- Figure AIが、汎用的な作業の実行と人からの直接学習が可能な第3世代ヒューマノイドロボット Figure 03 を発表。家庭用・商用・量産を目標とする
- 独自開発のビジョン・言語・行動AIであるHelixのために設計された次世代センサーシステムとハンドシステムを搭載。フレームレート2倍・遅延1/4に削減・視野角60%拡大を達成し、複雑な環境での精密な操作と知的ナビゲーションを実現
- 家庭環境向けの安全性強化として、多層密度フォームと柔らかな布製カバー、洗濯可能な交換式ウェア、ワイヤレス充電、UN38.3認証バッテリー、強化されたリアルタイム音声対話オーディオシステムを搭載
- 量産に向けて、CNC加工からダイカスト・射出成形・スタンピングなどの金型工程へ移行し、部品数と製造コストを大幅削減。自社製造施設 BotQ で年間最大12,000台の生産が可能
- 指先で3グラムの圧力まで検知できる高精度触覚センサーと手のひら内蔵カメラにより、Helixが多様な形状・材質の物体を安定して把持。10Gbps mmWaveデータオフロードで継続学習を実現し、真の汎用ロボットの基盤を整備
Figure 03
- Figure 03 はFigureの第3世代ヒューマノイドロボットで、Helix、家庭、そしてグローバル展開のために設計されたプラットフォーム
- 目標は、人間に似た作業を行い、人から直接学ぶ真の汎用ロボットであること
- このためにハードウェアとソフトウェアを全面的に再設計しており、主な特徴は以下の通り
- Helix: Figure 03は、Helix（独自のビジョン・言語・動作AI）を支援するために特別設計されたセンサーシステムと手の構造を採用
- 家庭: 繊細な素材、ワイヤレス充電、改良されたオーディオシステム、バッテリー安全性の向上などの機能追加により、安全性と使いやすさが大きく向上
- 量産: 高付加価値の量産を念頭に設計され、新たなサプライチェーンと製造プロセスを構築
- グローバル展開: 低い製造単価とHelix関連技術の進展により、商業利用性も大きく高まる
Helixのための設計
- AIなしではヒューマノイドロボットの拡大は不可能という判断のもと、Figure 03はHelix AIによる実世界推論の実現を中核目標として設計
- 完全に再設計されたセンサーシステムとハンドシステムを、Helix駆動のために特別に製作
- 次世代ビジョンシステムにより、高周波ビジュアルモーター制御を支援
- 新しいカメラアーキテクチャは、よりコンパクトなフォームファクタで、フレームレート2倍、遅延1/4、カメラごとの視野角60%拡大を実現
- 拡張された被写界深度と組み合わせることで、Helixに対してより高密度で安定した知覚ストリームを提供
- これらの進歩は、家庭のような複雑で混雑した空間での知的ナビゲーションと精密操作に不可欠
- 各手に広視野角かつ低遅延センシングを備えた手のひら内蔵カメラを統合
- 把持中に冗長的な近距離視覚フィードバックを提供
- メインカメラが遮られた場合（キャビネット内部の作業や狭い空間）でも、Helixが視覚認識を維持し、リアルタイム適応制御が可能
- Figure 03の手は、コンプライアンスと触覚設計における大きな飛躍を達成
- より柔らかく適応的な指先が接触面積を増やし、さまざまな形状や大きさの物体に対してより安定した把持が可能
- 既存の市場オプションを調査した結果、現在の触覚センサーには実世界での使用に耐えられない本質的な限界があることが判明し、これにより独自の第1世代触覚センサーを社内開発
- 極限の耐久性、長期信頼性、高精度センシングという3つの原則で設計
- 各指先センサーは3グラムの圧力という微小な力も検知可能で、指の上に置かれたクリップの重さを認識できるほど高感度
- この精度により、Helixは安全な把持と滑りの前兆を区別し、壊れやすい・不規則な・動く物体に対する繊細な制御が可能
- 10 Gbps mmWaveデータオフロード機能を含み、フリート全体が継続的な学習と改善のためにテラバイト級データをアップロード可能
- これらの進歩により、Figure 03は大規模なエンドツーエンドのピクセル・トゥ・アクション学習に独自に適した構成となっている
家庭のための設計
- 家庭で効果的に動作するには、ロボットが日常環境で人と円滑に協働する必要がある
- これを踏まえ、Figure 03には安全性に焦点を当てた複数の設計改善が導入された
- 戦略的に配置された多層密度フォームによりピンチポイントを防止し、硬質加工部品の代わりに柔らかな布で覆われている
- Figure 02比で質量を9%削減し、体積も大幅に縮小したことで、家庭空間での移動がさらに容易になった
- Figure 03のバッテリーは、ロボット用バッテリー安全性の限界を押し広げる
- 誤用や故障に対する多層保護を含む（BMS、セル、インターコネクト、パックレベルの安全機構）
- UN38.3規格認証をすでに取得
- 安全性に加え、Figure 03は日常的な使いやすさのためにも設計されている
- 柔らかな布は完全に洗濯可能で、工具なしで取り外し・交換でき、迅速かつ容易な交換が可能
- 切創耐性と耐久性のある素材で作られたウェアを含む多様な衣装オプションによるカスタマイズが可能
- ロボットと自然にコミュニケーションするため、Figure 03はより優れたリアルタイム音声対話のためのアップグレードされたオーディオハードウェアシステムを搭載
- Figure 02比でスピーカーサイズは2倍、出力はほぼ4倍に増加
- マイクは性能と明瞭性向上のために再配置された
- 完全自律かつワイヤレスなシステムというビジョンを継続し、Figure 03はワイヤレス誘導充電とワイヤレスデータオフロードに対応
- ロボットの足にある充電コイルにより、ワイヤレススタンドの上に立つだけで2kWで充電
- 家庭環境において、ロボットが必要に応じて1日中自動でドッキングして再充電できる
量産のための設計
- ヒューマノイドロボットは従来、時間がかかり高コストなエンジニアリング試作機として設計されてきた
- Figure 03は、最初から量産を目標に設計された最初のロボット
- 3つの主要イニシアチブによって実現
- 設計とプロセスの再創造
- まったく新しいサプライチェーンの構築
- 大容量製造施設 BotQ の開発
- Figure 02からFigure 03への移行にあたり、製造性とコストを念頭にロボットのほぼすべての構成要素を再設計
- 機械・電気エンジニアリングチームが、部品数、組立工程数、設計要件の達成に不可欠でない構成要素を積極的に削減
- Figure 02が主にCNC加工で製造されるよう設計されていたのに対し、Figure 03はダイカスト、射出成形、スタンピングといった金型工程に大きく依存
- この転換には金型への相当な先行投資が必要だったが、見返りは明確
- Figure 03各ユニットの製造コストは劇的に低下し、生産量の増加に伴って経済性が向上
- Figure 03を拡大するため、Figureは現時点では存在しない産業向けのまったく新しいサプライチェーンを構築する必要があった
- アクチュエータ、バッテリー、センサー、構造体、電子機器を含む多くの重要モジュール全般で垂直統合を選択（すべて完全に社内設計）
- 個別部品については、必要な数量、タイムライン、チームが求める厳格な品質基準を満たせるサプライヤーを戦略的に特定しパートナーシップを締結
- この1年間の取り組みの成果は、Figureとともに成長し、積極的な増産スケジュールのもとで数千個から最終的には数百万個の部品を生産できるグローバルパートナーネットワーク
- BotQは、ロボット生産の拡大のために設計されたFigure専用の製造施設
- BotQの第1世代製造ラインは、初期段階で年間最大12,000台のヒューマノイドロボットを生産可能
- 今後4年間で合計100,000台のロボット生産を目標とする
- 契約製造業者に依存する代わりに、Figureは品質、反復、スピードに対する厳格な統制を維持するため、最重要システムの生産を内製化
- 施設は最先端システムとデジタル統合を備え、社内開発のManufacturing Execution System(MES) によって基盤を構築
- すべてのサブアセンブリおよび最終組立が完全なトレーサビリティを備えてこのラインを通過し、品質、再現性、継続的改善を保証
世界規模のための設計
- Figureの家庭市場への注力は、商用市場におけるFigure 03の可能性を決して損なうものではない
- 家庭の多様性と扱いにくさを解決することで、Figureは労働力において可能な限り広範な作業を実行できる真の汎用製品を開発中
- Figure 03は、いくつかの理由から商用アプリケーションに適している
- アクチュエータは、向上したトルク密度（nm/kg）により2倍速く動作可能
- その最も重要な結果は、より高速なアイテムのピック＆プレース能力
- Helix向けに作られた手とセンサーシステムの改善は、商用ユースケースに大きな意味を持つ
- カメラおよび知覚システムのアップグレードにより、Figure 03は商業環境を知的に移動し、精密な操作を実行可能
- 上で強調した手の変更点（コンプライアンス追加、指先表面積、触覚センシング）により、小さな板金片や変形可能なポリ袋のような多様な物体に対してより安定した把持が可能
- 誘導充電のおかげで、Figure 03はユースケースの合間に一定時間充電マットの上に立つだけでほぼ連続稼働が可能
- 高速なワイヤレスデータオフロードにより、ロボットはシフトの休憩時間中にドックへ戻るだけでシームレスにオフロードできる
- 商用顧客は、Figure 03フリート向けに独自のユニフォームを設計可能
- より耐久性の高い素材や切創防止素材を使用するオプション、特定環境向けのその他の設計変更も可能
- Figure 03の新しい側面スクリーンは、大規模フリートでの迅速な識別を可能にし、各顧客のブランディングや運用要件に合わせて完全にカスタマイズ可能
結論
- Figure 03は、ヒューマノイドロボットを実験的プロトタイプから配備可能で拡張可能な製品へと転換するうえで、前例のない進歩である
- 高度な知覚と触覚インテリジェンスを、家庭向けの安全設計と量産準備と組み合わせることで、Figureは家庭および商業環境の両方で学習・適応・作業が可能なプラットフォームを構築
- Helix、家庭、世界規模を見据えて設計されたFigure 03は、真の汎用ロボットの基盤を確立し、人々の暮らし方と働き方を変える力を持つ
1件のコメント
Hacker Newsの意見
すべての動画例は厳選された場面にすぎないと指摘している。実際にヒューマノイドロボットを研究している人に聞けば、反復実行時の失敗率は高く、成功できる経路は非常に狭い。複数企業のロボットを集めて機能を事前確認したうえで、訓練データにない環境を用意してベンチマークすれば、実際の失敗率が見えるはずだ。現状は技術デモ段階にすぎず、訓練の大半は物理を近似したシミュレーションで行われ、残りは人が直接ジョイスティックで操作している。手を使う動作の多くがこれに当たり、失敗率もかなり高い
最後の動画で見せた「荷物の山から箱をつかみ、ラベルが下向きになるようコンベヤーに載せる」作業が最も現実的だ。以前のモデルがこれを1時間繰り返し実行するノーカット動画をTwitterで見たことがある（リンク）。ヒューマノイドロボットが絶対に必要というわけではないが、さまざまな荷物をつかんで操作し、失敗から復帰できる能力はかなり印象的だ
ここが問題だ。もしこのロボットにそれができるなら、店舗棚の補充のような明確な用途がある。ピッキングや配置作業は条件が限定され、人間のような移動性が必要で、ヒューマノイド形状が向く環境だ。どこまで近づいているのか気になる。すでに2020年にも試みられ（リンク）、2022年にも試みられている（リンク）。7-11 Japanで使われているのはトラック型ロボットだ。店内を回って棚を視覚的に検査し、プラノグラムと比較するロボットはすでにかなり広く使われている。商品を直接扱うことはしない。棚補充の作業計画を支援するシステムも存在する。デルフト工科大の研究チームは5年以内に可能だと主張している（リンク）が、正確なソース時点は分からない
自分が言いたかったことをうまくまとめてくれている。実際、どの動画もマーケティング目的だ。Logisticsの動画を見ていて（リンク）、今回のモデルが家事をする場面を見てみたいと思った。絶対に滑らかではなく、ミスや失敗も多いはずだ。悪い意味ではなく、そういう姿をそのまま見せてくれたほうがいいという願いだ。次の動画が出たらぜひ見たい
いつもこうだ。この会社は設立からまだ数年も経っていない。自分はヒューマノイド陣営の信奉者ではないが、何かを始めるならどこかから始めるしかない。残念ながら資金調達のためには常に「誇張>真実」の構図になりがちで、だからこういう厳選動画が出てくる
実際のAmazonの荷物仕分け作業を1時間ずっと行う動画を見たが（リンク）、上の主張と現実をどう整合させればいいのか気になる
ここのコメントはあまりに否定的すぎると感じる。5年前ならこんなことはまったく不可能だった。今ではもうすぐ、何度か反復すれば家事の大半を問題なくこなせる消費者向けロボットのデモまで出てきている。カエルが急に沸騰するように、変化が一気に加速している
5年前は不可能だったと言うが、Boston Dynamicsは20年前から実際の製品デモ（誇大広告ではない）を公開してきた。ただし、そのどれ一つとして大規模市場での実運用にはつながっていない。期待するのはいいが、なぜ皆が慎重なのかは理解できる
目標が達成されるまでは、いつ到達するのか誰にも分からない。スマートフォンのように突然拡大した例もあれば、核融合のように何十年たっても突破口が開かないこともある。ヒューマノイドロボットは後者に近いので、人々は新しい進展が出るたびに即座に歓声を上げなくなったのだ。後から突破口が出れば皆それを「本物」だったと言うだろうが、その前は誰もが疑っている
「何度か反復すれば家事の大半を問題なくこなすようになる」と言うが、その前に、ホワイトカラーの仕事がLLMに代替されるころには、我々にやれと言っていた配管工の仕事まで全部消えているのではないかと思う
反復可能なデモや急速な進化が語られているが、依然として高価だったり、実環境で自律学習して作業できないことが多い。今回でN本目のシャツ折りたたみロボット動画を見ているが、散らかった部屋や洗濯物の山から取り出す場面は見たことがない。最初のAIロボットはペットになると予想していたが、まだFurbyにも達していないように見える
こういうロボットが家事を全部やってくれるとしても、自分の私生活がメーカーにさらされるかもしれない点が心配だ。Ringカメラのセキュリティ侵害事例を見ても分かるように（リンク）、動き回るロボットならプライバシー侵害の深刻さははるかに大きい。買うなら本気のプライバシー保証が必要だ
カメラ付きRoombaで、気まずい画像がメーカーに送られ、従業員がその映像をSNSで共有したこともあった。もう実際にそういうことは起きている。家の中を飛び回るカメラドローン型のセキュリティシステムもあったが、その後どうなったのか分からない。いろいろなプライバシー流出事例が出るのではと懸念していた（リンク）
Figure 03は10Gbps mmWaveによるデータオフロードで、フリート全体が継続学習のためにテラバイト級のデータをアップロードできるようになっているらしい。そこを見た瞬間に即却下だ
プライバシー以前に、@elder_pliniusみたいな人が家に来たら何が起きるのか想像してしまう。AI安全性の問題は、AIに身体が与えられた瞬間にずっと現実的な問題へ変わる
自分が一番怖いのは、遠隔ハッキングされて、自分が寝ている間にロボットが自分を傷つけるかもしれないという恐怖だ
家族が入ってきたらロボットはすぐ部屋を出て、常に空いている部屋でだけ掃除するようにプログラムしてほしい
人々はかなり批判的だ。今がこうしたロボットの最悪の状態だという点を考えるべきだ。一台のロボットが一つの作業で進歩すれば、全体がその学習を共有できる。これから良くなる一方だ
動画が加工または厳選されていると分かっていても、今回の進歩は怖いほど印象的だ。人々がここまで否定的なのはむしろ驚きですらある
技術的進歩そのものを疑っているわけではないが、個人的には技術の進歩が一瞬でディストピア的な方向へ傾いてしまったという感覚があり、もう前向きには見られない。おそらくそのために否定的な反応が多いのだと思う。もちろん一部は投資バブルを心配しているのかもしれない
どうして充電が必要なのか理解できない。容量が1/3のバッテリーを3個入れて、それぞれ独立して充電できるようにすれば、ロボットは充電ステーションへ行ってバッテリーだけ交換すればいい。なぜわざわざ無線充電やケーブルを使う必要があるのか分からない。バッテリー交換のほうがずっと理にかなっていると思う。バッテリー寿命データをもとに、ロボットが自分で交換やリサイクルまで処理できればなお良い。充電ステーションが太陽光パネルの下の屋外にあれば電気代も節約できる。充電やバッテリー交換のときにドアも自分で施錠し、天気が悪ければ設備全体を中に入れることもできるだろう
バッテリー寿命次第だ。丸一日使えるなら、夜にパッドの上に立たせて充電するのが合理的だ。着脱式バッテリーを追加すると重量が増し、バッテリー配置の自由度も下がる。充電速度も重要で、30分で80%まで充電できるなら、主要作業の合間に短時間の充電が可能だ。足元で誘導充電できるなら、大型充電マットの上に立たせて、工場のような環境でほぼ無制限に稼働させることもできる。洗濯物たたみや皿洗いに30分かかるなら、その場に充電マットを置いて、作業しながら充電させることもできる。将来の新築住宅では床ごとに充電コイルが埋め込まれるかもしれない
バッテリー交換には追加の可動部品と専用ハウジングが必要で、バッテリー自体もより頑丈でなければならず、最低2個は必要になる。ケーブル接続ならロボットが自分で挿せそうにも思えるが、現実には環境が予測不能なのでコードが邪魔になる可能性がある（もちろん誘導充電器も妨げられることはあるが……）
一番もっともらしい理由は、事前にプログラムされた状況ですら、決められた位置でのバッテリー交換がまだ難しいからだろう。自分で充電用ケーブルを挿すのも無理だ。それなのに洗濯物をたためると言っているのだから、実際の可能性が過大に包装されている。もしこういう告知が出たら、自分なら即座に株を売る
バッテリー交換ができず充電ステーションにも行けない場合どうなるかを考えるべきだ。ロボット掃除機がソファの下で止まるように、150cm/300kgのものを引っ張り出す羽目になるかもしれない
Walker S2はデモでスワップをうまく処理しているように見える（リンク）
これをGPT-2になぞらえる意見は面白いと思う。見た目はうまい比喩だが、本質はまったく違う。GPTでは、すでにWeb文書や書籍などの学習データが存在し、計算資源もすでにあった。要するに既存資源を集めて2017年の論文アイデアを実装する「組み合わせの勝負」で、一度やってみたら成功したケースだ。一方、ヒューマノイドロボットでは、ニューラルネットの学習に必要な実世界データ自体がスケールの面でほとんど存在せず、データの性質もトークン予測のように単純ではなく、はるかに複雑だ。それでもFigureチームの挑戦精神は応援したい。厳選例であることは明らかだが、製品販売ではなくR&Dや研究を投資家に示すためのものなので、最終的にはイノベーションに資する面もあると思う
シミュレーション環境でRLを行い、視覚LLMが検証を担当する構成（2D画像で状態確認し、Vision-Language Modelが0か1を返す）や、Soraのような動画拡張モデルを洗濯機から乾燥機への作業などに適用し、FPV（First Person View）ベースの予測構造として使うアイデアを提案している
直接の関連はないが、参考になる関連研究資料のリンクを共有している
リンク1
リンク2
リンク3
リンク4
既存の訓練方式がそのまま維持されると仮定しているのではないか？ 環境から直接学習する方法が必要になる気がする。最近の研究では、そうした一般知能的な構造が出てきそうなアーキテクチャも提案されている。ただ、この分野にはまだ大規模な投資や十分な試みが入っている例をあまり見ない
動画に出てきた活用例は興味深い。世界は人間基準で設計されているのだから、人型ロボットが適していると思う。洗濯機や家全体をロボット向けに作り替える必要がないという点では利点だ。ただ、ホテルのフロントのように人間的要素が必要な業務へロボットを投入するのは見当違いだ。もし人間がもたらす利点（気分、親しみやすさ）を全部なくすなら、ただのキオスクのほうがずっと良くて実用的だ
人間らしさと効率のどちらを志向すべきか考えたことがある。私たちは多くの場合、効率をより重視する側を選んできた。ロボットが各種業務を完全に担うようになれば、人間優先の空間を維持する理由がなくなり、ヒューマノイド形状の利点も消えるかもしれない。たとえば物流倉庫も、今は人間がいるから人間中心の構造だが、完全自動化されればその前提も消えるだろう
数年前にラスベガスへ出張したとき、ホテルのチェックイン/チェックアウトが自動化されていたのが印象的だった。キオスクでコードとパスポートを提示するだけで、希望オプションの選択、部屋の場所案内・印刷、キーカード発行まで素早く終わった。体感では、4人分の業務をキオスク4台で90%以上処理できそうで、待たされる感覚も違った。ただしキオスクも故障が多く、空港を見るとさまざまな失敗例がある。そして洗濯機の話で言えば、ホームオートメーションでは標準化の推進こそが答えだ。Threadのような技術で、「家ボット」が状態を直接確認しなくてもリアルタイム情報を受け取って把握できるようにすべきだ
ホテルやレンタカーのチェックイン自動化は長年主張してきた。最近レンタカーで実際にそういうシステムを使ったが、まったく滑らかではなかった。システムがコード認識に失敗し、何度もスタッフの助けが必要だったうえ、鍵の割り当てを間違えるエラーもあった。結局、人がもう一度鍵を投入して解決した。アイデアは良いが実装力が足りなかった
皮肉なことに、歩行ロボットは「自分で移動できるコンピュータ」として最も現実的なのかもしれない。移動式サーバー、スピーカー、データ計測機器の足回りとして使え、現場状況に応じて自ら配置できるなら、脳の15%を面倒な作業から解放してくれるほど有用だろう。（ホテルのキーカードの話に戻ると、技術的にはキーカードリーダーがクレジットカードリーダーを兼ねられたはずだが、実務上はスタッフが宿泊客の安全状態を目視確認する役割もあり、単純自動化が難しい面もある）
フロントの人間的要素が嫌いな人もいる。可能ならQRコードやパスだけ受け取って、人と接触せずそのまま部屋へ向かえる選択肢のためなら追加料金を払ってもいい
技術者は、なぜ人々が非効率でも高レベルの道具（ヒューマノイドなど）を低レベルの高効率ツールより好むのか理解していないようだ。たとえば食洗機を導入するには、購入、設置、説明書の学習などの工程が必要だが、人に「皿を洗って」と言うほうがずっと直感的で簡単だ。結果が多少劣っても、そのために余計なお金を払う心理がある。効率のために時間や労力をかけないのが人間の本性だ
実際に人を雇う場合でも同じだ。時間当たりのコストが高く、性能が多少劣っても、従業員雇用に伴うさまざまな複雑さを避けられる（良い考えだと言っているわけではなく、単にコスト面で考えている）
ただし、その限界も明確だ。たとえば皿洗いなら、すでに費用さえ払えば、最高効率・最高柔軟性を持つ家事代行を使える。もし多くの家事をこなすオートマトンのような召使いがいたとして、実際の購買価値として$1k〜$100kのどこまで許容されるのか、さらに維持費や信頼性など変数が多すぎる。「多くの人が好む」と言える範囲がどれほど広いのか、内心かなり気になる
ロボット自体の設計も難しいが、本当に難しいのは「配備（実投入）」だ。何台をどこで、どんな作業に使ったかが核心になる。実際に十分役立つ作業は何か、導入先ごとにどう適応するのか、時間とともにどう変わるのかを見る必要がある。汎用ロボット開発の最大の難関は常にAIだった。Figureが本当に高度で多才なAIを生み出し、幅広い環境に即投入され、多様な作業ですぐ成果を出せるなら大ヒット商品になる。実際の配備台数を追跡し、小規模企業や複雑な空間（建設・整備）などで本当に使われているか、Walmartのトラック荷下ろしや店舗棚の在庫補充まで無難にこなしているかを見れば、本物かどうか分かる
こういうロボットが3000万ウォン台で出てくるようになれば、各家庭に一台ある時代が来ると思う。核融合と並んで、家庭用ロボットが私たちの世代を象徴する技術になることを期待している。長い間想像の中にしかなかったが、自分の生きているうちに、ついに現実的な経済性が出てくると思う。家にロボットがいることには、恐れと畏敬と不安が半々ある
プライバシー問題は必ず解決しなければならない。理論上は、ロボットは自宅の地下に設置したサーバーとだけ通信できるべきだ
こういうロボットがハッキングされ、凶悪犯罪に悪用される事故が記事になる日も来ると思う
家事の価値は低いので、十分安くならない限り大衆的受容は難しいと思う。皿洗いや洗濯機を回すために3000万ウォンは払いたくない。技術に敏感な富裕層は物珍しさで買うかもしれないが、大衆はやはりコストパフォーマンスを見るだろう。昔はルンバのロボット掃除機が安くて飛ぶように売れたが、今では多くの家庭で使われずにいる。ロボットの最も有力な用途は産業・製造・建設・農業で、必ずしもヒューマノイド形状である必要はなく、むしろそうした外見が労働組合の反発を強めるかもしれない。本当に「ただの道具」に見えるように作ったほうが歓迎される可能性もある
もうスマートホームの流れも全部見送ったので、今回の流行も見送るつもりだ。いつも通り自分で皿洗いして洗濯するよ