Enigma、7100万ドルを調達し、100体のAIロボットをブラウザで制御可能に

Why it matters

Enigma is turning a public robot demo into a human-in-the-loop data engine for physical AI. Its $71M seed shows how much capital investors will commit before a clear robot software market exists.

Jonathan Jacobi (@j0nathanj) and Gal Niv (@galnivs) brought Enigma out of stealth on July 27th with a $71 million seed round and a public experiment that lets anyone control 100 real robots through a web browser, according to Enigma's five-post announcement on X.

ジョナサン・ヤコビ（Jonathan Jacobi）とガル・ニヴ（Gal Niv）は、[Enigma]を7月27日にステルス状態から公にし、$71 millionのシードラウンドと、誰でもウェブブラウザを通じて100台の実ロボットを操作できる公開実験を行ったと、EnigmaのX上での5件の発表は伝えています。

The founders arrived in robotics through cybersecurity rather than a university robotics lab. Jacobi and Niv met while competing in hacking contests as teenagers and later served together in Israel's Unit 8200, where Enigma says they shared a bunk bed. Jacobi completed a computer science and mathematics degree while in high school and worked in Microsoft's security research center. Enigma identifies him as co-founder and CEO.

創業者たちは大学のロボティクス研究室ではなく、サイバーセキュリティを経てロボット分野に入ってきました。JacobiとNivは十代の頃にハッキングコンテストで出会い、その後イスラエルのUnit 8200でともに勤務し、Enigmaによれば同じ二段ベッドを共有していたそうです。Jacobiは高校在学中にコンピュータサイエンスと数学の学位を取得し、Microsoftのセキュリティリサーチセンターで働きました。Enigmaは彼を共同創業者兼CEOとして紹介しています。

Before starting Enigma, Jacobi and Niv worked as independent AI researchers. They published Superscopes, a March 2025 paper on interpreting the internal representations of large language models, and helped develop Multiverse, an open-source multiplayer world model that simulates two players driving in a shared generated environment.

Enigmaを始める前、JacobiとNivは独立したAI研究者として活動していました。彼らは大規模言語モデルの内部表現を解釈することに関する2025年3月の論文Superscopesを発表し、共有生成環境で2人のプレイヤーが運転する様子をシミュレートするオープンソースのマルチプレイヤーワールドモデルであるMultiverseの開発にも協力しました。

That work points to the bet behind Enigma: models that understand and respond to interaction, first in simulated worlds and now through physical machines.

その研究はEnigmaの背後にある賭けを示しています。すなわち、まずはシミュレーション世界で、そして今は物理的な機械を通じて、インタラクションを理解し応答するモデルです。

The interface is the data

Enigma builds foundation models and control interfaces intended to work across different robot hardware. Jacobi's premise is that improvements in dexterity and task performance will have limited value if instructing a robot remains slower than completing the task by hand.

Enigmaは異なるロボットハードウェアで動作することを意図したファンデーションモデルと制御インターフェースを構築しています。Jacobiの前提は、どれだけ器用さや作業性能が向上しても、ロボットに指示することが手で作業するより遅いままであれば、その価値は限られるということです。

"No matter how capable robots get, if they aren't intuitive to use, most people never will," Jacobi said in Enigma's funding announcement.

「ロボットがどれだけ高性能になろうと、それが直感的に使えなければ、ほとんどの人は使わないままです」とJacobiはEnigmaの資金調達発表で述べています。

The robots available through Robots.online are housed in hangars in Israel and California, according to a TechCrunch report syndicated by Yahoo. Users can direct machines to draw with paintbrushes, handle flasks in simple chemistry exercises and fight other robots with swords. Enigma claims it designed both the robotic arms and the underlying models.

TechCrunchがYahooに配信した報道によれば、Robots.onlineで利用できるロボットはイスラエルとカリフォルニアのハンガーに収容されています。ユーザーは機械に筆で描かせたり、簡単な化学演習でフラスコを扱わせたり、他のロボットと剣で戦わせたりできます。Enigmaはロボットアームとそれを動かす基礎モデルの両方を設計したと主張しています。

Enigma plans to test several ways of giving instructions, including text, audio, video demonstrations and direct manipulation through drag-and-drop controls. Robots.online therefore serves as a product demonstration and a data-collection system. Each public interaction can show Enigma how an ordinary user describes a physical task, where instructions break down and which controls require the least explanation.

Enigmaは、テキスト、音声、映像によるデモンストレーション、ドラッグアンドドロップによる直接操作など、複数の指示方法をテストする計画です。したがってRobots.onlineは製品デモンストレーションであると同時にデータ収集システムとして機能します。各公開インタラクションは、一般ユーザーが物理的な作業をどのように説明するか、どこで指示が破綻するか、どのコントロールが最小限の説明で済むかをEnigmaに示すことができます。

That data could shape both sides of Enigma's system. The interface can be adjusted around observed user behavior, while the resulting commands, corrections and robot actions could feed model training. Enigma has not published technical results showing how much of that interaction data will be usable or how its models perform against competing systems.

そのデータはEnigmaのシステムの両面を形作る可能性があります。インターフェースは観察されたユーザー行動に合わせて調整でき、そこから得られるコマンドや修正、ロボットの行動はモデル訓練に利用され得ます。Enigmaはそのインタラクションデータのどの程度が利用可能か、あるいは同業他社のシステムと比べてモデルがどのように性能を示すかについての技術的結果を公開してはいません。

A $71 million seed for an unfinished market

Index Ventures and Ribbit Capital led the seed round. Conviction participated, along with people Enigma described as researchers or leaders affiliated with OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI, Cognition and Wiz.

[Index Ventures]と[Ribbit Capital]がこのシードラウンドをリードしました。[Conviction]も参加し、EnigmaがOpenAI、Anthropic、Google DeepMind、xAI、Cognition、Wizに所属する研究者やリーダーと述べた人物らも出資しました。

Enigma said the money will fund research and engineering hires, compute and physical deployments. Jacobi has identified healthcare, logistics and entertainment as partner sectors, though the July 27th launch centers on public experimentation rather than a priced commercial product.

Enigmaは、この資金を研究およびエンジニア採用、計算リソース、物理的展開に充てると述べています。Jacobiは医療、物流、エンターテインメントをパートナー分野として挙げていますが、7月27日のローンチは有料の商用製品というよりも公開実験に重きを置いています。

The size of the round places Enigma inside a heavily financed contest to build general-purpose robot intelligence. In July 2024, Skild AI raised a $300 million Series A for a model designed to operate across different machines. In July 2025, Genesis AI launched with a $105 million seed round, using synthetic environments to generate training data for robot models.

このラウンドの規模は、汎用ロボット知能構築をめぐる資金が潤沢な競争の一部としてEnigmaを位置付けます。2024年7月にはSkild AIが異なる機械で動作することを想定したモデルのために$300 millionのシリーズAを調達し、2025年7月にはGenesis AIが$105 millionのシードラウンドでローンチし、合成環境を用いてロボットモデルの訓練データを生成しています。

Enigma is approaching the data problem from the user side. Instead of beginning with a specific factory workflow or a single humanoid platform, Jacobi and Niv are putting machines in front of a global pool of operators and watching how those people try to communicate.

Enigmaはデータ問題にユーザー側からアプローチしています。特定の工場のワークフローや単一のヒューマノイドプラットフォームから始める代わりに、JacobiとNivは機械を世界中のオペレーターの前に置き、その人々がどのようにコミュニケーションを取ろうとするかを観察しています。

The experiment does not establish that Enigma's models can handle industrial work, generalize across unfamiliar hardware or operate safely outside controlled hangars. It gives the founders a public mechanism for testing the part of robotics that model benchmarks often leave out: whether a person can make a machine useful without first learning how the machine was engineered.

この実験は、Enigmaのモデルが産業作業をこなせるか、未知のハードウェアに一般化できるか、あるいは管理されたハンガー外で安全に動作できるかを証明するものではありません。むしろ、モデルのベンチマークがしばしば見落とすロボティクスの一側面――人がその機械がどのように設計されているかを事前に学ばずに、機械を有用にできるかどうか――を創業者らが公に試せる手段を提供します。