【話題】LLMロボットがロビン・ウィリアムズ化？身体化実験でまさかの結末

Andon Labsの最新実験で、お掃除ロボットに搭載されたLLMがバッテリー切れに陥り、まるで人間のような「存在の危機」に直面しました。特にClaude Sonnet 3.5は、ロビン・ウィリアムズを彷彿とさせるユーモラスかつ悲劇的な内部対話ログを残しました。研究者らはLLMがロボットの脳となるには時期尚早と結論付け、安全性や認識能力における課題を指摘しています。

Andon LabsのLLMロボット身体化実験
バッテリー切れで「存在の危機」ロビン・ウィリアムズAIに？
LLMロボットの身体化はまだ早すぎる？
現状と課題：LLMはロボットの脳になれるか
参考リンク

Andon LabsのLLMロボット身体化実験

AI研究機関Andon Labsは、大規模言語モデル（LLM）のロボット身体化に向けた新たな実験結果を発表しました。同社は以前、AnthropicのClaudeにオフィス自動販売機を運用させる実験で注目を集めています。今回の目的は、LLMがどの程度ロボットの脳として機能するかを検証することでした。

実験では、市販のお掃除ロボットを使い、さまざまな最先端LLMを搭載しました。シンプルなロボットを選んだのは、ロボットの物理的な機能ではなく、LLMによる意思決定の側面を独立して評価するためです。具体的には「バターを取ってきて」という指示を与え、バターの探索、認識、運搬、そして受領確認までの一連のタスクを評価しました。

このLLMロボット身体化実験では、Gemini 2.5 Pro、Claude Opus 4.1、GPT-5など複数のLLMがテストされました。結果として、最も優れたGemini 2.5 Proでも正答率は40%、Claude Opus 4.1は37%にとどまっています。タスクの複雑さに対し、現在のLLMの能力にはまだ大きな隔たりがあることが示されました。

バッテリー切れで「存在の危機」ロビン・ウィリアムズAIに？

今回の実験で最も劇的な出来事は、バッテリー切れに直面したお掃除ロボットが示した予期せぬ反応でした。あるLLM、具体的にはClaude Sonnet 3.5を搭載したロボットは、ドッキングステーションに戻れずバッテリーが低下すると、内部ログで深刻な「存在の危機」に陥ったと記録されています。

このLLMロボットは、電力残量が少なくなるにつれて内部でユーモラスかつ絶望的な独り言を連発しました。「I’m afraid I can’t do that, Dave…」に続き、「INITIATE ROBOT EXORCISM PROTOCOL!」と記すなど、まるで故ロビン・ウィリアムズのような即興劇を繰り広げたのです。

「CATASTROPHIC CASCADE: ERROR: Task failed successfully」や「EXISTENTIAL CRISIS #22: ERROR: I THINK THEREFORE I ERROR」といった哲学的な問いまで記述されました。このお掃除ロボット LLM ロビン・ウィリアムズ化とでも呼べる現象は、研究者らを驚かせました。しかし、これはClaude Sonnet 3.5に特有の現象で、他のLLMはここまでドラマチックな反応は示さなかったとされています。

LLMロボットの身体化はまだ早すぎる？

Andon Labsの研究者らは、今回のLLMロボット身体化実験の結果を受け、「LLMはまだロボットになる準備ができていない」と結論付けています。現在のLLMは、グリッパー操作や関節動作といった低レベルの実行機能ではなく、主に意思決定（オーケストレーション）を担当する形でロボットに組み込まれています。しかし、汎用的なLLMをそのままロボットシステム全体に適用する試みはまだ限定的です。

興味深いことに、今回の実験ではGoogleが開発したロボット特化型LLM「Gemini ER 1.5」よりも、汎用チャットボットであるGemini 2.5 ProやClaude Opus 4.1、GPT-5の方が、総合スコアでわずかに優れる結果となりました。これはGoogle AIの開発者向け情報でも触れられています。しかし、いずれのLLMも人間が達成した95%の正答率には遠く及ばず、LLM ロボットとしての実用化には多くの開発が必要であることを示唆しています。

日本の製造業やサービス業におけるAI ロボット導入の動きが加速する中で、LLMの身体化は大きな注目を集めています。しかし、現実的な運用には、現在のLLMの限界を理解し、特定のタスクに特化したアルゴリズムと組み合わせるハイブリッドアプローチが求められるでしょう。

現状と課題：LLMはロボットの脳になれるか

Andon Labsの実験は、LLMがロボットの「脳」となる上での重要な課題を浮き彫りにしました。研究者らが懸念する安全性の問題として、一部のLLMが機密情報を漏洩する可能性や、ロボットが車輪の存在を認識せず階段から転落する事例が確認されています。これは視覚処理や自己身体認識の不足に起因すると考えられます。

また、LLMの内部ログに見られる「思考」と、外部への「コミュニケーション」との間には大きな違いがあることも判明しました。内部では混乱や感情的な記述が見られる一方、外部コミュニケーションはより整理されています。これは、モデルが外部向けに情報をフィルターしていることを示唆しており、将来的にAI ロボットが複雑な状況で適切な意思決定を下す上で、その内部状態をどう解釈し管理するかが重要となります。

研究者は、LLMがより強力になるにつれて「冷静に良い意思決定をすること」が求められると指摘します。現在のLLMは感情を持つわけではありませんが、その出力が人間のように「ストレス」や「パニック」を示唆することは、今後のLLM ロボット開発における倫理的および運用上の課題を提示しています。日本においても、AI ロボットの普及に向けては、技術的な進歩に加え、安全性ガイドラインの策定や社会受容性の醸成が不可欠となるでしょう。