13月2026日、MIT Newsは、MIT卒業生のアンソニー・ジュルスと名誉教授ロドニー・ブルックスによって設立された企業Robust AIについての記事を公開した。同社は、倉庫や工場という動的な環境で人とシームレスに連携するために設計された車輪付き台車型の移動ロボットCarterを発表した。
Carterは、力を感知するハンドル、AIを基盤とするコンピュータビジョンシステム、そしてあらゆる方向へ瞬時に移動できるホロノミックホイールを備えている。人は片手でロボットの制御を奪ったり、押したり引いたりすることができ、ジェスチャーやタッチスクリーンを通じて指示を与えることもできる。これは、ケージ内で作業するか、人が現れると完全に停止することを要求する従来の産業用ロボットとは根本的に異なる。
同社のアプローチは、成功はロボット単体の自律性ではなく、「ロボット—人—バックエンド」というシステムの協働生産性によって決まるという考えに基づいている。実際の導入現場では、Carterはピッキング、荷物の移動、作業員のナビゲーションを支援し、人の1日あたりの歩行を平均で数万歩削減する。ロボットは人を必要な棚へ導いたり、積み込みの際に人に追随したりすることができる。
Robust AIの方法論はhuman-in-the-loopを重視している。ロボットは完全な自律性を目指すのではなく、人に高いレベルのagencyを残す。これにより、レイアウトが変わり、作業に柔軟性が求められる予測不能な環境でのリスクが軽減される。最大限の自律性を志向するアプローチ（例えば、ロボットの交通管理に深層強化学習を用いるシステム）とは異なり、ここでは予測可能性と人の介入のしやすさが優先される。
ロボティクスの状況において、これはロボットが完全に自律的で専用エリアを必要とするか、あるいは防護柵の中の重量級マニピュレータであるかのようなソリューションと対照をなす。Carterは「協働的モビリティ」というニッチを占めており、ハードウェア（力のフィードバック、ホロノミー）とソフトウェア（ビジョンとシンプルなインターフェース）の設計が、追加のインフラなしでの協働作業に特化して作られている。
業界にとってこれは導入の加速を意味する。こうしたロボットは、空間の高価な再構成なしに既存の施設へ展開できる。これは中堅企業の参入障壁を下げ、自動化の経済性を変える。すなわち、焦点は人を置き換えることから人の効率を高めることへと移る。
長期的なスケーラビリティについては未解決の問いが残る。台数が急増しシナリオが複雑化したとき、ロボットの挙動がどれほど安定して維持されるかという点である。実際の条件下で人とロボットが密に混在する交通において、安全性と生産性の水準が保たれるかどうかを独立した研究が示す必要がある。
開発から得られる最大の教訓は、複雑な物理環境では最も自律的なロボットではなく、既存の人間のシステムに最もよく統合されるロボットが勝つということだ。
