AIモデル競争の次に重要なのは？ 製造業の「フィジカルAI活用」を左右する“ある要素”
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生成AIの活用は、いよいよ現実世界の設備や装置と結びつく「フィジカルAI（Physical AI）」の段階に入った。そして製造・物流現場でのAI活用も、従来の「どれだけ高性能なモデルを作れるか」から「どう現場に実装し、継続的に価値を生み出せるか」へ競争軸が移りつつある。特に、製造業はいかにして自社製品にAIを組み込み、その先にいる顧客に価値を提供していくべきか。企業のAI活用のあるべき姿と実装への道筋を探る。
フィジカルAI時代の競争力は「モデル」だけでは決まらない
生成AIの活用は、オフィスにおける文章作成やデータ分析といった業務支援に加え、AIエージェントを使った業務自動化へも広がっている。さらに現在は、現実世界の設備やロボット、産業用装置などの「モノ」を物理的に制御する「フィジカルAI（Physical AI）」の段階へと急速に進みつつある。
実機や自社製品にAIを組み込もうとすると、ユースケースに応じて求められる低遅延をどう確保するか、独自の技術データや知財をどう保護するか、ハッキングや不正アクセスからどう守り物理事故を防ぐか、といった深刻な課題が立ちふさがる。
これまでの『どれだけ高性能なAIモデルを作れるか』という観点に加え、いまや『現場の課題に対応し、安全かつ堅牢に実装・運用し続けられる基盤をどう構築するか』が、重要な競争軸となっている。
たとえば製造業の現場では、生産設備の状況を理解し、異常を予測し、現場の作業者やロボットに的確なフィードバックを返すというように、AIには「聞いて答える」以上の働きかけが求められるようになった。単にAIが賢いだけでは十分ではなく、現場のデータを理解した上で正しくフィードバックを返す仕組みが問われているのだ。同時に、クラウド上の大規模言語モデル（LLM）だけでなく、エッジ側で動く小規模言語モデル（SLM）や特定用途AIを組み合わせ、製品自体をインテリジェント化する動きも加速している。
このように、いま製造現場のAI活用は新しい領域に進みつつある。この時代の波に乗り、AIを味方に付けるには、企業はどのように取り組めば良いのだろうか。
実機や自社製品にAIを組み込もうとすると、ユースケースに応じて求められる低遅延をどう確保するか、独自の技術データや知財をどう保護するか、ハッキングや不正アクセスからどう守り物理事故を防ぐか、といった深刻な課題が立ちふさがる。
これまでの『どれだけ高性能なAIモデルを作れるか』という観点に加え、いまや『現場の課題に対応し、安全かつ堅牢に実装・運用し続けられる基盤をどう構築するか』が、重要な競争軸となっている。
たとえば製造業の現場では、生産設備の状況を理解し、異常を予測し、現場の作業者やロボットに的確なフィードバックを返すというように、AIには「聞いて答える」以上の働きかけが求められるようになった。単にAIが賢いだけでは十分ではなく、現場のデータを理解した上で正しくフィードバックを返す仕組みが問われているのだ。同時に、クラウド上の大規模言語モデル（LLM）だけでなく、エッジ側で動く小規模言語モデル（SLM）や特定用途AIを組み合わせ、製品自体をインテリジェント化する動きも加速している。
このように、いま製造現場のAI活用は新しい領域に進みつつある。この時代の波に乗り、AIを味方に付けるには、企業はどのように取り組めば良いのだろうか。
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・クラウドとエッジ、賢さより大事な「役割分担」とは何か
・製造業の現場でエッジAIのニーズが急増している理由
・自社の知財をどう守るか、TED独自の新ソリューションとは
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