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洗濯機を回し、タオルを畳み、棚に積む。Dyna Roboticsの「Taku」がホテル洗濯室の1時間を通しで担う

米Dyna Roboticsが2026年9月29日付で「Dyna-2.1」を公開した。洗濯機への投入と起動、乾燥機からの取り出し、タオルの畳みと棚入れまで、ホテル洗濯室の作業を1時間ノーカットで自律実行する。機体は日本語の「匠」から名付けた車輪型の半人型ロボット「Taku」で、100万時間超の人の一人称動画で事前学習した行動モデルと、次の手順を決める視覚言語モデルを組み合わせる。

HuRoC 編集部
編集部 · HuRoC
7分

洗い上がりを待つあいだにタオルを畳み、乾燥機が止まれば手を止めて中身を取り出し、次の洗濯物を洗濯機に入れてダイヤルを回す。ホテルの洗濯室で人がこなしてきたこの段取りを、ロボット1台に通しで任せる。米Dyna Roboticsが目指しているのはそこだ。

同社は2026年9月29日付の技術解説ページで、ロボットのシステム「Dyna-2.1」を公開した。冒頭には、洗濯機への投入から乾燥機の取り出し、タオルの畳み、棚入れまでを自律で回す1時間ノーカットの動画を置いている（画面の表示は2倍速）。単発のタスクではなく、人が任せて離れ、何時間か後に様子を見に来れば済む「ワークフロー」を担えることを、同社は「whole employee（丸ごとの従業員）」と呼ぶ。

ホテルの洗濯室を模した部屋の奥に白い半人型ロボットTakuが立ち、手前に洗濯かご、左に作業台とタオルの棚、右にドラム式の洗濯機と乾燥機が並ぶ。1時間動画の冒頭の場面で、画面には「AUTONOMOUS, 2X SPEED」と表示されている（Dyna Robotics公式）

「匠」と名付けた、車輪の上の人型

Dyna-2.1の中心にあるのが、新しい機体「Taku」だ。名前は日本語の「匠（Takumi）」から取ったと同社は書く。腰から上は人型で、下半身は折りたためて低い棚にも頭より上の棚にも届く。足回りは4輪の操舵式ベースで、腕は7自由度が2本。上半身は21自由度とされる。

脚を付けなかった理由も説明している。対象の作業では、ほとんどの工程で必要なのは脚よりも届く範囲と手先の精度なので、作業台から作業台へは車輪で移る。車輪から上は平均的な人の体格に合わせた。人の手首・肘・胸の動きを記録したとき、その姿勢をそのままTakuが再現しやすくするためだ。腕のアクチュエータには一般的な腕で使われる波動歯車ではなく低減速比の遊星歯車を使い、人の動作の速さに合わせたという。

Takuの全身レンダリング。丸い頭部に目のような2つの黒い窓があり、人型の上半身が折れ曲がった脚部を介して2つの箱型の車輪ベースに載っている（Dyna Robotics公式）

洗濯室は、この体の使い道を示す場として選ばれた。洗濯機、乾燥機、畳み台、棚は数メートルずつ離れ、腕の長さほど奥まった乾燥機のドラムに上体を差し入れたり、最下段の棚にしゃがみ込んだりする。同社は、机に固定した双腕ロボットや昇降式の移動マニピュレータでは難しい作業だとしている。

Takuの作業の4コマ。乾燥機のドラムに腕を入れる、洗濯かごのタオルをつかむ、低い棚にタオルの束を置く、冷蔵庫を開けて中の飲み物に手を伸ばす（Dyna Robotics公式、いずれも自律動作）

洗濯室の仕事は、一本道ではない

タオル自体は洗う、乾かす、畳む、積むと一方向に進むが、ロボットの動きは一本道にならない。洗濯機と乾燥機はそれぞれの都合で止まり、止まったまま放っておけばその分だけ設備が遊ぶ。だから畳んでいる途中でも機械の様子を見て、終わった方に向かう必要がある。同社は1サイクルを13の判断点に分け、約79の工程で構成されると見積もる。落としたタオルは汚れ物として洗い直しに回し、束を崩せば中のタオルはすべて最初からやり直しになる。

これを回すため、制御は3層に分かれる。シミュレーション上の強化学習で鍛えた全身制御器が100Hzで関節と車輪を動かし、行動モデル「Dyna-2」の改良版が約5Hzで目の前の工程の動きを出す。その上で視覚言語モデルが部屋と作業の進み具合を見て、次に何をするかを決める。どちらの扉が開いているか、何枚畳んだか、どの機械が回っているかはテキストの記憶として残し、洗濯機や乾燥機の対応から戻ったときに畳みの続きから再開する。

Takuの手先が乾燥機の操作パネルのダイヤルを回している（Dyna Robotics公式）

学習データの柱は人の動画だ。8月に公開したDyna-2は、頭に付けたカメラで撮った一人称の作業動画100万時間超（同社の換算で起きている時間の約170年分）で事前学習した。料理、片づけ、畳み、組み立てなどの映像で、データ提供会社と自社の撮影から集めた。Dyna-2.1では、人とロボットの動きを手首・肘・胸・足元の位置で共通に表す形式を作り、人の映像、遠隔操作、手持ち型の記録装置のデータを同じ形で学習に使う。人のデータで学習させる考え方は、Reward AIのOM-1など他社にも広がっている。

いまその仕事をしているのは誰か

Dyna Roboticsは2025年9月に設立1年を迎えた会社で、共同創業者のLindon Gao（CEO）とYork Yangは、AIを使ったスマートカートのCaper AIを手がけた。もう1人の共同創業者Jason Maは元DeepMindの研究者だ。2025年9月には1億2000万ドルのシリーズAを発表し、その時点でホテル、レストラン、コインランドリー、ジムでロボットを1日16時間動かしているとしていた。

人の仕事の具体像が見えるのは、カリフォルニア州サクラメントのコインランドリーMonster Laundryの事例だ。導入前は1日4シフト、各シフト1人の係員で回していた。洗濯と乾燥はそれぞれ30分足らずで手もあまりかからないが、畳みは1回に70分以上つきっきりになり、これが1日の処理量の上限を決めていた。導入した据え置き型のロボットは3か月で10の顧客の20万枚超のタオルを畳み、係員は注文の準備や接客に時間を回せるようになったと事例ページは書く。共同オーナーの2人も、浮いた時間をより複雑な作業に充てていると寄せている。

ただ、この事例でも洗い上がった洗濯物をロボットに渡すのは係員だった。Dyna-2.1のページは、Dyna-1が24時間ナプキンを畳み続けた際も、ナプキンを補充し、畳んだ束を片づける人が横に必要だったと振り返る。客が払うのは「タスク」ではなく「役割」に対してだ、というのが同社の結論で、Takuはその付き添いの人の仕事まで引き受けるために作られた。

ほかのチームと比べると、何を足したのかがわかりやすい。Physical Intelligenceは2024年10月、π0を微調整したロボットが乾燥機から衣類を出して台に運び、畳んで積むノーカット動画を公開した。Figureは2025年8月、ヒューマノイドがHelixでタオルを畳む様子を公開している。Dyna-2.1が加えたのは、洗濯機への投入とボタン・ダイヤル操作、機械の終了を待ちながらの割り込み、棚までの運搬を1つの流れにつないだことだ。

「丸ごとの従業員」を測る物差しはこれから

公表された範囲には限りもある。ページ上で目を引く「1工程95%なら1サイクルの完走確率は1.7%、1日190回の介入」という数字は、同社自身が「例示であり実測ではない」と書いた試算だ。Dyna-2.1そのものの工程ごとの成功率や、1時間あたりの介入回数は示されていない。Takuを実際の顧客先に持ち込み、現場のデータで改善を回すことは「次のマイルストーン」とされている。寸法、重量、可搬重量、価格、提供時期も公表されていない。

一方で、同社は据え置き型の畳みでは現場の数字を出してきた。8月の発表では、レストランチェーンのDin Tai Fung（鼎泰豐）が店舗網へのロボット展開を進めており、Dyna-2はナプキンを1時間に95枚、93%が品質基準を満たす水準で畳むとした。ホテル、物流、データセンターでの展開と合わせ、2027年前半に稼働台数を数百台にする見込みだという。Dyna-2.1のページでは、据え置き型の畳みで新しい現場が稼働基準に達するまでの期間が、数週間〜数か月から最短3日に縮んだとしている。

同社自身も、ベンチマークでの成功率では「シフトを任せられるか」はわからないと書き、介入なしでどれだけ長い作業をこなせるかを測るべきだとしている。Takuがホテルの洗濯室に入ったとき、何時間ごとに人が呼ばれるのか。日本では介護施設の洗濯や下膳を受け持つ介護助手ロボット、Enacticの「Ena」のような開発も進んでいる。「匠」の名を持つ機体が現場の段取りにどこまで溶け込めるかは、その数字が出たときに見えてくる。

公式YouTubeチャンネルでは、開発チームがDyna-2.1について語る動画「Inside Dyna 2.1: The Team Behind the Whole Employee」が公開されている。技術解説ページでも、Ling Li、Ming Qin、Chet Bhatejaの3人が、作業の流れを判断する仕組みと言語での指示への追従をどう設計したかを話す映像が載っている。

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