10月に発表したが、7月にはすでに試作機を届けていた

2026年10月14日、中国のライダーメーカー禾賽科技（Hesai）が三次元世界データエンジン「Kosmo」を正式に発表した。空間カメラ「Kosmo One」とクラウド基盤「Kosmo World」を組み合わせ、現実の店舗や工場をロボット学習・シミュレーションに使える三次元データへ変換するというものだ。一見すると、新しいセンサー製品の話に見える。

しかし2026年中間報告書によると、同社は7月に初期の試作機を納入し、Galbotなどのロボット企業から注文を得て、複数の業界で200社以上の提携候補と接触していた。200社は確認済みの有料契約先や出荷先の数ではない。また報告書にある2026年第3四半期の初期収入見込みは、実際に収入を計上したという確定情報ではない。

10月の正式発表をそれまで存在しなかった事業の開始と見るより、試作機と顧客開拓を進めていた新しい供給事業の公開段階と読む方が正確だ。ロボットの目として使う機器を売るだけでなく、ロボットが学ぶ空間そのものを商品化する動きである。

手作業300時間を15分で再構成。ただし比較対象に注意が必要だ

禾賽の発表では、上海のDairy Queen店舗でロボット訓練用の三次元環境を作成する際、従来は専門チームによる手作業のモデリングに約300時間を要した。一方Kosmoによるスキャンと再構成は15分で完了したという。一般的な100平方メートルの屋内空間についても、作業員一人が約15分で撮影できるとの説明だ。

ただし手作業のモデリング300時間とスキャン・再構成15分が、同じ品質・同じ工程・同じ成果物を意味するとは限らない。物理的な接触や摩擦の設定、訓練シナリオの準備、ロボットの学習、現場での検証まで15分で終わるわけではない。メーカー自身も撮影時間は空間の構造や条件によって変わると注記している。

本当に重要なのは、現実の場所を開発用データに変換する最初の工程が短くなる可能性だ。工場や店舗が変わるたびに三次元環境を一から作る負担が減るなら、ロボット導入の開発期間に影響し得る。ただし総費用を算出するには、その後の編集・物理設定・品質検証も含めなければならない。

8Kカメラと、物理的に正しいロボット訓練環境は同じではない

Kosmo Oneは高解像度ライダー、1インチの画像センサー、慣性計測装置を統合し、空間の形状・色・質感・カメラ姿勢などを収集する。撮影の最大解像度は8Kだが、利用者が書き出すファイルは最大6Kだと会社は明記している。製品が撮影できる条件と、顧客に渡されるデータの条件は分けて読む必要がある。

Kosmo Worldは3D Gaussian Splatting、メッシュ、深度データなどを一度の再構成で出力する。未撮影部分を補完し、物体を識別し、ロボットのカメラ視点に合わせた調整を行う。NVIDIA Isaac SimやIsaac Lab、Unreal Engine、RenderManなどへの接続も示した。

ただし見た目が本物そっくりの三次元空間でも、物をつかむときの質量、接触、摩擦、変形や衝突が正しく再現されているとは限らない。視覚と形状のデータ取得は、物理シミュレーションを完成させるための一工程にすぎない。訓練に使える品質を顧客が別途検証する必要がある。

二つの事業モデル。装置を売るのか、空間データを継続的に作るのか

10月の公式発表で禾賽はKosmoの二つの事業モデルを明示した。一つはカメラとソフトウェアを組み合わせ、ロボット開発企業や映像制作会社などが自ら利用する仕組み。もう一つは高品質の実空間データを大規模に制作し、世界モデルやフィジカルAIの開発者に提供するサービスだ。

前者では機器の販売数量や価格が重要になる。後者では顧客が必要とする施設の数、再撮影や更新の頻度、クラウド処理、データの編集・配信・使用権限が商売の中心になり得る。中間報告書でも、ハードウェア普及と継続的なクラウドサービス収益、プラットフォーム価値が循環する構造を意図している。

しかし継続収入がすでに実現したとはいえない。10月の発表ではKosmo単独の売上見通しを経営陣が示しておらず、中間報告書の予測は実績とは違う。どれだけの顧客が繰り返し料金を支払うかは、今後の契約と実際の業績で確認する必要がある。

ロボット、映像制作、地図サービスで共通するのは元の空間データ

禾賽はロボット企業のGalbot、Dexmalとの協力を発表したほか、PixarのRenderManを使った映像制作事例や、中国の地図サービスAmapと連携した実際の展示空間の三次元化も紹介した。現実の場所を一度取り込み、それぞれ別の用途に応じて加工できることが共通点だ。

ただし映画制作では視覚的な美しさと表現の自由度、ロボット訓練では形状と物理的挙動の正確さ、地図サービスでは情報の最新性や場所の利用許諾が重要となる。同じデータをそのままどの業界にも販売できるわけではない。

顧客分野が広がれば、データ形式の変換、更新履歴、撮影許可、個人情報、再利用権の管理が必要になる。撮影できる技術と、同じ場所のデータを繰り返し販売できる法的権利は別だ。サービスの競争力は契約と運用にも左右される。

成功率99％というロボット実験と、駆動部品1万個の出荷を分ける

禾賽によると、Dairy Queen店舗でSharpaのロボットが特定のアイスクリーム作業において成功率99％に達し、失敗率も以前の10分の1になった。ただし公開資料には独立した同条件の比較試験や総試行回数、失敗の種類ごとの十分な詳細がない。Kosmoを使えばどのロボットも成功率99％になるという証拠ではない。

Sharpaは禾賽の共同創業者が設立した別会社で、同社技術の実証現場でもあるとReutersは報じている。禾賽の中間報告書も、指定されたアイスクリーム製造工程以外の補充、清掃、保守、安全監督、例外対応には人間が必要だと注記した。特定の作業を成功させたことと、店舗全体が完全無人になることは異なる。

これとは別に、禾賽はSharpaのWaveロボットハンドにアクチュエータを供給し、2026年6月末までの累計供給量が1万個を超えたと公表した。これはKosmoのカメラ出荷台数ではない。空間の取得・データ化と、実世界での動作を生み出す駆動部品をそれぞれ新事業として育てる構図が見える。

ロボット企業が外部の空間データを選ぶ前に確認する四つの条件

第一は、撮影した空間が自社ロボットのセンサー位置や必要精度に合うかだ。棚の角や作業台など重要な対象が欠ければ、撮影が速くても導入効果は限られる。第二は、見た目の三次元モデルと物理モデルがどこまで一致し、どの作業を追加設定しなければならないかという点だ。

第三は、取得データの所有・保存・編集・共有・再利用に関する権利だ。第四は、実際の総費用である。スキャン時間だけでなく人件費、後処理、接触や摩擦の設定、クラウド料金、再撮影と品質検査まで含める必要がある。

それらを確認して初めて、社内で空間を制作するか、撮影装置を購入するか、データ制作サービスを外注するか比較できる。三次元再構成、コンピュータービジョン、クラウド運用、ロボットシミュレーション、データ品質の技能が重要になる可能性はあるが、禾賽が実際に採用人数を増やしたという公表事実ではない。

BANSEOG VIEW｜完成したロボットの外側に新しい供給市場が生まれる

7月の試作機納入とロボット会社からの注文、200社を超える提携候補との接触は、Kosmoが10月の発表だけの構想ではなかったことを示す。しかし接触件数、正式注文、実際の売上は別々の指標だ。継続クラウド収益の構想を、すでに確立された収益力として扱うこともできない。

300時間と15分という比較は特定店舗に関する会社の工程説明であり、99％の成功率も指定作業の同社発表値である。速い空間取得と、正確な物理環境を通じてロボットの安全性・生産性を改善することは同じではない。

重要なのはロボット完成品の会社だけを見ることをやめ、その会社たちが共通して購入するものを見ることだ。現実空間の撮影、編集可能な三次元データ、訓練環境、クラウド処理、駆動部品などの供給市場が広がり得る。購入する企業は宣伝映像よりもデータ品質、使用権、互換性、全体コスト、繰り返し購入される実績を確認する必要がある。

BANSEOG VIEW

BANSEOG VIEW｜センサーの販売から空間データの供給へ

禾賽は7月にKosmo試作機を納入し、Galbotなどの注文と200社以上の提携候補との接触を報告していた。これは有料顧客200社や売上の実現を示すものではない。

300時間の手作業と15分のスキャン、ロボット成功率99％は会社が示した限定事例だ。三次元空間を速く取得することと、物理的に正しい訓練環境の構築・実際の作業成功を一つの成果として扱えない。

禾賽はカメラ・ソフトウェアと空間データ制作サービスの二つを掲げ、別途駆動モジュールにも投資する。顧客企業は空間データの品質、権利、物理シミュレーションへの適合、総費用を比較すべきだ。

SOURCES

参照した主な資料

2026年10月19日作成。禾賽の10月14日公式発表ではKosmo OneとKosmo World、100平方メートル約15分のスキャン、Dairy Queenで従来約300時間の手作業モデリングと15分の撮影・再構成を比較する事例を提示。両作業は対象範囲が異なる可能性があり、独立した同等条件の生産性比較ではない。99％のロボット作業成功率、失敗率10分の1もメーカー公表の特定工程であり全現場への外挿禁止。8K撮影能力と6K書き出しの違いを明記。米SECに提出された禾賽2026年中間報告書の印刷7頁には7月の初期試作機納入、Galbotなどの注文、200社超の見込み提携先との接触、第三四半期の初期売上予想、ハードウェアと継続クラウド利用料の循環構想を記載。接触件数は実売上や契約顧客数ではない。第二四半期末までの駆動モジュール累計1万個はカメラ販売と無関係。同報告書の注記により、特定のアイスクリーム製造工程以外の補充・清掃・保守・安全監督・例外対応は人手が必要。Reuters10月14日記事はKosmoの独立した売上予測非公表、Sharpaが別会社であることを記載。Banseogの解釈はソフトウェア・データ販売事業の供給構造に集中し、以前のロボット訓練データ不足一般論とは区別。画像・写真は転載しない。