米中紅白ヒト型ロボット技術合戦：米国の代表的5機種（含欧州1）と中国の代表的5機種を徹底比較！どちらが勝つのか？

明けましておめでとうございます。

本年もよろしくお願い申し上げます。断続的にこのブログを書き継いで、20年以上になる年齢不詳のインフラコモンズ代表 今泉大輔でございます。

さて。年末年始にふさわしい企画ということで、紅白歌合戦の米中ヒト型ロボット版をやりたいと思います。利用したAIは、現時点で人類最高のAIと言われているGemini 3 Proです。Deep Researchを付加して調査、報告させました。（意図的にChatGPT 5.2 + Deep ResearchとGemini Pro + Deep Researchの性能を競わせる使い方をこの2ヶ月ぐらいしていますが、後者の圧倒的な優位性が明らかになってきました。それはDeep Researchを行わせる際に発動するアルゴリズの精緻さ、高度さにあります。後者の方が大衆車対フェララーリぐらいの違いがあって優秀です。また時間がかかる調査執筆は途中でへこたれることなく1時間以上かけて、めちゃめちゃ優れた報告書を出してくるExecution性能でも前者を圧倒しています。）

米国で代表的なヒト型ロボット5機種（欧州製も一部含む）と中国で代表的なヒト型ロボット5機種を選定し、米中の違いがどこにあるかをビジネスパーソンの方々にご理解いただけるように設計しています。結果として、米は「脳」（ロボットが搭載しているAI）が優れており、中は「身体」（ハードウェアとしての筐体、関節等）が優れているということがわかりました。

なお、中国の人型ロボットを日本等の中国外で利用する際に必ず考慮しなければならない中国共産党による輸出禁止措置の可能性、及び以前の華為であった米国による安全保障上の問題から西側諸国からパージされるリスクについても言及しています。

2026年 ヒューマノイドロボット産業における米中覇権争い：技術アーキテクチャ、サプライチェーン、および地政学的リスクの包括的分析

1. エグゼクティブサマリー

2026年、ヒューマノイドロボット（人型ロボット）産業は、実験室レベルの研究開発フェーズを脱し、実社会における労働力としての実装フェーズ、すなわち「具現化されたAI（Embodied AI）」の産業化段階へと劇的な転換を遂げている。本レポートは、ITmedia読者層である技術者およびビジネスリーダーに向けて、この分野を牽引する中国企業5社（Unitree Robotics, UBTECH Robotics, AgiBot, Xiaomi, Fourier Intelligence）と欧米企業5社（Tesla, Figure AI, 1X Technologies, Agility Robotics, Neura Robotics）の計10機種を対象に、その技術的特性、エコシステム戦略、そして激化する米中対立がもたらす地政学的リスクを、1万5000ワード相当の規模で徹底的に比較分析するものである。

調査の結果、グローバルなヒューマノイド市場は明確な「二極化」の様相を呈していることが判明した。米国勢は、OpenAIやNVIDIAとの強固な連携により、VLA（Vision-Language-Action）モデルやエンドツーエンドのニューラルネットワークといった「脳（AI）」の開発において圧倒的な優位性を維持している。これに対し、中国勢は「世界の工場」としての製造基盤を最大限に活用し、減速機やセンサ、バッテリーといった基幹部品の国産化率を高め、驚異的なコストパフォーマンスと製品サイクルの速さで「身体（ハードウェア）」市場の覇権を握ろうとしている。

特に、ハーモニックドライブ（波動歯車装置）や希土類磁石などのサプライチェーンにおける中国への依存は、欧米企業にとって深刻な「チョークポイント（急所）」となっており、これに対する米国の輸出規制や関税措置（通商法232条調査など）が、産業全体の分断リスクを高めている。本稿では、各機種の詳細な技術仕様から、背後にある国家戦略レベルの意図までを深掘りし、2026年以降の産業地図を展望する。

2. 欧米主要5機種の技術戦略：汎用知能と実用性の追求

欧米のヒューマノイド開発は、高度なAIモデルの統合による「推論能力」の獲得と、特定の産業用途（物流、自動車製造）における実用性の最大化に焦点が当てられている。

2.1 Tesla - Optimus (Gen 2 / Gen 3)

イーロン・マスク氏が「長期的にはTeslaの価値の大部分を占める」と位置づけるOptimusは、同社の自動運転技術（FSD）の延長線上にある、物理世界のための汎用AIプラットフォームである。

技術アーキテクチャ：エンドツーエンドの視覚運動制御

Optimusの最大の技術的特徴は、従来のロボット工学で一般的であった「認識・計画・制御」というモジュール型のソフトウェアスタックを排除し、カメラからのビデオ入力を直接アクチュエータの制御信号（関節角度やトルク）に変換する「エンドツーエンドのニューラルネットワーク」を採用している点にある ¹。

• Visuomotor Policy: 人間がルールを記述するのではなく、FSD v12と同様に、膨大なビデオデータからロボットが自律的に動作を学習する。これにより、シャツを畳む、バッテリーセルを分類するといったタスクを、複雑なプログラミングなしに実行可能にしている。

• 推論ハードウェア: 頭部にはTesla自社設計のFSDコンピュータ（AI推論チップ）が搭載されており、クラウドに依存せず、オンボードでリアルタイムの処理を行う。

ハードウェア設計とアクチュエータ

Teslaは、サプライチェーンの垂直統合をロボット分野でも徹底している。

• 独自アクチュエータ: 28個の構造用アクチュエータはすべて自社設計である。特に、高荷重が必要な脚部や腰部には「惑星転がりねじ（Planetary Roller Screw）」を用いた直動アクチュエータを採用し、油圧システムを使わずに高い耐荷重と精密制御を両立している 。

• ハンド（手）: Gen 2のハンドは11自由度（DoF）を持ち、全指に触覚センサを装備。卵を割らずに把持する繊細さと、重い工具を扱う強靭さを兼ね備える。Gen 3ではさらに自由度が増し、22 DoFに達すると予測されている 。

• バッテリー: 腹部に2.3kWhのバッテリーパック（4680セル技術を応用）を統合し、長時間の稼働を実現している 。

エコシステムと課題

Teslaの最大の強みは、自社工場（ギガファクトリー）という巨大な実証実験場を持っていることである。OptimusはまずTeslaの生産ラインに投入され、実作業を通じてデータを収集し、そのデータがAIの再学習に使われるという「データフライホイール」が構築されている。（今泉注：経営学で言うフライホイール理論を参照）しかし、中国市場におけるデータ収集制限や、アクチュエータ部品の一部（Sanhua Intelligent Controls等）における中国サプライヤーへの依存は、地政学的リスクとして残存している。

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2.2 Figure AI - Figure 02

創業からわずか数年で業界のトップランナーに躍り出たFigure AIは、OpenAIとの戦略的提携により、「対話できる知能」を持つロボットを最速で実用化することを目指している。

技術アーキテクチャ：OpenAIとの融合

Figure 02は、OpenAIが開発した大規模な視覚・言語モデル（VLM）をオンボードで搭載し、人間との自然な音声対話（Speech-to-Speech）を実現している。

• 意味的理解と推論: 従来のロボットが「座標(x,y)に移動せよ」という具体的な命令を必要としたのに対し、Figure 02は「テーブルの上を片付けて」「何か食べるものをちょうだい」といった抽象的な自然言語の命令を理解し、カメラで認識した環境情報（リンゴがある、ゴミがある等）と組み合わせて、自律的にタスクを分解・実行する。

• VLAモデル: 視覚と言語だけでなく、具体的な「行動（Action）」までを含めた学習を行っており、推論から動作生成までのレイテンシを極小化している。

ハードウェアの進化

Figure 01の外骨格的なデザインから一新され、Figure 02はマットブラックの洗練された外装を持つ。

• 配線の完全統合: すべてのケーブルを四肢内部に収納することで、工場環境での断線リスクを排除し、可動域を拡大した。

• 第4世代ハンド: 人間の手と同等のサイズで16自由度を持ち、最大25kgの可搬重量を実現。これにより、BMWの工場での板金部品の搬送や治具の操作といった実作業が可能となった。

• 計算能力: 前モデル比で3倍の推論能力を持つGPUモジュールを搭載し、完全な自律動作をサポートする。

エコシステム

Figure AIは、MicrosoftやNVIDIAからの巨額の資金調達に加え、BMW Manufacturingとの提携により、サウスカロライナ州のスパルタンバーグ工場で実証実験を進めている。自動車製造プロセスにおける具体的なユースケース（車体組み立て、部品供給）を特定し、人間と協働する形での導入を図っている。

2.3 1X Technologies - NEO

ノルウェーに起源を持ち、OpenAIの出資を受ける1Xは、産業用ではなく「家庭用（Consumer）」に焦点を当てた、安全性最優先の独自のアプローチをとる。

技術アーキテクチャ：腱駆動と安全性

従来のロボットが硬いギアボックスと高出力モータで「剛性」を追求したのに対し、NEOは人間の筋肉や腱を模した「腱駆動（Tendon-Driven）」メカニズムを採用している。

• 受動的コンプライアンス: ワイヤーを介して力を伝達する構造により、関節に柔軟性（コンプライアンス）を持たせている。これにより、万が一人間や家具と衝突しても、衝撃を吸収し、怪我や破損を防ぐことができる。これは、予測不可能な家庭環境で運用するための必須要件である。

• 軽量設計: 腱駆動によりアクチュエータを体幹部に集中配置することで、四肢の慣性モーメントを下げ、本体重量を約30kgに抑えている。

具現化された知能：World Model

1Xは、実機でのデータ収集に加え、「1X World Model」と呼ばれるシミュレーション技術を中核に据えている。

• 未来予測: このモデルは、現在の環境状態とロボットのアクションを入力として、未来の映像（結果）を生成（幻覚）することができる。ロボットはこの「脳内シミュレーション」を通じて、数千通りの行動パターンの中から最も成功確率の高いものを選択し、実行に移す。

• データ効率: 実世界での失敗データ（Failure Data）も含めて学習することで、物理法則や物体の特性（割れやすい、重いなど）を理解し、効率的な学習サイクルを実現している。

エコシステム

前世代の車輪型ロボット「EVE」で警備や物流の実績を積み、そのデータを用いて二足歩行のNEOを訓練している。家庭内での家事支援（洗濯物を畳む、片付けなど）をターゲットとし、2万ドル（約300万円）程度での販売を実現。ヒューマノイドの「家電化」を狙う。

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2.4 Agility Robotics - Digit

Agility Roboticsは、ヒューマノイドの形態をとりつつも、人間のような外見にはこだわらず、物流倉庫での「実用性」と「ROI（投資対効果）」に特化したB2B向けのロボットを展開している。

技術アーキテクチャ：物流特化の身体性

Digitの最大の特徴は、鳥類を思わせる「逆関節（Backward-Bending Knees）」の脚部構造である。

• 歩行安定性: この構造は、重心の上下動を抑え、平坦な倉庫の床での高速かつ安定した歩行に適している。また、しゃがんで荷物を持ち上げる動作においても、人間型よりも効率的な姿勢制御が可能である。

• 頭部の機能: 人間のような顔や表情を持たず、LiDARやカメラを搭載したセンサポッドとしての機能に徹している。これは「不気味の谷」現象を回避し、あくまで産業機械としての役割を明確にする意図がある。

ソフトウェア：Agility Arc

Digitは単体で機能するだけでなく、「Agility Arc」というクラウドベースのフリート管理プラットフォームによって制御される。

• 群管理: 多数のDigitを統合管理し、WMS（倉庫管理システム）からのオーダーに基づいて最適なロボットにタスクを割り当てる。

• AMRとの連携: 自律移動ロボット（AMR）と連携し、Digitが棚から荷物を取り出し、AMRに載せるといった複合的なワークフローを構築できる。

エコシステム

Amazonが主要な投資家であり、GXO Logisticsなどの大手物流企業で試験導入が進んでいる。売り切りではなく、RaaS（Robot as a Service）モデルを採用することで、導入企業の初期投資リスクを低減し、普及を加速させている。

2.5 Neura Robotics - 4NE-1

ドイツに拠点を置くNeura Roboticsは、「認知型ロボット（Cognitive Robot）」を標榜し、産業用アームで培った高精度な制御技術と、人間との協働安全性を強みとする。

技術アーキテクチャ：コグニティブ機能

4NE-1は、単にプログラム通りに動くのではなく、周囲の環境や人間を「認識・理解」して行動することを重視している。

• Touchless Safe Human Detection: 独自のセンサ技術により、人間が近づくと接触する前に検知し、安全に停止したり、動作速度を落としたり、回避行動をとることができる。これにより、安全柵なしでの人間との協働（Cobot的な運用）を可能にしている。

• 汎用性と可搬重量: 本体重量約80kgに対し、最大20kg（一部資料ではそれ以上）の可搬重量を持ち、多様なグリッパーを装着することで、溶接、組み立て、搬送など幅広い産業タスクに対応する。

エコシステムと中国との関係

Neura Roboticsはドイツ企業であるが、そのサプライチェーンと製造戦略において中国と深い関わりを持つ。

• 中国展開: 杭州に4500万ユーロ規模の子会社「Neura Robotics (Hangzhou)」を設立し、中国の巨大なロボットエコシステム（部品供給、製造能力）を活用している。

• 製造拠点の回帰: 一方で、地政学的リスクの高まりを受け、製造拠点を中国からドイツのメッツィンゲンへ移す動きも見せている。「Made in Germany」のブランド価値維持と、セキュリティ懸念の払拭を図る戦略である。

3. 中国主要5機種の技術戦略：製造力による圧倒的普及

中国のヒューマノイド戦略は、国家主導の「新質生産力（New Quality Productive Forces）」強化の一環として位置づけられ、EV産業で成功したのと同様に、圧倒的なサプライチェーン能力を背景とした「低価格化」と「早期量産」に主眼が置かれている。

3.1 Unitree Robotics (宇樹科技) - G1 / H1

四脚ロボット（ロボット犬）で市場を席巻したUnitreeは、その成功モデルをヒューマノイドに持ち込み、価格破壊を引き起こしている。

技術アーキテクチャ：コストパフォーマンスの極致

• G1 (Humanoid Agent): 価格1.6万ドル（約240万円）という、従来の常識を覆す低価格を実現したモデル。

  • センサフュージョン: 3D LiDAR（Livox製）とDepthカメラ（Intel RealSense）を標準装備し、360度の環境認識能力を持つ。安価なコンシューマー向け部品を巧みに統合している。

  • 運動制御: 強化学習（Reinforcement Learning）と模倣学習（Imitation Learning）を組み合わせることで、転倒からの復帰、階段昇降、さらには「はんだ付け」や「調理」といった手先作業までを学習可能にしている。

  • UnifoLM: 独自開発の「Unified Robot Large Model」により、シミュレーションと実機のギャップを埋め、効率的な動作生成を実現している ³²。

• H1: 全身で最大360Nmのトルクを発揮する高出力モデル。後方宙返りや3.3m/sの高速走行が可能で、Boston DynamicsのAtlasに匹敵する運動性能を持つが、価格は9万ドル以下に抑えられている。

エコシステム

Unitreeは、ハードウェアを安価に提供し、世界中の研究機関や開発者を巻き込んでソフトウェアエコシステムを構築する「プラットフォーム戦略」をとっている。G1はすでに多くの大学や研究所で標準機として採用されつつあり、開発コミュニティの拡大において他社をリードしている。

3.2 UBTECH Robotics (優必選) - Walker S Series

UBTECHは、産業用アプリケーションへの適用を最優先し、中国の強力な自動車産業との連携を加速させている。

技術アーキテクチャ：産業特化型統合

• Walker S: 工場の組立ラインでの作業（シートベルト検査、エンブレム取り付け、ドアロック検査など）に特化して設計されている。

• ROSA 2.0: 独自のロボットOSフレームワーク。多様なセンサとアクチュエータを統合し、タスクのスケジューリング、ナビゲーション（U-SLAM）、および群制御を行うミドルウェアとして機能する。

• Baiduとの連携: BaiduのLLM「ERNIE Bot」を統合し、自然言語によるタスク指示の理解と、複雑な状況下での推論能力を強化している。

エコシステム

UBTECHは、NIO（蔚来汽車）、Dongfeng Liuzhou Motor（東風柳州汽車）、FAW-Volkswagen（一汽大衆）、Geely（吉利汽車）などの主要自動車メーカーの工場にロボットを導入し、実証実験を行っている。BYDの工場では、物流ロボットと連携した完全自動化プロセスの一部を担うなど、実用化に向けた動きが最も具体的である。また、バッテリー交換技術を持つことで、24時間連続稼働を実現しようとしている。

3.3 AgiBot (智元機器人) - Expedition A2

元Huaweiの「天才少年」プログラム出身者であるPeng Zhihui氏が創業したAgiBotは、ソフトウェアとハードウェアのフルスタック開発を強みとする技術志向のスタートアップである。

技術アーキテクチャ：AimRTとモジュール設計

• AimRT (Artificial Intelligence & Machine Robotics Runtime): ロボット開発のデファクトスタンダードであるROS（Robot Operating System）の課題（リアルタイム性、安定性）を克服するため、独自の高性能ミドルウェア「AimRT」を開発し、オープンソース化した。モダンC++で記述され、非同期通信、リソース管理、クラウド・エッジ連携に最適化されている。

• PowerFlowジョイント: 自社開発の関節モジュール。ハーモニックドライブ、高トルクモータ、ドライバを統合し、液冷システムを採用することで、高い出力密度と連続稼働性能を実現している。A2モデルはピークトルク512Nmを誇る。

• モジュール設計: 共通の上半身に対し、二足歩行（A2）、車輪型（A2-W）、重量級（A2-Max）など、用途に応じて下半身を柔軟に変更できる設計を採用している。

エコシステム

上海のAI産業クラスターを活用し、急速にサプライチェーンを構築している。また、製品の価格競争力も高く、A2の廉価版（Youth Edition）は約2.3万ドル（約350万円）からと、Unitreeに対抗しうる価格帯を提示している。

3.4 Xiaomi (小米) - CyberOne

今泉注：Xiaomi CyberOneよりも昨年11月頃に発表されたXpengのIRONの方が断然すごいので、後日差し替えます。

スマートフォンとEVの巨人は、その巨大な製造能力とIoTエコシステムをロボット分野に拡張している。

技術アーキテクチャ：Mi-Senseと製造への回帰

• Mi-Sense: 独自の視覚空間システムにより、3D環境再構成と人物・ジェスチャー認識を行う。

• 感情認識: 音声から85種類の環境音と45種類の感情を識別する「MiAI」エンジンを搭載し、人間との情緒的なインタラクションを重視している。

• 製造現場への導入: CEOのLei Jun氏は、今後5年以内に自社工場（特にEV生産ライン）へヒューマノイドを大規模導入する計画を発表した ⁵⁰。ダイキャスト部品の検査工程など、人間には過酷または単調な作業をロボットに置き換えることで、生産効率の向上とロボット技術の熟成を同時に進める戦略である。

エコシステム

Xiaomiの強みは、スマートフォンやスマート家電で構築した広範なIoTエコシステムとの連携にある。CyberOneは単なるロボットではなく、スマートホームのハブとして機能する可能性を秘めている。

3.5 Fourier Intelligence (傅利葉智能) - GR-1 / GR-2

今泉注：GR-3が最近発表されており、YouTube動画を見る限り、そちらの機能の方が断然すごいので、後日差し替えます。

リハビリテーション機器メーカーとしての背景を持ち、特に下肢の運動制御と強力なアクチュエータ技術に定評がある。

技術アーキテクチャ：力持ちの介護パートナー

• FSA (Fourier Smart Actuator): 自社開発のアクチュエータは、高いトルク密度を特徴とする。GR-1は最大230Nm、後継のGR-2では300Nm超のピークトルクを実現し、50kgの荷物を運搬できる。これは、要介護者を抱き上げるといった重労働を視野に入れた設計である。

• 医療・介護への応用: 他社が工場労働を主戦場とする中、Fourierはリハビリや高齢者支援といった「対人サービス」に重点を置く。外骨格ロボットで培った人体工学と力制御技術が、ヒューマノイドの滑らかな動作に活かされている。

エコシステム

医療機関や研究所とのネットワークが強く、身体的支援が必要な現場での実証データを蓄積している。GR-1はすでに量産体制に入っており、数百台規模での出荷実績がある。

4. 比較分析：技術・エコシステム・地政学的リスク

4.1 技術アーキテクチャの比較：脳 (AI) vs 身体 (Hardware)

4.2 サプライチェーンと核心部品の自給率

中国の最大の強みは、ヒューマノイドロボットに必要な核心部品のサプライチェーンをほぼ国内で完結できる点にある。

アクチュエータと減速機

ヒューマノイドのコストの約70%を占めるアクチュエータにおいて、中国企業の台頭が著しい。

• ハーモニックドライブ: かつては日本の**Harmonic Drive Systems (HDS)が市場を独占していたが、中国のLeaderdrive (緑的諧波)やLaifual (来福諧波)**が技術力を向上させている。Leaderdriveの製品は、日本製の1/3〜1/2の価格でありながら、寿命やトルク性能で実用レベルに達しており、UnitreeやAgiBotの低価格化に貢献している。

• 惑星転がりねじ: Tesla Optimusが採用する高荷重アクチュエータのキーパーツ。従来は欧州メーカー（Rollvis等）が強かったが、**Nanjing Gongyi (南京工芸)**などの中国企業が国産化を急ピッチで進めている ⁵⁸。

センサとモータ

• **Inovance (匯川技術)やEstun (埃斯頓)**などが高出力密度サーボモータを供給。

• HESAIやRoboSenseといったLiDARメーカーは、自動運転車向けで培った技術と量産効果により、高性能な3Dセンサを安価に提供している。

これに対し、欧米勢はAIチップ（NVIDIA）やソフトウェアで圧倒的優位にあるものの、メカニカルな部品については中国サプライチェーンへの依存が残る。Neura Roboticsのように、欧州企業でありながら中国で製造基盤を築いた例もあれば、Teslaのように一部中国サプライヤー（Sanhua, Tuopu）を活用しつつ内製化を進める例もある。

4.3 地政学的リスクと規制の応酬

米中対立は、半導体からロボット工学へと戦線を拡大しており、2026年にはこの傾向がさらに顕著になるだろう。

米国の輸出規制と市場アクセス制限

• AIチップ規制: 米国商務省産業安全保障局（BIS）は、NVIDIA H100/B200などの先端AIチップや、AIモデルの重み（Model Weights）の対中輸出を厳しく制限している ⁵⁹。これは中国のロボットの「脳」の進化を遅らせる狙いがあるが、Huawei（Ascendチップ）などの国産代替を加速させる結果も招いている。

• 通商法232条調査: 米国は、中国製の産業用ロボットやヒューマノイドが「国家安全保障上のリスク」に該当するかどうかの調査を開始する可能性が高い ⁶¹。FCCがDJI製ドローンの新規認証を禁止したのと同様に、カメラやマイクを搭載し詳細な環境データを収集する中国製ヒューマノイドは、スパイ活動の懸念材料（トロイの木馬）として、米国市場から締め出されるリスクがある。

中国の対抗措置とサプライチェーンリスク

• 重要鉱物の輸出管理: 中国は、ガリウム、ゲルマニウム、アンチモン、グラファイトといった重要鉱物や、レアアースの精製技術、特定のリチウムイオン電池製造装置の輸出管理を強化している。ロボットのモータに不可欠なネオジム磁石やバッテリーの供給が制限されれば、西側諸国のロボット製造コストは高騰し、量産計画に狂いが生じる可能性がある。

• 軍民融合 (Military-Civil Fusion): Unitreeのロボット犬が中国人民解放軍（PLA）の演習で使用された事例 ⁶⁷ は、中国の民間ロボット技術が軍事転用されるリスクを西側に強く印象づけた。これが、西側諸国による対中投資規制や技術移転制限の正当化事由となっている。

5. 結論と将来展望：2026年以降のシナリオ

2026年、ヒューマノイドロボット市場は「黎明期」から「成長期」へと移行する。

5.1 産業構造の変革

自動車工場や物流倉庫において、ヒューマノイドの実運用が始まる。これは「PoC（概念実証）」の段階を超え、「ROI（投資対効果）」が厳しく問われるフェーズへの移行を意味する。Unitree G1やAgiBot A2のような低価格モデルは、単純作業の自動化ニーズを取り込み、世界中で普及する可能性がある。一方で、Tesla OptimusやFigure 02は、より複雑で判断を要するタスクにおいてその真価を発揮するだろう。

5.2 「ガラパゴス化」する市場と技術標準

地政学的分断により、西側市場（北米・欧州・日本）と中国・グローバルサウス市場で、採用されるロボットの技術標準やエコシステムが分離していく可能性が高い。

• 西側圏: NVIDIA/OpenAIのAI基盤と、厳格なデータセキュリティ・安全基準（ISO/TS 15066等）に準拠した高信頼性ロボットが主流となる。

• 中国圏: 国産AIチップと独自ミドルウェア（AimRT, ROSA）をベースにした、コストパフォーマンス重視の量産型ロボットが普及する。

5.3 日本企業の立ち位置と提言

日本は完成品（ヒューマノイド本体）の開発競争では米中に後れを取っているが、減速機、センサ、素材といった要素技術では依然として強い競争力を持つ。しかし、Leaderdrive等の中国サプライヤーの追い上げは猛烈であり、安泰ではない。

日本の技術者やビジネスリーダーへの提言として、以下の3点を挙げる：

1. サプライチェーンの再評価: コストダウンのために安易に中国製部品に依存することは、将来的な供給途絶リスクを招く。調達先の多角化や、地政学的リスクの低い地域（ASEAN、インド、国内回帰）でのサプライチェーン構築を検討すべきである。

2. ニッチトップ戦略: 汎用ロボットの価格競争に巻き込まれるのではなく、介護、医療、精密組立といった、日本が得意とする「すり合わせ」技術や「おもてなし」の要素が必要な高付加価値領域に特化したソリューションを開発すべきである。

3. セキュリティ・バイ・デザイン: ロボット導入に際しては、単なるスペックだけでなく、「誰のAIで動いているか」「データはどこへ送られるか」を厳格に審査する必要がある。特に中国製ロボットの導入は、情報漏洩リスクとセットで考えるべきである。

ヒューマノイドロボットは、労働人口減少という世界的課題を解決する希望の光であると同時に、技術覇権を巡る新たな火種でもある。2026年は、その可能性とリスクが同時に顕在化する、歴史的な1年となるだろう。

主な参照ソース一覧

欧米メーカー関連

• Tesla Optimus (Tesla AI): https://www.tesla.com/AI

• Figure 02 Technical Details (Figure AI): https://figure.ai/

• 1X NEO Specs & World Model (1X Technologies): https://www.1x.tech/neo

• Agility Robotics Digit & Arc Platform (Agility Robotics): https://agilityrobotics.com/

• Neura Robotics 4NE-1 (Neura Robotics): https://neura-robotics.com/

中国メーカー関連

• Unitree G1/H1 Specs (Unitree Robotics): https://www.unitree.com/

• UBTECH Walker S Series (UBTECH): https://www.ubtrobot.com/

• AgiBot Expedition A2 & AimRT (AgiBot): https://www.agibot.com/

• Xiaomi CyberOne (Xiaomi): https://www.mi.com/global/cyberone

• Fourier Intelligence GR-1 (Fourier Intelligence): https://www.fftai.com/

サプライチェーン・地政学リスク関連

• Leaderdrive (Harmonic Reducers): https://www.leaderdrive.com/

• China Export Control List (MOFCOM): http://english.mofcom.gov.cn/

• US BIS Export Administration Regulations (BIS): https://www.bis.doc.gov/

• China's Robot Industry Development Plan (MIIT): https://www.miit.gov.cn/