ヒューマノイド基礎モデル報告書
Humanoid Foundation Models
頭脳が作り直されています——VLAから予測型ワールドモデルへ。
ヒューマノイド・ワールドモデルは、身体性AIの新しい頭脳です。知覚を行動へと変換するシステムは、Vision-Language-Actionモデルから、行動する前にその結果を想像できる予測型ワールドモデルへと移行しつつあります。
本レポートはこの転換を最初から最後まで体系的にマッピングし、重要な40の基盤モデルを独立して評価した上で、この技術が実際にいつ信頼できるようになるのかを冷静に問います。
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なぜインテリジェンス層なのか——そしてなぜ今なのか
ハードウェアは集約が進み、今やオープンな競争は“頭脳”に移っています。VLAからヒューマノイド・ワールドモデルへの転換は数年ではなく数ヶ月単位で進行しており、勝ち残るアーキテクチャがスタック全体を規定することになります。本レポートは、何が変化しているのか、誰がリードしているのか、そしてそれが6つの読者層にとって何を意味するのかをお伝えします。
投資家・企業戦略担当者
138億ドル規模の資金の流れがどこに向かっているか、どのアーキテクチャが勝っているか、そして売上の何年も先を織り込んだバリュエーションの読み方。
ロボティクス・AIエンジニア
4つのアーキテクチャ・パラダイム、System 1/System 2の収束、そしてこの分野がVLAから予測型ワールドモデルへと移行している理由。
基盤モデル開発者
データの堀、身体性データのスケーリング則、シミュレーションとSim-to-Real——そしてオープン系の挑戦者たちがどこで差を縮めているか。
ヒューマノイドメーカー・サプライヤー
どの“頭脳”をライセンスすべきか、あるいは自社開発すべきか、西側モデルが中国製の身体に搭載されるという分離スタックの現実、そしてその基盤となるコンピューティング。
政策・コンピューティング担当チーム
輸出規制、国家主導のスケール拡大、そして誰が学習を行い、誰が組み立てのみを担うのかを左右する地政学。
身体性AIに賭けるすべての人
誇大宣伝でもなければ、一方的な批判でもない——能力、安全性、タイミングについての独立した冷静な分析。
最もワクワクするアイデア——そして最も未完成なアイデア
ヒューマノイド・ワールドモデルは、ロボット学習において最もワクワクするアイデアであり、同時に最も未完成なものです。進歩は本物です:予測型のワールド・アクションアーキテクチャはVLAベースラインに対し汎化性能が2倍以上、動画で学習したポリシーは操作系ベンチマークの上位を占めるようになり、身体性データは明確なスケーリング則を示し始めています。
しかし、デモは実運用ではありません。私たちのベースケースでは、非構造化環境における信頼性の高い無人汎用自律性は2028〜2030年の課題です——それを阻むのはアイデアの不足というより、信頼性の最後の10%、安全性検証、そして研究室から現場への溝です。起こりうる均衡状態は分離スタック、すなわち中国製の身体に載った西側の頭脳です。問題は、ワールドモデルが身体性AIを作り変えるかどうかではなく、その時に誰がアーキテクチャとデータとコンピューティングを掌握しているかです。
4つのパラダイム
“ワールドモデル”という看板の下には、行動を生成する4つの異なる方式があります。本レポートはこれらを2つの軸——離散制御か連続制御か、そしてモデルが未来を予測するかどうか——で整理し、最も強力なシステムがなぜ二段速度設計に収束しつつあるのかを示します。
自己回帰型
言語モデルのように離散的な行動トークンを出力します。シンプルで汎用的ですが、世界がどう変化するかについての明示的なモデルは持ちません。
拡散モデル / フローマッチング
ノイズ除去によって滑らかで連続的な行動軌道を生成します。200Hzを超えて動作する高速な“System 1”層の基盤です。
潜在ワールドモデル(JEPA)
環境の変化をコンパクトな潜在空間で予測し、ロボットが生のピクセルではなく想像上の未来に対して計画を立てられるようにします。
ワールド・アクションモデル(WAM)
連続制御とワールド予測を組み合わせます——これまでで最も強力な手法で、VLAベースラインに対し汎化性能を2倍以上に高めます。
公正な評価には両方の視点が必要です
本レポートは本物の進歩と未解決の失敗を並べて示し、転換点の時期を明らかにします——本当の実力と見栄えの良いデモを見分けられるように。
進歩した点
ロボットが行動する前に結果を想像できるようにする、予測型アーキテクチャ、生成型シミュレーター、JEPA系モデル。
まだ失敗する点
幻覚、ドリフト、Sim-to-Realギャップ、そして新たなアラインメントリスク——実運用が依然として難しい理由。
タイムライン
ベンチマーク、単位コストの逆転点、そして信頼できる汎用モデルが実際にいつ登場するかについてのベースケース。
レポートの中身
全24章、図表16点——ヒューマノイドロボットの“頭脳”に関する完全なリファレンス。アーキテクチャ、主要プレイヤー、その背後にあるコンピューティングと地政学、そして能力・安全性・タイミングについての冷静な分析まで。
基礎
- 01 – フィジカルAIの再構築
- 02 – VLAからワールドモデルへ
- 03 – ワールドモデルの内部構造
- 04 – 4つのアーキテクチャ・パラダイム
- 05 – JEPAと予測型アーキテクチャ
- 06 – 生成型ワールドシミュレーター
- 07 – スケーリング則とデータ問題
モデルと開発者たち
- 08 – 基盤モデルI:NVIDIAのプラットフォーム
- 09 – 基盤モデルII:挑戦者たち
- 10 – ヒューマノイドメーカー
- 11 – 学習データとデータの堀
- 12 – シミュレーションとSim-to-Real
コンピューティングと地政学
- 13 – コンピューティングとインフラ
- 14 – 米国:イノベーション対量産
- 15 – 中国:国家主導のスケール拡大
- 16 – 欧州・日本・韓国
- 17 – 地政学
応用と評価
- 18 – 産業応用
- 19 – 家庭用・サービスロボット
- 20 – ベンチマークと評価
- 21 – 強み・弱み・安全性
展望
- 22 – ビジネスと投資
- 23 – シナリオ
- 24 – プレイブックと2026〜2030年の勝負どころ
Brain Scoreディレクトリ
humanoid.guideが追跡する40の基盤モデルすべてを、10の能力次元にわたって0〜10で独立評価。業界全体を一目で比較できます。黄色は、そのモデルがそのスキルを備えていることを示します。
移動
全身制御
両手動作
器用な操作
ナビゲーション
推論
Sim-to-Real
クロスエンボディメント
リアルタイム
長期計画鮮明な図表16点をレポートで
各章は、深く掘り下げた解説と、戦略・エンジニアリングチームが社内で知見を伝える際に使う視覚的フレームワークを組み合わせています。以下のプレビューは意図的にぼかしてあります——データを含む鮮明で読みやすい完全版はレポートに収録されています。






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- 優先メールサポート
- 著者との60分間ブリーフィングコール(任意)
ご購入により、選択されたライセンスの条項に同意したものとみなされます。ご質問は human@humanoid.guide
よくある質問
- ヒューマノイド・ワールドモデルとは正確には何ですか?
- ヒューマノイド・ワールドモデルとは、環境がどのように変化するかを学習する基盤モデルであり、ロボットが行動する前にその結果を予測し、想像できるようにするものです。本レポートは、ヒューマノイド・ワールドモデルがVision-Language-Action(VLA)モデルとどう異なるのか、そしてなぜこの分野がその方向に移行しているのかを解説します。
- このレポートは誰のためのものですか?
- 投資家や企業戦略チーム、ロボティクス・AIエンジニア、基盤モデル開発者、そしてスタックの“頭脳”層を評価するヒューマノイドメーカーおよびサプライヤーのためのものです。
- Market ReportやSupply Chainレポートとはどう違いますか?
- Market ReportとSupply Chainレポートは市場全体とハードウェアを扱います。本レポートはインテリジェンス層——ヒューマノイド・ワールドモデル、VLA、アーキテクチャとプレイヤー、そして独立した40モデルのディレクトリ——を深く掘り下げます。
- Brain Scoreとは何ですか?
- humanoid.guideが各モデルについて、移動、全身制御、操作、ナビゲーション、推論、Sim-to-Real、クロスエンボディメント、リアルタイム推論、長期計画という10の能力にわたって行う0〜10の編集部評価です。
- 方法論は何ですか?
- 本レポートは公開されているモデルの結果、ベンチマーク、一次業界情報源を統合したもので、すべての主張に出典が明記され、巻末に完全な出典索引を掲載しています。Brain Scoreはhumanoid.guide独自の編集部評価です。
- アップデートはありますか?
- はい——購入者は業界の状況変化に応じて、2026年サイクルを通じて無料アップデートを受け取れます。
- プレビューはもらえますか?
- はい——サンプルやブリーフィングをご希望の場合はお問い合わせください。
頭脳は、まさに今、作り直されています。
2026〜2030年の勝負どころで業界が集約される前に、アーキテクチャ、プレイヤー、タイムラインを理解しておきましょう。
