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Japan Times Tech掲載日時: 2026年6月24日 16:002分で読める

日本製造業、物理AIでソフト主導競争へ

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日本製造業、物理AIでソフト主導競争へ

要点

  • 日本政府は製造業の豊富なデータを活かして「物理AI」(環境に応じて柔軟に動作するロボットシステム)の推進を宣言し、AI Robot Associationが設立されました。

  • しかし物理AIの価値創造は、ロボット本体ではなくAIの「頭脳」となる基盤モデルへ急速にシフトしており、ハードウェア優位時代からの脱却が日本の競争力維持の鍵となります。

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    岸田首相は新年会見で、日本の製造・サービス業が蓄積した高品質な運用データを活用して「物理AI」(ロボットが人間労働者を高精度で自律支援するシステム)を推進する方針を表明しました。同時期にNvidiaのCEO Jensen Huangも物理AIが次の革新の波を定義すると述べており、国内ではAI Robot Associationが2025年に設立され、AIロボティクス向けの基盤モデル開発に乗り出しています。

  2. なぜ重要か

    従来の産業用ロボットは事前にプログラムされた決まった作業を高速・高精度で実行するのに対し、物理AIは予測不可能な環境に対応する「ゼロショット適応」が特徴です。ただし価値創造の中心がハードウェアからAI基盤モデル(ロボットの「頭脳」)へシフトしており、日本がハードウェア競争力を持つだけでは不十分になりつつあります。日本が製造業での競争力を維持するには、ハード優位の産業構造からの脱却が避けられないとみられます。

  3. 注目点

    物理AIは画像言語モデル(映像から行動を生成する技術)など複数の要素を統合したAI設計となり、Physical Intelligenceなどの米国スタートアップがすでに衣類の取り出し・バスケット移動・折りたたみといった汎用的な適応能力を要する複雑タスクをロボットで実演しています。

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よくある質問

物理AIと従来の産業用ロボットは何が違うのですか?
従来の産業ロボットは事前にプログラムされた作業を高速・高精度で実行するのに対し、物理AIは予測不可能な環境や想定外の状況に対応する「ゼロショット適応」が可能です。一般的な適応性が必要なタスク、例えば衣類を乾燥機から取り出してカゴに入れ、作業場まで運んで畳むといった複雑で柔軟な動作ができるようになります。
日本の製造業が物理AI競争で有利な点は何ですか?
日本は数十年にわたり製造・サービス業で蓄積した高品質な運用データを活用でき、また産業ロボット分野で長年の競争力を持っています。しかし同時に、価値創造がハードウェアからAI基盤モデル(ロボットの「頭脳」となるソフトウェア)へシフトしており、ハード優位の現在の産業構造では競争に十分でないとみられています。
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