MUJINとは何者か――物流・製造に特化したVertical Physical AI企業が、工場・倉庫を「現場OS」で変える

この記事では、Mujinを単なるロボットベンチャーではなく、物流・製造に特化したVertical Physical AI企業として読み解きます。

この記事で分かること

• Mujinがなぜ「ロボットメーカー」ではなく「ロボットの頭脳」を作る会社なのか

• MujinOSが、工場・倉庫のロボット・AGV・PLC・WMS/MES/WESをどうつなぐのか

• ファーストリテイリング、Accenture、NTT、QIAがなぜMujinに注目するのか

• ヒューマノイドではないフィジカルAIで、日本企業がどこに勝ち筋を持てるのか

Vertical AIとは、特定産業・特定業務に深く入り込むAIです。Physical AIとは、現実世界を認識し、物理制約を考え、ロボットや設備を実際に動かすAIです。

Mujinは、この2つが重なる場所にいます。

フィジカルAIという言葉を聞くと、多くの人はまずヒューマノイドロボットを思い浮かべると思います。

人間のような形をしたロボットが、工場で働き、倉庫で荷物を運び、介護施設で人を支え、家庭の中で家事をする。

確かに、それは非常に分かりやすい未来像です。

しかし、Mujinを見ると、フィジカルAIの本命はヒューマノイドだけではないことがよく分かります。

むしろ、最初に大きく普及するのは、人型ロボットではなく、すでに工場や倉庫にある産業用ロボット、AGV、AMR、PLC、コンベヤ、工作機械、WMS、MES、WESをAIでつなぎ、現場全体を最適化する仕組みではないか。

その代表的な日本発企業が、Mujinです。

Mujinは、単なる産業用ロボットメーカーではありません。

ロボットアームそのものを作って売る会社というより、既存の産業用ロボットや物流設備を知能化し、現場で「見て、考えて、動く」自動化システムを成立させる会社です。

つまり、Mujinの本質は、ロボットの身体ではなく、ロボットの頭脳にあります。

そして、ここが非常に重要です。

ヒューマノイドが「人間の身体を再現する」方向だとすれば、Mujinは「工場・倉庫にすでにある機械をAIで統合する」方向です。

これは、フィジカルAI時代における、非常に現実的で、非常に早く社会実装される可能性が高いルートだと思います。

※本記事では、会社名は現在の公式表記に合わせて原則「Mujin」とし、タイトル・検索性のために「MUJIN」も併記します。また、売上・利益・株主比率など、非上場企業として未公開の情報は、公開資料で確認できる範囲と推測を分けて記載します。

目次

1. MUJINを入口に見る、Vertical Physical AIの現実解

2. Mujinとは何者か

3. 普通のロボットと知能ロボットの違い

4. Mujinコントローラは「ロボットにくっつける脳みそ」

5. なぜソフトウェアだけで性能が上がるのか

6. MujinOSとは何か

7. 「見るためのデジタルツイン」ではなく「動かすためのデジタルツイン」

8. ロボット50倍時代に来る「天国」と「地獄」

9. マルチベンダー制御：安川、FANUC、三菱、川崎などをつなぐ意味

10. AGV、AMR、PLC、工作機械、WMS/MES/WESとの連携

11. Mujinの代表用途：ピッキング、パレタイズ、デパレ、TruckBot、空港手荷物

12. APIは公開されているのか

13. MCPのようなAI連携はあるのか

14. コンサルティングから始める理由

15. Accentureとの合弁、NTT/QIAからの大型資金調達

16. 創業年・創業メンバー・株主構成・売上/利益・大型調達の詳細

17. 日本企業がフィジカルAIで勝つための現実解

18. まとめ

19. 主要参考リンク

20. ハッシュタグ

1. MUJINを入口に見る、Vertical Physical AIの現実解

今、世界中でヒューマノイドロボットが注目されています。

Tesla Optimus。
Figure AI。
Agility Robotics。
Unitree。
XPeng。
Xiaomi。
そして中国の多くのロボット企業。

人型ロボットは、見た目のインパクトが強く、未来感があります。

しかし、実際の工場や倉庫では、すぐに人型ロボットが主役になるとは限りません。

なぜなら、現場にはすでに多くの機械が存在しているからです。

産業用ロボットアーム。
AGV。
AMR。
コンベヤ。
自動倉庫。
仕分け機。
PLC。
センサー。
3Dカメラ。
工作機械。
WMS。
MES。
WES。

これらは、すでに現場にあります。

問題は、それぞれがバラバラに動いていることです。

メーカーごとに制御ソフトが違う。
ロボットごとにティーチングが必要。
AGVはAGVメーカーの管理ソフトで動く。
PLCはPLCで制御される。
WMSやMESとは個別接続。
現場のデータは分断されている。
停止理由やボトルネックが見えにくい。

つまり、現場の課題は、機械が足りないことだけではありません。

すでにある機械を、どう賢くつなぐか。

ここに、フィジカルAIの大きな市場があります。

Mujinは、まさにこの領域にいる企業です。

2. Mujinとは何者か

Mujinは、日本発のロボティクス企業です。

2011年に、滝野一征氏とRosen Diankov氏によって創業されました。

Mujin公式の会社概要では、事業内容を「産業用ロボット向け知能ロボットコントローラー・ソフトウェアの開発・販売」と説明しています。

つまり、Mujinはロボット本体を作る会社ではありません。

ロボットをどう動かすか。
ロボットにどう見せるか。
ロボットにどう考えさせるか。
現場全体をどう統合するか。

ここを担う会社です。

ここが重要です。

ロボット業界では、FANUC、安川電機、川崎重工、三菱電機、不二越、ABB、KUKAなど、非常に強いロボットメーカーが存在します。

日本企業も非常に強い領域です。

しかし、ロボット本体が強いだけでは、現場の自動化は進みません。

なぜなら、ロボットは「置けば勝手に働く機械」ではないからです。

現場の物体を見る必要があります。
箱や部品の位置を把握する必要があります。
アームがぶつからない軌道を計算する必要があります。
何を先に取るかを考える必要があります。
どこに置けば崩れないかを判断する必要があります。
WMSやMESの指示と連携する必要があります。
AGVやコンベヤとのタイミングも合わせる必要があります。

この「現場で使える知能」を作ることが、Mujinの本質です。

柳井正氏・ファーストリテイリングが評価したMujinの価値

Mujinを語る上で、ファーストリテイリングとの関係は重要です。

日本経済新聞のユニクロ特集や、経済番組での紹介では、ファーストリテイリングの柳井正氏が、ロボットベンチャーであるMujinに強い関心を示したことが語られています。

公開一次情報としても、ファーストリテイリングは2019年11月、MUJIN Inc.およびExotec Solutions SASとサプライチェーン変革に向けた戦略的グローバルパートナーシップを締結したと発表しています。同発表では、アパレルのピッキング自動化は商品の性質や多様性ゆえに難しい領域であり、MUJINと協力してAIベースのモーションプランニングを用いたピッキングロボットを開発・国際展開していく方針が示されました。

ここで見えてくるのは、Mujinが単に「珍しいロボット技術を持つ会社」ではないということです。

ファーストリテイリングのように、世界中で大量の商品を扱う企業にとって、物流は競争力そのものです。倉庫で商品を取り出す。仕分ける。箱に入れる。積み付ける。運ぶ。こうした作業が少しでも詰まれば、店舗やECのスピード、在庫回転、コストに直結します。

だからこそ、Mujinの「自分で見て、自分で考えて、自分で動くロボット」は大きな意味を持ちます。

番組内で紹介された滝野一征CEOの経歴も、Mujinを理解する上で重要です。滝野氏は、米国の大学を卒業後、ウォーレン・バフェット氏のバークシャー・ハサウェイ傘下として知られるイスカルでキャリアを始めました。イスカルは切削工具の世界的企業であり、滝野氏は生産方法を提案するセールスエンジニアとして、多くの製造現場を見て歩いた人物です。

2008年のリーマンショック前後は、世界的に景気が悪化し、人余りにも見える時代でした。しかし滝野氏は、現場を見ている中で、すでに人手不足や高齢化による技術流出が始まっていると感じていたと語っています。

つまり、Mujinは「AIブームに乗って作られた会社」ではありません。2011年の創業時点から、製造・物流現場の人手不足、技能継承、現場自動化の難しさを見据えて作られた会社です。

番組内では、Mujinのシステムを導入したロボットが、金属部品を不規則に置かれた状態からピックアップするデモも紹介されています。部品を隅に置いたり、重ねたりしても、ロボットは上部のカメラや各種センサーで状態を確認し、最適な角度を計算して取りに行く。しかも、毎回同じ動きではなく、その時の状態に応じて異なるアプローチを取る。

これは、従来型の産業用ロボットとは違います。

従来のロボットは、決められた動きを正確に繰り返すことが得意でした。一方、Mujinの知能ロボットは、ビジョンカメラ、ロボットアーム、ハンド、各種センサーを統合し、独自ソフトウェアで瞬時に動作を生成します。

ここで重要なのは、「ロボットを作っている会社」ではなく、「ロボットが自分で判断するためのOSを作っている会社」だという点です。

ファーストリテイリングがMujinを評価した理由も、ここにあると思います。物流現場では、商品が毎回同じ形で並んでいるわけではありません。商品数は多く、形も違い、箱も袋もあり、季節や販売状況で物量も変わります。そこで必要なのは、単純な繰り返し機械ではなく、現場の変化に応じて動けるロボットです。

Mujinが提供しているのは、まさにそのための「産業用ロボット界の共通OS」に近いものです。

これは、Vertical Physical AIという言葉で見ると非常に分かりやすくなります。

Mujinは、物流・製造というVertical領域に深く入り込み、現実世界の物体を認識し、ロボットの動作を生成し、現場を動かす。

だからMujinは、単なるロボットベンチャーではありません。物流・製造現場を実際に変えるVertical Physical AI企業なのです。

Mujinは「何を作って、何を作らないのか」

ここは誤解されやすいので、はっきり整理します。

まず、Mujinは産業用ロボットのアーム本体は作っていません。

ロボットアームは、FANUC、安川電機、三菱電機、川崎重工、不二越、ABB、KUKAなど、既存の主要メーカーのものを使います。主要10社のアームに接続できるのが特徴で、Mujinはそれらをそのまま使い、必要に応じてMujin限定塗色で提供することもあります。

では、Mujinが作っているものは何か。中心はソフトウェアですが、純粋なソフトだけの会社でもありません。Mujinが自社で開発・提供しているのは、おおむね次のものです。

• Mujinコントローラ：ロボットの「脳」にあたる装置（ハードウェア＋知能化ソフトウェア）。ロボット・3Dビジョン・ハンド・AGVをまとめて制御します。

• 3Dビジョンシステム：数十万種以上の品種認識実績を持つ、ロボットの「目」。

• 自社製の知能ロボットハンド：現場経験をもとに設計・製作する把持部。混載に対応する可変ハンドや袋物対応ハンドなどもあります。

• AGV（QRグリッド式）：300kg/800kg/1,000kg/1,500kg可搬などから選べるQRグリッド式AGV。仕様決めから制御・開発・設置・保守まで自社で担います。

• 保管システム・モバイルロボット自動倉庫など、周辺の自動化機器。

• MujinOS：これら全体を一つのデジタル環境で統合制御するOS。

つまり、Mujinは「アームは作らないが、ロボットを賢く動かすための頭脳（コントローラ／OS）と、目（ビジョン）・手（ハンド）・足（AGV）を作り、それらを統合する会社」だと理解すると正確です。

ソフトウェアは何をしているのか

Mujinの価値の源泉であるソフトウェアが、具体的に何をしているかを並べると、こうなります。

• ティーチレス／プログラミングレス：人間が一つひとつ動作を教え込む必要をなくす。

• モーションプランニング（動作計画）：衝突しない、ほぼ最短の軌道を、その場で自動生成する。状況が変われば毎回計算し直す。

• 3D認識・把持計画：対象物の位置・姿勢・種類を認識し、どこをどうつかむかを決める。ばら積みや変形する袋物にも対応。

• 積み付け最適化：崩れにくく効率的な積み順・積みパターンを自動で決める（混載含む）。

• マルチベンダー統合制御：異なるメーカーのロボット・AGV・ビジョン・PLC・WMS/MESを一つのシステムとして動かす。

• 群制御：数台〜100台規模のAGVのルート共有・渋滞回避を行う。

• デジタルツイン：現場を仮想空間に再現し、稼働前に能力を予測したり、最適なハンドを設計したり、実機の動きを生成・検証する。

• 可視化・リモート運用・ゼロダウンタイム：稼働状況をダッシュボードで見える化し、1台が止まっても他のロボットが補完する。

要するに、ハードを大きく変えなくても、このソフトウェアが「見て、考えて、動く」部分を丸ごと引き受けることで、既存の産業用ロボットを“知能ロボット”に変えている、というのがMujinの仕事です。

参考：Mujin公式「事業紹介」
https://www.mujin.co.jp/about/business/

3. 普通のロボットと知能ロボットの違い

Mujinの説明で非常に分かりやすいのが、「普通のロボット」と「知能ロボット」の違いです。

普通のロボットは、教えたことを繰り返すロボットです。

A地点に行く。
部品をつかむ。
B地点に運ぶ。
決められた角度で置く。
またA地点に戻る。

このような繰り返し作業では、産業用ロボットは非常に強いです。

しかし、現場が少しでも変わると、一気に難しくなります。

部品の位置がずれる。
箱の向きが違う。
袋物が変形する。
パレットの積み方が毎回違う。
商品が毎日変わる。
障害物がある。
レイアウトが変わる。

従来は、この変化に対応するために、人間がロボットに細かく動作を教える必要がありました。

これが、いわゆるティーチングです。

しかし、ティーチングができる人材は限られています。

センサー、ロボット、ハンド、PLC、設備、安全、現場工程を全部理解して、ロボットを立ち上げられる人は、世の中にそれほど多くありません。

だから、自動化はなかなか進まなかった。

Mujinが出した答えは、ここです。

ロボットにくっつける脳みそを作ればいい。

それが、Mujinコントローラであり、現在のMujinOSにつながる思想です。

4. Mujinコントローラは「ロボットにくっつける脳みそ」

Mujinコントローラは、ロボットの「脳みそ」と表現できます。

ロボットアームは、身体です。
3Dカメラやセンサーは、目や感覚器です。
Mujinコントローラは、それらを統合して判断する脳みそです。

この脳みその特徴は、特定のロボットメーカーに依存しないことです。

安川電機でもよい。
FANUCでもよい。
三菱電機でもよい。
川崎重工でもよい。
不二越でもよい。
海外メーカーでもよい。

Mujin側の説明では、ロボットにこの脳みそをつけることで、ロボットが「自分の目で見て、自分で考えて、自分で動く」知能ロボットになる、という考え方です。

例えば、ばら積みされた部品をA地点からB地点に移す作業を考えます。

従来なら、人間が動作を教えます。

どの角度で近づくか。
どの位置でつかむか。
どの軌道を通るか。
どこに置くか。

しかし、ばら積みの部品は毎回位置が違います。

毎回教えていたら現場では使えません。

Mujinの思想は、そうではありません。

3Dビジョンで部品を見る。
部品の位置と姿勢を認識する。
つかめる場所を判断する。
衝突しない軌道を計算する。
最短に近い動きを生成する。
置く場所を決める。
状況が変われば次の動きを再計算する。

つまり、あらかじめ決められた動きを再生するのではなく、毎回その場で最適な動きを生成する。

ここが、Mujinの強さです。

5. なぜソフトウェアだけで性能が上がるのか

Mujinの話で、私が一番重要だと思ったのはここです。

ハードウェア自体は大きく変わっていないのに、ソフトウェアの進化で処理能力が大きく伸びている。

Mujin側のプレゼンでは、過去には1時間あたり350ケース程度だった処理能力が、その後550ケースになり、現在では1,000ケース級まで伸びているという説明がありました。

重要なのは、ロボットアームそのものが劇的に変わったというより、ソフトウェアが進化したことです。

見方を変えれば、これはAI時代の産業機械の本質です。

今までは、機械の性能はハードウェアで決まると思われていました。

モーター。
減速機。
剛性。
速度。
可搬重量。
精度。
耐久性。

もちろん、これらは今でも重要です。

しかし、フィジカルAI時代には、それだけではありません。

ソフトウェアが変わるだけで、同じハードウェアの生産性が上がる。

軌道計画がよくなる。
複数ピックができる。
吸着制御がよくなる。
無駄な動きが減る。
停止が減る。
復旧が早くなる。
ロボット同士の干渉が減る。
AGVとの待ち時間が減る。

つまり、ロボットはハードウェア商品であると同時に、ソフトウェアで進化する商品になっていく。

この思想を、Mujinはついに「製品」の形に落とし込みました。

2025年11月、Mujinは「MujinOSプロダクト」の第一弾として、Mujin単載パレタイザーを発売しました。

これはMujinOSを搭載したパレタイズ用の知能ロボットで、従来の一般的なパレタイザーを大きく上回る、最大1,400ケース/毎時の処理能力をうたっています。

しかも、ブラウザ上でレイアウトやワーク情報、積み付けパターンを登録するだけでセットアップが完了し、プログラミングやティーチングは一切不要。専門人員がいない現場でも、わずか30分でシステムを立ち上げられるとされています。

ハードウェアを大きく変えるのではなく、ソフトウェアで生産性を引き上げ、しかも導入の難しさそのものを下げる。

これは、ここまで述べてきたMujinの思想を、最もよく象徴する製品だと思います。

参考：Mujin公式「最大1,400ケース/毎時を実現する次世代知能ロボット『Mujin単載パレタイザー』を発売」
https://www.mujin.co.jp/news/10390/

この意味で、MujinOSは非常に重要です。

これは「ロボットのOS」であり、「現場のOS」でもあります。

6. MujinOSとは何か

MujinOSは、Mujinが打ち出している統合型オートメーションプラットフォームです。

簡単に言えば、工場や倉庫の物理世界を、デジタルツインとして把握し、複数のロボットや自動化設備を統合制御するための現場OSです。

Mujin公式サイトでは、MujinOSを「複雑なロボット動作を自律生成し、“実行”を統合制御する統合型オートメーションプラットフォーム」と説明しています。

また、MujinOSは、さまざまなロボット、AGV、自動化デバイスに接続する統合知能化プラットフォームであり、メーカーの枠を超えた統合制御とデジタルツイン技術によって、複雑・可変な工程の自動化を実現するとされています。

ここで重要なのは、MujinOSは単なるロボット制御ソフトではないということです。

ロボットを動かす。
AGVを動かす。
センサーを見る。
PLCと接続する。
WMSと接続する。
MESと接続する。
WESとして工程を制御する。
データを集める。
KPIを可視化する。
現場改善につなげる。

ここまでを狙っているのがMujinOSです。

つまり、MujinOSは、ロボット単体のOSではありません。

工場・倉庫全体を動かすための、フィジカルAI時代の現場OSです。

7. 「見るためのデジタルツイン」ではなく「動かすためのデジタルツイン」

デジタルツインという言葉は、最近いろいろな企業が使っています。

しかし、Mujinのデジタルツインで重要なのは、単に見るためのデジタルツインではないことです。

動かすためのデジタルツインです。

現実世界のロボット、AGV、保管設備、センサー、ワーク、障害物、レイアウトが、デジタル空間と同期する。

そして、デジタル空間上で動作計画を作り、現実のロボットに反映する。

例えば、現場に障害物ができたとします。

従来なら、ロボットがぶつからないように人間が動作を再ティーチングする必要がありました。

しかし、Mujinの考え方では、デジタルツイン上に障害物の位置、サイズ、高さを反映する。

すると、ロボットはその障害物を避けるように、自分で動作を計算する。

しかも、毎回同じルートを通るわけではありません。

その時の物体の位置、ロボットの姿勢、周辺設備、障害物、次の作業を考えながら、その場で動きを生成する。

これが、従来のティーチング型ロボットとの大きな違いです。

Mujinのデジタルツインは、現場を見える化するだけではありません。

現場を実際に動かすためのデジタルツインです。

ここが、フィジカルAIの核心です。

AIが現実世界を理解し、物理的な制約を考慮し、ロボットの動作に落とし込む。

この部分ができなければ、AIはチャットの中に閉じたままです。

「目」と「連携」は、別の役割が担っている

ここで、よくある疑問に答えておきます。

「Mujinは、空間にカメラを設置してロボットの目の代わりを提供し、それで複数のロボットを連携させているのか？」

おおむねその通りですが、正確には「目」と「連携」は別の役割が担っています。

まず「目」は、3Dビジョンです。

Mujinは、3Dビジョン（MujinVision3Dなど）や2Dカメラを作業エリアに設置します。これが、ロボットの目です。

3Dビジョンは複数の方向から対象物を見て、その位置・姿勢・種類を認識します。精度を高めるために、複数のセンサーを設置することもあります。

例えば、メッシュパレットにバラ積みされた部品を3Dビジョンが認識し、コントローラが制御するロボットアームがそれをピッキングする、という流れです。

つまりカメラは、「何が、どこに、どんな姿勢であるか」を見る役割です。

一方で、同じ空間に複数の産業用ロボットやAGVがあっても協調できるのは、カメラそのものではなく、Mujinコントローラ／MujinOSによる統合制御と、その土台にあるデジタルツインの役割です。

仕組みはこうです。

• カメラ・センサーが、ワークや周辺の状況を見る。

• それらの情報と、各ロボット・AGVの現在位置、姿勢、障害物、レイアウトを、デジタルツイン（仮想空間上の現場の写し）に反映する。

• そのデジタルツイン上で、MujinOSが各ロボットの衝突しない動きをまとめて計算し、現実の機器に反映する。

コントローラがハブとなり、セル内の3Dカメラ・ロボット・ハンド・搬送機構・検査装置・加工機などを、PLCレスでまとめて統合制御する、という構成も実際に示されています。

だから、同じ空間に複数のロボットがあっても、衝突リスクや待ち時間を抑えながら、一つのシステムとして協調させやすくなるのです。

ここで一点、誤解しやすいポイントを補足します。

「天井に空間全体を見渡すカメラを並べて、それで連携させている」というより、ビジョンは主に各作業点でワークを認識する役割です。空間全体の協調は、デジタルツインと統合制御が、各機器の状態をリアルタイムに把握しながら担っています。

AGVについても同じ思想で、数台から100台規模の群制御（ルート共有・渋滞回避）を行っています。

整理すると、こうなります。

• 目（見る） ＝ 3Dビジョン・カメラ・センサー

• 頭脳（考える・つなぐ） ＝ Mujinコントローラ／MujinOS

• 設計図と現場の写し（協調の土台） ＝ デジタルツイン

この3つがそろって初めて、複数のロボットが同じ空間で連携する「現場の知能システム」が成立します。

8. ロボット50倍時代に来る「天国」と「地獄」

Mujin側のプレゼンで非常に印象的だったのが、将来のロボット数が大幅に増えた時に、現場は「天国」と「地獄」に分かれるという話です。

自動化市場は今後さらに大きくなり、将来的には現場のロボット数が現在の何十倍にも増える可能性があります。

ここで使う「ロボット50倍時代」や「900兆円規模」という表現は、Mujin側プレゼンで示された将来像・見立てとして扱います。確定した市場予測ではなく、現場にロボットが大量導入された場合の問題提起として読むのが適切です。

仮に、今100台のロボットがある会社が、将来5,000台のロボットを持つようになったらどうなるか。

ここで問題になるのは、ロボットの数ではありません。

それらが全部つながっているかどうかです。

天国の状態

ロボットが全部ソフトウェアでつながっている。
AGVもAMRもつながっている。
WMSやMESともつながっている。
現場のデータが一箇所に集まる。
人の作業状況も見える。
KPIが見える。
ボトルネックが見える。
レイアウト変更にも対応できる。
忙しい時はAGVを増やせる。
システム全体で最適化できる。

この状態なら、ロボットが増えるほど現場は強くなります。

地獄の状態

一方で、ロボットがバラバラに入っているだけならどうなるか。

A社のロボット。
B社のAGV。
C社のPLC。
D社のWMS。
E社の自動倉庫。
それぞれは動いている。
しかし、全体ではつながっていない。
データが分断されている。
停止原因が分からない。
ある工程だけ速くなって、別の工程が詰まる。
AGVが渋滞する。
人が例外処理に追われる。
結局、現場全体は回らない。

これが、部分最適の寄せ集めです。

ロボットをたくさん入れたのに、現場が楽にならない。

これがロボット時代の地獄です。

そして、この天国と地獄を分けるのがソフトウェアです。

特に、MujinOSのような現場全体を制御するOSです。

9. マルチベンダー制御：安川、FANUC、三菱、川崎などをつなぐ意味

Mujinの強さは、特定メーカーのロボットだけを動かすことではありません。

複数メーカーのロボットを扱えることです。

現場には、いろいろなメーカーの機械があります。

この工程は安川電機。
この工程はFANUC。
別の工程は三菱電機。
別のセルは川崎重工。
搬送はAGVメーカー。
PLCは三菱やオムロン。
WMSは別会社。
MESはさらに別会社。

これが普通です。

だから、現場の統合は難しい。

もし、ロボットメーカーごとに制御ソフトが違い、AGVメーカーごとに管理ソフトが違い、PLCやWMSとも個別接続していたら、現場全体を変えるたびに大きなエンジニアリングが必要になります。

しかし、今後はレイアウト変更が増えます。

商品も変わります。
SKUも増えます。
生産量も変動します。
繁忙期と閑散期の差もあります。
製造現場では変種変量生産も増えます。

この時代に、コンベヤでガチガチに固定された現場だけでは柔軟性が足りません。

AGVやAMRを使い、レイアウトを変えられる現場にする必要があります。

そのためには、ロボット、AGV、保管設備、センサー、PLC、WMS/MESを一つの思想でつなぐ必要があります。

MujinOSのマルチベンダー統合は、まさにそのための仕組みです。

10. AGV、AMR、PLC、工作機械、WMS/MES/WESとの連携

Mujinは産業用ロボットだけを見ているわけではありません。

AGVやAMRのフリート管理も重要な領域です。

倉庫では、ピッキングロボットが商品を取るだけでは完結しません。

商品をどこから持ってくるのか。
どこに運ぶのか。
どのAGVを使うのか。
どのルートを通るのか。
渋滞をどう避けるのか。
人や他のロボットとどう共存するのか。
コンベヤや保管設備とどう接続するのか。

ここまで考えないと、現場全体の自動化にはなりません。

Mujinの海外サイトでは、MujinOSの機能として、コンピュータビジョン、モーションプランニング、デジタルツイン、API/インターフェース、AGV Fleet Management、Web UI、System Orchestrationなどが説明されています。

特に重要なのは、API/インターフェースとして、安全機器、I/Oデバイス、MHE、PLCを接続し、リアルタイムデータをデジタルツインに入れるという考え方です。

これは、MujinがPLCを単純に置き換えるという意味ではありません。

PLCや既存設備と連携しながら、ロボットセルや工程全体の実行制御を上位から賢くする、ということです。

工作機械についても同じです。

Mujinは、CNC工作機械そのもののNCプログラムを置き換える会社というより、工作機械の周辺作業をロボットで自動化する領域に強みがあります。

加工物を投入する。
加工後に取り出す。
機内を清掃する。
部品を支持する。
次工程へ渡す。

こうした工程は、人手が残りやすい部分です。

ここをロボットと知能制御で自動化することは、製造業にとって非常に大きな価値があります。

また、WMS、MES、WESとの連携も重要です。

WMSは倉庫管理。
MESは製造実行管理。
WESは倉庫・現場の実行制御。

MujinOSがここに入ると、単なるロボット制御ではなく、注文、在庫、搬送、ピッキング、積み付け、出荷、設備稼働、人作業までつながります。

つまり、MujinOSはロボットのOSであると同時に、工場・倉庫の現場実行OSになろうとしているのです。

11. Mujinの代表用途：ピッキング、パレタイズ、デパレ、TruckBot、空港手荷物

Mujinの用途は、ヒューマノイドではなく、現場課題に特化した非ヒューマノイド型フィジカルAIです。

代表的な用途を整理します。

デパレタイザー

パレットに積まれた段ボール、袋物、コンテナなどを、ロボットが自動で荷下ろしする用途です。

物流現場では、入荷時の荷下ろしは非常に大変です。

重い。
腰に負担がかかる。
単調。
人手が必要。
繁忙期に詰まりやすい。

ここをロボットで自動化する価値は非常に大きいです。

Mujinのデパレタイザーは、3Dビジョンで箱の位置や姿勢を認識し、どの順番でどのように取るかを判断して動きます。

パレタイザー

パレタイザーは、商品をパレットやかご車、カートラックなどに積み付けるロボットです。

これは単に箱を置くだけではありません。

箱のサイズ。
重さ。
向き。
積み順。
崩れにくさ。
出荷先。
次に来る商品。
置ける空間。

これらを考慮して、安定した積み方を作る必要があります。

ここにもAI的な最適化が入ります。

ピースピッカー

ピースピッカーは、EC物流や医薬品、日用品、小物商品のピッキングに使われます。

今後、EC物流では多品種少量の流れがさらに強くなります。

同じ商品が大量に流れるだけではなく、毎日違う商品、違う形、違う箱、違うパウチ、違うサイズの商品を扱う必要があります。

人間なら見て取れます。

しかし、ロボットにとっては難しい。

だからこそ、3D認識、把持計画、商品登録、バーコードスキャン、配置制御などを組み合わせる必要があります。

ビンピッキング

ビンピッキングは、箱や容器の中にランダムに入った部品を、ロボットが認識して取り出す作業です。

製造業では非常に重要です。

部品が重なっている。
向きがバラバラ。
金属部品が反射する。
形状が複雑。
取り出しにくい。

従来のロボットが苦手だった領域です。

しかし、3Dビジョンと動作計画を組み合わせれば、ロボットがその場で判断しながら取り出せるようになります。

TruckBot / トレーラー・コンテナ荷下ろし

トラックやコンテナから荷物を下ろす作業も、非常に過酷です。

夏は暑い。
冬は寒い。
狭い。
重い。
単調。
腰に悪い。

しかも、物流の入口にあたるため、ここが詰まると倉庫全体が止まります。

TruckBotのようなトラック荷下ろしロボットは、まさに「人型である必要がないフィジカルAI」です。

人間の形を再現するのではなく、トラック荷下ろしという具体的な現場課題に最適化した機械を作る。

これが、非ヒューマノイド型フィジカルAIの強さです。

空港手荷物

Mujin側の説明では、ノルウェーの空港手荷物のような用途も紹介されています。

空港手荷物は、形も大きさも毎回違います。

スーツケース。
ボストンバッグ。
段ボール。
不定形の荷物。
柔らかい荷物。

事前登録が難しい対象です。

しかし、3Dビジョンと動作計画で、ロボットが手荷物を認識し、どう積めばよいかを判断する。

これも、マスターレス、ティーチレスの価値が出る領域です。

高性能マルチピック・多品種デパレ（2025国際ロボット展で公開）

Mujinの用途は、年々進化しています。

2025年12月の国際ロボット展（iREX）では、新しい技術も公開されています。

報道によると、飲料などの重いケースを一度に3個吸着してピッキングし、安定して積み降ろしする高性能マルチピックが初公開され、1時間あたり最大1,000ケースを処理できるとされています。

また、サイズや形状が異なる通い箱を、1台のロボットが自動で識別してつかみ、コンベヤに載せるデパレタイズロボットも公開されました。

これは、通い箱ごとにハンドや設定を変える必要がないため、現場での切り替え作業を大幅に減らせる可能性があります。

ここでも本質は同じです。

人間の形を再現するのではなく、現場の具体的な課題に最適化する。

そして、その知能をMujinOSというソフトウェアの側で進化させていく。

参考：LOGI-BIZ online「Mujin、毎時1400ケース取り扱い可能なパレタイザーなど公開」
https://online.logi-biz.com/136019/

12. APIは公開されているのか

次に重要なのが、MujinOSやMujinコントローラはAPIで外部連携できるのか、という点です。

結論から言うと、APIはあります。

公開情報として、MUJIN Controller APIのドキュメントも確認できます。

ただし、一般的なSaaSのように、誰でもアカウント登録してAPIキーを発行し、すぐに試せる完全公開Developer Platformというより、導入企業、SIer、パートナー向けに提供される産業向けAPIという性格が強いと思われます。

ここは書き方に注意が必要です。

「MujinOSは完全オープンな開発者向けプラットフォームである」と書くと、言い過ぎになる可能性があります。

一方で、「APIがない」と書くのも間違いです。

正確には、こうです。

Mujinには、Mujin Controller APIの公開ドキュメントがある。
MujinOSは、WMS、WES、MESなどの上位システムと接続するためのAPIや標準プロトコル連携を前提にしている。
GraphQLや統計APIのような、データ取得・分析向けの仕組みも確認できる。
ただし、最新のMujinOS全体の詳細仕様は、誰でも自由に使えるSaaS型APIというより、実際の導入プロジェクトやパートナー連携の中で使われるものと見るのが自然である。

これは非常に重要です。

なぜなら、MujinOSがAPIを持つということは、単なるロボット操作盤ではないからです。

WMS。
MES。
WES。
ERP。
PLC。
AGV。
AMR。
ビジョン。
ロボットアーム。
デジタルツイン。

これらをつなぐ、現場の実行制御レイヤーになれるということです。

つまり、Mujinの本質は、産業用ロボットをAI化する会社だけではありません。

工場・倉庫の物理世界をAPIでつなぐ会社です。

13. MCPのようなAI連携はあるのか

最近、AIエージェントの世界ではMCP、つまりModel Context Protocolが注目されています。

MCPは、AIが外部システム、データ、ツールに接続するための標準的な仕組みです。

では、Mujinには公式のMCPサーバーがあるのか。

現時点で確認できる公開情報では、Mujin公式のMCPサーバーや、ChatGPT、Claude向けのMCPコネクタが一般公開されているとは確認できません。

ただし、MCP化できる土台はかなりあります。

なぜなら、MujinOSにはAPI、GraphQL、標準プロトコル、デジタルツイン、稼働データ、ロボット状態、ジョブ状態、エラー履歴などがあるからです。

AIエージェント側から見ると、これは非常に接続したくなる対象です。

例えば、将来的にMujinOS向けのMCP的な接続があるとすれば、次のような使い方が考えられます。

ロボットの稼働状況をAIが確認する。
AGVの待ち時間をAIが分析する。
停止理由をAIが要約する。
エラー履歴から保全予兆を出す。
日次レポートを自動生成する。
ボトルネック工程を見つける。
デジタルツイン上で改善案を検討する。
人間の承認後に作業計画を変更する。

ただし、ここには大きな注意点があります。

AIエージェントが、いきなり現場のロボットやAGVを直接動かすのは危険です。

工場や倉庫では、安全柵、非常停止、PLC、インターロック、人の立ち入り、荷重、衝突、設備破損など、非常に多くの安全要素があります。

そのため、AI連携は段階的に考えるべきです。

Level 1：読み取り専用

稼働状況を見る。
ログを見る。
KPIを見る。
停止理由を分析する。

Level 2：改善提案

ボトルネックを分析する。
レイアウト変更案を出す。
AGV台数の最適化案を出す。
人員配置の改善案を出す。

Level 3：デジタルツイン上でシミュレーション

現実のロボットを動かす前に、デジタルツイン上で計画を検証する。

Level 4：人間承認後にジョブ投入

AIが提案し、人間が承認し、MujinOSが安全に実行する。

Level 5：限定条件下での自律実行

安全設計、PLC、インターロック、監査ログ、権限管理を組み合わせた上で、一部作業を自律実行する。

この順番が重要です。

つまり、MujinOSとAIエージェントの接続は、非常に可能性があります。

しかし、それはチャットAIが勝手にロボットを動かす世界ではありません。

現実的には、AIが現場データを読み、ボトルネックを分析し、改善案を出し、人間が承認し、MujinOSが安全に実行する。

この形が、フィジカルAI時代の現実解だと思います。

14. コンサルティングから始める理由

Mujinの面白い点は、単にロボットを売るだけではないことです。

Mujin側の説明では、現場の自動化は、いきなりエンジニアリングから始めるのではなく、コンサルティングから始める必要があるとされています。

これは非常に現実的です。

なぜなら、現場では多くの作業が、勘と経験で回っているからです。

誰がどのタイミングで動くのか。
なぜそこに一時置きするのか。
なぜその順番で積むのか。
なぜその人が例外処理しているのか。
どこで待ち時間が発生しているのか。
どの作業は自動化できて、どの作業は人が残るのか。

これを見える化しないと、自動化は失敗します。

単にロボットを入れても、工程設計が悪ければ、ロボットは止まります。

単にAGVを増やしても、動線設計が悪ければ、AGVは渋滞します。

単にWMSを入れても、現場実行とつながらなければ、現場は混乱します。

だから、まず現場を見える化する。

その上で、どこを自動化するのか。
どこをロボットにするのか。
どこをAGVにするのか。
どこを人が担当するのか。
どこをWESで統合するのか。
どこをデジタルツイン化するのか。

この設計が重要になります。

Mujinは2024年にアクセンチュアと合弁会社「Accenture Alpha Automation」を設立しています。

この合弁会社は、製造・物流領域で、現場のオペレーションデータと経営データをつなぎ、データ主導型経営と自動化・省人化を加速することを目的としています。

これは、Mujinが単なるロボット制御企業ではなく、現場データと経営データをつなぐ方向へ進んでいることを示しています。

15. Accentureとの合弁、NTT/QIAからの大型資金調達

Mujinは、いま大きな転換点にあります。

2024年にはアクセンチュアと合弁会社を設立しました。

そして2025年12月には、シリーズDラウンドのファーストクローズとして、総額364億円の大型資金調達を発表しています。

この資金調達では、NTTグループとカタール投資庁が共同リード投資家となり、第三者割当増資209億円に加えて、複数の銀行・金融系事業会社から155億円のデット調達も行われました。

その結果、累計資金調達額は596億円に達したと発表されています。

この規模は、単なるロボットベンチャーの資金調達というより、MujinOSを産業オートメーションの世界標準へ近づけていくための資金調達と見るべきです。

NTTが関わる意味も大きいです。

MujinOSが現場のロボット、AGV、PLC、WMS/MES/WES、デジタルツイン、AIエージェントとつながっていくなら、通信、クラウド、データ基盤、エッジAI、将来的なIOWNとの接続も重要になります。

つまり、Mujinは、ロボット企業でありながら、通信・クラウド・AI・データ基盤の企業とも深く関わるフェーズに入っています。

ここは、今後のフィジカルAIを見る上で非常に重要です。

さらに2026年6月には、Bloomberg系の記事で、MujinがシリーズDのエクステンションラウンドを進めており、IPOは2030年までの完了を計画していると報じられました。これはMujin公式の上場承認発表ではなく、滝野CEOへのインタビューに基づく報道として扱います。これは確定した上場承認ではありませんが、MujinがシリーズDの先にある「上場」までを視野に入れたフェーズに入っていることを示す重要な材料です。詳細は16-12で整理します。

16. 創業年・創業メンバー・株主構成・売上/利益・大型調達の詳細

ここで、Mujinを記事として語る上で重要になる、会社の基本情報、創業メンバー、資本政策、売上、利益、資金調達の流れを整理します。

この章は、読者に「Mujinはすごい会社らしい」という印象だけでなく、なぜ今、MujinOSにこれほど大きな資金が集まっているのかを伝えるために重要です。

16-1. 創業年と会社概要

Mujinは、2011年7月6日に株式会社MUJINとして登記された日本発のロボティクス企業です。

現在の会社名は、株式会社Mujin（Mujin, Inc.）。

東京本社は、東京都江東区辰巳にあります。

Mujin公式の会社概要では、代表者として、滝野一征 CEO 兼 共同創業者、Rosen Diankov CTO 兼 共同創業者の2名が記載されています。

事業内容は、主に次の2つです。

• 知能ロボットコントローラの開発・販売

• 知能ロボットソリューションの提供

従業員数は、公式会社概要で**グループ計450人（2024年11月時点）**とされています。

拠点も日本だけではありません。

東京本社。
Mujin Japan。
愛知県岡崎事業所。
九州営業所。
米国オフィス。
中国広州オフィス。
欧州オフィス。

つまりMujinは、日本のロボットベンチャーというだけではなく、すでに日本・米国・中国・欧州に展開するグローバルな産業オートメーション企業になっています。

資本金は1億円です。

グローバル展開も、公式の沿革で確認できます。2019年に中国（広州）、2021年9月に米国（ジョージア州アトランタ、Mujin Corp.）、2023年10月に欧州（オランダ、Mujin Europe）へと、海外拠点を広げてきました。中国ではEC大手・京東（JD.com）の自動化倉庫プロジェクトに参画するなど、各地で実事業を進めています。

また、Mujinは早い段階から外部評価も得ています。2016年10月には、主力製品「Mujinコントローラ・ピックワーカー」が、ベンチャー企業として初めて「ロボット大賞 経済産業大臣賞」（第7回ロボット大賞）を受賞しています。その後も、2020年に日本オープンイノベーション大賞・内閣総理大臣賞、2021年に技術経営・イノベーション大賞・経済産業大臣賞などを受け、これまでに内閣総理大臣賞・経済産業大臣賞・文部科学大臣賞を含む20以上の賞を受賞しています。

つまり、Mujinは「最近のフィジカルAIブームで急に出てきた会社」ではなく、2010年代半ばの時点で、すでに産業用ロボットの知能化で実績と評価を積み上げてきた会社だということです。

参考：Mujin公式「会社概要・沿革」
https://www.mujin.co.jp/about/profile/

参考：Mujin公式「受賞歴」
https://www.mujin.co.jp/about/award/

16-2. 創業メンバー：滝野一征氏とRosen Diankov氏

Mujinの創業メンバーは、非常に特徴的です。

1人目は、滝野一征（たきの・いっせい）氏です。

Mujin公式や各種インタビューを整理すると、滝野氏の経歴は次の通りです。

• 1984年、大阪生まれ。

• 2003年に単身渡米し、アメリカ創価大学（Soka University of America）を卒業。

• 卒業後、世界的な切削工具メーカーであるイスカル社（イスカルジャパン）に勤務。イスカルは、ウォーレン・バフェット氏のバークシャー・ハサウェイ傘下で、製造業の中でも世界最高水準の利益率で知られる企業です。

• そこで滝野氏は、生産方法を提案・構築する技術営業として受賞も経験し、日本の厳しい製造現場を数多く渡り歩きました。

つまり、滝野氏の強みは、単なる経営者ではなく、現場の痛みとコスト構造を肌で知っている、技術営業出身の起業家であることです。「技術がすごいだけでは、現場は買ってくれない」という感覚を、最初から持っていた人物だと言えます。

2人目は、Rosen Diankov（ロセン・デアンコウ）氏です。日本名は出杏光魯仙とも表記されます。

• 1983年生まれ。高校時代からコンピューターサイエンスと人工知能を学ぶ。

• 米国カーネギーメロン大学（CMU）ロボティクス研究所で、「自律マニピュレーションシステムの自動構築」をテーマに博士号を取得。

• CMU在籍時に、ロボットの動作計画（モーションプランニング）のためのオープンソース基盤「OpenRAVE」を開発・公開。これは、後にMujinのシリーズC投資家にもなるJames Kuffner氏の研究にも着想を得たものです。

• ROSの開発元として知られるWillow Garageでのインターン、産業技術総合研究所（AIST）でのヒューマノイドHRP2の研究などを経験。

• 2010年から約1年間、東京大学大学院情報理工学系研究科の稲葉雅幸研究室（JSKロボティクスラボ）に特別研究員として在籍。

つまり、Mujinは、

現場とコストを知る技術営業出身の滝野氏
×
世界最高水準のロボット動作計画技術を持つDiankov氏

という組み合わせで始まった会社です。

2人が出会ったのは、2009年の国際ロボット展（iREX 2009）でした。Diankov氏は滝野氏と5分間話して「探していたのはこの男だ」と直感したと語っています。その後、2011年7月に東大アントレプレナープラザでMujinを共同創業しました。

ここが、Mujinの本質を理解する上で非常に重要です。

Mujinは、AIブームに乗って突然出てきた会社ではありません。

2011年の創業時点から、産業用ロボットの動作計画、配置最適化、ティーチングレス、複数ロボット制御という、フィジカルAIの中核に近いテーマに取り組んできた会社です。

参考：Mujin公式「創業者」
https://www.mujin.co.jp/about/founder/

参考：東京大学「米国人CTOがロボット大国・日本で起業、物流革命に貢献」
https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/features/entrepreneurs13.html

参考：UTEC「MUJIN、75百万円のシリーズA資金を調達」
https://www.ut-ec.co.jp/about_us/news/mujin_09192012-2/

16-3. 初期の資金調達：UTEC、JAFCO、そしてMBO

Mujinの資本政策は、かなり面白いです。

一般的なスタートアップは、VCから出資を受け、ラウンドを重ねるごとに株式を希薄化させながら成長していきます。

Mujinも初期はVCから資金調達しています。

公式沿革とUTECの発表を整理すると、次の流れです。

| 年月 | 内容 | 金額・相手先 |
| 2011年7月 | 株式会社MUJINとして会社登記 | 創業 |
| 2012年8月 | シリーズA | UTECから75百万円 |
| 2014年8月 | シリーズB | JAFCOおよびUTECから総額約6億円、UTEC発表では605百万円 |
| 2015年1月 | Mujinコントローラ・ピックワーカー発売 | 世界初のばら積みピッキング用ティーチレスコントローラ |
| 2019年2月 | MBO | 創業者2名がUTEC保有株式を取得 |
| 2019年2月 | デット調達 | 三井住友銀行と総額75億円の特殊当座借越契約 |

特に重要なのは、2019年のMBOです。

Mujinは2019年2月14日、創業者である滝野一征氏とRosen Diankov氏の2名により、UTECが保有していたMujin株式の全株式を取得したと発表しています。

同時期に、三井住友銀行から総額75億円の特殊当座借越契約も締結しています。

これは、単なる資金調達ではありません。

Mujinは、初期投資家であるUTECの出口を作りつつ、創業者側の経営権を強め、さらに銀行借入で事業拡大資金を確保したことになります。

ディープテック企業としては、かなり特徴的な資本政策です。

「外部株主に大きく依存しすぎず、創業者主導のまま、銀行借入も活用しながら成長する」

この姿勢が、Mujinらしいところです。

参考：Mujin公式「創業者2名によるUTECからのMBO実施及び総額75億円の資金調達のお知らせ」
https://www.mujin.co.jp/news/551/

参考：UTEC「MUJIN、総額6億円のシリーズB資金をJAFCO及びUTECから調達」
https://www.ut-ec.co.jp/about_us/news/mujin_08012014/

16-4. 株主構成：公開されているのは“株主比率”ではなく“投資家名”

Mujinは非上場企業です。

そのため、上場企業のように、正確な大株主比率や持株比率がすべて公開されているわけではありません。

ここは記事で注意して書く必要があります。

現時点で公開情報から確認できるのは、株主構成の比率ではなく、過去・現在の主な投資家、資本参加者、資本業務提携先です。

公開情報ベースで整理すると、次のようになります。

| 分類 | 公開情報で確認できる相手先 | 補足 |
| 創業者 | 滝野一征氏、Rosen Diankov氏 | 2019年MBOでUTEC保有株式を取得 |
| 初期投資家 | UTEC | 2012年シリーズA、2014年シリーズB。2019年MBOによりUTEC保有株式は創業者が取得 |
| 初期投資家 | JAFCO | 2014年シリーズBで投資。JAFCOポートフォリオにもMujin掲載あり |
| シリーズC投資家 | SBIインベストメント | 2023年シリーズCのリード投資家 |
| シリーズC投資家 | Pegasus Tech Ventures、アクセンチュア、Dr. James Kuffner、7-Industries Holdings B.V. | 2023年シリーズC参加投資家 |
| シリーズCエクステンション | 日本郵政キャピタル、他1社 | 2023年12月に追加27億円 |
| シリーズD投資家 | NTTグループ、カタール投資庁 | 2025年シリーズDの共同リード投資家 |
| シリーズD投資家 | 三菱HCキャピタルリアルティ、Salesforce Ventures | 2025年シリーズD参加投資家 |
| デット調達 | 複数の銀行・金融機関 | 2025年シリーズDでは155億円のデット調達 |

注意すべき点は、ファーストリテイリングはMujinの重要な事業パートナーとして公式発表されているが、公開情報だけでは同社がMujinの株主であるか、また持株比率が何％かは確認できないということです。

同様に、過去の報道や番組内で、孫正義氏や柳井正氏との関係、資金提供オファーなどが語られることはあります。

しかし、記事としては、公式発表で確認できるものと、報道・番組由来の話を分けて書くべきです。

したがって、記事本文ではこう書くのが安全です。

参考：Mujin公式「シリーズCラウンドで総額123億円を調達」
https://www.mujin.co.jp/news/7798/

参考：Mujin公式「シリーズCエクステンションラウンドで総額27億円を追加調達」
https://www.mujin.co.jp/news/8667/

参考：Mujin公式「シリーズDラウンド初回クローズで総額364億円の大型資金調達を実施」
https://www.mujin.co.jp/news/10444/

参考：JAFCO「株式会社Mujin ポートフォリオ」
https://www.jafco.co.jp/portfolio/mujin/

16-5. 売上と利益：親会社・連結の詳細決算は非公開

次に、売上と利益です。

ここも非常に重要です。

Mujinは非上場企業のため、上場企業のような有価証券報告書や決算短信は確認できません。

したがって、Mujinグループ全体の売上高、営業利益、経常利益、純利益は、公開情報だけでは確定できません。

ただし、公開資料で確認できる数字があります。

中小企業基盤整備機構の「100億宣言」掲載資料では、株式会社Mujin Japanについて、次の数字が記載されています。

| 項目 | 公開資料上の数字 |
| 対象会社 | 株式会社Mujin Japan |
| 事業概要 | 自動化プラットフォームの提供 |
| 常時使用する従業員 | 117名（2024年12月期） |
| 現在の売上高 | 36億円（2024年12月期） |
| 目標 | 2027年の売上高100億円達成 |
| 成長目標 | 年率約40％程度の成長 |

ここで注意すべきなのは、これはMujin Japanの数字であり、Mujinグループ全体の連結売上とは限らないことです。

Mujin公式の会社概要では、グループ従業員数は450人と記載されています。

一方、100億宣言の資料では、Mujin Japanの常時使用する従業員数は117名です。

つまり、Mujin Japanはグループの日本市場向けエンジニアリング・実装会社の位置づけであり、Mujin本体、米国法人、中国法人、欧州法人などを含むグループ全体とは切り分けて考える必要があります。

利益については、公開資料上、Mujinグループ全体の営業利益・経常利益・純利益を確認できる一次情報は見つかりません。

したがって、記事では次のように書くのが安全です。

参考：中小企業基盤整備機構「100億宣言 株式会社Mujin Japan」
https://growth-100-oku.smrj.go.jp/companies/pdf/01110-00.pdf

16-6. 資金調達の全体像：累計596億円へ

Mujinの資金調達を時系列で整理すると、かなり大きな転換点が見えてきます。

| 年月 | ラウンド・内容 | 金額 | 主な相手先・内容 |
| 2012年8月 | シリーズA | 75百万円 | UTEC |
| 2014年8月 | シリーズB | 約6億円、UTEC発表では605百万円 | JAFCO、UTEC |
| 2019年2月 | 特殊当座借越契約 | 75億円 | 三井住友銀行 |
| 2023年9月 | シリーズC | 123億円 | SBIインベストメント主導、Pegasus、アクセンチュア、Dr. James Kuffner、7-Industries Holdings B.V. |
| 2023年12月 | シリーズCエクステンション | 27億円 | 日本郵政キャピタル、他1社 |
| 2025年12月 | シリーズD 1stクローズ | 364億円 | NTTグループ、カタール投資庁、三菱HCキャピタルリアルティ、Salesforce Ventures、複数金融機関 |

2023年のシリーズCは、Mujinにとって9年ぶりのエクイティ調達でした。

ここで総額123億円を調達し、Mujinは次の4つを強化すると発表しています。

1. 知能ロボットコントローラや3Dビジョンシステムの高度化・多機能化

2. モバイルロボットやデバンニングロボットなどの新製品投入

3. ロボット製品を含む自動化トータルソリューションをワンストップ提供する体制構築

4. 高成長中の欧米事業の拡大

さらに2023年12月には、日本郵政キャピタルなどから27億円を追加調達しました。

この時点で、シリーズC全体は150億円、累計調達額は232億円となりました。

そして2025年12月、シリーズDのファーストクローズで総額364億円を調達し、累計調達額は596億円に達しました。

これは、日本のロボティクス・物流自動化スタートアップとしては、かなり異例の規模です。

参考：Mujin公式「シリーズCラウンドで総額123億円を調達」
https://www.mujin.co.jp/news/7798/

参考：Mujin公式「シリーズCエクステンションラウンドで総額27億円を追加調達」
https://www.mujin.co.jp/news/8667/

参考：Mujin公式「シリーズDラウンド初回クローズで総額364億円の大型資金調達を実施」
https://www.mujin.co.jp/news/10444/

16-7. シリーズDの中身：209億円のエクイティ＋155億円のデット

2025年12月のシリーズDは、Mujinの今後を考える上で最も重要です。

Mujin公式発表によると、シリーズDファーストクローズの内訳は次の通りです。

| 区分 | 金額 | 内容 |
| エクイティ調達 | 209億円 | NTTグループ、カタール投資庁、三菱HCキャピタルリアルティ、Salesforce Venturesによる第三者割当増資 |
| デット調達 | 155億円 | 複数の銀行・金融系事業会社からの融資等 |
| 合計 | 364億円 | シリーズDファーストクローズ |
| 累計調達額 | 596億円 | シリーズD後の累計 |

新規株式引受先として公式に記載されているのは、次の5者です。

• NTT株式会社

• NTTドコモビジネス株式会社

• カタール投資庁

• 三菱HCキャピタルリアルティ株式会社

• Salesforce Ventures

融資金融機関としては、あおぞら銀行、三井住友信託銀行、みずほ銀行、商工組合中央金庫、横浜銀行、UPSIDER Capitalなどが記載されています。

さらにシンジケートローンには、みずほ銀行、三井住友信託銀行、横浜銀行、紀陽銀行、あおぞら銀行、名古屋銀行、池田泉州銀行、常陽銀行、福岡銀行、京都銀行、七十七銀行、西日本シティ銀行、八十二銀行などが参加しています。

この構成は、非常に重要です。

なぜなら、Mujinは単なる「VCから資金調達するスタートアップ」ではなく、

NTTグループ
カタール投資庁
Salesforce Ventures
三菱HCキャピタル系
日本の大手銀行・地銀・金融機関

という、事業会社・政府系投資機関・金融機関を巻き込んだ大型資本政策に入ったからです。

これは、MujinOSを単なる自社製品にとどめず、産業オートメーションの標準基盤に近づけていくための資金調達と見るべきです。

参考：Mujin公式「シリーズDラウンド初回クローズで総額364億円の大型資金調達を実施」
https://www.mujin.co.jp/news/10444/

16-8. 調達資金の使い道：ソリューション会社からプロダクト主導企業へ

今回のシリーズDで、Mujinが何をしようとしているのか。

ここが記事の核心です。

Mujin公式発表では、今回の資金調達の使用用途として、次の方向性が示されています。

1つ目は、MujinOSプロダクトのラインアップ拡充です。

これまでのMujinは、顧客の現場に入り込み、ロボットソリューションを個別に作り込む色が強かったと思います。

しかし、シリーズD発表では、従来のインテグレーション型ビジネスから、よりスケーラブルな製品主導型ビジネスへの移行を加速させると説明されています。

これは非常に大きな転換です。

つまりMujinは、現場ごとの職人芸だけではなく、MujinOSを中心に、より多くの企業・拠点・パートナーが導入・複製しやすい形にしていくということです。

この方針は、すでに具体的な製品として動き始めています。

その第一弾が、前述のMujin単載パレタイザーです。

これまでのMujinは、現場ごとに個別仕様のソリューションを作り込んできました。その知見を体系化し、ブラウザ上の登録だけで立ち上げられる「製品」に落とし込んだのが、このプロダクトです。

Mujin自身も、これを「個別仕様のソリューションで蓄積した知見を、製品として提供する第一弾」と位置づけています。

ソリューションからプロダクトへ。

この転換が、言葉だけでなく、実際の製品ラインアップとして始まっている点は重要です。

2つ目は、高価値アプリケーションの拡充です。

MujinOS上で、次のようなアプリケーションを展開していく方向です。

• デパレタイジング

• パレタイジング

• ピースピッキング

• 部品ピッキング

• トラック荷降ろし

• WES

• フリートマネジメント

3つ目は、工場・倉庫全体のデジタルツイン化です。

MujinOSは、単なる見える化ツールではなく、ロボット、AGV、在庫、自動化プロセス、エラー、稼働状況をリアルタイムに吸い上げる運用エンジンになります。

これにより、トレーサビリティ、在庫追跡、問題の早期検知、ワークフロー最適化、パフォーマンス予測を目指します。

4つ目は、欧米を中心としたグローバル展開です。

北米や欧州は人件費が高く、人手不足も深刻で、自動化に対する投資意欲も強い市場です。

Mujinは今回の資金調達を活用し、各地域のエンジニアリング、サービス、サポート体制、認定システムインテグレーター網を拡大する方針です。

5つ目は、次世代MujinOSの技術開発です。

Mujinは、世界中からエンジニアを集め、リアルタイムデジタルツイン、動作計画、フィジカルAI、ロボット制御、クラウドサービス、エンタープライズグレードの自動化基盤を強化しようとしています。

つまり、今回の大型調達は、単に赤字補填や短期の運転資金ではありません。

Mujinを、

個別のロボット自動化企業
から
世界標準を狙う産業オートメーションOS企業
へ移行させるための資金調達です。

参考：Mujin公式「シリーズDラウンド初回クローズで総額364億円の大型資金調達を実施」
https://www.mujin.co.jp/news/10444/

16-9. NTTとの資本業務提携の意味

シリーズDと同時に重要なのが、NTTグループとの資本業務提携です。

2025年12月、NTT、NTTドコモビジネス、Mujinは、通信・クラウド・AI技術とロボット制御技術を融合し、フィジカルAI・ロボットの高度化を加速する資本業務提携を発表しました。

ここで重要なのは、NTTが単なる投資家ではないということです。

NTTグループは、通信、クラウド、AI、計算基盤、IOWNなどの技術資産を持っています。

Mujinは、ロボット知能化、デジタルツイン、MujinOSを持っています。

この2つがつながると、工場・倉庫・物流現場のロボットは、単体の自動化機械ではなく、通信・クラウド・AI基盤と接続されたフィジカルAIシステムになります。

つまり、MujinOSは、現場側のロボットOS。

NTTは、通信・クラウド・AI基盤。

この組み合わせは、フィジカルAI時代における日本発の重要なインフラ構想になり得ます。

参考：NTT「NTT・NTTドコモビジネスとMujinの資本業務提携について」
https://group.ntt/jp/newsrelease/2025/12/02/251202a.html

参考：Mujin公式「NTT・NTTドコモビジネスとMujinの資本業務提携について」
https://www.mujin.co.jp/news/10461/

16-10. Accentureとの合弁会社：現場データと経営データをつなぐ

Mujinのもう一つの重要な動きが、アクセンチュアとの合弁会社です。

2024年1月、アクセンチュアとMujinは、製造・物流領域における自動化とデータ主導型経営を加速するため、Accenture Alpha Automation株式会社を設立しました。

出資比率は、**アクセンチュア70％、Mujin30％**です。

この合弁会社の狙いは、現場のオペレーションデータと経営データをつなぎ、製造・物流企業のデータ主導型経営、自動化、省人化を進めることです。

ここも非常に重要です。

Mujinは現場に強い。

アクセンチュアは経営・IT・DXに強い。

両者が組むことで、単なるロボット導入ではなく、

• 自動化構想立案

• 現場業務分析

• 経営データとの接続

• DX設計

• 実装

• 運用改善

までを一気通貫で進める体制を作ろうとしています。

これは、MujinOSを「ロボット制御OS」から「現場経営OS」に近づける動きとも言えます。

参考：Mujin公式「アクセンチュアとMujin、合弁会社を設立」
https://www.mujin.co.jp/news/8726/

16-11. ここまでの結論：Mujinは“黒字か赤字か”だけで見る会社ではない

Mujinを評価するとき、単に現在の売上や利益だけで見ると、本質を見誤る可能性があります。

もちろん、売上と利益は重要です。

しかし、Mujinは、ソフトウェアだけで完結するSaaS企業ではありません。

ロボット。
AGV。
PLC。
WMS。
MES。
WES。
デジタルツイン。
現場コンサル。
エンジニアリング。
グローバル導入。
保守。
運用支援。

これらをすべて含む、非常に重いディープテック企業です。

そのため、短期の利益率だけでなく、

• MujinOSがどこまで標準化できるか

• 導入をどこまで複製可能にできるか

• 顧客自身やSIerがどこまで使える形にできるか

• 欧米市場でどこまで伸びるか

• NTTやアクセンチュアとの提携をどう事業化するか

• 現場データをどこまで蓄積できるか

• ロボット50倍時代のOSになれるか

を見る必要があります。

そして、今回の大型調達を見る限り、投資家や事業会社が見ているのは、単なる現在の売上ではありません。

ここで一つ、見落とせない事実があります。

報道によると、MujinOSの導入実績はすでに世界で2,000件を超えており、その多くがPoC（概念実証）ではなく、大手企業の生産・物流ラインでの「実運用」段階に至っているとされています。

つまりMujinは、「技術はすごいが、まだ実証段階」という会社ではありません。

すでに現場で動き、稼働データを積み上げている。

この「実運用の蓄積」こそが、投資家がMujinに大きな資金を投じる根拠になっていると考えられます。

参考：Business Insider Japan「364億円調達ロボットAIベンチャー Mujin」
https://www.businessinsider.jp/article/2512-mujin-ntt-robot-partnership/

彼らが見ているのは、Mujinが将来的に、産業オートメーションの標準OSになれるかどうかです。

ここが、Mujinの記事で一番強調すべきポイントです。

16-12. 2030年までのIPO方針と、シリーズDエクステンション調達報道

2026年6月、Mujinの今後を占ううえで非常に重要な報道が出ました。

Bloombergを転載したInvesting.comの記事では、Mujinが2025年12月にファーストクローズしたシリーズDに続くエクステンションラウンドを進めており、同社の評価額は10億ドル超と報じられています。また、滝野CEOのインタビューとして、IPOは2030年までの完了を計画しているとされています。

ポイントを整理します。

• Mujinは、2025年12月にファーストクローズしたシリーズDに続くエクステンションラウンドを進めていると報じられている。

• 企業評価額は10億ドル超とされ、日本発ロボティクス企業としてユニコーン級の評価を受けている。

• IPOについては、2030年までの完了を計画していると報じられている。

• 上場先については、評価額が30億ドルを超える場合はニューヨーク上場も選択肢になり得る一方、東京上場の可能性もあるとされる。

• 売上高の正確な数字は非開示だが、前年度に売上が倍増し、2026年もさらに倍増を見込むと報じられている。

• IPO前の黒字化を見込む、という趣旨の発言も報じられている。

ここは、記事の読者にとって非常に大きな情報です。

Mujinは、2025年12月のシリーズDで364億円を調達したばかりです。

それにもかかわらず、2026年時点で追加調達を進め、その先にIPOを見据えている。

これは、Mujinが「資金調達して終わり」のフェーズではなく、MujinOSのプロダクト化とグローバル展開を一気に加速し、上場に耐えうる事業規模へ駆け上がろうとしているフェーズに入ったことを意味します。

特に、売上が前年度に倍増し、2026年も倍増を見込むという報道は重要です。

ここで、国際的な比較のために、ドル建ての数字も押さえておきます。

Bloomberg系報道では、2025年12月のシリーズD（ファーストクローズ）は総額2億3,300万ドルとされ、その内訳はエクイティ1億3,300万ドル＋デット1億ドルと報じられています。エクイティはNTTグループがリード、カタール投資庁が共同リードで、Salesforce Ventures、三菱HCキャピタルリアルティが参加。エクステンションには、既存投資家であるPegasus Tech Venturesやアクセンチュアも参加が見込まれるとされています。これにより、Mujinの累計調達額は約4億1,100万ドルに達したと報じられています。

円建て（シリーズD 364億円、累計596億円）とドル建て（2億3,300万ドル、累計4億1,100万ドル）で数字の印象が異なりますが、これは各ラウンドの為替前提が違うためで、矛盾ではありません。日本のスタートアップとしては、いずれにせよ異例の規模です。

もう一つ、IPO前の段階として見落とせないのが、未公開株のセカンダリ取引です。

報道によると、MujinはすでにプレIPO株式プラットフォームでセカンダリ取引が行われている状態にあります。実際、米国のプレIPO株式マーケットプレイス（EquityZenなど）では、Mujin株が取扱対象の企業として掲載されています。

これは、上場前にもかかわらず、既存株主の一部が保有株を売却し、新たな投資家がそれを買う市場が、すでに存在していることを意味します。つまり、IPOを待たずに「Mujinの株を持ちたい」という需要が、外部にすでにある、ということです。

ただし、ここは慎重に書く必要があります。

IPOの具体的な時期、上場市場、最終的な評価額、調達規模などは、現時点では確定していません。上場承認が出たわけでもなく、あくまでBloomberg系報道とCEOインタビューに基づく「方針・観測」として扱うべきです。

それでも、フィジカルAIという文脈で見たとき、日本発のロボット知能化企業が、ユニコーンとして2030年までのIPOを視野に入れていることは、非常に象徴的だと思います。

参考：Investing.com / Bloomberg「Mujin raises funds on factory AI demand ahead of 2030 IPO」（2026年6月10日配信）
https://www.investing.com/news/stock-market-news/mujin-raises-funds-on-factory-ai-demand-ahead-of-2030-ipo--bloomberg-93CH-4736264

参考：Yahoo!ファイナンス / Bloomberg「フィジカルAI活用のMujinがIPOへ、トヨタも頼る省人化サービス－人手不足で需要拡大」（2026年6月11日配信）
https://finance.yahoo.co.jp/news/detail/f26e8f88677d9288b29b1397d44c2d97791a242a

参考：Bloomberg「Factory Robot Startup Mujin Targets Growth With New Funding, Eyes 2030 IPO」（2026年6月10日）
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-10/factory-robot-startup-mujin-raising-funds-ahead-of-ipo-by-2030

参考：EquityZen「Mujin, Inc.（プレIPO株式マーケットプレイス掲載）」
https://equityzen.com/company/mujin/

17. 日本企業がフィジカルAIで勝つための現実解

Mujinから日本企業が学ぶべきことは、非常に多いです。

1つ目は、ロボット本体だけでは勝てないということです。

これからは、ロボットをどう動かすかが重要になります。

2つ目は、現場統合が価値になるということです。

単体の装置が優れていても、現場全体が最適化されなければ意味がありません。

3つ目は、マルチベンダー対応が重要になるということです。

現場には、さまざまなメーカーの設備があります。

それらをつなげる企業が、現場の中心に立ちます。

4つ目は、APIとデータが重要になるということです。

フィジカルAI時代には、物理世界のデータが価値になります。

ロボットが何をしたのか。
なぜ止まったのか。
どこで詰まったのか。
何秒待ったのか。
どの工程が遅いのか。
どの配置が悪いのか。

これらをデータとして取得できる企業が、現場改善を主導できます。

5つ目は、AIエージェントとの接続です。

今後、工場や倉庫では、AIエージェントが現場データを読み、改善案を出すようになると思います。

ただし、AIが直接ロボットを勝手に動かすのではなく、人間の承認、安全設計、PLC、インターロック、デジタルツインを組み合わせながら進むはずです。

ここで重要になるのが、MujinOSのような現場OSです。

LLMだけでは、現場は動きません。

現場を動かすには、実行制御レイヤーが必要です。

その実行制御レイヤーとAIエージェントがつながると、フィジカルAIの本当の価値が出てきます。

日本には、産業用ロボット、工作機械、FA機器、センサー、部品、現場改善の蓄積があります。

FANUC。
安川電機。
川崎重工。
不二越。
三菱電機。
オムロン。
キーエンス。
THK。
SMC。
ナブテスコ。
ハーモニック・ドライブ。

日本は、ハードウェアでは非常に強い国です。

しかし、これから必要なのは、それらをAI、OS、デジタルツイン、API、エージェントでつなぐ力です。

その意味で、Mujinは非常に重要な会社です。

18. まとめ

フィジカルAIというと、どうしてもヒューマノイドロボットに注目が集まります。

しかし、私は、フィジカルAIの本命はヒューマノイドだけではないと思います。

むしろ、最初に大きな成果を出すのは、工場や倉庫にすでにある産業設備をAIで知能化する領域ではないか。

Mujinは、その代表的な企業です。

Mujinは、産業用ロボットを知能化する。
AGVやAMRを統合する。
PLCや既存設備と連携する。
WMS、MES、WESとつながる。
デジタルツインで現場を可視化する。
APIで外部システムと連携する。
将来的には、AIエージェントやMCP的な仕組みとも接続し得る。

これは、ヒューマノイドとは別のフィジカルAIです。

人間の形をしたロボットを作るのではなく、現場全体を一つの知能システムにしていく。

この方向こそ、日本がフィジカルAIで勝つための現実解かもしれません。

ロボット50倍時代において、勝負を分けるのはロボットの台数だけではありません。

それらを統合するOSです。

ロボットがバラバラに存在する現場は、部分最適の寄せ集めになります。

しかし、ロボット、AGV、PLC、WMS、MES、WES、デジタルツイン、AIエージェントがつながる現場は、一つの知能システムになります。

MujinOSは、その方向を示しています。

ヒューマノイドだけがフィジカルAIではない。

工場や倉庫の中で、すでにフィジカルAIは始まっている。

そして、その中心にあるのが、Mujinのような「現場をAIで動かす企業」なのだと思います。

19. 主要参考リンク

• Mujin公式「会社概要・沿革」https://www.mujin.co.jp/about/profile/

• Mujin公式「受賞歴」https://www.mujin.co.jp/about/award/

• Mujin公式「事業紹介」https://www.mujin.co.jp/about/business/

• Mujin公式「創業者」https://www.mujin.co.jp/about/founder/

• 東京大学「米国人CTOがロボット大国・日本で起業、物流革命に貢献」https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/features/entrepreneurs13.html

• UTEC「MUJIN、75百万円のシリーズA資金を東京大学エッジキャピタルから調達」https://www.ut-ec.co.jp/about_us/news/mujin_09192012-2/

• UTEC「MUJIN、総額6億円のシリーズB資金をJAFCO及びUTECから調達」https://www.ut-ec.co.jp/about_us/news/mujin_08012014/

• JAFCO「株式会社Mujin ポートフォリオ」https://www.jafco.co.jp/portfolio/mujin/

• Mujin公式「シリーズCラウンドで総額123億円を調達」https://www.mujin.co.jp/news/7798/

• Mujin公式「シリーズCエクステンションラウンドにて総額27億円を追加調達」https://www.mujin.co.jp/news/8667/

• 中小企業基盤整備機構「100億宣言 株式会社Mujin Japan」https://growth-100-oku.smrj.go.jp/companies/pdf/01110-00.pdf

• NTT「NTT・NTTドコモビジネスとMujinの資本業務提携について」https://group.ntt/jp/newsrelease/2025/12/02/251202a.html

• Mujin公式サイトhttps://www.mujin.co.jp/

• MujinOS｜統合型オートメーションプラットフォームhttps://www.mujin.co.jp/mujin-os/

• Mujin Europe Technology｜MujinOS: The Intelligence Behind Every Robothttps://mujin-europe.com/technology

• Mujin Corp Technologyhttps://mujin-corp.com/technology

• Mujin Controller API Documentationhttps://mujin.github.io/mujincontrollerapiraml/

• MUJIN Controller API GitHubhttps://github.com/mujin/mujincontrollerapiraml

• シリーズDラウンド初回クローズで総額364億円の大型資金調達を実施https://www.mujin.co.jp/news/10444/

• アクセンチュアとMujin、製造・物流領域における自動化とデータ主導型経営の実現を加速する合弁会社を設立https://www.mujin.co.jp/news/8726/

• Mujin Japan設立、次世代トータルエンジニアリングサービスhttps://www.mujin.co.jp/news/8760/

• ファーストリテイリング様とパートナーシップを締結https://www.mujin.co.jp/news/607/

• 株式会社MUJIN、創業者2名によるUTECからのMBO実施及び総額75億円の資金調達のお知らせhttps://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000043510.html

• テレビ東京「フィジカルAIで驚異の効率化 “産業ロボ”影の覇者へ」https://www.tv-tokyo.co.jp/plus/business/entry/202603/18910.html

• Mujin創業者紹介https://www.mujin.co.jp/about/founder/

• Mujin公式「MujinOSプロダクト第一弾『Mujin単載パレタイザー』を発売」（2025年11月20日）https://www.mujin.co.jp/news/10390/

• Investing.com / Bloomberg「Mujin raises funds on factory AI demand ahead of 2030 IPO」（2026年6月10日配信）https://www.investing.com/news/stock-market-news/mujin-raises-funds-on-factory-ai-demand-ahead-of-2030-ipo--bloomberg-93CH-4736264

• Yahoo!ファイナンス / Bloomberg「フィジカルAI活用のMujinがIPOへ、トヨタも頼る省人化サービス－人手不足で需要拡大」（2026年6月11日配信）https://finance.yahoo.co.jp/news/detail/f26e8f88677d9288b29b1397d44c2d97791a242a

• Bloomberg「Factory Robot Startup Mujin Targets Growth With New Funding, Eyes 2030 IPO」（2026年6月10日）https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-10/factory-robot-startup-mujin-raising-funds-ahead-of-ipo-by-2030

• EquityZen「Mujin, Inc.」（プレIPO株式マーケットプレイス掲載）https://equityzen.com/company/mujin/

• Business Insider Japan「364億円調達ロボットAIベンチャー Mujin。NTTらも注目の『フィジカルAI』ビジネスで不可避の課題」https://www.businessinsider.jp/article/2512-mujin-ntt-robot-partnership/

• LOGI-BIZ online「【現地取材・動画】Mujin、毎時1400ケース取り扱い可能なパレタイザーなど公開」https://online.logi-biz.com/136019/

• 東洋経済「2025年に多額の資金調達をしたスタートアップ20社ランキング」
  https://toyokeizai.net/articles/-/931242

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