Physical AI（フィジカルAI）は、AIをスクリーンの中だけにとどめず、現実世界へ拡張する技術及び概念です。周囲の環境を「認識」し、「推論」し、「自律的に行動」する能力を機械に与えることが目的です。

これは事前にプログラムされたロボットからの根本的な転換です。タスクごとに固定された動作を行う機械から、複数のタスクに汎化し、複雑な環境を移動し、実世界に存在するばらつきに適応できる知能ロボットへの移行を意味します。その結果、ロボットは動的な環境でも安定して機能するようになり、ほぼすべての主要産業へ適用範囲を拡大します。これにより、これまで技術的に困難とされてきた課題の解決が可能になります。

Physical AIはいま大きな転換点を迎えている。

本調査は、マルチモーダルな基盤モデルの進展によって、ロボット知能の在り方が再定義され、タスクや環境の枠を超えた汎用的な適応が可能になりつつあることを示しています。その結果、ロボットは、タスク固有の再プログラミングを行わずとも未知の状況に適応できるようになり、整備されていない現場を含む非構造環境への展開が進んでいます。

こうした技術的進展と並行して、人口動態・経済面の圧力も高まっており、高齢化に伴う労働力人口の減少と慢性的な人手不足が、より高機能なロボットシステムへの需要を増大させています。

さらに、ベンチャーキャピタル投資の記録的な拡大が、こうした変化の勢いを後押ししています。

Physical AIは、複数の次元においてゲームチェンジャーとなり得る存在である

Physical AIは、ロボットを受動的な「道具」から能動的な「協働者」へ進化させ、人・ロボット・AIエージェントが並行して働く新しい職場環境を実現します。

さらにロボティクスは、導入や運用を重ねるほど知能と能力が蓄積される、共有インテリジェンス・プラットフォームとしてもスケールしていく可能性を持ちます。

また、agentic（エージェント型）のパラダイムを現実世界へ拡張することで、ロボットが複雑な物理タスクを自律的に計画・統合（オーケストレーション）・実行できるようになります。

本調査によれば、日本の経営層の約4分の3（73%）が、Physical AIは自社業界にとってゲームチェンジャーであり、世界平均を上回る形で競争力を左右する重要な推進力になると捉えています。

経営層がPhysical AIに期待する主な価値は、以下のとおりである。

  • 生産性の向上
  • 効率性の向上
  • 品質の向上
  • レジリエンス（回復力）の向上
  • 柔軟性の向上
  • 安全性の向上（身体的負担の低減、危険作業の代替）

こうした効果は、オペレーション面の効果にとどまらず、Physical AIは新たな成長機会の創出にもつながると見られています。日本の経営層の約4割が新たな収益機会の創出を期待し、さらに67%が、これまで不可能または非現実的とされてきた領域においてもロボット活用が可能になると考えています。

高インパクトが期待される主なユースケースは以下のとおりである。

  • 危険作業への対応
  • マイクロ・ロジスティクス
  • ピック＆プレース（把持・搬送）
  • 現地点検（設備・インフラの巡回点検など）

また、業界別の主な適用例は以下のとおりである。

  • 製造業：可変・適応型の組立
  • 公共分野：医療・介護（高齢者ケアを含む）
  • 保険業界：災害時の被害査定

Physical AI導入の必要性は着実に高まっており、短期的には実績のあるロボット形態が成長を牽引する

Physical AIの導入はすでに本格的に始まっています。本調査によれば、8割超（84%）の組織が何らかの形でPhysical AIに取り組んでおり、そのうち22%はすでに導入・拡大の段階に入っています。さらに50%が、今後5年以内にスケール段階に移行すると見込んでいます。

こうした動きを後押ししている主な促進要因は構造的な環境変化である。

  • 深刻化する人手不足
  • 人件費の継続的な上昇

日本における短期的な市場拡大は、実績のあるロボット形態（フォームファクター）が中心となる見通しです。なかでも最も成長が期待されているのは産業用ロボットアームであり、続いて自律移動ロボット（AMR）や協働ロボット（cobot）が続きます。Physical AIは、これらの既存ロボットプラットフォームに適応性や状況認識（コンテキスト理解）といった高度な知能を付加する役割を果たします。

一方、ヒューマノイドは大きな投資が集まっているものの、実用化という観点ではより長期的な取り組みとなっています。技術成熟度の向上、安全性の確保、費用対効果（ROI）の成立など、依然として複数の課題が残されています。

Physical AIをスケールさせるためには技術の進歩だけでなく、安全性、サイバーセキュリティ、規制対応、そして運用面での十分な準備が不可欠である

実務の観点からみると、アルゴリズムを高度化するだけでは不十分です。システム全体の再設計やセキュア化が求められるとともに、ガバナンスや運用の在り方も見直す必要があります。

現時点における主要な制約は以下に集約される。

  • 安全性を重視する現場が求める信頼性水準に、なお達していない
  • 器用さに関する技術的な限界
  • データ不足（実世界の物理相互作用データは希少で取得コストも高い）

こうした制約が残る段階では、人や資産を確実に守るために、AI層とは独立した決定論的メカニズム（明示的なルールや制約）によって安全を担保する必要があります。

さらに自律性の拡大に伴い、追加で求められる備えも増える。主なポイントは以下のとおりである。

  • サイバーセキュリティ：不正アクセスや不正操作を防ぐ統制と防御策
  • 規制対応：説明責任（アカウンタビリティ）や許容リスクなど未解決論点への対応
  • 運用：ハードウェア制約を踏まえた計画、ロボットのフリート（群）管理の体制、データ／AIガバナンスの強化、ならびに人材のリスキリング

ヒューマノイドは強い期待と確信を集めている一方で、大規模なスケール展開については依然として長期的な取り組みである

本調査によれば、日本の経営層の4分の3（77%）が、ヒューマノイドは最終的に自社業界を変革すると考えています。その背景には、人間が構築した環境で活動できる点や、汎用システムとしての高い潜在力があります。

一方で、日本の組織の82%がヒューマノイドのスケール展開を見込んでいるものの、その実現には依然として大きな障壁が存在します。技術成熟度はまだ限定的であり、導入コストは高く、ROIも不確実です。加えて、安全性に対する懸念も解消されていません。

これらの課題は社会的受容性のギャップによってさらに複雑化しています。日本の組織の60%が、社会・一般利用者からの受け入れが重要なハードルになると捉えています。

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本ブログでは概要のみをご紹介しましたが、 詳しく知りたい方は、ぜひ完全版をご参照ください。

CRI_Physical-AI-Report-Final-web-version.pdf

日本市場におけるCapgeminiの取り組み

このように、Physical AIの導入とスケールには、技術面のみならず、安全性、運用、ガバナンス、そして長期的な変革を見据えた戦略的な取り組みが求められます。

日本においては、Invent、Engineeringチームが共同でPhysical AIの導入支援に取り組み、企業が構想段階から実装・展開に至るまでのプロセスを支援しています。グローバルで培ったAIおよびロボティクスの知見と、日本市場特有の現場要件や安全・品質への高い期待を踏まえたアプローチを組み合わせることで、Physical AIを実験的な取り組みに留めず、実際の業務価値へと結びつけることを目指しています。

キャップジェミニは、戦略策定、ユースケース設計、技術検証、運用モデルの構築に至るまで一貫した支援を提供し、Physical AIが日本企業にとって持続的な競争力の源泉として定着するまで、実行段階に深く伴走していきます。