Companies like Boston Dynamics, Honda, Sony and others have wowed the public with early versions of these robots.

ボストン・ダイナミクス、ホンダ、ソニーなどの企業は、これらのロボットの初期バージョンで世間を驚かせた。

Why would we want humanoids?

なぜヒューマノイドが必要なのか？

The prevailing sort of answer has been the world is built to be occupied by humans.

世界は人間が住むようにできている、というのが一般的な答えだ。

So we want robots that are versatile, that can do a wide range of things.

だから私たちは、さまざまなことができる万能なロボットを求めている。

And having it adopt the humanoid form factor always made a lot of sense.

そして、人型のフォームファクターを採用することは、常に非常に理にかなっていた。

Recent leaps in artificial intelligence have resulted in leaps for robotics.

近年の人工知能の飛躍は、ロボット工学の飛躍をもたらしている。

The data that they use to train these robots, it's based in real world scenarios.

ロボットを訓練するためのデータは、現実世界のシナリオに基づいている。

Now a robot can be trained the same way a human is.

ロボットは人間と同じように訓練することができる。

We have this technology called teleoperation.

我々には遠隔操作という技術がある。

The person does the thing 200 times.

その人はそれを200回繰り返す。

We record all that data and then we use that data to train these models.

すべてのデータを記録し、そのデータを使ってモデルをトレーニングする。

And the AI models are very similar to the GPT style generative AI models.

そして、AIモデルはGPTスタイルの生成AIモデルに非常に似ている。

You feed in the 200 trajectories and the system learns how the task is being done.

あなたは200の軌跡を入力し、システムはタスクがどのように行われているかを学習する。

And then the robot will do the task autonomously.

そして、ロボットが自律的にタスクを実行する。

If I go into a new space, I'm now not looking at spending months trying to code that problem.

新しいスペースに入れば、その問題を解決するために何カ月も費やす必要はない。

I can potentially just generate it straight out of gen AI and be able to have Digit interact with new objects and in new environments without having to develop at all.

デジットを新しいオブジェクトや環境と相互作用させることができる。

AI models require massive quantities of data to train off of, and this is no different.

AIモデルの学習には大量のデータが必要だが、これも同様だ。

If you show the robot enough things, it starts to be able to do things that it hasn't been shown before.

ロボットに十分なものを見せれば、ロボットはこれまで見せたことのないことをできるようになる。

Big tech is very interested in the big potential this technology promises.

大手ハイテク企業は、このテクノロジーが約束する大きな可能性に大きな関心を寄せている。

If you're gonna do AI at the frontier, you need to be partnered with Microsoft or NVIDIA or Google or one of the big players.

フロンティアでAIをやるなら、マイクロソフトやエヌビディア、グーグルなどの大手と組む必要がある。

This is no other way.

これしかない。

They have resources that nobody else has, even governments.

彼らは政府でさえも、他の誰も持っていないリソースを持っている。

NVIDIA's been a great partner up until this point.

NVIDIAはこれまで素晴らしいパートナーだった。

We're using everything from their hardware to their simulation, and then recently have started working with them on foundation models as well.

私たちは彼らのハードウェアからシミュレーションまで、あらゆるものを使っているし、最近では基礎モデルでも彼らと協力し始めた。

One of this industry's biggest proponents is Elon Musk.

この業界の最大の推進者の一人がイーロン・マスクだ。

He's made some bold predictions that Tesla's robot, Optimus, could propel it to a $25 trillion market cap and that it will amount to a majority of Tesla's long-term value with demand as high as 10 to 20 billion units.

彼は、テスラのロボット、オプティマスがテスラを25兆ドルの時価総額に押し上げ、テスラの長期的価値の大半を占め、その需要は100億から200億ユニットに達するという大胆な予測を立てている。

Tesla is arguably the world's biggest robotics company because our cars are like semi-sentient robots on wheels.

テスラは間違いなく世界最大のロボット工学企業であり、それはテスラの自動車が車輪の上に乗った半知覚ロボットのようなものだからだ。

And with the full self-driving computer and all the neural nets, it kind of makes sense to put that onto a humanoid form.

完全な自動運転コンピューターとニューラルネットがあれば、それを人型に搭載するのは理にかなっている。

And it's intended to be friendly, of course, and navigate through a world built for humans and eliminate dangerous, repetitive, and boring tasks.

そして、もちろん友好的で、人間のために作られた世界をナビゲートし、危険で反復的で退屈な作業を排除することを意図している。

Digit, created by Oregon-based Agility Robotics, is helping Amazon in early-stage testing at its Sumner Washington Fulfillment Center and Innovation Lab.

オレゴン州を拠点とするアジリティ・ロボティクス社が開発したデジットは、サムナー・ワシントン・フルフィルメント・センターとイノベーション・ラボにおいて、アマゾンの初期段階のテストに協力している。

We've been working with them recycling totes.

トートバッグをリサイクルしているんだ。

The arms are capable of handling a wide variety of different payloads, up to about 33-ish pounds.

アームは、最大約33ポンドまでのさまざまなペイロードを扱うことができる。

We envision an app store for robots out in the future where if you need a tote recycling app, you can go into the app store and download that onto your robot.

私たちは将来、ロボット用のアプリストアを構想しています。トート・リサイクルのアプリが必要なら、アプリストアにアクセスしてロボットにダウンロードできます。

And according to the company, there is plenty of demand.

同社によれば、需要は十分にあるという。

Agility is building a factory in Salem, Oregon to keep up with orders.

アジリティは注文に対応するため、オレゴン州セーラムに工場を建設している。

We call it Robofab.

私たちはそれをロボファブと呼んでいる。

We'll be online this summer.

今年の夏にはオンラインになる予定だ。

In a few years, have a capacity of about 10,000 robots per year.

数年後には、年間約1万台のロボットを生産できるようになるだろう。

And where will those go for the most part?

その大半はどこに行くのだろうか？

To many, many customers, but largely initially in the logistics, warehousing space.

しかし、当初はロジスティクスや倉庫業が中心だった。

The next big market we see is automotive, retail, and then eventually into markets like healthcare.

次の大きな市場は、自動車、小売、そして最終的にはヘルスケアなどの市場になると考えている。

Several other startups are developing similar humanoid robots.

他にもいくつかの新興企業が同様の人型ロボットを開発している。

Sanctuary AI, launched in 2018 in Vancouver, Canada, unveiled its latest robot last year.

カナダのバンクーバーで2018年に発足したSanctuary AIは、昨年最新のロボットを発表した。

Phoenix, a five-foot-seven robot capable of lifting up to 55 pounds.

Phoenix（フェニックス）は、55ポンド（約1.6kg）まで持ち上げることができる身長1.5mのロボットだ。

It looks a bit different from other humanoid designs trading its legs for wheels.

他のヒューマノイドのデザインとは少し異なり、脚を車輪に変えている。

Robots with legs.

脚のあるロボット。

The upper body, including the hands, have to be very weak and light.

手を含む上半身は非常に弱く、軽くなければならない。

So instead of doing that, we put our product on a wheel base.

だからその代わりに、私たちは製品をホイールベースに載せた。

And because we made that trade-off, we can build very powerful, very precise, very fast motors in the upper body.

そのトレードオフがあったからこそ、上半身に非常にパワフルで、非常に精密で、非常に高速なモーターを作ることができる。

The company deployed early iterations of its robot with Canadian Tire, completing front and back of store tasks such as picking and packing merchandise.

同社はカナディアン・タイヤにロボットの初期モデルを導入し、商品のピッキングや梱包など、店舗前後の作業をこなした。

Robots were asked to do everything from greeting people when they come through the door to actually putting things on trucks.

ロボットは、ドアから入ってきた人々を出迎えることから、実際にトラックに物を載せることまで、あらゆることをするよう求められた。

What would you tell those people who, you know, there are certain jobs that might be lost as a result of this?

この結果、失われる可能性のある仕事がある人たちにどう伝えますか？

Actually, we've heard from some of those people and what their jobs start to evolve into is the manager of the robot fleet.

実際、そのような人たちから話を聞いたことがあるが、彼らの仕事はロボット・フリートのマネージャーへと進化し始めた。

There are just some jobs that people don't want.

ただ、人々が望まない仕事もある。

Proponents say a humanoid can help fill those.

推進派は、ヒューマノイドがそれらを埋めるのに役立つと言う。

There's about 10 million open jobs in the United States alone.

アメリカだけでも約1000万件の求人がある。

We could build and maintain 10 million of the robots that we're talking about without touching a single job.

私たちが話しているようなロボットを1,000万台製造し、維持することができる。

If you have to lift sort of 55 pounds somewhere between 50 and 100 times an hour, that's a serious workout.

1時間に50回から100回、55ポンドを持ち上げなければならないとしたら、それは大変な運動だ。

So we're taking these dirty, dull, and dangerous jobs first.

だから私たちは、汚くて、退屈で、危険な仕事から手をつけている。

How far away are we from Digit doing your laundry?

デジットが洗濯してくれるまで、あとどれくらいかかる？

That's probably more along the lines of, you know, a decade or more.

それはおそらく、10年かそれ以上といったところだろう。

And Kate Rooney joins us now.

ケイト・ルーニーの登場だ。

Kate, that story looked less like a news story and more like the beginning of, I don't know, like a Hollywood movie.

ケイト、あの話はニュースというより、ハリウッド映画の冒頭みたいだった。

I have so many thoughts, but first off, let's talk about China real quick, because there are some videos like this that I keep seeing that come out of the World AI Conference in Shanghai, and then I'm like, actually, just take a look at this.

というのも、上海で開催された世界AI会議からこのようなビデオが出ているのを何度も目にしているからです。

I mean, I don't, that doesn't look like a great idea, but it shows what they're capable of.

つまり、素晴らしいアイデアには見えないが、彼らの能力を示している。

What is China showing us?

中国は我々に何を示しているのか？

It's interesting, Gadi.

興味深いね、ガディ。

So China really is leading the race, essentially by a mile.

つまり、中国がレースをリードしているのだ。

So it's kind of ironic in some ways because the U.S. was an early leader.

だから、ある意味皮肉なものだ。アメリカは早くからリーダー的存在だったのだから。

A lot of the innovation early on came out of the U.S., but China right now at this point is the largest installer of industrial robots.

初期のイノベーションの多くは米国から生まれたが、現時点では中国が産業用ロボットの最大の導入国である。

It accounts for about half of the global total at this point, according to at least one report.

少なくともあるレポートによれば、現時点で世界全体の約半分を占めている。

One benefit that they've had, and one reason they've been able to pull forward is because it's cheaper.

彼らにとってのメリットのひとつ、そして彼らが前へ出ることができた理由のひとつは、その方が安いからだ。

It's a lot cheaper to manufacture there.

そこで製造する方がずっと安いんだ。

So they're closer to factories.

だから工場に近いんだ。

They can produce at much lower cost.

彼らははるかに低コストで生産できる。

So it's kind of similar in terms of what you see in electric vehicles, for example, in the same dynamic where they've really been able to do this at a much lower cost so they can spread this out, sell these more easily, and that's really the big dynamic.

例えば電気自動車に見られるような、より低コストでこれを実現することで、普及させ、より簡単に販売することができる。

Cost is the big takeaway for China.

中国にとって大きな収穫はコストだ。

They've also taken a sort of different path on design.

デザインに関しても、ある種、異なる道を歩んできた。

If you looked at some of the videos, they have done a lot more of this realistic facial features.

いくつかのビデオを見ると、彼らはこのリアルな顔の特徴をもっとたくさんやっている。

They've just gone in a totally different direction than a lot of the U.S. companies, which have gone with sort of just the faceless robot, but in China, people are a lot more comfortable with more lifelike interactions, and it really is subjective.

しかし、中国では、人々はよりリアルなインタラクションをより心地よく感じており、それは本当に主観的なものなのです。

It depends on who you ask.

誰に聞くかによるね。

Some people say it's creepy, reminds them of Westworld, but they seem a lot more comfortable with that, and that's kind of the direction they're going in China.

不気味だとか、『ウエストワールド』を連想させるとか言う人もいるが、彼らはその方がずっと心地よさそうだし、中国ではそういう方向に進んでいる。

Yeah, no uncanny valley there, I guess.

うん、不気味の谷はないと思う。

It does seem like Tesla is standing its ground, though, showing off Optimus 2.0, if I saw that right.

私の見立てが正しければ、テスラはオプティマス2.0を披露し、踏ん張っているように見えるが。

What's the promise of Optimus there?

オプティマスの約束とは？

Yeah, so Elon Musk has really gone all in on this.

イーロン・マスクはこの件に全力を注いでいる。

In a lot of ways, it makes sense because Tesla, as he's described it, is sort of a robotics company, and these cars, as he's described them, are sentient robots on wheels, so the leap from making a car like a Tesla to a humanoid robot, at least in the mind of Musk, it's not a far jump, and so he thinks that this is gonna push Tesla to a $25 trillion market cap, at least according to Elon Musk.

テスラは、彼が説明したように、一種のロボット工学の会社であり、これらの車は、彼が説明したように、車輪の上に感覚を持つロボットです。テスラのような車を作ることから人型ロボットに飛躍することは、少なくともマスクの頭の中では、遠いジャンプではありません。少なくともイーロン・マスクによれば、これはテスラを25兆ドルの時価総額に押し上げると考えています。

He thinks the majority of the company's long-term value is gonna come from these robots, so he is really going all in on this.

彼は、会社の長期的な価値の大半はこれらのロボットから生まれると考えており、このことに全力を注いでいる。

There are skeptics out there, of course.

もちろん懐疑論者もいる。

There are people that doubt Elon Musk.

イーロン・マスクを疑う人々がいる。

He's known for these really bold ideas, but a lot of people that also wouldn't bet against him.

彼は本当に大胆なアイデアで知られているが、彼に賭けない人も多い。

Yeah, it's all fun and games until you go from riding in a Tesla to, I don't know, your kids riding on the back of an Optimus.

テスラに乗っていたのが、子供がオプティマスの後ろに乗るようになるまでは、楽しいことばかりだ。

It seems like a very wild future.

とてもワイルドな未来のように思える。

I also saw that China has put together their first set of regulations on humanoids.

また、中国がヒューマノイドに関する初の規制をまとめたことも見た。

What do those look like?

それはどのようなものですか？

It's so weird to talk about humanoids, but when it comes to humanoid legislation, what could it look like here in the United States?

ヒューマノイドの話をするのはとても奇妙だが、ヒューマノイドの法制化となると、ここアメリカではどうなるのだろうか？

It's gonna be tricky, Gadi.

厄介なことになりそうだ、ガディ。

So regulation, it's similar to what you see in AI.

つまり、規制はAIに見られるものと似ている。

There's really no international standards.

国際的な基準はないんだ。

They've been looked at, but they haven't been agreed upon, and then in the US, a lot of these robots are being deployed in warehouses.

そしてアメリカでは、これらのロボットの多くが倉庫に配備されている。

So organizations like OSHA are really the workplace safety groups that need to approve the deployment of these robots, make sure these aren't accidents.

つまり、OSHAのような組織は、これらのロボットの配備を承認し、事故が起きないようにする必要がある、まさに労働安全団体なのだ。

I mean, these are powerful machines that could really do a lot of damage.

つまり、これは本当に大きなダメージを与えることができる強力なマシンなんだ。

So they need to get approval here in the US, and they're already being rolled out.

だから、アメリカでの承認が必要で、すでに展開されている。

Amazon is one of the biggest companies that's doing this.

アマゾンはこれをやっている大企業のひとつだ。

They need to get the same approvals in the US that they would with any sort of industrial robotics approval.

産業用ロボットの承認と同じように、アメリカでも承認を得る必要がある。

So it's interesting.

だから面白いんだ。

There's some existing infrastructure, but on a global scale, there's no sort of agreement.

既存のインフラはあるが、世界的な規模では合意のようなものはない。

It's gonna be a bit of a mess, according to experts, in terms of how to get agreement on a global scale, but they also don't want the US to fall behind.

専門家によれば、世界規模での合意を得る方法という点では、少々混乱が予想されるが、アメリカが遅れをとることも避けたいとのことだ。

There's geopolitical implications.

地政学的な意味合いもある。

I just can't stop watching this video and think OSHA's gonna be in charge of that.

このビデオを見て、OSHAがそれを担当することになるんじゃないかと思うと、やめられないんだ。

I mean, we'll see.

つまり、そのうちわかるよ。

Hopefully, we'll see a lot more when it comes to regulation and a little bit of thought-out regulation here in the United States.

願わくば、ここアメリカでも規制が強化され、少しは考え抜かれた規制がなされることを期待したい。

But fascinating stuff all around.

しかし、魅力的なものばかりだ。

Kate, thank you so much for joining us tonight.

ケイト、今夜はどうもありがとう。

Thanks for watching.

ご視聴ありがとう。

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