AIの可能性をスクリーンの外側に拡大する「フィジカルAI」が日本にもたらす機会と課題：Tech Report

[小林章彦，デジタルアドバンテージ]

日本が逆転劇に賭ける「フィジカルAI」とは？
生成AIの次なる主戦場として「フィジカルAI」への注目が高まっている。物理空間でロボットや機械を自律制御する本技術は、日本の人手不足を解消する切り札であり、国家戦略の要でもある。海外勢の台頭に対し、国産基盤モデル開発会社「Noetra」を軸とした日本の勝算と、実用化に伴う法制度・運用の課題を整理する。写真はNVIDIAのTechnical Blog「Accelerate Generalist Humanoid Robot Development with NVIDIA Isaac GR00T N1」より。

　生成AI（人工知能）の次の主戦場として「フィジカルAI（Physical AI）」への注目が急速に高まっている。日本の2027年度予算編成に向けた「経済財政運営と改革の基本方針（骨太の方針2026）」においても、日本の国際競争力強化と経済安全保障の確保を目指す17の戦略分野における62の主要製品・技術の一つとして「フィジカルAI（AIロボットなど）」が挙げられている。

　既存のテキストや画像といったデジタル空間に閉じていたAIを物理空間へと拡張し、ロボットや機械を自律的に動かすこの技術は、日本にとって労働力不足への切り札であると同時に、国家戦略レベルの産業競争の舞台でもある。本稿では、フィジカルAIの基本概念から海外動向、国産基盤モデル開発会社「Noetra」を軸とする日本の国家戦略、そして企業が直面する技術的・法律的課題までを整理する。

なぜ今、フィジカルAIなのか

　2026年、フィジカルAIへの注目と導入が世界的かつ急速に拡大している。その背景には、次の3つの技術的、社会的要素が結び付いていると思われる。

1. 生成AIの「画面内」限界の突破：大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルAIは、テキストや画像などデジタル空間内の情報処理に閉じていた。これを物理空間へと拡張し、現実世界で直接稼働して複雑な物理作業を担う実用型AIへの進化が求められている
2. 物理現場における深刻な人手不足：少子高齢化に伴い、製造、物流、医療・介護などの現場維持が危機的な状況になってきている。従来の産業用ロボットでは対応できなかった非定型作業や、状況に応じた柔軟な判断を自律的に代替できる技術が強く要求されている
3. 要素技術の成熟と商用化の実現：高性能センサーの低廉化・小型化に加え、仮想空間上で物理法則を再現して膨大な試行錯誤を行わせるシミュレーション学習と、その成果を実機へ移す「Sim-to-Real（Sim2Real）」技術が進化した。現実世界では数年を要する学習サイクルをシミュレーター上の数時間で完結させられるようになり、実用化までのコストと期間が劇的に短縮された

　

フィジカルAIの定義と動作メカニズム

　フィジカルAIと聞くと、SF作品に登場する自律型の人型ロボットを想起するかもしれない。

　しかしフィジカルAIの適用範囲は広く、物理的な「身体」を持つロボットだけでなく、自動車や産業機械なども対象に含まれる。カメラや各種センサーを通じて現実空間の環境を知覚し、ロボットや自動車などを介して自律的な判断・行動・作業を実行する人工知能技術全般を指す。従来のAIが画面内のデジタルデータ処理のみで完結していたのに対し、重力や摩擦、反力、物体の衝突といった現実世界の物理法則を理解しながら物理空間へ直接作用する点に大きな違いがある。

フィジカルAIのサイクル

　その動作メカニズムは、感覚器や頭脳、身体に相当する要素が密接に連動する、ミリ秒単位のフィードバックループにより成立している。カメラやLiDAR（Light Detection And Ranging：レーザー光を使って距離や形を高精度に測定するリモートセンシング技術）、力覚・触覚センサーなどから、周囲の3次元構造や対象物の滑り／振動といった多角的なデータをリアルタイムで収集する。マルチモーダルAIと行動生成モデルが、物理法則に照らして最適な動きや経路を生成するわけだ。その後、アクチュエーターやモーターへ運動指令を伝達し、ロボットや自動車などの動きにつながる。

　この一連のサイクルは、エッジコンピューティング上で超低遅延に回し続けることで、作業中に位置ずれや外乱が生じても、即座に行動を修正・補正することが可能となる。

従来型AI・生成AI・産業用ロボットとの比較

　フィジカルAIを従来型AIや生成AIなどと比較してみよう。

比較項目	生成AI	従来の産業用ロボット	フィジカルAI
動作空間	デジタル空間（画面内）	物理空間（固定・厳格管理環境）	物理空間（非定型・動的環境）
主要成果物	テキスト、画像、プログラミングコード	事前設定プログラムの機械的反復	つかむ、搬送する、回避するなどの自律物理行動
未知への対応	確率的な文章・画像生成で対応	不可（誤差により即座にエラー停止）	センサー計測に基づき自律補正・対応
主要評価軸	出力情報の正確性・自然さ	決定論的な繰り返し精度	物理法則の理解、安全性、環境適応
フィジカルAIと生成AIの比較

　このようにフィジカルAIでは、動作空間がデジタル空間から飛び出し、物理空間に拡張される。センサーなどから得られた情報に基づき、自律的に対応できるのが特徴だ。

フィジカルAIの市場規模と成長目標

　フィジカルAIの市場規模予測は、対象範囲（ロボット本体などの主要ハードウェアを含めるか否かなど）によって集計値が異なるものの、いずれの推測値においても年率30％を超える高い成長率（CAGR）で拡大し、中長期的に数十兆〜百数十兆円規模の市場へ成長すると見込まれている。

　内閣府と経済産業省の資料によれば、自動運転を除く狭義市場でも世界のフィジカルAI市場は2035年の約12.5兆円から2040年には約55.0兆円（年平均成長率34.4％）へと拡大する見通しである（内閣府・経済産業省の「第1回AI・半導体WG事務局説明資料（PDF）」）。

フィジカルAIの市場規模
内閣府・経済産業省の「第1回AI・半導体WG事務局説明資料（PDF）」で示されているフィジカルAIとバーティカルAIの市場規模。世界のフィジカルAI市場は2035年の約12.5兆円から2040年には約55.0兆円に達すると予想している。

　また、市場調査会社のアックスタイムズの試算では、AI基盤ソフトウェアにヒューマノイドや自律走行車、ドローンなどのハードウェアを合わせた市場全体は、2025年の約2.2兆円（2兆1810億円）から2040年には189兆円規模に達するとの推測も出されている（アックスタイムズのプレスリリース「フィジカルAIの技術・市場・政策を調査 2040年予測189兆円」）。

　これに対し日本政府は成長戦略として、2040年のAIロボット市場を世界で約60兆円規模と想定し、米中に並ぶ「第三極」として世界市場シェア3割超、金額で20兆円規模の獲得を目標に掲げている（日本成長戦略本部の資料「戦略17分野における『主要な製品・技術等』の官民投資ロードマップ（PDF）」）。

成長の時間軸（2030年ごろからの爆発的拡大）

　2026〜2028／2029年ごろまでは実空間データの蓄積と現場実証を進める「参入準備」「立ち上げ期間」であり、2030年ごろを境に多様なハードウェアの量産化が進むことで、市場規模が一気に爆発的拡大フェーズへ移行すると分析されている。

米国・中国・欧州の先行投資と垂直統合の潮流

　海外主要国では2020年ごろからAIとロボティクスを融合させた国家的投資が進められており、2026年は技術検証から本格的な商用化フェーズへと移行している。米国では知能開発からハードウェア製造、独自チップ設計までを一気通貫で手掛ける「垂直統合モデル」が市場をけん引し、中国では堅牢（けんろう）なサプライチェーンを武器に低価格な自律走行機やヒューマノイドの大量生産が進んでいる。欧州は安全規制とガバナンス設計を主導しつつ、産業用設備への高度な組み込みを図っている。

主要企業・プラットフォームの最新展開

　海外の産業をリードするTeslaは、電気自動車の自動運転開発で構築した3次元空間認識AIと量産ノウハウを人型ロボット「Optimus」へ応用している。同社は米国カリフォルニア州フリーモント工場の製造ライン（従来のModel S／X生産ライン）を第3世代Optimusの生産拠点へ転換し、2026年内の量産開始を見込んでいる。このように同社は自社工場への大規模配備を進める垂直統合を加速させている、と報じられている。

Teslaが開発している人型ロボット「Optimus」
TeslaはX（旧Twitter）に「街に新しいボットが登場しました」というポストで第2世代のOptimusが歩いたり、スクワットしたりするビデオを投稿した。

　一方、NVIDIAはフィジカルAIのプラットフォーム覇権を狙い、物理世界を予測する世界基盤モデル「NVIDIA Cosmos」、ヒューマノイド向けロボット基盤モデル・開発プラットフォーム「NVIDIA Isaac GR00T」、物理シミュレーション基盤「NVIDIA Omniverse」を統合的に提供している。これにより、世界中のロボット開発企業を自社エコシステムに取り込むプラットフォーム戦略を展開している。

　さらに「Figure AI」や「Physical Intelligence」といった新興企業も、汎用（はんよう）的な行動基盤モデルを武器に、物流や組み立て現場での実証実験を急ピッチで商用展開へ結び付けようとしている。

日本の立ち位置と国家戦略「Noetra」

　日本にとってフィジカルAIの導入は、単なる業務効率化にとどまらず、社会インフラと産業基盤を維持するための緊急課題である。超高齢化に伴う技能継承難や物流現場での労働力不足、介護現場の過重負担が限界に達しているためだ。また、エネルギー自給率が低い日本においては、消費電力の膨大な巨大データセンターに全面依存する計算アプローチには制約があり、現場側（エッジ）で省電力かつ高効率に推論を実行できるフィジカルAIの確立が強い要求となっている。

　デジタル空間のAI開発で後塵（こうじん）を拝した日本であるが、物理領域においては世界有数の競争優位性を保持している。長年の「現場」によって蓄積された高品質な作業履歴、熟練者の操作ノウハウ、厳格な品質データは、Web上のテキストデータでは代替できない高価値な学習資源である。さらに、「ファナック」や「安川電機」に代表される世界最高水準のメカトロニクス技術、精密モーターやセンサーなどのハードウェアコンポーネント、そして現場での高い運用信頼性が集積している点は、海外勢に対する強力な参入障壁となる。

ファナックのロボット開発プラットフォーム「ROS 2」で動作するロボット
ファナックは、オープンソースのロボット開発プラットフォーム「ROS 2」上でファナックロボットを駆動する専用ドライバを、オープンソースソフトとしてGitHubに公開している（ファナックの製品紹介ページ「ロボット新技術：オープンプラットフォームとフィジカルAI」）。

　日本の強みを結集して世界に対抗するために、国家プロジェクトが本格始動している。2026年6月30日、経済産業省はNEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）と連携し、「AIロボット・フィジカルAIを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業」の開始を発表した（経済産業省のニュースリリース「『AIロボット・フィジカルAIを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業』を開始します」）。「NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）」の公募により、AI開発企業「Noetra（ノエトラ）」と産業技術総合研究所（産総研）が実施先として採択されている（NEDOのニュースリリース「『AIロボット・フィジカルAIを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業』の実施体制の決定について」）。

　Noetraは、ソニーグループ、ソフトバンク、NEC、ホンダを中核とし、ファナック、安川電機、東芝、日本製鉄など国内有力企業44社が出資・結集した新会社である。この枠組みでは、国内の広範な産業現場から抽出される実空間データを共有基盤として循環・学習させ、2030年度までに物理特性や空間構造を理解する「実世界ネイティブAI」の国産モデル確立を目指している。海外の知能インフラに国家の産業知性を委ねることなく、日本独自のAI基盤として技術とビジネスの両面で勝ち切ることが、明確な国家戦略として掲げられている。

日本企業における実用化に向けた主要課題と法律的リスク

　実用化に向けた最大の障害は、高品質な実環境データの収集やアノテーション（「メタデータ」の付与）にかかる膨大なコストと手間である。実際の機器や空間、多種多様なワーク（加工・作業の対象物）を用いてデータを収集する必要があり、専門的な物理知識が求められる上に再現性が低い。また、物理シミュレーター上で構築したモデルを現実世界の機器に適用する際、わずかな摩擦や視覚的ノイズの差異により制御が不全となる「Sim-to-Realギャップ」の克服が、技術的な難所として横たわっている。

　国内44社を結集した国家プロジェクトが進む一方で、日本企業固有の課題として、自社ノウハウのオープン化に対する抵抗感と「データの抱え込み」が挙げられる。共同基盤を強固にするためには協調領域でのデータ提供が不可欠であるが、競争領域との線引きが難航しやすい。

　また、確率的に推論を行うAIモデルは動作の100％の精度を保証できないため、物理空間で誤動作を起こした場合に人身事故や物的損害へつながるリスクがある。そのため、フェイルセーフ構造や低遅延なエッジ制御などの安全設計が強く求められる。

　特に米国や中国などで既に商用化されている自動運転タクシー（ロボットタクシー）は、公道を走行することから人身事故の発生が懸念されている。米国や中国においては、「リスクに対して利益が上回る」「いち早く商品化することで市場を確保する」といった理由から普及が急速に進みつつある。その点、日本においては「リスクがある以上、導入には慎重になるべきだ」という論調も根強くあり、公道における実証実験段階で足踏みしている状態だ。

Waymoの自動運転タクシー
Alphabet傘下の自動運転車開発企業「Waymo」は、米国を中心に自動運転タクシーのサービスを開始している。東京でもWaymoの車両を手動運転させてデータ収集をしており、サービス開始も検討されているようだ（写真は、「Waymo のご紹介」より）。

法律的側面における問題と制度上の課題

　フィジカルAIの本格的な社会実装に当たっては、技術面だけでなく、多様な法律的・制度的リスクへの対応が急務となる。

1. 事故発生時の損害賠償責任と製造物責任（PL法）の不透明さ：フィジカルAIが搭載された機器やロボットが誤作動を起こし、人身事故や物損事故が発生した場合、誰が民事上の賠償責任を負うのかという問題が生じる。ユーザー（導入企業）の過失（整備不良や運用ミス）によるのか、メーカーの構造的欠陥によるのかの境界が曖昧になりやすい。AIが自律的な学習・判断を経て予測不能な動作をした場合、従来の「製品の欠陥（PL法）」や「使用者の過失（民法）」の定義に当てはめにくく、責任のなすり合いが生じる恐れがある
2. AI判断のブラックボックス化と法的説明責任：フィジカルAIはディープラーニングや強化学習などに基づき瞬時に判断を行うため、事故が起きた際に「なぜその判断・動作に至ったか」を事後的に解明することが技術的に難しい。裁判などで求められる法的説明責任を果たすためには、センサー情報や作動ログ、AIの推論履歴を改ざん不可能な形で記録・管理するトレーサービリティの整備が必要となる
3. データ収集に伴うプライバシー・個人情報および知財リスク：屋外や商業施設、他社現場などでカメラや各種センサーを用いて環境データを収集・学習させる際、通行人や作業員の画像・行動データが含まれることで、個人情報保護法やプライバシー権の侵害リスクが発生する。また、他社の施設や意匠、機密情報が背景に映り込むことによる、著作権や営業秘密の侵害懸念も存在する
4. 現行法規（業法・安全基準）との食い違い：労働安全衛生法、道路交通法、各種産業保安法など、現行の安全規制の多くは「人間が操作する機械」または「固定されたプログラムに従って動く産業用ロボット」を前提として作られている。自律的に判断・行動を変えるフィジカルAIに対して現行法をそのまま適用すると、法令違反と見なされるか、過度に厳格な規制により運用が制限される「規制のグレーゾーン」が存在する

ソフトウェア・ハードウェア・現場運用を結ぶ複合人材の不足

　フィジカルAIの構築には、最先端のAIアルゴリズムを扱うソフトウェア人材だけでなく、ハードウェアの制御や物理法則、さらには現場の作業工程や安全基準・法的規制を横断的に理解できる複合的な人材が不可欠である。

　日本企業においてはIT部門と製造・運用部門の縦割り構造が根強く、現場の知見をアルゴリズムに昇華させ、法的・安全面を含めて適切な導入・調整を果たすシステムインテグレーター（SIer）や現場エンジニアの不足が、導入の大きな足かせとなっているのも課題として挙げられるだろう。

変化に対応するための戦略的ロードマップ

　フィジカルAIの社会実装は、従来のIT投資や単体機械の導入とは本質的に異なり、物理空間とデジタル空間を直結させる事業プロセスの根幹的再設計である。単に「ロボットというハードウェアを購入する」のではなく、現場で生み出される多角的なデータを資産として継続的に収集・再学習させるデータプラットフォームを、自社内に構築することが戦略的命題となる。

　法律的リスクに関しては、導入に際してメーカーとユーザー間での責任分担契約（SLAなど）の明確化、データログの厳格な保存体制構築、ならびに個人情報や法的リスクに配慮したガバナンス設計を早期に完了させることが不可欠である。

　さらに、自社単独での開発に閉じこもるのではなく、Noetraなどの国家基盤やオープンな技術基盤（協調領域）を積極的に活用して開発スピードを高めつつ、自社固有の熟練ノウハウや高品質データ（競争領域）を洗練させて差別化を図る意思決定が求められる。AI技術者、メカトロニクス制御技術者、現場オペレーター、法務部門が一体となって試行錯誤を高速で回せる組織構造へと改革を進めることが、労働力不足を克服し、フィジカルAI時代におけるグローバルな競争力を確立するための道筋となるだろう。