Unitree G1：人型ロボット開発の国内現場ルポ｜フィジカルAIの実装現場と日本の立ち位置

フィジカルAIとは、現実世界で動く機械に知能を与える技術である。

世界では人型ロボットの社会実装に向けた開発競争が加速しています。TECH+（ものづくりニュース）の取材記事は、二足歩行ロボットの研究開発で先行してきた日本が、社会実装を見据えた競争では後れを取っているという問題意識から、ハカルスの取り組みを紹介しています。京都のAI開発スタートアップ・ハカルスが立ち上げたのが、実機を使った開発支援拠点です。中国製ヒューマノイド「Unitree G1」とNVIDIA Isaac Simをそろえ、エンジニアが伴走する。この拠点「HACARUS Humanoid Lab」を、ものづくりニュースの取材内容をもとに現場目線で読み解きます。

フィジカルAIとは｜人型ロボットを動かすAIの現在地

フィジカルAI（physical AI、現実世界で身体を持つ機械に知能を与えるAI技術の総称）は、いまロボット開発の中心テーマになっています。チャットや画像生成のように画面の中で完結するAIと違い、フィジカルAIは「現実の物体に触れ、歩き、作業する」という難しさを背負う。ここが従来のソフトウェアAIとの決定的な違いです。

人型ロボットの開発というと、関節やモーター、二足歩行の機構といったハードウェアの話を思い浮かべる人が多いかもしれません。けれど近年は、それを学習・制御するAI側の重要性が急速に高まっています。具体的には、次の3つの学習・制御の考え方が鍵を握ります。

強化学習（試行錯誤を繰り返して、うまくいく動きに報酬を与えて学ばせる手法）は、転ばずに歩く、バランスを取り戻すといった動作の習得に使われます。模倣学習（人間の動きやお手本のデータをまねて動作を覚えさせる手法）は、手作業のような複雑な動きを自律化させたいときに効く。そしてVLA（Vision-Language-Action、視覚と言語と行動を結びつけて指示通りに動かすモデルのこと）は、「あの箱を持ち上げて」のような言葉での指示を、ロボットの動作へ橋渡しします。

つまり、人型ロボットを現場で役立てるには、機体そのものよりも「どう学習させ、どう制御するか」のノウハウが要る。ただしハカルスは、日本では実機を使った技術検証に着手するまでのハードルが高く、開発環境の構築に時間とコストがかかる点を課題として挙げています。その入口を広げようとしているのが、次に紹介する取材先です。

国内の現場ルポ｜HACARUS Humanoid Labが実機検証のハードルを下げる

ものづくりニュースの取材によれば、ハカルスは本社の一角に開発スペースを設け、ヒューマノイドロボットの社会実装を支援する拠点「HACARUS Humanoid Lab」を開設しました。中核に据えられているのが、中国製ヒューマノイドロボットのUnitree G1。動作をシミュレーションするNVIDIA Isaac Simなどの開発ツールがすぐ使える状態で用意され、同社のロボットエンジニアが伴走する形でサポートします。

このラボの特徴は、実機・開発環境・技術支援をまとめて利用できる点にあります。レンタルで人型ロボットを借りられるサービスは他にもありますが、マニュアルがなく開発環境の構築だけで手間がかかり、検証に入る前段階のハードルが高いという課題があるとされます。その点このラボでは、開発環境がそろっているうえに経験あるエンジニアが助言する。ハードウェアを買い切って資産化してしまうリスクも抑えられる、という設計です。

ハカルス代表取締役・染田貴志氏は取材で、ヒューマノイド開発を一度にすべて自前で進めるのではなく、目的に応じて必要な要素をラボで試しながら検討してほしいという趣旨を語っています。

「全部を自前でそろえる」のではなく「必要なものを選んで試す」という入り方を促している点が、このラボの性格をよく表しています。

ラボに用意された機材と開発ツール

ラボの構成はシンプルです。実機のUnitree G1があり、その動作を仮想空間で検証するNVIDIA Isaac Simがあり、そこに同社のロボットエンジニアの伴走が加わる。この3点セットが「すぐに開発を始められる環境」を成立させています。

実機とシミュレータが両方そろっている意味は小さくありません。いきなり実機で危険な動作を試すと機体や周囲を傷めるおそれがあるため、まず仮想空間で動かして確認し、安全を見ながら実機へ移すという流れが取れる。この検証サイクルを自前でゼロから組むのが、本来はもっとも骨の折れる作業でした。

利用料金と期間

気になるのが料金面。現在の公式特設ページでは、日額10万円（税別）〜、初日は技術スタッフによるオンボーディング10万円（税別）が必須、最低利用期間は5日間〜と案内されています。なお、2026年5月29日掲載のTECH+取材記事では、取材時点の説明として、ロボットのレンタル料とサポート費用が各10万円/日（税別）と報じられています。料金体系は利用内容によって異なる可能性があるため、最新の総額はハカルスへの確認が必要です。基本的にはラボ内で作業を行い、社外で作業する場合の費用やオプションは別途相談という扱いです。

最低5日間からの利用なので、初期費用はまとまった規模になります。安い金額ではありません。ただ、人型ロボットの実機を購入し、開発環境を一から構築する手間とコストを思えば、「まず試して見極める」段階の費用としては現実的な水準だと言えます。正確な総額は構成や期間で変わるため、検討時はハカルスへ見積もりを取るのが確実です。

ラボで何ができるか｜基礎から強化学習・模倣学習・VLA検証まで

このラボでは、何をどこまでできるのでしょうか。利用方法は、基本操作とシミュレーション環境を習得する「基礎」と、目的に合わせた4つのコースに分かれています。決まったメニューを順番にこなすのではなく、必要に応じて個別に提供される点が特徴です。

下の表に、基礎と4コースの内容を整理しました。なお習得にかかる時間は、基本操作を覚えるだけでも最低1週間、目的や操作の複雑度に応じて数週間から半年とされています。コースごとの細かい期間内訳は取材内容には示されていないため、ここでは全体の範囲として捉えてください。

表の通り、入口の「基礎」をまず固め、そこから目的に応じて4コースのどれかへ進む形です。全部を順にこなす必要はありません。歩行を安定させたい企業はコース2へ、手作業の自律化を狙う企業はコース3へ、というように、課題に直結したメニューだけを選べる。この柔軟さが「必要なものを選んで試す」という方針を支えています。

目的別4コースの中身

4コースを、AI技術の観点でもう一度ならべてみます。コース1は公開済みモデルをそのまま活用するので、もっとも入りやすい。コース2の強化学習は、ロボティクスで歩行制御の定番アプローチとされ、転倒しにくい歩き方を試行錯誤で獲得させます。コース3の模倣学習は、人の動きをお手本にして複雑な手作業を覚えさせる方向。そしてコース4はVLAの検証で、自然言語による指示をどこまで動作へ落とせるかを確かめる段階です。

3つの実機デモが示す到達点

公開日には、ラボでどんな開発ができるかを示す3つの実機デモが披露されました。1つ目は、XRヘッドセットでユーザーの手の動きを認識し、それをそのままロボットへ反映させるもの。人が動けばロボットも動く、いわゆる遠隔操作と模倣学習の入口にあたるデモです。残るデモも含め、「人が教える」段階から「ロボットが自律的に動く」段階までの幅を、実機で見せた格好になります。

現場実装への3ステップ｜製造業・インフラへの導入プロセス

ラボで動かせるようになったとして、そこから実際の現場へ持っていくまでには距離があります。ハカルスは、企業が導入するには3つのステップが必要だと考えているとされます。実装までの道のりを具体的に描けている点が、取材ルポとして読みごたえのある部分です。

導入までの3ステップと開発期間の目安

導入プロセスは段階的に進みます。最初のステップはラボ内での操作・開発。次のステップでデジタルツイン（現実の設備や環境を仮想空間に再現したもの）の活用や、実際の導入に近い環境でのテストを行う。そして最終ステップで、実際の現場へ実装します。

注目したいのが時間。できるだけスピーディーに進めるためエンジニアが伴走しますが、実装まで行う場合、案件ごとの開発期間は3年程度を想定しているとのこと。人型ロボットの社会実装が「来年すぐ」という話ではなく、数年スパンの取り組みだとわかります。この現実的な時間感覚を最初に共有してくれる点は、検討する企業にとってむしろ誠実な情報でしょう。

なぜ製造業・インフラが狙いなのか

ターゲットとして想定されているのは、これまでハカルスが外観検査AIや労災防止AIなどで支援してきた製造業やインフラ業です。なぜこの2業界なのか。理由は同社のこれまでの実績と地続きである点にあります。

ハカルスは独自のデータサイエンスのノウハウで、データ収集やアノテーション（AIに学習させるためにデータへ正解ラベルを付ける作業）にかかる工数を削減してきた実績を持つとされます。さらに、クラウドを前提としないエッジAI（端末側でAI処理を完結させる方式）の活用も同社の強み。国内外で700件を超えるプロジェクトを通じて現場のニーズを蓄積してきたといい、その蓄積をロボット開発でも活かす狙いです。製造現場の検査や安全管理という、すでに土地勘のある領域から人型ロボットを入れていく。理にかなった選び方だと言えます。

なぜUnitree G1なのか｜日本市場での実機選定の現実

ラボの中核にUnitree G1が選ばれたのには、明確な理由があります。取材では、このロボットが日本市場で開発・検証するうえで「現時点でマストな選択」だと語られました。中国製を選ぶ判断の背景を整理します。

選定理由は主に3点です。第一に、コストバランスの良い中国製ヒューマノイドの中で2次開発（メーカーが用意した機体をベースに、利用者側が独自の機能や制御を作り込むこと）がしやすいこと。第二に、取材では日本の技適（電波法に基づく技術基準適合証明）を取得済みと説明されている点。無線機能を持つ機器は技適がないと国内で電波を発する利用ができないため、ここは実務上重要です。ただし技適はあくまでWi-Fi・Bluetoothなど無線設備に対する電波法上の要件であり、ロボット運用全体の合法性まで保証するものではありません。第三に、今後の生産量増加が見込まれ、いざ実装する段階になったときに購入しやすいと考えられること。

ただし、ハカルスとしてはUnitreeに固執しているわけではないとのこと。今後のロボット産業の情勢を見ながら、場合によっては他の機種でも対応するとしています。海外では、Hyundai Motor Group傘下のBoston Dynamicsが開発するAtlasのように、機体開発から工場導入までを大規模に進める取り組みもあります（Hyundai Motor Groupは米国工場へのAtlas導入を2028年から計画しています）。一方でハカルスの取り組みは、機体を一から自社開発するのではなく、既存のヒューマノイド実機を活用して現場実装の知見を蓄積するアプローチの一例といえます。「機体を自前で作るか」「動かすノウハウを先に蓄えるか」というアプローチの方向性の差は、はっきりと読み取れます。

日本の立ち位置｜世界の開発競争と「裾野を下げる」流れ

ここまで見てきた事実を、日本全体の文脈に置き直してみます。二足歩行ロボットで先行していたはずの日本が、社会実装の局面でなぜ後れを取ったのか。そして、その状況はこれから巻き返せるのか。

先行と遅れ｜日本が二の足を踏んだ背景

かつて日本は二足歩行ロボットの研究開発で世界をリードしていました。にもかかわらず、社会実装に向けた開発競争では遅れが指摘される状況です。背景には、企業が開発に二の足を踏む構造的な壁があります。経験がなければ人型ロボットの開発は難しく、時間がかかる。実機を買えば資産化のリスクを抱え、レンタルしてもマニュアルがなく環境構築でつまずく。検証にたどり着く前の段階で、コストと手間と人材という複数の壁が立ちはだかってきました。

この「入口の壁」を一つずつ取り除いているのが、HACARUS Humanoid Labのモデルです。実機を買わなくていい、環境構築は済んでいる、エンジニアが伴走する。壁を個別に下げることで、これまで二の足を踏んでいた企業が一歩を踏み出せるようにしている。日本の立ち位置は「ただ遅れている」のではなく、「巻き返すための足場づくりが始まった段階」だと捉えるのが、現場を見たうえでの妥当な見方でしょう。

開発の裾野が下がる局面で

人型ロボットそのものだけでなく、AIを動かす環境の側でも「手の届く範囲が広がっている」傾向は各所で見られます。かつては大規模な計算資源を前提としたAI開発も、近年はより小さな構成で試せる選択肢が増えてきました。エッジAIを軸に据えるハカルスの方針も、この「現場の近くで、過大な投資なしにAIを動かす」流れと方向を同じくしています。

実機を持たずに人型ロボット開発を始められる検証環境というビジネスモデルは、まさに「裾野を下げる」取り組みそのもの。高い壁の前で立ちすくむのではなく、低くなった段差から登り始める。日本の巻き返しの条件があるとすれば、こうした足場を使って実装ノウハウを着実に貯め、製造業やインフラといった土地勘のある現場から成果を積み上げていくことに尽きます。

まとめ

実機を購入せず、技術支援を受けながら人型ロボットの検証を始められる選択肢が、国内に登場しました。HACARUS Humanoid LabはUnitree G1とNVIDIA Isaac Simをそろえ、エンジニアの伴走付きで、公式表示は日額10万円（税別）〜・最低5日間から（取材時点ではレンタルとサポートで各10万円/日と説明、詳細は要見積もり）。導入は3ステップで進み、案件全体では3年程度を見込みます。Unitree G1が選ばれた理由は、2次開発のしやすさ、取材で語られた日本の技適取得、調達のしやすさ。ハカルスは、Unitree G1を活用し、企業が実機検証と実装ノウハウの蓄積を始めやすい環境を提供しています。これは、日本企業がヒューマノイド活用を検討する際の現実的な選択肢の一つです。

人型ロボットの検証を考えているなら、まず確認すべきは3点。自社が解きたい用途（歩行か、手作業の自律化か、言語指示での制御か）、かけられる期間、そして予算です。この3つを整理すれば、基礎から始めるのか、特定コースに絞るのかが見えてきます。表のメニューと自社の課題を照らし合わせるところから始めてみてください。

よくある質問（FAQ）

Q. HACARUS Humanoid Lab はいくらから使えますか？

ハカルス公式の特設ページでは、日額10万円（税別）〜、初日はオンボーディングが必須で10万円（税別）、最低5日間からと案内されています。取材時点ではレンタル料とサポート費用が各10万円/日（税別）と説明されていました。具体的な費用は利用内容・期間・体制で変わるため、正確な総額はハカルスへの見積もり確認が必要です。社外での作業費用やオプションは別途相談です。

Q. ロボットを買わなくても人型ロボット開発はできますか？

できます。このラボは実機のUnitree G1をレンタルで使い、エンジニアの伴走を受けながら開発・検証を進める形です。現場実装の段階での機体の調達方法（購入・リース・別契約など）や契約条件については、ハカルスへの確認が必要です。

Q. なぜ中国製のUnitree G1が選ばれているのですか？

コストバランスの良い中国製ヒューマノイドの中で2次開発がしやすいこと、取材で日本の技適を取得済みと説明されていること、生産量増加が見込まれ実装時に購入しやすいことが理由です。技適はWi-Fi・Bluetoothなど無線設備に対する電波法上の要件で、運用前には機体の技適マークや認証番号を確認しておくのが安全です。ハカルスはUnitreeに固執せず、情勢次第で他機種にも対応するとしています。

Q. 導入までどのくらいの期間がかかりますか？

基本操作を覚えるだけでも最低1週間、目的や操作の複雑度に応じて数週間から半年が目安です。ラボ内開発からデジタルツイン活用・現場実装までの案件全体では、3年程度を想定しているとされます。

参考資料

• HACARUS公式特設ページ「HACARUS Humanoid Lab フィジカルAIラボ」（料金・最低利用期間・提供サービス・機材）
• HACARUS公式プレスリリース「HACARUS、ヒューマノイド活用の初期検証を加速する『HACARUS Humanoid Lab』を始動」2026年4月1日（ラボ開設・本社保有の実機/検証環境・伴走支援）
• マイナビニュース TECH+「フィジカルAIフル活用。人型ロボを実機で試せる、ハカルスの開発支援現場を見た」2026年5月29日（コース・期間・3つのデモ・取材時点の料金・技適に関する説明・700件超の実績）
• Unitree Robotics 公式（Unitree G1 製品情報・SDK Development Guide）
• NVIDIA 公式: Isaac Sim（シミュレーション・強化学習/模倣学習）
• NVIDIA 公式: Physical AI（フィジカルAI）解説

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