LeRobotの歴史

01起源：元テスラ・エンジニアの賭け（2024年）

LeRobotの最初のコードは、2024年1月26日のコミットにさかのぼります。手掛けたのは、テスラで主任研究科学者を務めていたレミ・カデンヌ氏で、ロボティクスに取り組むためHugging Faceに加わった人物です。バージョン0.1.0として最初にパッケージ化されたものは2024年3月9日にPyPI（Python Package Index）へ登録され、早期の模倣学習ベースライン（TD-MPC）に加え、数日のうちにACTとDiffusion Policyのアルゴリズムも組み込まれました。そして2024年5月、Hugging Faceのロボティクスチームは、この急速に発展するコードベースを正式公開へとつなげます——実世界のロボットポリシーを学習・実行するためのPyTorchネイティブなライブラリ「LeRobot」です。寛容なApache 2.0ライセンスの下で公開され、どの開発者・研究者も自由に利用・改変・再配布できるようにしました。

各研究室がそれぞれ独自の学習パイプラインを一から作り直すのではなく、共有できる再利用可能な土台を作るという発想です。言語モデリングがそうだったように、ロボティクスもまた、各チームが自前のスタックを抱え込むより、オープンで共有されたツール群・データセットの恩恵を受けられるはずだ、という賭けでした。

02ハードウェアが安くなる：Koch、SO-100、SO-101（2024〜2025年）

LeRobotが初めて実機ハードウェアへの対応を追加したのは2024年7月で、対象はプロジェクトの外で設計され、すでに電子工作愛好家・研究者のコミュニティで流通していたオープンソースのサーボ駆動アーム「Koch v1.1」でした。プロジェクト自身によるハードウェアの節目は、続く2024年10月に訪れます。フランスのロボティクス企業TheRobotStudioとの共同開発により、部品代約100ドルで組み立てられる3Dプリント式のリーダー・フォロワーアームペア「SO-100」が誕生しました。これにより、実世界での操作データ収集にかかる初期費用は、数千ドル規模から個人の電子工作愛好家でも手が届く水準へと下がりました。2025年2月には、SO-101アームを搭載する車輪走行式のモバイルベース「LeKiwi」が加わり、据え置き型アームから移動可能な操作へとラインナップが広がりました。

2025年4月、Hugging FaceとTheRobotStudioは、WowRobo・Seeed Studio・Partabotも加わり、組み立て度合いや配送地域に応じて約100〜500ドルで販売される後継機「SO-101」を発表します:

Jul 2024Koch v1.1への対応を追加

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Oct 2024SO-100（TheRobotStudioと共同）

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Feb 2025モバイルベース「LeKiwi」

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Apr 2025SO-101（WowRobo・Seeed Studio・Partabotも参加）

• 組み立てがより簡単に——モーター交換のためだけにギアを外す必要がなくなった
• 配線ハーネスを刷新
• リーダーアームのギア比を最適化

「史上最も普及したロボットアームでは？……AIを作る人なら誰もが最初に買うべきロボットアーム。」

この節の出典: SO-101 公式ドキュメント · クレマン・デランゲ氏によるX投稿（2025年4月）

03モデルの選択肢が広がる：ACTからSmolVLAへ（2025年）

LeRobotは公開当初から、ACT（Action Chunking Transformer）・Diffusion Policy・VQ-BeTといった模倣学習のベースラインを内蔵していました。しかし2025年を通じて、自前のモデルだけでなく他の研究機関のロボット基盤モデルを動かす標準的な場としても定着していきます。Physical Intelligenceのπ0・π0.5とNVIDIAのIsaac GR00Tがv0.4.0でライブラリに統合され、開発者は汎用的なVision-Language-Action（VLA）モデルをゼロから学習させる代わりに、自分のSO-100/SO-101データで追加学習できるようになりました。

2025年6月には、Hugging Face自身のロボティクスチームがさらに踏み込み、「LeRobotコミュニティデータセット」——電子工作愛好家や研究機関がHub上に`lerobot`タグで投稿するデモンストレーション記録——のみで事前学習した、4億5000万パラメータの小型VLA「SmolVLA」を公開しました。このクラウドソースデータでの事前学習だけで、SO-100アームでのタスク成功率は51.7%から78.3%へと向上しました。低価格ハードウェアという賭けが、単にアームの価格を下げるだけでなく、データの好循環（フライホイール）として機能し始めている初期の兆候と言えます。

Jun 2025

SmolVLA——研究室だけでなくコミュニティのデータで学習

LeRobotコミュニティデータセットのみで事前学習した4億5000万パラメータの小型VLA。このクラウドソースデータでの事前学習だけで、SO-100でのタスク成功率が51.7%から78.3%に向上しました。

Hugging Face Blog: SmolVLA

2025

π0・π0.5とIsaac GR00Tがライブラリに統合

Physical Intelligenceのπ0・π0.5とNVIDIAのIsaac GR00TがLeRobotのv0.4.0で統合され、開発者は汎用VLAをゼロから学習させる代わりに、自分のSO-100/SO-101データで追加学習できるようになりました。

Hugging Face Blog: LeRobot v0.4.0

04データセットが巨大化し、アームの外へ広がる（2025年）

研究機関や電子工作愛好家がエピソードをアップロードするほど、当初のLeRobotDataset形式——1エピソードにつき1ファイル——は、データセットが数百万エピソード規模に達した時点でファイルシステムの限界に突き当たるようになりました。2025年9月、Hugging Faceは複数のエピソードを共有のParquet／MP4／JSONファイルにまとめ、ローカルへの全体ダウンロードなしにストリーミング処理できる新形式「v3.0」を発表し、2025年10月のv0.4.0でライブラリ本体に組み込みました。

同じ2025年、LeRobotの守備範囲はロボットアームを超えて広がりました。2025年3月、Hugging Faceはドイツの走行データ企業Yaakと提携し、公開当初「エンドツーエンド自動運転向けとして最大のオープンソースデータセット」と位置づけられた「L2D」を発表します。ドイツの自動車教習所で稼働する電気自動車60台からの映像・車両状態ログで構成され、段階的なリリースを重ね、2025年11月までに5,000時間・100万エピソード超の規模へと拡大しました。卓上での操作タスク向けに作られた模倣学習の手法が、走行中の自動車にもスケールするか、という賭けです。

05Hugging Faceがハードウェアを買収：Pollen Robotics（2025年4月）

2025年4月、Hugging Faceは通算5件目となる買収を実施し、フランスのロボティクス企業Pollen Roboticsを取得しました。2016年設立、元Inria（フランス国立情報学自動制御研究所）出身の研究者チームによる同社は、すでに20か国以上の顧客に数百台のロボットを納入しており、2022年のANA Avatar XPRIZEでは準優勝も果たしています。

この買収により、LeRobotのソフトウェアスタックは自前のハードウェア旗艦機を手に入れます——それが、車輪走行式で7自由度のヒューマノイド上半身「Reachy 2」です。価格は7万ドルで、想定する主な顧客は一般の電子工作愛好家ではなく、コーネル大学やカーネギーメロン大学をはじめとする研究機関・大学に向けています。SO-100やSO-101が「できる限り安い入口」を追求したのに対し、Reachy 2は逆方向を狙っています——同じオープンソースソフトウェアの上で動く、フルサポート付きのハイエンド研究プラットフォームです。3か月後の2025年7月、同じHugging Face・Pollenのチームは、より小型の妹機「Reachy Mini」を発表しました。こちらは研究機関ではなく個人のAIビルダーを主な対象とし、価格帯もSO-100/SO-101に近い水準を狙っています。

06世界規模のコミュニティへ（2025〜2026年）

LeRobotの成長は、まず素朴な数字に表れました。GitHubリポジトリは2026年半ばまでに2万5000スター・5000フォークを超えています。ハードウェアが絡むオープンソースプロジェクトとしては異例の速さです——変更を試すにはコンパイラだけでなく、実物のハードウェアを手元に持っている必要が通常あるためです。

2025年6月、Hugging Faceはこの盛り上がりを一つのイベントへと結実させます。「LeRobot Worldwide Hackathon」は、単一の週末に7大陸100件超のローカルミートアップを同時開催し、3,000人超の登録参加者を集めました。参加者は借りた、あるいは自作したSO-100/SO-101アームでポリシーを学習・実演し、優勝作品はHub上で誰でも見られる形で公開されました。

070.6.0：「想像し、評価し、改善する」（2026年7月）

2026年2月までに、LeRobotは学術論文にまとめられるほどの体系立った成果へと成長していました。「LeRobot: An Open-Source Library for End-to-End Robot Learning」と題されたその論文には、カデンヌ氏やHugging Face共同創業者のトマ・ウルフ氏を含む17名が名を連ね、2年間の急速な反復開発を支えた設計上の判断が記録されています。並行して、ポイントリリースも着実に重ねられました（2025年10月にv0.4.0、2026年3月にv0.5.0）。

そのペースは2026年7月6〜7日、v0.6.0で一つの節目を迎えます。「Imagine, Evaluate, Improve（想像し、評価し、改善する）」をテーマに掲げたこのリリースは、他の研究機関のポリシーを単に動かす場から、それらに新しい能力を与える場への転換を示すものです。3種類の新しい「世界モデル」ポリシーが加わりました。VLA-JEPAとFastWAMは、いずれも学習時にポリシーの次の行動がどうなるかを予測し、実際にロボット上で動かす推論時にはその予測ステップを省くことで、余計な計算コストを追加しません。一方LingBot-VAは異なるアプローチを取り、推論時にも将来の映像と行動を合わせて予測し続けます——その分の効率は犠牲にしつつ、ポリシーが次に何を「想像」しているかを可視化できる点が特徴です。

今回のリリースでは、以下が追加されました:

08年表

09よくある質問（FAQ）

ロボティクスのプロジェクトとして、2年という歴史はまだ短く、LeRobotの物語は今もかなりの速さで書き続けられています——おおむね月次のポイントリリース、VLAだけでなく世界モデルにまで広がったモデルの選択肢、100ドルのアームから7万ドルのヒューマノイドまで揃うハードウェアの陣容。このペースが今後も続くのか、SmolVLAの結果が示唆するようにコミュニティデータセットの好循環がさらに積み上がっていくのか、そしてPollen Roboticsによるハードウェアへの賭けが商業的に実を結ぶのか——これらは、このプロジェクトと、本サイトが今後も追い続けていく問いです。