物理的な「身体」を持つ人工知能（AI）があなたの隣で働く時代がやってきます。そんな「フィジカルAI」について、今押さえておきたいことを未来予測の専門家集団が分かりやすくまとめました。日経文庫『フィジカルAI』（野村総合研究所、NRIセキュアテクノロジーズ編）から内容を抜粋・再構成してお届けします。第4回は、フィジカルAIにおける日本の勝ち筋を探ります。米中が先行する中で、なぜ日本にチャンスがあるのでしょうか。
米中とは異なる日本の強みとは
日本はフィジカルAIの世界でどのような役割を果たせるのでしょうか。米国はAIモデルや半導体、クラウドコンピューティング、シミュレーション基盤などを強みに、フィジカルAIの「頭脳」とプラットフォームを握ろうとしています。
一方、中国はロボットの製造能力と巨大なサプライチェーンを生かし、低価格化と大量生産、大規模な社会実装を加速させています。日本が、この両方を正面から追いかけることは容易ではありませんし、現実的ではないでしょう。
だからといって、日本に勝機がないわけではありません。フィジカルAIの価値は、AIモデルやロボットをつくった時点では完成しないからです。現実の工場や物流センター、病院、店舗、社会インフラの中で、既存の設備やシステムとつながり、人と役割を分担し、安全に動いて初めて価値になります。
この「最後の一歩」は、一見すると地味です。しかし、現実世界を扱うフィジカルAIでは、最も難しく、最も価値を生みやすい部分の一つでもあります。
日本は異なるシステムを統合するのが得意
日本には、フィジカルAIを支えるものづくり技術の蓄積があります。産業用ロボットや工作機械、建設機械などを長年つくり、モーター、減速機、センサー、精密部品など、機械を正確かつ安全に動かす技術を培ってきました。
同時に、日本の工場や物流、社会インフラでは、異なる時代やメーカーの設備、制御システム、情報システムが混在する中で、それらを組み合わせ、一つの現場として動かしてきました。そこには、人の作業や現場ごとの業務プロセスやルールも組み込まれています。
フィジカルAIの導入でも、既存の設備をすべて新しくできるわけではありません。AIや新しいロボットを、これまで使ってきた設備や情報システム、人の仕事へ組み込み、全体として機能させる必要があります。
AIやロボット、設備、情報システム、そして人の仕事までをつなぎ、一つの現場として機能させる。こうした「インテグレーション」において、異なる技術を組み合わせて現場を動かしてきた日本の経験は、大きな強みになりえます。
現場で使うためにはノウハウがいる
生成AIでは、高性能なモデルを多くの用途へ比較的そのまま利用できます。しかし、フィジカルAIではそうはいきません。同じ物流業でも、倉庫の形や棚の高さ、床の状態、扱う荷物は異なります。
工場では使われている設備や制御システムが異なり、介護施設では建物や利用者の状態も違います。現実世界では、環境や設備、扱う対象などの条件が、現場ごとに大きく異なります。
だからこそ、AIモデルやロボットが高度化し、標準品として安価に入手できるようになっても、「それをこの現場でどう使うのか」という問題は残ります。どのロボットとAIを使い、既存設備とどう接続し、どの作業を機械へ任せ、どこを人が担うのか。安全のためにどのような制約を加えるのか。こうした設計が必要です。
AIやロボットがコモディティ化すれば、それ自体では差がつきにくくなります。むしろ重要になるのは、それらを現場に合わせて組み合わせ、実際の成果につなげる力です。部品や技術が標準化されるほど、インテグレーションの価値は高まる可能性があります。
顧客はロボットが欲しいわけではない
この考え方に立つと、フィジカルAIのビジネスも変わります。
顧客が本当に欲しいのは、ロボットそのものではありません。物流会社が必要としているのは、人が足りなくても荷物を運び続けられることです。自治体が必要としているのは点検ドローンではなく、限られた職員で道路や橋の安全を維持できることです。
介護事業者が必要としているのも、最新の機械を所有することではなく、職員の身体的負担を減らしながらサービスを維持することです。そう考えると、フィジカルAIのビジネス価値は「ロボットを売ること」から「仕事を担うこと」へ移っていきます。
そこで重要になるのが、顧客の業務を理解し、AIやロボットを選び、既存の設備や情報システムとつなぎ、安全性を設計し、運用を監視しながら改善を続ける役割です。
AIやロボットを単体で提供するのではなく、それらを組み合わせて顧客の仕事そのものを成立させる。インテグレーションの対象は、技術をつなぐことから、顧客の仕事全体を設計し、動かすことへと広がっていきます。
国産のAIモデルを持つことはやはり重要
ただし、異なる技術をつないで現場を動かすには、AIモデルやロボットそのものへの深い理解も欠かせません。海外の優れたAIモデルやロボットを利用することは必要でしょう。しかし、それを購入して現場へ運び込むだけであれば、日本企業は単なる販売代理店になってしまいます。
どのモデルがどの作業に向いているのか、どこまで信頼できるのか、どのデータを追加すれば性能が上がるのか、AIだけに任せられる範囲はどこまでかを理解する能力が必要です。
さらに、海外のモデルだけに依存するのではなく、日本の産業や現場に適したモデルを自ら持つことも重要です。フィジカルAIが扱う現実世界は、設備や業務の進め方、安全基準、そこで蓄積されるデータなどが国や地域によって異なり、海外で開発されたモデルが日本の現場にそのまま適するとは限りません。
産業データを国内で安全に活用し、必要なAIを継続的に自ら開発・改善できることは、産業競争力だけでなく、自国のデータやAI基盤、モデルを自ら管理し、必要なAIを自律的に利用できる力を意味する「ソブリンAI」や、経済安全保障の観点からも重要になります。
こうした考え方のもと、日本でも国産のAI・ロボット基盤を育てる動きが始まっています。2024年12月に設立された一般社団法人AIロボット協会（AIRoA）は、ロボット基盤モデルの開発に必要なデータの収集・共有や、ロボット基盤モデルの開発・公開などを通じて、AIロボットのデータエコシステムの構築を進めています。
また、ソフトバンク、ソニーグループ、NEC、ホンダなどが中核となって2026年に設立したノエトラ（Noetra）は、AIロボットやフィジカルAIの基盤となる国産マルチモーダル基盤モデルの開発を進めています。世界の優れたモデルを活用するだけでなく、日本の現場に必要な「頭脳」を自ら持つ動きも始まっているのです。
これからのインテグレーションには、既存のAIやロボットを選び、つなぐだけでなく、そのAIモデルやロボットの仕組み・特性を理解し、必要に応じて日本の現場に適したモデルを開発・学習する力まで求められます。
世界の優れた技術を取り込みながら、日本に必要な「頭脳」は自ら育て、それらを現実の仕事へ組み込んでいく。フィジカルAI時代のインテグレーションには、より高度な技術力が求められるようになるのです。
物理的な「身体」を持つ人工知能（AI）があなたの隣で働く時代がやってきます。本書は、技術の仕組みから産業や社会への影響まで、豊富な事例とともに解説。米国や中国など「フィジカルAI先進国」の動向も網羅しました。この1冊で概要がつかめる入門書です。
野村総合研究所、NRIセキュアテクノロジーズ編／日本経済新聞出版／1100円（税込み）