ロボットAIと物理AI：インテリジェントオートメーションの新時代

自動化：物理AIが未来の工場を制御し、業界を変革する理由

人工知能（AI）は根本的な転換点を迎えています。AIシステムは数十年にわたり、主にデータ分析やコンテンツ生成といったデジタル環境で運用されてきましたが、今やその技術は仮想空間を飛び出し、物理的な現実世界に姿を現しつつあります。いわゆる「フィジカルAI」（具現化された知能）への移行は、技術的な飛躍を示すだけでなく、抽象的なアルゴリズムが私たちの三次元世界と直接相互作用する行動システムへと変貌を遂げる中で、次なる産業革命の先駆けとなる可能性を秘めています。

この変革の経済的側面は驚異的です。物理 AI の世界市場は、2025 年の推定 54 億 1,000 万ドルから 2034 年には 611 億 9,000 万ドルに成長すると予測されています。同時に、AI を取り巻く環境全体が同様の勢いで拡大しており、将来、企業、業界、社会が自動化やインテリジェンスと関わる方法に大きな構造的変化が起こることを示しています。

しかし、フィジカルAIはロボットへのアルゴリズムの実装にとどまりません。従来のロボットAIは特定のタスク向けにプログラムされた硬直的なシステムに依存することが多いのに対し、フィジカルAIは包括的なアプローチを採用しています。フィジカルAIは、世界に関する基礎知識を構築し、環境の包括的な理解を可能にする、汎用性の高い基盤モデルに基づいています。これは、集中型のクラウドアーキテクチャから、分散型でローカルに制御されるエッジAIへとつながる発展です。

自律型物理AIまたはエンボディドAIと呼ばれるこの新世代システムは、高度なセンサーネットワーク、リアルタイム処理、自律的意思決定能力を通じてデジタルと物理のギャップを埋め、デジタルAIの限界を克服します。その中核となる目標は、コマンドを実行するだけでなく、現実世界を理解し、予期せぬ課題にも柔軟に対応できる機械の開発です。これは、工場におけるヒューマノイドロボットの自律制御から、現場における精密農業技術まで、多岐にわたります。この開発は、視覚・言語・行動モデル（VLA）とデジタルツインにおける物理ベースシミュレーションによって大きく推進されており、これらのロボットシステムのトレーニングに必要なリスクフリーかつスケーラブルなデータ生成を可能にします。

機械が思考し、世界に触れることを学ぶとき ― デジタルと物理の融合が次なる産業革命をもたらす理由

人工知能の発展は重大な転換点を迎えています。AIシステムは数十年にわたり、データの処理、テキスト、画像、分析の生成といったデジタル領域のみで機能していましたが、現在、根本的な変革が進行しています。人工知能は仮想空間を脱し、ますます物理的な現実世界に姿を現しつつあります。この発展は、純粋なデジタル知能から具現化された知能へ、抽象的なアルゴリズムから三次元世界に直接介入できる行動システムへの移行を象徴しています。

市場予測と経済的側面

フィジカルAIの世界市場は、この変革の規模を如実に示しています。2025年には54億1,000万ドルと評価されたこの市場は、2034年には611億9,000万ドルにまで成長し、年平均成長率は31.26%に達すると予測されています。他のアナリストはさらに急激な成長を予測しており、2024年には37億8,000万ドル、2034年には679億1,000万ドルに達すると予測しています。これは年平均成長率33.49%に相当します。これらの印象的な数字は、単なる技術トレンドを反映しているだけでなく、企業、産業、そして社会が自動化とインテリジェンスと関わる方法における構造的な変化を示唆しています。

並行して、自律型AIシステムの市場も同様の勢いで拡大しています。世界の自律型AI市場は、2025年から2029年の間に184億ドルの成長が見込まれており、これは年平均成長率32.4%に相当します。人工知能市場全体の予測はさらに広範囲に及び、2025年の2,941億6,000万ドルから2033年には1兆7,716億2,000万ドルに達すると見込まれています。これらの数字は、AIがもはや既存のプロセスを最適化するツールにとどまらず、経済変革の根本的な推進力へと進化していることを示しています。

クラウドからエッジへ：パラダイムシフト

物理AIと従来のロボットAIの違いは一見微妙に見えますが、詳しく検証すると、現在の技術革命を理解するためのパラダイム的な要素であることがわかります。どちらの概念もデジタルインテリジェンスと物理的な顕現の交差点で機能しますが、そのアプローチ、機能、そして可能性は根本的に異なります。従来のロボットAIは特定のタスク向けにプログラムされた専用システムに依存しているのに対し、物理AIは一般化可能な基盤モデルに基づく包括的なアプローチを採用し、物理的な文脈における世界の根本的な認識を可能にします。

これら2つの発展経路の融合は、「自律型物理AI」と呼ばれる新世代のシステムへと繋がりつつあります。これらのシステムは、オープンソースモデルによる高性能AIの民主化と、自律的かつ分散的に、集中型クラウドインフラストラクチャから独立して動作可能な物理システムへの人工知能の統合を融合させています。この開発は、集中型クラウドアーキテクチャから、分散型でローカルに制御されるAIインフラストラクチャへの構造的転換を示しています。

概念上の区別と基礎

物理AI、ロボットAI、そして関連概念を区別するには、正確な概念の明確化が必要です。なぜなら、現在の議論ではしばしば混同が見られ、それぞれの具体的な理解を複雑にしているからです。これらの技術の概念的基盤は、異なる科学的伝統に根ざしており、場合によっては相反する目的を追求しています。

ロボットAIとは、古典的な意味では、特定のタスクを自動的に実行するようにプログラムされた物理的な機械に人工知能を実装することを指します。ロボットは、センサー、アクチュエーター、機械部品を備えたハードウェア、つまり物理的な機械を表します。AIは、アルゴリズムと機械学習に基づくソフトウェアとして機能し、自律的な意思決定とデータ処理を可能にします。ロボットとは異なり、AI自体は物理的な存在を持たず、ソフトウェアの形でのみ存在します。重要な点は、AIをロボットに実装して能力を向上させることは可能ですが、必須ではないということです。

従来の産業用ロボットの限界

従来の産業用ロボットは、多くの場合AIを全く使用せず、厳格なポイントツーポイントプログラミングによって反復的なプロセスを実行しています。これらのシステムは、事前に定義されたコマンドに従いながら、ある地点から別の地点へと移動する機械であり、独自の解釈を行うことはできません。そのため、プロセスは硬直的で柔軟性に欠けます。人工知能の活用により、ロボットは3Dカメラのような目を持ち、物体を「見る」ことができ、局所的な知能を活用して独自の動作計画を作成し、正確なポイントツーポイントプログラミングなしに物体を操作できるようになります。

物理AI：単なるプログラミング以上のもの

フィジカルAIは、概念的にこの定義をはるかに超えています。この用語は、自動車、ドローン、ロボットなどのシステムにAIを統合し、AIが現実の物理世界と相互作用することを可能にします。フィジカルAIは、反復的なタスクの自動化からシステムの自律性の向上へと焦点を移します。これにより、新たな応用分野が開拓され、市場の可能性が拡大します。フィジカルAIとは、ロボット、自動運転車、スマートスペースなどの自律機械によく見られる、運動能力を活用して現実世界を理解し、相互作用するAIシステムを指します。

デジタル領域のみで動作する従来のAIとは異なり、フィジカルAIは、高度なセンサーネットワーク、リアルタイム処理、そして自律的な意思決定能力によって、デジタルとフィジカルのギャップを埋めます。この技術により、機械はセンサーを用いて環境を観察し、その情報をAIで処理し、アクチュエータを介して物理的な動作を実行することが可能になります。根本的な違いは、フィジカルAIが複数のセンサーを同時に介して物理環境から継続的にデータを収集し、環境の包括的な理解を構築する点にあります。

具現化されたAI：インタラクションを通じた知性

身体化AI、あるいは人工知能とは、身体化理論に基づくAI研究の近年の潮流を指します。この理論は、知能は現実の物理的・社会的世界において行動する物理的なエージェントという文脈の中で理解されるべきであると提唱しています。ロボット工学における従来の機械学習とは異なり、身体化AIは、知覚と理解から思考、計画、そして最終的には実行や制御に至るまで、環境における相互作用と学習のあらゆる側面を網羅しています。

初期のAI研究では、思考プロセスは抽象的な記号操作や計算処理として概念化されていました。アルゴリズムとコンピュータプログラムに焦点が当てられ、基盤となるハードウェアはほとんど無関係と考えられていました。オーストラリアのコンピュータ科学者であり認知科学者でもあるロドニー・ブルックスは、この見方に根本的に異議を唱えた最初の人物の一人です。彼は影響力のある講演で、当時一般的だったトップダウン型のアプローチを用いてAIシステムを開発し、人間の問題解決能力や推論能力を模倣することに重点を置いた方法を批判しました。

ブルックス氏は、従来のAI研究で開発された知能モデルは、当時利用可能なコンピュータの動作に大きく依存しており、知能を持つ生物システムの行動様式とはほとんど類似点がないと主張した。これは、人々が日常生活で行っている活動のほとんどが、問題解決でも計画でもなく、むしろ比較的無害でありながら高度に動的な環境における定型的な行動であるという事実からも明らかである。人間の学習が探索と環境との相互作用に依存するように、身体化されたエージェントは経験を通じて行動を洗練させなければならない。

身体化されたAIは、物理的なAIシステムを通じて現実世界と相互作用することで、デジタルAIの限界を克服します。これは、デジタルAIと現実世界のアプリケーションとの間のギャップを埋めることを目指しています。身体化された知的エージェントにとって、その物理的構造と特性、感覚能力、そして行動の可能性は極めて重要です。知能は孤立して存在するのではなく、環境との多様でマルチモーダルな相互作用を通じて顕在化されるべきです。

生成モデルと現実のシミュレーション

生成型物理AIは、既存の生成型AIモデルを拡張し、三次元世界における空間関係や物理プロセスを理解する能力を追加します。この拡張は、現実世界の空間構造や物理法則に関する情報を含む追加データをAIの学習プロセスに統合することで可能になります。言語モデルなどの生成型AIモデルは、大量のテキストデータや画像データを用いて学習され、人間のような言語を生成し、抽象的な概念を展開する能力で高い評価を得ています。しかし、物理世界とその法則に対する理解は限定的であり、空間的なコンテキストが欠如しています。

物理ベースのデータ生成は、工場などのデジタルツインの構築から始まります。センサーやロボットなどの自律機械は、この仮想空間に統合されます。次に、物理ベースのシミュレーションに基づいて現実世界のシナリオが実行されます。このシミュレーションでは、センサーが剛体のダイナミクス（動きや衝突など）や光と環境の相互作用など、様々な相互作用を捉えます。この技術は、シミュレーションにおけるタスクの成功に対して物理AIモデルに報酬を与え、継続的な適応と改善を可能にします。

自律型マシンは、反復的なトレーニングを通じて、新たな状況や予期せぬ課題への適応を学習し、現実世界での応用に備えます。時間の経過とともに、箱の正確な梱包、生産プロセスのサポート、複雑な環境における自律的な移動といった実用的な用途のための高度な微細運動能力を習得します。これまで、自律型マシンは周囲の状況を完全に認識・解釈することができませんでした。ジェネレーティブ・フィジカルAIは、現実世界とシームレスに相互作用し、変化する状況に柔軟に適応できるロボットの開発とトレーニングを可能にします。

技術アーキテクチャと機能

物理AIと高度なロボットAIシステムの技術基盤は、複数の主要技術の相互作用に基づいており、これらを組み合わせることで初めて、現代の自律システムの優れた機能を実現できます。このアーキテクチャは、一般化、継続的な学習、そして非構造化環境への適応能力において、従来の自動化ソリューションとは根本的に異なります。

この技術革命の中心にあるのは、2021年以降、今日の一般的な大規模AIシステムの総称として機能してきた、事前学習済みの大規模なAIシステムである「基盤モデル」です。これらのモデルは、まず膨大な量のデータを用いて徹底的に学習され、その後、微調整と呼ばれる比較的少ない専門的な学習によって、幅広いタスクに適応することができます。この事前学習により、基盤モデルは言語を理解するだけでなく、より重要な点として、世界に関する幅広い知識を習得し、論理的に考え、推論し、抽象化し、ある程度計画することが可能になります。

これらの特性により、基礎モデルはロボット制御に特に適しています。ロボット制御は、約3年間集中的に研究され、現在ロボット工学に革命をもたらしている分野です。これらの特性により、基礎モデルは従来の特殊なロボットAIをはるかに凌駕します。そのため、適切な基礎モデルをロボットの頭脳として用いることは画期的な進歩であり、真に知能が高く、実用的に使用可能で、ひいては汎用性の高いロボットの開発への道を初めて切り開きます。

視覚・言語・行動モデル（VLA）：ロボットの脳

標準的な基礎モデルはロボット工学やその特定の要件に合わせて設計・最適化されていませんが、ロボット工学基礎モデルはロボット工学データセットに基づいて追加的に学習され、特定のアーキテクチャへの適応を備えています。これらのモデルは通常、視覚・言語・行動モデル（SNA）であり、音声だけでなくカメラからの画像・動画データも入力として処理し、ロボットの関節やアクチュエータへの動作コマンドなど、直接動作を出力するように学習されます。

この開発における重要なマイルストーンは、2023年半ばに登場したGoogle DeepMindのRT-2であり、これは厳密な意味で最初のVLAとなります。現在のモデルには、2024年からのオープンソースのOpenVLAをはじめとする高度なシステムが含まれます。これらのモデルのアーキテクチャは非常に複雑で、通常、カメラ画像を数値表現に変換するビジュアルエンコーダ、推論と計画の中核となる大規模言語モデル、そして連続的なロボットコマンドを生成する特殊なアクションデコーダーが含まれます。

体現された推論：理解と行動

現代の物理AIシステムの重要な側面は、身体性推論能力にあります。これは、モデルが物理世界を理解し、それとどのように相互作用するかを理解する能力です。身体性推論は、本質的に物理的に具体化された世界における動作と行動に不可欠な基本概念を含む、世界に関する知識の集合を包含します。これは視覚言語モデル（VLM）の機能であり、必ずしもロボット工学に限定されるものではありません。身体性推論のテストは、VLMに画像を提示するだけで済みます。

物体認識や多視点対応といった古典的なコンピュータービジョンタスクは、具体化推論に分類されます。これらのタスクはすべて音声プロンプトとして表現されます。具体化推論は、視覚的な質問応答によってもテストできます。これらの質問は、環境とのインタラクションに必要な理解力をテストします。一般的な物理的推論に加えて、システムは世界知識を用いて意思決定を行うことができます。例えば、ロボットにキッチンから健康的なスナックを取ってくるように指示した場合、VLM（仮想生活管理）の世界知識を用いて、この曖昧なコマンドをどのように実行するかを決定します。

ロボット工学アプリケーションでは、この理解を活用して現実世界で意味のある動作を実現することが極めて重要です。これは、高レベルの理解をロボットのハードウェアAPIを介して正確な制御コマンドに変換することを意味します。ロボットはそれぞれ異なるインターフェースを持ち、ロボットの制御方法に関する知識はVLMには存在しません。課題は、VLMの貴重な機能を維持しながら、特定のロボットの形態において連続的な動作を出力できるように、大規模な事前学習済みモデルを拡張することです。

この課題に対する革新的な解決策が、アクションエキスパートアーキテクチャです。これは、層数は同じですが、埋め込み次元とMLP幅が小さい変換モデルです。アテンションメカニズムでプレフィックストークンを使用するには、アテンションヘッドとヘッドごとの埋め込み次元がメインモデルと一致している必要があります。処理中、サフィックストークンはアクションエキスパート変換を通過し、プレフィックスからのKV埋め込みを組み込みます。このKV埋め込みは一度計算されてからキャッシュされます。

主要技術：シミュレーション、エッジAI、転移学習

フィジカルAIの実現は、3つの主要技術の相互作用に基づいています。まず、デジタルツインという形態のリアルなシミュレーションにより、プロセス、マテリアルフロー、相互作用の正確なマッピングが可能になります。これは、自律ロボットの学習に不可欠です。次に、エッジAIハードウェアにより、例えばGPUベースのコンパクトシステムを介して、AIシステムがロボット上でローカルに実行されることが可能になります。最後に、高度なコンピュータービジョンにより、視覚認識システムがさまざまな物体、形状、そして変化を識別できるようになります。

ロボット学習は、AIモデルをシミュレーションで訓練し、その知識を物理的なロボットに転送することで実現します。転移学習は、新しいタスクへの適応を大幅に加速します。Microsoft Fabricなどのプラットフォームを用いたリアルタイムデータ分析により、プロセスデータの分析、ボトルネックの特定、最適化の導出が可能になります。現実世界と機械は、その自然法則と仕様をすべて含んだ仮想的に再現されます。このデジタルツインは、例えば強化学習を通じて、衝突を起こさずに移動する方法、望ましい動作を実行する方法、そして様々なシミュレーションシナリオにどのように反応するかを正確に学習します。

AIは、物理的なロボットに損傷を与えることなく、リスクなく無数の状況をテストできます。デジタルツインが十分に学習した後、得られたデータは実際のロボットに転送されます。適切なAIシステムを搭載したロボットは、単に固定されたプログラムを実行するだけでなく、意思決定と適応能力を備えています。物理的なAIは、ロボットにコンテキストと状況理解を与えるために使用されます。実際には、これは物理的なAIを搭載したロボットが、変化に富み、適応性を必要とするプロセスを習得できることを意味します。

データを燃料として：課題と解決策

もう一つの重要な側面は、これらのシステムを訓練するためのデータ生成です。VLMはインターネットベースのデータで数兆トークンの訓練を受けていますが、ロボットデータでも同等のトークン数を実現できます。Open X-Embodimentには240万エピソードが含まれています。エピソードあたり30秒、フレームサンプリング速度30Hz、フレームあたり約512ビジョントークンと仮定すると、1兆トークンを超えるトークン数に達することができます。21の学術機関と産業界の共同作業により、27種類のロボットから得られた72の異なるデータセットが統合され、160,266のタスクにわたる527の機能がカバーされています。

多様なセンサーと行動空間を持つ多様なロボットから得られるデータを統一された形式に標準化することは、非常に大きな技術的課題ですが、汎用性の高いモデルの開発には不可欠です。世界基礎モデルは、ロボット工学の基礎モデルのためのスケーラブルなトレーニングデータを生成または複製するために使用されます。これは、ロボット工学に関連するトレーニングデータの相対的な不足が、現在、その開発における最大のボトルネックとなっているためです。

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スマート農業からスマート小売まで：物理的なAIがすでに価値創造を再定義している場所 – 画像：Xpert.Digital

業界固有の応用分野と市場の可能性

フィジカルAIと高度なロボティックAIシステムの実用化は、幅広い業界とユースケースで展開されており、各セクターには固有の要件、課題、そして可能性が存在します。様々な市場を分析すると、画一的なアプローチがすべての業界に最適というわけではないことが明らかになります。むしろ、各業界の固有の特性によって、どの形態のインテリジェントオートメーションが最大のメリットをもたらすかが決まります。

物理的なAIの活用は、特に工業生産において顕著です。自動車業界はこの変革の最前線に立っています。BMWは、米国スパルタンバーグ工場で「Figure 02」と呼ばれるヒューマノイドロボットの生産試験を実施した最初の自動車メーカーです。テスラのOptimusは主にコンセプト段階に留まっていますが、AI制御の「Figure 02」は既に棚から板金部品を取り出し、機械に取り付けています。これは、自動車工場で従来人間が行ってきた作業です。

BMWとFigure AIは、人工知能、ロボット制御、製造仮想化、ロボット統合といった技術テーマを共同で検討する予定です。自動車産業、ひいては自動車生産は急速に進化しています。汎用ロボットの活用は、生産性の向上、高まる顧客ニーズへの対応、そしてチームが将来の変化に集中できる可能性を秘めています。長期的な目標は、工場労働者を人間工学的に困難で疲労の大きい作業から解放することです。

産業オートメーションは、デジタルツイン、エッジAI、ロボティクスの組み合わせを通じてフィジカルAIの恩恵を受け、オートメーションを再定義します。生産現場では、いわゆるライブツイン（プロセスを描写するだけでなく、能動的に制御するデジタルモデル）が新たな可能性を切り開きます。これにより、ボトルネックが深刻化する前に特定し、新しいプロセスのテストやバリアントの評価、自律システムをリスクなくトレーニングすることが可能になります。特にロジスティクス4.0やスマート倉庫管理の分野において、ライブツインは計画の信頼性、フェイルセーフ運用、そして応答速度を向上させます。

ロジスティクス4.0：デジタルツインの実践テスト

KIONグループの事例は、物理的なAIが現実世界の倉庫物流をどのようにサポートできるかを的確に示しています。KION、アクセンチュア、NVIDIAは共同で、倉庫のデジタルツイン内でインテリジェントロボットを完全にトレーニングするソリューションを開発しています。ロボットは、実際の倉庫に配備される前に、積み込み・積み下ろし、ピッキング、再梱包といったプロセスを学習します。このシステムは、NVIDIA Omniverseシミュレーションプラットフォームを基盤としています。さらに、産業用途向けに特別に設計されたOmniverseのフレームワークであるNVIDIA Megaは、システム全体とロボット群の並列シミュレーションをサポートするために使用されています。

メリットはいくつかあります。典型的な倉庫プロセスをシミュレートすることで、実際のオペレーションにおけるエラーを大幅に削減できます。トレーニングはリスクフリーで迅速化され、実際のリソースも必要としません。トレーニングが成功すると、ロボットは実際のタスクを引き継ぎ、ロボット上で直接実行されるAIによってリアルタイムに制御されます。さらに、デジタルツインはプロアクティブな戦略立案を可能にし、企業は進行中のオペレーションを中断することなく、様々なレイアウト、自動化レベル、人員配置を事前に仮想的にテストし、最適化することができます。

物流・運輸業界は、人工知能（AI）による包括的な変革期を迎えています。AIは物流の様々な分野に応用されています。需要予測と販売計画においては、62%の企業がAIを活用しており、生産最適化においては51%、輸送最適化においては50%の企業がAIを活用しています。AIの活用範囲は、危険物ラベルの識別、シリアル番号やラベルのない物体の判別から、活動や動きに関するセンサーデータの分析まで多岐にわたります。

AIシステムは、複数のソースからのデータを用いて輸送手段の到着時間を予測し、サプライチェーンや公開情報源からの多変量データを用いて売上予測を行うことができます。バイタルサイン、移動、機械の稼働データを用いて従業員の休憩時間をスケジュールし、畳み込みニューラルネットワークを用いて自動積載計画を実現し、輸送手段の選択を監視して、より適切なソリューションを段階的に特定します。人間と機械のインタラクションは、訓練された音声ロボットによって強化され、輸送ロボットは光学パターンを用いて自らの位置と方向を決定します。

ヘルスケア：精密と支援

ヘルスケアは、特に繊細でありながら、将来性豊かな応用分野です。ドイツでは、医療従事者の40%以上が、施設や診療所でAIを活用した技術を利用しています。日常の医療現場では、放射線科がAIを用いて画像を分析したり、AIを活用した症状チェックアプリが予備診断に利用されたりしています。AIの重要な応用分野の一つは、医療記録の自動分析です。AIは膨大な量の既存データ（医師が生涯で蓄積できる量をはるかに超える量）を活用し、分析することで、医師の診断を支援することができます。

ドイツの医療システムでは、セラピーロボット、ケアロボット、そして外科用ロボットの3種類のロボットが活用されています。セラピーロボットは自律的に運動を指導することができ、ケアロボットは医療従事者をサポートします。外科用ロボットは自律的に切開を行い、人間の外科医を補助することができます。これらのロボットの使用は、一部の低侵襲手術に不可欠です。Intuitive Surgical社のda Vinciロボットは、人間の外科医による操作とAI（エンボディドAI）を組み合わせることで、人間の直感とロボットの精度を融合させ、外科医が精密で低侵襲な手術を行うことを支援します。

ヘルスケア分野における物理AI市場は、外科用ロボット、特にロボット支援手術システムが市場を牽引しており、2024年には市場を牽引しました。ロボット工学分野の中でも、脳神経外科および整形外科分野は、予測期間中に最も高い成長率を達成すると予想されています。放射線科や病理学分野だけでなく、AIアプリケーションはあらゆる医療専門分野における診断と介入においてますます重要な役割を果たしています。個別化医療においては、AIはバイオマーカーの分析を支援しています。

スマート農業：畑のAI

農業は、物理的なAI応用において驚くほどダイナミックな分野へと発展しています。現在、全農場のほぼ半数がAIを活用しています。最も大きな可能性を秘めているのは、気候や天気の予測ですが、収穫・生産計画、そして収穫量予測にもAIが活用されています。また、日常的なオフィス業務を支援するソリューションも、AIの活用の可能性として注目されています。農業はAIのパイオニアの一つであり、農場経営者の負担が増大する中で、AIの活用はますます重要になっています。

今後数年間、フィジカルAIは農業と食品加工においてますます重要な役割を果たすでしょう。以前は多くの自然現象を理解するのは困難でしたが、技術の進歩により、システムが個々の環境に個別に反応できるようになりました。システムは既存の世界に適応し、環境を自らのために再設計する必要はありません。現代の農家は、コンピューターを使った作業と現場での直接作業を組み合わせたハイブリッドな形態で作業する傾向が強まっています。圃場や納屋では、データを測定し、プロセスを最適化するために様々な技術が活用されています。

気候変動と人口増加は、現代農業にとって大きな課題となっています。これらの地球規模の問題に効果的に対処するには、あらゆる規模の農場におけるフィジカルAIの活用が極めて重要です。こうした技術は大規模農場にしか適さないという一般的な認識とは異なり、特に小規模農家は、そのメリットから大きな恩恵を受けることができます。インテリジェントロボット芝刈り機や自動除草機などの小型機械を活用することで、効率性を向上させ、現在労働市場で人材が不足している作業を遂行することが可能になります。

画像認識技術とセンサーは、農薬散布の精度向上に役立ち、場合によっては農薬を完全に除去することさえ可能です。これは経済的メリットだけでなく、環境面でもメリットをもたらします。ドイツ連邦経済エネルギー省の資金提供を受けるAgri-Gaiaプロジェクトは、農業分野におけるAIアルゴリズムの交換のためのオープンなインフラを構築しています。ドイツ人工知能研究センター（DFKI）のリーダーシップの下、協会、研究機関、政界、産業界からなるプロジェクトパートナーは、欧州クラウドイニシアチブGaia-Xを基盤として、主に中小企業（SME）を対象とする農業・食品セクター向けのデジタルエコシステムを開発しています。

小売業：行列の最後尾

小売業界は、物理的なAIとAIベースのシステムを通じて、顧客体験と業務効率の根本的な変革を遂げつつあります。小売業者は、他の商品のデータ、類似する顧客層を持つ店舗のデータ、天候や所得水準などのサードパーティデータにアクセスして分析することで、AIを活用し、異なる地域における特定商品の需要をより正確に予測できます。最近、ある全国規模の薬局は、連邦政府に報告された全国的な動向に基づき、AIを活用して特定のワクチンの需要を追跡・予測しました。

小売業者は、AIとビデオデータやセンサーデータを組み合わせてレジを廃止し、顧客が棚から商品を選び、カゴに入れて、列に並ぶことなく店を出られるようにしています。レジの列やシステムを削減することで、より多くのフロアスペースを商品陳列に活用できます。ある全国展開のスーパーマーケットチェーンは、判読できないバーコードが付いた商品をAIで視覚的にスキャンし、その価値を計算しています。ビデオカメラや棚センサーとAIを組み合わせることで、小売業者は店舗内の顧客の流れをより正確に把握し、1平方メートルあたりの売上高を向上させることができます。

この技術は、顧客が一度も立ち止まって見ようとしない商品を特定し、小売業者に対し、より魅力的な商品への交換を推奨します。AIはまた、顧客が適切な店舗にいる際に、顧客のモバイルデバイス上で特定の商品を対象としたプロモーションを生成することも可能にします。この技術により、小売業者は商品の組み合わせをより効果的にすることが可能になります。Zaraのようなブランドは、顧客が仮想的に服を試着できるように、店舗にARディスプレイを導入しています。Amazon Freshのような食料品小売業者は、非接触型決済や、実店舗の棚にリンクされたデジタルショッピングリストに注力しています。

建設：デジタルプランニングによる効率化

建設業界は伝統的にデジタル化が遅れている分野ですが、AI活用の恩恵をますます受けています。AIは、ビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）、モノのインターネット（IoT）、ロボティクスといった他のデジタル化手法と組み合わせることで、建築資材の生産から設計、計画、施工、運用・保守に至るまで、バリューチェーン全体の効率向上を実現します。ジェネレーティブ・ジオメトリック・デザイン・システムは、快適性、エネルギー効率、職場環境設計といった測定可能な目標に基づいて、数多くの設計オプションを作成し、評価します。

AI手法により、より多くのパラメータと変数をより迅速に検討・評価することが可能になります。AIベースのテキスト分析は、ルールセットを自動的に評価できます。これは、ルールベースシステムとAIベースのテキスト分析を組み合わせたものです。寸法、材料、技術システムなどの建築情報は抽出・分析され、テキストベースのルールセットと自動的に比較されます。設計の初期段階でAIベースの予測モデルを使用することで、エネルギー需要を迅速かつ正確に予測することが可能になります。

建設現場におけるAIの活用は非常に進んでおり、すでに一部は実用化されています。機械学習の手法は、建設計画の支援、建設プロセスの更新、そして様々な作業のサポートに活用されています。ロボットは物体の運搬だけでなく、壁の塗装、測定、溶接なども行えます。カメラやその他のセンサーは障害物を検知します。手動または自律システムによって撮影された画像や点群も、建設中の品質保証に役立ちます。ニューラルネットワークは、表面品質の検査や損傷や変色の検出を行うように訓練されています。

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パイロットプロジェクトから数十億ドル規模の市場へ：2030年までにフィジカルAIが産業、物流、製造業にもたらす変革 – 画像：Xpert.Digital

課題、リスク、規制枠組み

物理AIと高度なロボットAIシステムの急速な発展は、責任ある持続可能な実装のために対処しなければならない、数多くの技術的、倫理的、法的、そして社会的課題を伴います。これらの課題は、根本的な技術的限界やデータ保護・セキュリティの問題から、人間と機械の関係に根本的な影響を与える複雑な倫理的問題まで多岐にわたります。

技術的な限界は、物理AIの普及において依然として大きな障害となっています。大きな進歩は見られるものの、移動能力、エネルギー管理、微細運動能力といった物理的な限界は依然として大きな課題です。高度な言語モデルを搭載したロボット掃除機を用いた最近の実験は、この技術の実世界への応用における複雑さと限界を浮き彫りにしました。ある研究チームは、ロボット掃除機に様々な言語モデルを搭載した実験を行いました。これらのロボットの主なタスクは、別の部屋にあるバターを見つけ、その場所を変更できる人物の元へ運ぶことでした。

この一見単純なタスクは、AI制御ロボットにとって大きな課題となりました。ロボットは移動、充電ステーションへのドッキング、Slack接続による通信、そして写真撮影が可能でした。しかし、これらの機能にもかかわらず、テストされたLLMはどれもバター配達において40%を超える成功率を達成できませんでした。失敗の主な理由は、空間認識の困難さと、自身の身体的限界への認識不足でした。あるモデルは、回転動作によるトラウマと二項対立的なアイデンティティの危機を自ら診断しました。

これらの反応は、非生物システムによって生成されるものであるにもかかわらず、複雑な現実世界の環境で動作することを目的としたAI開発における潜在的な課題を浮き彫りにしています。高性能なAIモデルは、情報に基づいた意思決定を行うために、プレッシャー下でも冷静さを保つことが不可欠です。これは、将来のAIシステムにおいて、信頼性と安全性を確保するために、このようなストレス反応をどのように回避または管理できるかという問題を提起します。法学・法学・数学（LLM）における分析的知能は目覚ましい進歩を遂げていますが、実用的な知能、特に空間理解と感情管理に関しては、依然として遅れをとっています。

データ保護、サイバーセキュリティ、法的枠組み

データ保護とサイバーセキュリティは根本的な課題を提起しています。データ保護とプライバシーに関する法律は、個人データが倫理的かつ安全に取り扱われることを保証する上で不可欠です。最も重要な法的枠組みの一つが、2018年に欧州連合（EU）によって制定された一般データ保護規則（GDPR）です。GDPRは、個人データの収集、処理、保管、および転送に関する厳格なガイドラインを定めています。

GDPRの中核原則には、合法性、公平性、透明性が含まれます。これらの原則では、いかなるグループにも不利益を与えることなくデータの公正な利用を確保するために、収集されるデータの種類と理由を明確に示すことが求められます。目的の限定とは、データが特定の、明確かつ正当な目的のために収集され、それらの目的に反する方法で処理されないことを要求します。データの最小化とは、意図された目的に必要なデータのみが収集および処理されることを要求します。正確性とは、個人データが正確かつ最新の状態に保たれることを要求し、保存期間の制限とは、データが意図された目的に必要な期間のみ保存されることを要求します。

完全性と機密性を確保するには、データが不正または違法な処理や偶発的な損失から保護されるように安全に処理されることが求められます。説明責任を果たすには、組織がこれらのデータ保護原則への準拠を実証できることが求められます。最近制定されたEUのAI法はGDPRを基盤とし、AIシステムをリスクレベルに基づいて分類しています。禁止されているAIシステムには、生体認証データに基づいて個人を分類し、特定の種類の機密情報を導き出すシステムが含まれます。

セキュリティ研究者らは、ロボットシステムに脆弱性を発見しました。これらの脆弱性には、デバイスの操作や機密データへのアクセスを可能にする可能性があります。これらの脆弱性には、安全でないファームウェアアップデート、デバイス上の暗号化されていないユーザーデータ、リモートカメラアクセスにおけるPINセキュリティの欠陥などが含まれます。こうした欠陥は、メーカーの認証に対する信頼を損ない、堅牢なセキュリティ対策の必要性を浮き彫りにしています。研究者らは、人間には判読できないものの、ロボットがナビゲーションを行うのに十分な情報を提供することで個人データの悪用を防ぐ、機械画像認識システムの設計を提案しています。

EU AI法と統一基準

AIとロボティクスの規制環境は急速に進化しています。EU AI法は、世界初の人工知能に関する包括的な法的枠組みであり、リスクベースのアプローチに基づいています。リスクが高いほど、満たすべき要件はより多く、より厳格になります。AIシステムは、安全性との関連性から、高リスクAIシステムに分類されます。高リスクAIシステムには、当局がコンプライアンスを評価するために必要なシステムとその目的に関するすべての情報を含む包括的な文書化、運用者への明確かつ適切な情報提供、適切な人的監視措置、そして高い堅牢性、サイバーセキュリティ、そして高い精度など、特定の要件が適用されます。

機械指令は、自律システムやネットワークシステムを含む機械の安全要件を定めています。自己発達行動や自律移動機械は定義されていますが、「AIシステム」という用語は避けられています。外科用ロボットのような製品は、医療機器指令、機械指令、AI指令など、機能安全に影響を与える複数の規制の交差点に位置する可能性があります。中心的な問題は、「市場投入、責任、そして風評被害の観点から、最適なリスク低減策の組み合わせとは何か？」ということです。

整合規格は、法令に基づく基本的な健康と安全の要件を規定しています。これらの基本的な要件を満たすために、どのような技術的規則とリスク管理措置を用いることができるかを規定しています。これらの規格への準拠は、法令の要件が満たされていることを示します。ISO/IEC 42001に基づくリスク管理システムは非常に重要です。このAI管理システム規格は、リスクの特定、評価、および対応のための構造化されたフレームワークを提供します。

倫理、偏見、持続可能性

倫理的な問題は、物理AIの開発と実装のあらゆる側面に浸透しています。慎重なデータ準備が不十分だと、望ましくない結果につながる可能性があります。データセットの偏りは、公平性の問題、社会的不平等の永続化、少数派への差別につながります。さらに悪いことに、モデルの出力によって個人情報や機密情報が漏洩し、悪意のある人物の手に渡ってしまうリスクもあります。学習前に、システムが影響を受ける人々の生活にどれほど重大な影響を与えるかを評価する必要があります。特定のタスクについてAIシステムに意思決定をさせることが倫理的に正当かどうかを判断する必要があり、影響を受けるすべてのグループに対して十分かつ代表的なデータが利用可能であることを保証する必要があります。

課題はエネルギー効率と持続可能性にも及んでいます。ヒューマノイドロボットや物理的なAIシステムは、動作と基盤となるモデルの学習の両方に多大なエネルギーを必要とします。バッテリー技術、手先の器用さ、費用対効果、拡張性、そして倫理的ガバナンスは依然として大きな課題です。しかしながら、ハードウェアコストの低下、AIの進化、そして人手不足の深刻化が相まって、AIの導入を加速させる絶好のチャンスが生まれています。

将来の展望と戦略的意味合い

物理AIと高度なロボットAIシステムの開発軌跡は、今後数年間で産業と社会のあり方が根本的に変化することを示しています。技術革新、経済的必要性、そして規制枠組みの融合により、実験的なパイロットプロジェクトから広範な商用導入への変革を加速させる環境が生まれています。

ロボット工学におけるFoundation Models革命は、最も重要な転換点の一つです。現在、Robotics Foundation Modelsによって制御されるヒューマノイドロボットの開発が急速に進んでいます。こうしたモデルを用いたロボットの自律的なエンドツーエンド制御に加え、いわゆるWorld Foundation Modelsは、Robotics Foundation Models用のスケーラブルなトレーニングデータの生成または複製に用いられています。生産・物流における単純で反復的で疲労を伴う手作業など、まだ限られた用途ではありますが、あるいは家庭用ロボットといっ​​た形でも、Foundation Modelsによって制御されるロボットは、今後5年ほどで実用化される可能性があります。さらに、中長期的には、より複雑で要求の厳しいタスクへの対応も進むでしょう。

一般化と艦隊管理

ロボットフリートを最適化するための汎用AIモデルの開発は、断片化を克服する有望な方法となります。基盤モデルは、様々なロボットタイプにわたる幅広いタスクを理解し、実行できるように設計されています。これらのモデルは、特定のタスクごとに再トレーニングされるのではなく、一般的な概念と動作を学習します。AmazonのDeepFleetとGalbotのNavFoMは、単一のAIモデルで異機種ロボットフリートの制御を可能にします。NavFoMは、世界初のクロスエンボディメント、クロスタスクナビゲーション基盤AIモデルとされています。単一のAIモデルに動作の一般的な概念を学習させることで、車輪付きロボット、ヒューマノイドロボット、ドローンなど、様々なロボットタイプで同じコアモデルを使用できるようにします。

マルチモーダルモデルによる空間インテリジェンスの進歩は、新たな次元を切り開きつつあります。SenseNova SIシリーズは、確立されたマルチモーダル基礎モデルを基盤とし、堅牢で強力な空間インテリジェンスを実現します。これらのモデルは、特定の3Dビュー変換QAサブセットを微調整することで、新たな汎化能力を発揮し、迷路経路探索など、関連はあるもののこれまで未知のタスクへの予期せぬ転移効果をもたらします。強化された空間インテリジェンス機能は、特に身体操作の分野において、さらなる微調整を必要とせずとも成功率の大幅な向上が見られるなど、有望な応用の可能性を切り開きます。

合成データとロボティクスのChatGPTの瞬間

NVIDIAのCosmos World Foundation Modelsは、ロボティクスにおけるChatGPTの未来を象徴するモデルです。これらの物理AIモデルは、ロボットが3Dシミュレーションにおいて現実世界のインタラクションを可能な限りリアルに練習するために不可欠です。このような物理AIモデルの開発には多額の費用がかかり、膨大な量の現実世界のデータと広範なテストが必要です。Cosmos World Foundation Modelsは、開発者に、既存のモデルを学習・評価するための、膨大な量のフォトリアリスティックで物理ベースの合成データを簡単に生成する方法を提供します。

2030年までのフィジカルAIへの投資サイクルは、多額の資金流入を示唆しています。市場予測は2030年まで力強い成長を示しており、2026年には支出額が600億ドルから900億ドル、5年間の支出総額は0.4兆ドルから0.7兆ドルに達すると見込まれています。製造業が牽引し、これに物流が続き、ツールの成熟に伴いサービス業も拡大しています。ABIリサーチは、世界のロボット市場は2025年に500億ドルに達し、2030年には約1,110億ドルに達し、年間平均成長率は10％台半ばになると予測しています。

フィジカルAIは製造業に変革をもたらしており、2030年までに23%の成長が予測されています。世界の産業用AI市場は2024年に436億ドルに達し、製造業におけるフィジカルAIの活用が牽引役となり、2030年まで年間23%の成長が見込まれています。この発展は、固定された事前プログラム済みロボットをベースとした従来の自動化からの脱却を示しています。今日のフィジカルAIは、ビジョンシステム、触覚センサー、適応型アルゴリズムを統合し、機械が予測不可能なタスクを処理できるようにしています。

地政学的緊張とサプライチェーンの混乱により、柔軟な製造業のニーズが高まっている重要な局面で、フィジカルAIへの圧力が高まっています。産業用ロボットの進歩は自動化を再定義し、人手不足に悩まされているセクターの回復力と成長を促進しています。自動車工場では、リアルタイム学習機能を備えたAI駆動型ロボットが、適応溶接や変動条件下での品質管理など、かつては機械には複雑すぎると考えられていた役割を担っています。この変化により、大量生産環境では最大20%のコスト削減が見込まれています。

ドイツとヨーロッパの経済的機会

ドイツおよび欧州企業にとって、その戦略的影響は計り知れません。熟練労働者の不足は特に産業と物流に影響を与えており、同時に需要も高まっています。ドイツの産業界は大きなプレッシャーにさらされています。技能不足は成長を鈍化させ、複雑性の増大は迅速な適応を必要とし、効率性と回復力への投資は不可欠であり、生産性の向上は競争力の鍵となります。フィジカルAIは、ドイツが産業界の最前線に返り咲くための機会となります。ドイツ産業界の変革は選択肢ではなく、必然なのです。

開発は、身体知能を基盤とした新たな基礎物理モデルへと進んでおり、これがマルチモーダルの方向性を左右する可能性があります。現実世界では、あらゆるものが接触、摩擦、衝突といった細部に溢れており、言葉や画像では表現しにくいものです。モデルがこれらの基本的な物理プロセスを理解できなければ、世界について信頼性の高い予測を行うことはできません。これは、主要な言語モデルとは異なる発展の道筋となるでしょう。

マルチモーダルAIの開発はテキスト処理にとどまりません。マルチモーダルモデルは、視覚入力用のビジョントランスフォーマー、音声入力用のスピーチエンコーダー、論理的推論とテキスト生成のための大規模言語モデルなど、異なるニューラルアーキテクチャを単一のシステムに統合します。ヘルスケアは感覚入力へと移行しつつあり、マルチモーダルAIは患者の声、顔、医療スキャン画像をスキャンして病気の早期兆候を検知できます。医師に取って代わるものではなく、医師に超人的な視力を与えるのです。

物理的なAIが私たちの環境内でシームレスに動作するというビジョンを実現するには、システムの信頼性と安全性を確保するためのさらなる研究開発が必要です。将来的には、ROSなどのオープンソースのロボットソフトウェアとローカル制御アプローチの統合が進み、クラウドサービスへの依存度が低下し、ユーザーがデバイスをより細かく制御できるようになる可能性があります。同時に、メーカーと規制当局は、ユーザーの信頼を維持し、責任を持ってロボットの可能性を最大限に引き出すために、セキュリティとデータ保護の基準を継続的に向上させる必要があります。

今日のパイロットプロジェクトが実行可能なビジネスモデルへと発展するかどうかは、今後数年間が極めて重要になるでしょう。しかし、確かなのは、物理的な自律性とデジタルな自律性の組み合わせが未来を形作るということです。AIは孤立した役割を脱し、現実世界のプロセスや意思決定に不可欠な要素になりつつあります。これは、AIの直接的な影響がこれまで以上に顕著になる段階の始まりを示しています。物理的なAIとロボットAIの開発は終わりではなく、むしろ根本的な変革の始まりであり、その影響の真価は今後数十年で初めて明らかになるでしょう。

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