デジタルと物理を統合するフィジカルAI――インテリジェントシステムの次のフロンティア：Gartner Insights Pickup（464）

デジタルと物理を統合する「フィジカルAI」が台頭している。フィジカルAIは、AIの能力をデジタル空間から物理空間へと拡張し、インテリジェントシステムと現実との関わり方を根本から変えようとしている。2035年までには、物理世界と相互作用できないAIシステムは時代遅れと見なされる可能性もある。企業には、予測困難な環境でも安全に認識、推論、行動できるAIシステムの構築が求められている。

[Stacey Yin, Gartner]

ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Insights」などのグローバルコンテンツから、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

　AI（人工知能）を取り巻く状況は大きく変わりつつある。フィジカルAIが進行中のAI競争を加速させ、インテリジェントシステムと現実世界の相互作用の在り方を根本から再定義しているからだ。生成AIはデジタル情報の処理において目覚ましい進歩を遂げてきたが、フィジカルAIはその能力を物質の領域へと拡張する。

　2035年までに、物理世界に触れたり、動かしたり、変えたり、やりとりしたりすることができないAIシステムは、時代遅れの技術と見なされるようになるだろう。プロダクトリーダーがこの変化を乗り切るには、デジタルアルゴリズムを超えて、動的で予測不能な環境の中で安全に認識、推論、行動できるシステムを構築する必要がある。

新たなパラダイム：Vision-Language-Actionとエッジの自律性

　フィジカルAIは、AIアーキテクチャの根本的な見直しを迫る。現実世界のシナリオは本質的に混沌（こんとん）としており、マルチモーダルだ。これに対応するため、システムは「Vision-Language-Action」（VLA：認識、推論、行動）基盤モデルへと移行しつつある。VLAモデルにより、機械は視覚データと聴覚データを取り込み、自然言語の指示を理解し、即座にロボットの複雑な動作へと変換できる。

　ただし、知能だけでは不十分だ。適切なインフラが欠かせない。フィジカルAIは、中央集約型のクラウドコンピューティングインフラではうまく機能しない。瞬時に動的な判断や動作を行うには、レイテンシ（遅延時間）とネットワークジッタ（遅延のばらつき）が大き過ぎるからだ。

　その結果、市場は瞬時の精密制御を可能にする分散型のエッジインフラへと軸足を移しつつある。強力な計算能力をデバイスに直接持たせ、ミリ秒未満の反射的な動作を安全に行えるようにするためだ。

センシングとアクチュエーション：「無感覚な」AIの終わり

　フィジカルAIの中核的な要件は、複雑な環境をリアルタイムかつ包括的に理解することだ。高度なセンサーフュージョン（センサー融合）技術により、インテリジェントシステムは視覚やレーダー、LiDAR（光による検知および測距）、慣性の各データをシームレスに統合できるようになっている。

　さらに、ハプティック（触覚）センシング（感知）と高度なアクチュエータ（駆動装置）制御ポリシーにおけるブレークスルー（画期的な進歩）により、ロボットはこれまでにない器用さを獲得している。この進化のおかげで、機械は人間の触覚を再現できるようになり、手術支援から精密製造、さらには人とロボットの協働ワークフローまで、繊細な作業に適するようになっている。

現実のチェック：シミュレーションと現実のギャップの克服

　AIを物理世界に適用する際には、重大な動作安全性やサイバーセキュリティリスクが生じる。重量級の産業ロボットや自動運転車を、混雑した工場や公道で試行錯誤しながら安全に訓練することはできない。

　この「Sim-to-Realギャップ」（シミュレーションと現実世界のギャップ）を克服するには、仮想検証が必要になる。デジタルツイン、物理ベースのシミュレーションプラットフォーム、ハイパー合成データは、今や不可欠だ。

　こうした忠実度の高い仮想環境により、組織は数百万ものエッジケースシナリオを安全にシミュレートでき、モデルや制御ポリシーは物理的なハードウェアに触れる前に厳格にテストされる。

プロダクトリーダーとイノベーションリーダーが取り組むべき戦略的課題

　フィジカルAIは、自律型物流や多機能ロボット、スマートインフラといった領域で膨大なビジネス価値を生み出しつつある。市場で確固たる地位を築き、パイロット段階の停滞に陥らないために、プロダクトリーダーは以下を実行しなければならない。

• シミュレーションファーストの開発アプローチを義務付ける：デジタルツインと物理ベースの合成データを活用し、まれなエッジケースを想定して安全に訓練、検証してから、フィジカルAIシステムを現実世界に展開する
• インフラ投資をエッジにシフトする：オンデバイスのAIアクセラレータと低レイテンシのエッジコンピューティングを導入し、自律システムが安全な動作制御に必要なリアルタイムの動作を反射的にできるようにする
• 予防的なサイバーフィジカルセキュリティを実現するアーキテクチャを構築する：AIの判断をハードコードされた物理的制約に照らして検証する、独立したランタイム安全制御機構を実装し、ハルシネーションやサイバー攻撃による物理的な危害を防止する

　フィジカルAIは、デジタル画面の枠を超えたインテリジェントシステムの新たな時代を切り開こうとしている。今、この物理とデジタルの統合を受け入れる組織が、明日の市場をリードすることになる。

出典：Physical AI: Bridging the Digital-Physical Divide and Shaping the Next Frontier of Intelligent Systems（Gartner）

※この記事は、2026年7月に執筆されたものです。

筆者　Stacey Yin

Sr Director Analyst