AIがロボット犬を自律操作 Anthropic「フィジカル・エージェンティックAIの時代に入りつつある」

人間の介入を受けることなく、AIモデルがロボット犬を自律的に操作する実験に成功したとAnthropicが発表した。同社は「フィジカルAI」がエージェント化する時代に入りつつあるとしている。

[＠IT]

　Anthropicは2026年6月18日（米国時間）、同社のAIモデル「Claude」を用いて市販の4足歩行ロボットを制御する実験プロジェクト「Project Fetch」の第2段階を実施し、成果を公開した。今回の実験で、AIモデルが人間の助けを受けることなく、ロボットの制御を行えることが示されたという。

　このプロジェクトは、2025年8月に実施された第1段階の実験にさかのぼる。ロボティクスの専門知識を持たないAnthropicの従業員らがチームを組み、当時の最先端モデルである「Claude 4.1 Opus」の支援を受けながら、メーカー製のロボット犬のコントローラーの操作、ビデオやLiDARセンサーへの接続、手動制御プログラムの記述、最終的な自律タスクの構築といった一連の高度なステップに挑戦した。

　この実験において、Claudeの支援を受けたチームは、自分たちの知恵とインターネット検索のみに頼ったチームをスピードと成果の双方で圧倒し、AIが人間の複雑なエンジニアリング作業を大幅に加速させることを証明していた。

　今回発表された第2弾の実験結果のポイントは、AIが人間の補助役として動くのではなく、自らが主導権を握ってロボットの制御タスクを遂行した点にある。研究チームは、新しいAIモデル「Claude 4.7 Opus」を開発者向けのエージェントツール「Claude Code」に組み込み、ロボット犬の操作を直接モデルに委ねる実験を3回にわたって試みた。人間の役割は、基本的にはラップトップPCをロボットに接続し、最初の指示を入力した後は、Claudeが提案するコマンドの実行やタスクの切り替えを承認するだけに留められた。

　Claude 4.7 Opusは、2025年時点で人間のエンジニアが頭を悩ませていた多くの技術的課題、例えばロボットの各種センサーとのインタフェースをどのように構築するかといった判断を瞬時に下した。モデルが生成したコードの多くは、最初からエラーを起こすことなく正確に動作したという。特筆すべきは、Claude 4.7 Opusが生成したコードの総量が、第1段階の実験でClaudeの支援を受けた人間チームが作成したコード量よりも、はるかに少なかったことだ。それにもかかわらず、実行タスクの成果については、過去のどのチームと同等か、あるいはそれを上回る効率性を叩き出した。

　一方で、今回の実験はLLM（大規模言語モデル）が物理世界を認識して操作することの難しさも浮き彫りにしたという。一連の実験は、プロジェクト名にもなっている「Fetch（取ってくる）」の実行がテーマ。周囲の環境からのフィードバックを得ながら、ビーチボールをロボット犬の体で優しく押し、スタート地点まで正確に持ち帰るというタスクで、最新モデルは依然として苦戦した。

　Anthropicは、「今回の実験結果が即座にロボティクス分野における決定的なブレークスルーを意味するものではない」と分析している。特定の物理タスクに最適化した制御ポリシーをAI自らが書き上げたり、独自のロボットシステムを設計したりする領域に到達するには、さらなる研究が必要だという。物理世界に適応し、柔軟に身体を動かせる「身体性を持った言語モデル」を実現するには、まだ強固な障壁が存在している。

　しかし同社は、AIの進化スピードの恐るべき速さを強調する。

　「かつて、AIモデルが自らソフトウェアツールを構築してタスクを解決するなどということは荒唐無稽な夢物語だと思われていたが、それは今や現実のものとなっている。私たちはまさに今、『フィジカル・エージェンティックAI』の時代に足を踏み入れようとしているのかもしれない」とAnthropicは述べている。