フィジカルAI（Physical AI）とは？特徴や仕組み・活用例を解説

最終更新日:2025/12/05

フィジカルAI（Physical AI）とは？

「フィジカル AI（Physical AI）」は、3次元の物理世界を理解し、タスクを実行できる能力を備えたAI技術です。イベントCES 2025 のキーノートにて、NVIDIAのCEOであるJensen Huang（ジェンスン・ファン）氏が、フィジカル AIへのシフトを明確に示唆したことでも注目を集めています。

本記事では、フィジカル AIの特徴や仕組みをわかりやすく解説するとともに、活用シーンや企業での導入事例を紹介します。すでに幅広い用途で活用が始まっているフィジカル AIの将来性や、今後の見通し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。

フィジカル AIの特徴

フィジカル AIを知る上で重要な要素が、物理AI開発プラットフォームの「Cosmos（コスモス）」と、高度なシミュレーション環境「Omniverse」です。それぞれについて詳しく解説します。

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 では、高精度なシミュレーション環境を用いて、自律型AIに空間的な関係性と物理法則の情報を含んだ追加データを学習させます。そして、数百万回もの訓練を行うことで、現実世界において、「見る・判断する・行動する」といったスキルを安全かつ高速で行えるよう習得することが可能です。

そのような強化学習を繰り返すことで、モデルは継続的に適応や改善をし続け、最終的には新しい状況や予期しない事態にも適切に対応できるようになります。時間の経過とともに、現実世界でのアクションやタスク実行に必要な精細なスキルなど、本格的に運用できる性能を備えることが可能です。

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。

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、人とロボットの協働がさまざまな社会の現場で期待されています。。

また、ロボットをサービスとして提供する「RaaS（Robot as a Service）」モデルがより社会に浸透するようになり、これらを活用した新しいビジネスの登場は、市場の活性化につながるでしょう。

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、安全性や倫理面での課題も浮き彫りになっています。例えば、AIの誤作動による事故が発生したりセキュリティ面でのリスクも増えており、一層の対策が不可欠です。また、AIによる業務代替が進んだ際に、人材雇用や産業、社会への影響についての慎重な配慮も求められます。

さらに、特定企業による独占や市場競争に関する懸念もあります。今後は、競合企業のアプローチや規制当局によるルール整備も求められるでしょう。

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。

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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。

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。