Name: スタートアップが家事をこなすロボットをお披露目 (Startup Shows Off Robots That Can Do Home Chores)
Uploaded: 2025-12-01T04:26:43.000Z
Duration: 4 min 32 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

程度の副詞

Your robot is kind of humanoid, like a little, but not totally.

あなたのロボットは、少しヒューマノイドに似ていますが、完全ではありません。

他のロボティクスとどう違うのですか？

Yeah, I think we just think about safety as a really high-priority item.

ええ、安全を非常に高い優先順位の項目として考えており、それをパッシブセーフとして定義しています。

And we define it as being like passively safe.

And what it means is that you can put the robot into any configuration and you can cut power and the robot will still be stable.

それはどういう意味かというと、ロボットをどのような構成にしても、電源を切ってもロボットは安定したままであるということです。

So this is why we build this whole mobile base as opposed to Lux.

だからこそ、Lexとは対照的に、このモバイルベース全体を構築しているのです。

Where did you ultimately come to decide that this was the way in which you should think about robotics?

最終的に、ロボティクスについてこのように考えるべきだと決めたのはどこですか？

Maybe not in a humanoid manner, maybe just with real safety first.

ヒューマノイドのやり方ではなく、まず安全性を重視するのかもしれません。

あなたは素晴らしい経歴をお持ちですね。

You're at Google, DeepMind, Tesla Autopilot, Google X.

Google、DeepMind、Tesla Autopilot、Google Xにいらっしゃいましたね。

You're also of course just coming out of stealth with a cool 30 million to put to work.

もちろん、3000万ドルを投じてステルスモードから出てきたばかりですね。

Yeah, I think the biggest way we think very differently is actually on how to train these robots.

はい、私たちが非常に異なっていると思う最も大きな点は、実はロボットのトレーニング方法なんです。

Not just the design, but how it obtain its intelligence.

デザインだけでなく、どうやって知能を得るか、という点です。

So normally, people train their robots through teleoperation,

通常、人々はテレオペレーションでロボットをトレーニングしますが、これは基本的にロボットにロックオンして、その動きを制御するということです。

which essentially means that you kind of lock into the robot and control how it moves.

But the way we learn is actually very, very different that we learn from humans directly.

しかし、私たちが学ぶ方法は、実は人間から直接学ぶという、非常に、非常に異なった方法なんです。

That's essentially we designed this device, a glove that captures how human do their chores.

それは、私たちがこのデバイス、つまり人間が家事をどのように行うかを捉えるグローブを設計し、そのデータを直接ロボットに転送できるということです。そして、それがロボットが何百人もの人間から同時に学べる方法なのです。

And we're able to transfer those data directly into the robot and that's how the robot is able to learn from like hundreds of humans simultaneously.

これらのロボットは安くはありません。

But interestingly, Tony, you're not looking to sell immediately, you're looking to beat a test.

しかし興味深いことに、トニー、あなたはすぐに売ろうとしているのではなく、テストに合格しようとしているのですね。

Now how are you finding the right people to bring these robots into their home?

さて、これらのロボットを家庭に導入するのに適した人々をどのように見つけているのですか？

Yeah, so if you look at our website, we actually have a huge sign-up doc for people who are interested.

はい、私たちのウェブサイトを見ていただければ、興味のある方のための大きなサインアップフォームがあります。すでに数千件の応募があります。

And we've already got more than a few thousand of these applications.

So what we're going to work on next is to like very carefully sit through all these applications

ですから、次に私たちが取り組むのは、これらの応募をすべて非常に慎重に精査し、私たちが「ファウンディングファミリー」と呼ぶ、フィードバックをくれ、将来的に製品がどのようなものになるかを形作る手助けをしてくれる人々を見つけることです。

and find people who, what we call like founding families, will be there to give us feedback,

will be there to kind of shape what a product will look like in the future.

What do you think the hardest element for these robots is?

これらのロボットにとって最も難しい要素は何だと思いますか？

The hardest element? I think it will be how people will react to this like big robot in their homes.

私が思うに最も難しい要素は、人々が自宅にこのような大きなロボットをどのように受け入れるかということです。

And again, this is the first time that anyone has put a mobile manipulator, like a robot with arms into real life in homes.

そして繰り返しますが、これは誰かがモバイルマニピュレーター、つまり腕のあるロボットを実際の家庭に導入するのが初めてであり、私たちはそれについて信じられないほど興奮しています。

And this is something that we're incredibly excited about.

I think we'll be, people will be pleasantly surprised by how useful it is.

人々はそれがどれほど役に立つかに喜んで驚くと思います。

Why do you think so many tech companies do end up turning to humanoids,

なぜ多くのテクノロジー企業が、あなたが持っているようなより安定したベースではなく、ヒューマノイド、つまり人間の物理的な形に頼るようになるのだと思いますか？

to turning to the physical form of a human rather than a more stable base as you have.

Yeah, I think if you're working on environments that with a lot of stairs,

ええ、階段が多い環境や、丘のような環境で作業している場合、その場合はラックスがある方が役立つと思います。

or you're working environments with like, you know, like hills, I think having Lux will be helpful in that case.

And for us, in our first product, we decided to go for a real base just for the simplicity,

そして私たちにとって、最初の製品では、シンプルさ、コスト削減、そしてより速く動けるようにするために、リアルベースを選択しました。

for lowering costs and to allow us to move faster.

コストについてお話しください。

You have managed to raise seed funding from Sarah Gow over at Conviction.

ConvictionのSarah Gowからシード資金を調達することに成功しましたね。

You've now got money coming in by benchmark.

Benchmarkから資金が入ってくるようになりましたね。

あなたにとって、主なコストは何ですか？

それともハードウェアですか？

Yeah, so our hardware is actually quite differentiated from a lot of the humanoids.

ええ、私たちのハードウェアは、多くのヒューマノイドとはかなり差別化されています。

Even at quantity zero, when we prototype it these days, it costs around 25k to make.

量産ゼロでも、最近プロトタイプを作るのに約2万5千ドルかかりますが、5000台程度なら1万ドル以下に抑えることができます。

And at quantity around like 5000, we're able to get a cost to below 10k.

So I think we'll be ending up selling it around to 5 to 10k in the final price.

なので、最終価格は5千ドルから1万ドル程度で販売することになると思います。

And this is - we're thinking about robots, not like another car, like purchase, but

そしてこれは。私たちは、単なる車の購入のようなものではなく、 

more like a fancy smartphone or a laptop.

もっと高級なスマートフォンやラップトップのようなものとしてロボットを考えています。

How does American ingenuity when it comes to robotics stack up to that of Asia and China?

ロボティクスにおけるアメリカの創意工夫は、アジアや中国のものと比べてどうでしょうか？

And how you seeing your own supply chain develop?

そして、ご自身のサプライチェーンはどのように発展していくとお考えですか？

ええ、これは素晴らしい質問ですね。

I think American has incredible mechanical engineers, software engineers, but

アメリカには素晴らしい機械エンジニアやソフトウェアエンジニアがいると思いますが、

we are lacking in terms of some of the supply chain infrastructures.

サプライチェーンのインフラの一部が不足しています。

So I think we're at a point that we need to leverage some of the growing supply chains, the humanoids in China, and

ですから、中国で成長しているサプライチェーンやヒューマノイドを活用する必要があると考えています。

we actually share a lot of components with them so that we can have the economy of scale before us shipping, like millions of robots.

そして、私たちは多くの部品を彼らと共有しているので、何百万台ものロボットを出荷する前に、規模の経済を実現できるのです。