福島第一原発事故を機にロボット主導権が日本からアメリカへ移転

KAISTのコン・ギョンチョル教授は、福島第一原子力発電所事故で日本のロボットが放射能環境を克服できなかったことで、アメリカが災害克服の主導権を奪ったと分析している。従来の精巧な動作に特化した日本の制御技術は、環境に合わせて力を調整するAI時代の「力制御」方式への転換に対応できていない。

ロボット産業の主軸が移動している。精巧な動作を繰り返す従来の産業用ロボットの時代から、人工知能（AI）が物理的環境を理解し、滑らかに相互作用する「フィジカルAI」の時代へとパラダイムが転換している。この過程において、かつてロボティクスの強者と呼ばれた日本の地位が狭まった背景と、新たな技術主導権の行方に関する分析が示された。

T Times TVが伝えたコン・ギョンチョル KAIST機械工学科教授のインタビューには、ロボット技術の歴史的な流れや文化的背景、そして急変するAI時代に必要な技術的能力が盛り込まれている。コン教授は、ロボット技術の発展が、エンジニアたちが幼少期に触れた文化的アイコンと密接に関連していると説明した。

文化的なロマンが生んだ技術、そして日本ロボットの危機

コン教授は、エンジニアの傾向は彼らが感化された文化作品によって決定されると分析した。ターミネーターを見て育った世代がロボットの脅威に注目し、「お前は世界を破壊するのか？」という問いを投げかける一方で、鉄腕アトムを見た世代はロボットを友人と認識する。マジンガーZの世代は、ロボットを災害現場に投入される救済者として捉え、2000年代以降にベイマックス（ビッキー）やソフトロボティクスに魅了された世代は、ロボットを「柔らかく温かい」存在と認識し、それが介護ロボットや患者搬送ロボットの開発へとつながるという。

こうした文化的背景は、実際の技術開発の方向性へと結びついた。特に日本ロボティクスの牙城が崩れた決定的な要因として、コン教授は「福島第一原子力発電所事故」を挙げている。災害現場に投入されるロボットに世界中の視線が注がれる中、日本のロボットが放射能環境を克服できない姿を見せたことで、アメリカがその主導権を奪ったという分析だ。アメリカは「DARPA Robotics Challenge」を通じて福島第一原子力発電所と類似したミッションを提示し、災害克服のソリューションを先占した結果、ロボットブランドの主導権が日本からアメリカへと移った。

日本が技術的リーダーシップを失った根本的な原因は、制御方式の違いにある。日本のアクチュエータと制御技術は、特定の動作を非常に精巧かつ強固に繰り返すことに特化していた。しかし、AI時代のロボットは、硬い位置制御ではなく、環境に合わせて滑らかに力を調整する「力制御（Force Control）」方式へとパラダイムが変化した。コン教授は「日本の既存技術は、AI時代にふさわしい柔軟性を備えていなかった」と指摘した。

素材・部品の国産化とフィジカルAIのプラットフォーム戦略

韓国が日本の素材・部品への依存から脱却できているかという問いに対し、コン教授は「そうではない」と断言した。かつてはロボットや素材・部品といえば日本を連想するのが当然であったが、2019年の日本の輸出規制措置は、韓国のロボット産業にとってむしろ「天が与えた機会」であったと評価している。当時、韓国企業はアクチュエータをはじめとする核心部品の内製化を本格化させ、現在はアクチュエータ内部のコイルを直接巻くなど、主要部品を国内で調達できる水準まで到達している。

Angel Roboticsの核心技術であるアクチュエータと制御アーキテクチャは、今後の「フィジカルAI」のエコシステムにおいて重要な役割を果たす見通しだ。コン教授は、アクチュエータが単にロボットの関節の役割を果たすだけでなく、AIが物理的環境のノイズや非線形性を解決し、精製されたデータを得られるように助ける基礎インフラになると説明した。これは、AIモデルを動かすためにGPUとCUDAエンジンを提供するNVIDIAの役割と類似した文脈である。

同教授は、未来のロボット産業がスマートフォン産業の足跡をたどると予測した。スマートフォンが多様なアプリを通じてエコシステムを拡張したように、フィジカルAI時代には複雑で多様な形態のロボットが登場しなければならない。例えば、マイクが自ら動きながら音を聞くような形態のように、技術が目に見えないほど日常に浸透する必要があるという。そのためには、個々のロボットの性能と同じくらい、アクチュエータ、制御アルゴリズム、データセンターといった「プラットフォーム」の役割が重要であるというのがコン教授の分析だ。

AI時代、「特色ある専門性」を持つ人材が生き残る

急変する技術環境の中で、未来の人材はどのような能力を備えるべきか。コン教授は、普遍的な知識よりも「地方の特色」のような具体的な専門性を強調した。あらゆる分野を網羅する汎用的な人材よりも、特定の産業に特化したデータや環境を扱える能力が不可欠であるという意味だ。

例えば、製造環境に特化したフィジカルAIを学んだり、農業分野のデータを取得してそれを制御に活用したりするような専門性が必要となる。コン教授は「無条件の汎用性よりも、特定の分野のデータを取得し、それを物理的な制御へとつなげることができる特色ある専門性が、未来の核心的な競争力になるだろう」と提言した。

出典：元の動画（YouTube）