対談要約
登場人物
古田貴之：千葉工業大学・未来ロボット技術研究センター（fuRo）所長。国家プロジェクトや最先端ロボット技術の開発に携わる。
中島聡：エンジニア・起業家。ロボット技術に興味を持ち、古田との対談を希望。
対談の主要テーマ
ロボット技術の進化と普及
AIを活用した4足ロボットの自律学習（シミュレーション環境で進化させ、実機に適用）。
ロボット技術がPCの進化と同じ道をたどり、一般のエンジニアにも手が届く時代になった。
技術のプラットフォーム化により、専門知識なしでもロボット技術を活用できる時代が来る。
技術の社会実装とビジネスモデル
fuRoの技術実績：
Google デシメータチャレンジ2連覇（GPS/GNSS精度競技）。
A’Design Awardのプラチナ受賞。
4脚ロボットの自動操縦で世界大会1位。
事業化戦略：
未来ロボット株式会社を設立し、技術のライセンス供与。
千葉工業大学の財政改善（赤字→キャッシュフロー700億円）。
企業との提携と独自開発のバランス。
日本の技術力とグローバル競争
「日本はダメ」という風潮を否定し、日本の技術力は十分に世界トップクラス。
ただし、技術を「社会実装」する能力が不足している。
アメリカや中国の技術に驚かされたことは一度もない。
ボストン・ダイナミクスの映像など「ハイテク詐欺」に注意が必要。
ロボット・AI・ハードウェアの融合
AIの進化と同様に、ロボット制御も従来のアルゴリズムよりAI進化の方が効果的。
「制御技術を諦めさせる」ほどのAI学習技術（シミュレーションで数万世代進化）。
低価格なロボットをAIで「ブースト」し、高性能ロボット並みに動作可能。
人型ロボットの未来
汎用性が高く、インフラを変えずに導入できるため、最終的には人型ロボットが最適。
ただし、現時点では専門用途のロボットの方が効率的。
技術が成熟すれば、人型ロボットが標準化する可能性大。
モビリティ技術の展開
CanguRo（カングーロ）・Raptor（ラプター）：
AI搭載の自動変形モビリティ。
高齢者の移動手段として、実用化を目指す。
自動操縦機能と追従モードを搭載。
グローバル展開：
日本の規制が厳しいため、海外市場から事業化を進める。
技術者育成と教育
未来のエンジニアを育てるため、中学・高校への講演活動。
「受験勉強で好奇心が奪われる」ことに課題を感じる。
高専や大学との連携を強化し、技術者の育成ルートを確立。
技術と経営の両方を理解できる人材（ジョブズのような存在）が不足。
ビジネス・投資・イノベーション
fuRoの事業化戦略：
既存市場がある場合は大企業と提携。
新市場の開拓は独自に起業して展開（例：ロイズテック）。
投資とパートナーシップ：
中島もロボット・AI・モビリティ技術への投資に関心。
イノベーションの考え方：
「工程表が作れるものはイノベーションではない」
失敗を恐れず挑戦できる環境づくり（「全ての失敗は古田の責任にする」）。
日本の大企業は「誰かが成功したら追いかける」姿勢が多い。
今後の展開
新会社の設立：
3つ目の会社を準備中（詳細はオフレコ）。
グローバル展開：
ロボット・モビリティ技術を海外で普及させる。
国のプロジェクト：
数十億円規模の国家プロジェクトも進行中。
まとめ
古田氏は、ロボット・AI・モビリティ技術を統合し、新たな産業を創出することに注力している。技術のプラットフォーム化を進め、専門家でなくても活用できる環境を作り、社会実装を加速させることが重要だと考えている。また、日本の技術力は十分に高いが、それを事業化・普及させる仕組みが不足しており、イノベーションの障壁を取り払う必要がある。
今はない技術を作ろうという体系について具体的に教えてください
古田氏が語る「今はない技術を作ろうという体系」は、従来の研究・開発プロセスとは異なるアプローチを取っており、以下の要素が特徴的です。
1. 既存技術の延長線上ではなく、「ゼロから生み出す」
従来の技術開発
一般的な技術開発は「既存の技術を少しずつ改良する」ことが中心。しかし、古田氏のアプローチは「そもそも今の技術の限界を打破するための新しい体系を作る」ことを目的としている。
「技術はナマ物」という考え方
すべての技術は一定期間経つと陳腐化する（例：PC-8000のような昔の最新技術）。
だからこそ、最新技術を迅速に社会実装し、次の技術開発へとつなげる。
狭間の技術を作る
既存の「ソフトウェア」と「ハードウェア」の間、「AI」と「物理世界」の間など、異なる技術分野の境界を埋める技術を生み出す。
例えば、AIの学習成果をリアルなロボットに適用する技術（シム2リアル）もその一例。
2. 「イノベーションのための技術体系」を構築
古田氏の「今はない技術を作る」ためのアプローチには、次のような特徴がある。
① 計画不能な未知の領域に挑む
工程表が作れるものはイノベーションではない
既存の延長線上にある技術は、計画可能であり、イノベーションとは言えない。
未知の領域に踏み込むため、明確な工程表は存在しない。
「ジャングルを探索するような技術開発」
未知の技術領域では、進むべきルートが最初から分かっているわけではない。
ジャングルの中を進みながら新たな道を切り開くような開発手法が必要。
② すべての技術をパッケージ化・モジュール化
技術をツール化して専門家から奪い取る
例えば、かつてはコンピューターが専門家だけのものであったが、モジュール化によって誰でも使えるようになった。
ロボットも同様に、専門知識がなくても使える技術へと進化させる。
「ロボットのプラットフォーム化」
メカ、AI、制御を統合し、技術を汎用化することで、多くの人が利用できる環境を作る。
3. 既存の制御工学を超える「絶望ロボット技術」
① 仮想空間でロボットを進化させる
仮想空間（シム2リアル）を活用し、数万世代進化させる
4096台の仮想ロボットを2万世代進化させ、最適な動きを学習させる。
人間のように、環境を直接測定しなくても適応できる能力を獲得。
制御工学では不可能な領域に挑む
これまでのロボットは、サイン・コサインの数式に基づいて制御されていた。
しかし、それでは複雑な環境適応が難しい。
AIを活用し、試行錯誤を通じて最適な制御を進化させる。
4. AIとロボティクスの融合
① AIとハードウェアを統合する「狭間の技術」
AIを単にロボットに搭載するだけでは意味がない。
AIの学習成果をリアルワールドに適用するための「狭間の技術」が必要。
例：人型ロボットの制御
AIを「小脳」と「大脳」に分けて処理。
小脳：リアルタイムの動き（歩行やバランス）。
大脳：意思決定やナビゲーション。
② 人型ロボットの実現
技術が未熟なうちは専門用途のロボットが有利
たとえば、清掃ロボットはホウキを持たずに専用設計された方が効率的。
しかし、技術が成熟すれば人型ロボットが標準化
すべてのインフラは人間基準で作られているため、最終的には汎用性の高い人型ロボットが最適解となる。
5. 産業への応用とビジネスモデル
① ロボット・モビリティのプラットフォーム化
CanguRo（カングーロ）やRaptor（ラプター）の開発
AI搭載の次世代モビリティを開発。
乗り物のプラットフォーム化により、さまざまな用途に応用可能。
ライセンシングモデル
既存市場がある分野は大企業と提携（例：ロボット掃除機）。
新市場の開拓は独自に起業（例：ロイズテック）。
② 未来を見据えた投資と教育
10年、20年後の技術を見据えて研究を行う
技術者の育成
既存の教育システムでは「技術と経営を両方理解できる人材」が不足。
中学・高校生への教育プログラムを展開し、次世代の技術者を育成。
6. まとめ
古田氏の「今はない技術を作ろうという体系」は、単なる技術開発ではなく、「技術の生態系そのものを変革するアプローチ」 を取っている。
既存の延長線ではなく、新しい枠組みを作る
既存の制御理論やロボット工学の枠を超え、新しい技術体系を作る。
イノベーションは計画できない
工程表が作れるものはイノベーションではない。
未知の領域に挑むため、柔軟な開発プロセスが必要。
仮想空間で進化させた技術を現実に適用
AIを活用してロボットの運動制御を進化させる。
人間のように環境適応できるロボットを開発。
技術をプラットフォーム化し、誰でも使えるようにする
ロボット技術のモジュール化・パッケージ化。
企業や個人が容易に活用できる仕組みを作る。
ビジネスモデルとして社会実装を重視
大企業との提携、独自のスタートアップなど、柔軟な戦略を展開。
10～20年後の未来を見据えた技術投資を行う。
このように、単なる研究ではなく、技術を社会にインストールし、未来の産業構造を変えることを目的とした体系が「今はない技術を作ろう」というアプローチの本質である。
技術者の問題点はなんですか？
古田氏が指摘する技術者の問題点は、主に以下の6つに分類できます。
1. 技術者は「技術があれば普及する」と勘違いする
問題点
技術がすごければ勝手に普及すると考えがち。
実際には、技術が優れていても「売れる仕組み」「社会実装の方法」がなければ広まらない。
具体例
研究室で素晴らしい技術を開発しても、誰も使わなければ意味がない。
例えば、ロボット掃除機の技術があっても、それを「売れる商品」にするには、価格設定、マーケティング、販売戦略が必要。
日本の技術者は「すごい技術を作った！」で満足し、実際の市場適応を考えないことが多い。
解決策
技術＋ビジネス視点を持つ
研究開発だけでなく、「どう売るか」「どう普及させるか」まで考える。
技術は「ツール」であり、それをどう社会に組み込むかを考える必要がある。
2. 失敗を恐れる
問題点
日本の技術者は**「失敗してはいけない」という文化**に縛られている。
「失敗を許さない」環境が、チャレンジを阻害する。
具体例
企業の研究所では、成功する確率の高いプロジェクトばかり進める。
その結果、革新的な技術ではなく、「ちょっと進化した技術」しか生まれない。
解決策
「失敗してもいい環境」を作る
例えば、古田氏の研究所では「すべての失敗は古田のせい」にすることで、技術者が失敗を恐れず挑戦できる。
イノベーションには未知の領域への挑戦が必須
「確実に成功する」技術開発だけをやっている限り、真のイノベーションは生まれない。
3. 自分の技術分野に閉じこもる
問題点
技術者は自分の専門分野だけに固執しがち。
「ソフトウェアはソフトウェアだけ」「メカはメカだけ」と縦割りになってしまい、技術の統合が進まない。
具体例
AIの専門家は「AIを使ってロボットを作ろう」とするが、ロボットのハードウェアの知識がない。
メカ設計の専門家は「ハードを作ること」だけに集中し、ソフトウェアとの統合を考えない。
解決策
異分野の技術を組み合わせる視点を持つ
例えば、fuRoでは「AI」「メカ」「制御」の専門家を同じチームに入れ、最初から統合的に技術開発を行う。
技術のプラットフォーム化
例えば、ロボット技術をモジュール化し、専門外の人でも使えるようにする。
4. 目の前の仕事に追われ、「未来」を考えない
問題点
多くの技術者は、目の前のタスクをこなすことに集中しすぎる。
その結果、10年後、20年後の技術のビジョンが欠ける。
具体例
「とりあえず動くものを作る」「納期に間に合わせる」ことが優先され、本質的な技術革新が後回しになる。
企業の研究所では「次の年度の成果」が求められ、中長期的な研究が難しくなる。
解決策
10年後の技術を考え、今できることを逆算する
例：「人型ロボットは最終的に必要だが、今は技術が未熟なので専門用途のロボットから始める」
未来を見据えた技術開発を行う
すぐに収益化できなくても、長期的なビジョンを持つ。
5. 技術の見せ方・伝え方が下手
問題点
日本の技術者は「技術を作ること」に集中しすぎて、「どう伝えるか」を軽視する。
そのため、本当にすごい技術でも、一般の人や投資家に伝わらない。
具体例
海外では、技術のデモンストレーションに力を入れ、投資家や市場にインパクトを与える。
日本では「論文発表」で終わることが多く、実際の普及につながらない。
解決策
技術の魅力を伝える映像・デザインを作る
例えば、fuRoでは技術ごとに映像を作り、視覚的に魅力を伝えている。
技術者自身がプレゼンテーション能力を高める
技術のすごさを伝えるために、エンジニアも「プレゼン力」を鍛えるべき。
6. 「日本は負けている」と思い込む
問題点
技術者の間でも「アメリカや中国の技術がすごい」「日本は遅れている」と言う風潮が強い。
しかし、実際には日本の技術は十分に競争力がある。
具体例
「ボストン・ダイナミクスのロボットがすごい！」と思われているが、実は映像編集が多く、「本当に動くのか？」という疑問がある。
それに対して、日本の技術は実際に動作するものが多いが、発信力が弱いため評価されにくい。
解決策
日本の技術を信じて、積極的に発信する
「日本は負けている」と言うのではなく、「日本の技術はこう活かせる！」と考える。
海外市場を積極的に狙う
日本の市場にこだわらず、世界での展開を考える（例：Raptorの海外販売戦略）。
まとめ
技術者の問題点は、技術力そのものではなく、「技術をどう活かすか」という視点が欠けていることにある。具体的には：
技術を作るだけでなく、「どう普及させるか」を考える
失敗を恐れず挑戦する環境を作る
異分野と連携し、技術を統合する
未来を見据えた技術開発を行う
技術の伝え方を工夫し、市場にインパクトを与える
日本の技術力に自信を持ち、積極的に世界展開を考える
技術開発だけでなく、その社会実装や発信力を強化することが、日本の技術者に必要な課題である。
二人の会話の内容のまとめはこんな感じですか？
中島 AIの世界でいうと、最初に画像認識でやっぱりニューラルネットワークのほうが、人間が作ったアルゴリズムよりも優秀だということが分かっちゃった。
いいえ、中島氏のこの発言は、会話全体の流れの一部分（AIの進化と機械学習の話題） にすぎず、二人の対談全体の要約としては適切ではありません。
対談の要約
1. ロボット技術の進化と普及
AIとロボティクスの融合
過去の技術（制御工学）では限界があったが、ニューラルネットワークを用いた機械学習で飛躍的に進化している。
仮想空間でロボットを学習させ、現実世界に適用する「シム2リアル」技術がカギ。
技術の民主化・プラットフォーム化
かつてのPC革命と同じように、ロボット技術も専門家だけでなく一般のエンジニアが扱えるものにする必要がある。
「技術をモジュール化し、誰でも使えるようにする」という考え方。
2. 技術開発の課題
技術者の問題点
技術を作るだけで、普及・実装を考えていない
異分野の統合が進んでいない（AI、メカ、制御を一体化するアプローチが不足）
失敗を恐れる文化がある（挑戦を妨げる環境がある）
イノベーションの起こし方
計画が立てられる技術はイノベーションではない（未知の分野への挑戦が必要）
全ての失敗はトップが責任を取る仕組みを作るべき（恐怖から解放する）
3. 日本の技術力と未来戦略
日本の技術は決して遅れていない
海外（アメリカ・中国）に比べて、日本の技術は十分競争力がある。
しかし、発信力や市場へのアプローチが不足している。
ロボット技術の実用化と新産業の創出
乗り物のプラットフォーム化（CanguRo、Raptorなどの開発）。
AI＋ロボット＋モビリティの融合で新しい市場を作る。
教育と人材育成
「エンジニアの大谷翔平」をどう育てるか？
受験中心の教育ではなく、もっと早い段階で才能を発掘し、育成する環境が必要。
4. 未来に向けた戦略
人型ロボットの進化
現在は「専門用途のロボット」の方が有利だが、技術が成熟すれば人型ロボットの方が最適解になる。
小脳と大脳を分けたAI制御により、人間以上に適応力のあるロボットを作る。
ロボットとAIによる産業変革
例えば、ロサンゼルスの火事の復旧作業をAI・ロボットで効率化できる。
建築、物流、介護など、あらゆる産業にロボットを適用することで、劇的なコスト削減が可能。
日本の教育と産業を変える必要がある
高専や大学との連携を強化し、「技術と経営の両方を理解できる人材」を育成する。
技術者に「ビジネス視点」「社会実装の視点」を持たせることが重要。
まとめ
この対談では、単なる技術の話ではなく、**「ロボット技術の未来」「技術者の課題」「日本の技術戦略」「教育と産業の変革」**という広範なテーマが議論された。
特に、「技術を社会にどう実装するか？」という点が強調されており、日本の技術が今後どう進化し、どのように世界で戦うべきかについての洞察が語られた。
2つ目、これは世の中のあるあるなんだけど、技術が未熟なうちは汎用のものよりも専門の方が強いんです。
この発言の背景には、「技術の発展段階に応じて、汎用技術と専門技術のどちらが有利かが変わる」という考え方があります。
汎用技術 vs. 専門技術
1. 技術が未熟なうちは、専門技術が有利
理由:
未成熟な技術では、特定の用途に最適化された専門機器の方が効率が良い。
専門機器は構造がシンプルで、性能が安定しやすい。
例えば、ロボットの制御技術が未発達な時代には、「ホウキで掃除する人型ロボット」よりも「掃除機ロボット」の方が圧倒的に優れていた。
具体例:
ワープロ vs. PC
かつて、文書作成専用の「ワープロ」が普及していたが、PCが発達するにつれて消えた。
カメラ vs. スマホ
かつては「カメラ」と「電話」は完全に別物だったが、スマホのカメラ技術が向上し、汎用化された。
2. 技術が成熟すると、汎用技術が有利になる
理由:
ある技術が成熟すると、異なる機能を1つに統合しても性能が落ちなくなる。
例えば、スマホが「電話」「カメラ」「電卓」「ゲーム機」などを統合できたのは、各技術が十分に発達したから。
汎用機の方が「コスト削減」「利便性向上」「市場拡大」に貢献しやすい。
具体例:
スマホの普及
かつては「デジカメ」「カーナビ」「MP3プレイヤー」などが別々の機器だったが、技術が進化したことでスマホに統合された。
汎用コンピューター
かつては「電卓」「ワープロ専用機」などがあったが、PCが高性能化してこれらの機能を統合。
この話をロボットに当てはめると
現在（2025年時点）
人型ロボット vs. 専門ロボット
「人型ロボットが掃除するより、掃除機ロボットの方が優れている」という状況。
まだ技術が未成熟なため、特定用途向けの専門ロボットの方が優れている。
未来（5～10年後）
汎用ロボットの時代が来る
人型ロボットが「道具を持ち、複数の作業をこなす」ことができるようになれば、専門ロボットを置き換えていく。
技術が成熟すれば、「汎用ロボット × AI」で多様な作業が可能になる。
結論
技術が未熟なうちは「専門機器」が有利。
技術が成熟すると「汎用機器」が有利になる。
ロボット技術もこの流れに沿って進化し、人型ロボットが最適解になる未来が来る可能性が高い。
