2025年12月11日（木）
AIの新たな進化軸「フィジカルAI」、従来AIとは異質で巨大な半導体需要を創出
株式会社エンライト 伊藤 元昭
半導体産業は、生成AIの利用拡大によるデータセンター向け需要の爆発的成長の恩恵を享受しています。今後、生成AIは汎用人工知能（AGI）や人工超知能（ASI）へとさらに進化し、半導体産業に継続的かつ莫大な需要を生み出していくことでしょう。
その一方で、こうしたAIの正統進化の道筋とは方向性が異なる、AIの新たな進化軸が生まれ拡大・進化しつつあります。これまで仮想世界の中でデータ解析やテキストや画像の生成を行っていたAIが、物理的な“身体”を獲得。現実世界へと飛び出し始めました。こうした「フィジカルAI」と呼ばれるAIの新たな進化軸は、データセンター向けとは異なる半導体チップの需要を爆発的に成長させる可能性を秘めています。
図１ AIの新たな進化軸「フィジカルAI」、その応用先は極めて広範
出所：筆者がGoogleの生成AI「Nano Banana Pro」を利用して作成
フィジカルAIの応用は、製造業全般、社会インフラの運用、サービス業や医療・介護、農林水産業、さらには一般消費者の生活まで、極めて大きなインパクトをもたらすことになりそうです（図1）。自動運転車は、数あるフィジカルAI応用の1つに過ぎないことを念頭に置けば、この技術によって生み出される需要は、近未来の半導体産業の主軸になり得るとみることができます。ここからは、フィジカルAIがもたらすインパクトと、半導体産業に及ぼす影響を紹介します。
フィジカルAIとは何か：自動化から「自律化」への進化
フィジカルAIとは、単にロボットにAIチップを搭載することを指しているわけではありません。センサーを通じて環境をマルチモーダルに知覚し、物理法則を考慮しながらその状態や挙動の変化を推し量って最適動作を自律的に判断する能力を備えたAIのことです。アクチュエータを通じて現実世界に働きかける「身体性」を持った知能であることから、「フィジカル（物理的）AI」と呼ばれます。
産業界、とりわけ製造業では、既に多様なロボットを活用しています。日本は、高い競争力を持つ産業ロボットメーカーが複数存在し、この領域の技術開発とビジネスの両面で世界をリードしてきました。ただし、従来の産業ロボットなど従来ロボットとフィジカルAI搭載ロボットの間には決定的な違いがあります（図２）。今、多くのロボットメーカーには、未来を見据えたフィジカルAIへの対応が求められていると言えます。
図2 従来のロボットとフィジカルAI搭載ロボットの違い
出所：筆者がGoogleの生成AI「Nano Banana Pro」を利用して作成
従来のロボットは、人間が指定したとおりに動くことを前提とした作業の「自動化」を推し進めるための機械でした。「座標(X, Y, Z)へ移動せよ」という命令を明確に指定して、決定論的なプログラムに従って動きます。こうしたロボットは、正確無比に動くことはできますが、対象物が数ミリずれただけでタスクは失敗し、安全柵の中で固定された環境でしか稼働できません。
これに対し、フィジカルAI搭載ロボットは指定した目的の達成を目指して、動作環境や扱うモノの変化に自律適応・進化・成長しながら動く、作業の「自律化」に主眼を置いた機械であると言えます。人間が転びながらスキーを、ミスショットを繰り返しながらゴルフを習得するように、自らの動きと結果を繰り返し「学習」しながらスキルを獲得します。ただし、フィジカルAIでは仮想空間内で失敗を繰り返すことができるため、物理空間の中で試行錯誤するのに比べて、より安全により多くの経験を積むことができます。
これによって、「赤い箱を拾え」という抽象的な目的を与えられたとしても、カメラで状況を認識し、障害物を回避するルートを生成し、把持する方法を自ら決定することができます。そして、人間が動き回る物流倉庫や店舗、家庭といった動作環境がデータとして定義・整理されていない「非構造化環境」への適応が可能になります。
NVIDIAが提唱するフィジカルAIに求められる「3つのコンピュータ」
AIが身体性を獲得するということを掘り下げて考えれば、AIシステムの構成が、これまでよりも複雑化し、構成要素が多様化することを意味します。そして、その複雑なシステムの構成を、NVIDIAなどが「3つのコンピュータ」という概念で整理しています。早くもシステム・プラットフォームの業界標準化に向けた動きが進み始め、NVIDIAと日本の産業ロボット大手であるファナックが協業するなど、応用技術の開発と現場への実装を加速する具体的取り組みが進み始めています。
フィジカルAIの実現に必要な３つのコンピュータのうちの1つめは、「AIスーパーコンピュータ」です。膨大なデータからロボットの「脳」となる基盤モデルを訓練する学習処理を実行します。2つめは、「シミュレーションコンピュータ」。物理法則を再現した仮想世界（デジタルツイン）の中で、ロボットに何百万回もの試行錯誤をさせて、スキルを習得させる場を作ります。3つめは、「ロボットコンピュータ」。 ロボットの筐体内で推論を行い、リアルタイムで知覚・思考・行動のループを回して、目的に応じた最適行動を円滑に実行する役割を担います。これら3つの連携こそが、フィジカルAIをロボットに実装する際の鍵になります（図３）。
図3 デジタルツイン内で試行錯誤して最適動作を見つけ、現実世界の状態・状況に柔軟対応
図中の（左上）デジタルツイン中の試行錯誤と現実世界内のロボットの動きが連動している様子、（左下）フィジカルAI搭載ロボットが複雑で微妙な力加減が求められる作業をこなしている様子、（右）NVIDIAのフィジカルAIとファナックの産業ロボットを組み合わせて構築した仮想工場
出所：NVIDIA、ファナック
フィジカルAIの導入でロボットの汎用化が加速、より多様な半導体需要を喚起
3つのコンピュータそれぞれの処理内容は異なり、消費電力の制約やI/O構成、メモリー仕様などの技術要件も異なります（図4）。このため、効率的かつ高速実行するためには処理に用いるチップ（プロセッサやメモリーなど）そのものの構造を最適化することになります。さらに、ロボットコンピュータに付随して、データセンター向けとは異なる半導体チップの需要を生み出すことになりそうです。
図4 フィジカルAIの発展によって需要が高まる半導体チップ
出所：筆者がGoogleの生成AI「Nano Banana Pro」を利用して作成
ロボットコンピュータが搭載されるロボットでは、周辺環境やロボット自体の状態、作業で扱うモノの状態などを正確・迅速に知覚できる機能が必要になります。AIは、人間以上に多くの知覚データを処理することができるため、推論対象や学習教材となるデータは、コストや技術要件で許される限り、より多様で多ければ多いほど、高度で正確、円滑な動作が可能になります。人間以上の知覚を得るため、高解像度イメージセンサー、深度カメラ、LiDAR、そして触覚センサーなどの需要を押し上げることになるでしょう。
また、多様な状況への柔軟対応が求められるフィジカルAI搭載ロボットには、必然的に多目的に利用できる高い汎用性が求められます。人間に模した運動能力を持つヒューマノイドはその代表例です。こうした汎用性の高いロボットでは、関節の多軸化が進み、それぞれを精密制御できる機能・性能が求められるようになります。このため、モーターなどのアクチュエータを駆動するパワーエレクトロニクス関連の半導体チップ（パワー半導体やドライバーIC、コントローラなど）では、より多く搭載するための低消費電力化、小型化、集積化が加速。さらに、ロボットそのものの需要と多軸化が進むことで、パワエレ関連半導体需要も飛躍的に高まると思われます。
SEMICON Japan 2025の見どころ：AIとロボットの最前線
半導体産業の未来を展望する「SEMICON Japan 2025」では、会期3日目の2025年12月19日（金）に、会議棟7階 TheSUMMITにて、AI Sustainability Semiconductor Summitのセッションの一つとして「フィジカルAI 知能の次なるフロンティア」を開催します（無料）。ここでは、フィジカルAIという新たな概念を起点として、ロボティクス、ヒューマノイドの開発動向、さらには産業実装の最前線まで、この領域の技術・応用開発をリードするキーパーソンが登壇して最新動向を解説します。
NVIDIA ソリューションアーキテクトの加瀬敬唯氏は、「NVIDIAのPhysical AIへの取り組み最前線」と題して、最先端の製造業者や独立系ソフトウェアベンダーが、NVIDIAの提供するフィジカルAIのアプリケーションとライブラリをどのように活用しているのか紹介します。デジタルツインを活用した半導体製造でのリアルタイムシミュレーション、プロセス最適化、共同計画の統合による、導入効果などについても触れます。
Boston Dynamics Sr ManagerのJohn Weiler氏は、「Robotics & AI: Reshaping the Factory Floor & Our Lives」と題して、同社が開発したロボットと、フィジカルAIによる工場や家庭でのDXの動きを紹介します。人間に似たヒューマノイドという形態にこだわらず、人間の高い汎用性、適応力を別の形態で模して最適化した同社ロボットの有用性を解説します。
Unitree Robotics Sales DirectorのZoey Zhao氏は、「Physical Robots: A Crucial Pillar for the Realization of Embodied AI」と題して、同社がフィジカルAIを導入して開発しているヨンソ歩行ロボットやヒューマノイドなどの最新情報を紹介します。AIが複雑な物理的世界を認識し、適応し、相互作用することを学ぶことによってシミュレーションと現実のギャップを埋めて自律能力を獲得していく、同社の技術を披露します。
アクセンチュア 執行役員 データ&AIグループ日本統括 AIセンター長の保科学世氏は、「フィジカルAIによる産業の再構築（仮題）」と題して、フィジカルAIが産業構造に与える本質的影響を解説します。アクセンチュアによる国内外事例も踏まえ、フィジカルAIが創出する新しい価値を考察。フィジカルAI時代の産業構造の変化を、技術要素とビジネス要諦の両面から捉えつつ、本領域でのグローバルリーダーを目指す上で必要な視点や論点を提言します。
技術開発の主役は「フィジカルAIネイティブ」となる若い世代へ
フィジカルAIの時代には、半導体業界においても、求められる企業像・人材像が劇的に変化してくることでしょう。高度な半導体製造技術に対応する製造装置が求められる点は変わりありませんが、作業効率を高める「自動化」をフィジカルAIによる「自律化」へと進化させて、新たな切り口からの生産性や品質を向上させる技術の導入が求められることになりそうです。また、半導体の製造ラインの構築や製造装置の開発などに携わるエンジニアにも、フィジカルAIの導入に向けた知見やスキルが求められてきます。こうした求められる人材像の変化は、若いエンジニアや学生にとっては、キャリアの価値を高める千載一遇のチャンスとなりそうです。そうした変化の最前線を体感するため、ぜひSEMICON Japan 2025の会場に足をお運びください。
AI x Sustainability x Semiconductor Summit
Driving a Sustainable Future with AI and Semiconductor Innovation
AIと半導体技術の革新が持続可能な未来を推進する