ほとんどの工場では、自動化は固定されています。ロボットや機械は特定の1つのタスクと製品向けにプログラムされています。ラインを変更するには、再プログラミングと物理的な再工具化、あるいは設備の交換が必要で、数週間から数か月かかることがあります。サンフランシスコに拠点を置く Industrial Next は、これを変えようとしていると言います。
TechCrunch Disrupt 2026のStartup Battlefieldステージで本日発表したこのスタートアップは、ビジョン、タスクの文脈、そしてモーションを接続する独自の基盤モデルによって駆動される、AI駆動の自己完結型ロボットステーションを構築しています。同社によれば、これにより生産ラインを従来のプログラミングなしで、数週間ではなく数分で再工具化できるとのことです。目標は、従来人間の労働を必要としてきた複雑で繊細な作業を製造業者が自動化できるようにすることです。
同社はステージ上で、製造分野におけるIndustrial NextのAI駆動の巧緻操作を評価するため、BMW Group Technology Officeとの提携を発表しました。
Industrial Nextは2021年にLukas PankauとAllen Panによって設立され、二人はともに以前Teslaで働いていました。PankauはTeslaでリード電気アーキテクトを務めた後、Waymoに移りました。PanはTeslaの自律工場の取り組みを主導し、その後、自動運転企業Neolixのチーフアーキテクトになりました。
二人はTeslaで一緒に働いているときにIndustrial Nextのアイデアを思いつきました。PankauがPanと初めて出会ったのは文字通り、徹夜の後、工場のキャットウォークで眠っていたPanにつまずいたときでした。二人は最初はうまが合いませんでしたが、すぐに物事を成し遂げることへの執着を共有し、互いのスキルが補完し合っていることに気づきました。
最先端の車両技術や自動運転技術が、数十年前の工場設備のために足止めされているのを長年見てきた後、創業者たちは製造業を再構築する必要があると確信しました。
「私たちは車に対して実行できる華やかな技術をたくさん持っていました。機械学習アルゴリズムを実行して車を設計することもできました。でもロボットのプログラム方法がわからなかった。これはTeslaのエンジニアにはごく普通のことでした」とPankauは言います。「巨大な格差があったんですよね。車を設計し自動運転システムを設計するなど、自分の仕事に本当に長けた人たちがいて、その人たちが事実上工場で足止めされ、1980年代の設備を見つめていた。だからこそ私たちは、今日持っている技術と今日知っているすべてを活かして、あるべき姿を再考し始めたのです。」
二人は次の仕事に移った後も、産業設備への不満を考え続けました。連絡を取り合い、思い通りに動かなかった機械についてよく語り合い、最終的にもっとうまくやれると決意しました。
「当時私はWaymoにいて、Teslaのあのペースが恋しくて、正直退屈で退屈で仕方ありませんでした」とPankauは言います。Panも中国の自動運転システム開発企業Momentaで同様の状況にあったと彼は付け加えました。Panは二人の結論をこう回想しています。「俺たちは若くなくなる一方なのに、まだ明らかに情熱を持ち続けている。それでも産業技術について文句を言い続けている。もう3年も経つんだから、会社を始めるべきだって。」
Pankauが指摘するように、従来の産業用ロボットは、極めて特定の反復可能なタスクを実行するようにプログラムされているのが一般的です。その結果、プロセスや製品の小さな変更でもロボットの失敗や高額なダウンタイムを引き起こす可能性があり、製造業者は反復性のために製品を単純化せざるを得ません。
ロボットを真に柔軟にすることは、別の課題を提示します。ロボットには膨大な量の訓練データが必要であり、インターネット上で訓練されたAIモデルとは異なり、ロボティクスには機械に複雑な物理的タスクを教えるために必要な巨大なデータセットが存在しません。
「ロボットにダンスを踊るようなクールなことは全部できます。そのためのデータがあるからです。でも高精度のものを組み立てさせることはできませんでした」とPankauは説明します。「ここで私たちが大きく進歩を遂げたのは、シミュレーション環境を使ってこれらの高精度・高巧緻タスクを実行する部分です。私たちのロボットの秘訣は、プロセス全般に対する理解をロボットに与えていることですが、その理解は、実際のダイナミクスに近い極めて高精細なシミュレーションエンジンを使って構築しており、そのおかげでロボットに部品をほとんど見せることなく、この種の高精度タスクを実行させることができるのです。」
言い換えれば、ロボットは現実世界の物理を忠実に模倣した、非常に詳細な仮想世界で練習するのです。Industrial Nextのロボットステーションは、再構成、組み合わせ、製品ライン間での再展開が可能です。新しいタスクは、ハードコードされたスクリプトではなく、シミュレーションと実演を通じて教えられます。
Pankauによれば、このスタートアップのワークステーションの一部は、すでに世界で最も人気のあるスマートフォンの1つの製造に使用されています。それらは、繊細なフレキシブルケーブルの通しや小さなコネクタキャップのはめ込みなど、製造業者が何年も自動化を試みて失敗してきたタスクを担当しています。(彼は顧客名を明かすことができませんでした。) また、彼は「フィルム剥がし」ステーションについても説明しました。そこではAI駆動のロボットが、カメラモジュールやボタンから保護フィルムを、人間と同等かそれ以上の速度で100%の精度で剥がします。これは、見たこともない新しいスマートフォンモデルと生産ラインに移された場合であっても同様です。
「私たちがこの会社を立ち上げたのは、まさにあの種のパフォーマンスをテスラで持っていたかったからです。従来の技術ではロボットのステーションを十分に効果的にプログラムできず、バイパスせざるを得なかったのです」とPankau氏は述べた。「今は、スマートフォンを組み立てる以上に複雑なタスクにこれを応用したいと考えています。最終的には、人間が一切触れることなく、車全体をエンドツーエンドで製造できるようにしたいのです」
Startup Battlefieldのさらに多くの内容をチェックするには、業界に関する見逃せない見解を持つ著名な創業者やベンチャーキャピタリストのラインナップとともに、 今週サンフランシスコのダウンタウンで開催されるDisruptにぜひご参加ください。