工場のスイッチ操作、倉庫の異形物ピッキング、店舗の品出し、建設現場の資材運搬、農地の生育監視──いずれも、これまで「人がやるしかない」とされてきた作業だ。こうした作業をロボットに任せることが難しかったのは、技術の限界というより、現場で起こる例外への対応をすべてプログラムに落とし込むコストが見合わなかったからである。この前提を変えるのが、2025年以降に本格化した「フィジカルAI」だ。すでに百貨店では万引きを8割減らし、プラントでは点検を自動化するなど、成果が出はじめている。次に自動化が進むのはどの現場か。企業にはどんなメリットがあるのか。フィジカルAIの実用化を進める日本発のロボット開発企業「ugo」（ユーゴー）の代表取締役CEO、松井健氏に聞いた。

海外勢が巨額の資金を投じ、ヒューマノイドロボットの開発競争が過熱している。その中で、日本のあるスタートアップが異様な速度で製品を出し続けていることは、あまり知られていない。その会社の名は、2018年に設立されたugo（ユーゴー）だ。警備ロボット、点検ロボット、模倣学習キット、クラウド管理基盤、そして国産4脚ロボットの開発。すべてを自社で手がけ、すでに数百台が現場で稼働している。潤沢な資金力を持つ大企業ではない同社が、なぜこれを実現できるのか。同社が7年間、事業にならないまま抱え続けた"ある技術"に、その答えがある。

ここ数年、多くの企業が「AIをどう業務に組み込むか」を手探りする中、コニカミノルタのデザイン部門は、効率化やコスト削減の枠を超え、人間中心の「体験価値」を生み出す強力なパートナーとしてAIを実践的に使いこなしている。だが、その歩みは順風満帆だったわけではない。現在のデザイナーとAIとの役割分担は、泥臭い試行錯誤の連続の末にたどり着いた結果である。同社は何をAIに任せ、何を人間が握るべきだと考えているのか。本稿では、コニカミノルタ デザインセンターの最前線のAI活用術を解説する。

「とりあえずChatGPTを導入してみたものの、その先の活用が見えてこない」──こうした悩みを抱える企業は少なくない。一方で、先進的な企業はすでに生成AIを単なる業務効率化ツールとしてではなく、独自ノウハウの継承や経営判断の高度化、さらには新規事業創出の基盤として活用し始めている。企業間におけるAI活用の格差は、いま急速に広がりつつあるのだ。それでは、実際に先行している企業は何に取り組んでいるのか。今回、筆者は自社を実験の場としながらAI活用を磨き上げてきた三菱総合研究所（MRI）に取材した。一般的な生成AI導入支援やRAG（検索拡張生成）の構築にとどまらず、他のコンサルティングファームとは一線を画す「AIファースト戦略」と、その実践知の全貌に迫る。

少子高齢化による労働力不足が深刻化する中、社会インフラである「建物管理」をいかに維持・高度化するかは、日本の産業全体にとって喫緊の課題となっている。こうした中、丸の内エリアを中心に多くの不動産アセットを保有する三菱地所は、業界に先駆けてテクノロジーの社会実装を進めてきた。今回は、同社が2017年頃から進めてきたロボット活用を起点に、AIによる映像解析やIoTを活用した予兆保全、さらには次世代の「フィジカルAI」と都市データ基盤（ビルOS・都市OS）に至るまで、その取り組みの全体像を徹底解説する。

生成AIの急速な普及によりビジネスのデジタル化は新たな次元へと進んでいる。しかし、日本の強みである建設や製造といった「現場」に目を向けると、依然として熟練者の暗黙知や図面データといったデジタル化しにくい領域が多く残されている。こうした中、「日本を照らす燈（あかり）となる」という使命を掲げ、 AIをはじめとした最先端テクノロジーで日本の基幹産業の変革に挑む東京大学発のAIスタートアップが「燈」だ。今回は、グローバルなビッグテック企業が入り込めない深部へ入り込み、独自のフィジカルAIやロボットOSを展開する燈について詳しく解説する。

生成AIの爆発的な普及により、データセンターの重要性がかつてないほど高まっている。だがその背後では、「莫大な消費電力の増加」「サーバの高発熱化」「運用を担う労働力の不足」といった課題がインフラ運営の現場にのしかかっている。この難局に対し、50年以上のミッションクリティカルシステム運用実績を持つNTTデータグループは、いかなる解決策を描いているのか。持株会社制の元、国内とグローバルで強力な連携体制を築き、莫大なインフラ投資を推し進めている同社に、国内外のデータセンター事業の戦略、生成AIを見据えた「次世代冷却技術（液浸・水冷）の最前線」、「AIエージェントの活用」、そしてロボティクスやフィジカルAIを駆使した「次世代データセンター」の構想について話を聞いた。

人型ロボットを巡る競争が、今世界中で一気に加速している。フィジカルAIや生成AIの進化を背景に、ロボットは単なる自動化装置から“現場で判断し動く存在”へと変わり、産業構造そのものを塗り替えようとしている。プレイヤーは多岐に渡るが、本記事ではその中でも象徴的な動きを見せるLGエレクトロニクス、Hyundai（ヒュンデ）、BMWの戦略に注目する。生活・製造・物流と異なる領域から参入する彼らは、この新たな主戦場で何を狙い、どのように覇権を取りにいこうとしているのか──「人型ロボット開発戦争」の核心に迫る。

これまで多くの人手と専門知識が必要だったロボット制御の常識が、今大きく変わろうとしている。その鍵を握るのが、現実世界を学習・制御する「フィジカルAI」と、ロボットを柔軟に動かす「エンベデッドAI」だ。プログラミング不要で、人間の言葉で指示を出せるようになったことで、人間と同じ環境で働ける「ヒューマノイド（人型ロボット）」の導入機運がかつてないほど高まっている。
人型ロボットはどれほどのインパクトを持っているのか。今起きている変化の構造を分かりやすく解説する。

長らくエンタープライズITの世界では、SaaSとSIerが異なる役割を担いながら棲み分けてきた。しかし、生成AIの登場によって、この前提となる構造そのものが揺らぎ始めている。メガプレイヤーの手が届かないニッチ領域を攻めることで成長してきたSaaSは、AIによるコード生成やツール構築の進化、さらにはメガプレイヤー自身によるカスタマイズの高速化によって、その提供価値の再定義を迫られている。一方で、個別カスタマイズを強みとしてきたSIerもまた、AIの普及によってその価値が相対化されつつある。しかし同時に、AI時代だからこそSaaSとSIerの双方に「逆転の戦略」が生まれつつある。本稿では、構造変化の本質と、これからの勝ち筋を読み解く。

生成AIの登場によって、BtoBビジネスの前提が大きく変わり始めている。これまで成長モデルとされてきたSaaSも、SIerも、コンサルも、従来のままでは稼ぎ続けることが難しくなりつつあるのだ。これまで顧客に提供してきたソフトウェアやツールは、AIの進化により急速にコモディティ化しており、開発・実装のハードルも下がってきている。そうした中で、これからSaaS・SIer・コンサルはどこで収益を生み出せばいいのか。生成AI時代に生まれつつあるBtoB企業の「新しいビジネスモデル」を探る。

生成AIの導入が広がる中、社内のコンサルティング部門において利用率80％超という際立った数字を誇る企業がある。それが野村総合研究所（NRI）だ。コンサルタントやエンジニアのほぼ全員が日常業務の中で生成AIを活用しており、その浸透度は国内でも群を抜く。なぜNRIは、これほど高い利用率を実現できたのか。同社はコンサルティングの現場でどのように生成AIを業務に取り入れているのか──その全貌に迫る。