ロボットは私たちの街を知らない

この数年、韓国のロボットは一つのことをうまくやってきた。決められた座標を反復することだ。自動車塗装ライン、半導体クリーンルーム、物流センターのコンベア脇。環境が固定され変数が制御された場所で、産業用ロボット密度は世界最上位圏へと上昇した。ところがその強みが今、不安な場面を作り出している。テスラやフィギュアのような企業がヒューマノイドを工場の外へ引き出し、配送ロボットが歩道や横断歩道を転がり始めた。舞台が変わったのだ。座標が消え、歩行者が突然割り込み、歩道ブロックが浮いた場所で、韓国が得意だと信じてきた能力は突然役に立たなくなる。

工場内の強者が街で弱者になる理由

製造自動化とサービス労働代替は同じロボットのように見えるが、異なる産業だ。工場ロボットは世界を単純にして解く。照明を固定し、部品の位置を規格化し、人をフェンスの外へ押し出す。問題を解きやすく環境を削り取ることが核心技術だった。街のロボットは逆だ。環境を削ることができない。雨の降る夕方の釜山南浦洞の路地、荷物を背負った通行人、違法駐車したトラック、これらすべてをそのまま受け入れながら判断しなければならない。

ここで速い追撃モデルの限界が露呈する。韓国製造業は他者が定義した問題をより安く速く解く方式で世界のトップに上り詰めた。正解がある領域、模倣できる工程がある領域で、そのモデルは無敵だった。しかしヒューマノイドが人の手の動作を代替する仕事には、模倣できる正解がない。手がカップを握る力の微細調整、初めて見る物体を掴む汎化、失敗して再び掴む補正。こうしたことは図面ではなく、データと時間でのみ蓄積される。

試行錯誤が資産として残るシステム

フロンティア技術の本質は、失敗をどう会計処理するかにある。米国と日本のロボット研究は、失敗した試みをデータとして保存し、そのデータが次のモデルの資産になる構造を長く運営してきた。ボストン・ダイナミクスが20年以上転倒するロボットを撮影し続けたこと、トヨタ・リサーチが家事労働という制御不可能な環境をあえて取り組んだことは、非効率ではなく蓄積だ。転倒した回数こそが資本である。

韓国の短期成果主義は、まさにこの点で弱い。四半期実績、年内商用化、政府課題の1年単位の成果報告。失敗がすなわち減点となるシステムでは、転倒データを集めることができない。集める前に課題が終わってしまう。強い反論もある。韓国は速い追撃で半導体とバッテリーに追いついたのだから、ロボットもその方式で十分だという主張だ。しかし半導体には工程微細化という明確な方向があり、模倣できる先頭があった。ヒューマノイド操作と都心自律走行には、その先頭座標がない。方向そのものを試行錯誤で見つけなければならない領域で、追撃に最適化された組織は何を追撃すべきか分からない。

釜山が蓄積すべきもの

それでは何を積み上げるべきか。釜山は意外にも良い実験場を持っている。釜山港の自動化ターミナル、都心の真ん中を流れる物流、傾斜した山腹道路と老朽化した歩道。整備されたキャンパスではなく、雑然として制御不可能な現実だ。そしてまさにその雑然さこそが、街のロボットが摂取すべきデータである。

積み上げるべきものは三つある。一つは失敗データを捨てずに保管するインフラだ。ロボットが釜山の歩道で転倒し、停止し、誤認識したすべての瞬間が次のモデルへ流れるパイプラインだ。次は現場知識のコード化だ。港湾労働者が体で知っている荷役のコツ、路地配達員が知っている進入路の罠、この暗黙知をロボット学習データに移す作業だ。これは速く終わらない。最後は長く耐える資本と制度だ。5年間売上がなくても転倒するロボットを撮り続けられる忍耐だ。政府課題を1年ではなく7年単位で設計し、成果を商用化ではなく蓄積されたデータの深さで評価する転換が必要だ。

質問を先に作る国

ロボットが工場を離れて街へ出るこの瞬間は、韓国産業モデルの試金石だ。コンベアベルトの脇で私たちは他者が出した問題を世界で最も速く解いた。街ではそのような問題用紙が配布されない。釜山港をどんなロボットがどんな順序で何を代替しながら流れるのか、その質問そのものを私たちが作らなければならない。

追撃の時代には正解を速く見つける国が勝った。フロンティアの時代には質問を先に作った国が勝つ。今韓国に必要なのは、より速いロボットではなく、ロボットが長く転倒できる時間と、その転倒を資産として書き留める帳簿だ。