2024年はロボットの年か？ロボティクス分野を牽引する主要プロジェクト徹底解説

今年初め、Elon Muskがダボスに再登場し、地球上のロボットが将来的に人間の数を超えるという挑戦的な予測を再び発表しました。

世界的に見ると、AIとロボティクスは二大テクノロジーとなっており、人工汎用知能（AGI）の突破が目前に迫り、ロボティクスは研究所の領域から人間の身体的労働の大規模自動化へと移行しています。今年はAIに加え、エンボディド・インテリジェンスが暗号資産業界で注目のセクターとなっています。以下、ロボティクス領域の注目プロジェクトを紹介します。

OpenMind

2025年8月4日（UTC）、シリコンバレーのインテリジェントマシンインフラ企業OpenMindは2,000万ドルの資金調達を発表しました。Pantera Capitalがリードし、Ribbit、Sequoia China、Coinbase Ventures、DCG、Lightspeed Faction、Anagram、Pi Network Ventures、Topology、Primitive Ventures、Amber Group、著名エンジェル投資家が参加しています。

OpenMindはロボットが思考・学習・作業できるオープンソースソフトウェアを開発しています。同社のオープンソースAIロボットOS「OM1」は、AIエージェントの構成と導入をデジタル・物理両環境で可能とします。ユーザーはクラウド上でAIエージェントを作成したり、現実世界のロボットに導入できます。

OpenMindのOM1は、ロボット用の「AI脳」を構築しています。この脳は複数のAIエージェントを調整し、さまざまなLLMと連携し、多様なデータソースを集約できます（例えばSNS投稿など）。OM1はオープンソースのため、極めて適応性の高いロボットOSであり、スマートフォン業界のAndroidのようにハードウェア依存がありません。

OpenMindは、ブロックチェーンを基盤としたロボットアイデンティティネットワーク「FABRIC」も開発しており、人間とロボット間で検証可能な信頼レイヤーを構築します。人間は位置情報の共有やロボット行動の評価、アプリ構築でバッジを獲得できます。ロボットはOM1搭載デバイスがFABRICネットワークに参加し、唯一の検証可能なIDを取得し、コマンドや操作ログ、所有権、関連活動のオンチェーン追跡が可能です。

2025年12月（UTC）、OpenMindとCircleはx402プロトコルに基づく自律型ロボット決済システムの共同ローンチを発表しました。ロボットが進化することで、単なる作業実行ツールから自律的な経済主体となり、計算資源やデータ、スキルの購入や他のロボット・人間の雇用も可能になります。

CodecFlow

CodecFlowはクラウド、エッジ、デスクトップ、ロボットハードウェアを横断する統合プラットフォームを提供し、最新APIとレガシーシステムに対応しています。プラットフォームは多様なロボットセンサー入力を標準化し、複雑な動作をモジュール化することで、開発者やユーザーがロボットを一から設計する必要をなくします。CodecFlowにより、認知・意思決定・制御がネットワーク化され、相互運用可能となり、ハードウェアへの依存や断片化を排除します。

AI搭載オペレーターは認知とリアルタイム推論でソフトウェアUIやロボット周辺環境の変化に対応します。従来の事前スクリプト型自動化の脆弱性（変化に弱い）を解決し、CodecFlowは画面画像やカメラ映像、センサーデータをキャプチャし、AIで観察・指示に変換、UI操作で意思決定を実行します。

Peaq

2025年3月27日（UTC）、DePIN Layer1プロトコルPeaqはGenerative VenturesとBorderless Capitalがリードし、Spartan Group、HV Capital、CMCC Global、Animoca Brands、Moonrock Capital、Fundamental Labs、TRGC、DWF Labs、Crit Ventures、Cogitent Ventures、NGC Ventures、Agnostic Fund、Altana Wealthが参加して1,500万ドルを調達しました。

PeaqはDePINプラットフォームとして始まりましたが、2024年9月にRobotics SDKをローンチし、ロボットの自律的なID、決済処理、データ検証、オンチェーンネットワーク経済へのアクセスを可能にしました。ROS2対応ロボットはPeaqネットワーク経済に参加し、標準を用いて人間や他ロボットと取引できます。

昨年、PeaqはDualMint上でロボットRWAプロジェクト「RoboFarm」をローンチし、香港でロボットによる農場運営を行い、農業生産の80%を自動化しています。レタスやほうれん草、ケールは香港で販売され、NFT保有者には年間換算18%のリターンが付与されます。

Axis Robotics

Axis Roboticsはエンボディド・インテリジェンス（Physical AI）向けの分散型・スケーラブルなインフラを構築しています。同社は「Simulation First」アプローチでデータ不足やモデル汎用化の課題を克服します。低コスト・大規模データ収集と独自のデータ拡張で、データ品質・豊富さ・規模を大幅に向上させています。全データ資産はオンチェーンで信頼性のあるプロビナンス管理がなされ、汎用ロボット知能（RGI）を推進するコアデータエンジンとなります。

Axisはロボットのトレーニングデータ収集方法を革新しました。競合プロジェクトはユーザーがスマートフォンやスマートグラスで現実動作を撮影した動画をクラウドソースしますが、この方法は物理的リアリズムや奥行き、3D連続性が不足します。

Axisはシミュレーションで照明・角度・摩擦・ダイナミクスなど多様な仮想シナリオを大量生成し、難条件でのモデル汎用化を促進します。希少な現実データと大規模合成データをGPU加速メタデータ拡張で組み合わせ、各シーンの照明・テクスチャ・物理特性を多様化。仮想環境は柔軟でハードコーディングされておらず、無数のシナリオを構築可能。シナリオ単価は低く、アウトプットは高い。GoogleやNVIDIAなど業界リーダーもこのデータ駆動型モデル最適化を評価しています。

Axisは初のコミュニティ参加型シミュレーション学習プロジェクト「Little Prince’s Rose」を開始しました。ユーザーはブラウザベースのシミュレーション上でロボットを遠隔操作し、植物に水やりを行います。ユーザー行動分析でロボットがタスクを学習。動画アップロードと同等の低い参加障壁を維持しつつ、空間把握力を高める3D対応VLA（Vision-Language-Action）基盤モデルを構築しています—動画データのみでは実現困難です。

わずか5日間で、ロボティクス未経験の数千人が数万件の高品質なトレーニング軌道を提供しました。Axisはこのデータでポリシーモデルを訓練し、現実のFrankaロボットアームに展開し、タスク生成・コミュニティデータ収集・拡張・モデル訓練・現実展開まで一気通貫で実現しました。

このアプローチでは、1時間の現実データが1,000時間分のトレーニングデータに変換でき、ロボットモデルの汎用化コストが劇的に削減されます。

春節ベータでも5日間で18,000人の未経験ユーザーが27タスクを完了し、10万件超の軌道データを提供。高いタスクランダム化と車輪型・二腕型など多様なロボットへの互換性も検証されました。

Axisは3月下旬にコア製品を正式ローンチし、4月末から5月初旬にかけてFrankaアームベースの世界最大シミュレーションデータセットをオープンソース化予定です—戦略とモデル訓練ニーズを完全に満たします。Crypto-AIロボティクスプロジェクトとして、Axisは業界導入も推進しています。自動車メーカーと提携し生産自動化を進め、IPO間近の計算企業と仮想資産・ワールドモデルで協業、エンボディドエンティティ企業とシミュレーションデータ・モデル訓練で連携しています。これらの動きはCryptoプロジェクトならではの外部性を示しています。

GEODNET

GEODNETはドローン、ロボット、その他デバイス向けにセンチメートル精度のリアルタイム動的測位を提供する分散型ネットワークです。150カ国以上に21,000台超の基地局を展開。昨年1年間でプロジェクトは700万ドル超の収益を上げ、四半期ごとに成長しています。

DePINとして分類されることが多いですが、リアルワールドロボティクスの台頭で高精度リアルタイム位置データの需要が拡大すると見込まれます。2025年2月（UTC）、MulticoinはGEODNET Foundationから800万ドル分の$GEDOトークンを取得しました。

BitRobot

BitRobot NetworkはFrodoBots LabとProtocol Labsによる共同開発で、分散型ロボット作業と協業を可能にします。主な構成要素は、Verifiable Robot Work（VRW：ロボットタスクの定義・検証用ネットワーク報酬指標）、Equipment Node Token（ENT：ユニークなロボット識別子でNFT化）、サブネット（タスク実行・価値創出機能を持つリソースクラスター）です。

2025年2月14日（UTC）、FrodoBots Labは600万ドルのシードラウンドを発表し、総調達額は800万ドルとなりました。

FrodoBots Labはロボット「Earth Rovers」も販売しており、現実のMario Kartに似た外観で価格は249ドル。グローバル宝探しゲーム「ET Fugi」でプレイヤーがブラウザ経由で遠隔操作できます。このデータは最新AIナビゲーションモデルの研究支援にも活用されています。ET FugiはBitRobot初のサブネットです。

今後は「Octo Arms」でロボットアームを遠隔操作し、3Dパズルやゲームに挑戦できる予定です。

「サブネット」概念は抽象的で、ネットワークエコシステムや特定プロジェクト・イベントに貢献するクラスターがサブネットとなります（例：ET FugiやVirtualsのSeeSaw）。

SeeSaw

BitRobotの第5サブネットSeeSawは、Virtualsが昨年10月にローンチしたロボット訓練データ共有アプリです。SeeSawではユーザーが日常活動の動画をアップロードし、報酬を獲得できます。動画は世界中のユーザーによる日常動作（靴紐結びや服の畳み方など）が記録され、ロボットの訓練に活用されています。

Auki

Aukiの分散型機械知覚ネットワーク「Posemesh」は、人間・デバイス・AIを接続します。DePINアーキテクチャにより、ロボットやARグラスなどがリアルタイム位置・センサー情報を共有し、ロボット・AR・AI向けの協調的空間理解を構築します。

Posemeshでは複数ノードタイプを定義し、計算ノードは処理能力を提供、モーションノード（ロボットエンドポイント）は位置・センサー情報をアップロード、リコンストラクションノードは3Dマップモデルを生成、ドメインノードは3D空間を管理します。各ノードは貢献度に応じて$AUKIトークンを獲得し、自己進化型マシンビジョンネットワークを支えます。

ネットワークはプライバシーを重視し、単一主体によるユーザー空間監視を防止。小売（商品配置最適化）、資産管理（資産追跡）、イベントナビゲーション、建設・改修など多分野に適用可能です。

Cactus AI空間コンピューティングプラットフォームは、Toyota Material HandlingやスウェーデンのStora Coopスーパーでパイロットが開始されています。

XMAQUINA

XMAQUINAはリテール投資家がロボティクス企業への投資に参加できるDAOです。DAOは$DEUSトークンの段階的販売で1,000万ドルを調達し、Apptronik、Figure AI、Agility Robotics、1X Tech、NEURA Robotics、Roboticoの6社株式を取得しました。いくつかの投資では既に利益が出ており、単一取引で100%超のリターンも記録されています。

PrismaX

2025年6月17日（UTC）、PrismaXはa16z CSX、Volt Capital、Blockchain Builders Fund、Stanford Blockchain Accelerator、Virtualsらが参加する1,100万ドルの資金調達を発表しました。

PrismaXは遠隔オペレーター、ロボットユーザー、ロボティクス企業をつなぐオープンな調整レイヤーを構築しています。オペレーターはユーザーとつながり、ロボットを遠隔操作して現実世界のタスクを実行し、貴重なデータを収集。物流や広告など現実世界のサービスもリクエスト可能です。

PrismaXの遠隔操作プロトコルにより、企業は複雑なタスクに適した熟練オペレーターを探せます。オペレーターはネットワークトークンをステーキングして信頼性を高め、高額案件の獲得率を上げられます。報酬はステーキング額と作業品質によって決まり、効率向上で追加ボーナスも付きます。

遠隔操作データはロボットの訓練に活用され、自律性が高まることでオペレーターの効率も向上し、高度自律型・完全自律型機械への移行を加速します。

NRN Agents

NRNはAI Agents向けリアルタイム訓練ゲーム「AI Arena」から派生しました。2021年10月28日（UTC）、ArenaX LabsはParadigm Capitalリードのシードラウンドで500万ドルを調達、Framework Venture Partnersも参加。2024年1月9日（UTC）、ArenaX LabsはFramework Venturesリード、SevenX Ventures、FunPlus/Xterio、Moore Strategic Ventures支援の新ラウンドで600万ドルを調達しました。

コアモデルはロボット用データ収集と強化学習ですが、NRNはゲーム運営ノウハウを活かし、ロボットデータ収集をブラウザベースのゲーム化しています。ユーザーは直感的にシミュレートされたロボットを操作し、ゲームプレイで生成される行動データが現実のロボット訓練に活用されます。

現在はロボットアーム（RME-1）にフォーカスし、データ収集・リアルタイム学習・適応性を検証中です。

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