お役立ちコラム なぜ今、フィジカルAIなのか？「AI・ソフトウェア」へ広がるロボティクスと製造現場の競争力

フィジカルAI（Physical AI）とは、カメラやセンサーを通じて現実世界（物理空間）の状況を認識し、AIがその状況に応じて判断しながらロボットなどのハードウェアを制御する技術を指します。生成AIがテキストや画像などの情報をデジタル空間で処理するのに対し、フィジカルAIは現実世界に直接働きかける点が特徴です。

わかりやすくたとえると、生成AIを「頭脳」とするならば、フィジカルAIは「その頭脳で自ら考え、与えられた身体（ロボットなど）を動かすAI」と言えます。

フィジカルAIと従来のロボットとの大きな違いは、周囲の状況を認識し、それに応じて判断・行動できる「自律性」にあります。

従来の工場や物流倉庫で活躍してきた産業用ロボットは、あらかじめ人間が決められた動作手順を細かくプログラム指示（ロボットティーチング）し、その命令通りに正確な動作を繰り返すことを得意としていました。決められた位置に決められた部品が寸分の違いもなく流れてくる環境では、極めて高い精度とスピードを発揮します。一方で、部品の位置がずれたり想定外の形状のものが運ばれてきたりすると、停止や誤作動を起こしてしまうこともあります。

これに対し、フィジカルAIを搭載したロボットはマルチモーダルAIや画像認識技術を活用して「今、目の前で何が起きているのか」を把握します。部品が乱雑に置かれていたり、形状や向きが異なる物体が流れてきたりする場合でも、周囲の環境や物体の特性を認識し、状況に応じて判断しながら作業できるのが特徴です。

つまり、従来のロボットが「決められた環境で決められた作業を繰り返す」のを得意としていたのに対し、フィジカルAIは「状況を理解し、自ら判断して適切に行動する」ことができます。ロボットの役割は、「自動化」から「自律化」へと進化しつつあるのです。

フィジカルAIが注目されている理由は、技術トレンドそのものよりも、製造・物流の現場課題が深刻化している点にあります。特に、人手不足や熟練技能の継承、変種変量生産への対応、自動化が難しい複雑作業への対応が大きな課題となっています。

『2026年版ものづくり白書』では、技能継承を進めるために「再雇用や勤務延長などにより高年齢の従業員に継続勤務してもらう」と回答した企業が54.8％に上りました（※1）。熟練者の技能やノウハウをいかに次世代へ継承するかは、製造現場における重要な経営課題の一つです。

こうした現場課題への対応策として期待されているのが、フィジカルAIです。従来のロボットでは難しかった「認識・判断を伴う作業」にも自動化の対象を広げることで、現場の生産性や柔軟性の向上につながると期待されています。

また、国もフィジカルAIの技術開発を後押ししています。経済産業省は2026年6月、NEDOと連携して「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（※2）」を開始。日本の現場データやものづくり基盤を生かし、労働力減少への対応と国際競争力の獲得を目指しています。

※1 出典：経済産業省「2026年版ものづくり白書」
※2 出典：経済産業省「「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」

ロボット産業ではこれまで、精密なモーターや減速機、堅牢なフレームといったハードウェアの性能が競争力の源泉となってきました。しかし近年は、ロボットがどれだけ周囲の状況を理解し、自律的に判断できるかが重要視されるようになり、AIやソフトウェアが競争力を左右する重要な要素になりつつあります。

ロボットの性能を左右する要素は、従来重視されてきた精度や可搬重量、動作スピードといったハードウェア性能だけではありません。近年では、周囲をどのように認識し、状況に応じて判断・行動できるかというAI・ソフトウェアの能力も、ロボットの価値を左右する重要な要素になりつつあります。

現場が求めているのは、変化の激しい現実環境に対して柔軟に適応できる「賢さ」です。精度やスピードだけでなく、「いかに環境の変化や多様な対象物に柔軟に対応できるか」という能力も重要になっています。今後はハードウェアの性能に加え、こうしたソフトウェアやAIの性能がロボットの価値を大きく左右すると考えられています。

従来のロボット開発やAIモデルの学習では、実機を用いて現実環境で大量の動作データを収集する必要がありました。そのため多くの時間やコストがかかるだけでなく、実機の摩耗や故障といったリスクも伴っていました。

しかし現在では、物理法則を高精度に再現したバーチャル空間（デジタルツイン）や物理シミュレーション環境上で、仮想ロボットに学習を行わせることが可能になっています。現実環境では時間がかかる検証や試行錯誤も効率的にシミュレーションできるため、開発期間の短縮につながります。さらに、クラウド経由で学習済みモデルを世界中のロボットへ迅速に展開できるようになったことで、ロボティクス開発のスピードは大きく加速しています。

従来の工場では、「溶接用」「塗装用」「パレタイズ用」といった形で、工程ごとに専用の設備や治具、プログラムを組み合わせてロボットを運用するのが一般的でした。そのため工程が変わればロボットを入れ替えるか、大規模な設備改修が必要になります。

一方でフィジカルAIを搭載したロボットは、人間が作業内容に応じて役割を変えるように、ソフトウェアの切り替えやマルチタスクAIモデルの活用によってさまざまな作業に対応できるようになりつつあります。ピッキング、組み立て、搬送、検品といった異なる業務を一台で担うことも期待されており、これまで以上に柔軟な運用が可能になります。こうした変化は工場のライン変更や新製品の立ち上げへの対応力を高めるだけでなく、設備投資や生産体制のあり方そのものを変える可能性を秘めています。

フィジカルAIは、製造工場や物流センターをはじめとするさまざまな現場で活用が進み始めています。従来のロボットでは対応が難しかった作業にも適用範囲が広がりつつあり、現場の生産性向上や省人化への貢献が期待されています。以下で、代表的な活用シーンを紹介します。

従来、バラ積みされた不揃いな部品の供給や組み立て工程では、高価な専用治具を用意するか、専門技術者が長時間をかけて位置決めや動きのティーチングを行う必要がありました。フィジカルAIを導入した現場では、3Dビジョンや画像認識AIを活用して、ロボットが部品の形状や重なりをリアルタイムに解析できます。ティーチングや調整にかかる工数を抑えながら作業できるため、初期導入時の調整負荷やライン立ち上げ期間の短縮が期待できます。

EC市場拡大に伴う多品種化により、従来の固定型ロボットではサイズや素材（袋やパウチなど）が異なる商品の荷降ろし（デパレタイズ）が困難でした。しかし、マルチモーダルAIや画像認識技術などを活用すれば、ロボットがセンサーから得た情報をもとに荷物の形状や位置、向きなどを認識し、適切な把持位置や動作を判断できるようになります。サイズや形状の異なる荷物にも柔軟に対応できるため、設定変更の負担を抑えながら、自律的な搬送や荷降ろしへの活用が期待されています。

金属の研磨やバリ取り、精密部品の嵌合（かんごう）など、職人の微妙な力加減を要する作業は言語化・マニュアル化が難しく、ベテラン作業員の暗黙知に依存していました。フィジカルAIの領域では触覚・力覚センサーとAIを組み合わせ、熟練者の作業時の動作や力加減などをデータとして学習させる研究・開発も進められています。物理的な抵抗などの情報をフィードバックしながらロボットの動作を制御することで、これまで自動化が難しかった高度な熟練作業への適用も期待されています。

フィジカルAIの真価は、単なる現場の作業効率化にとどまりません。人手不足や技能継承といった課題への対応に加え、生産体制や設備投資、人材配置の考え方にも変化をもたらす可能性があります。

少子高齢化に伴う労働力不足は、多くの産業で深刻な経営課題となっています。この点において、フィジカルAIによる「自律化」は現場の人的依存度を低減する手段としても有効です。ベテランのノウハウをAIモデルとして構造化・デジタル資産化することで属人化を解消できれば、海外工場などの新拠点へも生産技術の標準化や水平展開を進めやすくなると期待されています。

変化の激しい市場において、仕様変更が難しい固定的な専用ラインは経営上の大きなリスクになり得ます。フィジカルAIを搭載した多能工ロボットなら、大掛かりな設備の入れ替えを行わずとも、ソフトウェアの更新や運用の見直しによって新製品の生産にも柔軟に対応しやすくなります。市場需要にしなやかに追従できる生産体制は、企業のレジリエンス（対応力・復元力）向上につながるでしょう。

従来の産業用ロボットは、安全確保のために人と作業空間を分離して運用されることが一般的でした。一方、近年は各種の安全機能を備えた協働ロボットの活用が進んでおり、人とロボットが同じ空間で作業するケースも増えています。

フィジカルAIを搭載したロボットは周囲の人間の意図や動きをリアルタイムで予測・回避しながら動作できるため、安全性を保ちながらも作業スピードを落とさない「真の滑らかな協働」を支援できるようになります。こうした技術を適切な危険予測などと組み合わせることにより、人とロボットが協働できる工程の拡大や作業スペースの有効活用、工程設計の自由度向上を実現できるかもしれません。

また、重量物の搬送や単純な反復作業などをロボットが担えば、人は設備監視や品質改善、工程最適化といったより付加価値の高い業務に集中しやすくなります。フィジカルAIは、生産性向上だけでなく、人とロボットそれぞれの強みを生かした作業環境の実現にも貢献すると期待されています。

フィジカルAIの本質は、単なるメカトロニクスの延長やハードウェアの性能向上だけではありません。人手不足や技能継承、変種変量生産への対応といった現場課題を背景に、ロボットや設備には、精度やスピードといった機械的性能に加え、「現場を理解し、状況に応じて判断できるインテリジェンス（AI・ソフトウェア）」が新たな価値として加わりつつあります。

こうした変化は、製造業や物流業における生産体制や設備投資のあり方にも影響を与え始めています。現場の知見やノウハウをデータとして蓄積・活用し、自律的に学習・改善できる仕組みを構築できるかどうかが、今後の競争力を左右する重要な要素の一つになるでしょう。自社の現場にどのような課題があり、どこに「自律化」を取り入れる余地があるのか。フィジカルAIはその問いに向き合うための有力な選択肢として、今後ますます注目されていくと考えられます。

リコーでは、製造現場での活用を見据えたフィジカルAIの開発を進めています。目指しているのは単一作業に特化したロボットではなく、生産ラインの監視やピッキング、運搬など、複数の業務を担う「多能工ヒューマノイド」です。

実用化に向けて、人がロボットを操作した際の動作データや、360度カメラ（RICOH THETA）で撮影した映像から3D空間のシミュレーション環境を構築。シミュレーション環境でAIモデルに複数の作業スキルを学習させるなど、実際の製造現場への導入を見据えた開発を進めています。

具体的な取り組みについては、以下の記事で詳しく紹介しています。