Telexistence株式会社が提供するコンビニ向けAI・遠隔操作ロボット「TX SCARA」の安全性を、技術・法務・地政学の観点から包括的に評価しました。
- 対象サービス: TX SCARA（コンビニ向けAI・遠隔操作ロボット）
- 公式URL: Telexistence株式会社
- 安全性レベル: 3（注意が必要）
- 支配国名目国: 日本
- 調査時点: 2025年10月1日
エグゼクティブ・サマリー
Telexistence社のロボットサービスは、東京大学発の優れた技術と大手企業での実績を持つ日本発イノベーションです。しかし、B2Bサービスとしては異例の契約条件非公開により、導入企業がリスクを正確に評価できない状況にあります。
- 法務判定: 導入可（ただし契約交渉での透明性確保が必須）
- 技術判定: 注意（クラウドリージョン・セキュリティ認証が未確認）
-
主要リスク:
- 契約条件の非公開（最大の懸念）
- Foxconn製造依存による地政学リスク
- データ第三者提供の詳細不明
- Azureリージョン未確認
- セキュリティ認証未確認
詳細調査結果
企業基本情報
設立と経営陣
- 設立: 2017年1月
- 代表取締役CEO: 富岡仁（元三菱商事）
- 会長: 舘暲（東京大学名誉教授・テレイグジスタンス技術の提唱者）
- CTO: 佐野元紀（元ソニー）
- 所在地: 東京都大田区
資金調達状況
累計約156億円を調達（シリーズBで約230億円含む）
主要投資家:
- ソフトバンクグループ
- Foxconn（台湾）
- Globis Capital Partners
- KDDI Open Innovation Fund
- Airbus Ventures
- 科学技術振興機構（JST）
出典: Telexistence シリーズB調達発表 2023年7月6日
技術アーキテクチャ分析
ロボットシステム構成
- AI自動制御 + 人間の遠隔操作のハイブリッド方式
- 独自AIシステム「Gordon」搭載
- NVIDIA Jetson搭載（AI推論処理）
- VR技術による遠隔操作インターフェース
- 標準インターネット（5G/4G/LTE/WiFi）での接続
出典: テクノロジー&ソリューション
データ処理基盤
最新の顧客事例では Microsoft Azure を採用:
- Azure Storage
- Azure Data Explorer
- Azure Cosmos DB
- Azure Redis
- Azure VM
旧資料（2019年）では「TX Cloud on top of AWS」と記載されており、時期により基盤が変遷している可能性があります。
⚠️ 重要な未開示情報: Azureのリージョン（国/地域）が明示されていないため、データの物理的所在地が不明です。
通信セキュリティ
自社「TX Cloud」はSDNベースで**AAA（認証・認可・アカウンティング）**を実装。エンドツーエンドで100–125ms級の低遅延を目標とする設計。
⚠️ 懸念点: 具体的な暗号化方式（TLSバージョン、鍵管理等）の公開情報なし。
法的条項分析
🚨 最大の懸念：契約書類の非公開
調査の結果、以下の重要書類がすべて非公開でした：
- ❌ 導入企業向け利用規約・契約書（MSA/約款）
- ❌ プライバシーポリシー（サービス運用向け）
- ❌ データ処理契約（DPA）
- ❌ SLA（サービスレベル契約）
これはB2Bサービスとしては極めて異例です。通常、企業向けサービスでは契約条件の透明性が信頼の基盤となります。
データ取扱いの推定範囲
公開技術資料・顧客事例から推定される収集データ:
ロボット稼働データ
- 映像: 2160×1200/80fps（リアルタイムストリーミング）
- バイノーラル音声
- ハプティクス（触覚）データ
- ロボット状態（位置、姿勢、稼働状況）
店舗運用データ
- 商品情報: 陳列商品名、補充日時、数量
- 人流データ: 店舗内スタッフの位置・動き（Store Operations Visualization Solution）
- POS/発注システムとの連携データ（用途拡張の可能性）
保存場所・期間
- 保存場所: Azure（リージョン未確認）
- 保持期間: 未開示
第三者提供の確認事項
以下の第三者へのデータ提供が公表されています：
1. Physical Intelligence（PI）
米国企業。OpenAI、Khosla Ventures、Sequoia Capitalから支援。
提供内容: 遠隔操作データをVLAモデル学習に活用
出典: TelexistenceとPhysical Intelligenceのパートナーシップ発表 2025年6月25日
2. AIロボット協会（AIRoA）
トヨタ自動車等が参画する業界団体。
提供内容: ロボット稼働データを協会のデータエコシステムに共有
⚠️ 未開示情報:
- データ提供の具体的範囲
- 匿名化・仮名化の方式
- 導入企業によるオプトアウトの可否
- 学習後のデータ削除ポリシー
地政学的リスク評価
Foxconn（台湾）との製造提携
次期モデル「GHOST」の生産技術確立および量産をFoxconnと連携。
Foxconnの企業構造
Foxconn（鴻海精密工業）は台湾企業ですが、ケイマン諸島で法人登記する等、複雑な資本構造を持ちます1。Apple、HP、Dell等の大手メーカーに電子機器を供給する世界最大のEMS企業です。
地政学的リスク
台湾海峡は日本にとって重要なチョークポイントであり、台湾有事は日本企業に直接的・間接的影響を及ぼします2。Foxconn創業者が台湾総統選に出馬した際、中国当局による税務調査が実施された実績もあります3。
リスク評価
NK005（国別評価基準）により、Foxconnは**「準ハイリスク国（台湾）」**に分類されます。ただし:
- 製造のみの提携であり、データ処理への直接関与は確認されず
- 日本企業としての法的管轄は維持
- 台湾有事の際のサプライチェーン断絶リスクは存在
Physical Intelligence（PI）の評価
Physical Intelligenceは米国企業で、OpenAI、Khosla Ventures、Sequoia Capital等から支援を受けています4。中国との直接的関係は確認されませんでした。
評価: データ提供先としては地政学的リスクは低い。ただし、提供範囲・匿名化方式の透明性確保が必要。
セキュリティ評価
第三者認証の未確認
以下の国際的セキュリティ認証について、公開情報では確認できませんでした：
- ❌ SOC 2 Type II
- ❌ ISO 27001
- ❌ その他のセキュリティ監査報告
注: 認証を取得していない、という意味ではなく、公開情報として確認できなかったという意味です。
クラウドプラットフォームのセキュリティ
Azure利用が公表されているため、以下のAzure標準機能は利用可能と推定：
- 保存時の暗号化（AES-256/SSE）
- 通信時のTLS暗号化
- Azure Active Directoryによる認証
ただし、Telexistence側の運用要件として明記されていないため、実際の実装状況は不明です。
インシデント対応体制
公開情報なし（未開示）。
導入実績
主要導入先
- ファミリーマート: 300店舗導入計画（2022年8月発表）
- センコー: 物流施設での実証実験・実業務稼働開始（2024年7月）
- ローソン: 初期実証実験（Model-T、2020年）
稼働実績
2022年8月末時点で累計約25万回の陳列自動化を達成5。
推奨対応
即座の対応（契約前必須）
1. 契約書の詳細確認
- 利用規約・プライバシーポリシーの提示要求
- DPA（データ処理契約）の締結
- SLAの明確化（稼働率保証、障害時対応）
- 責任範囲の明確化（ロボット故障、誤動作、データ漏洩時）
2. データ取扱いの明確化
必須確認事項:
- 収集データの種類・範囲の明示
- 保存場所（Azureリージョン）の国内指定
- 保持期間の合意
- 第三者提供（AIRoA、PI）のオプトアウト権確保
- AI学習利用の範囲と権利帰属
- データ削除手順の明確化
3. セキュリティ要件の明示
契約に明記すべき事項:
- 暗号化方式（TLS 1.3以上）の確認
- SOC 2 Type II / ISO 27001認証の確認
- 未取得の場合: 取得計画の確認
- 取得済みの場合: レポート開示（NDA下）
- 監査権の契約への明記
- インシデント対応体制の確認
- ペネトレーションテスト実施状況
4. 地政学リスク対策
BCP（事業継続計画）に含めるべき項目:
- Foxconn以外の製造オプションの確認
- 台湾有事シナリオでの代替手段
- ロボット在庫の確保計画
- サプライチェーン多様化の要求
中期的対応（運用開始後）
1. 定期的な監査
- データ処理状況の四半期レビュー
- セキュリティ態勢の年次検証
- 第三者機関による監査の実施（契約で権利確保）
2. 契約更新時の見直し
- 透明性向上の継続要求
- 競合サービスとの比較検討
- 新規セキュリティ認証取得の確認
契約交渉用チェックリスト
以下は、導入を検討する企業が契約交渉で確認すべき項目の完全版です：
## データ取扱い
1. [ ] データ項目の確定：映像・音声・ハプティクス・人流・商品/在庫・テレメトリの保存可否/期間/マスキング
2. [ ] データの所在：Azureリージョン（国/地域）、バックアップ先、越境移転、CMK（Key Vault）の可否
3. [ ] 第三者提供：PI/AIRoA等への提供範囲・匿名化方式・オプトアウト
4. [ ] AI学習：自社データの学習利用の権利帰属・商用二次利用・モデル逆抽出対策
## サービスレベル
5. [ ] SLA/保守：稼働率、応答/復旧時間、現地/遠隔サポート、代替運用
6. [ ] 障害時対応：人的バックアップ提供、サービスクレジット
## セキュリティ
7. [ ] セキュリティ：通信暗号化の方式（TLS最低バージョン）、鍵管理（SMK/CMK）、監査ログと保全
8. [ ] 認証：SOC 2／ISO 27001の有無、レポート開示（NDA下）可否
9. [ ] ペネトレーションテスト：実施頻度、結果開示の可否
## 法的責任
10. [ ] 責任分界：誤動作時の補償、データ漏洩・法令対応費用、賠償限度額・除外条項
11. [ ] コンプライアンス：個人データ該当性（人流・映像等）、個人情報保護法等の適用判断とDPA
12. [ ] 監査権：技術・組織的対策の監査、是正計画の共有可否
## 事業継続性
13. [ ] サプライチェーン：Foxconn以外の製造オプション、台湾有事時の代替手段
14. [ ] ロボット在庫：最低在庫数の確保、緊急時の優先供給
代替案の検討
より透明性の高いサービスとの比較検討を推奨します：
国産代替
- ソフトバンクロボティクス（日本）
- GROUND（日本・物流ロボット）
評価基準
- 契約条件の公開度
- データ処理の透明性
- セキュリティ認証の取得状況
- サプライチェーンの地政学的リスク
- 導入実績と稼働率
最終総括
Telexistence社のロボットサービスは、技術的には優れた日本発のイノベーションです。東京大学名誉教授の学術的背景、大手企業での実績、そして国内機関投資家の参画は、技術的信頼性の証左です。
しかし、B2Bサービスとしては異例の契約条件非公開により、導入企業がリスクを正確に評価できない状況です。これは悪意ある隠蔽ではなく、スタートアップ企業特有の未整備と推測されますが、企業向けサービスとしては改善が必要です。
**安全性レベル3（注意が必要）**の評価理由：
✅ 信頼できる要素
- 日本企業・日本法の管轄
- 東京大学発の学術的背景
- ファミリーマート、センコー等での実績
- 大手企業による投資と提携
- 技術の透明性（技術資料の公開）
⚠️ 注意すべき要素
- 契約の透明性欠如（最大の懸念）
- Foxconn製造依存（地政学リスク）
- データ第三者提供の詳細不明
- Azureリージョン未確認
- セキュリティ認証未確認
推奨: 導入を検討する企業は、上記の「契約交渉用チェックリスト」に基づき、契約交渉で透明性を確保することが必須です。Telexistence社が誠実に対応し、これらの項目を明確化すれば、安全性レベルは4以上に向上する可能性があります。
技術的には優れたサービスだからこそ、契約面での透明性向上が望まれます。
調査担当: AI安全性評価チーム
調査時点: 2025年10月1日
評価バージョン: v1.0
本調査は公開情報に基づいており、企業から直接提供された情報は含まれていません。実際の契約時には、必ず最新の契約書類を確認してください。