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天板1枚と脚4本の子ども机をヒューマノイドが自力で組む。IROS初開催の競技でRAMENが34チーム中2位

IROS 2026で初めて開かれた「Humanoid IKEA Assembly Challenge」は、Unitree G1にIKEAの子ども用テーブル「UTTER」を遠隔操作なしで組み立てさせる競技だ。Prox Industriesのエンジニア・野口氏が参加したチーム「RAMEN」が34チーム中2位に入った。工具のいらない家具が、なぜヒューマノイドの試験台になるのかを、ルールとチームの公開リポジトリから読む。

HuRoC 編集部
編集部 · HuRoC
4分

天板を裏返して台に置き、脚を1本つかんで穴に合わせ、回して締める。それを4回繰り返したら、机を表に返す。大人なら数分で終わる子ども用テーブルの組み立てを、身長1.32mのヒューマノイドに自分の判断だけでやらせる競技が、2026年秋のロボティクスの国際会議で初めて開かれた。

東大・松尾研発のスタートアップProx Industriesは10月5日、同社エンジニアの野口氏が参加したチーム「RAMEN」が、国際会議IROS 2026（9月27日〜10月1日、米ピッツバーグ）の「Humanoid IKEA Assembly Challenge」で34チーム中2位になったと発表した。

工具のいらない机を、なぜ課題にしたのか

競技の公式サイトによると、課題はIKEAの子ども用テーブル「UTTER」。ポリプロピレン製の天板1枚と、ねじ込み式の脚4本を手で締めるだけで完成する。公式サイトは、難しさの中心を締結部品ではなく「両腕の協調」と「3次元の空間把握」に置いたと説明する。細長い脚を穴の軸に合わせ、ねじ山がかみ合うまで回す。つかむ・運ぶ・合わせる・回すという性格の違う動作が途切れずにつながらないと、机は完成しない。

床に立つUnitree G1の前で、台の上に裏返しの天板とねじ込み式の脚4本が並ぶ。競技公式サイトに掲載された写真

ロボットは全チーム共通のUnitree G1で、会場で貸し出される。運営が公開したデータセットの説明では、手は挟んで持つグリッパー「Dex1-1」、カメラは頭のステレオカメラと手首のRealSense D405だ。

3つの段階と、人の作業との比較

チームが競うのはG1を動かすAIの方策（policy）で、遠隔操作は禁止。会場で1回だけ自律で走らせ、「Inventory（部品を見分けて置く）」「Partial（天板に脚が付いている）」「Final（仕様どおり完成）」のどこまで進んだかと、最後に到達した段階までの時間で評価する。部品やロボット、周りを壊せばその場で終了。人が手を貸すことはできるが、触れるたびに減点される。各走行は、同じ部品・同じ場面で人が組み立てた基準の記録と比べられる。

運営メンバーはGoogle DeepMindのJie Tan氏、UnitreeのYuchen Xiao氏、LightwheelのSteve Xie氏、FrodobotsのMichael Cho氏とSantiago Pravisani氏、シンガポール工科大学（SIT）のYinbei Li氏。参加費は無料、1チーム6人までだ。

機体を持たないチームへの備えもある。G1の遠隔操作による組み立てデータ500件超（CC BY 4.0）と、会場と同じ配置・照明のシミュレーション環境を事前に配り、シンガポールと深圳に置いた運営のG1に学習済みの方策を送れば、実機での採点結果が返ってくる仕組みも用意した。公式サイトは、ルールを変えずに機体の壁を下げる設計だとしている。

運営のインターフェース一式によると、チームの方策はNVIDIA Jetson AGX Thorの上で動き、G1に載ったJetson Orinを経由して、運営の全身制御（WBC）に目標値を渡す。バランスとモーターの制御は運営側が受け持ち、緊急停止はそれらすべてに優先する独立の系統だ。提出物のテンプレートは、VLA（視覚・言語・行動を1つで扱うモデル）を使うかどうかも含め、中身はチームの自由だと明記する。

RAMENは工程を分け、モデルを使い分けた

チームRAMENの提出用リポジトリはGitHubで公開されている。手順書の構成は、1つの大きなモデルに全部を任せる形ではない。

  • Stage 0: 台に向かって決めた時間だけ前進する（学習済みモデルは使わない）
  • Stage 1: 1本目の脚をつかむ → 穴に差し込む → 回して締める
  • Stage 2〜4: 台を回してから、残りの脚を1本ずつ同じ手順で取り付ける
  • Stage 5: 机を表に返す

ヒューマノイドが裏返しの天板に脚を差し込んでいる。手前に未装着の脚が2本残る。競技公式サイトに掲載された写真

重みの一覧では、締め付けと机を返す工程にNVIDIAのロボット基盤モデル「GR00T N1.7」（3B）を追加学習したモデルを、台を回す・つかむ・差し込む工程にはチームが「RAMEN-Ori」と呼ぶモデルを会場向けに学習したものを割り当てる。差し込みには拡散モデル（Diffusion Policy）、つかむ工程には視覚言語モデルQwen3-VLを組み合わせる候補も残す。会場は実行時にネットにつながないため、合計約105GBの重みをUSBで持ち込む手順まで書かれている。方策から方策への切り替えは、操作者のキー入力で進める形だ。

野口氏は発表のコメントで、担当パートでは「あと一歩のところでタスク完遂に至らず」苦労したとしたうえで、データを細かく加工し、VLAの学習方法を工夫し、古典的な制御を組み合わせて改善を重ねたと振り返っている。

1位はMERL。各チームの到達段階は今後の公開待ち

1位は、三菱電機の米国研究所Mitsubishi Electric Research Laboratories（MERL）が10月5日に公表したチーム「MEL-Craft」だ。Kei Suzuki氏、Toshiaki Koike-Akino氏らMERLの研究者とインターンが名を連ねる。

本稿執筆時点で、公式サイトに全チームの順位表はない。34チームという数もProx Industriesの発表によるもので、上位チームが3段階のどこまで到達したか、人の基準記録とどれだけ差があったかは公表されていない。順位は1回の走行で決まるため、同じ方策の成功率も分からない。操作者による工程の切り替えが採点でどう扱われたかも、公式サイトのルールからは読み取れない。

家具の組み立て自体は、ロボット研究で繰り返し挑まれてきた題材だ。2018年には南洋理工大学（NTU）のPham Quang Cuong氏らが、3Dカメラとグリッパー付きの2本のアームでIKEAの椅子を組み立てたと発表し、2023年には5,000件超の実演データと3Dプリントできる家具模型をそろえた評価基盤「FurnitureBench」が出た。今回の競技は、その流れの上で、共通の人型機体と共通のデータで方策を並べて比べる場を用意したといえる。

組み上がった机を逆さにしたまま台に置き、その前にヒューマノイドが立つ。最終工程で机を表に返す。競技公式サイトに掲載された写真

HuRoC の視点

全員が同じ市販の機体と同じ机、同じデータとシミュレーションを使い、差がつくのは方策とその組み立て方だけになる。機体を持たないチームにも遠隔のラボが開かれた。RoboCupが標準の課題を置いて研究者を集めたのと同じ構図が、家具1台という身近な題材で始まった。

Prox Industriesは9月、ugoのロボット開発の協業の枠組みでパートナー6社の1社にも挙がった。RAMENのリポジトリからは、工程ごとにモデルを選び、会場の機体に合わせて許容値を詰めていく作り方が見える。工具なしで締まるように作られた家具だからこそ、ロボットが扱える範囲に入った面もある。家具の側が「ロボットにも組める形」に少し寄れば、ロボットの負担はどこまで軽くなるのか。全チームの結果と手法が公開されれば、部品を設計する側にとっても読みどころの多い記録になる。

出典