SoftBank/LINE Yahoo系のベンチャー部門が、韓国のConfig Intelligenceに投資した。同社は人間の作業映像をミクロン精度のロボット動作データへ変換し、すでにSamsung、LG、Hyundaiとの商業契約を持つ。この案件は、ロボティクスを再編しつつある問いを結晶化する。物理AIの時代に、誰がデータを支配するのか。

ChatGPT以前の言語モデル競争との並行関係は示唆に富む。ロボットのハードウェアとアーキテクチャは急速にコモディティ化しており、差別化は、独自の現実世界の行動データをどれだけ大規模に蓄積できるかへ収れんしている。韓国のchaebol三極が国内データファウンドリーへ早期にコミットすることは、日常的な提携ではない。世界最高のロボット密度を持つ製造基盤を自己更新する訓練コーパスとして活用し、再現不能な工場動作データを一つの経済ブロック内に囲い込もうとする試みである。

競争地図は、米国勢（Physical Intelligence、Skild AI、Covariant）、韓国の新興スタック、中国勢という3極構造へ固まりつつある。事業がなおコントローラーとハードウェア中心に残る既存勢、FANUC、Yaskawa、Kawasaki、Densoにとってのリスクは、半導体製造装置のような罠である。身体を作りながら頭脳をライセンスする立場になることだ。数十万台の設置ベースは計り知れない価値のテレメトリを生むが、その多くは基盤モデル訓練資本として体系化されていない。

戦略上の時計は短い。ロボティクス基盤モデル市場が2030年に向けて年率50%超で数兆円規模へ成長するなら、データの堀を築く窓はおよそ18〜24カ月しかない。その後は参入障壁が固まり、ロイヤルティ依存の構造が一世代にわたり固定される。

推奨される行動は、産業ロボットメーカーが連合学習コンソーシアムを組み、顧客の機密を手放さずに設置ベースの運用データをプールすることだ。自動車メーカーとエレクトロニクス企業は、匿名化された工場フロアデータを排出物ではなくバランスシート上の資産として扱うべきである。CVCと事業会社投資家にとっての優先Aスクリーニングは、人間映像から行動データを生成する技術を持つアーリーステージ企業だ。守りやすさがまさに今、その層で決まっている。