Trooly.AIの主力サービスは、45分間ほどのユーザーインタビュー調査を行うAI音声エージェントだ。設定はわずか10分で完了し、24時間以内にインタビューデータやインサイトレポートを手にすることができる。調査会社に委託するこれまでの方法が1、2カ月かかっていたのに比べ、大幅な効率化となり、コストも従来の20％程度に抑えることができる。

車で寝泊まりする女性の涙を、AIは1時間聞き続けた

ある製品のユーザー調査で、米国の若い女性がインタビューに応じた。Trooly.AIがその製品を使う理由をたずねたところ、女性はしばらく沈黙し、やがてすすり泣き始めた。両親に家を追い出され、車で寝泊りしていたのだ。AIは彼女の感情の動きを素早く察知し、製品の話を続けるのではなく、家庭のことを話すように静かに促した。まる1時間、AIは親身になって彼女の話に耳を傾け続けた。

従来の調査では決して引き出せなかった、購入に至る本当の経緯と感情が浮かび上がった瞬間だった。

興味深いのは、対象者があらかじめ「インタビュアーはAIだ」と告知されていた点だ。それでも——あるいはそれゆえに——女性は心を開いた。人間のインタビュアーが相手だと、声のトーンや肩書、見た目への警戒心が無意識に働く。AIは完全に中立で、判断も先入観もない。その「何者でもなさ」が、かえって本音を引き出す。

共同創業者の王震氏は、「ユーザー調査では、目に見えている事実よりも、背後にあるリアルなストーリーのほうが重要だ」とし、「ユーザーと製品の本当の結びつきを理解してこそ、メーカー側が抱く想定と現実との間にある大きな溝を埋めることができる」と指摘する。

Trooly.AIのインタビュー画面（加工済み）

人間より公正で、物知り

王氏ともう1人の共同創業者・孫皓氏はいずれも、AIチャットサービス「Museland」を手がけたスタートアップの初期メンバーだった。このサービスはDAU（デイリーアクティブユーザー数）ランキングの上位に入り、新規ユーザーの約4割が翌日も利用を継続した。心の支えを求めて、1000回以上やり取りするユーザーもいた。

Zulution AIを辞職して、ユーザー調査の分野で起業を決意したのは、王氏自身のある経験がきっかけだった。クライアントとして外部企業にユーザー調査を依頼し、約4万元（約90万円）を支払った。1カ月待たされてようやく得たものは、たった20数件のサンプルだった。王氏は「待っている間、もっといい方法があるはずだと思った」という。

進むべき方向が明確になったところで、Muselandが培ってきた雰囲気づくり、感情の読み取り、動的な問いかけという機能が、インタビューに必要なスキルと重なっていることに気づいた。王氏は「対話の本質は人とAIのやり取りだ。私たちは共感の構築や感情への反応、対話スキルをすべて1時間のインタビューに凝縮した」と語る。

AIインタビューの技術的な難しさは、大規模言語モデルの性能より、会話テンポのコントロールにある。

「一般的なAIエージェントは相手が黙ると口を挟もうとする。考えこんでいることや悲しみを理解していないからだ」と孫氏は指摘する。Trooly.AIはAIエージェントに雰囲気づくりを学習させている。こうしたコンセプトは画面のデザインにも反映されており、対象者が静かな空間に身を置けるよう、キャラクターは用いず、音声の波形と落ち着いた配色だけで構成されている。

AIエージェントには膨大な専門知識が組み込まれ、ユーザーの文化的背景や回答内容、感情のサインに応じて、質問のレベルを調節できるようにした。「人がインタビューするよりも公正で、しかも物知りだ」と孫氏は語る。2年にわたって取り組んだ結果、市場にある既存のAI調査ツールと明確な差別化に成功した。

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本音は売るが、データは売らない

顧客開拓について王氏は、従来型の営業経験はゼロだと語るものの、これまで自ら訪ねた顧客とはいずれも契約に成功している。法人向けの営業で大切なのは誠実さと洞察であり、話術で押し切るのではなく、顧客の抱えている本当の課題に直接向き合うことが必要だと考えている。顧客企業にとって最大の懸念のひとつは、データセキュリティだ。Trooly.AIは創業当初から顧客データをAIモデルの学習に二次利用しないことを約束し、徹底したコンプライアンスと透明性を掲げている。

ターゲットとする顧客は、ゲームやデジタル機器、ベンチャーキャピタルなど、難しい判断を迫られるうえ、一度の判断ミスが巨大な損失を招くような分野に集中している。こうした業界では高度なユーザー調査に対するニーズが極めて高い。

王氏は「私たちの使命は消費者の声をそのままメーカーに届けることだ」と語る。「もし世界中の製品開発者がこの方法で認識のずれを埋め、リソースの浪費を減らして、本当に役立つ製品を生み出せるなら、それこそが私たちの最大の望みだ」。

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＊1ドル＝約159円、1元＝約23円で計算しています。

（作者：暗涌Waves、翻訳・編集：36Kr Japan編集部）

中国国家発展改革委員会の公表内容

蝴蝶効応は中国で創業後にシンガポールへ本社を移転した。メタは2025年12月、同社のシンガポール法人を通じて約20億ドル（約3200億円）で買収すると報じられている。Manusは、コード作成や市場調査、データ処理などの複雑なタスクを自律的に計画・実行するAIエージェントだ。2025年春に発表されてから、AIエージェント分野を代表する一社として急速に注目を集めている。

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中国の「外商投資安全審査辦法」によると、国家安全に関わる外資による買収は審査を経る必要がある。今回の審査では、蝴蝶効応はシンガポールに法人を置いていたが、中核技術や研究開発人材がいずれも中国に由来し、関連するデータ資産や技術蓄積に機微性があることから、メタへの売却によるデータの安全性と技術流出のリスクが焦点とみられる。

今回の決定は、中国の外商投資安全審査制度が2021年に導入されて以来、公表された数少ない禁止事例の一つであり、業界関係者の間で波紋を広げている。

＊1ドル＝159円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

こうしたなか、自動操船技術を開発する中国スタートアップの「欧卡智舶（Orcauboat）」が注目を集めている。同社の無人船はすでに世界12カ国に1000隻近く導入され、出荷量も業界トップクラスを誇る。このほど、追加のシリーズBで約2億元（約50億円）を調達した。自動操船分野では、過去最大規模の資金調達となる。出資は厚雪資本（Houxue Capital）と元禾重元（Oriza Prior）が主導し、南山戦新投（Nanshan SEI Investment）や錫洲国際（Surrich International）なども参加した。

同社は2019年に事業化を果たし、香港科技大学の李澤湘教授が設立したXbotParkとHKX Foundation、Brizan Ventures、アンドリュー・チーチー・ヤオ（姚期智）氏の図霊創投（Turing Ventures）、阿里巴巴創業者基金（Alibaba Entrepreneurs Fund）などから出資を受けている。今回の資金調達前時点での企業評価額は約20億元（約460億円）に達していた。

陸上の自動運転とは別物、慣性や波風の攻略が鍵

陸地を走る自動運転と異なり、自動操船を実現するにはまずシステムの基本的なロジックを再構築する必要がある。船舶には大きな慣性が働くことで操船にタイムラグが生じるうえ、風や波の影響をランダムに受けるため、旋回時には少なくとも50メートル手前から操作を予測しておく必要がある。また、水上では霧や水影、反射が生じ、車載用センサーでは検知ミスが頻繁に発生する。

同社はこうした課題を解決するため、受動的に反応するのではなく、能動的に予測することが可能な操船支援システム「ORCA-APAS」を開発した。主に以下のような特長を備えている。

センサー：マシンビジョンとミリ波レーダーを組み合わせたソリューションを採用。複数センサー情報を統合するアルゴリズムによって、水面に映る樹影を検知しても船舶を急停止させない判断が可能になり、検知ミスの発生率を大幅に低減した。独自に開発したミリ波レーダーの検知距離は1kmに上り、水上の複雑な環境でも操船のための十分な時間を確保できる。

制御：動力学予測アルゴリズムが、風や波の影響をリアルタイムに推測して舵角を事前に補正、高さ1.5メートルの波でもセンチメートル単位の誤差で直進できる。

意思決定：基本ルール、行動予測、数学理論という三層の意思決定ツリーを構築した。システムはカヌーの旋回パターンから貨物船の直線軌道までを識別できるだけでなく、船舶とのさまざまな遭遇シーンで自律的に判断を下し、迂回や追い越しを柔軟に選択しながら「航路をいつ譲り、いつ進むか」を学習する。

ドメインコントローラー、4Dミリ波レーダー、操作モニターなどを開発（画像は企業提供）

「ORCA-APAS」は自動運転レベル2に相当する操船支援からレベル4に相当する自動操船までカバーしており、中・小型無人船分野で初めて中国船級社（CCS）のレベル4認証を取得した。システムはモジュール化され、小型の無人船から1万トンクラスの商船まで対応できる。

操船支援システムと船舶本体のビジネスモデル

同社は、独自の操船支援システムと船舶本体を供給する2本柱のビジネスモデルを構築した。

商船分野では、中国遠洋海運集団（COSCO Shipping）や中国船舶集団（CSSC）と提携し、1万トンクラスの大型商船向けに操船支援システムを供給している。

環境衛生分野では小型から大型、見回り用まで4種類の清掃船を展開。手作業と比べて効率は3〜5倍、コストは6割以下に抑えられ、顧客は約2年で費用を回収できるという。すでに中国50都市以上で約1000隻が稼働している。

観光分野でも3種類のスマート遊覧船を投入し、水鉄砲やカラオケなどの娯楽用モジュールを追加することで多様なニーズに対応する。中国50カ所近い観光地に数百隻が導入済みだ。

欧卡智舶の船舶製品ライン（画像は企業提供）

目指すは「船舶版テスラ」

操船支援システム「ORCA-APAS」の活用シーン（画像は企業提供）

欧卡智舶が次に見据えるのは、欧米に3000万隻が存在するクルーザー市場だ。クルーザーの操船には免許と経験が必要なためハードルが高く、購入しても使用頻度が低いという課題がある。同社は中間所得層向けのスマートクルーザーを開発中で、自動操船・障害物回避・自動離着岸・モノのインターネット（IoT）連携などの機能を、従来の燃料船と同等の価格帯で提供しようとしている。

創業者の朱健楠氏は「当社は電気自動車（EV）大手・米テスラの船舶版を目指している」と言い切る。中国発の高度なスマート技術を活かせば、今よりも10倍大きな市場を開拓できるとの見方を示した。

＊1元＝約23円で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

V4は100万文字規模の超長文コンテキストに対応。エージェント能力、世界知識、推論性能の全ての面において、中国国内およびオープンソース分野をリードしている。今回リリースされたV4シリーズには、高性能な研究開発向けのV4-Pro（総パラメータ数1兆6000億、アクティブパラメータ数490億）と、経済的で効率的なデプロイメント向けのV4-Flash（総パラメータ数2840億、アクティブパラメータ数130億）の2つのバージョンが含まれる。

「外部資本拒否」から転換——DeepSeek、評価額100億ドル超で初の外部資金調達か

公式による評価結果によると、V4-Proはエージェント能力、数学、STEM（科学・技術・工学・数学）、競技コーディングなどで、公開されている全てのオープンソースモデルを上回っている。V4-Proは世界知識の蓄積量は米グーグルの「Gemini-Pro-3.1」に次ぐ水準、エージェントコーディングの性能は米アンソロピックの「Claude Sonnet 4.5」を上回り、出力品質はアンソロピックの「Claude Opus 4.6」の非思考モードに迫るものの、同モデルの思考モードと比べると依然として差がある。

また、DeepSeekはV4シリーズがすでにファーウェイ（華為技術）のAIチップ「Ascend（昇騰） NPU（ニューラルネットワーク処理装置）」上での検証を完了しており、推論速度がベースラインと比較して最大1.96倍向上したことを明らかにした。一方で同社、ハイエンドの計算能力の制約により、現在のProモデルのサービス処理能力（スループット）は非常に限定的であることも明かした。7～12月期にファーウェイの次世代AI基盤「Ascend 950」のスーパーノードが大量に市場に投入された後、モデルの価格は大幅に引き下げられる見通しだ。

米半導体大手エヌビディア（NVIDIA）のジェンスン・フアン（黄仁勲）CEO（最高経営責任者）も以前、中国のチームはアルゴリズムの革新によってチップ性能の差をカバーすることができると述べており、DeepSeekはまさにその典型的な事例である。中国の業界では、V4が計算能力の制約下で実現したアーキテクチャの課題解決は、中国の大規模言語モデル開発チームのエンジニアリング能力と、オープンソースへの決意を改めて証明するものだと広く認識されている。

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（36Kr Japan編集部）

国のスタートアップ企業「智域基石（Zhiyu Cornerstone）」はこのほど、エンジェルラウンドで数千万元規模（数十億円超） を調達したと発表した。投資家には、「万能な手」の実現に挑む「霊初智能（PsiBot）」、エンボディドAIの「脳」を創る「穹徹智能（Noematrix）」、産学連携で社会実装を加速する「浙江人形機器人創新中心（Zhejiang Humanoid Robot Innovation Center）」、人型ロボット「智平方（AI2 Robotics）」が名を連ねる。4社のロボット企業が足並みを揃えて同じデータ企業へ投資したことは、業界全体の「共通認識」を鮮明に示している。ロボット知能のボトルネックは、AIモデルでも計算能力でもなく、「データの質」にあるということだ。

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そして智域基石の核心的な使命は、混沌とした物理世界の膨大なデータを、ロボットのタスク成功率を直接高められる高品質な学習素材へと「最適化（コンパイル）」することである。

「人海戦術の収集」から「自動化コンパイル」へ

智域基石の強みは、異分野のエキスパートが集結したチームにある。楊哲軒CEO：著名分散システム企業 PingCAP 出身。基盤アーキテクチャと商業化に精通。

徐良威CTO：テンセントおよび 小鵬機器人（XPENG Robotics）出身。ソフトとハードを融合した実戦経験者。

張計業COO：ファーウェイおよび穹徹智能（Noematrix）での経験を持つ。

アルゴリズム・・ハードウエア・大規模エンジニアリングの三領域をよく理解するこのチームが、ビッグデータ業界の技術アーキテクチャをフィジカルAI分野に持ち込むという同社の野心を支えている。

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現在、智域基石は中国全土で、総面積1万平方メートル（㎡）超えの実機データ収集工場を建設する計画を進めている。工場内には、ロボット400台超、異種ハードウエア形態10種類超を備える予定である。2026年内には、200PB（ペタバイト）超の異種データ蓄積を見込んでいる。

今年4～6月期には、智域基石は実機データ生産から全面的に Ego-Centric（第一人称視点）領域へ拡張する。
モデルの事後学習および事前学習におけるデータ入口を掌握し、データコンパイル層を通じて、生データを高品質なコーパスへ加工し、そのままモデル訓練入力として利用可能にする。

楊CEOは「人海戦術型のデータ収集工場は参入障壁にならない。真の障壁は自動加工能力にある」と強調した。

同社はフルプロセスのデータコンパイルパイプラインを構築している。

① データ品質検査

従来、膨大なデータに対し他社の多くは抜き取り検査を採用しており、その結果、最大95％もの無効ノイズが訓練データセットへ混入していた。同社は分散計算と弾性スケーリング構造を導入し、ロボットが収集した映像、深度情報、関節姿勢、力・触覚などのマルチモーダルデータを全量検査し、無効な「データ膨張」を源流で直接排除する。

② データ基盤の再構築

現実世界の物理データは本来的に、高エントロピー、多ソース異種混在、サンプリング周波数の著しい非同期性 （例：映像30Hz、関節制御500Hz）という特徴を持つ。同社は成熟した データレイクハウス（Data Lakehouse） アーキテクチャをいち早く導入し、フィジカルAIの専用基盤として深く改造した。これにより、超大規模非構造化データの統一管理、映像、深度、力覚、触覚、関節姿勢など複雑な次元情報のミリ秒級の高精度な時空間タイムスタンプ同期を実現している。

データパイプライン構成図

③ データコンパイルと検索

システムは非標準データを「技能の細分化」をし、意図を伴う意味の断片を抽出する。顧客はデータベースを操作する言語のSQLに似たコード命令を入力するだけでよい。

例えば、「キッチンでコップを取る動作、かつ成功率95％超のデータを呼び出す」といった具体的な条件指定ができる。

そうすると高速に検索・再構成され、そのまま利用可能な標準データセットが生成される。

楊CEOは、2026年がフィジカルAIが商業化への壁を乗り越える重要な節目になると予測している。その時にはデータ総量は数十倍に増加し、数千万時間規模 に達する見込みである。もしデータ総量の問題が緩和された後も、大規模モデルの現実環境での汎化能力に突破がなければ、業界は厳しい試練に直面することになる。

智域基石は自らを、その時代の 「コンパイラ」 と位置づけている。技術革新によってデータ生成プロセスを人間の手作業から切り離し、フィジカルAI時代の真のデータインフラ建設者となることを目指している。

（36Kr Japan編集部）

知行機器人は2018年に設立され、高性能なロボットハンドやフィジカルAIの中核部品の研究開発に注力している。現在、0.1㎏から150㎏までの負荷をすべてカバーするロボットハンドの製品ラインアップを構築している。エンドエフェクタ（ロボットが実作業を行う先端部品）の製品ラインが中国で最も充実したメーカーの一つとされる。

2本から5本指・両腕プラットフォームへ

エンドエフェクタは、ロボットが実作業を完結させる「最後の1センチ」を担う部位であり、ハードウエアシステムの中でも極めて複雑なモジュールのひとつである。

知行機器人は「技術基盤の共通化と、活用シーンへの緻密な最適化」を戦略に掲げている。定型化された産業現場には、効率的な二本指や三本指のハンドを供給する一方、複雑で非定型な作業が求められる現場向けには、より柔軟な動きが可能な五本指ハンドの開発を進めている。

2025年後半には、四本指製品「霊思手」を発表した。複数の部位が連動するリンク機構と統合制御システムを採用し、12の関節、8つの可動軸（自由度）を備えている。5kgまでの重さに耐える強力な握力を持ち、物流の仕分けや工場の搬送業務などに適用される。また、駆動部と制御部を一体化した設計により、外部配線を大幅に削減できた。これにより、応答速度や繰り返し作業の精度が大幅に向上しただけでなく、既存の協働ロボットやロボットアームへも容易に組み込めるようになっている。

2026年初頭に発表された「束巧手」は、人間の手の構造をモデルにしたワイヤ駆動式の5本指ロボットハンドである。16の関節と11の可動軸を備え、人間を凌駕するほどの緻密な動きを実現した。その革新的な左右の手の自動適応切替機能により、単一の装置で同時に両手の操作データを収集することが可能となり、データ収集コストを50％低減できる。現在、航空宇宙、医療リハビリなどのハイエンド分野で活用されている。

さらに、両腕が連動して動く「フィジカルAI」搭載のロボットプラットフォームも発表している。このプラットフォームは両腕での30kgの負荷耐性を持ち、アーム展開時の長さは850mm、垂直作業範囲は0〜2200mm、三次元環境認識精度は±0.1mmに達する。「霊思手」または「束巧手」と組み合わせることで、重度の負荷がかかる搬送と精密操作のタスクを実行できる。

同社の創業者兼CTOの白国超博士は「ロボットの完成品を作るのは、手・腕・目・脳の協調をよりよく理解するためであり、本体メーカーと競争するためではない」と指摘した。

差別化の鍵は「データの蓄積力」

競争が激しいロボットハンドの分野において、知行機器人の競争優位性はその「工業品質」の安定性にあるという。白博士は「我々はまず取り組むべき適切なシーンを見つけ、その上でロボットハンドの設計を決定する」と強調する。

同社は初期に航空宇宙、重負荷物流、電力設備といった参入障壁の高い分野に参入し、航空エンジンブレードの仕分けや電力設備操作などのシーンにおいて大量の高品質な業界データセットを蓄積し、それをモデル訓練にフィードバックすることで、「ハードウエア−アルゴリズム−アプリケーション」の正の循環を形成している。

産業シーンは信頼性に対する要求が極めて厳しく、知行機器人の製品は出荷前に厳格な寿命テストを通過する必要がある。その「データ収集用ハンド」は500万回以上の使用回数を実現しており、業界平均の100倍以上に達している。サプライチェーンの蓄積により、製品価格は同種の競合製品の半分に抑えられている。

NVIDIAもGoogleも、世界トップAIチームの8割が活用——中国発AI合成データ企業、230億円調達

2025年、知行機器人は数千セットの製品を量産出荷し、受注売上は約1億元に達したという。騰訊控股（テンセント）、華為技術（ファーウェイ）、人型ロボット新興の智元機器人（AGIBOT）」や「智平方（AI² Robotics）」、ロボットアーム大手「睿爾曼（RealMan）」など、業界を牽引する企業群のデータ収集ハードウェアの中核サプライヤーとしての地位を確立している。

白博士は、現在の業界競争の焦点はすでにハードウエアからデータの閉ループ能力へと移行していると強調する。「誰が現実のシーンでデータ閉ループを実現できるかが、大規模応用段階において主導権を握ることになる」と述べた。

＊1元＝約23円で計算しています。

（翻訳・36Kr Japan編集部）

食気生化は2023年1月に設立され、炭素原⼦1個の化合物（C1化合物）から各種化学製品をつくる「C1化合物変換」とガス発酵技術を核に、工業排ガスを化学品や燃料、単細胞タンパク質へと転換する技術の開発を進めている。共同創業者の聞志強氏と汪慶卓氏は、博士課程時代に中国科学院合成生物学重点実験室で同じ教授に師事していた。両氏が所属していた研究グループはこれまでに100件余りの産業化プロジェクトに携わり、C1化合物変換およびガス発酵技術の研究開発で20年近い実績を有している。

2026年の中国政府の「政府活動報告」では、単位GDP当たりのCO2排出量を約3.8％削減する年度目標が初めて示された。排出量管理が長期目標から年度単位の政策指標へと移行するなか、産業排ガスを資源として活用する技術の重要性が高まっている。さらに、地政学的リスクの高まりにより、石油や脱脂大豆、魚粉などのコモディティの輸入依存度の高い資源の安定確保が課題となっており、代替原料の確立も重要なテーマとなっている。

こうした中、C1化合物変換やガス発酵の技術が、戦略的に大きな価値を持つようになった。食気生化のメンバーは、20年間にわたりクロストリジオイデス属の遺伝子組換えとゲノム編集の研究に携わってきた。この経験をもとに開発された複雑な代謝経路を持つ特殊な菌株は、30種類以上の酸、アルコール、エステル類を合成する能力を持つ。

「ハイテク技術を用いて付加価値の低いコモディティーをつくる」という開発理念に基づき、同社はブタノールを最初の製品に選ぶと共に、飼料用タンパク質の代替品も生産している。

ブタノールは代表的なコモディティ化学品で価格競争が激しいが、従来の石油由来製造では原料コストが全体の60％以上を占める。これに対し同社のクロストリジオイデス発酵法では産業排ガスを原料として利用できるため、原料コストの大幅削減が可能になるという。汪氏は「当社は、革新的な技術によってコモディティ化学品のコスト構造を見直し、競争の優位性を築いた」と強調する。

同社は2024年以降、石炭化学工業の排ガスを活用したエタノールや高級アルコール、単細胞タンパク質の製造に向けて、100トン級および500トン級のパイロットプラントを完成させた。複数製品を柔軟に生産できる体制を整えている。

今後は、コモディティやタンパク質の販売による売り上げに加え、CO2排出削減の取り組みも収益の拡大につながる見通しだ。試算によると、同社のバイオ生産技術でブタノールを製造すれば、石油由来のブタノールに比べ、1トン当たりCO2約4トンを削減できるという。将来的にはCCUS（CO2回収・貯留・再利用）市場に参入し、大規模な石炭化学工場や電力会社にCO2排出削減装置を供給することで、カーボンクレジットや排出量取引を通じた収益拡大も目指す。

＊1元＝約23円で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

Saphluxは2017年設立。米イエール大学の研究所から誕生した半導体企業として、複数の独自技術を生かしてマイクロLEDディスプレー分野に注力してきた。AR向けマイクロディスプレーとXR（クロスリアリティ）向け大画面ディスプレーの2分野をカバーする製品マトリクスを構築し、ビジネス展開を推し進めている。

創業者兼最高経営責任者（CEO）の陳辰氏は、清華大学で機械工学を学び、米ハーバード大学でポストドクター研究員を務め、イエール大学で経営学修士号（MBA）を取得。米石油サービス大手シュルンベルジェではゼロからの製品開発を主導した。共同創業者兼最高技術責任者（CTO）の宋傑氏は、化合物半導体材料およびデバイスプロセスの開発に20年近く携わった経験を持つ。

米メタも頼らざるを得ない——中国なしに、AIグラスは作れない時代

業界では一般的な一点突破型の技術アプローチとは異なり、Saphluxはエピタキシャル材料からチップ製造、光電融合まで広くカバーする技術システムを作り上げた。また、大面積シリコン基板（ウエハー）接合やエピタキシャル成長、量子ドット色変換などの中核技術を自社開発し、整備された技術プラットフォームと事業化能力を確立している。同社初となる6インチウエハーを用いたマイクロLEDの生産ラインではすでに量産が始まっており、12インチ用の生産ライン建設も進んでいる。

現在市場で主流となっているARグラスは、依然として単色表示がメインだ。赤・緑・青の3色を1枚のチップに統合してフルカラー化するのは難しく、業界の課題の一つとなっている。

Saphluxは独自開発した技術により、大面積ウエハーを用いたマイクロLED上で、その場（in-situ）形成された量子ドットの色変換を実現。従来のソリューションの課題だった赤色光の効率の低さやバラツキ、歩留まりの低さなどを根本的に回避することに成功した。この独自技術と反射型光学ソリューションを組み合わせたことで、同社のフルカラーディスプレーはサイズ・性能・コスト・量産性の全ての面で大きな優位性を発揮できるようになった。

「米メタのフルカラーマイクロディスプレー搭載グラス『Ray-Ban Display』が登場したことで、反射型光学ソリューションの大規模導入が進み、フルカラー導波路（ウエーブガイド）の光学効率は1000nits/lmから5000nits/lmに向上した。この変化によってARマイクロディスプレーに求められる輝度は大幅に下がり、従来の100万nitsから20万nits未満にまで低減した。デバイスへの導入も加速しており、フルカラーマイクロOLEDを搭載したウエーブガイド式ARグラスもすでに複数登場している」と陳CEOは話す。

この傾向が、フルカラーマイクロLEDディスプレーの普及を大きく後押ししている。Saphluxのフルカラー製品「T3-0.13」は、フルカラーマイクロOLEDと比べても光学効率が約5倍、輝度も10倍以上に向上した。使用時の輝度も1000nits未満から約5000nitsに向上しており、屋外でのARグラス使用にも耐えられる。

「T3-0.13」の実際の画面（画像は「Saphlux」提供）

XR向け大画面の分野では、量子ドット技術とCOB（Chip on Board）技術を組み合わせた直視型ディスプレーを初めて開発し、光励起量子ドット直視型ディスプレーに関する業界基準の策定を主導した。製品はすでに大量出荷を実現し、世界40社近くに提供されている。

「QD（量子ドット）COBディスプレー」のイメージ図（画像は「Saphlux」提供）

Saphluxは「中核技術の自社開発と製造委託」を組み合わせた軽資産モデルを採用しており、自社の生産ラインで研究開発と小規模生産を進めると同時に、化合物半導体ウエハーの受託工場と提携して大規模生産を実現している。陝西省西安市には6インチウエハーを用いたディスプレーの生産ラインに加え、提携先の受託工場があり、年産能力は合計で500万枚を超える。

業績面では2025年に事業化のターニングポイントを迎えた。同年4月に大量出荷を開始し、5月には単月の売上高が1000万元（約2億3000万円）を突破、通年の売上高は1億元（約23億円）に迫った。26年はARマイクロディスプレーの需要増と量産拡大により、通年の売上高が約3億元（約70億円）になる見込みだ。

今後は3つの分野で重点的な取り組みを進める方針だという。まず、フルカラーマイクロディスプレーの色・リフレッシュレート・解像度を引き続き向上させ、フルカラーARグラスの表示性能を最適化する。次に、マイクロLEDを光通信分野に応用し、その高速発光材料としての特性を生かして、AIデータセンターの伝送による消費電力削減を目指す。さらに、出荷能力を強化し、エンドユーザーの需要増に対応していく。

陳CEOは「独自技術の実用化は時間がかかるうえに難易度も高いが、一度成功すればその爆発力は極めて大きい」としたうえで、より多くの企業が独自開発を貫き、ブレイクスルーを成し遂げてほしいと語った。

マイクロLEDの中国・JBD、過去最大の220億円を調達　ARグラス市場を先導

＊1元＝約23円で計算しています。

（翻訳・田村広子）

世界モデルは、フィジカルAI（現実世界の動きを認識して最適な行動を起こす人工知能）の中核エンジンと位置づけられる技術だ。AIを「生成できる」段階から「理解し、推論し、行動できる」段階へと飛躍させ、現実世界との相互作用を可能にする。ロボットや自動運転など、エンボディドAI（身体性を持つAI）の基盤技術として急速に注目を集めている。

エンボディドAIの鍵を握る「世界モデル」に注力ーー中国・GigaAI、ファーウェイ系から資金調達

2023年6月に設立されたGigaAIは、世界モデルを軸に3つの中核プロダクトを相次いで発表した。

このうち「GigaWorld-0」は、世界モデルが生成したデータが実機ロボットの性能向上に直結することを実証した世界初とされる成果だ。GitHub（ギットハブ）で公開されたオープンソースコードは1500以上のスターを獲得している。「GigaWorld-Policy」は「動作中心」の革新的なアーキテクチャを採用し、推論速度とトレーニング効率を高めながら、タスクの成功率も大幅に向上させた。「GigaWorld-1」は、世界モデルの権威あるベンチマークテスト「WorldArena」で世界1位を獲得し、グーグル、エヌビディア、アリババなどのテクノロジー大手企業を上回った。これらに加え、VLA（視覚・言語・動作）モデルを中心とする「GigaBrain」シリーズも展開している。

GigaAIは自社でフルスタック開発した汎用人型ロボット（ヒューマノイド）「Maker H01」も発表した。全身に20以上の自由度を備え、マルチモーダル高精度なセンシングシステムを搭載している。開放環境での精緻な操作と移動に特化して設計されており、すでに自動車、3C製品（コンピュータ・通信機器・家電）、倉庫、家庭サービスなど複数のシーンで商用化を実現しており、年間納入目標は1000台だ

データ基盤の整備も並行して進める。年内には「視覚－動作」の高品質データが100万時間超、世界モデル向け事前学習データは1000万時間超に達する見込みだ。

＊1元＝約23円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

TENWAYSは2021年に深圳市で設立され、グローバル本社をオランダに置く。主力市場は欧州で、短距離移動の電動化需要を追い風に急成長を遂げ、資本市場からも高い注目を集めてきた。中国は世界最大の自転車製造・輸出国であり、e-Bikeのサプライチェーンでも圧倒的なコスト競争力と産業としての優位性を持つ。

目論見書によると、2025年1～9月の売上高のうち、97.7％が欧州市場によるもので、米国市場は約2.2％にとどまった。売上の大半を欧州に依存する一方で、欧州連合（EU）は中国製e-Bikeに対し、反ダンピング税および相殺関税を課している。これらの合計税率は最大で80％近くに達しており、TENWAYSはこの関税処置を経営上の主要なリスク要因として挙げている。

TENWAYSのe-Bike

財務面では、売上高は2023年の4803万ユーロ（約89億8200万円）から、25年の6064万ユーロ（約113億4000万円）へ拡大した。粗利益率も継続的に改善しており、23年の25.8％から、25年1～9月には31.8％へ上昇した。

一方、純損失は拡大しており、2023年の465万ユーロ（約8億7000万円）から、25年1～9月には3000万ユーロ（約56億1000万円）へと赤字幅が広がった。ただし、株式報酬などの一時的要因を除いた調整後純損益では、23年の290万ユーロ（約5億4200万円）の赤字から、25年1～9月には124万ユーロ（約2億3200万円）の黒字へ転換しており、本業ベースでの収益力は改善しているといえる。

＊1ユーロ＝約187円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）