ヒューマノイドロボットのアクチュエータとハンド

01アクチュエータとは

アクチュエータとは、制御信号を実際の動きに変換する部品のことで、いわば「筋肉」に相当します。ヒューマノイドロボットで主流となっているのは電動アクチュエータで、モーター本来の高い回転速度を、腕を振ったり体重を支えたりするのに必要な高トルクに変換する減速機と組み合わせ、さらに制御装置にデータを返す位置・トルクセンサーを備えた構成です。ヒューマノイドの関節では、2種類の減速機構が主流です。波動歯車装置（発明元のハーモニック・ドライブ・システムズ社が「ハーモニックドライブ」の商標で展開）は、スプライン歯を持つ可撓性のカップを、剛性のあるリング状の歯車の内側で楕円状にたわませることで、単段でも高い減速比・ほぼゼロのバックラッシュ・小型軽量な構成を実現します。腕や脚の回転関節に広く採用されているのはこのためです。一方、遊星歯車と、その直動版にあたる遊星ローラーねじは、中心の太陽歯車やねじの周りにローラーや歯車を配置する構成で、波動歯車装置ほどの小型さは持たない代わりに、より高い負荷容量と耐久性を得られます。荷重を受け止める関節やリニアアクチュエータに使われやすいのはこのためです。 (ハーモニック・ドライブ・システムズ — 波動歯車装置の技術解説)

油圧アクチュエータ（電動モーターの代わりに加圧した流体でピストンを駆動する方式）は、小型のシリンダーで非常に大きな力を出せるため、初期の脚型ロボットでは標準的な方式でした。しかし、漏れのリスクや継続的なメンテナンスの必要性に加え、ポンプやリザーバーが人間サイズの前腕には収まらないという課題があります。2025〜2026年に発表された新しいヒューマノイドのハンド・腕の設計のほぼすべてが油圧ではなく電動アクチュエータを採用しているのは、この理由が大きいといえます。

02腕1本になぜこれほど多くのアクチュエータが必要なのか

ハンドを3次元空間内の任意の位置・姿勢に置くには、最低でも6つの独立した関節が必要です。これは通常の 産業用ロボットのアームを支配しているのと同じ「6自由度」のロジックです。ヒューマノイドのハンドは、その上にさらに難しい課題を積み重ねます。人間の手と同じ大きさの中に、単に一つの形状を挟み込むだけの工場向けグリッパーとは違い、実際の手のように握る・つまむ・操作するのに十分な数の独立したアクチュエータ付き関節を詰め込む必要があるのです。この後で詳しく比較する、直近1年で発表された現行世代のヒューマノイドハンドは、いずれも同じ発想でこの「詰め込み」問題を解決しています。それは、アクチュエータの大半を手のひらから前腕に移し、手首を通したテンドン（腱）で各指を駆動するという方式です。人間の指の動きが、実は手の中の筋肉ではなく前腕の筋肉によって駆動されているのと同じ考え方です。これにより、最も軽く速く動く必要があるハンド自体のスペースと質量に余裕が生まれます。

03力覚センサー

力覚センサーは、ある1点に加わる力とトルクを測定するセンサーで、多くの場合、6成分（X/Y/Z軸方向の3つの力と、その周りの3つのトルク）を同時に、ロボットの手首に取り付けて計測します。 ATI Industrial Automationは、Novanta傘下で手首装着型の力覚センサーやロボット用エンドエフェクタを手掛ける代表的なメーカーの一つです。力覚センサーが可能にするのは、コンプライアンス制御（柔軟な力制御）です。あらかじめプログラムされた位置に盲目的に従うのではなく、力覚フィードバックを読み取る制御系であれば、目標とする接触力を保ちながら部品を押し当てたり（壊さない範囲で密着させる）、想定外の抵抗（進路上にある人の腕など）に触れた瞬間にその方向へ逃げたりできます。決まった点にしか動けないロボットと、人と作業空間を安全に共有したり、硬さの分からない物体を扱えたりするロボットとの違いは、ここにあります。

04触覚センサー

触覚センサーは、手首ではなく指先そのものに組み込まれる、もう一段階踏み込んだセンサーです。手足全体について1つの6軸データにまとめる力覚センサーとは異なり、触覚センサーは局所的な接触——指先のどこに、どれくらいの強さで物体が触れているか、そして滑り始めていないか——を検知します。これは人間の皮膚が担っている種類のフィードバックで、手の外側に取り付けたカメラでは構造的に代替できません。指が物体を握り込んだ瞬間、カメラは接触点そのものを視界から失ってしまうからです。

Figure AIは、市販の触覚センサーでは実運用に耐えられないと判断し、ヒューマノイド「Figure 03」向けに独自の指先触覚センサーを開発しました。同社によれば、このセンサーは紙クリップ程度の重さに相当する3グラムという微小な力まで検知でき、これによりAIシステム「Helix」は、物体が実際に滑り始める前に、しっかり握れているか滑りかけているかを見分けられるとしています。 (Figure AI — Introducing Figure 03)

Analog Devicesは、さらに先を行くプロトタイプを実演しています。同社によれば、人の指先の最大5倍の分解能で接触の詳細を捉えられるマルチモーダル触覚センサーです。NVIDIAのGTC 2026では、このセンサーを組み込んだヒューマノイドハンドが、カメラを一切使わず触覚だけを頼りに、NVIDIAのシミュレーター「Isaac Sim」で学習させた制御方策により、ネットワークケーブルをたどってソケットに差し込む様子を実演しました。 (Analog Devices — the future of tactile sensing; ADI at Nvidia GTC 2026)

また、onsemiはEmbedded World 2026で、ロボットハンドに組み込んだ誘導式位置センサーを展示しました。こちらは外部の接触を検知するものではなく、関節自体の位置・速度を精密に追跡するという、関連はしていますが別の課題を狙ったものです。 (onsemi — Embedded World 2026)

05器用な多指ハンド：現在の実例

「多指ハンド（デクスタラス・ハンド）」とは、工場向けグリッパーのように一つの形状を挟み込んで閉じるだけではなく、人間の手のように物体を操作できるよう作られた多指ロボットハンドを指す業界用語です。この1年ほどの間に公開された3つのハンド設計は、同じ「アクチュエータ密度」問題に対して、それぞれ異なる解き方をしている好例です。

これは1社だけの取り組みではありません。この「アクチュエータ＋センサー」の組み合わせを支えようと、上流の部品サプライヤーが競い合っています。ハーモニック・ドライブ・システムズや日本のナブテスコのような減速機の専業メーカーに加え、Analog Devicesやonsemiのような半導体メーカーも、ヒューマノイドハンド向けの触覚・位置センシングのリファレンスハードウェアを開発しています。この供給網を上場銘柄の観点から見るなら 上場銘柄トラッカーを、ヒューマノイドが登場する前から数十年にわたって工場の床でロボットアームを動かしてきた、同じ減速機技術の系譜については 産業用ロボットをご覧ください。

06よくある質問（FAQ）