韓国から出現したWI Robotics のYouTube動画で描写されているヒューマノイドのあまりに高度な動きに世界のロボティクス関係者が沸き立っている状況です。以下の動画2本をご覧いただくだけでもその優れたヒューマノイドの技術水準がわかります。一体、どうやって動かしているのか？
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そこで、時々やっているロボット工学的な分析手法でWI RoboticsのALLEXの分析を行ってみました。手順は以下の通り。
Gemini Pro + Deep Researchを使ってYouTube動画のヒューマノイド動作状況を細かく観察し、ロボット工学的に有意な分析を行うという設定のプロンプトを用意し、インプットする。留意すべきは分析する主体のGeminiに世界最高水準の知見を持っているロボティクス研究者という役割を与え、かつ、日本のロボティクス関係者にわかりやすい伝達をするために日本のロボティクス関係者の現在状況を理解した上で、的確に伝達するように伝えること。
上のプロンプトをインプットして、YouTubeの調査対象動画のURLを指定する。
Geminiが調査を進める過程は多段階。その各段階において彼が思考している内容がログとして表示される。また、調査したすべてのWebページへのリンクが併記される。
イマココです。生成された調査レポートは別投稿で上ます。以下には驚くべき事柄が多数記されています。
ALLEXとWI Roboticsの初期調査
韓国の新しいヒューマノイドロボット「ALLEX」と、その開発元であるWI Robotics社について調査を開始しました。まずは、提供されたYouTube動画の内容を補完するため、ALLEXの技術的な詳細やWI Robotics社の背景情報をウェブ上で探索し、初期情報を収集することから始めます。
世界の最先端ヒューマノイドとの比較準備
ALLEXの技術水準を評価するため、Boston DynamicsのAtlas、Figure AIのFigure 01、UnitreeのH1といった世界の主要なヒューマノイドロボットの最新性能に関する情報収集も並行して進めます。これにより、ALLEXがグローバルな視点から見てどの位置にあるのかを明確にするための比較基盤を構築します。
日本のロボティクス現状把握
日本のロボティクス関係者向けに、ALLEXの技術的意義を伝えるため、日本のヒューマノイドロボット開発の現状についても調査します。主要な企業や研究機関の最新動向を把握し、ALLEXが示すような高い運動性能を持つロボットの開発状況に焦点を当てて情報を集めます。
次のステップ：ALLEXとWI Roboticsの詳細情報収集
次のアクションとして、ALLEXの技術仕様、アクチュエータ技術、WI Roboticsの公式情報、チームメンバーの経歴など、ALLEXとWI Roboticsに関する詳細な情報収集に注力します。これにより、ALLEXの技術的な特徴を深く理解し、その後の比較分析の基礎を固めます。
ALLEXの革新的な力制御技術
ALLEXの最も注目すべき点は、従来の力覚センサーに依存せず、全身で力制御を実現する「本質的にコンプライアントな」設計です。これは、新開発の超低摩擦・高負荷アクチュエータと、位置、力、剛性を統合した独自のモーター制御アルゴリズムによって可能になっています。これにより、100gfという微細な力も検知し、人間との安全でダイナミックなインタラクションを実現できることが明らかになりました。 これは、シミュレーションと実世界のギャップを最小化し、機械学習ベースのトレーニングに最適化されていることを示唆しており、非常に重要な技術的進歩だと考えています。
優れたマニピュレーション能力と軽量設計
ALLEXのハンドは15自由度を持ち、人間の手とほぼ同じサイズでありながら、指先で40Nの力を発生させ、フックグリップで30kg以上を保持できる世界クラスの性能を誇ります。また、指先の繰り返し精度は0.3mm以下と非常に高いです。アーム全体は軽量（約5kg）でありながら、片手で3kg以上の可搬重量を持ち、これは20kg以上の協働ロボットに匹敵する能力です。 さらに、腰部に重力補償機構を備えることで、高負荷作業時のエネルギー効率と安定性を向上させています。
WI Robotics社の背景と戦略
WI Robotics社は2021年にサムスンのロボット開発チーム出身のエンジニアによって設立され、「人々のための技術、生活の質の向上」をビジョンに掲げています。2030年までに汎用ヒューマノイドプラットフォームの日常的な普及を目指しており、既にウェアラブルロボットでCESイノベーションアワードを受賞しています。また、物理AIスタートアップのRLWRLDやMIT、KISTなどの国内外の主要な研究機関と連携し、オープンイノベーションエコシステムを構築していることも、その技術開発を加速させる要因となっています。
今後の調査方針：世界の最先端と日本の技術との比較
ALLEXの技術的優位性が「センサレス力制御」にある ことが明確になったため、今後はこの点をさらに深掘りし、Boston DynamicsのAtlas、Figure AIのFigure 01、UnitreeのH1といった世界の最先端ヒューマノイドロボットがどのように力制御を実現しているか（油圧、電動、センサの有無など）を詳細に比較分析します。同時に、トヨタ、ホンダ、産総研などの日本の主要なヒューマノイド開発におけるアクチュエータ技術やセンサレス力制御の現状を調査し、ALLEXが示す技術水準との差を明確にしていきます。
ALLEXの技術的独自性と市場戦略
ALLEXの最も際立った技術的特徴は、独自開発の超低摩擦・高バックドライバビリティ電動アクチュエータと、それに基づくセンサーレスの全身力制御です。これにより、人間のようにしなやかで安全な物理的インタラクションが可能となり、協働ロボットやサービスロボット市場を強く意識したアプローチであることが明確になりました。 これは、Boston DynamicsのAtlasが「パワーと運動性能」、Figure AIが「AIによる知能」、Unitreeが「コストと運動性能」にそれぞれ焦点を当てているのに対し、ALLEXが「人間との物理的なインタラクションの質」で差別化を図っていることを示唆しています。
日本のアプローチとの対比
日本のトヨタがトルクサーボモジュールに代表される「高精度センサー」を用いた力制御に強みを持つ一方で、ALLEXは「アクチュエータの機械的特性そのもの」を利用して力を感じ取るという、設計思想の大きな違いが明らかになりました。
今後の調査と焦点
これまでの調査でALLEXの上半身の技術については深く理解できましたが、下半身や歩行能力に関する具体的な情報が不足しています。また、ALLEXの「超低摩擦アクチュエータ」の具体的な内部構造や、世界の競合であるAtlasのカスタムアクチュエータの詳細も、各社のコア技術であるため、公開情報からは得にくい状況です。今後は、ALLEXの下半身に関する情報、アクチュエータ技術の学術的背景、そして日本の最新のヒューマノイドロボット開発動向について、さらに深掘りした調査を進め、ALLEXの技術的インパクトと日本の技術との比較をより明確にしていきます。
ALLEXの技術的深掘りと独自性
ALLEXの「センサレス力制御」は、アクチュエータの機械的特性と高度な制御アルゴリズムを組み合わせることで実現されており、従来の力覚センサーに依存しない点が大きな独自性です。このアプローチは、ロボットのコスト削減、堅牢性向上、そして人間とのより自然なインタラクションに貢献する可能性を秘めています。特に、超低摩擦・高バックドライバビリティのアクチュエータは、ALLEXのしなやかな動きと高い応答性を支える核となる技術であり、その具体的な設計思想や学術的背景をさらに深く掘り下げていく必要があると考えています。
WI Roboticsの技術的ルーツと戦略
WI Roboticsの創業者たちがサムスンのロボット開発チーム出身であることは、ALLEXの技術的背景を理解する上で重要な情報です。彼らがサムスン時代にどのような研究に携わっていたか、そしてその経験がALLEXの設計思想にどう影響しているかを調査することで、同社の技術的強みと将来の方向性をより明確にできると見ています。また、ALLEXがモジュール式プラットフォームとして展開される計画は、多様な産業やサービス分野への応用を視野に入れた戦略的なアプローチであり、その市場展開にも注目しています。
世界の競合との詳細な比較に向けた課題
ALLEXの技術水準を世界の最先端と比較する上で、Boston Dynamics、Figure AI、Unitreeといった主要な競合各社のアクチュエータの具体的なスペックや力制御の実現方法に関する詳細な数値データが、公開情報からは得にくいという課題があります。これらの情報は各社のコア技術であり、その比較はALLEXの相対的な優位性を評価する上で不可欠です。今後は、各社のビジネスモデルやターゲット市場の違いも考慮に入れながら、より多角的な比較分析を進めていきます。
日本のロボティクス技術動向の再評価
日本のロボティクス関係者に向けてALLEXの技術的意義を伝えるためには、トヨタのトルクサーボモジュールのような既存の先進技術に加え、産総研や主要大学における最新のヒューマノイド研究、特にアクチュエータや力制御に関する研究動向を詳細に把握することが重要です。ALLEXが提示する「センサレス力制御」というアプローチが、日本の研究開発にどのような示唆を与えるのか、その可能性を探っていきます。
次のステップ：ALLEXの技術的背景と日本の最新動向の深掘り
次のアクションとして、ALLEXの「センサレス力制御」の学術的背景、超低摩擦アクチュエータの設計に関する情報、WI Roboticsの創業者たちの過去の技術的貢献、そして日本の主要な研究機関や大学における最新のヒューマノイドロボット研究動向について、さらに詳細な情報収集を進めます。これにより、ALLEXの技術的独自性をより深く理解し、日本のロボティクス技術との具体的な比較を可能にすることを目指します。
ALLEXの技術的ルーツの深掘り
ALLEXの「センサレス力制御」と「高バックドライバビリティ」の技術的源流をさらに深く探るため、Co-CEOであるYong-Jae Kim氏の過去の研究、特に「Low Inertia Manipulator with High Stiffness and Strength Using Tension Amplifying Mechanisms」に関する論文に注目しています。 この論文の要旨を精査することで、ALLEXのアーム設計の基礎となる思想とメカニズムを特定し、その独自性をより明確に理解できると考えています。
プロプリオセプティブ・アクチュエーションの応用
ALLEXが採用するセンサレス力制御は、主に脚式ロボットで研究されてきた「プロプリオセプティブ・アクチュエーション」の概念をヒューマノイドの上半身、特にマニピュレータに応用した点に大きな新規性があると考えています。 MIT Cheetahなどの関連論文を分析し、この技術がどのように高ギア比アクチュエータの課題を克服し、力覚センサなしでのインタラクションを可能にしているかを詳細に把握することで、ALLEXの技術的優位性を日本のロボティクス関係者に明確に伝えることができるでしょう。
日本の最新研究動向の体系的把握
日本のヒューマノイドロボット研究の現在地をより正確に把握するため、IROS、ICRA、RSSといったロボティクス分野のトップカンファレンスの論文データベースを直接検索するアプローチに切り替えます。「humanoid」、「actuator」、「force control」、「backdrivability」といったキーワードと日本の主要大学名を組み合わせて検索することで、ALLEXと同様の先進的なアクチュエータ技術や力制御アプローチに取り組む研究室やプロジェクトが存在するかどうかを体系的に調査し、日本の技術水準との比較をより客観的に行います。
次のステップ：技術的詳細と日本の研究との比較
次のアクションとして、Yong-Jae Kim氏の論文とプロプリオセプティブ・アクチュエーションに関するMITの論文を詳細に分析し、ALLEXの技術的背景を深く理解します。同時に、日本の主要なロボティクス関連学会の論文データベースを検索し、日本の最新のヒューマノイドロボット研究動向、特にアクチュエータと力制御に関する進展を把握することで、ALLEXの技術的ポジショニングと日本の技術との具体的な比較を明確にしていきます。
ALLEXの技術的ルーツと「自己受容アクチュエーション」
ALLEXの技術的背景が、WI RoboticsのCo-CEOであるYong-Jae Kim氏が2015年に提唱した「LIMS（Low Inertia Manipulator with high Stiffness）」の設計思想に深く根ざしていることを確認しました。これは「安全性（低慣性）」と「性能（高剛性）」という相反する要素を、軽量な張力増幅機構と高いバックドライバビリティで両立させるアプローチです。さらに、MIT Cheetahの研究で明確に定義されている「自己受容アクチュエーション」の概念が、ALLEXのセンサーレス力制御の核となっていることが明らかになりました。これは、アクチュエータ自体の透明性を高めることで、外部の力覚センサーに頼らずに高帯域な力制御を実現する画期的な手法です。
脚式ロボット技術のヒューマノイドマニピュレーションへの応用
「自己受容アクチュエーション」
日本との技術的アプローチのギャップ
これまでの調査から、日本のロボティクス研究の主流がトヨタの「トルクサーボモジュール」に代表されるような「センサーベースの高精度力制御」であるのに対し、ALLEXは「自己受容アクチュエーション」という異なるアプローチを採用していることが明確になりました。 この設計思想の違いは、日本のロボティクス関係者にとって、今後の研究開発の方向性を考える上で重要な示唆を与えるものと考えています。
次のステップ：ビジネスモデルとサプライチェーンの分析
技術的な核心部分の理解が深まったため、今後はALLEXのビジネスモデルと市場へのインパクト、特に「モジュラープラットフォーム」戦略が競合他社とどのように異なるのか、またセンサーレス力制御がもたらすコスト削減の可能性について分析を進めます。さらに、ALLEXの超低摩擦アクチュエータを実現するキーコンポーネント、特に減速機技術に焦点を当て、サプライチェーンの観点から考察することで、より包括的な分析を完成させたいと考えています。
技術的側面のさらなる深掘り
ALLEXの「自己受容アクチュエーション」と日本の主流である「センサーベース力制御」について、制御理論的な長所・短所を学術論文レベルで比較分析し、安定性、ロバスト性、応答性、外乱オブザーバとの親和性といった専門的な観点から掘り下げていきます。また、ALLEXが謳う「Sim-to-Real Gapの最小化」について、自己受容アクチュエーションがなぜこの問題に有効なのか、そのメカニズムを理論的に解説するための情報を探索します。 さらに、ALLEXの電動アクチュエータだけでなく、油圧アクチュエータや人工筋肉といった新たな動力源の研究動向も調査し、ヒューマノイドの将来展望に加えます。
応用と社会実装の視点
Boston DynamicsやFigure AIの具体的な工場での実証実験事例を参考に、ALLEXの技術がどのようなタスク（不定形物の組み立て、人との共同作業など）で優位性を発揮するのかを分析します。 また、ヒューマノイドの安全性に関するISOなどの国際規格の動向や、ALLEXのような「本質的に安全な」ロボットが規格上どのように評価されうるかを調査します。
日本の戦略への提言
日本の強みである高精度な部品技術とセンサーベースの制御技術を組み合わせ、ALLEXとは異なる形で「高品質な物理インタラクション」を実現する道筋を考察します。例えば、微小な力覚を精密に検知し、高速にフィードバックすることで、より繊細な作業を実現する方向性です。ALLEXのモジュラープラットフォーム戦略を踏まえ、日本でもオープンなヒューマノイド開発プラットフォーム（ハードウェア・ソフトウェア両面）を構築する必要性について論じるための情報を収集します。
次のステップ：技術理論の深掘りから調査を開始
これまでの調査をさらに発展させるため、まずは「自己受容アクチュエーション」と「センサーベース力制御」の比較、Sim-to-Real Gap問題 へのアプローチ、そしてアクチュエータの未来に関する技術理論の深掘りから調査を開始します。
ALLEXの技術的優位性の深掘り
ALLEXの「自己受容アクチュエーション」と、日本の主流である「センサーベース力制御」の比較をさらに深掘りしています。特に、それぞれの制御理論が安定性、ロバスト性、応答性、外乱オブザーバとの親和性といった専門的な観点からどのような長所・短所を持つのかを学術論文レベルで分析し、ALLEXの技術的優位性をより明確に理解することを目指しています。また、ALLEXが「Sim-to-Real Gapを最小化する」と主張する点に注目し、自己受容アクチュエーションがこの重要な課題にどのように貢献するのか、そのメカニズムを理論的に解明するための情報を探索しています。
ヒューマノイドアクチュエータの未来展望
ALLEXの電動アクチュエータだけでなく、ヒューマノイドロボットの動力源に関する将来的な展望も視野に入れています。具体的には、静油圧駆動などの油圧アクチュエータの進化や、人工筋肉といった新たなアクチュエータ技術の研究動向を調査し、次世代のヒューマノイドがどのような動力システムを採用しうるのかについて考察を加えていきます。
応用事例と安全性規格の調査
ALLEXの技術がどのような具体的なタスクで優位性を発揮するのかを理解するため、Boston DynamicsやFigure AIがBMWやAmazonの工場で行っているような、ヒューマノイドロボットの具体的な導入事例を調査しています。さらに、ヒューマノイドが工場や家庭で安全に働くための国際的な安全性規格（ISOなど）の策定動向や、ALLEXのような「本質的に安全な」ロボットがこれらの規格にどのように適合しうるかについても情報を収集しています。
日本のロボティクス戦略への示唆
日本のロボティクス関係者への提言として、日本の強みである高精度な部品技術とセンサーベースの制御技術を活かし、ALLEXとは異なるアプローチで「高品質な物理インタラクション」を実現する道筋を模索しています。 また、ALLEXが採用するモジュラープラットフォーム戦略を踏まえ、日本でもオープンなヒューマノイド開発プラットフォームの構築が必要かどうかについて議論するための情報を収集しています。
次のステップ：技術理論の深掘りから調査を開始
これまでの調査をさらに発展させるため、まずは「自己受容アクチュエーション」と「センサーベース力制御」の比較、Sim-to-Real Gap問題へのアプローチ、そしてアクチュエータの未来に関する技術理論の深掘りから調査を開始します。
以下、調査ログが続いていましたが、調査レポートが完成した瞬間にログが飛んでしまいました。（Gemini Pro + Deep Researchの仕様による）完成した調査レポートは別投稿で上ます。
この投稿の意味は、インターネット検索によってキーワードを探し当てた方々がたどり着いてこれをお読みになってロボティクス的に有意な知見を得ることです。
[1] WIRobotics. (2025, August 20). WIRobotics Unveils 'ALLEX,' a General-Purpose Humanoid with Human-Like Responsiveness .
[2] PR Newswire. (2025, August 18). WIRobotics Unveils 'ALLEX,' a General-Purpose Humanoid with Human-Like Responsiveness .
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【続き】 上のALLEXが謳う「Sim-to-Real Gapの最小化」について、さらにChatGPT 5で深堀します。
私の問いは、WI Robotics Co-CEOの天才的ヒューマノイド研究者であるYong-Jae Kim氏が志向している「Sim-to-Real Gapの最小化」が、現在のロボット開発の最先端であるNVIDIAのロボット開発用技術スタック、Newton、GR00T、Isaac Labなどを用いた開発が、「Sim-to-Real Gapの最小化」によって陳腐化してしまうのか？
それに対するChatGPT 5の返答が以下です。返答の鮮やかさをご覧下さい。たぶん、以下の返答で、NVIDIA技術スタックについて「それで行くべきか？行かないで済ませるか？」迷っている方々に光明が差すと思います。
===
結論からいくね：
ログにある「Sim-to-Real gap（シム→実機の性能落ち）を最小化する」という主張は、**従来はギャップが大きかった（特に接触を伴う作業や高精度操作）という前提に立ち、その上で ハード（低摩擦・高バックドライバビリティ）と制御の"共設計"**でギャップをさらに縮めにいく、という方向性 を示しています。あなたの投稿本文にもその文脈がはっきり出ています。 オルタナティブ・ブログ
では「NVIDIAスタックは陳腐化？」--いいえ、真逆 。NVIDIAのIsaac Lab/Sim/Replicator/GR00Tは、まさにSim-to-Realを執拗に縮めるための道具一式 で、近年は接触リッチな組立や脚ロボのゼロショット移行 まで実例が出ています。これは"シム依存をやめる"のではなく、シム×実機データの往復 を高速に回すためのインフラ化です。 NVIDIA Developer +1 Isaac Sim Documentation
なにが新しいのか（要点）
ギャップを縮めるアプローチが多層化
高忠実度シミュレーション × ドメインランダム化 ：物理・摩擦・外乱・照明などをばらして訓練→"現実はシムの1サンプル"に見せる古典的だが強力な流儀。Isaac Sim/Replicatorはここを製品化。 Isaac Sim Documentation
ハード&制御の共設計 ：低減速比・高トルク密度 の"プロプリオセプティブ（自受容）"系アクチュエータで力センサなしの力制御 を現実側で成立させ、モデル誤差の影響を小さくする（MIT Cheetah系の思想）。WIの方向性はここに強く寄っています。 J-STAGE
実機→シム→実機（Real-to-Sim-to-Real） ：実機データで"現実らしいシム"を作り直し、再学習して戻す往復ループが増えた。 arXiv
NVIDIAスタックは"排除"されず"収斂"する
Isaac Labは接触リッチ作業のポリシー訓練→実機デプロイ の実演（UR10e組立のゼロショット転移／Spotの歩行）が出ている＝"ギャップを潰す道具"として進化中。 NVIDIA Developer +1
上位ではGR00T N1 のような汎用ロボ基盤モデルが、Omniverse由来の合成運動/知覚データ＋人手デモ を束ねてポリシーを作る設計。ハード側が賢くなるほど"必要なデータの質"が上がる＝データ・シム基盤の価値はむしろ増す 。 NVIDIA Developer
だから「陳腐化」ではなく「役割分担の再定義」
シムの役割 ：設計探索（アクチュエータ/減速比/剛性）、危険シナリオ検証、カバレッジ担保、データ合成（まれ事象・長期タスク）、レギュレッション/QA。
実機の役割 ：最終微調整（安全域・摩擦・バックラッシュ・遅延）、人間協調時の"触れ合い"の質、オンロボ自己同定、オンライン学習。
ハード＆制御の役割 ：高バックドライバビリティ でモデル誤差の影響を物理的に減衰＝Sim-to-Realの"最後の数％"を楽にする 。
この三者が噛み合うと、学習→配備の反復速度 が上がり、むしろNVIDIA系ツール（Isaac Lab/Sim、Replicator、GR00T、Jetson系推論）は"標準化された足場"としての価値が上がります。
何が本当に"古くなる"のか
写実レンダだけに頼る"見た目リアル"偏重 （物理・接触・遅延が甘い）
固定パラメータの一品ものシム （現場データで更新されない）
高減速比・高摩擦で"押し返せない"駆動 （力制御に無理が出る）
いま取るべき実務パイプライン
ハード/制御 ：アクチュエータは低減速比×高トルク密度 で"押せば動く"特性を確保。力センサに頼らないインピーダンス/トルク制御 を一級市民に。 J-STAGE
シム ：Isaac Labで接触物理×ドメインランダム化 を徹底→ポリシー事前学習。高頻度で実機データを吸い上げて再同定 （Real→Sim）。 Isaac Sim Documentation NVIDIA Developer
データ戦略 ：GR00T系の合成運動生成＋人手デモ で上位スキルを蒸留、現場で微量の実データで後学習 。 NVIDIA Developer
評価 ：シム上に"危険・稀少"ケースを量産→ゼロショット実機 で崩れる箇所のみ現場微調整。 NVIDIA Developer
今泉 大輔
2025/09/04 06:17:18
