ロボット工学：卓球ロボットが鮮やかなプレーを披露

ソニーAI（スイス、日本）が開発した、一流の卓球選手に匹敵、あるいはそれを上回る能力を備えた人工知能（AI：artificial intelligence）ベースのロボットシステムを報告する論文が、今週のNature にオープンアクセスで掲載される。この成果は、ロボットシステムが高い複雑性を持つリアルタイムの双方向タスクを実行できる可能性を示すものであり、迅速かつ高精度な物理的相互作用が求められる分野での幅広い応用が期待される。

卓球は、低遅延の知覚（処理における最小限の遅れ）による迅速な反応や、複雑な回転（スピン）効果を含むボールの軌道の正確な予測を必要とするため、ロボットにとって特に難易度の高いスポーツである。これまでの研究では、さまざまなロボットシステムがこれらの課題に取り組んできたものの、多くの場合、初心者やアマチュア選手を相手に、非標準的な改造用具（通常はボールのスピンや速度を制限したもの）や非標準的なルールを用いて検証されていた。

Peter Dürrら（ソニーAI〔スイス〕）は、一流クラスの人間選手と対戦可能な自律型ロボットシステムを発表した。「Ace（エース）」と名づけられたこのシステムは、カメラネットワークを用いた高速知覚システム、AIベースの制御システム、および8つの関節を持つ高速ロボットアームで構成されている。Aceは、日本のプロ卓球リーグのルールにもとづいて行われた一連の試合で評価された。対戦相手には、5人の一流選手（いずれも10年以上の現役経験を持ち、週平均20時間のトレーニングを行っている）と、2人のプロ選手（安藤 みなみ選手と曽根 翔選手、いずれも日本のプロリーグで活躍中）が含まれていた。Aceは、一流選手との5試合中3試合に勝利した一方で、プロ選手との2試合はいずれも敗れた（ただし、プロ選手との対戦では1ゲームを奪った）。それにもかかわらず、Aceはスピンの処理、単に速いショットではなく多様なスピンでポイントを奪うこと、ネットに跳ね返ったボールのような不規則なショットへの素早い反応など、洗練された能力の幅広さを見せた。

著者らは、この成果は、複雑で双方向的な実世界タスクにおいて人間と競い、さらには人間を上回る可能性を持つAIシステムにとって重要なマイルストーンであると示唆している。同時に、こうしたシステムは、人間が卓球のようなスポーツとどのように関わり、プレーするかという在り方を変える可能性がある。元オリンピック卓球選手の仲村 錦治郎氏は、Aceのショットを目の当たりにして、「そのようなプレーが可能だとは想像もしていなかったが、ロボットが実現するのを見て、人間にもできると信じるようになった」と語った。

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• Published: 22 April 2026

Dürr, P., El Gheche, M., Maeda, G.J. et al. Outplaying elite table tennis players with an autonomous robot. Nature 652, 886–891 (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-10338-5

Nature Podcast: Meet Ace, the table-tennis robot that can beat elite players
https://www.nature.com/articles/d41586-026-01341-x

Nature Video: This robot can beat you at table tennis
https://www.nature.com/articles/d41586-026-01343-9

News & Views: Robot can beat elite players at table tennis
https://www.nature.com/articles/d41586-026-01045-2

doi:10.1038/s41586-026-10338-5

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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