分析
LiberAIがLiber-0を発表、220万時間を超える人間の経験で事前学習したワールドアクションモデル、60タスクでのゼロショット成功率は同社によると36%
LiberAIは、220万時間を超える人間の経験で事前学習したLiber-0のゼロショット成功率を36.0%と報告。評価は同社自身によるもの。
2026年11月3日、「フィジカルAI」のスタートアップLiberAIは、ロボット操作向けの「ワールドアクションモデル」Liber-0を発表した。同社によると、220万時間を超える人間の経験で事前学習したという。LiberAIは、60タスクでのゼロショット成功率を36.0%と報告している。数字はすべて同社によるもので、独立した報道は見つからなかった。情報源は3ページを自動要約で読んだだけで、何も実行していない。投資や技術に関する助言ではない。
要点
- 結果：LiberAIによると、GPT-6が提案した60タスクの600回の試行で成功率は36.0%、難しいタスクでは10.5%。
- 時間：人間の経験は220万時間を超えるが、LiberAIは、ロボットのデモンストレーションが数百万時間という意味ではないとしている。
- 情報源：3ページはいずれもLiberAIの発表を伝えるもので、The Robot ReportはLiberAIがスポンサーのコンテンツである。
- 未確定：独立した再現、重みやコードの公開、使われたロボット。
Liber-0とは何か
ワールドアクションモデルは、視覚的な観察、物理的な行動、その後に起きることの関係を学び、将来の映像フレームと行動を同時に予測する（The Robot Report、Robotics & Automation News）。要するに、次に見えるものと、何をすべきかを予測するモデルだ。
LiberAIは北京を拠点とする（The Robot Report）、2025年12月に設立された（Robotics & Automation News）と説明されている。Songming Liuは創業者兼CEOである（The Robot Report）。掲げる目標は、家庭向けの汎用ロボットだ。
学習は3段階だとRobotics & Automation Newsは述べる。多様な人間の動画からの視覚予測、フレームと行動の同時予測、操作に絞った最終段階である。LiberSense Gloveは、一人称視点のカメラと2台の手首カメラで手の姿勢と軌跡を記録し、現場にロボットは要らない（The Robot Report、Robotics & Automation News）。
人間の経験のこの時間は何か
LiberAIは、事前学習に220万時間を超える人間の経験を使ったと述べている。Robotics & Automation Newsはその大半を大規模な人間の活動の動画と説明し、情報源別の内訳はない。The Robot Reportは、ウェブ動画とグローブのデータの内訳や、時間の数え方を述べていない。同社は、この数字が人手で作ったロボット向けデモンストレーションの数百万時間という意味ではないと明記している。事前学習にはロボットのデータも含まれていた（リリース、The Robot Report）。
発表された結果
評価はLiberAI自身が行った。GPT-6が提案した60タスクを各10回試し、計600回の試行である（リリース）。
出典：LiberAIのリリース、The Robot Report（LiberAIのスポンサー記事）。
LiberAIは、全体で36.0%、ピックアンドプレース20タスクで63.5%、ほかの操作20タスクで34.0%、難しい、または長時間の20タスクで10.5%と報告している（リリース、The Robot Report）。Robotics & Automation Newsは、評価されたタスクの大半はまだ失敗すると書いており、本稿も36.0%を同じように読む。
「ゼロショット」はLiberAIの意味で使われている。これらの対象タスクのロボットのデモンストレーションでは訓練していないが、事前学習にはロボットのデータが含まれていた（リリース、The Robot Report）。
LiberAIはさらに、同じロボット向け後学習を経ると、グローブの記録1万時間がウェブの人間動画200万時間を上回ったと述べている。スコアは示されず、2本の記事も触れていない。同社の主張であり、未検証である。
LiberAIが示した限界
グローブは接触も力も記録せず、これらは挿入、固定、柔らかい素材で重要になる。人間の動画だけでは、行動の教師情報の差と、身体性の差が問題になる。難しいタスクや長時間のタスクでの性能は限られたままだ。触覚と力、より多くの家庭での収集は今後の課題である。
何が確定していないのか
時間の情報源別の内訳。36.0%と、グローブに関する比較の独立した再現。評価に使ったロボットのプラットフォーム。重み、コード、アクセスの公開。GPT-6がどうタスクを選び、どれほど難しいか。ほかの操作モデルとの比較。同社の資金と規模。
出典：LiberAIのリリース、The Robot Report（LiberAIのスポンサー記事）。
比較表
| 項目 | 情報源が述べていること | 状況 |
|---|---|---|
| 結果 | 60タスクで36.0%、難しいタスクで10.5% | 同社が表明 |
| 時間 | 220万時間を超え、大半は人間の活動の動画 | 同社が表明、内訳は未公表 |
| 公開、再現 | 重み、コード、論文の言及なし | 未確定 |
よくある質問
人間の経験のこの時間はロボットのデモンストレーションなのか
違う。LiberAIは、この数字が人手で作ったロボット向けデモンストレーションの数百万時間という意味ではないと述べている。
36.0%は何を意味するのか
LiberAIによる、600回の試行でのゼロショットの全体成功率だ。試行の大半は失敗している。
モデルは利用できるのか
読んだどのページにも、重み、コード、オープンなアクセス、価格、時期の言及はなく、論文も挙がっていない。リリースは技術ブログ、動画、インタラクティブなシミュレーションに触れている。
方法と限界
2026年11月4日、自動要約で、Digital Media NetがACCESS Newswire経由で伝えた11月3日付のLiberAIのリリース（FinancialContent版はエラーを返した）、LiberAIがスポンサーのコンテンツであるThe Robot Report、Robotics & Automation News（Sam Francis）を読んだ。技術ブログ、動画、シミュレーション、LiberAIのXアカウントは読んでいない。スコアは再現していない。
出典
- LiberAIのリリース（ACCESS Newswire経由、Digital Media Net）、自動要約で読んだ
- The Robot Report、LiberAIがスポンサーのコンテンツ、自動要約で読んだ
- Robotics & Automation News、Sam Francis、自動要約で読んだ
