なぜ「触覚」が物理AIの未来にとって不可欠なのか
Haply 共同創業者のコリン・ギャラチャー氏が、「Robot Builders Club」のホストであるアリ・アフザル氏と対談し、ハプティクス、ロボティクス、フィジカルAI、そして人間と機械の相互作用の未来について深く語り合いました。この対談では、フォースフィードバック技術が、人間がロボットを操作したり、物理的な作業を実演したり、動きを通じて人間の知識を知的な機械に伝達したりする上で、どのように役立つかについて探求しています。
2026年7月25日公開
主なポイント
従来のコンピュータインターフェースは、2次元の画面向けに設計されたものであり、3次元環境における物理的な相互作用を想定したものではありませんでした。
フォースフィードバック・ハプティクスにより、ユーザーはロボットを操作したり、デジタルオブジェクトとやり取りしたりする際に、接触感、抵抗感、動きを感じることができます。
動きは、物理的な知識をロボットに伝えるための「言語」として機能し得る。
シミュレーションや合成データは有用ですが、ロボットの挙動を洗練させるためには、実世界における人間のデモンストレーションが依然として不可欠です。
ロボットが慣れない作業や予測不可能な環境に直面するにつれ、遠隔操作や共有自律性は今後も重要であり続けるだろう。
Haply同社の当面の重点分野には、ロボット工学におけるデータ収集やポリシーに関するトレーニングに加え、プロフェッショナル向けの3Dモデリングおよび設計ワークフローが含まれています。
使いやすいインターフェースとよく設計されたワークフローがあれば、ロボット工学の専門知識がなくても、より多くの人々がロボットを操作・訓練できるようになります。
マウスの枠を超えて
人間の手があれば、私たちはほとんど労力を費やすことなく、この物理的な世界を自在に動き回ることができます。見慣れない物体を手に取り、握り方を調整し、抵抗を感じ取り、重さや位置の変化に対応することも、すべての動きを意識的に計算することなく行えるのです。
従来のコンピュータインターフェースを通じてその機能を再現することは困難である。
マウスは、2次元画面上でポインティング、クリック、およびナビゲーションを行うために開発されました。しかし、ロボットアームの制御、デジタルモデルの操作、あるいは3次元空間内の物体との相互作用に伴う動き、向き、力を自然に伝えることはできません。
アリ・アフザルとの対談の中で、コリンはHaplyの技術を「一種の3次元マウス」と表現した。
ハプティックデバイスを使えば、平らな面上でカーソルを動かす代わりに、ロボットやデジタル環境からの力覚フィードバックを受けながら、空間内を自然に移動することができます。
そのフィードバックは、接触、抵抗、境界、そして物理的な制約を伝えることができます。これにより、ユーザーは視覚情報だけでは得られないさらなる情報を得ることができ、人間の動きとロボットやデジタルによる動作との間に、より直接的なつながりが生まれます。
これは、危険な産業環境でのロボットの制御、水中での遠隔作業、科学的な試料の採取、あるいは小型で繊細な部品の取り扱いを行う際に、特に重要となります。
フォースフィードバックが重要な理由
「ハプティクス」という用語は、触覚に基づくフィードバックのさまざまな形態を指します。携帯電話の振動は、その代表的な例の一つです。
Haply フォースフィードバックに重点を置いています。
フォースフィードバック技術は、単に振動を発生させるだけでなく、ロボットやデジタル環境内で起きている状況に応じて、抵抗や動きを与えることができます。ユーザーは、仮想のツールが物体に接触したとき、ロボットが障害物にぶつかったとき、あるいは追加の力が加わったときなどを、体で感じ取ることができます。
この物理的な情報があれば、ユーザーが視覚情報だけに頼る必要がなくなるため、精度を向上させることができます。
このコンセプトは、外科用ロボットなどの分野ですでにその価値を実証しています。外科医は、自然な手の動きを精密なロボットの動作に変換するインターフェースを通じて、高度なロボットシステムを操作することができ、ロボット工学のエンジニアのように考える必要はありません。
Haply 同社は、産業用ロボット、遠隔操作、研究、シミュレーション、3D設計など、より幅広い分野において、同様の直感的な操作性を実現すべく取り組んでいる。
この基本的なインターフェースは、物理的なスケールが大きく異なるさまざまな作業に対応可能です。その範囲は、砂粒よりも小さな電子部品の操作から、遠隔地の鉱山や水中環境、あるいはその他の立ち入りが困難な場所での重機の制御にまで及びます。
人々が信頼できる技術の設計
ハプティック技術が広く普及するためには、性能だけでは不十分です。
フォースフィードバックデバイスは能動的に動き、力を加えることができるため、その動作は予測可能でなければなりません。もしデバイスが予期せず振動したり、机の上を移動したり、ユーザーには理解できないような反応を示したりすると、信頼はたちまち失われてしまいます。
コリンは、このことがユーザー体験を製品開発において最も重要かつ困難な要素の一つにしている、と説明した。
適切に設計されたハプティックインターフェースは、自然で安定感があり、直感的に理解できるものであるべきです。ユーザーは、操作を間違えているのではないか、あるいはデバイスが予期せぬ反応を示すのではないか、といった不安を抱く必要はありません。
これには、精密なハードウェア以上のものが必要です。綿密に考え抜かれたソフトウェア、安全システム、そしてインタラクションデザインが求められます。
あらゆる動作について検討する必要があります。デジタルオブジェクトが所定の位置にカチッと収まったとき、ユーザーはどのような感覚を抱くべきでしょうか？ツールが作業領域の境界に達したときは、どのような動作が起こるべきでしょうか？デバイスは、表面の状態、衝突、あるいは抵抗の変化をどのように伝えるべきでしょうか？
最高の安全性や使いやすさを実現する機能は、多くの場合、ユーザーには気づかれないものです。それらは、単にその体験に「信頼感」を与えてくれるのです。
Haply にとって、信頼性とアクセシビリティを重視することは、専門的な研究室の枠を超えて、日常的な業務フローに組み込める技術を構築する上で極めて重要です。
物理AIのための言語としてのモーション
コリンとアリの会話の中で特に印象的な考えの一つは、動きが言語としての役割を果たし得るというものである。
テキストや音声を通じて、人間は言語モデルに考えを伝えることができます。私たちは指示を与え、結果を確認し、意図した内容が反映されるまで出力を調整していきます。
物理AIも同様のプロセスを必要としますが、そこで伝達される情報は「動き」です。
人は、物体をどのように持ち上げるべきか、どれくらいの力を加えるべきか、道具を空間内でどのように動かすべきか、あるいは予期せぬ事態が発生した際にロボットがどのように反応すべきかを、示す方法が必要なのです。
ハプティックインターフェースは、その動きを正確に捉えるのに役立ちます。
キーボードや音声認識システムが言語ベースのAIのためのインターフェースを提供するのと同様に、ハプティックデバイスは、物理的な知識をロボットに伝えるためのインターフェースを提供することができる。
これにより、デモンストレーション、評価、改良のためのワークフローが構築されます。人はロボットにタスクの実行方法を示し、その結果として現れた動作を確認し、システムの改善が必要な部分については追加のデモンストレーションを行うことができます。
この文脈において、運動とは単なる動きのことではない。それは情報そのものである。
シミュレーションと実地デモンストレーションの組み合わせ
シミュレーションと強化学習を活用することで、フィジカルAI向けの合成トレーニングデータを大量に生成することができる。
これらのツールは、ロボットシステムが物理的なハードウェアや実環境に常時アクセスする必要なく、タスクを繰り返し練習できるという点で有用です。
しかし、シミュレーションだけでは、物理世界の複雑さを完全に再現できない可能性がある。
素材によって、硬度、重量、質感、柔軟性が異なります。物体は予期せぬ動きをする場合があります。工具が滑ることもあります。作業環境には、損傷や障害物など、完全に再現することが困難な状況が存在する場合があります。
実世界における人間のデモンストレーションは、シミュレーションでは見落とされがちな文脈を把握するのに役立ちます。
コリンは、この課題を、ある言語モデルが生成したコンテンツのみを用いて別の言語モデルを学習させることに例えました。合成情報は有用である場合もありますが、それでもなお、人間による本物の知識や行動に基づいており、そこから恩恵を受けるのです。
ロボット工学において、人間によるデモンストレーションはその基礎となるものです。
人はタスク全体を実演することも、ロボットが苦戦している部分だけに焦点を当てて実演することもできます。こうした実演を活用することで、行動全体を最初から再学習させることなく、ポリシーを微調整することができます。
したがって、シミュレーションと人間による介入は互いに補完し合う関係にある。シミュレーションは規模の拡大を支え、実世界での実証実験は精度と実用性の向上に寄与する。
なぜロボットには依然として人間の指導が必要なのか
ロボット技術が進歩するにつれ、完全な自律化によって人間の制御が不要になると考えがちだ。
コリンは、その移行がもっと緩やかなものになると予想している。
ロボットは、日常的な作業や反復的な作業を非常に高い能力でこなせるようになるかもしれませんが、現実の世界には膨大な数の例外的なケースが存在します。見慣れないドアノブ、破損した部品、珍しい物体、あるいは予期せぬ障害物などには、人間の判断が必要になる場合があります。
遠隔操作により、ロボットがそうした状況のいずれかに陥った際に、人が介入することが可能になります。
オペレーターは遠隔で問題を解決することができ、そのやり取りはシステムの将来のバージョンに向けた新たな学習データとなります。時間が経つにつれて、ロボットはより多くの状況を自律的に処理できるようになるかもしれません。
これにより、人々が複数のロボットを監視し、必要な場合にのみ介入するという「共有自律」のモデルが構築される。
各オペレーターによるロボットの操作頻度は低下する一方で、ロボットの総数は大幅に増加する可能性がある。1人のオペレーターが1台の機械を継続的に操作するのではなく、1人のオペレーターが複数のロボット群を統括し、困難な状況ではサポートを行うという形になるかもしれない。
コリンは、テレオペレーションをこの10年間のロボット工学の発展における重要な要素であると述べ、システムがより多くのデータを収集し、実環境での介入から学習するにつれて、自律性が徐々に高まっていくと指摘した。
ワークフローが導入の成否を左右する
より優れたロボットや、より高性能なAIモデルは、解決策の一部に過ぎない。
また、人々はそれらを活用するための実践的な方法も必要としています。
インタビューを通じて、コリンはワークフローの重要性を繰り返し強調した。システムが技術的にどれほど高度であっても、作業の実施方法、エラーの修正方法、結果データの確認方法、あるいは実際の作業環境でのロボットの導入方法を人々が理解できなければ、有意義な価値を生み出すことはできない。
また、これらのワークフローは、ロボットシステムインテグレーターではない人々でも利用できるようにする必要があります。
倉庫作業員、研究者、設計者、あるいは技術者は、その背後にあるすべての計算、座標系、制御ループを理解していなくても、ロボットシステムを操作できるべきである。
これが、Haply が、人間の自然な動きをロボットの動作に変換する直感的なインターフェースの開発に注力している理由の一つです。
身体的なタスクの実証、改良、反復が容易になればなるほど、組織はより効果的にデータを収集し、有用なフィジカルAIアプリケーションを開発できるようになります。
Haplyの現在の重点分野
Haply同社の当面の事業上の重点は、2つの主要分野に置かれている。
1つ目は、ロボット工学におけるデータ収集、遠隔操作、およびポリシー学習です。ハプティックインターフェースを活用することで、人間は精密な物理的タスクを実演したり、ロボットシステムを制御したり、フィジカルAIの向上に必要な実世界の動作データを生成したりすることが可能になります。
2つ目は、プロ向けの3Dモデリングとデザインです。
これらのアプリケーションは一見異なるように見えるかもしれませんが、その根底には「ユーザーが動きを表現し、3次元空間で自然にインタラクションできるようにする」という共通の機能によって結びついています。
CES 2026において、Haply は、ロボティクス分野のデータ収集および3D設計における応用が評価され、2つのイノベーション賞を受賞しました。
Haply Hexagon との提携は、 Freeformを用いた作業を含め、ハプティックインタラクションとプロフェッショナル向けの3Dデザインワークフローとの関連性をさらに浮き彫りにしています。Geomagic
これらの分野を総合すると、同じハプティックインターフェースが、物理的な機械とデジタル環境の両方をどのようにサポートできるかが明らかになります。
ロボット工学から3Dデザインまで
ハプティック技術は、デジタル彫刻や3Dモデリングなどの分野で、かねてより活用されてきました。
これにより、デザイナーは従来のマウスを使う場合よりも、仮想の表面を「触れる」感覚を得たり、オブジェクトを空間的に配置したり、デジタルコンテンツをより直感的に操作したりすることができるようになります。
会話の中で、コリンとアリは、Geomagic Freeform、Blender、Maya、Unity、Unreal Engineといったソフトウェアや開発環境を横断するプロフェッショナルなワークフローについて話し合いました。
デザイナー、アーティスト、教育者、開発者にとって、ハプティクスは3次元コンテンツとより自然にインタラクションする手段を生み出すことができます。
MinVerse これは、Haplyが、そうした操作をより利用しやすくするための取り組みの一環です。この機能は、慣れ親しんだデスクトップ操作をサポートしつつ、3次元フォースフィードバックインターフェースへの移行も可能にし、ユーザーが従来のワークフローと新しい空間制御の形式の間をスムーズに行き来できるよう支援します。
長期的には、同様のインターフェースがゲームやインタラクティブな学習、その他の消費者向けアプリケーションにも活用される可能性がある。しかし、Haplyが現在注力しているのは、ハプティクスが明確な価値をもたらすことができる、プロフェッショナル向けおよび生産性向上のためのワークフローである。
人間とロボットの協働のためのプラットフォームの構築
Haply同社の技術は、さまざまなレベルの精度、アクセシビリティ、およびアプリケーションの複雑さに対応できるよう設計されています。
Inverse3 ロボット工学、シミュレーション、研究、および高度な技術ワークフロー向けに、高精度な力フィードバック制御を提供します。
MinVerse デザイン、教育、クリエイティブ作業、およびその他の使いやすい業務用アプリケーションに、直感的な3次元操作機能をもたらします。
HARP「Human Advanced Robotics Platform」は、ユーザーがHaply インターフェースをロボットシステムに接続し、遠隔操作のワークフローを構築し、フィジカルAI開発のためのデータ収集を支援するものです。
これらの技術が相まって、動きやタッチを通じてデジタルシステムと物理システムの両方と対話するための基盤を築いています。
その目的は、単に新たなコントローラーを作るだけではありません。人々が物理的な知識をインテリジェントマシンに伝えるのを支援するプラットフォームを構築することにあります。
物理AIをより人間らしくする
ロボット工学の未来は、自律性だけにかかっているわけではない。
それは、人々がロボットにどれほど効果的に指導し、その作業を監督し、現実世界で予期せぬ事態が発生した際に適切に介入できるかによって決まるでしょう。
「タッチ」は、そのつながりの重要な一端を担っています。
フォースフィードバック技術は、ロボットが周囲の環境とどのように相互作用しているかを理解したり、タスクの正しい実行方法を実演したり、デジタル環境や物理的な環境とより自然にやり取りしたりするのに役立ちます。
コリンとアリがインタビューを通じて語っているように、課題は単に高性能な機械を構築することだけではありません。人々がそれらと協働できるようにするインターフェースやワークフローを構築することにあるのです。
ハプティクスにより、物理的な相互作用をより正確で、利用しやすく、直感的なものにすることで、フィジカルAIの未来が、それを導く人々と密接に結びついたままであることを保証するのに役立ちます。
「Haply 」の共同創業者であるコリン・ギャラチャー氏とアリ・アフザル氏による対談の全編を、「Robot Builders Club」ポッドキャストでご覧ください。ハプティクス、ロボットのトレーニング、遠隔操作、そして人間と機械の相互作用の未来について、さらに詳しく知ることができます。
