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精密組立・ケーブル配線

Precision assembly and cable routing

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

CATLのヒューマノイドはバッテリーコネクタ挿入で99%信頼性・人間速度を達成した「解決済みの狭いケース」がある一方、一般的なPCケース内配線は可視性制約下での完全自動化に成功した例が2026年時点で存在しない。熟練の組立工との差は依然大きい

できること

特定形状に特化訓練された単一コネクタの挿入作業

まだできないこと

多様なケーブル・柔軟物体(deformable linear objects)の一般的なルーティング、IKEA家具のような可変部品を使った組立

なぜそうなのか

ケーブルは無限の自由度を持つ変形体であり、力結合した変形のモデリングが硬質部品より本質的に困難。学術的にも未解決の研究領域

これからの予測の根拠

グラフニューラルネットや視覚的形状サーボイング等の研究進展速度が遅いため、2030年時点でも実務品質には届かないと推定

いま使える主な道具

CATL battery assembly robots、Physical Intelligence π0

根拠

• Where Autonomy Works: Evaluating Robot Capabilities in 2026 2026
  CATLコネクタ挿入99%信頼性、一般PCケーブル配線は未解決
• Deformable linear object manipulation survey 2026
  ケーブル配線は無限自由度ゆえ硬質部品より本質的に困難、研究段階

同じ分野のほかの仕事（産業ロボット・製造）

• 乱雑なビンピッキング
• 外観検査・欠陥検出
• 生産ライン切替・段取り替え
• 倉庫全体の自動化率
• ヒューマノイドの工場実配備

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。