注目のキーワード「フィジカルAI」とは何か　日本メーカーの活躍が期待される理由と共に解説

　2026年になってから、AI業界では「フィジカルAI」というワードが注目されている。「物理的AI」と翻訳できるこのワードの台頭からは、ディスプレイ越しにその情報処理を“眺める”存在だった生成AIが、その活躍するフィールドを現実空間に拡張しようとしていることを予感させる。

　そこで本稿では、フィジカルAIの定義や市場状況を確認したうえで、”フィジカルAIの花形”とも言えるヒューマノイドロボットの「世界と日本における事例」を紹介する。

シミュレーション訓練を経て物理空間に進出するフィジカルAI

　フィジカルAIの定義を確認するのに先立って、このワードと隣接した概念とも言える「AI」と「ロボット」の違いをあらためて見ていこう。

　AIとは、簡単に言えば、計算やテキスト処理といった「認知的タスク」を実行するソフトウェアの総称である。具体例としては、ChatGPTやGeminiなどが挙げられる。AIは認知的タスクを実行できるように設計されているので、そうしたタスクの遂行に不要なボディ、つまり「身体」を持っていない。

　対してロボットは、物理空間におけるタスクを「半自律的」に実行する製品の総称である。その具体例には、工場で稼働する組み立て用ロボットや、ファミレスで見かける配膳ロボットがある。これらは与えられたタスクを実行するためのボディを持っているのだが、逆に言えばそのボディはタスクに最適化されていればよく、ヒト型である必要はない。

　以上をふまえると、フィジカルAIとはロボットと同義なのではないか、と思うのも無理はない。

　フィジカルAIを的確に理解するには、この製品の研究開発に熱心なNVIDIAが公開している記事「フィジカルAIとは？」を読むとよい（※1）。同記事ではフィジカルAIのことを、物理空間を認識したり感知したりできる「認知機能」として紹介している。もちろん、ここには生成AI技術が大いに活用されている。

　フィジカルAIによって認知機能を実装したロボットは、従来の半自律型ロボットに比べて、複雑な環境やタスクに適応できる。たとえば「倉庫で人間の労働者を避けながら荷物を運ぶこと」や、「まったく新しい手順のタスクを即座に実行する汎用ロボット」といった、従来のロボット技術では不可能だったこと・ものの開発が可能となる。

　この認知機能の実装（ロボットへの搭載）に不可欠なプロセスが、物理空間における運動を習得するための訓練である。この訓練は、ちょうど人間の職人が実際の仕事を通して技能を習得するのと、理論上は同じ価値を持つ。ただし、フィジカルAIの場合は、訓練を効率的に行うためにシミュレーション環境で実施する（以下の動画を参照）。

　ところで、フィジカルAIの研究・開発に熱心な企業としてNVIDIAを挙げたのだが、なぜ半導体メーカー大手である同社はこの分野に注力するのか。その理由は、フィジカルAIの訓練や動作制御を司る装置として、同社が開発するAIチップが使われるからである。

　NVIDIAは、生成AIに活用されるAIチップの開発と販売でGPUの大手メーカーから一躍“生成AI時代の要となる成功企業”となった。ここ数年はゲーム分野におけるAI技術の研究にも精力的であったが、その勢いをフィジカルAIの分野でも伸ばそうとしているのだ。

2034年には約685億ドル規模の市場に？　APAC地域が成長をけん引

　“物理空間に適応された生成AI”とも言えるフィジカルAIの市場規模と成長予測については、調査会社・Cervicorn Consultingが2025年9月にレポートを発表している（※2）。同レポートによると、世界のフィジカルAI市場は2025年時点で51億3,000万USドル規模であり、2034年までに年平均成長率33.49%で成長を続け、約685億4,000万USドル規模になると予想されている。

　同市場の規模を地域別に見てみると、“現状の”同市場をけん引しているのは北米市場である。2025年における同地域の市場規模は、世界市場の約40%に相当する20億7,000万USドルである。

　しかし、今後急成長すると予想されるのは、日本を含むAPAC（アジア太平洋）地域である。2034年における同地域の市場規模は、世界市場の約35%に相当する239億4,000万USドルに成長すると予想されている。日本においては、特に高齢者向けのヒューマノイドロボットや介護ロボットの導入・活用が活発になると見込まれている。

　フィジカルAIを搭載したロボットの市場における製品カテゴリーについては、前出のNVIDIA公開の解説記事がまとめている。それらは、以下の通り。

倉庫内の自律型ロボット：搭載されているセンサーから直接フィードバックを受けながら複雑な環境内を移動し、人間を含む障害物を避ける。

マニピュレーター：各種製造ライン上の物体の形状にもとづいてロボットが物体を握る強度と位置を調整し、それらの物体に関するタスクを遂行する。

外科手術ロボット：針に糸を通したり縫合を行ったりするような複雑な作業を学習することで、外科手術のサポートを遂行する。

ヒューマノイドロボット：ヒト型のボディを実装することで、人間が実行していた物理的タスクを代替する。

　以上のカテゴリーのうち、特に注目されているのは「ヒューマノイドロボット」である。というのも、これらのロボットが社会に本格導入されると、人間の肉体労働が将来的には完全に代替される可能性があるからである。また、ヒト型のボディを持つことにより、人間が使っている道具をそのまま流用できる点で汎用性も高い。

　こうしたヒューマノイドロボットは、建設現場や介護施設における人手不足を解決するポテンシャルを秘めている。