211件の求人を並べると、ヒューマノイド企業の姿が変わって見える

2026年8月26日時点でFigureの公式採用ページは127件、1Xの公式Careersでは84件の公開求人を確認できます。2社だけで合計211件です。

重要なのは件数より中身です。AI researcherだけでなく、manufacturing、quality、test、supply chain、fleet operations、field service、deployment、technicianが広く並びます。Physical AIが研究から製品・現場へ移るほど、必要な仕事も広がっています。

1XではManufacturing Operationsが最大の採用群になっている

1Xの84件を公開カテゴリで見るとManufacturing Operationsが24件、Hardware Engineeringが14件、Software Engineeringが14件、Artificial Intelligenceが6件です。Fleet Operations 3件、Supply Chain Operations 6件も別組織として存在します。

Robot Assembly Technician、Quality Engineer Manufacturing、Manufacturing Engineer、Test and Validation Supervisor、Production Supervisor、Supplier Development EngineerがAI Researcherと同じ採用ページに並びます。知能を作る仕事と、ロボットを安定して作り続ける仕事がすでに分化しています。

FigureでもAIと量産・現場運用が同時に大きい

Figureの公式ボードは現在127 jobsを表示しています。公開されている代表カテゴリではHelix AI Team 15件に対し、BotQ Manufacturing 16件、Commercial Operations 13件があります。

BotQにはCNC Machinist、Production Associate、Manufacturing Test Engineer、Quality Engineering Technician、Supplier Quality Engineerがあり、Commercial OperationsにはDeployment Engineer、Field Service Technician、Fleet Coordinator、Humanoid Robot Operator、Site Leadがあります。

注目すべきは『robotics経験必須』ではない求人

FigureのRobot Hands向けMechanical Engineer求人の一部には『Robotics experience is not required』と明記されています。代わりにinjection molding、GD&T、validation、failure analysis、NPI、high-volume productionなどの経験を求めています。別の構造設計求人ではconsumer electronics、EV、aerospaceを有効な背景として挙げています。

これは異業種経験者が自動的にrobotics人材になるという意味ではありません。しかし企業が業界名より、複雑なhardwareを設計・検証・量産したcapabilityを探していることを示す具体的な公開証拠です。

Physical Intelligenceではモデル開発と現実世界での実装を別の仕事として採用している

Physical IntelligenceのRobotics Software Engineerは、ML modelを設計する職ではなく、low-latency runtime、camera pipeline、networking、real-time control loopをproductionで動かす役割だと説明されています。

Deployments Software Engineerはcustomer floorでのsafety、teleoperation、observability、debugging、reliabilityを担当し、Robot Integration Engineerはfleet readinessとelectrical・mechanical・software integrationを担います。Researchとdeploymentの間に独立した職種層が見えます。

自動車・電機・FAの経験が接続する余地がある

求人で繰り返される言葉を見ると、automotive controls・validation・battery・supplier quality、consumer electronicsのNPI・mechanical design・test、factory automationのcommissioning・field service、semiconductor equipmentのprecision mechatronics・reliabilityなどが近接経験として見えてきます。

重要なのは業界名ではなく、何をどの環境でどの品質基準まで実行したかです。公開JDはcareer adjacencyの方向を示しますが、実際の採用可否は個人のevidenceと各hiring unitのrequirementで変わります。

211件は市場全体ではない。それでも方向は見える

本稿はFigureと1Xの2026年8月26日公開求人snapshotを中心にしています。1求人=1採用とは限らず、非公開採用もあります。同じ会社でもhiring unitは異なり、公開JDが実際の全requirementを示すわけではありません。Not found ≠ absentです。

その制約を置いても、Physical AIの人材競争がAI scientistだけではなくhardware→manufacturing→quality→fleet→deploymentという産業組織全体へ拡大していることは確認できます。

Physical AI Hiring Watch #1 — 次回は変化を見る

これはBanseog External Intelligenceの最初のPhysical AI Hiring Watchです。一度の求人一覧より、翌月に何が増え、何が消え、どの職種が新しく現れるかの方が重要です。

次回は同じ企業群の新規・終了求人、拡大する組織、新しいjob titleとcapabilityを比較します。継続して受け取りたい方はIntelligenceを購読してください。

BANSEOG VIEW

Physical AIの人材競争はAI modelで終わらない。industrializationが始まるとjob mapが広がる

211件は市場全体ではなく2社の一時点snapshotです。それでもmanufacturing、quality、hardware、fleet、deploymentが独立組織として拡大する姿はcommercializationの方向を示します。

Banseogは同じ企業群を継続観察し、新しく生まれたrole、消えたrole、拡大するcapabilityを比較します。

SOURCES

参照した主な資料

本稿は2026年8月26日時点のFigure・1X公式career pageとPhysical Intelligence公式求人を使ったsnapshot分析です。求人件数は実際の採用人数と同一ではなく、随時変動します。Same company ≠ same hiring unit、公開JD ≠ 実際の全requirement、Not found ≠ absentを前提とし、Banseogの非公開candidate/client/Search evidenceは使用していません。