X Squareのロボット、速度ではFigure超え——ただし本当に重要な指標ではまだ決着せず

X Square Robotが2026年8月12日に配信したライブ実演は、目を引く数字を記録した。編集なしの1時間で1,816個の荷物を処理し、同社発表の成功率は98％超。これは、Figure AIが249,560個の荷物を200時間にわたって自律処理した実演から算出される毎時1,247.8個を、およそ45％上回るペースだ。12

ただし、これをFigureに対する完全な勝利と見るのは早い。X Squareが示したのは、荷物の投入作業に特化した固定式・2本アームのセルがどれほど速く動けるかだ。対してFigureが示したのは、人型ロボットが物流作業をはるかに長時間、自律的に継続できることだった。どちらも重要な成果だが、測っているものは異なる。

まずは数字を整理する

X Squareのシステムは、6軸アーム2本とシンプルなグリッパーを使用。荷物を認識し、つかみ、向きを変え、コンベヤーとスキャン工程へ送り込む。企業側の説明では、サイズ、形状、素材、重量の異なる荷物に対応し、軟らかな荷物や、後工程のスキャンに合わせて向きを調整する必要がある箱も扱ったという。34

60分で1,816個という数字は、1個あたり約1.98秒に相当する。画面上で示された目標は毎時1,248個で、これはFigureが長時間実演で記録した平均値とほぼ一致していた。

FigureのFigure 03は、関連する物流作業として、荷物を取り上げ、バーコードを識別または所定の向きに変え、コンベヤーへ置く工程を実行した。ライブ配信の序盤では1個あたり約2.6秒というペースが報じられた一方、最終的な249,560個を200時間で割ると、全体平均は毎時1,247.8個、1個あたり約2.89秒になる。56

したがって、計算そのものは正しい。問題は、その数字を同じものとして比べられるかどうかだ。

なぜ、両者は別の問題を解いているのか

固定式の産業用セルは、1本のコンベヤー、決められた作業範囲、そして大量処理する1つの工程を前提に設計できる。アームは歩く必要も、バランスを取る必要も、障害物を避けながら移動する必要もない。電源を自ら搭載する必要もない。短く反復的な軌道を速度重視で最適化できる。

一方、人型ロボットは、移動性と人間向けに作られた環境との互換性を得る代わりに、機械的な複雑さを引き受ける。脚、バランス制御、内蔵電源、安全システム、より広い作業範囲は、プラットフォームの適応性を高める可能性がある。その反面、固定セルなら避けられるコストや性能上の制約も生じる。

この違いは、ビジネスモデルの核心に関わる。レイアウトが予測可能で処理量の多い荷物施設なら、専用の2本アーム式ステーションの方が有利かもしれない。施設を大幅に再設計できない顧客や、1台の機械を複数の作業エリアで使いたい顧客にとっては、人型の形状や移動能力の方が価値を持つ可能性がある。

WALL-Bの実演が示したこと、示していないこと

X Squareは、今回の物流システムを、同社の身体性AIモデル「WALL-B」と自社開発の6軸ロボットアームの組み合わせとして紹介した。公開実演では、さまざまな荷物を処理し、ルーティングまたは取り扱い上のエラーが目に見える形で発生した後も、復旧して作業を続ける様子が示された。37

この復旧は、認識・動作・修正が連動する閉ループ型のシステムであることを示す材料になる。予期しない事象が起きた瞬間に停止する、整然とした編集済み映像よりは説得力がある。

それでも、基盤となる能力が広範囲に転用できる汎用能力だと証明したわけではない。ライブ配信だけでは、学習済みの方策が幅広く転用できるものなのか、それとも学習による認識に、作業専用の動作プリミティブ、状態機械、例外処理ルールを組み合わせたものなのかを判別できない。また、リトライ、誤投入、人間の介入、荷物の破損、復旧にかかった時間の全体分布も明らかになっていない。

したがって、WALL-Bが従来型のスクリプト制御による自動化より優れているという主張は、このテストだけでは立証されていない。今回の実演が示したのは、統合されたシステムとしての能力であり、別のロボット筐体、倉庫レイアウト、作業へ同じ能力がどの程度移転するかではない。

処理速度と耐久性は、別々のスコアボードだ

X Squareが掲げた成功率98％超は強い見出しになる。しかし、公開された結果には、失敗を分類する標準化された定義がない。リトライ、一時的な誤ルーティング、復旧可能なエラー、人間による補助、最終的に誤った場所へ到達した荷物を、どのように数えたのかは不明だ。28

Figureの強みは別のところにある。3台のFigure 03が、200時間連続で自律的に稼働し、ハードウェア故障なしに約25万個の荷物を処理したと報告されている。910

この耐久性は物流顧客にとって重要だ。顧客が必要とするのは、速い1分間や1時間だけではない。複数シフト、充電、保守、変化する故障条件の中で、予測可能に動き続けることが求められる。ただし、Figureの200時間の実演についても、荷物の構成、向きの難しさ、実質的な合格率、例外処理がX Squareの1時間テストと同じだったとは限らない。

両社とも、共通の条件で正規化されたデータを十分に公開しておらず、普遍的な勝者を決められる状況ではない。

競合しているのは、2つのロボット戦略

Figureは、人型ロボットに賭けている。人間向けに設計された空間で働き、将来的には複数の作業へ移動できる、可搬型の人型プラットフォームを目指す戦略だ。

X Squareの公表戦略は、よりモジュール型に見える。WALL-Bをさまざまな物理作業に展開しながら、ロボット本体、データ基盤、産業向け導入を並行して開発している。高スループットの物流セルは、会社が将来的に汎用的な身体性知能を目指すとしても、商用化の足がかりになり得る。1112

ここから導かれる重要な点は、固定式の荷物ステーションで成功したことは、実用的なアプリケーションの証拠ではあっても、その同じ方策が家庭、人型の身体、整理されていない倉庫でそのまま機能する証明ではないということだ。

収益性について、まだ見えていないもの

1時間あたりの荷物数は、自動化の事業性を構成する要素の一つにすぎない。固定式の2本アームセルは、処理量が多く、コンベヤーとの接続が設計済みで、床面レイアウトを安定させられる施設なら、導入を正当化しやすい可能性がある。実際の投資回収は、購入またはリース費用、統合、保守、稼働率、代替できる労働力、正しく処理できた荷物数によって決まり、単純な速度だけでは決まらない。

人型ロボットは、将来的により多くの環境へ対応できる可能性がある。しかし、その価値を示すには、追加のハードウェアと制御の複雑さを上回る必要がある。固定式自動化では経済的に対応できない作業を担えるのか、あるいは施設の再設計を減らせるのかが、評価のポイントになる。

X Squareは、WALL-Bの物流システムが実際の荷物仕分けラインで稼働していると説明している。また、その後、公開チャレンジを5時間の実演へ拡大し、5時間14分1秒で1万個の荷物を処理した。13 これらは注目すべき結果だが、独立した第三者による本番規模の稼働率や投資回収に関するデータは、なお公表されていない。

X Squareの急成長が意味すること

今回の配信は、X Squareが急速に規模を拡大している時期にも行われた。深圳の同社は2023年12月に設立され、2026年6月までにシリーズCを含む4回連続の資金調達を完了したとされる。同月の報道では、企業価値は200億元超、約28億ドルと伝えられた。1415

これまでの資金調達には、中国の大手テクノロジー企業や投資グループが参加したと報じられている。こうした資本は、商業的に魅力のある現場へ専用システムを導入する短期戦略と、基盤モデル、データインフラ、より汎用的なロボット本体を開発する長期戦略の両方を支える。1516

資金調達自体が技術的主張を裏付けるわけではない。ただ、X Squareが物流分野で早期の売上を目指しながら、将来的には汎用ロボットへ進もうとしている理由は説明できる。

本当に公平なロボットランキングに必要な指標

今回の競合するライブ配信は、ロボット評価の方向性を示している。編集されていない、時刻が記録された運用テストで、処理量と継続時間を公開する。短い宣伝映像だけでシステムを判断するより、これは一歩前進だ。

ただし、本当に比較可能なランキングを作るには、次の条件もそろえる必要がある。

• 荷物のサイズ、重量、素材とその構成比
• 投入速度とコンベヤーの構成
• ロボットの台数とハードウェア構成
• 正常処理、リトライ、破損、誤投入の定義
• 人間の補助や遠隔操作の記録
• 充電、保守、交換の手順
• 数日または数週間単位の稼働率
• 正しく処理できた荷物1個あたりの導入費用と消費電力

これらの詳細が公開されるまでは、企業が自ら運営するライブ配信は、管理された直接対決のベンチマークではなく、性能実演として受け止めるべきだ。8

公平な結論

現時点で、X Square Robotが公開している固定式の荷物投入セルの1時間処理量は、毎時1,816個、成功率98％超で、より強い数字だ。一方、Figureは、人型ロボットによる自律稼働の耐久性で、200時間にわたり約25万個を処理し、ハードウェア故障が報告されなかったという、より強い実績を持つ。

この2つの実演が明らかにしたのは、どちらが普遍的に優れたロボットを作ったかというより、どの設計がどの仕事に最適化されているかだ。X Squareの結果は専用産業機器としての処理速度に有利であり、Figureの結果は移動可能な身体と長時間運用に有利である。

決定的な問いは、まだ答えが出ていない。実際の顧客現場で、どちらが荷物を正確に、低コストで、人間の介入なしに処理できるのか。ロボット業界の次の勝負は、派手な瞬間速度だけでなく、その答えを測ることになる。