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はじめに 人工知能技術の急速な進化とメタバース領域の台頭、さらにはフィジカルAIや空間AIと呼ばれる新たな概念の爆発的な広がりに伴い、人類が活動する空間のあり方は根本的な変革期を迎えている。これまで現実の物理世界とコンピューター内の情報空間は、画面という薄いディスプレイや個別のファイルフォーマットによって隔てられてきた。しかし、自動運転車やロボット、各種センサー群、そして高度なAIエージェントが現実空間に溢れ出す現代において、物理領域と情報領域をどのようにシームレスに接続し、相互に作用させるかという問いは、社会インフラ全体を揺るがす最重要課題となっている。 この課題に対して、早くから建築、都市、情報科学の境界を縦横無尽に横断しながら独自の理論と実践を展開してきたのが、東京大学生産技術研究所 特任教授であり、建築設計事務所NOIZの設立パートナーを務め、一般社団法人Metaverse Japan理事の豊田啓介氏である。豊田氏が長年にわたり研究と実装を推し進めてきた「コモングラウンド（Common Ground）」という概念は、単なるデジタルツインや

10分の1の低価格と時速30ノット超を実現する米Vatn Systems。海洋自律ドローンの破壊的イノベーションとグローバル戦略に迫る独自インタビュー記事

三菱商事とも連携する4足歩行ロボットの米Ghost Robotics。CEOのGavin Kenneally氏に、防衛・産業デュアルユースの勝算とグローバル成長戦略の全貌を聞く。

日本のイノベーション創出において、大学発ベンチャーや産学連携の重要性は明白である。国も多額の予算を投入し、大学の研究成果を社会実装するための支援策を強化している。しかし、東京大学や京都大学といった主要な大規模大学で一定の成果が見られる一方で、地方の国立大学においてはスタートアップ創出やエコシステム形成に根強い課題が残存している。地方国立大学が抱える構造的な課題は何か。そして、研究成果を単なる研究で終わらせず、持続可能なビジネスとして社会に還元するには何が必要なのか。 本記事では、大手製造業でのグローバルビジネスやアメリカのベンチャー出向、特定国立研究開発法人である産業技術総合研究所（産総研）での大型国家プロジェクト推進を経て、現在、宇都宮大学イノベーション支援センターにて教育・研究・ベンチャー支援に携わる木村 行雄准教授にインタビューを実施した。民間実務、国立研究機関、地方国立大学という三つの異なる立場を経験してきた同氏の知見から、地方国立大学におけるエコシステム構築の課題と未来への対策を解き明かす。 木村氏も所属する宇都宮大学イノベーション支援

生成AIからフィジカルAIへ、産業界が直面する次なるパラダイムシフト 現代社会における人工知能の発展は、画面上のテキスト生成や画像認識といった情報空間の処理にとどまらず、物理世界において実体を持つロボットや機械を高度に制御するフィジカルAIの領域へと急速にその軸足を移しつつある。これまでグローバルなAI開発の主戦場は、膨大なデータを集約して巨大な言語モデルを作り上げる学習フェーズに集中していたが、現在では集積された知能を現場の現実的な作業や意思決定へと適用する推論フェーズへの移行が顕著となっている。この変化は単なる技術的トレンドの推移ではなく、物理的な労働力の不足に苦しむ産業界全体の構造変革を促す決定的な契機となろうとしている。 とりわけ日本社会においては、深刻化の一途をたどる少子高齢化に伴う労働人口の減少が、あらゆる産業の持続可能性を脅かす至上命題となっている。物流業界における2024年問題や、製造現場における熟練工の高齢化と技能承継の断絶、さらには建設や警備、介護、清掃といった人手に頼らざるを得ない現場での人員確保の難航は、従来の自動化アプロ

ugoホームページ　https://ugo.plus/ フィジカルAI時代の到来と日本の産業が直面する構造的課題 現代社会において、少子高齢化に伴う深刻な労働力不足は、あらゆる産業の持続可能性を揺るがす最優先課題となっている。特に、建物の警備や設備の点検、工場や物流倉庫における各種作業、医療・介護現場など、現地に赴いて肉体的な作業を伴うエッセンシャルワークの領域では、人員の確保が年々困難を極めている。これまでもデジタル化や業務効率化の取り組みは進められてきたが、画面の中や情報空間で完結するソフトウェア中心のDX（デジタルトランスフォーメーション）だけでは、物理的な移動や作業を必要とする現場課題の根本的な解決には至らなかった。 こうした中で急速に注目を集めているのが、生成AIの急速な進化と物理的なロボティクス技術が融合したフィジカルAI（Physical AI）である。従来のAIがテキストや画像といった情報空間におけるデータ処理に留まっていたのに対し、フィジカルAIはカメラや各種センサーを通じてリアルタイムに物理世界を認識し、3D空間における状況を

生成AIからフィジカルAIへ、現実世界を舞台とする新たな産業革命の幕開け デジタル空間における生成AIや大規模言語モデルの飛躍的進化を経て、次なる技術革新の主戦場として現実世界を動かすフィジカルAIへの関心が世界的に高まっている。これまでテキストや画像といったデジタルコンテンツの生成にとどまっていた人工知能は、センサーによる空間認識やアクチュエータによる物理制御と融合することで、製造現場、物流倉庫、広域インフラ、さらには防災や防衛といった多様な物理環境において自律的に機能する新たなフェーズへと足を踏み入れた。 グローバル市場においては、海外の巨大IT企業を中心に、膨大なデータと強力な計算資源を投じてロボット基盤モデルを構築し、物理シミュレーション空間から実世界へと動作を適用させるアプローチが勢いを増している。しかしながら、現実世界の産業現場はきわめて多様であり、想定外の異変や環境変化が絶えず発生する。単なるデータ量の力任せによる学習だけでは、実際の業務オペレーションにおいて求められる高い信頼性や安全性を確保することは容易ではない。...

世界的な人手不足や少子高齢化を背景に、フィジカルAIや全身ヒューマノイドロボットの開発競争がグローバルで急速に激化している。かつては研究室やSFの世界にとどまると見なされていたヒューマノイドが、なぜ今、産業界や投資家から熱い視線を浴びているのか。日本発のロボティクスベンチャーとして先端を走る東京ロボティクスが誇る独自の「力制御技術」、生成AIの登場による潮目の変化、安川電機グループへの参画、そして世界市場に対峙するための日本の強みと課題について、取材内容を詳細に構造化して提示する。 東京ロボティクスHP：https://robotics.tokyo/ja/ 創業のルーツと早稲田大学における50年のヒューマノイド研究史 東京ロボティクス代表取締役社長の坂本義弘氏は、2003年に早稲田大学大学院の修士課程を修了した。当時の研究テーマは、ニューラルネットワークを用いてロボットの動作を制御するという、現在のディープラーニングやAIの先駆けとなる先進的なものであった。 修了後は民間企業へ就職せず、岐阜県の助成によって設立された大学内の研究機関「ワボットハウ