生成AIの次に来る「フィジカルAI」を知らないと怖い理由

こんむぎわ〜♪ むぎ屋のnoteに来てくれてありがとうございます(´∀｀)

私、実は最近ちょっと焦った出来事があったんです。。。

生成AIについてはこの1年間、それなりに勉強してきたつもりだったんです。ChatGPT、Gemini、Claude…このあたりのLLM(大規模言語モデル)については、G検定も取得しましたし、仕事でもプロンプトエンジニアリングに関わらせてもらうくらいには詳しくなったつもりでした。

でも先日、ある書籍の紹介記事を読んでいたら、見慣れない言葉が出てきたんです。

「フィジカルAI」

……え、なにそれ。知らない。

正直、一瞬「また新しいバズワードか」って身構えちゃったんですけど、調べてみたら、これ、生成AIの次のステージを担う、かなり本気の技術トレンドだったんです。

同じように「AIは勉強してるけど、フィジカルAIは初耳」という方、きっと私だけじゃないと思うんです。今日はその「もっともらしく置いていかれそうになった話」を、私が学んだこととあわせて共有させてください♪

実は私、今の会社では法人向けのDX・AX事業の開発部門で、バックオフィス全般を見ながら投資算出にも関わらせてもらっています。だからこそ「知らない技術トレンドがある」という状態が地味に怖いんです。生成AIはある程度自信を持って語れるようになったのに、その足元で全然違う潮流が動いていたなんて……という気持ちでした。

生成AIとは何が違うの?

まず大前提として、フィジカルAIは「肉体を持ったロボット」のことだけを指すわけじゃないんです。私も最初はヒューマノイドロボットのことかと思っていたんですが、それは本質じゃなくて、あくまで一部にすぎないとされています。

フィジカルAIの「フィジカル」は「肉体的な」というより「物理的な」という意味合いが強くて、工場や倉庫、オフィスや家庭といった、現実の物理空間に対応できるAIのことを指すんだそうです。

ChatGPTのような一般的な生成AIサービスが、主にデジタル空間で回答を返すのに対して、フィジカルAIはセンサーや機械を通じて現実世界を認識し、判断や動作につなげます。そこで蓄積されたデータは、検証を経てモデルの改善にも活用されます。

私、これを知ったとき「あ、ChatGPTに聞いて終わり、じゃない世界がもう始まってるんだ」って、ちょっとゾワッとしたんです。。。

自動運転はフィジカルAIの分かりやすい代表例

じゃあ、フィジカルAIって具体的にどんなものなのか。ピンとくる例として紹介されていたのが、クルマの自動運転でした。

自動運転のAIは、常に変化し続ける現実の道路状況に対応しなければならず、しかも失敗が許されない領域です。だからこそ開発現場では、現実そっくりに再現した仮想空間(デジタルツイン)で膨大な学習を繰り返し、走行中はセンサーから得た情報を使って周囲を認識・判断しているとされています。蓄積された走行データは、検証を経て将来のモデル改善にも活用されるそうです。

主に文章や画像などのデジタルデータを扱う生成AIに対して、フィジカルAIでは、映像やセンサー情報、動作データ、シミュレーションデータなど、物理世界に結びついた情報が特に重要になるんですね。

フィジカルAIを支える仕組みを4つに整理

このフィジカルAIの分野で、開発基盤を幅広く提供し、存在感を急速に高めている企業の一つがエヌビディアなんだそうです。私、正直「生成AI用のGPUで儲けてる会社」くらいの認識しかなかったので、これも驚きでした。

フィジカルAIには業界共通の決まった階層構造があるわけではありません。今回私が学んだ内容を初心者向けに整理すると、大きく次のような要素に分けて考えられます。

まず、映像やセンサーデータなどから現実世界の状態や変化を学び、次に何が起こるかを予測・生成する「世界基盤モデル(WFM)」。次に、3Dデータや物理シミュレーションを使って、工場や道路などの現実世界を仮想空間に再現する「デジタルツイン」。エヌビディアは、その開発基盤として「Omniverse」を提供しています。さらに、工場や物流、医療といった現場ごとの"作法"をAIに理解させる「産業OS」。そして最後に、実際に現場が動き出し、そこで得たデータが再びモデルへ還元されていく「現場運用」です。

こうして4つの要素に分けてみると、フィジカルAIがモデルだけの話ではなく、仮想空間での検証や産業システム、実機運用まで含む大きな仕組みであることが分かります。現場実装を大規模に進めようとしている企業の一つとして、Hyundai Motor Groupの名前が挙げられていたのも印象的でした。

ちなみに、この土台となるWFMについては、エヌビディアの「Cosmos」が有力な基盤の一つとされています。あくまで私なりのイメージですが、将来的にはパソコンでいうところのWindowsやAndroidのような、業界の共通基盤を目指しているようにも見えます。私はこの説明を読んで、初めて「あ、だからエヌビディアがこんなに注目されているんだ」と腑に落ちました。

そして、デジタルツインの部分を担っているのが「Omniverse(オムニバース)」というプラットフォームで、物理シミュレーションと3D環境、AIを統合して現実世界の挙動を仮想空間上で検証できる仕組みとされています。産業OSの部分では、シーメンスが持つ産業知識やソフトウェアと、エヌビディアの計算基盤やAI技術を組み合わせる協業が進んでいるんだそうです。1社がすべてを握っているわけではなく、企業同士の役割分担が進んでいる、というのも新しい発見でした。

日本にも大きな波が来ている

「へえ、面白い技術だな」で終わらせられないのが、ここからの話なんです。

報道によると、日本政府はフィジカルAI、特にAIロボットを戦略分野の一つに位置づけ、2040年度までに官民で10.5兆円規模の投資を見込んでいるとされています。エヌビディアのジェンスン・フアンCEOも来日時に「フィジカルAIは日本の好機」と期待を寄せ、国内企業との提携を発表したとのことです。

これ、生成AIの時と同じ空気を感じませんか? 「なんか話題になってるな」と思っているうちに、気づいたら社会の前提になっている……あの流れです。

私はこの1年、環境が変わったことで生成AIリテラシーを上げてもらえたんですが、正直「フィジカルAI」については、まだ入り口に立ったばかりです。それでも、今のうちに言葉と構造だけでも押さえておくことに、ちゃんと意味があると感じています。

完璧に理解しなくていい、まずは「知る」だけでいい

こういう新しい概念が出てくると、つい「全部理解しなきゃ」って気負っちゃいがちなんですけど、私は今回、あえてそう思わないことにしました。

大事なのは、いきなり専門家になることじゃなくて、「そういう流れが来ている」というアンテナを持っておくことだと思うんです。バックオフィス業務や副業でAIを活用している私たちにとっても、今後フィジカルAI関連のニュースが増えてくるはずなので、まず言葉だけでも知っておくと、きっと理解のスピードが変わってきます。

この視点を持てただけでも、私は今回すごく救われた気がしています(´∀｀)

具体的には、私は次の3つくらいの温度感で向き合うことにしました。

まず1つ目は、「生成AI=フィジカルAIではない」という違いだけは、人に説明できるレベルで覚えておくこと。2つ目は、ニュースで「フィジカルAI」「世界基盤モデル」「デジタルツイン」といった言葉を見かけたら、反射的に読み飛ばさずに一度立ち止まってみること。3つ目は、自分の仕事や副業にすぐ関係なくても、社会全体がどこに投資しているかという大きな流れだけは追いかけておくことです。

完璧を目指さなくていいというのは、決して手を抜くという意味じゃなくて、「今の自分にできる関わり方」を見つけるということなんだと思っています。

この記事のポイントまとめ

この話を知っておくと: ・「フィジカルAI」というニュースが出ても慌てず読み進められる ・生成AIとの違いを人に説明できるようになる ・今後の技術トレンドを早めにキャッチできる ・仕事や副業でAIの話題についていける安心感が持てる

みなさんは「フィジカルAI」、ご存知でしたか? 私みたいに「初耳で焦った」という方、ぜひコメントで教えてください。一緒に新しい言葉、ひとつずつ増やしていきましょうね♪

むぎ🌾

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