FigureのHelix 2.5が30軒の未見住宅でゼロショット成功を実証

2026年9月17日、Figureはヒューマノイドサービスロボット向けの新しい制御アーキテクチャ、Helix 2.5を発表した。プレスリリースでは、トレーニングセットに含まれなかった30軒の住宅で単一モデルを展開したフィールドテストがハイライトされた。

テストでは、ロボットはリビングエリアの整理、タオルの折りたたみ、ベッドメイクという3つの日常的な作業を、各住宅にすでにある家具や物体を用いて実行することが求められた。住宅の事前マッピングや物体カタログ化は行われなかった。

トレーニングデータと評価データの厳格な分離

Figureは、評価に使用された住宅からのデータがトレーニングパイプラインに入っていないことを強調した。社内エンジニアと独立した人間監査官が、テスト中に観測された物体や空間レイアウトがHelix 2.5の学習に使用された仕様データに含まれていないことを検証した。

30の環境すべてで単一の制御チェックポイントのみが使用された。ロボットのニューラルネットワークの重みは微調整されず、初期パフォーマンスに基づく選択メカニズムも適用されなかった。

ターゲット特化ポリシーとの性能比較

Figureによると、Helix 2.5はターゲット環境で直接トレーニングされたバージョンHelix 02と同等の成功率を達成した。主な違いは、Helix 2.5が同等のレベルに達するために必要な適応データが約半分であった点だ。

システムはリアルタイムでの物理的修正も示した。計画された動作がベッドフレームに衝突しそうになると、ロボットは後退し姿勢を変えるか、障害物を回避してから折りたたみシーケンスを再開した。

ABC Tecnologíaによる独立評価

ABC Tecnologíaは30軒の住宅全体での生の成功率を56％と報告した。同媒体は、失敗率が約半数に近いことは家庭用アシスタントとしては受け入れがたいと警告する国内ロボティクス専門家のコメントを掲載した。

Figureは、テストは完全な家庭内自律性ではなく、一般化能力を測ることを目的として設計されたと回答した。評価対象は事前に指定された3つのタスクのみで、成功基準は事前に定義されていた。

• 30軒の未見住宅
• 3つの家庭タスク（片付け、タオル折り、ベッドメイク）
• 単一モデルチェックポイント、重みの適応なし
• ABCが報告した全体成功率56％
• Helix 02と比較して半分の適応データ

同社は計算リソースへの投資も開示した。Helixを支えるIndexプラットフォームは、1秒あたり約35分の新しい人間レベル体験を生成し、モデル訓練に総額35億ドルの計算資源が割り当てられた。

結果は測定可能なゼロショット一般化を示すが、ロボットがあらゆる家庭環境で完全に自律的に動作できることを意味するわけではない。テストは狭いタスクセットと事前定義された成功指標に限定されていた。

日本国内の企業がサービスロボット導入を検討する場合、今回の知見から2つの実務的示唆が得られる。第一に、単一の高品質モデルが多数の未見環境を現場での再訓練なしに処理できるため、展開時間とコストの削減が期待できる。第二に、現在の成功率は人間の監視やフォールバック機構が依然として必須であることを示しており、実運用では安全性確保のための追加対策が必要である。