LeRobotのインストールでつまずくとき｜エラー別の原因と直し方

LeRobotのインストールでつまずくときの原因は、ほぼ次の4パターンに絞られます。**「condaのffmpegにlibsvtav1エンコーダが入っていない」「cmakeが無くてネイティブ拡張のビルドに失敗する」「Windowsでuvを使うとGPUがあってもCPU版PyTorchが入る」「torchcodecが入っているのに読み込めず動画デコードがクラッシュする」**の4つです。LeRobotとは、Hugging Faceが公開している、模倣学習・強化学習でロボットを動かすためのオープンソースのPythonライブラリのことです。この記事では、公式ドキュメントとGitHub Issueで確認できた原因と直し方を、症状別に整理します。

まず症状を確認する

次の章から、それぞれの原因と直し方を詳しく見ていきます。

症状1: データセットの動画を読み込むとエラーになる（ffmpeg）

LeRobotは、公開データセットに入っている動画（カメラ映像）を読み込むのにffmpegを使います。公式ドキュメントでは、condaで入るffmpegが8.x系でlibsvtav1エンコーダを含むことを前提にしつつ、「libsvtav1が無い、またはtorchcodecとのバージョンが合わない場合がある」として、固定バージョンでの再インストールを案として示しています¹。

# まずffmpegが入っているか・libsvtav1があるかを確認
ffmpeg -encoders | grep libsvtav1
 
# 無い・不整合の場合は、公式ドキュメントが示すバージョンに固定
conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge

症状2: pip install "lerobot[libero]" でビルドが失敗する（cmake不足）

LIBEROタスクなどの拡張（[libero]）を入れようとすると、依存パッケージhf-egl-probeのビルドで次のようなエラーが出ることがあります。

ERROR: Failed building wheel for hf-egl-probe
ModuleNotFoundError: No module named 'cmake'
Command '['cmake', '--version']' returned non-zero exit status 1.

これは公式Issueでメンテナ（Maximellerbach氏）が原因を説明しています。hf_egl_probeのビルド設定にcmakeが依存として明記されていないうえ、robomimic==0.2.0が要求するegl_probeとhf_egl_probeが同時に入って競合することが重なって起きます²。同じメンテナが案として示した回避策は次の手順です。

pip uninstall egl-probe hf-egl-probe robomimic hf-libero -y
conda install "cmake<4"
pip install -e ".[libero]"

症状3: Windowsでuv syncすると、GPUがあるのにCPU版PyTorchが入る

uvでセットアップした環境で学習が異常に遅い場合、CPU版のPyTorchが入ってしまっている可能性があります。公式Issueでは、「対応するNVIDIA GPU・ドライバがあっても、Windows環境ではtorch==2.11.0+cpuのようなCPU専用ビルドが解決される」という症状が報告されています³。

原因は、pyproject.toml内のCUDA向けインデックス指定がsys_platform == 'linux'という条件に限定されていること。つまりWindowsでは最初からCUDA版の候補を見ていない、という設定上の問題です³。2026年10月時点ではこの問題を自動で解決する公式修正はマージされておらず、Windowsで使う場合はCUDA対応のPyTorchを明示的に指定してインストールし直す必要があります。

症状4: インストールは通るが、動画デコードで突然クラッシュする（torchcodec）

ここまでのエラーを乗り越えてインストールが終わっても、データセットの動画を読み込む処理だけが突然クラッシュすることがあります。公式Issueによると、原因は**torchcodecが「importはできるのに、FFmpeg共有ライブラリの読み込みには失敗する」状態**になっていること。LeRobot側のバックエンド選択コードが「importできるか」しか確認していなかったため、見逃されていました⁴。

# 回避策: 動画バックエンドをpyavに明示する
dataset = LeRobotDataset("lerobot/pusht", video_backend="pyav")

この問題はメンテナ（s1lent4gnt氏）によってPR #4307で修正済みとIssue上で確認されています⁴。最新版へ更新すれば直る可能性が高いですが、古いバージョンを使い続けている場合は上記のvideo_backend="pyav"指定で回避できます。

condaとuv、どちらで環境を作るべきか

公式ドキュメントはどちらにも対応していますが、OSやGPU事情で向き不向きがあります。

まずはLeRobot Tutorialの手順どおりpip install lerobotを試し、エラーが出たら症状別の対処を当てはめる、という進め方がシンプルです。

よくある質問

まとめ

• condaのffmpegで動画が読み込めないときは、libsvtav1の有無を確認し、必要ならffmpeg=7.1.1に固定する（公式ドキュメント）
• [libero]拡張のビルド失敗はcmake不足＋robomimicとの依存衝突が原因（公式Issue、メンテナ確認済み）
• Windows + uvでCPU版PyTorchが入る問題は2026年10月時点でも既知の未解決事項。CUDA版を明示して入れ直す
• torchcodecのクラッシュはvideo_backend="pyav"で回避できる。メンテナ確認済みの修正（PR #4307）も出ている

もう少し詳しく（背景）

LeRobotはpip install・conda・uvのどれでも導入できますが、どの経路でも最終的にはffmpeg（動画のデコード）とtorch/torchcodec（学習・動画読み込み）のバージョンが噛み合っている必要があるという共通点があります¹。症状の多くは「どこかのバージョンが噛み合っていない」ことに起因するため、エラーメッセージの奥にあるパッケージ名（ffmpeg・cmake・torch・torchcodec）を手がかりに公式ドキュメントとGitHub Issueを検索すると、同じ症状の報告や回避策が見つかりやすくなります。

次の一歩 🌸

インストールが終わったらLeRobot Tutorialの模倣学習の手順に戻りましょう。Python環境そのものが不安ならPython環境構築の第一歩へ。実機に進みたくなったらSO-101組み立てガイド、MuJoCo側のビューアで同様のトラブルに当たったらMuJoCoのビューアが開かない・固まるときの原因と直し方も参考にしてください。