編集：フェリックス（PAニュース）

アンドリュー・カン氏は、経験豊富な仮想通貨投資家であり、ロボット産業に特化した上場クローズドエンド型ファンドであるRoboStrategy（NASDAQ: BOT）のCEOです。今回の対談では、カン氏が投資対象を仮想通貨からヒューマノイドロボットへとシフトしている理由、そしてロボット市場が人間の労働市場に匹敵すると考える理由について掘り下げます。また、米中間のロボット競争や、ロボット産業がもたらす可能性のある雇用喪失についても議論します。

PANewsは、この会話の要点をまとめた。

司会者：なぜ、ほとんどの人がまだ十分に理解していない市場に、注目と資金を投入するのですか？

アンドリュー：理由はたくさんありますが、最も重要なのは、ついにロボットが現実のものとなるということです。かつてはSFの世界の夢物語でしたが、ついに現実のものとなりつつあります。これは50年や20年もかかるようなことではなく、おそらく3年から5年で実現し、日常生活の中で人型ロボットを目にするようになるでしょう。

司会者：あなたのビジョンでは、人型ロボットは具体的にどのように私たちの未来に溶け込んでいくのでしょうか？

アンドリュー：将来的には、ほぼあらゆるシナリオが考えられると思います。ヒューマノイドロボットは、人間と同じように仕事に参加し、業務を遂行するでしょう。中には、レストランのウェイターなど特定の仕事に特化したものもあれば、工場の特定のポジションで働くもの、家庭でパーソナルアシスタントとして働くものもあるかもしれません。ヒューマノイドロボットの魅力は、日常生活への適応力にあると思います。私たちと同じ建物内を動き回り、私たちと同じ道具を使うことができます。つまり、非常に汎用性が高く、適応力に優れているのです。それが、ヒューマノイドロボットと、特定の用途に特化したロボットとの違いです。

スマートフォンなど、日常生活における同様の概念の普及状況を見てみましょう。スマートフォンは非常に多機能で、音楽を再生したり、大きな地図でナビゲーションしたり、電話をかけたりすることができます。同様に、ヒューマノイドロボットも非常に高い汎用性と多機能性を備えているため、日常生活のあらゆる側面に浸透していくのはごく自然な流れと言えるでしょう。

司会者：人型ロボットの市場規模はどれくらいだと思いますか？

アンドリュー：これを理解するには、人間の労働市場全体の規模を見なければなりません。人間の労働は世界のGDPの約50%を占めており、その額は40兆ドルから60兆ドルと推定されています。これは天文学的な数字です。私の考えでは、将来、人型ロボットは人間ができることは何でもできるようになりますが、休憩もコーヒーを飲むためにサボる必要もなく、休暇を取る必要もなく、辞めることもありません。そのため、離職率に対応するために常に新しい従業員を雇って再訓練する必要がなくなります。多くの工場の仕事は単調で肉体的にきつく、従業員の離職率が非常に高いため、肉体労働に対する間接的な管理コストが高くなりますが、ロボットにはそのようなコストはかかりません。したがって、ロボットは理論的には約3人分の仕事をこなすことができるでしょう（複数シフトの連続作業に対応できると仮定した場合）。

ロボットがほとんどの肉体労働を代替するという観点から見てみると、ボトムアップ分析を行うことができます。仮にロボットの価格が5万ドルだとしましょう。これに対し、人間の従業員には年俸を支払う必要がありますが、ロボットは一度購入すれば済み、その後の費用は電気代と軽微なメンテナンス費用に限られるでしょう。これを時間当たりのコストに換算し、ロボットを数年間使用できると仮定すると、1時間あたり約2ドルになります。米国では、ボーナス、保険、その他すべての福利厚生を含めた一般的な労働者の総コストは、1時間あたり約35ドルから40ドルです。したがって、コスト構造の観点から見ると、ロボットを選択することは明白です。インド、フィリピン、インドネシアなどの低所得国と比較しても、1時間あたり2ドルという価格は、特に先に述べたその他の利点を考慮すると、これらの国々ではなかなか上回らないでしょう。

このことから、将来のロボットの数は膨大な数になるという結論に至る。毎年数十億台の携帯電話、数億台のパソコン、そして自動車が販売されているのだから、将来、同程度の数のロボットが販売される可能性が高い。仮に1台5万ドルで10万台のロボットが販売されたとしても、約50億ドルの収益が見込まれる。これだけの収益を上げることができれば、高い利益率を前提とすれば、すでに数千億ドル規模の企業になっているだろう。

もし100万台売れたらどうなるでしょうか？売上高は500億ドルとなり、世界最大級の企業規模に匹敵します。しかし、100万台のロボットは実際には大した額ではありません。なぜなら、Amazonだけでも数百万人の従業員を抱え、Walmartも数百万人の従業員を抱えているからです。では、もし数千万台売れたらどうなるでしょうか？売上高は5000億ドルになります。このように、数兆ドルの売上高、ひいては数十兆ドルの時価総額を達成できる可能性が明確に示されているのです。

これは「ジェーベンスのパラドックス」を考慮に入れていない。製品の労働コストを削減すると、実際には市場全体の規模が拡大する。これは、以前はコストが高すぎてできなかったことが、今では経済的に実現可能になるからだ。この「トップダウン」の市場規模予測は、啓発的なものである。例えば、アップルの場合、2006年にiPhoneが発売される前に、アップルが3兆ドル規模の企業だと人々に言ったら、正気ではないと思われただろう。当時、アップルは500億ドル規模の企業に見え、3兆ドルはほとんどの巨大企業の合計規模よりも大きかったからだ。したがって、人々は真に革新的な技術革新がもたらす価値創造を過小評価しがちである。

司会者：私の知る限り、あなたはここ数年で莫大な個人資金を投じ、これらの民間企業に数千万ドルもの小切手を切って投資してきました。こうした人型ロボットが本当に広く普及すると、なぜそんなに確信しているのですか？

アンドリュー：これは興味深い話です。私が2023年末にヒューマノイドロボット、特にFigure AIへの投資を始めた頃は、市場のコンセンサスとは全く異なっていました。ChatGPTがちょうど登場したばかりで、AI開発が劇的に加速しようとしていることは明らかでした。デジタルAGI（汎用人工知能）だけでなく、物理AGIも実現するだろうと予想されていました。知能はロボット製造におけるボトルネックでしたが、この問題は解決されようとしていました。私は従来のVCネットワークに相談しましたが、ハードウェアとロボット産業は歴史的に長いイテレーションサイクル、高コスト、そして混沌とした展開を特徴としており、巨額のベンチャーキャピタルリターンを生み出すことは稀であるという理由で、投資しないようにと言われました。しかし、私は物理知能の開発がそれらすべてを変えると信じていましたが、多くの投資家はそれに気づいていませんでした。当初、私は4つのSPV（特別目的会社）を通じて投資しましたが、世界のトップVCが投資しないのはなぜだろうと、自分が騙されているのではないかとさえ思いました。さらに調査を進めた結果、彼らは単に慣れ親しんだ投資論から逸脱したくなかっただけだと分かりました。私はこの製品と市場の適合性に非常に確信を持っていたので、当初の投資額を100万ドルから500万ドルに、そして最終的には1900万ドルにまで増額しました。当時、創業者であるブレット（Figure AIの創業者）とは直接話していませんでしたが、彼の経歴や彼が築き上げた世界レベルのチームについて調べた結果、彼らが成功する可能性が高いと確信しました。

司会者：では、Figure AIについてもう少し詳しくお話を聞かせてください。両者の違い、あるいはそれぞれの競争優位性は何でしょうか？

アンドリュー：挙げきれないほどたくさんあります。まず、ブレットが集めたチームの質の高さです。Figureが設立された当時、ヒューマノイドロボットの企業はもっと前から存在していましたが、Figureの反復効率と実行速度は他に類を見ないものでした。月ごと、四半期ごとに、目覚ましい進歩が見られました。

一歩引いて、目の前の課題、つまり汎用ロボット工学の問題をどう解決するかを考えてみてください。これは世界で最も難しい課題の一つです。コンピュータビジョンの博士号、ロボットの挙動の博士号、ハンドエンジニアリングの専門家、そしてフリートオーケストレーションソフトウェア開発の専門家が必要です。非常に多くの異なる専門分野があり、それぞれの分野で真に熟練した人材は世界でも数百人しかいないかもしれません。そして、それらすべてを一つの企業に集める必要があるのです。これは極めて困難です。

そのため、そうした魅力を持つ創業者と、会社を成功させるために必要な数十億ドルもの資金を調達できる人物が必要だった。当時、私が見つけた創業者の中で、それができる人物はごくわずかだった。当時、テスラを除けば、ヒューマノイドロボット分野で彼らに匹敵する企業は存在しなかった。

司会者：これはドローン業界を思い出させますね。一部の技術チームは革新的なハードウェアを開発できますが、それを基にビジネスを構築するのは難しいです。一方、ヒューマノイドロボットのチームは、技術を理解しているだけでなく、商業ビジネスを構築した経験も持っているように見えます。

アンドリュー：確かに技術的な経験は重要ですが、投資家は時に教授としての才能を過度に重視しがちです。ブレットの経歴を見てください。彼の最初の会社であるVeterは人材採用に特化していたため、彼は優秀な人材を引き付ける方法を熟知していました。彼の2番目の会社であるArcherはSPACを通じて上場し、数十億ドルの時価総額を誇り、そこで彼はビジネス界では前例のない、新しく複雑な機械を開発しました。米国は長年ハードウェアの設計と製造を中国にアウトソーシングしてきたため、このような壊滅的な変化をもたらすことができるスキルセットは、米国では極めて稀です。

司会者：中国といえば、ハードウェア製造に非常に優れており、ロボットハーフマラソンやオリンピックも開催しています。アメリカ企業はこの分野で中国に勝てると思いますか？

アンドリュー：それは大きなテーマですね。まず、中国は間違いなく製造業において最強であり、今後もその優位性を維持していくでしょう。しかし、ロボット企業を評価する上で、私は3つの主要な能力を重視します。1つ目は、効率的かつ大規模な製造を行う能力。2つ目は、ハードウェア設計能力。そして3つ目は、AI（人工知能）の能力です。

製造面については既に議論しましたが、中国はその点で非常に強いです。米国でも、テスラやフィギュアといった企業が製造面で非常に強い地位を築いています。ハードウェア設計の面では、米国ではフィギュアとテスラがトップレベルだと思います。中国にはおそらく100社以上のロボット企業があり、それぞれハードウェア設計の卓越性に差があります。ユニツリー・ロボティクスを見ると、彼らのハードウェアは研究や娯楽には素晴らしいもので、宙返りやダンスを披露しています。しかし、同じG1ロボットを工場に持ち込んで30ポンド（約13.6kg）の重量物を持ち上げさせようとしても、すぐに壊れてしまいます。これはユニツリーがより耐久性の高いロボットを設計できないという意味ではなく、現時点ではそれが彼らの主要市場ではないということです。

しかしながら、私が真に過小評価されていると考える分野は、米国が現在リードしているAI、特に物理知能です。米国のトップレベルの物理AI研究所は、中国に対して技術的な優位性を持っています。そして、ロボットの「頭脳」がなければ、それは基本的に役に立ちません。この傾向が続けば、中国のロボット企業は物理知能に関して米国に多少依存するようになるかもしれません。

もう一つ見落とされがちな点は、技術革新が必ずしも1対1の商業的価値創造につながるわけではないということです。中国は驚異的なロボット技術を生み出し、業界全体が繁栄する可能性を秘めていますが、それが必ずしも最大の時価総額や株主にとって最大の利益につながるわけではありません。自動車、電気自動車、携帯電話業界でも同様の事例が見られます。

中国は非常に優れた携帯電話と電気自動車を製造しています。BYDを見てください。多くの人がBYDの車を絶賛し、販売台数はテスラを上回っていますが、時価総額はテスラのわずか10分の1か20分の1程度で、利益率もかなり低いのです。これは中国のハードウェア企業が共通して抱える問題です。つまり、非常に競争が激しく、熾烈な環境で事業を展開しているということです。政府はこうした企業に補助金や支援を提供することで、市場に多様なプレーヤーが参入することを期待しており、この状況をある程度助長しています。

最終的に、このアプローチは企業自身よりも、社会や国家の消費者にとってより大きな利益をもたらすと私は考えています。もちろん、これらの企業は成功し、経済的価値を高める必要があります。しかし、だからといって、アメリカの最大手企業に匹敵する規模にまで成長できるとは限りません。例えば、ファーウェイやシャオミが優れたスマートフォンを製造しているにもかかわらず、アップルは依然としてアメリカ最大の携帯電話会社です。

司会者：資本市場以外にも、規制環境も非常に興味深い点です。米国ではこれらの技術をめぐって多くの論争や厳しい監視が行われている一方で、中国企業は多額の政府補助金を受けているようです。長期的には、補助金なしで自由市場で競争することが、米国企業にとって本当に有利になるのでしょうか？

アンドリュー：それはある程度理にかなっていますが、私は依然として政府の支援は業界にとって非常にプラスになると考えており、米国はもっと政府の支援を受けるべきだと考えています。中国では、企業が地方政府と合弁事業を設立して訓練データを収集し、ロボットを購入するケースがあります。これは利益率を低下させ、知的財産技術の流出につながりますが、同時にイノベーションを促進します。米国にとって、再工業化とサプライチェーンへの依存からの脱却は大きな推進力です。バイデン政権による中国製電気自動車への100％関税や、通信機器やソフトウェアのセキュリティ問題による特定の国からの車両の連邦取引委員会による禁止措置と同様に、ロボットも視聴覚機器や通信機器に大きく依存しています。米国政府が外国製ロボットによる米国市場支配を容認するとは考えにくいです。特定の国からのロボット購入に連邦資金を投入することを禁止する法案も提出されており、これは日常生活にも影響を及ぼす可能性があります。

司会者：これらの法案は保護主義に基づいているのでしょうか、それとも国家安全保障上の考慮事項に基づいているのでしょうか？

アンドリュー：どちらも重要です。TikTokの事例のように、ロボットが人々の家庭や国防総省に入り込むことで生じる監視リスクは、国家安全保障上の大きな懸念事項です。同時に、米国政府はインテルへの投資と同様に、直接投資、優遇融資、教育プログラムなどを通じて、国内のロボット産業を強力に支援すべきです。実際、政策面では少し遅れをとっています。だからこそ、私たちはRobo Strategyを設立したのです。米国は、未来において最も重要なこの産業に数十億ドルを投資する必要があるのです。

司会者：ソフトウェアAIの分野では、汎用モデルと特化型ワークフローの両方で成功を収めています。ロボット工学の分野では、Figureのような汎用アプリケーションもあれば、Physical Intelligenceのように特定のアプリケーションに特化した企業もあります。汎用アプローチと特化型アプローチについて、どのようにお考えですか？

アンドリュー：これは歴史上何度も起こってきたことです。例えば、スマートフォンはGPSやMP3プレーヤーに取って代わりましたが、時計業界は今も存在しています。GPUやASICも数兆ドル規模の市場を持っています。多くの人が、すべてがオーダーメイドの世界が理想的だと考えていますが、そうではありません。汎用ロボットの利点は規模の経済にあります。驚異的な規模で製造できるため、単一の用途では達成できないような大規模な単位規模の経済が実現し、生産コストを最大80%削減できる可能性があります。もちろん、溶接用に投資したPath Roboticsのような特殊ロボットや、住宅建設用ロボットも存在し、それらは巨大な市場となるでしょう。しかし、絶えず変化する世界では、工場の生産プロセスはいつでも変更される可能性があり、さまざまなタスクを処理するために、高度に適応可能な汎用デバイス（ヒューマノイドロボットや車輪付き双腕ロボットなど）が必要になります。

司会者：ニューヨークのあるスタートアップ企業が、従業員がトレーニングデータを収集するためにカメラを装着する代わりに、無料のアパート清掃サービスを提供しています。これは、最高のトレーニングデータを求める世界的な宝探しに発展するのでしょうか？

アンドリュー：データの問題は非常に興味深いですね。以前は、大規模言語モデル（LLM）のように、物理環境データをすべて一から収集する必要があると考えられていました。これは非常に時間と労力がかかる作業でした。しかし、最近の進展によって私の考えは変わりました。Soraや中国のKlingなど、インターネットの動画データで学習した動画生成モデル（世界モデル）は、世界、物理法則、流体力学を理解するようになりました。グラスを倒したときに水がどのように流れるかといったデータは、すでにインターネットの動画に存在しており、基本的なロボットモデルの非常に有用な基盤となっています。もちろん、インターネット上に存在しない特定の環境データ（工場で特定の種類の本を製造するなど）を収集する必要はありますが、以前考えられていたよりもはるかに小規模で済みます。

司会者：アマゾンには約150万人の従業員がいますが、75万台の非人型ロボットを保有していると報告しています。これらの特殊な非人型ロボットは、人型ロボットが最終的に最大の市場シェアを獲得する前に、まず普及を促進する「トロイの木馬」のような役割を果たしているのでしょうか？

アンドリュー：確かに、特定の単一のタスクを実行するロボットを設計する方が、50種類の異なるタスクを実行できるように訓練するよりもずっと簡単なので、まずは用途特化型ロボットが普及するでしょう。しかし、ヒューマノイドロボットの開発は飛躍的に進んでおり、間もなくヒューマノイドロボットが他のヒューマノイドロボットを開発するようになるでしょう。テスラ、フィギュア、アプトロニックはいずれもそのことを示唆しています。AIがAIの研究に役立つように、ロボットはロボットの開発に役立つでしょう。そして、クロード3.5ソネット（作品4.8）のような最新モデルは、ロボットAIの訓練にも役立つ可能性があります。

司会者：今後10年間、一般の人々の生活はどのようなものになるでしょうか？私たちは、掃除や犬の散歩、あるいは眠っている子供の世話まで、こうした人型ロボットに任せられるようになるのでしょうか？

アンドリュー：これは遠隔操作と完全自動化のどちらが良いかという議論に関わる問題です。遠隔操作とは、外骨格を装着した人がロボットを遠隔操作することで、データ収集によく使われます。しかし、この方法が家庭に導入されることには懐疑的です。見知らぬ人がロボットを通して家の中のすべてを見たり聞いたりするのは、プライバシーの侵害につながるからです。これらのロボットが完全に自動化されると、人々が今日ChatGPTやClaudeに接するように、友人にも話さないようなことを打ち明けるようになるでしょう。子供たちは頼りにするロボットと共に成長し、人間と機械の境界線は曖昧になります。多くの子供たちがAlexaに話しかけ、人間のエージェントのように扱うように、ヒューマノイドロボットは特別な訓練を受けているため、現実世界では人間よりも優れていて、より親しみやすい存在になる可能性さえあります。

司会者：テスラのオープンマーケットでの業績とオプティマスロボットについてどう思われますか？テスラはこの市場で成功できるでしょうか？

アンドリュー：テスラがヒューマノイドロボット分野で最大の勝者になることは間違いないでしょうし、私はマスク氏に賭けないという選択肢は考えられません。プロジェクト・オプティマスはここ1、2年でいくつかの障害に直面してきましたが（AI搭載の自動ディスプレイのように、フィギュアが9日間連続で荷物を自動的に仕分けるという驚異的な能力をまだ実証できていません）、遅かれ早かれ追いつくでしょう。そして、米国でテスラに製造能力で勝る企業は存在しません。彼らのハードウェアに対するセンスとスタイルは非常に重要で、それによって高価格を実現できるのです。ロボットの中で最も複雑な部分は手の設計であり、極めて高い精度と長年の摩耗に耐える耐久性が求められます。テスラはおそらく完璧を目指して、今もなおその設計を改良し続けているのでしょう。

司会者：こうした状況が進展する中で、人々は仕事への悪影響を心配し始めるべきではないでしょうか？

アンドリュー：全くその通りです。一部のテクノロジー企業のCEOは、歴史を引き合いに出して、技術革新は必ず新しい雇用を生み出すと言って、この状況を美化しようとします。しかし、今回は違います。以前は、より思考力と計画力を必要とする作業を行うために、単に認知能力のレベルを上げるだけでした。しかし今、AIは人間の認知能力と身体能力を完全に代替しており、後戻りはできません。これは膨大な数のホワイトカラーとブルーカラーの雇用を破壊するでしょう。この止められない技術革新の波に対処するためには、ベーシックインカム（UBI）のような政府のセーフティネットが必要です。

司会者：人型ロボットの台頭に伴い、工場レイアウトなどの物理的な世界は、それらに対応するために変化するのでしょうか？

アンドリュー：ロボット（各種コーヒーマシンや協働ロボットなど）は、実際には何十年も前から人間と並んで働いてきました。協働ロボット自体は20年ほど前から存在していますが、プログラミングや24時間365日の安定稼働の確保に莫大な費用がかかり、ロボット本体の価格を上回ることも多いため、現在では世界中で年間約50万台しか設置されていません（ほとんどが中国で、米国ではごくわずかです）。しかし、これらのロボットに高度な知能を持たせることで、導入コストは劇的に低下し、世界中でより経済的に実現可能になるでしょう。

司会者：あなたの投資ポートフォリオについてお聞かせいただけますか？Figure以外に、他に投資している企業はありますか？

アンドリュー：私たちの関心は、人型ロボットそのものにとどまらず、人型ロボットを全く製造していない優れたロボット企業にも及んでいます。その代表例がStandard Bots社です。また、Dino Robotics社とその製品群も挙げられます。Dino社は、車輪付きの人型ロボットのようなハードウェアを開発しており、ロボットの「頭脳」（アルゴリズム層）を構築する業界トップクラスの研究チームでもあります。

さらに、これはサプライチェーン内にも大きなチャンスをもたらします。業界の価値の大部分は最終的にサプライチェーンの末端（OEM）で実現されると確信していますが、特定のサプライチェーンでは、コアコンポーネントを製造する巨大企業が間違いなく出現するでしょう。例えばアクチュエーターは、現在、ヒューマノイドロボットの部品表（BOM）コスト全体の30%から50%を占めています。そして、アクチュエーターの分野では、過去50年間、根本的な技術革新はほとんど見られませんでした。したがって、特定の分野には、技術革新の余地が非常に大きいと言えます。

ヒューマニティ・プロトコル関連のアドレスがハッキングされ、3100万ドル以上が盗まれた。

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