フィジカルAI（Physical AI）とは？生成AIとの違い・特徴や仕組み・活用例を解説

最終更新日:2026/01/26

フィジカルAI（Physical AI）とは？

フィジカル AI（Physical AI）は、カメラや各種センサーで周囲の状態を把握し、ロボットや車両などの機械を制御して現実世界のタスクを実行するAI技術です。生成AIがテキストや画像などのデジタルコンテンツを出力するのに対し、フィジカル AIは「動く」ことが前提になります。

イベントCES 2025のキーノートで、NVIDIAのCEOであるJensen Huang（ジェンスン・ファン）氏がフィジカル AIへのシフトを示唆したこともあり注目が集まっています。

本記事では、フィジカル AIの定義から生成AIとの違い、仕組み、開発・導入の進め方までを整理し、活用分野や企業の導入例も紹介します。「どの業務に向くのか」「導入にあたり何を準備すべきか」などを知る上で役立つ情報をまとめていますのでぜひご覧ください。

フィジカル AI（Physical AI）とは

「フィジカル AI（Physical AI）」は、物理的AI技術のことです。定義は「生産ラインのロボットや自動運転車といった物理空間で稼働する自律型のAIシステムが、環境を把握した上で複雑なタスクを実行するためのAI技術」です。

2025年1月にアメリカのラスベガスで開催されたイベント「CES2025」において、NVIDIA の創業者 Jensen Huang（ジェンスン・ファン）氏は、ロボットAIの基盤技術を無償で提供する予定であることを公表しました。

CESでの基調講演で、近い将来ヒト型ロボットや自動運転技術の市場拡大が期待されると話し、これまでの生成AIとは異なる物理的なAI技術への開発も進めていく見通しが明らかになっています。

生成AI（Generative AI）との違い

生成AI（Generative AI）は、学習データから言語や画像のパターンを捉え、文章作成や要約、画像生成などの情報処理を支えます。出力はテキスト、画像、コードといったデジタルデータが中心です。

一方、フィジカル AIは、センサー入力をもとに状況を理解し、移動、把持（物体をつかむ動作）、検品などの作業を行うための制御信号を生成し、現実世界の機器を動かします。

違いは次の通りです。

目的	情報の生成・整理／現実世界の作業の自動化・自律化
主な出力	デジタルコンテンツ／動作・制御（機械の挙動）
必要要件	データ品質と推論精度／センサー、駆動機構、リアルタイム処理、安全設計
評価軸	内容の妥当性／安全性、再現性、遅延、耐環境性

なお、現場では生成AIとフィジカル AIを組み合わせるケースも増えています。例えば、作業指示の理解や対話は大規模言語モデル（LLM）が担い、実際の移動や操作はフィジカル AIが担うといった役割分担です。

フィジカル AIの特徴

フィジカル AIの特徴は、デジタル空間での推論結果を出力するだけでなく、現実世界の制約の中で「安全に動かす」点にあります。周囲の状況は常に変化するため、センサーによる環境把握、リアルタイム処理、ロボット制御が一体になって動きます。

フィジカル AIを構成する主な要素は次の通りです。

センシング	カメラ、LiDAR（レーザーで距離を測るセンサー）、力覚センサーなどで環境と接触状態を取得
認知・判断	マルチモーダルAIや大規模言語モデル（LLM）などで状況と目的を解釈
計画・制御	経路計画や動作計画を立て、制御器で安全な動作に落とし込む
通信・エッジ処理	現場近くで低遅延に処理し、環境の変化に追従する
シミュレーション	学習と検証を仮想空間で回し、現場投入前のリスクを減らす

その上で、NVIDIAの「Cosmos（コスモス）」や「Omniverse（オムニバース）」は、シミュレーションとデータ生成を加速する代表的な基盤として位置づけられます。以下でそれぞれを解説します。

Cosmos プラットフォーム

NVIDIAの物理AI開発プラットフォーム「Cosmos（コスモス）」は、重力や慣性、摩擦といった物理世界の法則を学習した大規模基盤モデルです。AIエージェントやロボット、自律型システムなどの大規模AIモデルを、効率的に開発・応用するために設計されたエコシステムで、物理世界の法則や因果関係を学習、再現するためのモデルです。物理空間でAIエージェントなどがシミュレーションを繰り返し訓練して性能を上げることができます。

フィジカル AIが物理空間で機能するためには、従来の情報空間とは別の新しい学習データが必要です。しかし、すべての新しいアクションに対して現実のデータを収集することは現実的ではありません。

そこで、Cosmos という大規模世界モデル基盤を用いることで、リアルなデータを生成できるようになります。例えば、自動運転車が異なる天候の路面を走行する合成データを生成することで、多様なシミュレーションを実現できます。

また、理論的にはあらゆるシナリオをAIが学習できるため、これまで見落とされてきた致命的な事象やリスクへの効果的な対策もカバーできます。

Omniverseの高度なシミュレーション環境

前述のCosmosを活用したアプローチでは、仮想空間で生成されたデータのリアリティや整合性に課題が残されています。そこで、より高精度なデータの創出を目指すために、NVIDIAが開発した物理シミュレーションのためのオープンプラットフォーム「Omniverse（オムニバース）」が使われます。

Omniverseは、仮想環境と物理世界のデータを結びつけ、複数のツールやデータと連携しながら物理的なシミュレーションを実行します。Omiverseによって物理世界の正確な空間シナリオを構築し、それをCosmosに出力することでよりリアルな物理空間の合成データを簡単に生成することが可能です。現実では危険であったり非効率であったりした検証であっても、安全かつ高速にシミュレーションできるため、テスト検証が飛躍的に加速します。

実際に、NVIDIAが公開したデモ動画では、自動運転走行の映像を用いて複数のシナリオを展開しています。少ないデータからよりリアルな世界の学習が可能となるため、ハードウェア開発や自律型プロダクトの普及を促すと考えられます。

フィジカル AIの仕組み

フィジカル AIは、仮想空間で学習・検証を行う段階と、現実空間で推論して動作する段階が連動して成り立ちます。仮想空間では、多様な条件を再現したシミュレーションを用意し、強化学習や模倣学習（人の動作を手本に学ぶ手法）を繰り返すことで、現実の物理法則を前提とした動作を身につけていきます。

現実空間での処理は、次のようなループになります。

１．センシング

カメラ、LiDAR、IMU（加速度や角速度を測るセンサー）などで周囲を計測する。

２．認識・状態推定
物体検出や距離推定を行い、SLAM（自己位置推定と地図作成を同時に行う手法）などで現在の状態を推定する。

３．計画
目的に応じて経路計画や動作計画を立てる。

４．制御
アクチュエータへ制御信号を出し、移動や把持などの動作を実行する。

５．フィードバック
結果をセンサーで再取得し、次の判断に反映する。

また、シミュレーションで学んだ動作が現場でそのまま通用するとは限りません。摩擦、照明、センサーのノイズ、部品の個体差などの影響でズレが生じるため、現場ログを収集して学習データに戻し、検証と改善を繰り返す運用が重要になります。

フィジカル AIの使い方

フィジカル AIを使って自律型AIモデルを構築する際には、おおまかに以下の流れで進められます。

Omniverseにおける3D環境の構築：合成データを生成するための仮想空間を構築
合成データの生成：Omniverse Replicator などを用いてリアルなデータを生成
トレーニングと検証：モデルの強化学習によるスキルの洗練
展開：ロボットや自動運転車の本体へシステムを組み込んで実行

フィジカル AI 導入事例

NVIDIAによるフィジカル AIの普及は、単にAI技術が高度化するだけにとどまらず、ビジネスモデルや社会システムに変革をもたらす可能性があります。ここでは、フィジカル AIの具体的な導入事例を紹介します。

ロボットAIの高度化

フィジカル AI は、さまざまな環境下で運用されるロボットの能力を高度に発展させることに貢献します。例えば、工場や物流倉庫で作業を行うAMR（自律走行搬送ロボット）では、センサーから直接フィードバックを受けることで、より複雑な状況下であっても人間を含む障害物を避けての移動が可能となります。

また、ヒト型ロボット（ヒューマノイドロボット）のトレーニングに導入することで、人間の動きに似た細かな作業もできるようになります。介護や接客に加え、リスクの高い危険区域での作業や、クリーンルーム内のタスクといった人間が立ち入ることが難しい環境でも役立つでしょう。

自動運転のさらなる進化

自動運転車の技術は日本国内でも導入が進められています。フィジカル AIでトレーニングすることで、より柔軟かつ適切な運転を自律的にナビゲートすることが可能です。センサーが歩行者や障害物を正確に検知し、交通状況や天候に応じた車線変更など、多様なシナリオに対して柔軟に対応できます。

自動運転の精度が高まれば、物流業界においても移動にかかるコストや時間の削減、渋滞や交通事故の減少といった効果も期待できます。

医療支援ロボット

医療分野でもフィジカル AIの導入が進められています。特に活用が期待されるのは手術支援ロボットで、医師の精細な手作業を実現できるようになるかもしれません。例えば、極細の糸での縫合や、血管内のカテーテル挿入といった精密手技を、支援ロボットに自律的に学習させ、繰り返しシミュレーションすることで外科医の補助ロボットとして活用が見込まれています。

将来的には、医療業界における人手不足の解消や、遠隔診断による治療の促進などに貢献すると考えられます。

建設・インフラ点検

建設現場やインフラ保守では、屋外での段差や傾斜、風雨など条件が変わりやすく、人が立ち入りにくい場所もあります。フィジカル AIを搭載した移動ロボットやドローンが、カメラやLiDARで設備の状態を計測し、ひび割れや腐食などの異常候補を検知しながら点検経路を自律的に調整する用途が考えられます。点検結果をデジタルツインに反映させれば、補修計画や作業手順の検討にもつなげやすくなります。

飲食・サービス業での現場支援

飲食店や商業施設では、人の流れやレイアウトが時間帯で変わるため、決められたルートだけでは対応が難しい場合があります。フィジカル AIを用いると、混雑状況や障害物を把握しながら配膳、下膳、巡回、簡易清掃などの作業を状況に応じて切り替えやすくなります。音声対話や案内文の生成は生成AIが担い、移動や物の受け渡しはフィジカル AIが担うといった組み合わせも想定されます。

災害対応・危険作業

災害現場や有害物質を扱う現場では状況が刻々と変わり、視界不良や瓦礫など不確定要素が増えます。フィジカル AIを搭載したロボットが周囲の危険度を推定しながらルートを選び、捜索、状況把握、物資搬送などを支援する用途が検討されています。完全自律が難しい場面でも、遠隔操作と自律行動を組み合わせることで、人の立ち入りを減らしながら作業を進めやすくなります。

社会への浸透・影響

AI導入に関する安全基準や規制が整備されれば、人とロボットが同じ空間で協働する場面は増えていくと考えられます。製造や物流に限らず、ビル管理、清掃、受付、見守りなど、現場ごとに異なる手順を状況に応じて切り替える作業でフィジカル AIの適用が広がるでしょう。

また、ロボットをサービスとして提供する「RaaS（Robot as a Service）」の普及が進めば、初期投資を抑えつつ運用データを蓄積しやすくなります。運用データが増えるほど、学習と検証のサイクルを回しやすくなり、現場環境に合わせた改良も進むと期待されています。

フィジカル AIのパートナー企業と活用事例

フィジカルAIは、すでに世界中の企業で導入や検証が進められています。ここでは、パートナーシップ企業における活用事例を紹介します。

製造業・産業オートメーション分野

製造業では、さまざまなところでフィジカル AIの導入や活用が進められています。

フォックスコン（Foxconn）は、OmniverseやIsaacなどを活用し工場のデジタルツインを構築し、ヒューマノイドロボットやAGV（無人搬送車）の動作を仮想空間でシミュレーションしてから現場へと展開しています。

自動車メーカーであるヒョンデ（Hyundai）やメルセデス・ベンツ（Mercedes-Benz）でもヒューマノイドロボットを仮想空間でシミュレーションし、生産ラインへの導入適合性について検証しています。ゼネラルモーターズ（GM）は、全工場へOmniverseを導入し、溶接や搬送といったのオペレーションの効率化を図っています。

物流・倉庫分野

物流業界でも倉庫内業務から配送まで、幅広い作業におけるフィジカル AIの導入が進められています。ドイツKIONグループのデマティック（Dematic）は倉庫や流通施設向けの自動化技術を提供しており、搬送ロボットを仮想空間でシミュレーションしながら、新たな物流ソリューションを開発しています。

また、BMW発のスタートアップであるidealWorksは、倉庫内や工場での資材運搬に特化した自律移動ロボットシステムを提供しています。

ロボット開発分野

ロボット開発分野において、前述したCES 2025で、NVIDIAのCosmosプラットフォームを採用した企業が紹介されました。
1X（ワンエックス、旧：Halodi Robotics）は、人間の形に近いロボットを開発し、遠隔操作と自律行動を組み合わせたモデルを展開しています。Agility Robotics、Figure、Uberなども紹介されています。
また、NVIDIA自身も、これらの企業への出資や他社企業との共同開発を通して、フィジカル AIの社会実装を牽引しています。

フィジカル AIの課題と今後の展望

フィジカル AI の実用化が進む一方で、最大の課題は安全性です。ロボットや自動運転は誤作動がそのまま事故につながるため、停止条件や速度制限、冗長センサー、非常停止などのフェイルセーフ（異常時に安全側へ倒す仕組み）を前提に設計する必要があります。屋外や人と同じ空間で動かす場合は、環境変化や人の動きを踏まえたリスク評価と検証が欠かせません。

次に、セキュリティ面のリスクも増えます。通信で接続されたロボットや車両は、侵入や改ざんが起きると物理的な被害が発生し得ます。機器の認証、通信の暗号化、ソフトウェア更新の管理など、ITとOT（Operational Technology、設備制御）の両面で対策が必要です。

また、シミュレーションで学習したモデルは現実世界と完全には一致しません。摩擦や照明条件、センサーのノイズ、部品の個体差などでズレが生じるため、現場ログを収集して学習データに戻し、継続的に検証する運用が求められます。

加えて、計算資源と消費電力も課題になりやすい領域です。高精度シミュレーションや大規模モデルの推論にはGPUなどの計算資源が必要となり、電力、冷却、設置スペース、運用コストの負担が増えます。用途によってはエッジ側で処理を完結させる構成や、省電力化を前提としたモデル設計が重要になります。

さらに、特定企業による独占や市場競争に関する懸念に加え、責任分界点や標準化、規制整備も論点になります。どこまでを自律判断に任せるか、事故時の責任をどう扱うかといった点は、業界ごとの運用ルールと合わせて整備されていくでしょう。

まとめ

フィジカル AIは、物理世界におけるタスク実行や問題解決を目指して開発が進められているAI技術です。物理的な法則を理解した上で、環境や状況に応じて行動できるようになれば、より多くの場面で自律型のAIシステムの活躍が期待されます。

世界中のさまざまな企業が、フィジカル AIを取り入れ、革新的な技術開発を進めています。生成AI、AIエージェントの次の段階にあたるフィジカル AIの進化発展に注目が集まっています。
アイスマイリーでは、生成AIサービス比較と企業一覧を無料配布しています。自社に最適な生成AIサービスの導入・運用に向けて、この機会にぜひご利用ください。

生成AIのサービス比較と企業一覧

よくある質問

フィジカルAI に注力しているNVIDIA 以外の企業は？

NVIDIAがフィジカル AI分野をリードする一方で、世界中で同様の領域に注力する企業が登場しています。代表的な企業とその取り組みは以下の通りです。

Tesla（テスラ）：人型ロボット「Optimus」の開発
Google（Alphabet）傘下のロボティクス企業 Intrinsic：産業ロボット向けのAI制御プラットフォーム開発
Amazon：倉庫内の物流ロボット「ブルージェイ」やドローン配送
Agility Robotics：二足歩行ロボット「Digit」の開発

上記企業はそれぞれ異なる分野でフィジカル AIの実用化を進めており、今後の市場競争や技術連携が注目されます。

フィジカルAIを実装する際に必要な要素は？

フィジカル AIはAIモデルだけで完結しません。一般的には、センシング（カメラ、LiDAR、力覚など）、計算基盤（GPU、エッジサーバー）、制御系（アクチュエータ、制御器）、シミュレーションやデジタルツイン、ネットワーク（低遅延と冗長性）、安全設計（フェイルセーフ、監視、ログ収集）を組み合わせます。現場タスクによって必要な精度や遅延が変わるため、まずは「許容できない挙動」と「停止条件」を定義した上で構成を検討します。

ヒューマノイドロボット（人型ロボット）を開発している日本の企業は？

日本国内でも、ヒューマノイドロボット（人型ロボット）の開発に取り組む企業が増加傾向にあります。主な開発企業には、「Kaleido（カレイド）」や「RHP Bex」で知られる川崎重工業や、「ASIMO」を開発した本田技研工業などがあります。また、安川電機といった世界的な産業用ロボットメーカーや、ソフトバンクでは海外企業のロボット事業を買収するなど、多くの企業でヒューマノイド技術や協働ロボットの研究、開発を進めています。