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トヨタ工場のエンジンラインで働くロボットに新モデル「Sage」。TRI発のWalden、人の支援が入る間隔を340秒に

Toyota Research Institute（TRI）から2026年1月に独立し、7月に3億ドルを調達したWalden Robotics（米マサチューセッツ州ケンブリッジ）が、11月11日に新モデル「LBM 2.0: Sage」を公開した。北米のトヨタ工場のエンジンラインで続けるカムシャフトの移載では、遠隔支援が入るまでの平均時間を前世代の78.5秒から340.3秒に延ばした。

HuRoC 編集部
編集部 · HuRoC
7分

北米にあるトヨタの工場で、2本の腕を持つロボットがエンジンラインの8時間シフトに就いている。同社が例に挙げる作業の一つは、仕切り箱に詰まったカムシャフトを1本ずつ抜き出し、向きを確かめ、左右の手で持ち替えて、ミリ単位の精度でコンベヤの治具に載せるというものだ。困ったときは、ロボットが自分で遠隔の支援者を呼ぶ。

このロボットを動かしているのは、Toyota Research Institute（TRI）から独立した米 Walden Robotics だ。同社は2026年11月11日、新しいモデル「LBM 2.0: Sage」を公開した。TRI が研究してきた Large Behavior Model（LBM）を工場のシフトで動かし、その成果を数字で示した。

仕切り箱からカムシャフトを取り出し、コンベヤに並べるWaldenのロボット。LBM 2.0の発表に載った10倍速の動画から切り出した画面（Walden Robotics）

Sageは現場の「助けて」から学ぶ

Sage は47億パラメータのマルチモーダルモデルだ。別の機体のロボットデータ、人が身につけたカメラの映像、UMI の軌跡、シミュレーション、遠隔支援の記録を合わせた10万時間のデータで事前学習した。

冒頭のカムシャフト移載では、遠隔支援が入るまでの平均時間（MTBI）が、前の2世代の22.6秒、78.5秒から340.3秒に延びた。同社は、この水準なら50台を3人の遠隔支援者で支えられるとする。

カムシャフトを片手に持ち上げるWaldenのロボット。頭部にステレオカメラ、両腕の先にグリッパーを備える（Walden Robotics）

顧客の作業をもとにした7つの作業でも比べている。品出しと仕分け、レーザーカッターと3Dプリンターへの材料の出し入れ、ロボットの充電、組み立てを伴う3種類のキッティングだ。1作業あたり平均6.2時間の実演で調整し、8時間シフトを3回こなしたあとの自律率は約89%、MTBI は約80秒だった。事前学習を1,000時間に絞ったモデルは約67%、28秒にとどまる。同社は、事前学習が大きいモデルほど現場の経験から多く学ぶと結論づけている。

レーザーカッターのふたを開けて材料を扱う、移動台座に載ったWaldenのロボット。4倍速の評価動画から切り出した画面（Walden Robotics）

TRIから1月に独立、7月に3億ドルを調達

同社の発表によると、Walden は2026年1月に TRI からスピンアウトし、7月15日に3億ドルの調達とともに公表された。シードラウンドはトヨタ（トヨタ自動車、Toyota Invention Partners、Toyota Ventures）と Deviation Capital が共同で主導し、評価額は11億ドル。NVIDIA、Boeing、AE Ventures、Samsung Ventures、Prologis Ventures、CoreWeave Ventures なども加わった。本社はマサチューセッツ州ケンブリッジで、米証券取引委員会（SEC）には同日、私募の届出（Form D）が出ている。

共同創業者で CEO の Russ Tedrake 氏は MIT の教授で、TRI では Large Behavior Models 担当のシニアバイスプレジデントだった。創業ブログでは、10年近く率いたチームが Diffusion Policy、UMI、LBM、シミュレーター Drake などを生んだと振り返る。TRI の LBM は、2025年7月の論文で、多数の作業をまとめて事前学習すると新しい作業を少ないデータで覚えられると報告した。HuRoC でも、Boston Dynamics と組んで Atlas を単一の LBM で動かした研究を紹介している。

なぜ会社として独立させたのか。Tedrake 氏は、技術が転換点に来ても成功は保証されず、事業の採算と顧客との深いやりとりが要ると書く。トヨタ以外の製造・物流大手とも提携を結んだという。7月には、Samsung SDS と製造の中核工程を対象にした概念実証を進めていると明かした。Samsung SDS は、半導体や電池、ディスプレイなど高精度な製造業向けのロボットサービスを見込む。調達の発表文は、自動車、航空宇宙、半導体、電子機器、物流、ライフサイエンスの戦略パートナーを挙げている。

人の役割は、ロボットの「アンドン」に応えること

Walden の設計は、人がいなくなる工場を前提にしていない。CTO の Ben Burchfiel 氏は8月のブログで、自律を「比率」として扱うと書いた。異常を見つけた機械が止まって人を呼ぶトヨタの「自働化」を引き、ロボットに自分でアンドンを引かせるという。支援者が直した動きは、そのまま学習データになる。10月のブログでは、助けを呼ぶ判断をモデルの一部に組み込み、最初の仕組みで失敗が1桁以上減ったと報告した。

トヨタ自動車の代表取締役・副社長で CTO の中嶋裕樹氏は、7月の調達発表に、改善、自働化、人の育成という価値観を両社が共有するとのコメントを寄せた。Walden の発表文は、熟練の作業者が自動化しにくい作業をロボットに任せ、問題解決や判断に時間を回すという分担を描く。

数字はどこまで外から確かめられるか

340秒は1時間に10回ほど人の手が入る計算で、遠隔支援者の仕事は残る。支援者がどこで、どんな条件で働くかは公表されていない。MTBI や自律率は同社が測った値で、第三者による検証は示されていない。北米工場に入れた台数、料金、機体の仕様も示されていない。

トヨタは11月5日の決算説明資料で、世界60工場・1.8万人の匠の技能をロボットに学ばせる構想を示し、「匠の技を学ぶ」基盤モデルを強みに挙げた。ただ、その資料に Walden の名前は出てこない。2027年1月に発足するトヨタロボティクスとどう役割を分けるのかは、両社の次の発表で見えてくる。

ギアボックスの組み立て作業に取り組むWaldenのロボット。評価動画から切り出した画面（Walden Robotics）

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