フィジカルAI｜提供価値は「思考」から「肉体労働の代行」へ

製造現場におけるDXは今、情報処理の域を超えて物理的な動作を代替する段階にきています。

本記事では、今年のトレンドであるフィジカルAIの概要と、産業にもたらしうる変革の可能性、そして持続可能な競争優位性を築くための経営戦略について説明します。

フィジカルAIとは「ロボティクス✖️AI」

フィジカルAIとは、AIの「知能」とロボット等の「身体」を融合させ、現実世界で自律的に活動する技術のことです。 

画面内だけで情報を処理する従来のAIとは異なり、ロボットがセンサーを駆使して物理的な作業を実行します。

自動運転車や自律型物流ロボット、介護ロボットなど活躍の可能性は多岐に渡り、深刻な人手不足を解消する次世代の切り札として期待されています。

以下は三菱総合研究所が作成したロボットの市場規模の試算です。

今後はフィジカルAI技術の発展によって、従来の特化型ロボットだけでなく、汎用的な機能を持つサービスロボットの市場が急速に拡大していくと予想されます。

参考記事：未来を切り拓く AI ロボティクス（三菱総合研究所 研究提言レポート）

なぜ今フィジカルAIが注目されているのか

これまでの産業用AIは、技術的な制約から特定のタスクに特化したものばかりでした。

フィジカルAIへの進化は製造現場に「認知・判断・実行」の完全な自律ループをもたらします。

技術の進化に伴う導入コストの低下

フィジカルAIの中核を担うのがVLA（Vision-Language-Action）モデルです。

これは視覚情報と言語指示を入力として受け取り、ロボットアームなどの物理的な動作を直接出力する画期的な基盤モデルのことを指します。

従来のロボット制御では複雑な座標計算や多段階のプログラミングを必要としましたが、VLAモデルは「赤い部品を拾って箱に入れ、異常があれば報告せよ」といった抽象的な自然言語の指示から、状況に応じた最適な軌道を生成することができるようになりました。

この技術革新は、いわば脳の役割を果たすAIが現実の身体を手に入れたことを意味しており、工場の生産ラインにおける柔軟性をもう一段上のレベルに引き上げるでしょう。

デジタルツインとAIエージェントの融合による全体最適化

製造現場の変革を加速させるのは、仮想空間のデジタルツインと自律的な意思決定を行うAIエージェントの融合です。

物理法則を忠実に再現したシミュレーション空間内でロボットに何百万回もの試行錯誤を行わせ、その学習成果を現実の機体に移植するSim2Realという手法は、事故リスクや時間的コストを劇的に低減します。

さらに、個々のロボットや設備が自律型エージェントとして相互に連携することで、在庫の変動や納期の急変に合わせて生産ライン全体が自律的に動作する仕組みを構築できます。

▼生産現場のDXについて詳しく知りたい方はこちら
スマートファクトリー｜DXとの違いや導入メリットを解説 – エムニ

ロボットの多用途化

ロボットの多用途化とは、特定のタスクをこなす特化型から、多様なニーズに一台で応える汎用ロボットへの進化を意味します。

汎用ロボットの代表例は多目的マニピュレータ（人間の腕の機能を再現したもの）やヒューマノイド（人間の形状を模し、人間と同じ空間で活動することを目的としたロボット）です。

現在は特化型のロボットが主流ですが、ソフトウェアとハードウェアの両面が高度化することで、中長期的には汎用型が市場へ浸透する見通しです。

普及には自律動作を支える内蔵CPUの省電力化や、モノを器用に扱う「把持技術」の進展が不可欠であり、これらが解決されるのは2035年頃と予測されています。

家庭や医療など実際のサービス領域で多用途化したロボットが導入されることで、社会の担い手不足を補う次世代のインフラとして活躍するでしょう。

参考記事：未来を切り拓く AI ロボティクス（三菱総合研究所 研究提言レポート）

ロボティクスに必要なハードウェアの価格低下

フィジカルAIが注目される理由の一つは、EVや自動運転の進展に伴うハードウェアの劇的な価格低下です。

カメラやLiDARといった高性能センサーの量産化に加え、リチウムイオンバッテリーの価格が1990年代比で97％も下落するなど、基幹部品のコストが大幅に抑えられています。

また民間調査（ARK Invest）によれば、コンポーネントの疎結合化により開発効率が向上し、産業用ロボットの平均価格は約20年間で8割低下しました。

配膳ロボットなどのサービス分野でも2割近い価格下落が見られ、導入のハードルは着実に下がっています。

こうしたコスト面での障壁撤廃は、ロボットのユースケースを爆発的に広げる要因となりました。

参考記事：AIロボティクス検討会 参考資料（経済産業省）

フィジカルAIの導入によって期待できる効果

フィジカルAIの導入は単なるコスト削減の手段ではなく、激変する市場環境において企業の競争力を高めるための投資でもあります。

多品種大量生産に対応

現代の市場のニーズは極めて多様化しており、多品種少量生産、さらには顧客一人ひとりに合わせた変種変量生産への対応が急務となっています。

従来の自動化設備では生産する品種の切り替えのたびに長時間の段取り替えやプログラミングのやり直しが発生し、スループットが低下するという葛藤を抱えていました。

フィジカルAIは新しい部品の形状を認識し、部品の特徴にあった動作を自律的に考えて実行できるようになると言われています。

こういった工程の自動化の背景にあるのが、大規模データによる学習を通じて、物体の視覚情報と物理的な動作の相関を知識として獲得し、未知の形状に対してもその特徴から最適な動作を即座に推論・生成できるようにする技術です。

フィジカルAIの進化によって、これまで数日かかっていた品種切り替えが数分で完了するようになり、稼働率の向上と納期短縮を同時に達成することができるでしょう。

「想定外」に強いレジリエントな現場の実現

従来の自動化設備は、照明や位置が固定された環境での定型作業には極めて強い一方で、部品の配置が乱れていたり予期せぬ障害物が現れたりする環境では柔軟に対応できませんでした。

フィジカルAIはマルチモーダルな認識能力を備えることで、環境の変化をリアルタイムに把握し、その場で次に取るべき行動を推論して実行できます。

例えば、ピッキング作業中に部品を落としてしまった際、従来のシステムであればエラーで停止してしまいますが、フィジカルAIは状況を再認識し、自ら拾い直すというリカバリー動作を自律的に行うことができると期待されます。

フィジカルAIの実用化はまだまだ発展途上ではありますが、この適応力が、熟練工ならではの「臨機応変な対応」を機械で代替する鍵になるのではないでしょうか。

熟練工の暗黙知をデジタル資産化する技術継承の実現

日本の製造業は熟練技能者の引退に伴う技術の断絶という大きな問題を抱えていますが、フィジカルAIは技術継承にも有効です。

現在は暗黙知をどう形式知化して活用するかが注目されていますが、フィジカルAIは暗黙知を暗黙知のまま取り扱うことができるとされています。

例えば、動作や例示をAIが直接学習して再現することで分析や明文化が困難な技術のニュアンスを活かし、効率的な技能転移の実現が期待できます。

日本の企業は、現場から得られる高精度な作業・環境データやカイゼン活動による行動履歴、異常検知記録、作業映像など高品質なデータを多く保有しているため、フィジカルAIを使ったデータ活用によってさらに国際競争力を高めましょう。

参考記事：未来を切り拓く AI ロボティクス（三菱総合研究所 研究提言レポート）

▼AIを活用した技術継承について詳しく知りたい方はこちら
熟練技能の継承をAIで加速させる方法とメリット

フィジカルAIの導入を阻む組織的・技術的な壁

革新的な技術であるフィジカルAIを社会実装するためには、データ、安全性、組織文化という3つの大きな壁を乗り越えることが必要です。

誤作動による重大な事故の防止

デジタルの世界と異なり、物理世界での誤作動は設備の損壊や人命に関わる重大な事故に直結します。

現在普及している生成AIのハルシネーション問題が、ロボットの制御系で「もっともらしい誤動作」として現れるリスクは否定できません。

AIが未知の状況に直面した際、予測不能な挙動を示す可能性を考慮し、AIの判断を最終的に監視する安全装置や、ルールベースのガードレールを二重三重に設ける必要があります。

技術の過信を避け、AIの利便性と物理的な安全性をどのようにトレードオフさせるかという設計思想が非常に重要です。

3Dデータの収集の難しさ

現在、多くの AI モデルは既存の動画や画像データに依存していますが、ロボットや機械学習アルゴリズムが実際の空間で動作するためには、物理的な動作や環境を再現する 3D データが必須です。

センサーやエッジデバイス、カメラといった多様なツールが3D データの収集に関与しますが、収集されるデータの形式は未だバラバラであり、異なるシステム間での相互運用性をいかに確保するかが課題となっています。

また、測定時のノイズや不正確なデータは学習精度を著しく損なうため、単に集めるだけでなくデータの「質」を担保しなければなりません。

そのため、データを整理するクレンジングや高度なフィルタリング技術の確立が強く求められています。

シミュレーションを活用する場合でも、高精度なモデルの構築が必要です。

質の高い3Dデータを効率的に収集する仕組みを整えることこそが、フィジカルAIの導入の成功を左右するでしょう。

参考記事：未来を切り拓く AI ロボティクス（三菱総合研究所 研究提言レポート）

AIとの共生に向けた組織文化の醸成

「AIに仕事を奪われる」という現場の不信感や、熟練のプライドから来る新しい技術への拒絶反応は、実装を阻む最も高い壁となることがあります。

DXの推進を単なる効率化の押し付けとして捉えられると、現場からのデータ提供が滞り、システムが形骸化する失敗パターンに陥ってしまうかもしれません。

AIは人間を代替する存在ではなく、人間の能力を拡張し、負担を軽減するためのパートナーであるというビジョンを明確に共有しなければなりません。

組織全体のマインドセットを「現状維持」から「AIとの共創」へと転換するためには、継続的なコミュニケーションと教育プログラムの構築という、目に見えにくいコストをかける必要があります。

フィジカルAIを導入する上で重要なこと

フィジカルAIを自社の武器として定着させるためには、闇雲に試すのでなく、現場の課題を丁寧に深掘り、段階的に進めていくことが重要です。

以下は導入にあたって重要なポイントを2点紹介します。

現場課題を起点とした財務インパクト重視のスモールスタート戦略

全社的な一斉導入はリスクが大きいため、まずは最も財務インパクトの見込みが大きく、かつデータの取得が容易な「特定の工程」に絞ったスモールスタートを推奨します。

費用対効果を定量的に測りやすい領域から始め、1つの成功モデルを構築することが重要です。

例えば、物流倉庫のピッキング業務は、照明や床面が一定で高品質な学習データを取得しやすいため、AI導入のハードルが比較的低い領域です。

また、作業失敗時のリトライがある程度許容されるため、リスクを抑えつつ着実な財務インパクトを狙うことができます。

導入の際は、単に新しいツールを入れるのではなく「その導入によって年間で何千万円のコストが浮くのか」「何時間の労働が削減されるのか」という財務目標を明確にします。

小さな成功事例を積み重ねることで、現場の信頼と予算の正当性を確保しながら、段階的に適用範囲を拡大させていくアプローチが最も堅実です。

以下の図のように、代替できる業務プロセスの労働時間×工数でユースケース毎のインパクトを評価して導入領域を検討しましょう。

引用元：AIロボティクス検討会 参考資料（経済産業省）

生成AIとフィジカルAIを使いこなす「AIネイティブ」な次世代人材の育成

どれほど高度なAIを導入しても、それを使いこなし、改善し続けるのは「人」です。

従来の「指示に従う作業員」から、AIに指示を出し、その出力を評価する「AIオペレーター」や「データアナリスト」へと、現場人材のリスキリングを推進する必要があります。

これには、ロボットの教示方法を自然言語で学ぶ研修や、AIの判断の妥当性を評価する基準の策定など、技術の進化に即した教育体系の抜本的な見直しが欠かせません。

さらにAIと共に働くことを当たり前と捉える「AIネイティブ」な組織文化を醸成することで、現場からの改善提案をAIにフィードバックし、技術が進化するという好循環が生まれます。

▼AIを活用した人材育成について更に詳しく知りたい方はこちら
後継者育成ガイド｜基礎から生成AIの活用方法まで徹底解説

フィジカルAIの取り組み

最後にフィジカルAIを活用する取り組みについてご紹介します。

事例を参考に自社での活用イメージを早期に持ち、競争力を高めましょう。

少量の学習データで機器の劣化を高精度に推定する物理モデル組み込みAI を開発（三菱電機）

近年、日本の製造業においては、生産設備の高度化が進む一方で、少子高齢化などを背景に、設備保全を担う熟練技術者の数が減少しています。

従来の予防保全は、機器の挙動を数式やシミュレーションで再現し、 その結果を基に劣化を推定する方法が一般的でしたが、物理知識を持つ専門家が劣化判定の仕組み を一から設計する必要があるため、多大な時間と労力を要する点が大きな課題でした。

そこで三菱電機は、物理法則をAIに組み込み、少量のデータで機器の劣化を高精度に推定する「物理モデル組み込みAI」を開発しました。

物理モデル組み込みAIは少量のデータで学習可能なだけでなく、学習時と異なる運転パターンや環境条件にも物理モデルで対応し高精度な劣化推定を実現します。

実際に、産業用ロボットを用いた実証では学習用データを約90%削減し、未学習の運転パターン下でも極めて正確な劣化判定を達成しました。

個体差や環境条件に合わせたパラメータの動的調整が可能なため、今後保守コストの削減と生産性・品質の維持の両立に大きく貢献することが期待されます。 

参考記事：少量の学習データで機器の劣化を高精度に推定する物理モデル組み込みAIを開発 | 三菱電機

バラ積み部品の後工程への自動供給（キッツ）

バルブメーカーのキッツは、人手不足と過酷な労働環境が課題となっている鋳物のバリ取り工程に、Mujinの知能ロボットを導入しています。

従来、150種類を超える多品種の製品に対して個別にロボットの学習を行うことは膨大な工数を要し不可能とされてきました。

その課題を解決したのが、3Dビジョンと自動経路生成技術によるティーチレスでの自動化です。

力センサを用いた高度な制御により、製品の個体差に合わせた柔軟な研削が可能となり、熟練工の技能に匹敵する安定した品質を確保しています。

この導入によって、作業員を粉塵や振動といった身体的負荷の高い作業から解放し、労働環境の劇的な改善と生産性の向上を同時に達成しました。

参考記事：知能ロボット導入でバラ積みピッキングの自動化に挑む

フィジカルAIは「現場の暗黙知」を「競争優位性」に変える

2026年以降、工場の設備性能そのものではなく、その設備をどれほど賢く自律的に動かせるかという「知能の統合力」が今まで以上に重要になります。

フィジカルAIは単なる自動化ツールではなく、現場に蓄積された熟練工の暗黙知をデジタル資産として守り抜き、未知の事態にも柔軟に対応できるレジリエントな体制を築くための戦略的投資です。

全社一斉の導入を急ぐのではなく、財務的インパクトを考慮しつつ特定の工程からスモールスタートで成功事例を積み上げることが、経営リスクを抑えつつ現場の信頼を得る最短ルートとなります。

早期からフィジカルAIの普及を考慮した設計を取り入れ、少しずつ現場に導入することで、競争力を高めましょう。

エムニへの無料相談のご案内

エムニでは、製造業をはじめとする多様な業種に向けてAI導入の支援を行っており、100社以上の支援実績があります。

案件事例やエムニならではの強みが気になる方はぜひこちらの記事もお読みください。

開発パートナーを検討中の企業様へ

自社に最適なAI導入戦略や現場に定着させるまでの流れについて、疑問や不安をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。