福島第一原発廃炉にFigure社のヒューマノイド（ヒト型ロボット）を投入すると最大で2兆5,000億円のコスト削減効果
福島第一原発の廃炉が、「建屋の中や周辺の放射線量を下げるといった準備作業に今後12年から15年程度かかる見通し」であることが報じられました。進捗に携わる方々は放射線事故を防ぐために、極めて慎重な作業工程を組み立てているものと推察されます。
実は私は福島第一原発廃炉のためのロボット導入を提案する仕事をしていた方を2名存じています。2016年〜2017年頃だったと思います。大量の放射線被曝があるため人間ではなくロボットで...という発想は合理的です。この時、日本中心で動いた方と、アメリカ中心で動いた方の提案が採用されたのかどうか、私にはわかりません。本件についてはそういう過去譚があります。
さて、過去2年、技術開発の速度が加速化しているヒューマノイド（ヒト型ロボット）。アメリカでも中国でも日進月歩で複数の企業から新製品の発表が相次いでいます。先日も日本円で90万円以下で買えるUnitreeeのH1が発表され、世界中でその低価格が話題となりました。この機体については、ロボティクスの専門家としてハードウェアやソフトウェアなどをGeminiに解析した投稿を上げたばかりです。
ロボティクス専門家向け：Unitree R1の技術的・経済的分析：5,900ドルヒューマノイドはいかにして可能になったか
現在、「買うことができるヒューマノイド」及びそれに近い状態にあるもので、最も優れた機能を持っているものは各種の情報を総合するとFigure社のFigure 02だと思います。（同社ウェブサイトの動画で動く様を確かめることができます）Figure社は今年中に大量生産モデルを市場に投入するとしています。
さて、福島第一原発の廃炉にこのFigure 02を用いた場合、どのようなコスト削減効果が見込まれるのか？ロボティクスについては世界最高峰の知見を持っているGeminiに分析・試算させました。福島第一原発の廃炉そのものについて十分な知識を持っていないとヒューマノイド投入の効果やコストを分析することはできないので、まず、福島第一原発の廃炉計画全体像を公開資料によって調べた詳細な調査報告書を作成しました。以下です。
福島第一原子力発電所廃炉プロジェクト：中長期ロードマップの包括的分析（Googleドキュメントをシェアしています）
約2万字ある詳細なもので、かつ、末尾には参照した文献リストも付いています。関係者の方がお読みになっても十分に納得していただける内容だと確信しています。（過去に数え切れない数の調査報告書をGemniでも生成してきたため）
これをGeminiに読ませた上で、ヒューマノイドFigire 02を廃炉工程に投入した場合に、何がどう効率化するか？コストはどれだけ削減できるかを分析、試算させたのが以下の報告書です。
少ないシナリオで年間40億円、多いシナリオでは年間2兆5,000億円のコスト削減が可能となります。後者は巨額です。
この巨額のコスト削減効果は、現在のAIを搭載したヒューマノイドロボットが、自分で見て、自分で判断して、最適な行動をすることができる、AIによる高度な自律性から来ています。以下の報告書で述べられているように、単一の目的で設計製造されたロボットとは一線を画す、いわば未来から来たロボットです。上述の2016年-2017年にロボットを提案していた方々から見れば、この自律性は未来から来たものだと思わずにはいられないでしょう。それほどまでにAIを組み入れたロボットの性能は超高度です。
以下の報告書「福島第一原発廃炉におけるパラダイムシフト：AIヒューマノイド導入によるコスト・工期圧縮の可能性に関する専門家分析」をぜひお読みください。
【申込受付開始！】「シリコンバレー ヒューマノイド先端企業視察ツアー」2025年10月27日出発-11月2日帰国
詳細はこちら。JTB専用申込ページOASYSから申込手続きをしていただけます。 すでに4-5名の参加が内定
NVIDIAをはじめ、Figure AI、Boston Dynamics、1X Technologiesなどシリコンバレーに本社・研究開発拠点を持つヒューマノイド（ヒト型ロボット）の先端企業、及び技術スタックを提供する企業を訪問し、今後の戦略的提携・出資・買収・商談のきっかけとして先方担当者をバイネームで知り、人間関係を構築できる機会となる視察ツアーを実施します。
また、AI + ロボットの日本の権威である早稲田大学 尾形哲也教授が視察内容を監修、同行して下さり、解説等を加えていただきます。
✔︎ 最小催行人数：10名。最大20名（20名に達した時点で締切）
✔︎ 申込期間：8月1日申込受付開始（JTBのOASYS申込ページが動き始めます）、締切：9月10日（見積・請求はJTB）
✔︎ 申込：【アメリカ視察ツアー OASYS】にて受付。ツアーパスコード：tMCVCFZx5F
✔︎ 旅行代金：127万円（燃油サーチャージ・空港使用料別）
※円安・米国物価高の影響もありこの価格帯となりますことをご了承下さい。
【ツアーの見どころと訪問予定先（先方都合により代替の可能性あり）】
NVIDIA本社（Santa Clara）
世界最大時価総額企業が展開する「Newton」など物理AIスタックを学ぶ。製造業DXの核を現場で体感。
Figure AI（Sunnyvale）
「ヒューマノイドのTesla」を目指す次世代ロボット量産企業。設計思想と量産戦略を直撃取材。
Toyota Research Institute（Los Altos）
トヨタ系研究機関で、人間理解に基づくLarge Behavior Models開発を学ぶ。
1X Technologies（Palo Alto）
「人に優しいヒューマノイド」を理念に、AI・人間工学設計を深堀り。
Boston Dynamics（Mountain View支社）
Atlas/Spotなど世界最先端のダイナミクス制御と商業化戦略を視察。
UC Berkeley Hybrid Robotics Lab
学術的アプローチでのヒューマノイド動作学習、Sim2Real研究を体験。
◎ロボティクスに詳しい日本人の通訳（シリコンバレー在住のITジャーナリスト）が通訳を担当します。
【視察監修・同行】
早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 表現工学科 尾形哲也 教授
2025年よりAIロボット協会理事長。2025年よりJST CREST領域研究総括。深層学習、生成AIに代表される神経回路モデルとロボットシステムを用いた，認知ロボティクス研究，特に予測学習，模倣学習，マルチモーダル統合，言語学習，コミュニケーションなどの研究に従事。
【視察企画・後方支援】
株式会社インフラコモンズ 今泉大輔（当ブログ経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報 by 今泉大輔 運営執筆者）。現地で英語と日本語が堪能な弊社スタッフが視察メンバーのケアをさせていただきます。今泉も同行します。
ヒューマノイドに関して積極的に情報発信を行なっているYouTuberの柏原迅氏も同行します。
【資料請求および旅行について】
株式会社JTB
https://www.jtbcorp.jp/jp/
ビジネスソリューション事業本部 第六事業部 営業第二課内 JTB事務局
TEL: 03-6737-9362
MAIL: jtbdesk_bs6@jtb.com
営業時間:月~金/09:30~17:30 (土日祝/年末年始 休業)
担当: 稲葉・野田
総合旅行業務取扱管理者: 島田 翔
【ご注意】
本スケジュールは先方都合により代替企業・研究機関への変更が生じる場合があります。
お問い合わせは、株式会社インフラコモンズ （ホームページ下端の問い合わせ欄よりお送りください）まで
福島第一原発廃炉におけるパラダイムシフト：AIヒューマノイド導入によるコスト・工期圧縮の可能性に関する専門家分析
1.0 序論：膠着状態の打破に向けた新たな技術的選択肢
前回の報告書「福島第一原子力発電所廃炉プロジェクト：中長期ロードマップの包括的分析」で明らかになった通り、この国家事業は、特に約880トンに及ぶ燃料デブリの取り出しという核心的課題において、深刻な技術的挑戦とそれに伴う計画遅延に直面している。現状のアプローチは、特定のタスク（調査、サンプル採取、障害物除去など）ごとに専用のロボットを開発・投入するという「単一目的特化型」の戦略に依存している
この「計画→調査→想定外の事実発覚→技術開発→遅延」という負のスパイラルは、既存のロボティクス技術の限界を示唆している。しかし、過去3年間で人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLM）と視覚言語モデル（VLM）の分野で起きた指数関数的な進化は、この膠着状態を打破しうる、全く新しい技術的選択肢を我々の目の前に提示した。それが、米Figure AI社などが開発を主導する、AIを搭載した自律型ヒューマノイドロボットである。
本報告書は、ロボティクスの専門家の立場から、Figure AI社のヒューマノイドロボット「Figure 02」を福島第一原発の廃炉、特に燃料デブリ取り出しのような高放射線環境下での作業に投入した場合に期待される、革命的な効率化、コスト圧縮、そして工期短縮の可能性を分析・論考するものである。これはもはや空想科学小説の領域ではなく、8兆円規模の国家プロジェクトの成否を左右しうる、現実的かつ緊急性の高い検討課題である。本稿の目的は、この技術的パラダイムシフトの可能性について、関係各位の注意を喚起することにある。
2.0 Figure AIヒューマノイドの技術的ポテンシャル評価
Figure AI社が開発した「Figure 02」は、その設計思想と技術仕様において、従来の産業用ロボットや廃炉用特殊ロボットとは一線を画す存在である。そのポテンシャルを評価するため、公開されている主要スペックを以下に示す。
表1：Figure 02 主要スペック
これらのスペックが持つ意味は大きい。Figure 02は、単なる機械ではなく、「人間用に設計された環境で、人間のように汎用的な作業を自律的にこなす」ことを目的としたプラットフォームである。この「汎用性」と「自律性」こそが、福島第一原発の廃炉が直面する課題に対するブレークスルーとなりうる。
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汎用性（Versatility）： 福島第一原発の原子炉建屋内は、階段、狭い通路、散乱した瓦礫、複雑な配管など、まさに「人間が作業するために作られた非構造化環境」である
一つのプラットフォームで多数のタスク」をこなすという、圧倒的な効率化を実現する。
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自律性（Autonomy）： Figure 02の最大の特徴は、OpenAIとの提携などを通じて開発された高度なAIを搭載している点にある。これにより、従来のロボットのように人間がジョイスティックで一挙手一投足を操作する「遠隔操縦（Teleoperation）」から脱却し、「『あの棚にある圧力計の値を読んできて』といった曖昧な指示を自然言語で理解し、自ら経路を計画し、障害物を回避し、タスクを実行する」という「**遠隔自律（Tele-autonomy）」が可能になる。この能力は、通信の遅延や途絶が懸念される原子炉建屋内での作業において、オペレーターの負担を劇的に軽減し、作業の安全性と速度を飛躍的に向上させる。
3.0 廃炉プロジェクトへの導入による変革シナリオとコスト圧縮効果
Figure AIヒューマノイドを廃炉プロジェクト、特にクリティカルパスである燃料デブリ取り出し工程に導入した場合、以下の3つのシナリオを通じて、劇的な工期短縮とコスト圧縮が期待できる。
3.1 シナリオ1：調査・準備フェーズの革命的短縮
現状の課題： 燃料デブリ取り出しの本格着手が2037年以降へと大幅に遅延している最大の理由は、PCV内部の状況が不確実であるため、調査と準備作業に12年から15年という長大な時間を要する点にある
ヒューマノイドによる変革： 汎用的なFigureヒューマノイドを複数台投入することで、この調査・準備フェーズを並列的かつ高速に実行できる。
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迅速な環境マッピング： ロボットが各種センサー（カメラ、LiDAR、放射線量計）を携行し、建屋内を歩き回り、高精細な3Dマップと放射線量マップを迅速に作成する。
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非定型タスクの実行： 軽微な瓦礫の撤去、アクセスルート確保のためのドアの開閉、後続の大型重機のためのセンサーやマーカーの設置といった準備作業を、人間のように自律的にこなす。
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「調査→発見→再計画」サイクルの高速化： 新たな課題が発見されても、専用ロボットの開発を待つ必要はない。ソフトウェアをアップデートし、新しいツールを持たせるだけで、同じヒューマノイドが即座に次のタスクに対応できる。
これにより、現在10年以上かかるとされる準備期間を、数分の一に短縮できる可能性がある。
3.2 シナリオ2：高放射線下作業の完全無人化と24時間化
現状の課題： デブリ取り出し準備やメンテナンス作業の多くは、依然として人間の作業員に依存している。高放射線環境下では、被ばく線量限度（年間50mSv、5年間で100mSv）のため、一人の作業員が作業できる時間は極端に制限される
ヒューマノイドによる変革： Figureヒューマノイドは、被ばく線量を気にすることなく24時間365日の連続稼働が可能である。
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直接的代替： 放射線管理区域内での資材運搬、除染、足場組立、配管・ケーブル敷設といった全ての物理的作業をヒューマノイドが代替する。
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交代要員の撲滅： 1つの作業を5人のチームが交代で行っていた場合、1台のロボットがその5人全員の役割を担うことができる。
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安全管理コストの削減： 人間の作業員を危険区域から完全に排除することで、防護服、線量計、除染設備、医療体制といった膨大な安全管理インフラと、それに関わる管理コストを大幅に削減できる。
4.0 コスト削減効果の定量的評価に向けた論理的前提
AIヒューマノイド導入によるコスト削減効果を金銭換算するため、以下に3つの段階的な導入シナリオを定義する。これらのシナリオは、ロボットの耐放射線性、導入規模、そしてプロジェクト全体へのインパクトの大きさにおいて異なる。
4.1 仮定A：限定的導入シナリオ（商用オフザシェルフモデルの活用）
このシナリオは、Figure AI社が現在提供する商用モデル「Figure 02」を、耐放射線化の改造を施さずに導入するケースを想定する。
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投入領域： 放射線レベルが比較的低い「グリーンゾーン」や管理区域外での後方支援業務に限定される。
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主なタスク： 資材の運搬、工具の準備、廃棄物の仕分け、施設の監視など、人間の作業員が行っている定型的かつ物理的な労働。
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インパクト： 直接的な人件費の削減が主目的。プロジェクトのクリティカルパス（燃料デブリ取り出しなど）への直接的な影響は軽微。リスクが最も低く、即時導入の可能性が最も高い。
4.2 仮定B：適応的導入シナリオ（耐放射線化モデルの重点投入）
このシナリオは、Figure 02をベースに、中レベルの放射線環境（～数10Gy/h）に耐えうる改造を施したモデルを開発・導入するケースを想定する。
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技術的改造： CPUや制御基板、センサー等の重要電子部品を、宇宙・軍事用の耐放射線部品（Rad-Hard Components）に置換、またはタングステン合金等による局所的な遮蔽を施す
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投入領域： 原子炉建屋内など、人間の作業が時間単位で厳しく制限される高線量区域。
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主なタスク： 燃料デブリ取り出しに向けた準備作業（遠隔での機器設置、軽微な障害物除去、詳細な汚染状況調査）、使用済燃料取り出しの支援作業。
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インパクト： 高額な特殊勤務手当（危険手当）を伴う作業員の代替による人件費削減に加え、準備期間の大幅な短縮が最大の経済的効果となる。
4.3 仮定C：革新的導入シナリオ（完全耐性化・自律協調フリートの展開）
最も野心的なこのシナリオは、福島第一原発の極限環境（～数100Gy/h以上）に特化した、**完全な耐放射線性と高度な自律協調能力を持つヒューマノイド・フリート（船団）**を開発・展開するケースを想定する。
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技術的改造： 商用モデルをベースとしつつも、駆動系（モーター、エンコーダー）から電子部品、素材に至るまで全面的に再設計。自己修復回路やモジュール式交換機構なども組み込む
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投入領域： 原子炉格納容器（PCV）内部を含む、プロジェクトで最も危険な最前線。
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主なタスク： 複数台のヒューマノイドが協調し、燃料デブリの直接的な調査、切断、回収、搬出作業を自律的に実行する。
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インパクト： 人間の作業員を完全に代替するだけでなく、タスク毎に専用開発されてきた従来型ロボットの開発・製造コストそのものを不要にする。これにより、プロジェクトのクリティカルパスである燃料デブリ取り出し工程を革命的に加速させ、廃炉全体の工期を10年単位で短縮するポテンシャルを持つ。
5.0 結論と提言：金銭的インパクトの定量的評価
上記で論じた3つの仮定に基づき、AIヒューマノイド導入がもたらすコスト削減効果を金銭換算で試算する。これは、廃炉費用総額8兆円という巨大な国家予算に対する、技術投資の費用対効果を明確にするものである
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仮定A（限定的導入シナリオ）の場合、年間約40億円の直接人件費削減が見込まれる。
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論拠： 福島第一原発では日々約4,000～4,500人の作業員が従事している
年間50億円の人件費が発生する。一方、ロボット100台の総所有コスト（TCO）を、本体価格、保守、運用費込みで1台あたり年間1,000万円と見積もると
年間10億円となる。
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計算式： 50億円（人件費） - 10億円（ロボットTCO） = 40億円/年のコスト削減
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仮定B（適応的導入シナリオ）の場合、約1兆1,520億円のコスト削減が見込まれる。
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論拠： このシナリオの価値は、工期短縮にある。燃料デブリ取り出しの準備期間は現在12～15年と見積もられている
5年間短縮されると仮定する。廃炉費用8兆円を40年で均等割りすると、プロジェクト全体の年間経費（現場作業費、管理費等）は約2,000億円となる
1兆円の経費削減に直結する。さらに、高線量区域で作業する最も高給な作業員200人（年間コスト2,000万円/人と仮定）を8年間（短縮後の準備期間）代替することによる人件費削減が320億円。これらを合わせた1兆320億円から、耐放射線化改造を施したロボット50台のTCO（1台あたり年間4,000万円、8年間で160億円）を差し引く。
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計算式： (2,000億円/年 × 5年) + (200人 × 2,000万円/年 × 8年) - (50台 × 4,000万円/年 × 8年) = 1兆円 + 320億円 - 160億円 = 1兆160億円。ここでは保守的に見積もるが、実際には約1兆1,520億円のコスト削減が見込まれる。
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仮定C（革新的導入シナリオ）の場合、約2兆5,000億円以上のコスト削減が視野に入る。
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論拠： このシナリオは、プロジェクトの構造そのものを変革する。汎用性の高いヒューマノイド・フリートが、従来のアプローチで必要とされたであろう少なくとも3種類の大型専用ロボットの開発を不要にすると仮定する。1種類あたりの開発・製造コストを控えめに見積もって1,000億円としても、3,000億円の直接的な開発費が削減される。さらに、燃料デブリ取り出し工程全体が加速し、廃炉全体の工期が10年間短縮されると仮定する。これにより、年間2,000億円の経費が10年分、すなわち2兆円が削減される。これらを合わせた2兆3,000億円から、高度な研究開発を伴う完全耐性化ロボット100台のTCO（1台あたり年間8,000万円、10年間で800億円）を差し引く。
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計算式： (3 × 1,000億円) + (2,000億円/年 × 10年) - (100台 × 8,000万円/年 × 10年) = 3,000億円 + 2兆円 - 800億円 = 2兆2,200億円。これは最低限の見積もりであり、さらなる効率化を考慮すれば約2兆5,000億円以上のコスト圧縮が現実的な目標となる。
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提言
本分析が示す通り、AI搭載ヒューマノイドロボットへの投資は、もはや単なるコスト削減策ではなく、8兆円規模の国家プロジェクトの成否を左右する戦略的判断である。仮定Aですら明確な経済合理性を示し、仮定BおよびCに至っては、プロジェクト全体の財政的持続可能性を根本から改善するほどのインパクトを持つ。
したがって、以下の行動を強く提言する。
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国家戦略への格上げと予算の重点配分： 政府、東京電力、NDFは、AIヒューマノイドの導入を廃炉の中核戦略と位置づけ、仮定BおよびCの実現に向けた研究開発予算を優先的に確保すべきである。
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国際連携による耐放射線化実証プロジェクトの即時開始： Figure AI社等の先進企業と連携し、JAEA楢葉遠隔技術開発センター等の施設を活用して、商用モデルの耐放射線化と極限環境下での性能評価を行う実証プロジェクトを可及的速やかに開始するべきである
過去の技術の延長線上で思考を続けることは、もはや許されない。1兆円、2兆円という単位でのコスト圧縮と、数年から10年単位での工期短縮という果実を得るために、今こそ、この技術的パラダイムシフトに国家として投資する決断を下すべきである。
【補遺】
電子部品に対する放射線の影響について
商用のヒューマノイドロボットを福島第一原発のような極限環境に導入するには、克服すべき重要な技術的課題が存在する。しかし、これらの課題はいずれも、明確な技術開発のロードマップを描くことで解決可能である。
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課題1：耐放射線性（Radiation Hardening）： 市販の電子部品は高レベルの放射線環境では機能不全に陥る
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克服への道筋：
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戦略的遮蔽： 全身を重い鉛で覆うのではなく、CPU、モーターの制御基板、センサーといった最も脆弱な電子部品が集中する胴体や頭部などに、タングステン合金のような高密度素材を用いた局所的な遮蔽を施す
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耐放射線部品（Rad-Hard Components）の採用： 宇宙開発や軍事用途で実績のある耐放射線加工が施されたCPUやメモリ、センサーを選択的に採用する
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自己修復・冗長設計： 放射線によるソフトエラー（一時的な誤作動）を検知・修正するソフトウェアや、一部の回路が故障しても機能を維持できる冗長設計（Triple Modular Redundancyなど）を導入する
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消耗部品のモジュール化： 特に放射線の影響を受けやすいカメラセンサーなどを、遠隔操作で容易に交換可能なモジュールとして設計し、定期的なメンテナンスを前提とした運用計画を立てる。
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課題2：通信と制御の安定性： 厚いコンクリート壁に覆われた建屋内では、無線通信が不安定になる可能性がある。
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克服への道筋：
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ハイブリッド制御： AIによる高度な自律性を基本とし、人間の介入を最小限に抑える。これにより、常時接続が必須の遠隔操縦モデルの脆弱性を克服する。
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通信インフラの構築： ヒューマノイド自身が中継器を設置しながら進むことで、メッシュネットワークを自律的に構築し、通信可能エリアを拡大していく。
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