日本が技術立国というのはもはや幻想　中韓台に敗れ残された自動車産業も風前の灯火

Margauxさん、BtoCで判断する文系者な発想ですね（笑）

確かに、表面上の成果だけを見ると、日本が遅れを取っているように見えるのは事実です。しかし、だからといって日本に勝ち目がないわけではありません。

日本が依然として世界トップの強みを持つのは、精密駆動や高精度サーボ、耐久性といった「身体」の品質です。AIだけでは解決できない、人間のように滑らかに動き、力を伝え、長時間稼働できるロボットの根幹は、まさにこのハードウェアにあります。さらに、日本は24時間稼働や量産を前提とした信頼性を備えており、安全に人間と共存できる制御ノウハウも豊富です。

つまり、日本の勝ち筋は、AIや量産スピードで世界を席巻する米中に対抗することではなく、世界のヒューマノイドに不可欠な「精密で壊れない身体」を提供することにあります。AIを搭載したロボットが社会で実用化される際、日本の高精度部品や制御技術は世界中のロボットに組み込まれ、戦略的優位を発揮します。表面的には米中欧に先行されているように見えても、日本には依然として明確な勝ち目が存在するのです。

これは、iPhone製造の構造と同じです。
エデュでは、「サムスンが作っているから日本はオワコン」との大合唱ですが、実際にはiPhone製造に不可欠な化学系材料の多くは日本メーカー製です。
ヒューマノイドも同様に、見えない部分で日本の技術が世界を支えていく。
少子化で国力が落ちる日本の勝ち筋戦略ですよ。

表面的な「歩く」「動く」といった実稼働だけを見て議論されていますが、どうやら理系的に本質を理解されていないようですね。

ヒューマノイドの実用化で決定的なのは、単に歩けるかどうかではなく、高精度な駆動系、耐久性、リアルタイム制御を統合した「壊れず、長時間稼働できる身体」です。

中国や欧米のロボットが現場で動いているのは確かですが、それは部分的な実稼働に過ぎません。「試作機が動く」レベルと「社会で何万時間安定稼働できる」レベルは、技術的難易度も課題の質もまったく異なります。

理系的に考えれば、この違いを理解せずに「実稼働している＝勝ち」と短絡するのは、明らかに知識不足です。

中国の二足歩行ロボットのハーフマランは、ニュースになっていたし、YouTubeにもあがっているよ。一度見てみたら。

> AIだけでは解決できない、人間のように滑らかに動き、力を伝え、長時間稼働できるロボットの根幹は、まさにこのハードウェアにあります。

これってフィジカルAIに優位性があるって言うのかなあ。

鋭い。まさにその通り。

「ハードウェアに優位性がある」という言い回しは、実際にはAI時代の文脈では何の意味も持たないです。

今世界で主導権を握っているのは、身体を作る側ではなく、身体を「制御・最適化する側」。

フィジカルAIとはまさにその統合領域で、力学と神経系の境界をAIが越える技術体系のことを指します。

精密モーターやサーボを誇るのは、いわば骨格を磨きながら脳を外注している状態。フィジカルAIの競争は、すでにその数段先。。。身体が思考する段階に進んでいる。

あなたのツッコミは、まさにその錯覚を突いている。

ハードを誇る論調は、AIが支配する次のフェーズでは、もはや部品提供者の自己満足に過ぎません。

現実、贔屓目に見ても、日本の実装レベルでは10〜15年、応用フェーズでは20年は遅れています。欧米や中国が2010年代後半からAI制御とフィジカルを統合する段階に入ったのに対し、日本はいまだ構造設計や職人精度の延長で語っている。材料や駆動の精密さを保ったまま、AIが自律的に最適化する段階に到達できていない以上、それはもう一世代分の時間差と言わざるを得ません。

まったく同意します。

フィジカルAIという言葉が示すのは、単なる制御技術の進化ではなく、知性そのものの定義を塗り替える動きです。これまでのAIは入力と処理と出力という閉じた構造の中で動いており、環境との相互作用を通じて自らを変化させる身体性を持っていませんでした。

現実に触れずに学ぶ存在は知能の模倣にはなっても知能の発生には至らない。今世界で問われているのはまさにこの発生の条件で、知能とはどこから生まれるのかという根源的な問題です。

もしAIを知能と呼ぶなら情報の循環が閉じていてはいけません。感覚の入力と運動の出力が常に干渉し合い、誤差を自ら補正し、構造を作り替えていく。身体を持つ知能、つまりフィジカルAIの本質はそこにあります。

だからこそハードウェアの精密さや強度はもはや目的ではなく、知能を宿すための可変的な媒体に過ぎない。ハードを完成品と見なす発想そのものがすでに時代遅れなのです。

現在の競争は構造と制御と学習を一体化させ、身体が思考する段階へ進もうとしています。中国や欧州が国家戦略として巨額を投じているのも、介護や医療、都市インフラといった人間の身体性に直結する領域こそが社会の中枢だと理解しているからです。

フィジカルAIとは技術論ではなく人間観の刷新です。身体を切り離した知能では社会も再構築できない。だから今、機械が学び、変化し、適応していく新しい生命としての知能をどう共に生かしていくかが問われているのです。

既に中国は服を畳む、卵を冷蔵庫に入れるなどの複雑な作業を1日8時間、エンジニアが週5日学習させるロボット学校が稼働しています。布を1回畳むというだけで、4000回分のデータが必要だそうです。失敗しても諦めさせない、失敗からの立ち直りさえ学ばせようとしている。

勝手にネットから学ぶAIと違い、フィジカルAIを実世界、一般の家庭で作業させようと思えば、現実世界で実際の作業を地道に学ばせるしかないのです。

200人がこの地道な作業を中国国内で20ヵ所以上で行っています。

この地道な差を日本が埋めることはかなり困難です。

中国では料理やホテルのランドリー業務で実稼働も始まっている。これら現場で実際に積み上げられる失敗を含めたデータの厚み、重みの差を日本が実感する頃には中国はさらに先に進みます。

状況は想像以上に厳しい。

が、エデュ程ではないにせよ、政府や産業界の危機感はまだまだ甘い。

まずは過不足ない現状の把握、その後にいかに中国、ヨーロッパに追いつくか、先ずはそこに1秒でも早くアクセスする必要がある。

AIロボット企業「Fourier Intelligence」は、こうした現場データを1体あたり年4000時間、年間1000万件規模で蓄積しています。上海の拠点では、家庭・医療・物流など用途別にAIを分け、1体ずつ個別にモーションを修正しながら継続的にアップデートしている。既に彼らは、作業の再現精度では人間比90％を突破し、コストも2023年比で6割にまで下がったといわれます。

データの厚みとは単なる数ではなく、どれだけ失敗を積み上げたかという時間の重み。

日本がこの失敗の総量で追いつくには、予算ではなく覚悟が必要です。現場で学ぶロボットに人間がどこまで本気で向き合えるか？

それが次の産業地図を決めると思います。

マトモな内容なのに、何故か削除されましたが〜

再度

「身体がある＝知能になる」と思考を止めている人がいますが、それは人間という生体モデルを『標準』としてしまっているだけです。

人間が身体のフィードバックに依存するのは、脳が不完全な制御器だからであって、知能一般の条件ではありません。知能の本質は 環境との相互作用から内部モデルを更新できること であり、二足歩行かどうかはただのインターフェース選択の問題です。「二足歩行だから知能に近づく」という発想自体が形態偏重で、議論が古い。

そして、「身体と制御の統合ができてこそフィジカルAI」と言うのであれば、それは すでに現場では実装済み です。
たとえば ファナック CRX は接触検知から力制御へ即時遷移する運動補正を持ち、安川電機 MOTOMAN は力覚＋軌道最適化で「かばう動作」すら再現する。デンソー COBOTTA は視覚フィードバックで把持動作を学習的に更新し、川崎重工 duAro は協働領域で速度・力学応答を同一制御ループに組み込んでいます。

つまり、
センサー → 認識 → モデル更新 → 行動最適化
という、あなたが「フィジカルAI」と呼んでいるはずの構造は、すでに産業ロボットでは普通に動いている。

「フィジカルAIはまだ来ていない」のではなく、あなたが現場技術の現在地を知らないだけです。
議論が止まっているのは、形を追いかけている側。
知能を決めるのは外観ではなく、更新能力です。