AI-Papers- AGIBOT G2がLongcheer Technology南昌工場のタブレット量産ラインで6日間・64時間超を稼働し、1万7625個の生産に貢献
- 作業成功率99.99%を達成したとAGIBOTが発表。ベルトコンベアと検査機器間のピッキング作業を繰り返して実証
- 実験室デモではなく実際の量産環境での長時間検証により、人型ロボットの製造ライン実用水準への到達を示した
量産ラインでの実証実験
中国のロボット企業AGIBOTは2026年6月23日から28日にかけて、中国通信機器メーカーLongcheer Technology（龍旗科技）の南昌工場で、人型ロボット「AGIBOT G2」の量産ライン稼働をライブ配信した。6日間の実証期間中、ロボットは累計64時間超を連続稼働し、タブレット端末1万7625個の生産に貢献したとAGIBOTは発表している。
AGIBOTが特に強調するのは「実験室のデモではない」という点だ。制御された環境での短時間デモと異なり、実際の量産ラインで数日単位の稼働を継続することは、環境変動や部品の個体差への対応能力を問われる。工場内の温度変化、ベルトコンベアの速度の微妙なばらつき、タブレット筐体の形状差など、実運用で生じる不確実性を乗り越えた結果として今回の数値を提示している。
AGIBOT G2の設計と担当作業
AGIBOT G2は、車輪移動式の台車に人型の上半身を組み合わせた設計のロボットだ。二足歩行型と異なり移動は車輪で行うため、工場床面でのエネルギー効率に優れ、上半身の自由度を作業精度に集中させられる構造となっている。
今回担当した作業は、ベルトコンベアに流れてきたタブレットを持ち上げて通路を挟んだ反対側の機器に投入する動作と、機器からタブレットを取り出してコンベアに戻す動作の繰り返しだ。品質検査ラインにおける投入・排出作業を連続して行うもので、ピッキングの精度と再現性が求められる。
99.99%という数値の意味と限界
AGIBOTが主張する「作業成功率99.99%」は、1万7625個の処理実績から逆算すると失敗が約2件以下に相当する計算となる。製造ラインでの部品搬送・投入作業における定量的な達成率として、人間の作業者と比較可能なレベルに近づいていることを示す数値だ。
ただし、この数値の算出方法や判定基準についてAGIBOTから詳細な開示はなく、第三者による独立した検証も現時点では行われていない。「成功」の定義、たとえば許容する位置ずれの範囲や再試行の扱いによって指標の意味は大きく変わりうる。発表された数値はあくまで参考値として捉え、今後の独立した検証結果を待つ必要がある。
製造業でのロボット活用という観点では、ファナックがAWSのGPUクラスタを活用して模倣学習の所要時間を60時間から4.8時間に短縮した取り組みのように、学習コスト削減の面でも実用化が加速している。AGIBOTの今回の発表は、稼働実績という異なる軸で人型ロボットの製造現場への適用可能性を示すものだ。
製造業への人型ロボット普及
人型ロボットを量産ラインに投入する試みは、Tesla（Optimus）、Figure AI（Figure 02）、Agility Robotics（Digit）など複数の企業が進めているが、数日単位の連続稼働と具体的な作業成功率を公表した事例はまだ少ない。AGIBOTの今回の発表は、実運用データとして業界に一定の指標を提供する。
車輪式上半身型という設計は、二足歩行型に比べてバランス制御の複雑さを抑えつつ、人間が設計した工場環境（通路幅、作業台高さ）への適合性を維持する現実的なアプローチだ。完全な二足歩行型ロボットの量産ライン投入が実現するまでの過渡的な解として、こうしたハイブリッド設計が製造現場での実績を積み上げる可能性がある。
今後の焦点は、対応できる作業の多様性拡大と、複数台同時稼働時の協調制御にある。単一の繰り返し作業での実証から、異なる製品や工程に素早く適応できる汎用性を示せるかどうかが、人型ロボットの製造業普及の鍵となる。
