建設業界の自動化を本格化させる新型ロボット企業が、ソフトバンクから200百万ドルの巨額投資を獲得した。スイス発祥のグラヴィス・ロボティクス（Gravis Robotics）が実施したシリーズAラウンドは、建設ロボティクス史上最大規模とされている。
既存重機を自律制御へ改造
グラヴィス・ロボティクスは2022年にスイス連邦工科大学チューリッヒ校から分社化した企業で、「ソフトウェア定義インテリジェンス」を建設機械にもたらすことを掲げている。数十年間にわたり機械的ハードウェアに依存してきた建設産業に、新たな自動化の道を拓こうとしている。
同社の特徴は既存の重機を改造する点にある。キャタピラー、ジョンディア、日立建機、住友建機など複数メーカーの掘削機やショベルカーに「グラヴィス・ラック」という自律制御キットとソフトウェアを搭載する。単一メーカーの機械に限定されない設計により、異なるメーカーの混在フリートでも統一的に運用できるとしている。
現場の複雑さを再現した訓練モデル
建設現場の自動化が難しい理由は、環境の不確実性にある。自動運転車のように固定されたアスファルト上で障害物を回避するのではなく、掘削機は意図的に地表を改変する。土壌の硬さや含水率、地中の障害物など、現場ごとに異なる条件への対応が求められる。
グラヴィス・ロボティクスはこの課題に対して、シミュレーション環境での訓練と現実への応用の「ギャップ」を埋める手法を採用している。柔らかい粘土から岩石を含む土壌まで、数十億立方ヤードの仮想材料を扱う訓練により、AI（人工知能）が実際の建設現場で「工場並みの精度」を発揮できるとしている。
同社の技術者は、熟練オペレーターが微細な物理的フィードバック（エンジン音、機械の振動、油圧抵抗）を感知して機械を操るプロセスに着目。AIがこれらの入力をマイクロ秒単位で処理し、地下の変動する力や土壌力学に対応すると説明している。
産業構造の課題解決へ
建設機械市場は極めて分散しており、世界需要の約3分の2が上位3メーカー以外に分布している。各請負業者は深い地域サービス関係と既存フリートへの投資に基づいて機械を選定するため、特定ブランドの閉鎖的なエコシステムに縛られるべきではないとグラヴィス・ロボティクスは主張している。
同社のAI世界モデルは個別オペレーターの模倣ではなく、複数メーカーの製品特性を組み込んでいる。このため単一機械向けシステムでは実現できない「汎用性と適応性」を備えており、小型掘削機から5倍のサイズの機械まで、同じコアソフトウェアでカスタム改造なく駆動できるという。建設インフラの修復需要やデータセンター建設、米国内の産業回帰とともに、建設自動化の時機が到来したとみられている。
