Figure AI社の概要と急成長の背景
Figure AI（フィギュアAI）は、2022年にBrett Adcock氏によって設立された米国カリフォルニア州サニーベールのヒューマノイドロボット企業です。設立からわずか4年で評価額264億ドル（約4兆円）に達し、ヒューマノイドロボット専業企業としては世界最高のバリュエーションを誇ります。
同社が短期間で業界トップクラスに躍進した背景には、OpenAIとの戦略的提携、BMW・Amazon等の大手企業とのパートナーシップ、そして業界最大規模の資金調達があります。
資金調達の軌跡
| ラウンド | 時期 | 調達額 | 主要投資家 | 評価額 |
|---|---|---|---|---|
| シード | 2022年Q4 | 約7,000万ドル | Parkway Venture Capital | 非公開 |
| シリーズA | 2023年Q2 | 約7,000万ドル | Intel Capital | 約5億ドル |
| シリーズB | 2024年Q1 | 約6.75億ドル | Microsoft、OpenAI Startup Fund、NVIDIA、Jeff Bezos、Samsung | 約26億ドル |
| シリーズB Extension | 2025年Q1 | 約20億ドル | Microsoft、NVIDIA、Intel | 約264億ドル |
累計資金調達額は約27億ドル以上に達しており、これはヒューマノイドロボット専業企業として圧倒的な規模です。特にMicrosoftとNVIDIAが2ラウンド連続で出資している点は、同社の技術力への信頼を示しています。
BMWとの提携とOpenAIとの協業
Figure AIの成長を加速させている二大パートナーシップが、BMWとの製造現場への導入とOpenAIとのAI共同開発です。
BMW提携（2024年〜）：BMWのスパータンバーグ工場（米国サウスカロライナ州）にFigure 02を導入し、車体組み立てラインでのタスク自動化を実証しています。具体的には、シートのインサート取り付け、板金部品のハンドリング、品質検査の補助などのタスクを担当。BMWはFigure 02の実運用データを提供し、Figure AIはそのフィードバックを元に製品を改良するという相互補完関係にあります。
OpenAI協業（2024年〜）：OpenAIのマルチモーダルAI（GPT-4V後継モデル）をFigure 02のAIバックエンドに統合しています。これにより、ロボットが自然言語での指示を理解し、視覚情報と組み合わせて適切な行動を計画・実行できるようになりました。デモ動画では、「テーブルの上のリンゴを取って」という音声指示を理解し、リンゴを認識して手渡す一連の動作をシームレスに実行しています。
OpenAIとの提携の意義
OpenAIとの提携は単なる技術提供にとどまりません。OpenAIのFoundationモデルをロボティクスに最適化するための共同研究チームが設置されており、Figure AI社内にはOpenAIからの出向者も在籍しています。この提携により、Figure 02は「世界で最も知的なヒューマノイドロボット」の座を確立しつつあります。
Figure 02のスペック詳細
Figure 02は、Figure AIが2024年に発表した第2世代ヒューマノイドロボットです。前モデル（Figure 01）から大幅にアップグレードされ、実用的な産業タスクの遂行が可能なレベルに到達しています。
主要スペック一覧
| スペック項目 | 詳細 |
|---|---|
| 身長 | 167cm（5フィート6インチ） |
| 体重 | 60kg（132ポンド） |
| 可搬重量 | 25kg（両手合計） |
| 自由度（DOF） | 40+（手指は各手16DOF） |
| 歩行速度 | 最大1.2m/s（時速4.3km） |
| バッテリー | カスタムリチウムイオン |
| 連続稼働時間 | 約5時間（軽作業時） |
| AI処理 | OpenAI VLM統合 + オンボードGPU |
| センサー | カメラ×6、LiDAR、力覚センサー、触覚センサーアレイ |
| 通信 | Wi-Fi 6E、5G、Ethernet（ドッキング時） |
| ハンド | 16DOF多指ハンド（独自設計） |
| 自律行動 | 自然言語指示、視覚推論、マルチステップタスク計画 |
Figure 02の最大の差別化ポイントは40以上の自由度と高精度な16DOFハンドです。これにより、コネクタの挿入やケーブルの取り回しなど、従来のロボットでは困難だった細かい作業が可能になっています。
AI機能の特徴
Figure 02のAI機能は、OpenAIとの共同開発によるVision-Language-Action（VLA）モデルが中核です。
- 自然言語理解：音声またはテキストでの作業指示を理解し、マルチステップの行動計画に変換
- 視覚推論：カメラ映像から物体の種類・位置・状態をリアルタイム認識。未知の物体にも対応
- 自律的行動計画：「棚を整理して」のような高レベル指示を、具体的な動作シーケンスに分解
- エラーリカバリー：物体を落としたり、予期しない障害物に遭遇した場合の自動復旧
- 継続学習：運用中のデータから継続的に行動モデルを改善（クラウド連携）
Figure 02 vs 従来の産業用ロボット
従来の産業用ロボットは事前にプログラムされた動作を正確に繰り返す「ティーチング型」でした。Figure 02は自然言語での指示理解と環境適応が可能なため、プログラミング不要で新しいタスクに対応できます。これにより、導入コストと立ち上げ時間が大幅に削減されます。
Figure 02 vs Optimus vs Digit：競合比較
ヒューマノイドロボット市場には複数の有力プレイヤーがいます。Figure 02と主要な競合モデルを比較し、それぞれの強みと弱みを明確にします。
| 項目 | Figure 02 | Tesla Optimus Gen 3 | Agility Digit |
|---|---|---|---|
| メーカー | Figure AI | Tesla | Agility Robotics |
| 身長 / 体重 | 167cm / 60kg | 173cm / 57kg | 175cm / 65kg |
| 自由度 | 40+ | 30+ | 16+ |
| 歩行速度 | 1.2m/s | 2.5m/s | 1.5m/s |
| 可搬重量 | 25kg | 20kg | 16kg |
| AIバックエンド | OpenAI VLM | Tesla独自（FSD/Dojo） | 独自ML |
| 主要パートナー | BMW、Amazon | Tesla工場 | Amazon（物流倉庫） |
| 量産段階 | 小規模量産開始 | 自社工場量産中 | RoboFabで年産1万台体制 |
| 推定価格 | $50,000〜$100,000 | $20,000〜$25,000 | $30,000〜$50,000 |
| 強み | AI知能、操作精度 | コスト、スケール力 | 商業実績 |
競合ポジショニングと選定基準
3つのロボットはそれぞれ異なるポジショニングを取っています。
- Figure 02：AI知能と操作精度で差別化。「最も賢いロボット」を目指す。高付加価値タスク向け
- Tesla Optimus：コストとスケールで勝負。「最も安くて大量に作れるロボット」。汎用労働代替向け
- Agility Digit：商業実績で先行。「最も多くの現場で稼働しているロボット」。物流特化
導入検討中の企業にとっては、タスクの複雑さがロボット選定の最大の基準になります。高精度な操作（組み立て・検査等）が求められる場合はFigure 02、大量の単純作業の自動化にはOptimus、物流ピッキングに特化するならDigitが適しています。
求職者にとっても、この違いは重要です。AIに強い人材はFigure AI、製造スケーリングに強い人材はTesla、ロボティクスオペレーションに強い人材はAgilityが適しています。
ヒューマノイドロボット業界の求人をチェック
求人一覧を見るFigure 02のレンタル・リース価格情報
Figure 02は2026年時点で一般販売には至っていませんが、パートナー企業向けの限定的なレンタル・リースプログラムが開始されています。ここでは推定価格と導入条件をまとめます。
価格体系の推定
| プラン | 推定価格 | 含まれるサービス | 契約条件 |
|---|---|---|---|
| 短期レンタル（PoC） | 月額$8,000〜$15,000 | 機体1台、初期セットアップ、テクニカルサポート | 3ヶ月〜 |
| 長期リース | 月額$5,000〜$10,000 | 機体1台、定期メンテナンス、ソフトウェアアップデート | 12ヶ月〜 |
| 購入（予約） | $50,000〜$100,000 | 機体1台、初年度サポート、トレーニング | デポジット制 |
| RaaS（Robot as a Service） | 時間単価$10〜$25 | 運用代行、メンテナンス込み | 要相談 |
RaaSモデルについて
Robot as a Service（RaaS）モデルは、ロボット本体を購入するのではなく、稼働時間に応じて課金する方式です。初期投資を抑えられるため、中小企業のヒューマノイドロボット導入のハードルを大幅に下げます。Figure AIはRaaSモデルの拡大を計画しており、将来的には時間単価がさらに下がることが予想されます。
注意点として、これらの価格は2026年時点の推定であり、一般公開された正式価格ではありません。パートナーシップの条件や導入台数によって大幅に異なる可能性があります。最新の価格情報はFigure AI公式サイトでの問い合わせが確実です。
Figure 02の導入事例とユースケース
Figure 02は複数の産業分野で実証テストが進んでおり、特に自動車製造と物流の分野で具体的な成果が出ています。
BMW工場での導入事例
BMWスパータンバーグ工場では、Figure 02が以下のタスクを実行しています。
| タスク | 従来の方法 | Figure 02での改善 |
|---|---|---|
| シートインサート取り付け | 人手で1台あたり45秒 | 40秒で完了（品質ばらつき低減） |
| 板金部品ハンドリング | 専用治具＋作業者 | 治具不要、部品認識で自律的に把持 |
| 品質目視検査補助 | 検査員が全数チェック | AIで異常箇所を事前スクリーニング |
| 部品搬送 | AGV＋人手の中継 | ラインサイドまで直接搬送 |
BMWは「Figure 02の導入により、一部の組立工程で生産性が10〜15%向上した」と報告しています。特に人手不足が深刻な夜間シフトでの稼働が評価されています。
物流・倉庫でのユースケース
物流業界では、Figure 02の高い操作精度と自律行動能力が活かされる場面が多く存在します。
- ピッキング：多様な形状・サイズの商品を棚から取り出し、出荷箱に梱包。16DOFハンドにより壊れやすい商品の取り扱いも可能
- 棚卸し・在庫管理：棚をスキャンして在庫数を自動カウント。バーコードとAI画像認識を併用
- 返品処理：返品商品の状態確認・分類・再棚入れ。判断を伴うタスクに強い
- ラストマイル配送準備：配送先別の仕分け、パレット積み付け
Figure AIはAmazonとも提携関係にあり（Jeff BezosがシリーズBに個人出資）、Amazonの物流倉庫での大規模導入テストが計画されています。
Figure AIでのキャリアと求人情報
Figure AIは2026年時点で約800名の従業員を擁し、年間500名以上のペースで採用を拡大しています。スタートアップならではのスピード感と、大規模な資金力を背景にした安定性を兼ね備えた職場環境が特徴です。
チーム構成と企業文化
| チーム | 主な役割 | 推定人数 |
|---|---|---|
| AI / ML | VLMモデル開発、行動学習、シミュレーション | 200名+ |
| ハードウェア | 機構設計、アクチュエータ、ハンド設計 | 150名+ |
| ソフトウェア | ロボットOS、通信、クラウドインフラ | 100名+ |
| 製造 | 量産ライン構築、品質管理、SCM | 150名+ |
| ビジネス | 営業、パートナーシップ、マーケティング | 100名+ |
| オペレーション | テレオペレーション、フィールドサービス | 100名+ |
企業文化の特徴：
- ミッション駆動：「世界初の商業的に成功する汎用ヒューマノイドロボット企業」という明確なビジョン
- フラットな組織：CEOのBrett Adcock氏と直接コミュニケーションが取れるフラットな構造
- 速度重視：「完璧を待つな、早く出して改善せよ」の文化。週単位でのイテレーション
- 多様性：40カ国以上からのメンバーが在籍。ビザスポンサーシップ積極対応
主な求人職種と年収レンジ
| 職種 | 年収（基本給） | ストックオプション | 必要経験 |
|---|---|---|---|
| MLリサーチエンジニア | $160K〜$300K | あり（大型付与） | PhD or 5年+ |
| ロボティクスSWエンジニア | $140K〜$260K | あり | 3年+ |
| メカニカルデザインエンジニア | $130K〜$240K | あり | 3年+ |
| 製造エンジニア | $110K〜$200K | あり | 3年+ |
| テレオペレーター | $55K〜$80K | 限定的 | 不問 |
| フィールドエンジニア | $80K〜$140K | あり | 2年+ |
| ビジネス開発マネージャー | $120K〜$220K | あり | 5年+ |
ストックオプションの価値
Figure AIの評価額は264億ドルに達しており、IPOの可能性が現実味を帯びています。初期メンバーのストックオプションは数千万〜数億ドル規模のリターンになる可能性があります。現在入社するメンバーも、企業の成長に伴いオプションの価値が上昇するため、給与以上のリターンが見込めます。ただし、IPO前はオプションの流動性がないため、リスクも理解した上で判断しましょう。
Figure AIの日本展開計画
Figure AIは現時点で日本法人を設立していませんが、アジア太平洋地域への展開を計画していることが公式に発表されています。日本市場はロボティクスの先進国として、重要なターゲット市場に位置づけられています。
日本進出のタイムラインと戦略
業界関係者の情報を総合すると、Figure AIの日本戦略は以下のタイムラインで進行する見込みです。
| 時期 | 予想されるアクション | 影響する求人 |
|---|---|---|
| 2026年後半 | 日本の製造業との技術評価パートナーシップ締結 | ビジネス開発（米国本社） |
| 2027年前半 | 日本代理店/パートナーの選定・契約 | 代理店企業での営業・技術職 |
| 2027年後半 | 日本法人設立（準備室レベル） | 日本法人立ち上げメンバー |
| 2028年 | 日本市場向け販売・サポート体制の本格稼働 | 営業・CS・テクニカルサポート |
日本市場への参入パートナーとしては、ソフトバンクロボティクス、オリックス・レンテック、日本の大手商社（三菱商事、伊藤忠等）が候補に挙がっています。これらの企業では、ヒューマノイドロボット関連のポジションが今後増加すると見込まれます。
日本語でのFigure 02のテクニカルサポートや、日本の製造現場に適したカスタマイズ（安全規格対応、日本語音声インターフェース等）を担う人材は、特に高い需要が見込まれます。
Figure 02の導入・体験方法
Figure 02に関心のある企業や個人が、実際にロボットに触れたり導入を検討したりするための方法をまとめます。
企業向け：導入検討ステップ
| ステップ | 内容 | 必要なアクション |
|---|---|---|
| 1. 情報収集 | Figure AIの公式サイト・デモ動画・技術資料を確認 | figure.ai にアクセス |
| 2. コンタクト | Figure AIの営業チームに問い合わせ | 公式サイトのContact Salesから |
| 3. PoC計画 | 導入したいタスク・環境・予算を整理 | 社内検討チーム組成 |
| 4. デモ・視察 | 米国本社でのデモ見学、または日本でのイベント参加 | 渡米またはイベント確認 |
| 5. PoC実施 | 3〜6ヶ月の実証テスト | レンタル契約、現場準備 |
| 6. 本格導入 | PoC結果を元に台数・契約条件を確定 | リースまたは購入契約 |
求職者向け：Figure AIへの応募方法
Figure AIへの応募は以下の方法で可能です。
- 公式採用ページ：figure.ai/careers から直接応募。職種別にフィルタリング可能
- LinkedIn：Figure AIの企業ページで最新の求人を確認。社員とのネットワーキングも可能
- リファラル：Figure AI社員からの紹介。最も選考通過率が高い方法
- カンファレンス：ICRA、IROS、CoRL等のロボティクスカンファレンスで同社のブースを訪問
- 日本の転職エージェント：外資系テック特化のエージェント（ロバート・ウォルターズ、マイケル・ペイジ等）経由
応募時のポイントとして、カバーレターに「なぜヒューマノイドロボットなのか」「なぜFigure AIなのか」を具体的に記載することが重要です。技術スタックへの深い理解と、ミッションへの共感を示しましょう。
選考のヒント
Figure AIの面接では、ロボティクスの技術的な知識だけでなく、「スピード感を持って不確実な環境で成果を出せるか」が重視されます。過去のプロジェクトで困難を乗り越えた経験や、限られたリソースで成果を出した事例を準備しておきましょう。AI/ML職では、arXivの最新論文を読み込んでいることが前提です。