AWS ジャパン、フィジカルAI支援を総括

AWS ジャパンのプログラムは1月からその後数カ月にわたり実施され、開発は3月に始まった。プログラムを設計・運営したAWS ジャパンの針原佳孝氏によれば、同社は2023年初頭から日本の基盤モデル開発向け支援プログラムが必要だと感じており、2023年7月に国内LLMの取り組み支援を開始し、その後フィジカルAIへと支援を広げた。参加企業は応募し、AWS ジャパンは技術、コスト最適化、コミュニティ、市場投入支援を軸に支援を構成することを選んだ。

2026年8月31日の報告会で示された成果は、規模も野心的目標も大きく異なっていた。ZEALSは中国製ロボットの輸入から、自社製D1ハードウェアとAIモデル「Omakase Zen」の開発へ4〜5カ月で移行し、名古屋の病院でD1をすでに35時間稼働させたと報告した。ロボットメーカーではなくアプリのマーケットプレイスであるMercariは、2028年までに自社倉庫の20%を自動化し、年間約2億円のコスト削減を目指す。従業員約8,000人のTakenakaは壁面走行タスクの成功率10〜15%を報告し、建設現場ではデータ収集が制限される点を指摘した。Highlandersは2027年4月頃の量産に向けて国産ヒューマノイドを準備中だと報告した。こうした差は、フィジカルAIが単一の完成された技術ではなく、現実の制約の下でなお検証されていることを示唆する。

針原氏の総括は、フィジカルAIにはスピード、現場知見、クラウドが必要だというものだった。各社がモデルとパイプライン作業で半年分の進展を報告した一方、成功率はまちまちで、しばしばシミュレーションや限られた実世界データに基づいていたという事実は、次の試練がこれらの成果が日々の運用に耐えるかどうかであることを示す。Mercariのコスト削減目標とZEALSの生産・稼働時間目標は、この支援が持続的な導入につながるかを見る上で読者が注目できる最も明確な指標だ。