ヒューマノイドの実運用は、デモ動画の巧拙ではなく「基盤モデルの責務分離」「現場側の失敗隔離」「監視と停止手順の運用定着」で決まる。本稿では、Figureが2025年2月20日に公開したHelixと、2026年1月5日にBoston Dynamicsが公表した最新Atlas（本稿では便宜的にAtlas 2.0と呼ぶ）を参照し、統合設計の実務要件を整理する。

1. 基盤モデル統合は「単一巨大モデル」より「制御境界つき多層」が現実的である

Figureは2025年2月20日のHelix公開時点で、上位の意味理解と下位の連続制御を分離する設計思想を示している。さらに2026年1月27日のHelix 02では、物流向け高速ピッキングに最適化された更新を発表した。これは、言語推論と運動制御を単一の重い推論グラフに押し込むより、レイテンシ要件ごとにモデル責務を分割する方が運用しやすいことを示す。

実装では、Planner（自然言語指示を作業計画に変換）とSkill Runtime（把持・移動・姿勢遷移）を分離し、両者の間に命令スキーマ検証を置くべきである。これにより、上位モデルの誤推論が即座に高トルク動作へ伝播するリスクを抑制できる。

2. タスク分解は「工程分解」ではなく「失敗モード分解」で設計する

現場導入で事故を減らすには、業務手順の順番どおりに分けるより、失敗時の被害範囲で分ける方が有効である。例えば入出庫作業なら、(a)対象認識、(b)到達計画、(c)把持、(d)搬送、(e)置き直しをそれぞれ再試行可能なステートとして定義し、各ステートでタイムアウト・最大力・人接近時の減速ルールを固定する。

Figureが2025年11月19日に公表したBMW工場での運用拡大は、まさに「同一ロボットを異なる工程へ水平展開する」局面である。この段階では新規能力の追加より、既存ステート機械の再利用率と異常時復帰時間（MTTR）を優先指標に置くべきである。

3. 安全設計は「モデル安全」だけでなく「設備安全」を先に固定する

ヒューマノイド導入では、AIモデル評価に注目が集まりやすいが、実害は設備側の保護境界不備から発生しやすい。したがって、非常停止系はモデル非依存、速度・トルク制限は制御器で強制、危険領域侵入検知は外部センサーで冗長化を原則にする必要がある。

NISTのAI RMF 1.0（2023年1月26日公開）が示すGovern/Map/Measure/Manageの枠組みをロボット運用に当てはめると、モデル精度はMeasureの一部に過ぎない。実運用では、責任分界（誰が停止判断を持つか）と証跡（停止理由を後追いできるか）を先に設計しなければならない。

4. 監視設計は「見る」ではなく「止めるために測る」へ転換する

監視基盤は、可観測性ダッシュボードを作ること自体が目的ではない。運用上重要なのは、停止条件を即時に満たせる指標を定義することである。最低限、(1)タスク成功率、(2)再試行回数分布、(3)安全関連イベント頻度、(4)介入から復帰までの時間をリアルタイム収集し、しきい値逸脱で自動的に安全モードへ遷移させるべきである。

Boston Dynamicsの2026年1月時点のAtlas更新が示すように、運動性能は急速に向上する。性能向上に合わせて監視の粒度を上げない場合、能力向上がそのままリスク増幅になる。導入チームはモデル更新計画と同じ優先度で、監視項目の変更管理（メトリクス定義の版管理）を運用に組み込む必要がある。

FAQ

Helixと既存のロボット制御スタックは置き換え関係か。

全面置き換えではなく、上位意思決定を拡張する関係で設計するのが現実的である。安全停止、トルク制限、サーボ制御は従来の確定的制御系に残し、Helix系はタスク計画と状況理解に責務を限定するべきである。

「Atlas 2.0」という呼称は公式か。

公式製品名ではない。本稿では2026年1月5日に公表された最新Atlas運用世代を説明しやすくするための便宜的表現として使用している。

現場PoCで最初に計測すべきKPIは何か。

デモ成功率ではなく、失敗時の復帰時間（MTTR）と安全停止の発生頻度である。これらは本番移行時の運用コストを直接規定する。

監視システムはどの粒度でログを持つべきか。

最低でも「指示ID」「ステート遷移」「安全イベント」「操作者介入」「復帰結果」を同一トレースIDで紐付ける粒度が必要である。事故調査と再発防止の速度が大きく変わる。

参考文献