これは何の話？

人型ロボット（ヒューマノイド）開発の二大巨頭であるTeslaとFigure AIが、相次いで自社ロボットの「走行（ランニング）」動画を公開し、その進捗を競い合っているという解説記事です。 Mike Kalil氏のブログでは、Teslaの「Optimus」とFigure AIの「Figure 03」の最新デモを分析し、それぞれの機体のスペックや制御アプローチの違いを比較しています[1]。 両社とも「歩く」段階を超え、よりダイナミックな「走る」動作の実現に向けて技術力を誇示しています。

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何がわかったか

Tesla Optimusは、ラボ内での走行テストで「バランス維持」と「協調動作」の大幅な改善を示しました。CEOのイーロン・マスクはこれを「新しいPR（自己記録）」と呼び、バッテリー効率（歩行時500W程度）の良さもアピールしています。 一方、Figure 03は時速6.5マイル（約10.4km/h）での走行を披露し、「両足が同時に地面から離れる（エアタイムがある）」という、真の意味でのランニング動作を実現している点が特徴です。 Figure AIは独自のAIモデル「Helix」を搭載し、視覚・言語・行動を統合制御しています。

他とどう違うのか

アプローチの違いとして、Teslaは自動車（FSD）で培った「視覚ベースの強化学習」をロボットに転用し、安価で大量生産可能な設計を目指しています。 対してFigure AIは、より高い運動性能（アジリティ）と、OpenAIなどとの提携による高度な頭脳（VLAモデル）の融合を重視している印象です。 「工場で働く労働力（Tesla）」対「人間を超える身体能力への挑戦（Figure）」という微妙なスタンスの違いが、デモ動画の演出（実用性重視 vs 派手なアクション）にも表れています。

なぜこれが重要か

「走れる」ということは、重心制御とリアルタイム応答速度が極めて高いレベルに達している証明です。 これができれば、転倒しそうになっても踏ん張る（リカバリーする）能力も向上し、人間が混在する現場での安全性が飛躍的に高まります。 単なるパフォーマンス競争ではなく、2025〜2026年に予定される「工場への大量導入」や「家庭への販売」に向けた、実用レベルの信頼性確保（Quality Assurance）のプロセスと言えます。

未来の展開・戦略性

両社とも2025年を「量産と配備の年」と位置付けています。 Teslaは社内工場への導入を先行させ、FigureはBMWなどのパートナー企業への展開を急ぎます。 今後は「走る速さ」そのものではなく、「1日中動き続けても壊れないか」「複雑なタスクをどれだけ正確にこなせるか」という耐久性と知能の勝負にシフトしていくでしょう。

どう考え、どう動くか

ロボット導入を検討する企業や投資家は、ハードウェアのスペック（速度やパワー）だけでなく、背後の「AI制御スタック」の完成度を見るべきです。

指針：

  • デモ動画の「成功シーン」だけでなく、公開されている技術ブログ等で「失敗からの学習プロセス（Sim-to-Real）」をどう回しているか確認する。
  • Tesla（垂直統合型）とFigure（パートナーシップ型）のビジネスモデルの違いを理解し、どちらのエコシステムが自社に合うか検討する。
  • 産業用としての用途（搬送、組み立て）と、将来的な汎用用途のロードマップを区別して評価する。

次の一歩： ・今日やること：YouTubeで両社の最新動画を並べて再生し、足の運び（接地時間や衝撃吸収）の違いを目視で比較する。 ・今週やること：Mike Kalil氏の記事やXの技術コミュニティの反応を読み、エンジニア視点での「どちらの制御がより安定的か」という評価を探る。

限界と未確定

  • 連続稼働時間：激しい運動時のバッテリー持続時間や熱管理については、まだ詳細なデータが不足しています。
  • 環境適応性：平らなラボの床以外（不整地や障害物がある場所）での走行能力は未知数です。

出典と日付

Mike Kalil Blog（公開日：2025-12-05）：https://mikekalil.com/blog/tesla-optimus-vs-figure-03-running/