記事のサマリー（TL;DR）
- Proceptionが1,100万ドルのシードを調達。リードはFirst Round Capital、Y CombinatorとBoxGroupも参加
- Tesla Optimus開発の元技術リードが創業し、Tesla による企業秘密訴訟を和解・終結（2025年6月初旬）
- 22自由度のロボットハンドと「センサーグローブ」で、ロボット不要の手動作データ収集を実現
国内ロボティクス・製造業が注目すべき「巧緻操作」データ戦略の現在地
人型ロボット（ヒューマノイド）市場への投資は世界的に急増しているが、ロボットハンドの巧緻操作（Dexterous Manipulation）は未解決の核心課題として残っている。Tesla CEOのイーロン・マスク自身も「ロボットハンドはエンジニアリング上の最難問のひとつ」と公言しており、Northwestern大学のKevin Lynch所長は「人間と同等に機能するまで10年はかかる」と2024年にWSJで発言している。
Proceptionのアプローチは、ロボット本体を使わずセンサーグローブで人間の手動作データを収集する点が差別化ポイントだ。日本では川崎重工、安川電機、ファナックなど大手が自社ハンド開発を継続する一方、ティア2以下のシステムインテグレーターや研究機関は高巧緻ハンドを外部調達せざるを得ないケースが増えている。Proceptionが掲げる「ハンドサプライヤー戦略」は、こうした国内のSIer・研究機関にとってOEM調達先の選択肢として現実的な注目対象になりうる。また、データ収集のスケーラビリティを訴求しているため、少量多品種の組み立て工程を抱える国内製造業との相性も考えられる文脈だ。
詳細
Tesla との訴訟を乗り越えた創業者・Jay Li
Proception創業者のJay Liは、Tesla のOptimus人型ロボットプログラムで技術リードを務めた人物だ。Tesla は2024年、Li が企業秘密を持ち出してProceptionを設立したとして提訴。しかし数か月に及ぶ法廷闘争の末、2025年6月初旬に和解が成立し、訴訟は取り下げられた（Teslaはコメント要請に応じていない）。
Li はTechCrunchとの独占インタビューでこう語った。「一種の耐久テスト、あるいは圧力テストだったと思います。『死なないものは人を強くする』という言葉がありますよね」。Tesla の”ハードコアな訴訟部門”と対峙した経験を経た今、彼はProceptionが成長すれば逆にTeslaがサポートを求めてくるだろうと自信を見せた。「それは起きると思っています」と彼は述べた。
$11Mシードと高巧緻ロボットハンドの出荷開始
Proceptionは2025年6月30日（月）、First Round Capital主導の1,100万ドルシードラウンドを発表した。Y Combinator および初期段階ファンドのBoxGroupも参加している。First Round のパートナーであるBill Trenchardが今回の投資をリードし、次のように評価した。「市場で最高、おそらく現時点で最も洗練されたハンドと、それを支えるデータおよびモデルを持つことになると考えています。巧緻操作は、ヒューマノイドの将来における非常に重要な要素であり、多くの人が指摘しているように、ロボットを本当に高性能にするためのラストマイルです」。
同日、Proceptionは「高巧緻ロボットハンド（high-dexterity robotic hand）」の第1ロットを研究機関やロボティクス企業向けに出荷開始し、広範な受注受け付けも始めた。Li の目標は、巧緻操作の開発に時間・リソースを割きたくない企業に向けて、業界最高のハンドサプライヤーになることだ。
センサーグローブによる「ロボット不要」のデータ収集
現在、人型ロボットの学習で主流となっているのはテレオペレーション方式だ。人間がVRヘッドセットを装着してロボットの視点から操作し、そのコマンドをロボットが学習する。しかしLiはこのアプローチに二つの課題を指摘する。一つは、テレオペレーターがロボットの触覚フィードバックを受け取れないこと。もう一つは、収集できるデータ量が保有ロボット台数に制約されることだ。
Proceptionの解決策は、センサーを搭載したグローブだ。人間のテスターがグローブ（とヘッドセット）を装着することで、「ロボットを介さずに人間の手動作データ」を収集できる。このグローブはProceptionが開発中のロボットハンドの「皮膚（skin）」としても機能し、センサーが詰め込まれている。
ハンドのスペックとして、22自由度（degrees of freedom）と指ごとの複数関節を持ち、幅広い巧緻動作を可能にすると同社は説明している。
Liはこのアプローチにより、より細かくタスク特化したデータ収集が可能になり、スケールアップにも適していると強調した。「ハードウェアとデータの両方が必要で、それらが一体となって機能する必要があります。多くの企業はハードウェアだけ、またはハードウェアにスケールしないデータ収集を組み合わせているだけです。私たちは高巧緻ハードウェアと高スケーラブルなデータに取り組んでいます。この組み合わせこそが問題解決の鍵だと信じています」とLiは述べた。
業界の見方：「10年」対「もっと速く」
Northwestern大学ロボティクス・バイオシステムセンターのKevin Lynch所長は昨年、WSJの取材に対し「人間の動作ができる機能的で有用なハンドが実現するまで10年はかかる」との見方を示している。一方でMuskはOptimus ロボットが数年以内に工場で稼働し始める可能性を示唆しており、見通しには大きな幅がある。Li はProceptionのデータ収集手法によってその時間軸を大幅に短縮できると主張している。