エンボディドAIロボット向け大規模モデル（VLAを含む）（2026年）

エンボディドAIロボット向け大規模モデル（以下、ロボット向け大規模モデル）は、従来のロボット制御アルゴリズムと比較して、精密なモデリングを必要とせずにエンドツーエンドまたは階層的な意思決定を行うことができ、構造化されていないオープンな環境（家庭、屋外、散らかった卓上など）でも動作可能です。一般的な大規模モデルと比較して、エンボディドAIロボット向け大規模モデルは、マルチモーダル情報（視覚+LiDAR+触覚+テキストなど）の融合と理解を重視しており、物理世界におけるクローズドループ動作を完了させ、関節角度、速度、把持力などの動作コマンドを出力することを目指しています。

近年、エンボディドAIロボット向け大規模モデル分野では、以下の開発動向がみられます。

1. エンボディドAI企業がワールドモデルの適用を開始

現在、Vision-Language-Action（VLA）モデルに代表されるロボット向け大規模モデルは、「知覚・意思決定・実行」のクローズドループにおいて著しい進歩を遂げ、ロボットが指示を理解し、動作を生成できるようになりました。しかし、こうしたモデルは依然として、物理世界の高い多様性や不確実性に対処する上でボトルネックに直面しています。本質的に、これらはトレーニングデータ内のパターンを「模倣」しているに過ぎず、動作の結果に対する先見性や物理的な論理の理解が欠如しています。

ワールドモデルの搭載は、まさにこの限界を打破するためのものです。ワールドモデルの核心は、ロボットに「未来を想像する」能力を身につけさせることにあります。マルチモーダルデータを用いた学習を通じて、物理環境の内的な動的表現を構築し、現在の状態と計画された行動に基づいて、将来の複数のステップにおける状態変化を予測することができます。これは、ロボットが受動的な指示の従順者から、「脳による推論」が可能な能動的な意思決定者へと変化する可能性を意味します。例えば「水を注ぐ」というタスクを実行する際、ワールドモデルを搭載したロボットは、コップややかんを識別できるだけでなく、行動前に水の流れの軌跡、コップの傾き角度、こぼれる可能性を予測することができ、それによってより安全で正確な動作シーケンシングを計画することができます。

2. ロボット向け大規模モデルがクロスプラットフォーム利用を実現

従来のロボット開発モデルでは、各ロボットのソフトウェアやアルゴリズムを固有のハードウェア構成（センサー、アクチュエーター、形状）に合わせて特別に開発・最適化する必要があり、結果として研究開発コストが高くなり、開発サイクルが長期化し、機能の再使用が困難でした。ロボット向け大規模モデルのクロスプラットフォーム利用は、この課題を打破することができます。強力なエンドツーエンドのマルチモーダル基盤モデルを構築することで、ロボットに転移可能な汎用知能を組み込み、ヒューマノイド、四足歩行ロボット、ロボットアームといった異なるオントロジーの限界、異なるタスク、異なる環境の制約を乗り越え、能力の迅速な汎化と展開を実現します。

3. ロボット向け大規模モデルのオープンソース化の増加

大規模モデルのオープンソース化は、単なる技術の共有にとどまりません。オープンソース化されたモデルは、世界中の開発者の知恵を結集し、実世界における複雑な「ロングテール問題」を迅速に解決することができます。同時に、オープンソース化は従来のクローズドソースビジネスモデルを打破し、中小企業がオープンソースモデルを基盤として迅速に開発を進め、ハードウェアの革新や実環境での実装にリソースを集中させ、「巨人がプラットフォームを構築し、数百の企業がその上で活動する」という産業構造を形成することを可能にします。

4. エンボディドAIロボット向け大規模モデルにおける実データ不足の解消と実地検証シナリオの提供に向け、OEM各社が市場に参入

複数のOEMがエンボディドAIとヒューマノイドロボットに参入したことで、膨大な産業シナリオデータ、自動車グレードのセンサーデータ、そして成熟した自動運転技術スタックが、エンボディドAI大規模モデル（VLA、ワールドモデルなど）にもたらされています。BEV知覚、マルチモーダル融合、エンドツーエンド意思決定といったアルゴリズムは、ロボットへ直接移植することができ、モデルの環境理解、タスク計画、動作制御能力の訓練と向上に役立ちます。OEMの生産ラインシナリオは、ロボット向け大規模モデルの信頼性と成功率を検証し、同時にモデルの欠陥を明らかにするとともに、将来のモデル修正に向けた信頼性の高い実ロボット相互作用データを提供し、シミュレーションと現実の間の大きなギャップを効果的に埋めることができます。

当レポートでは、エンボディドAIロボット向け大規模モデル市場について調査分析し、基本概念、産業成長の促進要因、重要技術の開発方向、世界の主要企業と製品などの情報を提供しています。

目次

第1章 エンボディドAIロボット向け大規模モデルの概要と重要技術の開発方向

• エンボディドAIロボット向け大規模モデルの中核的な定義
• 世界の大規模AIロボットモデルの産業エコシステムマップ
• エンボディドAIロボット向け大規模モデルの分類
• エンボディドAIロボット向け大規模モデルの産業成長の促進要因
• エンボディドAIロボット向け大規模モデルの重要技術の開発方向
• エンボディドAIロボット向け大規模モデルの商業化方式

第2章 世界の主要企業と製品：大手テック企業陣営

• 大手テック企業の代表的なエンボディドAI大規模モデル製品のサマリー（1）～（3）
• Alibaba Group
• NVIDIA
• Google DeepMind
• OpenAI
• Microsoft
• Huawei
• Tencent RoboticsX
• Baidu
• ByteDance
• iFlytek
• SenseTime

第3章 世界の主要企業と製品：ロボット企業陣営

• ロボット企業の代表的なエンボディドAI大規模モデル製品のサマリー（1）～（3）
• UBTECH Robotics（UBTECH）
• Unitree Robotics
• AgiBot
• Leju Robotics
• Galbot
• RobotEra
• FigureAI
• Sanctuary AI
• 1X Technologies
• Neura Robotics

第4章 世界の主要企業と製品：越境OEM陣営

• OEM各社の代表的なエンボディドAI大規模モデル製品のサマリー（1）～（4）
• Tesla
• Toyota
• Honda
• Hyundai
• Xiaomi
• XPeng
• GAC Group
• Chery
• Leapmotor
• BYD
• Dongfeng Motor
• エンボディドAIロボット分野における世界のその他の主要OEMのレイアウトのサマリー（1）～（4）