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フィジカルAIの要はエッジAI+クラウド

#投資アイデア #経済・ビジネス #銘柄選び

2026年9月11日

畑尾悟

AIの進化が目覚ましく、汎用的なモデルではオープンＡＩとアンソロピックの2社がしのぎを削っています。専門分野に特化したAIモデルも数多く存在しており、これはAIっぽいな？と思う文章や画像、動画などが世の中にあふれています。すでにAIは私生活の一部に溶け込んでおり、手放せないという人も多いのではないでしょうか。筆者もその一人です。

そんなAIですが、パソコンやスマートフォンの画面の中から、いよいよ現実世界へ飛び出そうとしています。株式市場ではフィジカルAIが大きなテーマとなっており、工場で部品を運ぶ、人と同じ空間で作業する、周囲の状況を見ながら自ら判断して動く。こうした自律型ロボットの頭脳として注目されています。

起業家のイーロン・マスク氏は今月、ヒト型ロボットは10年後に少なくとも10億台になるとの見通しを示しました。ソフトバンクグループの孫正義氏は2040年に10億台を予想します。本当に10億台となるかはさておき、その規模でロボットが普及すると世の中も大きく変わりそうです。

フィジカルAIとは何か

フィジカルAIとは、AIがカメラや各種センサーから現実世界の情報を受け取り、状況を認識・理解し、次の行動を判断して、ロボットや車両などを実際に動かす技術を指します。これまでのような単純作業や反復動作を行うロボットではないというところがポイントです。

生成AIが「デジタル上で文章や画像を作るAI」だとすれば、フィジカルAIは「現実世界で行動するAI」と捉えると分かりやすいでしょう。ここ数年でAI技術が高度な発展を遂げたからこそフィジカルAIも実現に近づきました。

ただし、ロボットのAIがすべてデータセンターで動くわけではありません。むしろ現在の開発では、ロボット本体でAIを動かすエッジAIと、クラウド・データセンター側の大規模計算資源を組み合わせる構成が重要になっています。

なぜ「エッジAI＋クラウド」なのか

ロボットは、転倒を防ぐ、障害物を避ける、物をつかむといった処理を短時間で繰り返さなければなりません。通信状態によって応答時間が変わるクラウドだけに依存していては、リアルタイム制御には不向きな場面があります。

歩くロボットが階段に差し掛かった時に、このままだと転倒しそうな状況があったとします。ロボットがデータセンターと通信している間にも転倒リスクはあり、間に合わない可能性が高くなるでしょう。一方でロボットのAI自体が判断すれば転倒リスクを下げられるため、リアルタイム性に優れたエッジAI、大きな情報を処理するクラウド（データセンターを通じたAI処理）の両方が欠かせません。

こういった背景から、センサー情報の処理や行動判断、運動制御などはロボット側のコンピューターで実行する設計が進んでいます。一方、AIモデルそのものの学習には大量の計算が必要です。

ロボット自らが学習する場合ではさまざまな環境を用意して実証実験を繰り返す必要があり、時間もコストも膨大です。このため、学習はシミュレーション空間で繰り返す手法を用いて、学習が終わればロボットのシステムをアップデートする。これによってロボットが新しい環境にも対応できるようになります。ロボットが超優秀な作業員で、クラウドは超優秀なオペレーターという感じですね。

また、フィジカルAIを実世界で動かすには、AI半導体だけでは足りません。周囲を見るカメラや距離・触覚などのセンサー、姿勢を把握するセンサー、関節を動かすモーターやアクチュエーター、減速機、電力を供給するバッテリー、通信機器、そしてこれらを統合する制御ソフトウェアが必要です。

昨今ではAIの計算資源を確保するためのデータセンター投資が旺盛ですが、フィジカルAIの普及には、データセンターだけでなくさまざまな部品やソフトも必要となり、生成AIよりも設備投資の規模が大きくなる可能性があります。