Figure AI創業者Brett Adcock氏が語る、ロボットとAIの「今」― 4つの事業と経営哲学
Fortune誌の推定で資産190億ドルとされるBrett Adcock氏が、ポッドキャストのインタビューに出演し、自身が手がける複数の事業について率直に語った。人材採用サイトVettery(1億ドル超で売却)、電動垂直離着陸機(eVTOL)のArcher Aviation、人型ロボットのFigure AI、学校向け銃器検知システムのCover、そして今年立ち上げたAIスタートアップHarkと、多岐にわたる事業を同時に率いる同氏の発言から、ロボティクスとAIの現在地、そして、急成長企業の経営哲学が見えてくる。本稿ではその内容を整理する。
1. Figure AI:身体を持つ汎用ロボットへの挑戦
1-1. 最大の制約は量産ではなく「知能」
Adcock氏は、Figureが直面する最大の課題は量産体制の構築ではなく、真に知能を備えたロボットシステムを実現することだと強調した。市販の安価な中国製ロボットの多くは、ジョイスティックで操作する程度のことしかできず、実用性に乏しいという。Figureが目指すのは、あらゆる家庭に導入でき、あらゆる作業をこなせる、人間レベルの知能を持つロボットだとしている。
同氏は、コンシューマー向け電子機器の製造と自動車製造の違いにも言及した。スマートフォンなどは常に手に持って扱える部品で構成されるため大量生産が比較的容易だが、自動車は部品を手で持てないため、数百から数千台のロボットが互いに部品を受け渡ししながら組み立てる必要があり、どこか一台でも不具合が起きればライン全体が止まってしまう。Figureが手がけるロボットは、こうした自動車製造よりもスマートフォン製造に近い量産の難易度にあるとし、Figure向けの最新モデル「Figure 3」の量産初号機を先週完成させたことも明らかにした。
1-2. 実際の顧客はどう使っているか
Figureのロボットは、現在、社内のエンジニアリング用途と外部顧客向けの2つのチャネルで展開されており、直近では3社目となる顧客への出荷を行ったという。用途としては物流・梱包作業が中心で、コンベアベルト上の荷物を仕分けするロボットのライブ配信は、数十万から数百万回の再生数を記録した。
Adcock氏によれば、顧客がFigureのロボットを導入する動機は、必ずしも「今すぐ人間より速く安く」という点にあるわけではないという。むしろ、離職率が年100%を超えるような深刻な人手不足や採用難、賃金上昇に直面する企業が、労働力不足そのものを解決する手段として導入するケースが多いとしている。ロボットは1日に複数シフト、週7日稼働でき、高い稼働率を実現できる点が強みだという。具体的な事例として、1個あたり3秒での処理を求められる物流ラインで、200時間連続稼働を通じて1個あたり2.9秒のペースを維持したことを明らかにし、すでに人間と同等の速度に到達していると説明した。
1-3. 誇大広告と現実を見分ける視点
一方で、Adcock氏は、ロボティクス業界には誇大な情報が氾濫しており、何が本当に実現しているのかを見極めるのが難しい状況にあると指摘した。派手なバク宙やダンスを披露するデモに惑わされるのではなく、家庭での料理や皿洗い、ベッドメイキング、サプライチェーンの運用、医療現場、建設現場など、実際に役立つ作業を、監督なしで長時間にわたり自律的にこなせるかどうかこそが本質的な評価基準だと述べた。
2. Hark:デジタル版の「人間とAIの共生」
2-1. なぜAPIやMCPに頼らないのか
Adcock氏が約1年前に立ち上げた新会社Harkは、AIと人間が密接に結びつく「デジタルな共生」を実現することを目指している。Figureが物理世界における汎用知能の到達点を象徴する存在だとすれば、Harkはそのデジタル版に当たるという構想で、将来的には利用者自身のモデルの重み・記憶・専用ハードウェアを持つような、極めて個人に密着したAIを描いている。
この構想の前提となるのが、AIがコンピュータを人間と同じように汎用的に操作できるようにすることだ。世界中のウェブサイトのうちAPIを備えているのはごく一部にとどまるため、AIがあらゆる作業をこなすには、マウスとキーボードを使って画面を見ながら操作する、人間に近い方法でウェブを操作する能力が不可欠だとAdcock氏は説明する。同社は先週、初の研究プレビュー版をリリースしたばかりで、インターネット上でこなせないタスクを見つけるのが難しいほどの完成度に達しているという。
他社がAPIやMCP(Model Context Protocol)を軸に開発を進める中、Harkはエージェントごとに仮想コンピュータを立ち上げ、画面を見てカーソルとキーボードを操作させるアプローチを採用している。この違いを実現した鍵は、事後学習(ポストトレーニング)段階で用いている独自の強化学習プロセスにあるとし、同様の手法を実現している企業は他にないのではないかとの見方を示した。
2-2. iPhone以降の新しいAIデバイスを目指す
Adcock氏は、AIを取り巻く方向性を大きく2つに整理した。1つは物理世界で家事や介護、サプライチェーン運用などあらゆる作業をこなす身体を持ったAI(Figureが担う領域)、もう1つはユーザーのあらゆる情報にアクセスし、超人的なアシスタントとして機能するデジタルAI(Harkが目指す領域)だ。後者を実現するには、テキストチャットを超えた対話能力、コンピュータ操作能力、ほぼ完璧な記憶力、視覚理解力に加え、AIとのやり取りに最適化された新しいハードウェアのインターフェースが必要だと説明する。既存のスマートフォンやノートPCは20年前に設計されたものであり、AI時代には適さないとし、同社では「iPhone以降」に相当する新しいAIデバイスの設計に取り組んでいるという。
チームの規模は80〜90人ほどで、ハードウェア設計責任者は過去複数世代のiPhoneやMacBookの設計に携わった人物だという。開発中のハードウェアはすでに試作段階にあり、今後1カ月ほどでブラウザ・iPhone・Android向けにHarkの提供を開始し、その後専用ハードウェアの展開に進む計画だとしている。
2-3. デバイスの形状を巡る考え方
デバイスの形状について、Adcock氏はスマートグラスのようなウェアラブル機器を中心に据えるつもりはないと明言した。同氏自身、Metaのスマートグラスを購入した経験について、独自のネットワークを持たずiPhoneに依存する仕様や、扱いにくさから「これまで購入した中でも最悪の製品の一つ」だったと振り返っている。同社が重視するのは、スマートフォンやパソコンのように年間10億台規模に到達しうる「中核的なデバイス」の再構築であり、AirPodsや腕時計のような周辺機器(Apple全体の売上の3%程度にとどまる)ではないという。長期的には脳とAIを直接つなぐBCI(ブレイン・コンピュータ・インターフェース)が最終的な到達点になるとしつつ、それまでの10年間は音声を中心としたAIデバイスが主軸になるとの見通しを示した。
3. Cover:学校での銃器検知システム
Adcock氏が手がけるもう一つの事業が、学校向けの銃器検知システムを開発するCoverだ。同社は、20フィート(約6メートル)離れた場所から武器を検知できる全面的なスキャニングシステムの構築・実証を目指しており、10月から本格的なシステム開発に着手する予定だという。当初はコストを9割削減する独自設計の半導体チップへと技術方針を転換したが、専用チップの設計・製造には欧州の特殊な製造委託先を通じて約1年を要し、追加生産にはさらに半年程度のリードタイムが必要になるとしている。
4. 2026年1月に立てた4つの予測を自己検証
Adcock氏は今年1月に自ら発表していた4つの予測について、進捗を振り返った。
4-1. 予測1:未知の家庭で自律的に複数日タスクをこなすロボット
「人型ロボットが、これまで見たことのない家庭で、ニューラルネットワークのみを用いて監督なしの複数日タスクをこなす」という予測について、Adcock氏は「順調(オントラック)」との自己評価を示した。カメラ映像から関節の動作(トルク)を出力する技術自体はすでに実現しているとしつつ、真の難所は、見たことのない環境に一般化する能力にあると説明した。学習データに存在しない状況では、モデルが対応できない「分布外」の問題が生じるといい、ちょうど大規模言語モデルの学習データからピラミッドに関する情報を取り除けば、ピラミッドについて語れなくなるのと同じ構造だとした。こうした未知の環境向けデータをどれだけ現実世界から収集できるかが、今後の焦点になるという。
なお、なぜロボット企業が家庭向けの洗濯物たたみのようなタスクにこだわるのかという質問に対し、Adcock氏は当初、より単価が高く変動要素の少ない商業用途(倉庫作業など)を先行させ、その収益で長期的に家庭用ロボットの開発を支える戦略を取っていたと説明した。しかし開発を進めるうちに、家庭向けの課題は「十分に解決可能」だと判断するに至り、むしろ言語による指示だけであらゆる環境に対応できる「汎用ロボティクス」の実現を最速で目指す方針に転換したという。これが実現できれば、わずか100台のロボットと50人規模のチームで、一夜にして1兆ドル規模の企業価値を持つ事業になりうるとの見通しを示した。
4-2. 予測2:音声中心・記憶を持つAIの一般化
「日常のAI利用はテキストを超えてマルチモーダル化し、永続的な記憶を持つ音声エージェントが一般化することで、SFで描かれてきたような合成人間知能に近づく」という予測についても、Adcock氏は「順調」と評価した。Harkでは音声を軸にした最初のバージョンを1カ月以内にリリースする計画だとし、2027年までには、電話越しに人間とAIの区別がつかなくなる「完全なチューリングテスト」に相当する水準に到達すると強く見込んでいると述べた。
4-3. 予測3・4:Coverの銃器検知システム
過去10年で学校での銃撃事件が10倍に増加したという前提のもと、2026年中にK-12(幼稚園から高校まで)の学校で20フィートからの武器検知システムを実証実験するという予測については、前述の通り独自チップの製造に想定以上の時間を要しており、年内の完成は見込めるものの、実際にK-12の学校での実証が間に合うかは四半期単位で遅れる可能性があるとした。
5. AI人材獲得競争の実態
Adcock氏は、Figureにおける採用基準の厳しさについても語った。機械エンジニアの採用では、ゼロからアクチュエーターを設計できる能力を求める非常に難易度の高い選考プロセスを設けており、半年間に週10件のケーススタディを実施しても、一人も採用に至らなかった時期があったという。
AI分野の人材獲得競争については、その激しさの多くがMetaによる採用攻勢に起因していると指摘した。具体例として、かつてxAI系のプロジェクトが解散した後に転職活動をしていたシニア人材に対し、Hark側は将来的に数億ドル規模に成長しうるシリーズA株式(4年間で1500万〨〜2000万ドル相当)を提示したが、最終的にMetaが提示した4年間で3600万ドルの確約された現金報酬を選び、転職していったというエピソードを紹介した。同氏は、カリフォルニア州内で本当に優れた大規模言語モデルの事前学習やインフラ構築を理解している人材は、ざっと見積もってもわずか20〜30人程度しかいないとの見方を示し、こうした希少人材の獲得競争によって、20代の若手AIエンジニアでさえ年間数百万ドル規模の報酬を得るようになっていると説明した。
Metaの「資金力で人材を買い占める」戦略について、Adcock氏は、優れたAI人材の希少性を踏まえれば合理的な判断であり、自分がMark Zuckerberg氏の立場でも同様の戦略を取っていたかもしれないと一定の理解を示す一方、金銭のみを動機とする「傭兵」的な人材の集団が、本当に新しい製品を生み出せるかどうかは未知数だとも述べた。MetaはInstagramやWhatsAppの買収など、企業買収においては歴史的に高い実績を残してきたが、Ray-Banとの提携によるスマートグラスなど自社発の新製品では苦戦しているとの見方も示している。
6. 「難しいことの方がむしろ簡単」という経営哲学
Adcock氏は、自身の経営哲学として「難しいことに取り組む方が、簡単なことに取り組むより実は容易だ」という考え方を語った。難易度の高い課題は競争相手が少なく、成功すれば市場規模も報酬も跳ね上がりやすい。同氏によれば、難しい課題は簡単な課題の100倍難しいわけではなく、実際には2〜5倍程度の難易度増加にとどまることが多い一方、成功した場合のリターンは桁違いに大きくなりうるという。例として、四足歩行ロボットと人型ロボットの開発難易度を比較し、人型ロボットの方が3〜4倍ほど難しいとしつつも、四足歩行ロボット(いわゆるロボット犬)には実質的な市場がほとんど存在しない一方、人型ロボットには桁違いに大きな事業機会があると指摘した。同氏はまた、現在市場に溢れる数多くのAIラッパー型スタートアップの多くを「質の低いもの」だと評し、その多くは長期的には生き残れないとの厳しい見方を示した。
7. 私生活と挫折を乗り越える方法
Adcock氏は、自身の人生を「仕事」「家族(幼い3人の子ども)」「その他の交友関係」という3つの領域に分け、その他の領域をほぼ完全に手放すことで、仕事と家族に集中する生活を送っていると明かした。健康管理については、四半期ごとの血液検査や全身MRI、心臓のCTスキャンなど、専門的な予防医療を活用しているとしつつ、運動の時間を十分に確保できていない現状も率直に認めた。
同氏は、過去に何度も経営が「どん底」に陥った経験も振り返った。Vettery時代には資金繰りに窮し、2015年に50万ドルの転換社債での資金調達に追い込まれ、給与を受け取らず個人の借入で食いつないだ時期もあったという。その半年後に事業が軌道に乗り、1年後には1億1000万ドルでの売却に至った。その後Archerでも、株価が10ドルから2ドル程度まで急落する局面でFigureへの出資を続けるため自宅の第二抵当を組んだ経験があるという。どん底の時期を乗り越える方法については、超長距離マラソンのトレーニングで学んだという考え方を紹介した。ゴールまでの残り距離を考えるのではなく、まずは目の前のわずかな距離だけを目標にし、そこに到達したら「そこでやめるかどうかを考えよう」と自分に言い聞かせながら、一歩ずつ進み続けるという方法だ。
8. 未来を語る:エネルギー問題とAIの規模
インタビューの最後にAdcock氏は、今後10〜20年で人類が直面する最大級の課題としてエネルギー問題を挙げた。太陽光・風力・原子力・核融合など、次世代のエネルギー生成技術に取り組む優れた起業家の存在が重要になるとの見方を示した。AI分野については、インターネットの100倍規模のインパクトを持つようになり、最終的にはインターネットそのものを飲み込んでいくとの見通しを語った。個人的に評価しているプロダクトとしては、音声入力ツール「Whisper Flow」を挙げ、この半年で最もコミュニケーションのあり方を変えたツールだと述べている。
尊敬する人物としては、自身の仕事に完全に没頭するタイプの人物を挙げ、Steve Jobs氏の逸話や、Figureへの出資者でもあるJeff Bezos氏、Nvidiaを30年にわたり独自のスタイルで率いてきたJensen Huang氏の名を挙げた。Bezos氏からは、今がFigureにとって「本当の勝負どころ」であり、今後1〜2年で大きく飛躍できるかどうかが決まる局面にあるとの助言を受けたことも明かしている。
