Amazon出資のSkild AI、汎用ロボット向けマルチタスクAIモデル「Skild Brain」を発表

2025年07月30日

Skild AIが汎用ロボット向けAIモデル「Skild Brain」を発表
階段昇降や物体操作など多様なタスクを単一モデルで実現
Amazon、SoftBank等から3億ドル調達、企業価値15億ドル

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革新的な汎用ロボットAI「Skild Brain」の登場

Amazon創業者ジェフ・ベゾス氏やSoftBankなどから支援を受けるSkild AIが、汎用ロボット向けAIモデル「Skild Brain」を発表しました[1]。このモデルは、従来の単一タスク特化型ロボットとは異なり、階段昇降、物体操作、組み立て作業など多様なタスクを単一のAIシステムで実行できる画期的な技術です[2]。

Skild Brainの最大の特徴は、ヒューマノイドロボットから四足歩行ロボット、自律移動ロボット（AMR）まで、異なる形状のロボットに適用可能な汎用性にあります[2]。これまでロボット工学では、簡単に見える日常的なタスクほど技術的に困難という「モラベックのパラドックス」が課題でしたが、同モデルはこの問題の解決を目指しています。

この発表は、ロボット工学における根本的なパラダイムシフトを示しています。従来のロボットは特定の作業に特化した「職人」のような存在でしたが、Skild Brainは様々な状況に適応できる「多能工」のような能力を持ちます。例えば、工場の組み立てラインで働いていたロボットが、同じAIシステムで家庭での掃除や介護補助も行えるようになる可能性があります。これは、ロボットの導入コストを大幅に削減し、より幅広い分野での活用を可能にする技術革新と言えるでしょう。

分散学習アーキテクチャによる継続的進化

Skild Brainの技術的革新の核心は、「共有脳」と呼ばれる分散学習アーキテクチャにあります[3]。このシステムでは、世界中に配置されたロボットが収集したデータを共有し、集合的に学習することで、個々のロボットの能力を継続的に向上させます。シミュレーション環境での訓練と実世界でのロボットテレメトリーデータを組み合わせることで、データ不足という従来のロボット学習の課題を解決しています[1]。

安全性の面でも、過度な力の適用を防ぐ安全機構が組み込まれており、滑りやすい表面や環境の眩しさなどの困難な条件下でも適応的に動作することが実証されています[3]。CEOのディーパック・パタック氏は、従来の「垂直統合型」ロボットモデルとは対照的なアプローチを強調し、実用性を重視した設計思想を説明しています。

この分散学習システムは、まさにインターネットがコンピューターの世界にもたらした革命と同様の変化をロボット工学にもたらす可能性があります。従来のロボットは孤立した「島」のような存在でしたが、Skild Brainによって世界中のロボットが一つの巨大な学習ネットワークとして機能します。これは、一台のロボットが新しいスキルを習得すると、そのノウハウが瞬時に世界中の同種ロボットに共有されることを意味します。まるで人類が言語や文字を通じて知識を蓄積・継承してきたように、ロボットも集合知を活用して急速に進化していくのです。

大型投資と産業応用への期待

Skild AIは、シリーズAラウンドで3億ドルの資金調達を完了し、企業価値は15億ドルに達しました[4]。投資家には、ベゾス・エクスペディションズ（Amazon創業者の投資会社）、SoftBank、Lightspeed、Sequoiaなどの著名なベンチャーキャピタルが名を連ねています。チームには、Tesla、NVIDIA、Metaの元スタッフが参加しており、技術的な信頼性を裏付けています。

既に韓国のLG CNSをはじめとする産業パートナーとの協業が進んでおり、物流、製造業、家庭用オートメーションなど幅広い分野での応用が期待されています[4]。特に、組み立てライン自動化からヒューマノイドロボットまで、多様な用途に対応できる汎用性が評価されています。

この投資規模と投資家の顔ぶれは、Skild AIの技術が単なる研究段階を超えて、実用化に向けた確固たる道筋を持っていることを示しています。特にAmazonの関与は注目に値します。同社は既に物流センターで大量のロボットを運用しており、Skild Brainの技術を実際のビジネス環境で検証・改善する理想的なテストベッドを提供できます。これは、技術開発から実用化までのスピードを大幅に加速させる要因となるでしょう。また、15億ドルという企業価値は、ロボット工学分野では異例の高さであり、投資家がこの技術の変革的な潜在能力を高く評価していることを物語っています。

まとめ

Skild AIの「Skild Brain」発表は、ロボット工学における重要な転換点を示しています。汎用性、分散学習、そして強力な投資基盤を背景に、この技術は産業用ロボットから家庭用ロボットまで、幅広い分野でのロボット活用を加速させる可能性を秘めています。今後の実用化の進展と、他の技術企業による類似アプローチの登場が注目されます。