フィジカルAI・ロボット

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

生成AIやAIエージェントの進化に続き、AIが現実世界を認識し、判断し、物理的な作業を行う「フィジカルAI」に注目が集まっている。 その実装先として期待されているのが、清掃、警備、物流、介護、製造など、深刻な人手不足に直面する現場で働くサービスロボットだ。中でもアイリスオーヤマを中核とするアイリスグループは、既存メーカーのロボットを販売する立場から、ソフトウェア、ハードウェア、製造、販売、保守までを自ら担う「ロボットメーカーベンダー」への転換を進めている。 その象徴となるのが、法人向けDX清掃ロボット「JILBY（ジルビー）」である。さらにアイリスグループは、警備ロボットを開発するSEQSENSEをグループ化し、自律移動型警備ロボット「SQ-2（エスキューツー）」を軸に、清掃に続く事業領域の拡大を始めた。 一連の取り組みから見えてくるのは、単に人間の作業をロボットに置き換える戦略ではない。ロボットから集まる現場データをAIが学習し、作業方法を継続的に改善する「現場の自律化」に向けた構想だ。 アイリスグループは、どのようにロボット事業へ参入し、なぜ

IVS2026下記セッションレポート 「Physical AI and the New Automation Stack」 IVS2026 Physical AI and the New Automation Stack フィジカルAIの定義 フィジカルAIという概念は、元来マーケティング用語として生み出された背景がある。Nvidia社では、この用語を用いて大規模言語モデルの物理的な応用を提唱している。一方で、中国の学術界や研究者の間では、米国の用語を避けてエンボディドAIという言葉が好んで使われる傾向がある。従来のAIが画面の中やソフトウェアのダッシュボード上にとどまっていたのに対し、フィジカルAIはAIモデルが現実世界の状況をセンサーから読み取り、解釈し、実際の物理的な行動を自律的に決定する技術である。現在、視覚と言語と行動を統合したVLAモデルと呼ばれる技術が登場しており、物理世界に人間の知能レベルの判断力とロボットの動作をもたらすものとして急速に発展している。 現実世界の複雑性とハードウェアの壁 管理された環境でのデモンストレーションとは

IVS2026下記セッションレポート 「Government as a Catalyst：官需が生み出す次世代産業のエコシステム」 IVS 2026 Government as a Catalyst：官需が生み出す次世代産業のエコシステム 次世代産業創出の喫緊の課題と背景 現在、次世代産業の創出に向けた機運がかつてないほど高まっている。その背景には、大きく二つの不可逆的な変化が存在する。一つ目は、グローバリゼーションからブロック経済への移行という地政学的な変化である。国際情勢の不安定化などを契機として、国家の経済安全保障という観点から、国内あるいは同盟国を中心としたサプライチェーンの再定義が急務となっている。 二つ目は、AIの進化と社会実装の波である。これまでのインターネット時代のイノベーションは、Google社やMeta社、Amazon社などに代表されるように、検索エンジンやSNS、電子商取引といった主にデジタル空間の中で完結するものであった。しかし現在のAI、特にフィジカルAIと呼ばれる領域は、製造業や素材産業、さらには農業などの一次産業や三

Humanoid Summit2026下記セッションレポート 「Building the Global Physical AI Ecosystem: From Silicon Valley to International Collaboration」 Terence Bennett, Executive Director, Bay Area Robotics Association (BARA) 現代の産業界において、物理AI（Physical AI）を取り巻くグローバルなエコシステムの構築が急速に進んでいる。高度なAI技術であるインテリジェンスと、ハードウェアを具現化する先進製造（Advanced Manufacturing）を融合させるこの取り組みは、製造業やロボティクス産業のあり方を根本から変えようとしている。 この巨大な変革の背景には、数十年にわたるロボティクスの歴史的系譜と、シリコンバレーを中心とした新たな資本・人材のダイナミクス、そして国境を越えた国際協調の必然性がある。本稿では、物理AIエコシステムの全貌とそのグローバル戦略につい