物理AIとは何か　現実世界で動くAIの産業応用が拡大

今回のニュースのポイント物理AIは「現実世界と直接やり取りするAI」：センサーやカメラを通じて物理世界の仕組みを理解する「世界モデル」を備え、自律的に行動を決定するAIの総称です。製造・物流現場のプレイヤーへ：工場の組み立てロボットや自動搬送車、ドローンなどに組み込まれ、現場での動作をリアルタイムで最適化します。「デジタルツイン」による立ち上げ加速：仮想空間で物理法則に基づいたシミュレーションを行い、新工場の立ち上げ期間を約40％短縮するなどの事例が報告されています。数兆～数十兆ドル規模のインフラ投資予測：NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは、物理AIに対応するAIインフラ整備に、世界全体で巨額の投資が必要になるとの見方を示しています。 AIが「現実の世界を見て、考えて、動く」という領域に踏み込んだ技術が「物理AI（フィジカルAI）」です。これまでの生成AIがテキストや画像といったデジタル情報の処理に特化していたのに対し、物理AIは物理法則が支配する現実空間において、ロボットや車両、機械を自律的に制御することを目的としています。 物理AIの最大の特徴は、認識・判断・行動のループをリアルタイムで行う点にあります。NVIDIAは、物理世界の力学や環境変化を学習する「世界モデル」とロボット制御を結び付ける技術群を「物理AI」と位置づけており、仮想空間に現実と瓜二つの工場を再現する「Omniverse（オムニバース）」やロボットシミュレーター「Isaac Sim（アイザック・シム）」がその中核を担います。これにより、ロボットはカメラやLiDARで周囲を把握し、不規則な形状の物体を適切に掴むといった、環境に応じた柔軟な振る舞いが可能になります。 産業界において、物理AIはすでに製造や物流の「次のインフラ」と目されています。製造現場では、組み立てや検査の自動化を高度化し、サイクルタイムの短縮や不良率の低下に貢献しています。特にデジタルツインを活用した事例では、新工場の立ち上げ期間を約40％短縮し、ライン当たりの労働コストを削減したケースも報告されています。 この分野を牽引するNVIDIAなどのテック大手は、物理AIがもたらす機会を極めて巨大なものと捉えています。ジェンスン・フアンCEOは、世界全体のAIインフラ整備に今後、数兆～数十兆ドル規模の投資が必要になるとの見方を示しており、産業全体として重要な投資テーマになると位置づけています。その市場規模は、生成AI市場と並ぶ、あるいはそれを上回る規模に拡大する可能性も指摘されています。こうした見方は主に一部のテック企業や業界関係者から示されているものであり、実際の普及速度や投資規模については今後の検証が必要です。 物流業界においても、深刻な人手不足を背景に、倉庫内でのピッキングや配送の自動化で物理AIの導入が加速しています。物理AIは「チャットするAI」の次に、私たちの工場、倉庫、そして街中で実際に動いて仕事をする存在として、産業構造に変化をもたらす可能性があると見られています。（編集担当：エコノミックニュース編集部／Editorial Desk: Economic News Japan）