村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO

Muso Actionという会社を始めました / 生成AI x ロボット、ヒューマノイド、ロボット基盤モデルについて紹介、解説します / ex- IBM, SoftBank Robotics, LINE, GROOVE X, Amazon , Preferred Robotics

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

Muso ActionがGENIACに採択いただきました。
物流のピッキングの自動化に向けた、業種特化のロボット基盤モデルの構築を進めていきます。
アスクルさま、日本通運さま、若松梱包運輸倉庫さまとの取り組みで、現場でのデータ収集から社会実装までを目指しています。

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

https://t.co/NhKLhXeSmD

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

Agility Robotics（ヒューマノイドのDigitを開発）が評価額25億ドルでSPAC上場。開示された事業や収支の詳細の中で勉強になった点をまとめました。

■実績
・Digit v4は9拠点で稼働、累計6.5万時間超
・GXOでトート10万個、Schaefflerで約2.5万個を搬送、精度は約98%
・Digit 5は1社から1,000台・3億ドルを受注（仕様達成などが条件）
・PoCは約50万ドルの有償プログラムで、4社が契約済み

■Digit v4（既存モデル）→v5（新モデル）の変更点
・協調安全：柵で囲う運用が展開のボトルネックだったため、人の隣で働ける設計に
・稼働時間：4時間稼働・2時間充電 → 9分充電で90分稼働になり、1日20時間超稼働へ
・フリート管理や制御はほぼ出来上がっている印象

■コストと収支
・製造原価は15万ドル/台。年1万台の量産で約3万ドルまで下げる計画
・RaaSは月額8,500ドル＋導入費2.5万ドル
・2025年の売上は178万ドル

■顧客ROI（手元での試算含みます）
人の時給30ドルに対し、ロボの生産性を人の1/3と仮定（動画からの目視）すると、24時間365日動かしても人件費換算は月7,200ドルで、月額8,500ドルに届かない。ROIを合わせるには、作業スピードを今の約2倍にする必要がある。

[Sho Sakaino (境野 翔) @shosakaino]

力制御使って模倣学習すれば、3Dプリンタ製のハンドでも豆腐ぐらい操作出来るってこと全然知られてないっぽいので、共有しておきます。教師データはじゃがいもだけだったはずです。
反力は角度センサと電流値からの推定です。力センサや触覚センサは不要。Dynamixelのサーボモータが1つあるだけです。

[Sho Sakaino (境野 翔) @shosakaino]

QDD使わなくてもこれらのデモは出来るので、マニピュレータにQDDを使うべきかは、本当にちゃんと考えてから設計した方がいいと思っています。ロボットの性能は結局ハードウェアで制約されるので、sim2realギャップが減るから、程度の理由で選ぶべきではないと思います。

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

Muso ActionのHead of AI リョウさんがTokyo AIのイベントでトークします！
フィジカルAI開発の難所であるモデルの評価をシミュレーションで効率化する技術を発表します。
まだギリギリ空きがありそうなのでご予約ぜひ！

https://t.co/Kq6ZrDeZVS

[ハヤカワ五味 @hayakawagomi]

「AI時代なのにロボ組み立てしたことない人ばかりで意味不明すぎる、2024年にAI頑なに触らなかった人達みたい、理解不能ナンセンスありえない😭😭😭😭」と号泣してしまった。意味不明すぎて申し訳ない。

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

ELYZA Robotics設立おめでとうございます！
規模感も桁違いで、本当に楽しみですね。
またぜひお話しさせて下さい！

[Soneoka / ELYZA @sone_oak]

KDDIとELYZAで、フィジカルAIの新会社「ELYZA Robotics」を立ち上げました。

LLMをつくり、現場に届けてきた経験をもとに、ロボットの頭脳となる基盤モデルの研究開発と社会実装に取り組みまんでまいります。
全方位で採用を強化していますので、カジュアル面談などお気軽にどうぞ。

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

https://t.co/CjIdYTusRq

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

ロボット業界特化の採用エージェントTORCHさん主催のフィジカルAIミートアップにMuso Actionロボット開発責任者の菊竹さんと一緒に登壇します！
フィジカルAIの社会実装の実情や難しさ、その中での我々のアプローチや実際のお客様事例など、クローズドなイベントだからこそのお話ができればと思っています。ぜひフィジカルAIに興味のあるエンジニアさん、ぜひご参加登録お願いします！
2026年11月13日 18:30- @ LIFORK大手町
登録リンクは↓

[Yoshitaka Haribara 針原 佳貴 @_hariby]

🦾 「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」第2期の応募受付を開始 https://t.co/0LXON5oPwL @awscloud

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

https://t.co/ENu29XrDzW

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

ダイキンさまとのフィジカルAIの取り組みをプレスリリースさせていただきました！
「ロボット基盤モデル×業界特化モデル」のアプローチで、少量多品種の部品のキッティングを大阪 堺製作所の実際の現場での実用化を目指す取り組みです。
加えて、弊社が開発中（β）のフィジカルAIキットも活用いただき現場でのユースケース開拓も進めていただいています。

[Sho Sakaino (境野 翔) @shosakaino]

明後日10月13日からのCEATEC＠幕張メッセで、筑波大学モーションコントロール研究室ブース(5H201)にて、ムーンショット目標3「力制御がつなぐ情報世界と物理世界」の展示を行います！！ 我々筑波大学は皿の下膳、トマト採取、組み立て作業やります！(1/8)
#CEATEC2026

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

UR協働ロボットフェア2026に出展します
日時：
2026年10月8日 (木) , 9日 (金) 10-17時
場所：
アキバ・スクエア
ワンショットラーニングの改良版を実機デモ展示します。
製造業でのバラ積みピッキングで、簡単設定で、エッジケースにも現場ですぐに教えて育てるフィジカルAIです

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

https://t.co/wDkjQakZnT

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

三菱地所さんのオウンドメディアXtechにてMuso Actionを取り上げていただきました！
「100万台のロボット」とデカいこと言っていますが、本当に人生をかけてやっていきたいと思って進めています。
リンクは↓

[Sho Sakaino (境野 翔) @shosakaino]

我々のムーンショットのHPが公開されました。
「賢いロボット」と「速く精密なロボット」の間には、学会すら分かれるほど大きな断絶があります。
この壁を越え、人間のように作業できるロボットを実現する。そして社会実装する。そんな挑戦です。
https://t.co/1T1ipuk0BT

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

Physical Inteligenceとして公式にはおそらく初めての商用化事例として、Dandelion（チョコレート屋さん）での箱の組み立てタスクが公開

遠隔でのサポート不要で、（テーブル固定ロボットでなく、車輪移動式の）モバイルロボットにすることで、特に箱を積み上げに対応できたとのこと

[Chelsea Finn @chelseabfinn]

A video from a Pi robot deployed at Dandelion Chocolate, fully autonomous w/ no interventions. 🤖

Deploying robots has taught us surprising lessons about the gap between proof-of-concept (i.e. building one box) and real-world utility (productively building boxes for hours).

I expected that the hard part is building the box, since it’s the most dexterous, but that wasn't what we found. Counterintuitively, the hardest part was reliably stacking the boxes. Our original table-mounted robot had poor visibility of the stack without special separately-mounted cameras. Plus, stacking requires more generalization (each box is placed in a different location), and an imprecisely-placed box can lead the entire stack to collapse many boxes later.

We recently switched this deployment over to a mobile robot, and it's fun to watch the robot being completely self sufficient for multiple hours. 🙂 Data and feedback from real world use-cases like these are quite valuable for the π pre-trained model as we scale!

[Yuya Unno @unnonouno]

8年くらい前に家庭向けロボ議論した時に、天井レール型では、という話をしていたのでMWには期待している

[成田 修造 / Shuzo Narita @shuzonarita]

昨日の記者発表の様子、日経新聞でも取り上げていただきました。

総勢150名以上雨の中きていただいて、テレビでも日テレEvery、テレ朝グッドモーニング、テレ東WBSで各社取り上げていただいています

ちょっと出ている情報が多すぎるので、徐々に出していきます😌