OpenAI、ロボット工学への本格的な進出を加速させているようだ。近年、同社は人間型ロボットを含むロボット制御用AIアルゴリズムの開発に精通した研究者を多数採用している。求人情報からは、遠隔操作とシミュレーションによる学習が可能なシステム開発を目指したチーム編成が進んでいることが見て取れる。
情報筋によると、OpenAIは特に人間型ロボット、もしくは部分的に人間の形状を模したロボットの開発に携わる人材の採用にも力を入れているという。最先端のロボット工学に携わるある関係者は、OpenAIが物理世界をより正確に理解し、ロボットの移動や作業を可能にするAIアルゴリズムの開発に着手したと明かす。
最近の採用事例からも、OpenAIのロボット開発への取り組みが加速していることがうかがえる。例えば、2025年6月にスタンフォード大学からOpenAIへ移籍した李承樹氏は、幅広い家事を行うことができる人間型ロボットの能力を測定するためのベンチマーク開発など、数々のロボットプロジェクトに従事していた。李氏の博士論文は、主に二本腕で車輪の代わりに脚を持つ部分的な人間型ロボットに焦点を当てたベンチマーク開発に関するものだ。
他のロボット研究室からも既に2名の研究者がOpenAIへ入社していることが、彼らのLinkedInプロフィールから確認できる。さらに、人間型ロボットの研究を行う別の研究室の教授は、自身の学生も最近OpenAIに採用されたと述べている。
OpenAI自身は採用活動やロボット研究計画についてコメントを控えているものの、同社のウェブサイトにはロボット研究に関連した興味深い求人情報が多数掲載されている。ある求人では、遠隔操作とシミュレーションの専門知識を求めている。遠隔操作は、部分的または完全な人間型ロボットの訓練に不可欠な要素だ。人間オペレーターが作業を行いロボットの四肢を制御し、アルゴリズムがその動作を模倣することを学習する。この役割には、人間型ロボットの訓練で広く使用されているNvidia Isaacを含むシミュレーションツールの専門知識も必要とされる。
OpenAIが独自にロボットを製造するのか、市販のハードウェアを使用するのか、それともロボット会社と提携するのかは不明なままだ。しかし、数週間前に掲載された別の求人では、触覚や動作のためのセンサーを搭載したロボットシステムのプロトタイピングと構築に関する専門知識を持つ機械エンジニアを求めていた。あるロボット技術者は、これはOpenAIが独自のロボットを製造する計画、あるいはロボット訓練のための遠隔操作システムを開発していることを示唆していると語る。この求人では、「大量生産（100万台以上）を目的とした機械システムの設計、組立ラインでの問題解決」の経験も求められており、大量生産されるシステム、あるいは製造現場に展開されるシステムの可能性を示唆している。
OpenAIのロボット関連の求人情報には全て、「当社のロボットチームは、汎用ロボットの解明と、動的で現実世界の環境におけるAGIレベルの知能の追求に焦点を当てている」と記されている。
ロボットへの注力強化は、OpenAIが人間の知能を超える人工汎用知能（AGI）の達成には、物理世界と相互作用できるアルゴリズムの開発が必要だと考えていることを示唆している。OpenAIは創業当初、人間のような手でルービックキューブを解くアルゴリズムを開発するなど、注目すべきロボット工学研究を行っていた。しかし、2021年にはChatGPTなどの最近のブレークスルーを推進してきた大規模言語モデルなどのアルゴリズムに焦点を当てるため、ロボット工学の取り組みを縮小した。OpenAIは昨年、ロボット開発を再開し、「The Information」は2024年12月に、同社が独自の人間型ロボットの開発を検討していると報じている。
ブラウン大学のロボット工学者ステファニー・テラックス氏は、より効果的なロボットを構築するには、「高フレームレート、高次元の知覚入力の処理と、高フレームレート、高次元の物理出力の生成」を可能にするAIモデルの設計と訓練が必要だと述べている。これは、高い忠実度で見て行動できるモデルを意味する。ただし、テラックス氏はOpenAIの計画については詳しく知らない。
会話、推論、コーディング、画像・動画生成において既に業界をリードするモデルを保有しているOpenAIだが、より高度な人間型ロボットのためのアルゴリズム開発においては、強力な競合他社との競争を強いられることになるだろう。Figure、Agility、Apptronikなど、数々の人間型ロボットスタートアップがここ数年で台頭しており、テスラやGoogleなどの大手AI企業も人間型ロボットの開発・試験に投資している。「彼らが他の誰よりも魔法のような優位性を持っているとは思いません」とテラックス氏は述べている。
機能するプロトタイプを構築するために必要なハードウェアとソフトウェアが一般的になるにつれて、人間型ロボットはますます人気が高まっている。人間型ロボットは依然として高価で開発が難しいものの、新しいタイプのモーターやその他のコンポーネントにより、機能するシステムをより安価かつ容易に組み立てることができるようになった。NvidiaのIsaacロボット開発プラットフォームなどのソフトウェアも、人間型システムの制御と訓練に必要なコードの作成を簡素化している。
人間型ロボットに対する期待感も高まっている。ベンチャーキャピタルは2024年初頭以来、人間型ロボットスタートアップに50億ドル以上を投資している。モルガン・スタンレーは、人間型ロボット業界は2050年までに5兆ドル規模に達する可能性があると推定している。
人間型ロボットは、ダンスなど印象的な技を披露できるものの、複雑で予測不可能な、「非構造化された」環境で動作するために必要な知能はまだ備えていない。これを獲得するには、物理世界に対する理解を大規模言語モデルを超えるアルゴリズムが必要となる。これらのシステムは、歩行や物理的な物の操作のために、四肢やグリッパーを制御できる必要がある。一部の研究グループは、より汎用的に能力の高いロボット用AIモデルの開発において、進展を示し始めている。
同時に、AIを前進させるためには新しいアイデアが必要になっていることがますます明らかになっている。OpenAIのGPT-5における最近の失望は、人間のような知能に到達するには新しい研究分野が必要であるという広範な認識の一部である。「彼らはGPT-5で漸近線に達しました」とテラックス氏は言う。「彼らは物理世界へと向かう必要があります。」
