【《理系目線》のフィジカルAI】国家戦略を考える

① LLMだけがAIではない

まず、AIを「巨大なLLM」だけで捉えるのは適切ではありません。

現在のAI産業を考える場合、汎用的な基盤モデルだけでなく、特定の業界や用途に特化したAI、さらにセンサーやロボット、車両、工場設備などを通じて現実世界で動くAIまで、広い範囲を考える必要があります。

LLMは、大量の一般データを学習し、文章・画像などを通じて汎用的な知識や推論能力を提供する、現在のAI競争の重要な基盤です。

しかし、それはAI産業全体の一部分です。

例えば製造業で考えれば、

「汎用的なAIモデルが存在する」
↓
「製造業のデータや業務に適応する」
↓
「工場や設備の状態を認識する」
↓
「判断・予測する」
↓
「実際の機械やロボットを動かす」

というところまで、AIの利用領域は広がります。

つまり、
「巨大な基盤モデルを作れるか」
だけではなく、

「AIをどの産業領域に組み込み、現実の仕事や機械をどこまで変えられるか」

という視点も必要です。

この観点から、
・ Vertical AI
・Physical AI
が、国家戦略として挙げられているのかと…

>③ その代替として「川下の妄想産業（アニメ・娯楽）」

高市政権が打ち出した「17項目の戦略分野」の想定される官民投資額は、
「AI・半導体」101.6兆円、
「デジタル・サイバーセキュリティー」（55.4兆円）、
「創薬・先端医療」（43.3兆円）、
「コンテンツ（ゲーム、アニメ、漫画など）」（33.7兆円）、
「合成生物学・バイオ」（33.6兆円）
となっており、
私の言う「妄想産業（コンテンツ）」は決して侮れない金額になっている。
他がダメだから仕方なく、というものではなく、AI半導体と比べても、政府は本腰を入れていることが伺える。

むしろ、AI半導体と並んで「妄想産業」です。

② Vertical AIとは何か

Vertical AI：製造、医療、物流など、特定の業界・仕事に必要なデータや知識を活用し、その業界の業務に特化したAI

簡単に言えば、LLMのような汎用AIが「何でも屋」だとすれば、Vertical AIはその業界の専門家です。

例えば製造業なら、

- 製品・設備のデータ
- 製造工程のデータ
- 品質管理のデータ
- 過去の故障・トラブル履歴
- 熟練者のノウハウ

などを活用して、製造現場の業務に特化したAIを作ることができます。

つまり、単に「AIを使う」のではなく、

汎用AI
→ 業界固有のデータ・知識
→ 業務への組み込み
→ 現場で使えるAI

という形にしていくわけです。

ここが、日本にとって重要なポイントではないでしょうか。

日本には、製造業をはじめとして、長年の現場経験や品質管理、工程管理、設備運用などに関するデータやノウハウがあります。

政府の2026年の官民投資ロードマップ案でも、Vertical AIについて、現場固有のデータを活用し、暗黙知の形式知化を進めることで、日本独自の価値創出につなげる方向性が示されています。

さらに、政府は2026年7月に「日本AX」を掲げ、Vertical AIとPhysical AIへの官民投資を推進する方針を示しています。

Vertical AIについては、産業や行政の現場への導入を進め、将来的なPhysical AIの開発・活用につなげる考えも示されています。

つまりVertical AIは、単なる「LLMの応用製品」という話ではありません。

日本の現場に蓄積されたデータ・知識・ノウハウをAIに取り込み、産業競争力そのものにつなげられるか。

ここが重要なのではないでしょうか。

③ Physical AIとは何か

では、Vertical AIの先にあるPhysical AI（フィジカルAI）

Physical AI：センサーなどから現実世界の情報を取得し、AIが状況を認識・判断し、その結果に基づいてロボット、車両、工場設備などを実際に動かすAI

簡単に言えば、

「画面の中で答えるAI」から、「現実世界で動くAI」へ

ということです。

例えば自動運転なら、

周囲のカメラ・センサー
↓
周囲の状況を認識
↓
危険や進路を判断
↓
走行計画を決定
↓
ハンドル・アクセル・ブレーキを制御

という一連の処理を行います。

工場のロボットでも、

センサー
↓
対象物や設備の状態を認識
↓
作業内容を判断
↓
動作を計画
↓
ロボットを制御

という形になります。

つまりPhysical AIでは、AIモデルだけを見ても全体像は分かりません。

AIモデル
＋ データ
＋ センサー
＋ 認識
＋ 判断
＋ 制御
＋ アクチュエータ
＋ ロボット・車両・設備

といった、複数の技術を組み合わせて初めて現実世界で機能します。

政府の「AIロボティクス戦略」でも、今後の競争軸はAIモデルの性能だけでなく、コンピューティング、制御系、駆動系、知覚系を統合する「統合力・運用力」へ変化するとしています。

さらに、日本の強みとして、産業用ロボット、部品・素材・装置のサプライチェーン、実装・運用ノウハウ、品質・安全性、高品質な現場データなどを挙げています。

ここで重要なのは、

Physical AIは「高性能なAIモデルが一つあれば完成するもの」ではない

ということです。

現実世界でAIを動かすには、AI以外にも、センサー、制御、機械、製造設備、通信、電力、安全設計など、多くの技術と産業基盤が必要になります。

④ Physical AIはモデルだけでは成立しない

ここで重要なのは、Physical AIの競争力をAIモデルの性能だけで測ることはできないという点です。

例えば、自動運転やロボットを考えてみれば分かります。

どれだけ優れたAIモデルがあっても、

- 周囲を認識するセンサー
- センサーから得られた情報を処理するエッジコンピューティング
- 状況を判断し、行動を計画するAI
- モーターやアクチュエータを動かす制御系
- 実際に動く車両・ロボット・設備
- 安全に動作させるための仕組み

がなければ、現実世界では何も動かせません。

つまり、

AIモデル
＋ センサー
＋ コンピューティング
＋ 認識・判断
＋ 制御
＋ アクチュエータ
＋ 機械・設備

という複数の技術を統合して、初めてPhysical AIとして機能します。

しかも、現実世界では「正しい答えを出す」だけでは不十分です。

決められた時間内に、正確かつ安全に判断し、実際の機械を動かす

必要があります。

そのため、モデルの性能だけでなく、リアルタイム性、信頼性、安全性、センサーや制御系との統合、現場での運用まで含めた総合的な技術力が重要になります。

実際、政府のAIロボティクス戦略でも、AI・ロボット産業について、AIモデルだけではなく、知覚・認識、制御、駆動などを含めた統合力や、実装・運用能力が重要な競争力になると整理されています。

ここまで考えると、

「最も優れたAIモデルを持つ国が、そのままPhysical AIでも最も強い」

とは限らないことが分かります。

⑤ クラウドとエッジは単純な上下関係ではない

ここまで見てきたように、Physical AIではAIモデルだけでなく、現実世界に近いところでの認識・判断・制御が重要になります。

では、その役割を担うクラウドAIとエッジAIは、「高次」と「低次」という上下関係なのでしょうか。

私は、そう単純には考えられないと思います。

クラウド側では、大規模な計算資源を使って、

- 大量データの学習
- 基盤モデルの更新
- 複雑な推論
- 複数のシステムをまたぐ情報処理

などを行うことができます。

一方、エッジ側では、現場で取得した情報を、

- センサー融合
- 画像・音声などの認識
- 状態推定
- 異常検知
- 予測
- 行動判断
- 経路・動作計画
- リアルタイム処理

などに利用します。

特にPhysical AIでは、通信遅延や通信障害、安全性などの制約があるため、すべての処理をクラウドに送ればよいわけではありません。

その場で認識し、その場で判断し、その場で機械を動かす。

こうした処理は、エッジ側に配置する合理性があります。

つまり、

クラウド＝高次
エッジ＝低次

という単純な上下関係ではなく、

クラウドとエッジが、それぞれ異なる役割を分担しながら一つのAIシステムを構成する

と考える方が、Physical AIの実際の技術構造には近いのではないでしょうか。

そして重要なのは、エッジ側で行われる処理が、単なる「末端の単純作業」ではないということです。

現実世界の状況を認識し、予測し、判断し、必要に応じて行動を決定する。

そこには、Physical AIの重要な知能処理が含まれています。

政府資料では、2040年のフィジカルAI市場を約55兆円、Vertical AI市場を約35兆円とする試算もあります。

経産省の資料では、フィジカルAIを、画像・音声・動画・各種センサーなどを統合し、ロボット等の身体を通じて現実世界を理解し、自律的に動作するAIとして捉えています。なお、この市場推計では自動運転は除外されています。

⑦ そこに日本の既存産業基盤がある

ここまで見てきたように、Physical AIを現実世界で動かすには、

センサー
→ 認識・エッジ処理
→ AIによる判断・計画
→ 制御
→ アクチュエータ・モーター
→ ロボット・車両・製造設備

という、さまざまな技術の組み合わせが必要になります。

では、これらの技術を日本はどの程度持っているのでしょうか。

日本には、

- センサー・画像認識
- 組込み・エッジコンピューティング
- 制御技術
- 産業用ロボット
- モーター・アクチュエータ・減速機
- 工作機械
- 半導体・半導体製造装置
- 自動車・部品
- 製造設備・FA（ファクトリーオートメーション）
- 素材・部品
- 品質管理・生産管理

など、Physical AIを構成する要素と重なる産業が、すでに国内に幅広く存在しています。

もちろん、これだけで「日本がPhysical AIで勝てる」と決まるわけではありません。

重要なのは、これらを個別の産業として持っているだけでなく、

センサー
＋ AI
＋ 制御
＋ ロボット
＋ 製造設備
＋ 現場データ

として、ひとつのシステムに統合できるかどうかです。

ここに日本の製造業が長年培ってきた、現場での実装・改善・品質管理の経験が関係してきます。

つまり、日本の強みを「ロボットが強い」「部品が強い」と個別に見るだけではなく、

Physical AIを現実世界に実装するための産業エコシステムが、すでに存在している

という視点から考える必要があるのではないでしょうか。

では、その産業エコシステムに、もう一つ重要なものがあります。

それが、製造現場に蓄積されたデータと暗黙知です。