アリババ、ロボット頭脳AI『Qwen-Robot』を発表

監修者伊東雄歩

株式会社ウォーカー CEO。東北大学卒。MENSA会員、JDLA認定講師、健全AI教育協会理事。生成AI×教育・学習科学を専門とし、2億円超のシステム開発プロジェクトを統括。

アリババが2026年6月17日、ロボット用AI「Qwen-Robot Suite」を発表しました
「動く」「触る」「予測する」を担う3つの基盤モデルで構成されています
操作モデルは約38,100時間ものデータで学習し、複数の競技で1位を獲得しました
アリババは「ロボット経済のOS（基本ソフト）」を狙っていると見られます
日本にとっては、精密部品やものづくりの強みを活かすチャンスでもあります

「AIといえば文章や画像」――そんなイメージが、いま大きく変わろうとしています。アリババが発表した新しいAIは、ロボットの体そのものを動かすための頭脳です。この記事を読むと、何が発表されたのか、競合と何が違うのか、日本にどう関係するのかが、まるごとわかります。

アリババが発表した「Qwen-Robot」とは？

2026年6月17日、中国の大手IT企業アリババが新しいAIを発表しました。

その名は「Qwen-Robot Suite（クウェン・ロボット・スイート）」です。

これは、ロボットを賢く動かすための3つのAIモデルをまとめたセットです。

開発したのは、アリババのAI研究組織「Tongyi Lab（通義研究所）」です。

これまでアリババは、文章を書くAI「Qwen」で知られていました。今回はその技術を、現実世界で動くロボットへ広げた形です。

こうした「体を持って現実世界とやりとりするAI」を、専門用語で「身体性AI（フィジカルAI）」と呼びます。AIが画面の中だけでなく、手や足を持って働く時代の入り口なのです。

3つのモデルがそれぞれ何を担当するのか

Qwen-Robotは、人間でいう「移動する力」「手を使う力」「先を読む力」を3つに分けています。1つずつ見ていきましょう。

①Qwen-RobotNav：移動と道案内のプロ

最初のモデルは「Qwen-RobotNav（ロボットナブ）」です。これはロボットの「移動」を担当します。

言葉での指示に従う、目的地まで進む、物を探す、対象を追いかける、自動運転する。この5つの作業を1つのモデルでこなします。

学習に使ったデータは1,560万サンプル。ナビゲーションの試験では成功率76.5%、対象を追いかける試験では90%という高い数字を出しました。

②Qwen-RobotManip：手で物をつかむ職人

2つ目は「Qwen-RobotManip（ロボットマニップ）」です。物をつかんだり動かしたりする「手の作業」を担当します。

すごいのは学習量です。約38,100時間ぶんのデータを使いました。これは1日24時間ぶっ通しで4年以上にあたる量です。

しかもそのデータは、すべて誰でも使える「オープンソース（無料公開）」のものを集めたといいます。

ロボットの腕にはいろいろな種類があります。このモデルは形の違うロボット同士でも同じ知識を使えるよう、動きの表現を共通化しました。結果、ロボット操作の競技「RoboChallenge」で1位を獲得し、従来より20%も成績を伸ばしています。

③Qwen-RobotWorld：未来を予測する頭の中

3つ目は「Qwen-RobotWorld（ロボットワールド）」です。これは「次に何が起きるか」を頭の中で想像するモデルです。

たとえばコップを押したら倒れる、と人間は予測できますよね。このモデルは言葉の指示から、物理的に正しい未来の映像を作り出します。

学習には860万本ぶんの動画と文章のペア（2億フレーム）を使いました。物理法則を守れているかのテストでは満点を記録しています。

なぜアリババは「ロボットのOS」を狙うのか

アリババはこのセットを「ロボット経済のOS（基本ソフト）」と位置づけています。

OSとは、パソコンでいうWindowsのような土台のことです。たくさんのロボットメーカーが、その土台の上で製品を作る世界を描いています。

アリババが強いのは、自社で半導体・クラウド・AIモデル・アプリまで一気通貫でそろえている点です。この垂直統合が、ロボット分野でも武器になります。

すでにアリババクラウドの一部の企業顧客で、試験運用（パイロット）が始まっています。

ただし注意も必要です。現在の好成績の多くは、コンピューター上の模擬環境で出した数字です。現実の工場や家庭で安定して動くまでには、まだ数年かかると見られています。センサーの誤差や予想外の出来事が、本番では立ちはだかるからです。

競合との違い｜Google・NVIDIA・テスラと比べると

ロボット用AIの開発競争は、いま世界中で激しくなっています。主なライバルと比べてみましょう。

Google（グーグル）：「Gemini Robotics」で言語と動作をつなぐAIを開発。汎用モデルの代表格です。
NVIDIA（エヌビディア）：「Isaac GR00T」で人型ロボット向けの土台を提供。「ロボティクスのAndroid」を目指しています。
Physical Intelligence：「π0」シリーズで汎用の動作AIを開発する新興企業です。
テスラ・Figure AI・1X：自社のロボット本体に合わせたAIを作る「ハード一体型」の路線です。

多くの欧米企業は、移動なら移動、操作なら操作と分野ごとに専門化する傾向があります。

一方アリババは、3分野をまとめて1つの土台にし、しかもオープンソースを軸にする戦略です。ここが大きな違いです。

ちなみにアリババは別途、業界初という300億パラメータの身体性AIモデル「RynnBrain」も公開し、複数の項目でGoogleやNVIDIAを上回ったと主張しています。

日本市場への影響｜「精度」で勝負できるか

この発表は、日本にとってどんな意味があるのでしょうか。

調査会社などによると、2026年のヒューマノイド（人型ロボット）市場は4つの地域がそれぞれの強みで競う構図だといわれます。

中国：圧倒的な「量」。出荷台数の約9割を占めるとされます。
米国：「知能と資金」。最先端AIと巨額投資が武器です。
日本：「精度」。精密な部品やものづくりの技術に強みがあります。
欧州：「安全と倫理」。ルール作りで存在感を出しています。

アリババのようなAIの土台が広がると、ロボットの「頭脳」は手に入りやすくなります。そうなると、勝負どころは体をどれだけ正確に作れるかに移ります。

これは、モーターや減速機といった精密部品で世界をリードしてきた日本企業にとって、追い風になり得ます。中国の安いAIと日本の高い部品技術が、組み合わさる未来も考えられます。

2026年は、ロボットが「量産元年」から実際に働く「作業元年」へ進む年とも言われています。物流や製造の現場で、こうしたAIが動き始めるかもしれません。

よくある質問（FAQ）

Q1. Qwen-Robotは今すぐ使えますか？
一般公開ではなく、現在はアリババクラウドの一部企業顧客による試験運用の段階です。誰でもすぐ使える状態ではありません。

Q2. なぜ3つのモデルに分かれているのですか？
「移動」「操作」「予測」という役割が大きく違うためです。人間も歩く力と手先の器用さは別ですよね。分けることで、それぞれを深く鍛えられます。

Q3. オープンソースのデータを使うと何が良いのですか？
世界中の研究者が作ったデータを活用でき、学習量を一気に増やせます。今回も約38,100時間という膨大なデータ集めに役立ちました。

Q4. 日本のロボットは負けてしまうのですか？
一概には言えません。AIの頭脳は中国や米国が先行しますが、日本は精密な体づくりに強みがあります。役割分担で共存する可能性も高いです。

Q5. 「世界モデル」とは何ですか？
AIが頭の中で「次に何が起きるか」を想像する仕組みです。物を押したら倒れる、といった物理の流れを映像で予測します。

まとめ

今回のポイントを振り返ります。

アリババが2026年6月17日、ロボット用AI「Qwen-Robot Suite」を発表した
「移動」「操作」「予測」を担う3つの基盤モデルで構成される
操作モデルは約38,100時間のデータで学習し、競技で1位を獲得した
アリババは「ロボット経済のOS」を狙い、垂直統合を武器にしている
日本は「精度」を強みに、AIの頭脳と組み合わせる戦略が描ける

身体性AIの主役が、文章から現実世界へと広がり始めています。まずはGoogleやNVIDIAなど他社の動きも合わせて追い、ロボットAI競争の行方を見守ってみましょう。

参考文献

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