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産業と実装

ロボットが飲み物を手渡し、空き容器を回収する。RLWRLDと三菱地所・TMIPが大手町仲通りで2日間の実証

ロボティクス基盤モデル「RLDX-1」を開発するRLWRLDの日本法人と三菱地所、TMIPが、2026年10月15日・16日に東京・大手町仲通りでフィジカルAIロボットの体験実証を行う。ロボットが飲料をつかんで就業者や来街者に手渡し、テーブルに置かれた空容器を回収する。「まちまるごと実証実験by TMIP」の第4弾で、人とロボットが接する場面での運用と社会受容性を確かめる。

HuRoC 編集部
編集部 · HuRoC
6分

テーブルの向こうのロボットが飲み物をつかみ、目の前の人に差し出す。飲み終えた人がテーブルの決められた場所に空き容器を置くと、ロボットがそれを取り上げて片づける。東京・大手町のオフィス街で、10月半ばにこうした場面が2日間だけ現れる。

リアルワールド株式会社（RLWRLD）、三菱地所、一般社団法人TMIP（Tokyo Marunouchi Innovation Platform）は2026年10月8日、フィジカルAIロボットによる飲料提供と空容器回収の実証を、10月15日・16日に大手町仲通りで行うと発表した。丸の内エリアの企業共創の実証プログラム「まちまるごと実証実験by TMIP」の第4弾にあたる。

体験は「手渡す」と「受け取る」の2つ

三菱地所のリリース（PDF）によると、実証の正式名は「フィジカルAIロボットによる飲料の手渡し・空容器の回収の体験実証」。内容は次の2つだ。

  1. 飲料の手渡し: ロボットが飲料をつかみ、エリアの就業者や来街者に手渡す。人との受け渡し動作を通じて、産業現場での物品供給や作業支援への応用を示す
  2. 空容器の回収: 就業者や来街者がテーブル上の指定位置に置いた空容器を、ロボットがつかんで回収する。物品回収やハンドリング作業への応用を想定する

実施は、運動・リフレッシュ・交流・発見の体験をうたうエリア一帯のイベント「まちまるごと WELLNESS WEEKS 2026 Autumn」（10月14日〜21日）の会期中のうち、15日（木）と16日（金）の2日間に限られる。体験内容は事前検証の結果で変わることがあり、天候や機材の状況で変更・中止になる場合もあると明記されている。

RLWRLDの人型上半身ロボットがボトルを扱う様子。画像右下に「RLWRLD with WIRobotics」の表記がある（三菱地所・RLWRLD・TMIPのリリースより）

3者の役割分担ははっきり書かれている。RLWRLDは、独自のロボティクス基盤モデル「RLDX-1」で動くロボットと体験コンテンツの提供、事前の動作検証、当日の運用・監視、安全管理を担う。三菱地所は実証場所の調整とイベントを通じた来街者との接点づくり、TMIPは実証全体の設計とプロジェクト推進、告知・広報を受け持つ。リリースは目的を、人とロボットが共存する環境でのフィジカルAIの「運用可能性や社会受容性」の検証としている。

器用さに絞った基盤モデル、RLDX-1

RLWRLDは、2025年4月14日にソウルと東京を発信地として1,500万ドルのシードラウンドを発表したスタートアップだ。出資者には韓国のLGエレクトロニクスとSKテレコムに加え、日本からKDDI、ANAホールディングス、三井化学、島津製作所が並び、VCとしてHashed、Mirae Asset、グローバル・ブレインが名を連ねた。創業者でCEOのJung-hee Ryu（リュ・ジュンヒ）氏は、以前に創業したOlaworksをIntelに売却した経歴を持つ。公式サイトには、サンフランシスコの米国本社、ソウル、東京の3拠点が載る。

今回の発表主体は日本法人のリアルワールド株式会社で、リリースによれば設立は2026年4月、資本金3,000万円、代表取締役は李勲氏。所在地は新丸の内ビルディング10階で、三菱地所が運営するスタートアップ拠点「EGG」に入居している。丸の内に拠点を置く会社が、同じ街の通りを実証の場に使う形だ。

基盤モデルのRLDX-1は、技術ブログによると、5本指のロボットハンドでの器用な操作を前提に設計された。映像と言語に加え、関節トルク（力）、触覚、過去の状態を保持する作業記憶をそれぞれ別の処理系統で扱う。8種類のシミュレーション・ベンチマークでNVIDIAのGR00T N1.6やPhysical Intelligenceのπ₀.₅などと比べ、たとえばロバスト性を測るLIBERO-Plusで86.7%（GR00T N1.6は72.6%）とした。実機では人型ロボットALLEXの4タスクの平均で86.8を記録し、GR00T N1.6の44.8、π₀.₅の39.1を上回ったという。技術レポートはarXivで公開され、学習済みモデルもHugging Faceに置かれている。

ALLEXは、韓国のWIRoboticsが2025年8月に発表した汎用ヒューマノイドの上半身だ。15自由度の手は指先で40Nの力を出し、触覚センサーなしで100gf程度の力を検知できるとする。腕・指・腰が外力に柔らかく応じる設計で、知能の開発ではRLWRLDと戦略的提携を結んだ。

公表されているのはここまで

大手町に来るロボットについて、リリースに書かれていることは多くない。機種と台数、1日の実施時間帯、体験できる人数や事前予約の有無、受け渡しの際の速度や接近距離、スタッフの配置といった安全対策の具体的な中身は記載がない。PR TIMESの配信版も同じ範囲だ。

リリース画像のロボットはWIRoboticsとの連名の表記があり、外観もALLEXの上半身に近い。ただ、当日この機体を使うとはリリースに書かれていない。「テーブル上の指定位置」という記述からは、テーブルを挟んで体験してもらう形が読み取れるが、ロボットが移動するかどうかも分からない。

RLWRLD自身の技術ブログも今後の課題として、タスクによって必要な追加学習の量が異なること、作業記憶の検証は短〜中程度の時間に限られること、事前学習モデルのままどこまで未知の状況に対応できるか（ゼロショット汎化）はこれからの方向であることを挙げている。屋外のイベント会場では、照明、風、人の流れ、容器の置き方がそのつど変わる。リリースが社会普及の課題に「人と接する場面での安全性」「周囲の状況変化に応じた安定的な動作」を挙げているのは、この2日間で確かめたい点そのものでもある。

人が行き交う通りで、手から手へ

会場の大手町仲通りは、オフィスビルに挟まれた屋外の歩行者空間だ。「まちまるごと実証実験by TMIP」は2025年8月に、NTTドコモグループ発のスタイリングサービス「coordimate」を第1弾として始動した。TMIPのサイトでは、丸ビルのトイレに置くヘアアイロンのレンタルスポット「ReCute」（2025年9月〜2026年3月、実証）と、point0とパナソニックグループが加わった移動設置型の空間「WELL Cabin OFFMO」（2026年2月24日〜3月27日、実証）が同じプログラムの取り組みとして紹介されている。OFFMOは大手町フィナンシャルシティの仲通りに置かれ、平日9時〜18時に15分250円からで提供された。サイトで紹介されているこれまでの題材は身だしなみや休憩の空間で、今回はロボットが主役になる。

まちまるごと WELLNESS WEEKS 2026 Autumnの告知画像。会期は2026年10月14日〜21日、会場は大手町仲通り、大手町フィナンシャルシティ1階アトリウムほか（三菱地所のリリースより）

大丸有エリアでロボットが屋外に出た例はこれまでもある。パナソニックは2022年12月から2023年2月にかけて、丸の内仲通りなどで搬送ロボット「ハコボ」が決まったルートを走り、カプセルトイや飲料を無人で売る実証を行った。2023年8月には丸の内で、改正道路交通法の届出制に基づく配送ロボットの運用も始めている（日本の歩道配送の制度はRobot.comとSodexoの記事で詳しく扱った）。

ただ、これらは決まったルートを「走る」ロボットだった。今回は、ロボットの手が人の手に物を渡し、人が置いた物をロボットの手が取る。人とロボットの距離は腕の届く範囲まで縮まり、相手は事前に訓練を受けたオペレーターではなく通りがかりの就業者や来街者だ。人が飲み物を受け取るのをためらったとき、ロボットはいつ手を離すのか。工場の協働ロボットとは違う条件での運用を試す2日間になる。

KDDIの店舗案件とつながる線

RLWRLDの日本での動きは丸の内だけではない。KDDIは2026年9月9日、小売・物流向けロボット基盤モデルの研究開発が経済産業省とNEDOのGENIACに採択されたと発表し、ベースモデルの提供者としてリアルワールド株式会社の名を挙げた。東京・高輪の社員専用店舗「ローソン S KDDI高輪本社店」で、店舗スタッフがAIグラスを着けて作業者目線のデータを集め、袋菓子のような柔らかい商品を扱う作業などを目指す。GENIACの公募全体は13件の採択を扱った記事にまとめている。

店舗のバックヤードで物をつかむことと、通りで人に飲み物を渡すことは、どちらも「つかむ・置く」の延長にある。前者は人の少ない場所での作業の自動化、後者は人の目の前での受け渡しという違いがある。リリースが手渡しを「産業現場における物品の供給や作業支援」につなげて説明しているのも、この2つを地続きに見ているからだろう。

HuRoC の視点

ロボットから人へ物を手渡す動作が、オフィス街の通りで不特定の人を相手に試される。四半世紀前、ヒューマノイドは研究所の中や展示台の上で動くものだった。それが今、テーブル1枚を挟んだ距離まで来ている。

この実証で見たいのは成功率の数字だけではない。人がどこに立ち、どのタイミングで手を伸ばし、空き容器をどこに置けばロボットが拾いやすいか。テーブルの高さ、指定位置の印、ロボットの動きを予告する合図といった「場のデザイン」が、受け渡しの成否を左右するはずだ。基盤モデルの性能と同じくらい、通りに置かれた机と目印の設計が運用の知見になる。

公表されているのは、日程と場所と2つの動作、そして3者の役割までだ。2日間の後に、どの機体で何回の受け渡しを行い、どんな場面で人が戸惑ったのかが共有されれば、店舗や介護施設、イベント会場で同じことを考える現場にとって手がかりになる。フィジカルAIが街に自然に溶け込むまでの距離は、こうした記録の積み重ねで測られていく。

出典