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洗濯物たたみ

Laundry folding

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

DYNA-1はナプキン・タオルなど単純な布物で24時間連続稼働・成功率99.4%を達成(商用配達済み、タオル20万枚超処理)。ただしTシャツ/ショーツは95%成功でもジーンズは75%に低下するなど衣類の種類で難度差が大きい。人間は速度で圧倒的に上回るが(1枚数秒)、単純衣類の正確性では既に肩を並べる

できること

ナプキン・タオル・Tシャツなど形状が単純な布物の折りたたみを高精度・高速(1時間30〜40枚)で実行

まだできないこと

複雑な形状(ジーンズ、フード付き衣類)や絡まった洗濯物の分離・展開

なぜそうなのか

布は柔軟物体であり形状の自由度が高く、把持点の推定と力加減の制御が硬質物体より格段に難しいため

これからの予測の根拠

単純な布物では既に商用品質に達しており、複雑衣類への拡張ペースから2028年に専門家並みへ到達すると推定

いま使える主な道具

Dyna Robotics DYNA-1、SpeedFolding、LG CLoiD

根拠

• Dyna Robotics unveils breakthrough in robust real-world embodied AI 2025-05
  24時間連続稼働、成功率99.4%、商用でタオル20万枚超処理
• SpeedFolding: Learning Efficient Bimanual Folding of Garments 2026
  1時間30-40枚、Tシャツ・ショーツ95%、ジーンズ75%

同じ分野のほかの仕事（家庭ロボット）

• 食器洗い・台所の片付け
• 家全体の複数手順の片付け
• 料理
• 介護アシスト

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。