トヨタなど自動車、製造業衰退から見る理系教育は正しかった？金融リテラシーが必要では？

「生成AI＝頭脳」という発想のまま、フィジカルAIを語っていませんか？　

現実世界では、頭脳だけでは一歩も動けませんよ。
物理未履修の私文さん達は、理解できるかな？◎笑

文科省の応用基礎モデルカリキュラムには、AI基礎として「認識」「予測・判断」だけでなく、「身体・運動」まで含まれています。しかも応用基礎レベルは、制度上、人文・社会科学系の学生も対象です。

文系学生が全員エッジAIを実装できる、という話ではありませんが…

ただ、少なくとも「AI＝生成AIで文章を書く程度」「フィジカルAI＝ロボットの手足の話」という理解よりは、はるかに先を行っているでしょう。
　

エデュでトンチンカンな投稿を繰り返している私文さん達よりは、エッジAIという概念も含めて、フィジカルAIを考える土台くらいは身につくのではないでしょうか。

>中国と同じことすらできない技術力なのに何先進国ぶってるの？

日本には日本の得意分野があり、中国には中国のそれがあります。それぞれ補い合い、時には競い合い、また技術交流することにより、政治的には価値観が違う国同士でも時には緊張をはらみながらも付き合っていけるものでは？
上記のことを理解している人なら、＂中国と同じことすらできない技術力なのに＂、などという思考には陥らないと思います。
すべてにおいて我々の方が上という傲慢さが今まで何をもたらしてきたのか歴史から学びましょうよ。

手足のスペックを決めるのは頭脳だよ。頭脳が使いこなせない手足は、いくら性能がよくてもコスト高になるから使われない。パーツの良さについて熱く語っているけど、システム全体で最適化しないと意味がない。

「頭脳が手足を使いこなす」という発想だけでフィジカルAIを語ると、単純化しすぎです。

私文脳にも分かりやすい、とっても簡単な例を挙げます。

ロボット掃除機は、センサーで周囲を認識し、本体側で即座に判断して、モーターを制御して動きます。


いちいち巨大なクラウドAIに判断を仰いでいるわけではありません。　

例えば障害物を感知した場合、　

① クラウドに送信 → AIが判断 → 通信・処理のタイムロス → 停止・回避
よりも、

② 本体のエッジAIで判断 → 瞬時に停止・回避
の方が、現実世界の機械には適しています。

だから、生成AI・基盤モデルだけでなく、エッジAI、センサー、制御、アクチュエータまで含めて一つのシステムとして考える必要があります。

「頭脳が一番大事」という一言で片付ける前に、そもそもフィジカルAIでなぜエッジAIが注目されているのかを調べてみると、もう少し構造が見えてくると思いますけどね。

さて、ロボット掃除機よりはるかに収益性の高い産業用ロボット。

この凄さは、私文脳には理解できないのかなぁ〜

「AI＝巨大な頭脳」だけを見ていると、こういう現場で稼ぐAIの価値が見えにくいのかもしれませんね。


↓以前の投稿より

> 投稿者: 製造業には、金棒 (ID:VwkIXEiW/uQ)
投稿日時：2026年 08月 26日 11:34

FANUC自身も、単に「壊れない」だけを追求しているわけではありません。

「壊れる前に知らせる」「壊れてもすぐ復旧できる」という方向に進み、AI Servo MonitorやZDTによる予知保全まで展開しています。

「壊れない」に「壊さない・止めない」まで組み合わせる。
なかなか強い戦略ですよね。

やはりパーツの議論しかできなんだね。

システムは何かしらの目的で作られるのだけど、その目的を実現するためにコアとなるAIが頭脳として旗振って手足に指示を出すのだよ。ただし、些細な情報までコアAIに上げられて困るので、手足に閉じたことはエッジAIで処理してね、となっただけ。

エンジニア集団であるという強固なアイデンティティを持ち、部品の外部調達に頼るのではなく、自社で開発・製造して技術を内製化する垂直統合主義を貫いている。

2025年通期の研究開発費は約1.3兆〜1.4兆円規模に登る。

単年の純利益と同等かそれ以上の金額をR&Dに投じる年が多く、短期的な利益確保よりも将来の技術覇権を最優している．

エンジニア数は12万人を超え、世界中の自動車メーカーの中でも群を抜く開発体制を整備している。特許出願数はグローバルで7万件以上にのぼる。