48の訓練セルで、約100台のロボットが企業の仕事を習う。TUMとNEURAがミュンヘンにRoboGymを開所
ミュンヘン工科大学（TUM）とNEURA Roboticsが2026年10月22日、ミュンヘン空港のLabCampusにロボット訓練施設「TUM RoboGym」を開いた。2,300m²を超える施設に48の訓練セルを置き、当初約100台のヒューマノイドやサービスロボットが、企業の持ち込む作業を人の実演とシミュレーションから学ぶ。NEURAは同日、前世代より20%軽いヒューマノイド「4NE1 Gen 4」を発表した。
段ボール箱を折り、部品を入れる。不良品を見分けて専用の箱へ移す。部品を組み付け、工具を使う。人がやってみせた動きを、ロボットが繰り返し練習する場所がミュンヘンにできた。
ミュンヘン工科大学（TUM）のロボティクス・機械知能研究所（MIRMI）と独NEURA Roboticsは2026年10月22日、ミュンヘン空港のイノベーション拠点LabCampusでロボット訓練施設「TUM RoboGym」を開所した。NEURAによれば施設は2,300m²を超え、TUMによれば48の訓練セルで当初約100台のヒューマノイドとサービスロボットが特定の技能と工程を学ぶ。NEURAは同じ日に、新型ヒューマノイド「4NE1 Gen 4」も発表した。
企業が仕事を持ち込み、人がやってみせる
企業は具体的な作業と工程の知識を持ち込み、研究者はロボットがそれをどう速く、確実に覚えるかを調べる。NEURAによれば、自動車、製薬、医療機器、包装、物流、農業、介護など10を超える業種の企業が、9月からすでに作業を持ち込んでいる。
NEURAの発表では、学習データは3つの経路から集める。実機が作業して得るデータ、人の実演、シミュレーションだ。人の動きは、センサーを付けたスーツ、モーションキャプチャ、遠隔操作で記録する。仮想環境で条件を変えて経験を増やし、実機で確かめる。TUMによれば、データはクラウド上の「データレイク」に集め、フィジカルAIのモデルの学習に使う。
MIRMIが公開したQ&Aは、データを生む人を「ロボットトレーナー」と呼ぶ。1つのセルには1〜2台のロボットを置く。隣にあるMIRMIの「KI-Fabrik」では、研究者が人の作業を工程に分解し、多数の双腕ロボットが同時に練習する。狙いは個別の作業を覚えさせることより、別の作業や別の機体に移せる操作の技能を作ることだという。Q&AとNEURAの発表によれば、NEURAが機体・センサー・データ基盤・計算資源と運営スタッフを、TUM側が場所と研究の方法論・教育を受け持つ。TUMの研究者に加え、外部の研究機関や大学、企業も申請すれば使える。
取り組みはまず3年間の設定で、両者の投資は計約1,700万ユーロ、うち約1,100万ユーロをNEURAが出す。NEURAはここを世界に広げる「NEURA Gym」網の1号と位置づけ、アーヘン工科大学（RWTH）とも別のGymを作っている。欧州、米国、中国にも拠点を設けるとする。6月10日発表の最大14億ドルのシリーズCでも、資金の使い道にGymの展開を挙げていた。
20%軽くなった4NE1と、「覚えておく」ためのAI
4NE1 Gen 4は、前世代より体を細くして布の外皮をまとい、重さを20%減らした。手の把持を精密にし、「Smart Limbs」と呼ぶ反射の仕組みを手足に組み込んで、各部位が個別に反応できるようにした。頭脳には、知覚・言語・行動を結ぶNEURAのモデル「Neuron AI」を載せる。NEURAは量産の準備中とし、開所に合わせてRoboGymで稼働させたと説明する。TUMの発表は、新型がこの後RoboGymで使えるようになるとしている。
開所の2日前、NEURAはオーストリア・リンツのNXAIとの提携を発表していた。NXAIは、1997年にJürgen Schmidhuber氏とLSTMを発表したSepp Hochreiter氏が創業した会社で、長い系列で状態を保つ再帰型の構造「xLSTM」を開発している。両社は、直前の状態を保つ作業記憶と、過去の経験を引き出すエピソード記憶をロボットに持たせる部品を共同で作る。NXAIは自社モデルをNEURAのプラットフォーム「Neuraverse」で提供する計画で、企業は自社の作業向けに調整してNEURA Gymで試せるという。
訓練場は、各国で形が違う
上海では、国と地方が共同で設けた国家地方共建人形機器人創新中心が、2024年5月の設立から1年足らずで、中国初とする「異種ヒューマノイド訓練場」を開いた。上海市経済情報化委員会のサイトが2025年3月に掲載した記事が伝えている。米国では、Boston Dynamicsが現代自動車の米ジョージア州の工場の敷地内にAtlasの常設訓練拠点を設けた。中国のBYDは、触覚センサーのPaXiniに自社工場を訓練場として開放した。
日本では、山善などのコンソーシアム「J-HRTI」が8月26日、千葉県習志野市で「J-HRTI 関東データファクトリー」の本格稼働を始めた。敷地は約1,400m²で、35台（最大40台まで拡充予定）のヒューマノイドとオペレーターが常駐し、専門スタッフが動作映像と関節データを学習データに整える。整えたデータは参画企業の「共通資産」として使う。J-HRTIの設立は矢崎総業・山善・Cuebusの実証の記事でも触れた。データを集める仕事を作る動きには、タイミーとジールスの「データ収集スポットワーク」もある。
RoboGymは大学が研究の方法と教育を、企業が仕事を持ち込む形で、J-HRTIは企業どうしでデータを持ち寄る。どちらも、データの帰属の決め方が要になる。
外から確かめられることは、まだ多くない
RoboGymの公開資料には、外部の企業が使う際の料金や契約条件、集めたデータの所有権やライセンスの扱いが書かれていない。NEURA創業者でCEOのDavid Reger氏は、企業の知識をどんな条件で他者に提供するかは企業自身が決められるべきだと述べるが、その仕組みは示されていない。訓練による上達を測る評価指標や成功率も出ていない。
4NE1 Gen 4の重量、身長、可搬重量、価格、出荷時期も発表文にない。4NE1の製品ページは身長180cm、体重80kg、可搬重量10〜20kgを掲げるが、どの世代の値かは書き分けていない。シリーズCの発表では2030年までに数百万台規模の量産を目指すとしたが、現在の生産台数は今回確認した公開資料には見当たらなかった。
「教える人」が職業になる
これまで、ロボットの動作は技術者がプログラムで一つずつ作り込むのが一般的だった。RoboGymやJ-HRTIで起きているのは、人が体を動かして見せ、その記録がロボットの教材になる変化だ。スーツを着て箱を折る人、映像に注釈を付ける人。ロボットトレーナーは、まだ名前の定まりきらない新しい仕事だ。
Reger氏は発表で、企業が世代を超えて積み上げてきた知識をフィジカルAI時代の強みに挙げ、とりわけドイツの中堅・中小企業（ミッテルシュタント）がこの未来を形づくる側に加われるべきだと述べた。熟練の技を持つ中小の工場が、自分の作業をロボットに教える側に回れるか。大田区の町工場にとっても、同じ問いが近づいている。
出典
- New TUM RoboGym robotics center opens in collaboration with NEURA（Technical University of Munich プレスリリース） — 2026-10-22
- TUM RoboGym: Key questions and answers（TUM MIRMI） — 2026-10-22
- TUM RoboGym Opens in Munich with 4NE1 Gen 4（NEURA Robotics プレスリリース） — 2026-10-22
- Together from Europe for the World: NEURA Robotics and NXAI Join Forces on Memory for Physical AI（NEURA Robotics プレスリリース） — 2026-10-20
- 4NE1（NEURA Robotics 製品ページ）
- NEURA Robotics Announces Record Series C of up to $1.4 Billion（NEURA Robotics プレスリリース） — 2026-06-10
- Long Short-Term Memory（Hochreiter & Schmidhuber, Neural Computation 9(8), 1997） — 1997
- 「J-HRTI 関東データファクトリー」本格稼働開始（山善 ニュースリリース） — 2026-08-26
- 【两会声音】加快构建具身智能创新生态（上海市経済情報化委員会） — 2025-03-07