【《理系目線》のフィジカルAI】国家戦略を考える

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。

⑧ さらに製造現場にはデータと暗黙知がある

⑦→日本にはPhysical AIを構成するさまざまな産業基盤があることを見てきました。

しかし、日本の強みはハードウェアだけではありません。

製造現場には、長年の生産活動を通じて蓄積された大量のデータと、熟練者の経験・ノウハウがあります。

例えば、

- 設備の稼働データ
- 加工条件
- 品質データ
- 不良・故障履歴
- センサーから得られるデータ
- 生産工程のデータ
- 熟練者の判断や作業手順
- 品質を安定させるための「コツ」
- 異常を察知する経験則

などです。

特に重要なのが、単純に数値化されていない「暗黙知」です。

「この音なら設備の調子がおかしい」
「この状態なら加工条件を少し変える」
「この製品は、この工程で不良が出やすい」
「この作業は、この順番で行った方が品質が安定する」

といった、熟練者には分かっていても、従来はデータとして扱いにくかった知識です。

これをAIが扱える形に整理・構造化できれば、

熟練者の経験
→ データ化
→ AIによる分析・判断
→ 現場への実装
→ 新たなデータの蓄積

という循環を作ることができます。

これは、単に「過去のデータをAIに読ませる」という話ではありません。

AIを現場に実装し、その結果として生まれた新しいデータを再びAIに戻す。

つまり、

実装
→ データフィードバック
→ モデル更新
→ 再実装

という継続的な改善サイクルを構築することが重要になります。

実際、経産省の資料でも、日本の産業現場に蓄積された熟練者の勘、段取り力、品質の作り込み、カイゼン力などの暗黙知を重要な知的資産として捉え、現場データのAI-Ready化とVertical AIの社会実装を進める方向が示されています。

つまり、日本の強みを考えるとき、

「日本にはロボットやセンサーがある」

だけでは不十分です。

「ロボットやセンサーが存在する現場に、長年蓄積されたデータと暗黙知がある」

ことまで含めて考える必要があります。

そして、この現場データ・暗黙知とVertical AIが結びつき、さらにロボットや設備を動かすPhysical AIへつながると考えると、日本の既存産業基盤の意味が変わってきます。

投稿者: 内訳 (ID:K7jWrM3.wBU)
投稿日時：2026年 08月 29日 18:06
この書き込みは空間経済学さん (ID: 4YYpCV/K34Q) への返信です
まず、そもそも「コンテンツ」とは何か。

経産省の定義では、映画、音楽、演劇、文芸、写真、マンガ、アニメ、コンピューターゲームなど、人間の創造的活動によって生み出される、教養・娯楽に属するものを指します。つまり「コンテンツ」はかなり広い概念です)( 経済産業省)


そして今回の政府資料を見ると、33.7兆円という数字の中身は、
ゲーム：24.5兆円
アニメ：3.3兆円
マンガ：1.6兆円
音楽：3.0兆円
実写：1.3兆円
で、合計約33.7兆円。しかもこれは2033年度までの官民投資額（想定）です。

⑨ Vertical AIとPhysical AIを組み合わせられる

Vertical AIとPhysical AIは、別々の技術として考える必要はありません。

むしろ、両者を組み合わせることで、AIの価値はさらに大きくなるのではないでしょうか。

Vertical AIが、

「その業界では、何をすべきか」

を理解するAIだとすれば、

Physical AIは、

「それを現実世界で実行する」

AIと考えることができます。

例えば製造業なら、

製造現場のデータ・ノウハウ
↓
Vertical AIが工程や設備の状態を分析
↓
何を改善・変更すべきか判断
↓
Physical AIがロボットや設備を動かす
↓
結果として新たな現場データが生まれる
↓
そのデータを再びAIに戻す

という循環が考えられます。

つまり、

Vertical AI＝業界・現場の知識と判断

Physical AI＝現実世界への実行

という関係です。

この二つがつながることで、

データ
→ AIによる判断
→ 現実世界での実行
→ 結果データ
→ AIによる改善

という、継続的に学習・改善するサイクルを構築できます。

例えば工場なら、単に「不良品が発生する可能性が高い」とAIが教えてくれるだけではなく、

異常を検知
→ 原因を推定
→ 製造条件を変更
→ ロボット・設備を制御
→ 品質を確認
→ 結果をデータとして蓄積

というところまでつなげることができます。

ここまで来ると、AIは単なる「情報処理ツール」ではありません。

産業そのものの中に入り込み、現実の生産活動を継続的に改善する仕組み

になっていきます。

そして、この構造を考えると、

Vertical AI × Physical AI × 現場データ × ロボット・製造設備

という組み合わせに、日本の既存産業基盤を活用できる可能性が見えてきます。

では、これは単なる技術者の構想なのでしょうか。

実際に、日本政府はこの方向をどのような国家戦略として位置づけ、企業はどのように動いているのでしょうか。

⑩ 政府・企業も実際にこの方向へ動いている

ここまでの話は、単なる技術者の理想論なのでしょうか。

実際には、日本政府もすでにこの方向へ動き始めています。

経済産業省は2026年、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」を開始しました。

その中で経産省は、日本の裾野の広い産業を生かした現場データの利活用によるPhysical AIの実現を、日本の勝ち筋の一つと位置づけています。

さらに、2026年のAIロボティクス戦略では、

- AIモデル
- データ
- コンピューティング
- 知覚・認識
- 制御
- 駆動系
- ロボット
- 実装・運用

を含む産業システム全体で競争する方向が示されています。

そして日本の強みとして、

世界有数の産業用ロボット
＋ 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

が挙げられています。

さらに重要なのが、現場データを核にした循環です。

AIロボットを現場に導入
↓
現場データを取得
↓
AIモデル・システムを評価・改善
↓
性能向上・コスト低減
↓
さらに導入・横展開
↓
またデータが蓄積される

というサイクルを作ろうとしています。

実際、経産省・NEDOのGENIACでも、2026年度から製造業データ等のAI-Ready化とロボット基盤モデルの研究開発が支援されています。

つまり、

現場データ× Vertical AI× Physical AI× ロボット・製造設備

という、ここまで見てきた方向性は、すでに政策として具体的な研究開発・社会実装に移されています。

そして企業側でも、製造業やロボティクスなどの現場データを活用したAI、マルチモーダル基盤モデル、ロボット基盤モデルなどへの取り組みが進んでいます。

ここまで来ると、

「日本は巨大LLMを作れない
→ 海外LLMを使うしかない
→ だから日本は川下に行くしかない」

という単純な一本道では、現在進んでいる政策や産業の動きを十分に説明できません。

もちろん、巨大な基盤モデルや計算基盤の重要性がなくなるわけではありません。

問題は、

「その上に、日本はどのような産業レイヤーを構築できるのか」

です。

次に、これまで見てきた技術構造と、実際の政府・産業の動きを踏まえて、

「海外LLM依存＝日本は川下」

という見方が本当に妥当なのかを考えてみたいと思います。

⑪ だから「海外LLM依存＝日本はGoogleの手足＝川下」とは限らない

ここまで見てきたことを踏まえると、

「海外の基盤モデルを利用する」
＝「日本は川下になる」

と単純に考えることはできないのではないでしょうか。

そもそも日本も、すでに国策として国産LLM・基盤モデルの開発と育成に取り組んでいます。

例えば政府は、ガバメントAIに国内企業が開発したLLMを試験導入し、2026年にはNTTデータ、ソフトバンク、NEC、富士通、Preferred Networksの5社のモデルを選定しています。

これは単に「日本語が得意なAIが欲しい」という話ではありません。

政府自身が、

国産AIの育成・強化
＋ 民間投資の促進
＋ 日本の自律性の確保

を目的として掲げています。

また、生成AIの基盤モデルについても、政府はGENIACなどを通じて、国内でのモデル開発、データセット構築、計算資源の確保などを支援してきました。

つまり、

「日本は海外LLMを使うしかない」

という状況を前提に国家戦略を考えているわけではありません。

もちろん、現時点で海外の巨大基盤モデルが持つ性能や規模を無視することもできません。

だからこそ、

海外の優れた基盤モデルを利用する
＋
国内でも重要な基盤モデルを開発・育成する

という両面の戦略が現実的でしょう。

そして、さらに重要なのは、基盤モデルだけで日本のAI産業の価値が決まるわけではないことです。

仮に海外のLLMを利用したとしても、その上に、

日本の産業データ
→ Vertical AI
→ エッジAI
→ センサー・認識
→ 制御
→ ロボット・製造設備
→ Physical AI

という日本独自の産業レイヤーを構築することができます。

逆に、国産LLMを開発したとしても、それだけでPhysical AIが完成するわけでもありません。

重要なのは、

基盤モデル× 日本独自のデータ× Vertical AI× エッジAI× センサー× 制御× ロボット× 製造設備

を、どのように組み合わせて産業競争力につなげるかです。

したがって、

「海外LLMに依存する
→ 日本はGoogleの手足になる
→ 日本は川下に行くしかない」

という一本道のシナリオにはなりません。

問題は「誰のLLMを使うか」だけではなく、

その上に日本がどれだけ独自の技術・データ・産業システムを構築し、付加価値を取れるのか。

そして重要技術については、

どこまで国内で持つべきなのか。

この二つを分けて考える必要があります。

そう考えると、AI戦略は

「国産LLMか、海外LLMか」

という二択ではありません。

国産基盤モデルを育てながら、海外の技術も活用し、日本が強みを持つVertical AI・Physical AI・製造現場へつなげる。

これもまた、日本のAI国家戦略の一つの形ではないでしょうか。

LMMって何かわかってないでしょ。フィジカルAIと一緒に議論する意味がわからない。

LMM（Large Multimodal Model）のことだとすれば、LMMとPhysical AIを一緒に議論する意味は普通にありますよ。

LMMはテキストだけでなく、画像・動画・音声など複数の情報を統合して理解・推論するモデルです。

Physical AIでは、

カメラ・センサー
→ マルチモーダルモデル
→ 状況認識・推論
→ 行動計画
→ 制御
→ ロボット・車両

という形で接続できます。

もちろん、LMMそのものがPhysical AIという意味ではありません。

今回⑪で言っているのも「LMM＝Physical AI」ではなく、

基盤モデルを、Vertical AI・エッジAI・センサー・制御・ロボットなどとどう組み合わせ、Physical AIにつなげるか

という話です。

つまり、別物だからこそ、どう接続するかを議論しているわけですね。

なので「LMMとPhysical AIを一緒に議論する意味がわからない」というのは、少し論点が違うのでは？