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工場内の部材運搬・シーケンシング

Factory material handling and part sequencing

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

BMW Spartanburg工場のFigure 02はシートメタル部品ロードで99%超の配置精度を10か月・約1,250稼働時間で達成し30,000台超の生産に貢献。熟練ライン作業者と遜色ない精度だが、稼働時間・タスク幅はまだ限定的で人員の全面代替ではない

できること

単一の反復タスク(部品ロード・ピッキング・トレイへの仕分け)を長時間高精度で継続。バッテリー自律スワップで疑似24/7稼働

まだできないこと

予期しないレイアウト変更や複数タスクの即時切替、初見の治具・部品形状への即応

なぜそうなのか

タスク特化のファインチューニングに依存し、汎化性能がまだ弱いため。BMWも新用途(Figure 03のシーケンシング)へは移行に半年規模の再訓練期間を要した

これからの予測の根拠

NVIDIA GR00T N2など基盤モデルの汎化性能向上ペース(既存VLA比2倍以上の新環境成功率)とBMW/Hyundaiの複数年ロードマップから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

Figure 02/03、Agility Digit、Unitree G1、AGIBOT G2

根拠

• BMW Group advances Physical AI in production with Figure 03 2026-06
  Figure 02が30,000台超のBMW X3生産に貢献、99%超の配置精度
• F.02 Contributed to the Production of 30,000 Cars at BMW 2026-01
  90,000個超のシートメタル部品ロード、84秒サイクルタイム達成
• GXO signs industry-first multi-year agreement with Agility Robotics 2025-11
  Digitが累計10万件超のトート移動を完了も信頼性指標は非公開

同じ分野のほかの仕事（人型ロボット汎用）

• 実演の自律性(遠隔操作なしでの動作)
• 二足歩行・不整地でのバランス維持
• 連続稼働時間・電源管理
• 未知の環境・新規オブジェクトへの汎化

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。