でのLLM対応と基盤モデルのオープンソース公開
- Unitree Robotics 公式製品情報 ※G1 スペック（身長130cm・重量35kg・自由度23〜43・連続稼働約2時間）。発布前に公式頁の当時値を保存
- Aviation Wire「羽田空港でヒューマノイドロボットの実証」（2026-04-27）※逐次教示・機種
- GMO AIR ロボット派遣サービス説明 ※「当社のエンジニアが動作プログラムやセンサー設定を行い、稼働準備を整えます」の逐語
- UBTECH／PR Newswire（2025-03-03）※Zeekr工場へのWalker S1 数十台配備、BrainNet（クラウド・機体の協調推論ノードとスキルノード）。メーカー自述としての帰属
- GA Robotics／UBTECH Walker S2 公式製品情報 ※公開スペック（身長172cm・重量約60kg／拡張版約73kg・総自由度20／拡張版41・稼働時間 直立8時間/連続運動3時間・バッテリー30Ah＋3Ah・ROS 2・NVIDIA Jetson AGX Orin・ウエスト回旋±162度・前傾最大170度・8m作業空間内15kg・自律バッテリー交換システム・保証1年/全国オンサイト修理 関東圏6時間以内）。公式値のみ・評価コメントなし
- 国土交通省 技術検討会 全日本空輸 資料 ※コンテナ用ロボット（羽田第2ターミナル南仕分け場、対象コンテナLD-3×2、対象手荷物キャスター付きスーツケース ハード・ソフト、出発120分前までの手荷物、回転台で向き補正・コンテナ2台同時搭載、作業速度25秒/個平均）、バルクカート用ロボット（佐賀空港、対応手荷物500-800H×350-600W×220-350D mm、平均26秒/個、カメラで寸法計測・キャスター判別、吸引後30kg以上は搭載不可、ボストンバッグ・紙袋は対象外→係員手積み）
- Schiphol（アムステルダム空港）News ※"robot to be able to lift at least 80% to 90% of all baggage items without problems when used on a large scale"（作業員とロボットの協働を前提）の逐語。19台導入決定・次5台追加・六社のハンドリング会社（KLM/Aviapartner/dnata/Menzies/Swissport/Viggo）・労働監督署の要請