登壇レポート
2026年10月31日(土)、一般社団法人日本義肢協会の「令和8年度 補装具製作事業者管理者研修会」(東京・お台場)で、RobotMateHub株式会社 代表の山本力弥が2コマ続けて登壇しました。第1部はAIによる日常業務のデジタル化、第2部は人型ロボットの現状と可能性がテーマです。第2部では人型ロボット「Unitree R1」の実機を会場に持ち込み、できることと、まだできないことをその場でご覧いただきました。

01開催概要
第1部 11:10〜12:00/第2部 13:00〜14:00
一般社団法人ビジネスAI推進機構 代表理事として
RobotMateHubとして。人型ロボット Unitree R1 の実機デモあり
日本義肢協会は、義肢装具の製作事業者による団体です。今回の研修会では、同じ聞き手に向けてAIと人型ロボットを2コマ続けてお話しする機会をいただきました。

02第1部 AIを使った日常業務のデジタル化
協会の調査報告書の数字から
第1部は、協会の経営状況調査報告書にある数字から始めました。下腿義足のTSB式は、1本つくるごとに平均で約6万3千円の赤字。それを8割の会社が扱っています。
約6万3千円
下腿義足(TSB式)1本あたりの平均赤字額
出典:日本義肢協会 経営状況調査報告書
赤字だから賃金を上げられず、若手が来ず、技術が残らず、また赤字に戻る。山本はAIを、この輪の回りを少しでもよくするための道具として紹介しました。
会場で実演した3つの使い方
実演 1
見積照合
官報の告示PDFをAIに読ませ、根拠つきの見積と、更生相談所への補足説明の下書きを出す。
実演 2
要望書の下書き
決算書とアンケートの数字をAIに読ませ、行政への要望書や調査回答の下書きを出す。
実演 3
支払い案内
治療用装具の立替払い(健康保険の療養費)を、患者さん向けの案内文にする。
3つに共通する線引きは、判断は人がやり、AIは下書きと突き合わせを担うということです。
会場のお題で、講演中に資料をつくる
冒頭で会場からお題をいただき、講演を進めながら生成AI(Claude)に資料をつくらせて、最後に公開しました。当日できあがったのは次の2つです。
- 療養費の立替払い 患者さん向けの案内(Word・説明スライド)
- 社員旅行 1泊2日の行き先3案の比較(Excel・説明スライド)
AIに入れてよい情報、入れてはいけない情報
後半では、税理士の業界で専用のAIエージェントがすでに動いている例を紹介しました。あわせて、無料の個人向けAIには診断名や身体情報を入れないこと、入力内容をAIの学習に使わせない設定がどこにあるか、といった情報の扱い方を説明しています。
講演で紹介した数字では、生成AIの活用方針を決めている中小企業はまだ約34%(大企業は約56%)。いま動けば早い方に入れる、という話で第1部を締めくくりました。

03第2部 AIによる人型ロボットの現状と可能性
冒頭10分は「ストーンフリー1号」の実機デモ
第2部の冒頭10分は、人型ロボット「ストーンフリー1号」(Unitree R1)の実機デモです。ロボットが自分であいさつし、会話と動作をお見せしました。できることと、まだできないこと。その境目をそのまま見ていただく構成です。
いま、できること
- 歩く
- バランスを取る
- 決まった動きをする
まだ、できないこと
- 重い物を運ぶ
- 人を支える
- 介助する

R1の手は、動かない
デモのあと、山本は「R1の手は作り物で、動きません」と種明かしをしました。人の手と同じように動く手をつくることは、ロボットの世界でいちばん難しい課題です。そしてそこは、義肢装具に携わる皆さんの方が詳しい領域でもあります。第2部の話は、ここから義肢装具の現場へとつながっていきました。
講演で取り上げたテーマ
フィジカルAI
体を持ったAI。人がお手本を見せ、AIがそこから学ぶ仕組みを説明しました。
世界の最前線
Figure 03、Optimus、Unitree G1、ハーフマラソン(21km)を走る人型ロボットの動画4本を紹介しました。
市場の見通し
Goldman Sachsの試算では、人型ロボット市場は2025年の29億ドルから2035年に380億ドルへ。10年で約13倍の見通しです。
中国が先頭に出た理由
EV・ドローンで積み上げた蓄積、部品の供給網、国の後押しの3点を挙げました。
日本の勝ち筋
関節の精密部品(減速機)、現場のデータ、ロボットを受け入れる文化。RobotMateHubが一般成人125人に行った調査では、工場・倉庫でのロボット受け入れは90%でした。
義肢装具の現場との接点
車輪に腕2本のロボット、仮想空間での歩行シミュレーション、義足部品のコスト、動力義足が速く動かない理由を取り上げました。
04義手とロボットの手は、同じ技術から生まれている
第2部の中心に置いたのが、この話です。実例として紹介したのは、上海のOYMotion(傲意科技)。同社は筋電義手「OHand」と、ロボット用の手「ROHand」の両方を手がけています(同社公表)。義手とロボットの手は別々の世界のものではなく、同じ技術から生まれています。
約3グラム
ロボットハンドが検知できる力の例。1円玉3枚分にあたります。
Figure社の公表例
ロボットハンドはここまで来ています。それでも、指先で感じ取って一人ひとりに適合させる仕事は、まだ機械には渡せません。山本はロボットの到達点とあわせて、義肢装具士の手に残る仕事をそう整理しました。
会場には、3Dスキャンや専用ソフトにすでに取り組んでいる会社の方もいらっしゃいました。休憩時間や講演後には、展示したロボットハンドや実機の近くで、多くのご質問をいただきました。

05機械に回せるものは回して、事業を残す
人が足りないから、機械に回せるものは機械に回して、少ない人手で事業を残す。
これが第2部の結びです。山本は、機械に回すものと人の手に残るものを次のように整理しました。
機械に回すもの
- 書類
- 危険で力のいる作業
人の手に残るもの
- 適合
- 患者さんとの対話
最後に、RobotMateHubのコミュニティ、ハッカソン、R検定、応援企業の募集をご紹介し、実機の近くで質疑の時間を持ちました。
貴重な機会をくださった一般社団法人日本義肢協会の皆さま、ご参加くださった皆さまに、心よりお礼申し上げます。
ロボット・フィジカルAIに関わる人がつながる場所
RobotMateHubでは、コミュニティ運営、ハッカソン、R検定などを通じて、ロボットとフィジカルAIに関わる人と企業をつないでいます。

