Gritt、ロボットで太陽光発電所建設へ

現在、地球上で最も重要な出来事の一つが太陽光発電の拡充です。世界中の企業や国々が、エネルギー自立の実現と気候変動の影響を抑制するために、太陽光と蓄電池の導入競争を繰り広げています。

しかし、この拡大は労働市場の課題に直面しています。設置需要が高まる中、対応できる人材が不足しているのです。ロボットが解決策となる可能性がありますが、産業用ロボットはこれまで非構造化環境での運用に苦戦してきました。ただ、最新の AI モデルがこの状況を覆すかもしれません。

これは、カーネギーメロン大学でロボティクスを学んだ二人の創業者、CEO のプニート・プーリー氏と CTO のヴィシャール・ドゥガー氏が設立したスタートアップ「Gritt」[http://gritt.ai/] の核心となる考え方です。同社は火曜朝にステルスモードから脱却し、Obvious Ventures が主導する 2600 万ドルのシリーズ A ラウンド（Union Square Ventures や Active Impact Investment が参加）を完了しました。これにより、First Round Capital、Climactic、Congruent Ventures、VSC Ventures の支援を受けたシードラウンドを含め、総調達額は 3400 万ドルに達しています。プーリー氏は、このスタートアップが「文明のインフラ構築を加速する知的システム」を開発中だと語っています。

「建設スピードを本当に上げたいのであれば、現場のような屋外で混沌とした環境でも動作し、かつ多様な環境へ汎用性を持って適用できる知能が必要だ」とプーリー氏は TechCrunch に述べています。

Gritt はロボットをゼロから開発するのではなく、既存のハードウェアを活用しています。現在、川崎重工などが製造したレンタル用のスキッダーやロボットアームなどを使用し、自社の AI モデルで制御されるプラットフォームを構築しています。

同社システムの最初の任務は、大型のガラス製太陽光パネルの荷降ろしです。パネルを金属製のフレームへ運び、作業員が固定できるよう、サブミリメートル単位の精度で正確に設置します。

「宇宙ロケットの部品一つにも無限の予算をつぎ込む人々と、汚く、退屈で危険な現場に入り込み、それを大規模化できる人々がいます」と語るのは、Gritt のシリーズ A ラウンドを主導した Obvious Ventures のパートナー、アンドリュー・ビーブです。「Gritt は後者のグループに属しています。技術力と AI、そしてマシンビジョンのスキルを兼ね備え、現場で成果を出すという、特別なタイプの起業家たちなのです」

現在、Gritt は2つのシステムを実地で運用しており、収集したデータを元に動作の改善を図っています。Puri 氏によると、従来の8人チームが1日に設置できるパネル数は約800枚ですが、Gritt のシステムを活用すれば、同じ人数で3,000〜4,000枚を処理可能になります。

同社は今後18ヶ月間で2.8ギガワットの太陽光パネル設置を請け負う契約を結びました。顧客には米国の大手建設企業トップ10のうち3社が含まれています。さらに、6ヶ月以内に自社のシステムを48基稼働させることを目指しています。

TechCrunch は、競争上の理由から匿名を希望した Gritt の顧客 1 人に取材したが、同社はシステムの作業効率向上能力に大きな期待を抱いている。特に人手が集めにくい遠隔地での作業が容易になると予想しており、また作業者が 100 ポンド（約 45 キロ）の太陽光パネルを頭上に持ち上げる回数が減るため、労働災害の減少も期待している。

Gritt は、Luminous Robotics や Cosmic、中国の Trinabot のように自社でパネル設置ロボットを開発する企業と競合している。これらの企業は独自のハードウェア開発に注力する一方、Gritt は市販の車両やアームを活用するアプローチをとっており、この違いが需要拡大に伴う成長速度やコスト構造に影響を与える可能性がある。

Gritt は今後、太陽光パネルの固定や支柱の掘削、さらにはパネルを設置するラックの建設など、新たな作業タスクをシステムに追加したいと考えている。中長期的には、コンクリート打設前の鉄筋組立など、他の一般的な労働集約型の建設現場での活用も視野に入れている。

このスタートアップがこうしたビジョンを実現できた背景には、創業者らが指摘するように、新しい AI モデルの台頭がある。

「5 年前なら、特定の課題に特化したシステムを構築することはまだ可能でした」とプーリ氏は振り返ります。しかし現在では AI がその作業を汎用化し、同じ基盤となるパイプラインを複数のタスクで再利用・改善できるようになりました。例えば、コンクリートブロックの積載を学習させるのに数週間かかったのが、鉄筋の結束という類似のデモでは、同じソフトウェアを使ってわずか 1 日で完了したとプーリ氏は指摘しています。

しかし、新しいタスクへのトレーニングは Gritt のビジョンにおける始まりに過ぎません。創業者たちは、現場にもたらされる一連のセンサーとインテリジェンスがパネル設置だけでなく、管理や意思決定の支援もできると考えています。例えば、嵐 approaching する中で掘削部が露出しているのをシステムが検知し、部品が雨で損傷する前に作業者にカバーを指示したり、資材の不足をアラートしたりすることが可能です。

「Gritt は今や、器用で労働集約的なタスクを実行しつつ、現場での意思決定も支援する『物理 AI』というレイヤーになります」とプーリ氏は述べています。

ティム・フェルンホルツは、テクノロジー、金融、公共政策を専門とするジャーナリストです。民間宇宙産業の台頭を深く取材し、『ロケット・ビリオネアーズ』という著書も持っています。この本では、イーロン・マスクやジェフ・ベゾスらによる新たな宇宙競争を描いています。

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