政府後押しのフィジカルAI、国内44社結集でも…投資を空振りにしかねない「最大の壁」(3/3)

国内44社結集でも…日本企業に立ちはだかる「最大の壁」

　日本に製造現場や豊富なデータがあるだけで、フィジカルAIの競争力が生まれるわけではない。現場データをAIの開発や改善に生かす仕組みを構築できなければ、日本の強みは十分に発揮されないまま終わる可能性がある。

　現場データには、設備の稼働情報、作業者や製品の動き、画像、動画、音声、センサーの値などが含まれる。中には、製造方法や設備に関わる機密性の高い情報も少なくない。

　こうしたデータを、機密性を保ちながらどのように活用するのか。AIが学習できる形へどう整備するのか。さらに、開発したAIを現場へ導入し、そこで得た新たなデータを再びモデルの改善へ生かす循環をどう築くのか。

　問われているのは、データの「量」ではなく、現場データを実際の競争力へ変える能力である。そのためには、基盤モデルの開発だけでなく、データを安全に扱う環境や、現場で継続的に活用・改善できる体制も欠かせない。

　もう1つの課題は、フィジカルAIが、現在のLLMやAIエージェントのように、すぐ幅広い用途で利用できる段階にはないことだ。

　松尾氏も、フィジカルAIは今後さらに研究開発が必要な領域だと説明している。Noetraの計画でも、物理空間を理解し、実世界での利用を前提とする「実世界ネイティブAI」の実現目標は2030年度に置かれている。

　その実現には、大規模な計算基盤の整備に加え、長期にわたる技術開発と現場での検証が必要になる。こうした開発の長期性は、骨太方針が戦略分野全体について掲げる、複数年度で予見可能な投資支援の方向性とも重なる。

　骨太方針では、17の戦略分野における62の製品・技術について、2040年度までに累計370兆円を超える官民投資が想定されている。


　日本企業がフィジカルAIで競争力を得られるかは、現場データを安全に整備し、AIの学習と現場での改善へ継続的に生かせるかにかかっている。現場力を保有しているだけではなく、それをデータとAIの循環へ変えられるか。そこが、日本の強みを本当の「勝ち筋」にできるかを分けるポイントとなる。

日本の現場力は「日本成長の加速装置」に変わるのか？

　骨太方針では、フィジカルAIが危機管理投資と成長投資を貫く「成長の加速装置」と位置づけられた。

　Noetraには44社が出資し、産総研は国内外の研究者や研究機関との連携を進める。約2万7500基のNVIDIA製GPUを搭載する計算基盤や、2030年度までの開発ロードマップも示された。

　政策、研究、産業界を結ぶ体制は動き始めている。一方で、フィジカルAIの実用化には、技術開発だけでなく、企業が持つ現場データを安全に活用する仕組みが欠かせない。


　日本には、ものづくりの現場やロボット技術、産業の専門知識がある。ただし、それらを保有しているだけでは競争力にはならない。

　AIが学習できる形へ変え、現場での利用とモデル改善を循環させられるか。国産フィジカルAIが、骨太方針の掲げる「成長の加速装置」として機能するかどうかは、日本の現場力をデータとAIの競争力へ変えられるかにかかっている。