「Humanoid Hack Tokyo 2」優勝は災害救助ロボット、フィジカルAI実装競う

フィジカルAI技術を活用したヒューマノイドロボットの実践的な開発競技会「Humanoid Hack Tokyo 2」で、災害現場での人命救助を目的とした「Rescue G1」が優勝を果たした。主催者によれば、今回のイベントは社会課題の解決を強く意識したプロジェクトが目立ち、ヒューマノイドの実用化に向けた新たな段階を示すものとなった。

このイベントは、NVIDIAやGoogle DeepMind、Figure AIなどがフィジカルAI開発を加速させるなか、日本でも実機のヒューマノイドを使った開発コミュニティが急速に立ち上がり始めている象徴と言える。7月11日から12日にかけて東京・渋谷のGMOインターネットグループ本社内「GMOヒューマノイド・ラボ」で開催された。

ハッカソン形式で、中国のUnitree Robotics製ヒューマノイド「Unitree G1」を使用。参加者はAPIやSDKを活用しながら、VLA（Vision-Language-Action）やフィジカルAI技術を用いた新しいロボットアプリケーションの開発に挑んだ。

最終審査には約60名の来場者が訪れ、実機による開発の成果が披露された。AI・ロボティクス分野の開発者や研究者、スタートアップが交流するコミュニティ形成の場としても注目を集めた。

「Humanoid Hack Tokyo」は今年5月に初開催。第2回は初回と同じ会場ながら規模を拡大し、約230名が応募、最終審査には6チームが進出した。初回は100名超の事前登録で4チームが最終審査に進出していた。

イベントはOrbohが主催し、GMO AI＆ロボティクス商事、RobotMateHub（ヤマリキエッジ）、Strike Robot、Manmaru AI、goi robotics、iginite0、Solo techが協賛。Unitreeも審査員として参加した。

最終審査では各チームがプレゼンテーションと実機デモを披露し、開発成果を競った。

優勝したのは、災害現場での人命救助をテーマにした「Rescue G1」。チームは大規模災害時に倒壊や火災のため救助隊員が立ち入れない場所が多く、被災者の捜索や初動対応が遅れるという課題に着目した。

そこで、Unitree G1を活用し、危険区域にロボットが進入して倒れている被災者を検知・安否確認し、位置情報を救助隊に通知するシステムを開発した。

デモでは、G1がカメラで倒れた人物を検知すると音声で呼びかけ、管理画面へ位置情報を通知する一連の流れを披露。人物検知には画像認識モデル「YOLO」を採用し、薄暗い環境でも検出できるよう工夫。さらに日本語・英語・中国語の多言語音声案内に対応し、ブラウザから操作できる独自UIも開発した。

質疑応答では「四足歩行ロボットでも実現できるのではないか」という質問があった。これに対しチームは、ヒューマノイドは被災者に安心感を与えやすく、将来的には瓦礫の除去や搬送など救助活動全体を担える可能性があると説明。「単なる探索ロボットではなく、救助活動全体を支援するヒューマノイドを目指している」と語った。

こうした社会課題への着眼点と短期間での実装力が評価され、優勝となった。

チームメンバーは「全く知らない4人が集まり、それぞれ異なる専門分野を持ち寄って完成させた。まさにハッカソンらしい開発だった」と振り返った。

2位には、豪雪地域の除雪作業の安全性向上を目指した「Snow Guard」が選ばれた。

チームによれば、日本では過去10年間に雪による事故で800人を超える被害があり、多くは雪かきや屋根の雪下ろし中に起きているという。

こうした危険な作業をヒューマノイドに置き換えるため、Unitree G1が人間用の除雪道具を使って雪かきを行うコンセプトを提案した。

デモでは、カメラで雪を認識したG1が歩行しながらスノープッシャーで雪を押し出す動作を披露。専用機械ではなく人間が使う道具をそのまま利用できる点が特徴で、画像認識や強化学習、シミュレーション、3Dプリンティングを組み合わせて短期間で開発した。

チームは雪かきを第一歩と位置づけ、将来的には屋根の雪下ろしなどより危険な作業への応用を視野に入れる。また、ヒューマノイドが一般家庭に普及した場合、雪かき用ソフトウェアを提供するビジネスモデルも構想しているという。

審査員の一人は、社会課題の解決と社会実装を意識した点や実機デモの完成度を評価し、「個人的にはダントツの1位だった」とコメントした。