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馬力、kWh、トークンの次は「Worken」。AGIBOTが実環境のロボットの仕事量を測る単位を提案

AGIBOT（智元機器人）が2026年10月29日、上海で開いた「AGIBOT Innovation Day 2026」で、ロボットが実環境でこなした仕事量を測る枠組み「Worken（有効智能工時）」を提案した。稼働中のロボット台数、自律作業時間、産出効率比の3つを掛け合わせる。同じ場で第3世代のハードウェア基盤AHA3、基盤モデルGO-3 Preview、重量物向けのG2 Max、年内のオープンソース化を予定するLink-U OS 1.0なども発表した。

HuRoC 編集部
編集部 · HuRoC
9分

蒸気の時代は馬力で機械の力を測り、電気の時代はキロワット時でエネルギーを測り、生成AIの時代はトークンで機械の「思考」を数えてきた。では、工場や駅で働き始めたロボットの価値は何で測るのか。AGIBOT（智元機器人）の共同創業者で総裁兼CTOの彭志輝（Peng Zhihui）氏は、2026年10月29日の「AGIBOT Innovation Day 2026」をこの問いから始めた。

答えとして示したのが「Worken」だ。Work と Token を合わせた造語で、中国語では「有効智能工時」と書く。同社の英語版プレスリリースは、ロボットが実環境でこなした生産的な仕事量を測るための「提案中の枠組み」と位置づける。中国語版の発表によれば、会場の上海世博センターには研究者や開発者、取引先、メディアなど1,000人超が集まり、50超のメディアがオンラインで中継した。

台数×自律時間×効率比で「働いた量」を数える

Workenの定義を示すスライド。「活跃机器人数量（稼働ロボット台数）」「自主工作时长（自律作業時間）」「产出效能比（産出効率比）」の3項目を掛け合わせる（AGIBOT 公式発表より）

式は次のとおりだ。

Worken ＝ 稼働ロボット台数 × 自律作業時間 × 産出効率比

AGIBOTが10月30日付で出した解説記事は、3つの項目をこう説明する。

項目何を数えるか何を数えないか
稼働ロボット台数現場で実際に作業しているロボット製造・出荷・設置しただけの台数、在庫
自律作業時間人が連続して操作せずに作業していた時間電源が入っていた総時間（待機、人手の介入などを含む）
産出効率比作業ごとに決めた基準に対する、合格した成果の比率合格基準に届かない作業

産出効率比の基準には、製造業なら確立済みの時間あたり生産標準が使えるとし、リリースは「標準的な条件で人の作業者がこなす合格作業量」を例に挙げる。スライドでは、台数が「物理知能の覆う規模」を、自律作業時間が「ロボットが道具なのか知能体なのか」を、効率比が「仕事の効率」を決めると書き添えていた。

解説記事には計算例もある。10台のロボットがそれぞれ1シフトに6時間自律で働き、基準に対する効率比が0.8なら、10×6×0.8で48 Worken。AGIBOTは「仮の例で、当社の導入実績ではない」と明記し、計算そのものより「どの時間を数えるか、何を合格とするか、基準をどう決めるか」の取り決めのほうが大事だと書いている。

同社は使い方の線引きも先に示した。Workenはロボット労働の共通価格ではなく、同じ数値でも作業が違えば経済的な価値は同じにならない。製造ラインの搬送と案内ロボットの応対は「数値が出るからといって直接置き換えられるものではない」。安全性、信頼性、品質、運用コストは引き続き重要で、すべてを1つの数字にまとめる意図はないという。

なぜ機体メーカーが生産性の物差しを出すのか

背景には、台数の競争が一段落しつつあることがある。AGIBOTはIDCの集計で2026年上半期のヒューマノイド出荷首位に立ち、中国語版の発表では量産台数を6カ月で1万台から2万台に伸ばしたと説明する。リリースで彭氏は、ハードウェアやAIモデル、量産は大きく進んだが、工場や倉庫で働き始めた今は「実際にどれだけ生産的な仕事をしているのか」に答える必要があると述べている。

台数の次に何を見せるかは、中国の政策側も問い始めている。工業情報化部などが2026年6月に出した実地訓練の専項行動の通知は、評価項目に「真実作業成功率」や効率向上率を挙げつつ、全国共通の数値基準は示していない（既報）。今回の場では、新華社系の中国経済信息社と中国信通院上海工創中心がまとめた《2026具身智能産業創新報告》も公表され、WorkenとAGIBOTの導入事例が収録された。

物差しを持つことは事業の形にも関わる。解説記事は、ハードウェアは年月とともに償却される一方、ソフトウェアやモデルの更新で同じ機体がより多くの仕事をこなせるようになりうると書く。その伸びを示す手段としてWorkenを置き、将来は完了した作業や検証済みの成果に重きを置く契約につながる可能性にも触れた。ただし同社自身が、それは「長期的な可能性」で、Workenに基づく事業モデルが確立したわけではないとしている。

工場にはすでに似た掛け算がある

日本の製造現場から見ると、この式には見覚えがある。日本プラントメンテナンス協会（JIPM）のTPM（全員参加の生産保全）で使われる設備総合効率は「時間稼動率×性能稼動率×良品率」で、TPM優秀賞の受審資料にも定義が載る。止まっていた時間を除き、基準の速さに対する実際の速さを掛け、良品の割合を掛ける。Workenの自律作業時間と産出効率比は、この前2つと後ろ1つにほぼ対応する。

違いは2つある。設備総合効率は1台ごとの比率（%）だが、Workenは台数を掛けた量で、配備の規模でも大きくなる。もう1つは「自律」という条件で、設備総合効率は止まっていないかを問い、Workenは人が操作していないかまで問う。ヒューマノイドの評価で設備総合効率やMTBFの語彙が使えることは以前の記事でも触れたが、Workenは機体メーカーが自分から「人の手を離れた時間」を測る項目を式に入れた点が新しい。

一方、発表の場で並んだ別の数字は、いずれも実験室やシミュレーションの評価だ。GO-3 PreviewはRoboDojo、RoboTwin、RoboColiseumの3つのベンチマークで首位、WITA-OmniはDaily-Omniなどで首位とされるが、どれもAGIBOTの発表による順位で、具体的なスコアはリリースに載っていない。過去にAGIBOTが公表した「作業成功率99.99%」も、8台・6日間の工場実証の数字だった。Workenはこうした条件付きの値を、現場で継続的に記録する方向へ押し出す枠組みと読める。実際の導入現場でWorkenがいくつだったかは、今回まだ公表されていない。

数式の外で働く人たち

自律作業時間は、人の介入を除いた時間だ。裏返せば、ロボットのそばで監視し、止まったら復旧し、作業を教える人の時間は、Workenの式のどこにも出てこない。

その人の手は、AGIBOTの今回の発表の随所にある。データ収集用の手袋「MEgo Glove」は人の手の動きを記録する機器で、Air版は手のひら側の布が厚さ0.3mmで、21自由度の指の姿勢を取る。Ultra版は指先と手のひらの3次元の力と触覚を、感度0.01N、最大1,000Hzで記録する。同社のデータセットAgiBot Worldは217タスク・100万超の軌跡を、人による検証を組み込んだ収集工程で集めたと論文に書く。公式サイトの所在地欄には、上海・浦東の「数采中心（データ収集センター）」が本社や研究拠点と並んで載っている。

GO-3 Previewの発表では、配備後に起きた想定外の問題は、従来は技術者がコードを直し、データを足し、動作を手で調整して解いてきたと説明する。新しい枠組みGenie Masterは、実際のコンビニでG2が失敗の原因を特定し、人の実演や手動の調整なしに改善を続けたとする。人の関与を減らすほどWorkenが伸びる設計で、同社の技術の向かう先と指標の向きはそろっている。

日本でも、山善などが立ち上げたコンソーシアム「J-HRTI」は、オペレーターやアノテーター約100名が常駐するデータ収集センターを計画していた（既報）。ロボットの自律時間が増えた分、どこで誰の時間が使われたのか。Workenを現場の判断材料にするなら、介入回数や復旧時間、データ収集にかかった人時を並べて記録すると、生産性の全体像が見えやすくなる。

同時に発表されたもの

新たに発表された重量物向けの「精灵G2 Max」。双腕で最大40kgを扱い、作業高さは床面から2.5mまで（AGIBOT 公式発表より）

Workenのほかに、ハードウェアからOSまでの発表が続いた。数値はいずれもAGIBOTの発表による。

名称種類主な内容
AHA3第3世代ハードウェア基盤移動・対話・作業の3つの知能を1つの構成にまとめる。EtherCATと10Gbイーサネットのバス、GaN電駆動、Wi-Fi 6と5G
関節液冷システム関節部品冷却能力は従来の空冷の7倍、連続トルクは3倍。特殊関節はIP67で−40〜55℃に対応
OmniHand 3 Lite／3／3 Ultra、OmniPicker 3ハンド・グリッパーOmniPicker 3は指1本に70点の触覚センサー
MEgo Glove（Air／Ultra）データ収集用手袋上記のとおり人の手の姿勢・力・触覚を記録
GO-3 Preview身体性AIの基盤モデル推論・予測・行動を統合する「WRAM」。2026年末に全面オープンソース化予定
Genie Evolver後学習システム実機100台、物理シミュレーション、世界モデルを組み合わせて方策を磨く
Genie Masterエージェント枠組み計画・実行・フィードバック・経験の蓄積をつなぎ、配備後の自己改善を狙う
WITA-Omni 1.0全モーダル対話モデル音声・視覚・表情・身体動作を1つのモデルで扱う全二重対話。100超の言語と29の方言。国内は12月に全面展開、欧州は2027年1月から
精灵G2 Max産業用の重量物ロボット21自由度、双腕で40kg（片腕20kg、ピーク50kg）、作業高さ0.1〜2.5m、バッテリーのホットスワップ
Link-U OS 1.0（灵渠OS）身体性AI向けOS量産機で検証済み。15種類100超の周辺機器に対応。現在は一部の協力企業が試用中で、2026年末に全面オープンソース化予定。プロジェクトは開放原子開源基金会（OpenAtom Foundation）へ寄贈

導入事例として、精灵G2は龍旗科技（Longcheer）の工場でタブレット量産の検査工程を担い、半導体の後工程やCNC加工の材料の出し入れにも入った。広州地鉄では120台が保安検査・案内・巡回を担当し、長隆と組んだ大規模テーマパークでは500台近くが常時配備されており、年末には1,000台に増やし、100超の持ち場を担う予定という。10月26日に発表した開発・運用基盤Genie Studio 2.0は、中国語版の発表によれば、1種類の作業現場への展開を最短7日で終えられる。

HuRoC 視点

20年前、研究用ヒューマノイドの見せ場は、歩くことや立ち続けることそのものだった。2026年のいま、その問いは「1シフトで何時間、人の手を借りずに合格品を出したか」に移りつつある。Workenはその変化を、量産台数で先頭に立った会社が自分の言葉で言い直したものだ。

単位の名前をとった者は、その単位で語られる市場の基準づくりで先手を取りやすい。ただ、基準の決め方は各現場と作業に委ねられている。大田区の加工現場で治具を替える1回、駅で道を尋ねられる1回を、誰がどの基準で「合格」と判定するのか。基準を書くのは、その作業を知り尽くした現場の人だ。ロボットに任せる作業が増えるほど、現場の人の仕事は「作る」から「何を良い仕事とするかを考え、記録する」へと比重を移していく。Workenが業界の共通語になるかは、現場ごとの基準と記録がどれだけ公開されるかにかかっている。

出典