2026年11月11日（水）
日本の半導体産業の次世代コア領域を担う「フィジカルAI半導体」
株式会社エンライト 伊藤 元昭
人工知能（AI）の新たな進化の方向性として、「フィジカルAI」に注目が集まっています（図1）。日本では、高市政権が掲げる「日本成長戦略」における「17の戦略分野（デジタル・サイバーセキュリティ、量子、防衛、宇宙、マテリアル、GXなど）」の中で、フィジカルAIおよびそれに関連する半導体を投資すべき開発テーマとしてとりわけ高く位置づけています。フィジカルAI関連に、2040年度までに合計約101兆6000億円の官民投資が想定されています。その内訳は、フィジカルAIに約10兆5000億円、その中核に置く半導体に約68兆円、領域特化型AIに約23兆1000億円というものです。
図1 日本の半導体産業の次世代コア領域として期待される「フィジカルAI」
出所：AdobeStock
産業競争力の観点だけでなく、経済安全保障などを含む国力の強化の観点からも、AIが極めて重要な技術になっています。ただしその一方で、日本が国内で開発すべきAI技術のテーマには、合理的な戦略が求められてもいます。汎用LLM（大規模言語モデル）の分野では、米中の巨大テックと真っ向から勝負しても勝ち目がないからです。しかし、フィジカルAIは違います。製造業、自動車、物流、建設、医療・介護などの現場（リアル空間）では日本が圧倒的強みを持っています。フィールドでAIを身体化させるフィジカルAI（AIロボティクス）に特化することで、AIによる革命の中で日本が有利かつ適性の高い勝ち筋を見出そうとしています。
そもそもフィジカルAIとは
フィジカルAIとは、「身体性を持った知能」を実現する技術のことです。センサーを通じて現実世界の環境をマルチモーダル（視覚・聴覚・触覚など）に知覚し、物理法則や制約を考慮しながら、自律的に判断・学習し、アクチュエータなどを通じて物理世界にアクションを返す機能を実現します。
従来の生成AI（LLMや画像生成モデルなど）は、主にデジタル空間内でテキストやコード、画像などの情報を処理する際の自動化・高度化に主眼が置かれていました。これに対し、フィジカルAIでは、現実世界の中で利用されている様々な機器やロボットに、目的・状況・挙動の変化や対象の個体差などに応じて、作業を臨機応変に自律実行できる機能を付与します。
従来の機器やロボットの自動化では、あらかじめ手順を人間が規定した決定論的プログラムに従い、作業条件が整備された環境の中で動かすことを想定していました。想定外の位置ズレや障害物などがあれば、正しく動作させることができませんでした。フィジカルAI搭載システムでは、抽象的な達成目標を与えれば、デジタルツイン（シミュレーション）や実環境の中で試行錯誤しながら自ら学習し、未知の環境の中であっても、扱う対象物の形状や状態が変わっても適応しながら動かすことができます。
なぜ日本の産業界・半導体関連者にとって重要なのか
フィジカルAIは、日本の製造業および半導体サプライチェーンにとって、新たなグローバル覇権を握るための千載一遇のチャンスを生み出す可能性があります。理由は大きく3つあります（図2）。
図2 フィジカルAIが日本の産業界・半導体にもたらす千載一遇のチャンス
出所：筆者が作成
まず第1に、「ものづくり大国」としての強みがそのままAIの強みに直結すること。日本には、世界トップシェアを誇る産業用ロボット、精密機械、自動車、そして優れたセンサー技術やアクチュエータ技術の蓄積があります。AIが物理空間に進出する以上、ハードウェアの身体性を熟知している日本企業の優位性は高まります。
第2に、半導体産業における「価値の移動」に対応できること。これまでの半導体競争は「いかに高速な演算器を作るか（微細化・性能競争）」が中心でした。フィジカルAI時代には、チップ単体の性能だけでなく、「電力・熱・実装（先端パッケージング）・材料・光インターコネクト」といった物理的制約（制約ネットワーク）を、システム全体でどのように調停・管理するかが勝敗を分けます。日本が強みを持つ、高機能材料、基板、熱制御、先端実装技術（ハイブリッドボンディングやチップレット関連技術）は、フィジカルAI半導体のボトルネックを解消する不可欠な要素となります。
そして第3に、「部品の供給者」にとどまるか、「システム基盤の支配者」になるかの岐路で問われるビジネステーマになること。もし日本企業がハードウェア部品・アクチュエータの供給者としての地位に満足するのならば、フィジカルAIというテーマはそれほど重要ではないかもしれません。ただし、付加価値の大部分はAIプラットフォームやエッジ半導体を握る海外企業群に渡ることになります。半導体業界の関連者がフィジカルAIの文脈を理解し、「エッジ半導体とメカトロニクスの統合アーキテクチャ」を主導することが、国内産業の空洞化を防ぐ鍵となります。
フィジカルAIの実現と実装に求められるチップは極めて多様
フィジカルAIを実現し、自律化する機器やロボットにその機能を組み込むためには様々な半導体チップが必要になってきます。現在の生成AIのように仮想世界の中で利用するAIに向けたものに比べて、より多様な機能、固有の特徴が求められます（図3）。
図3 フィジカルAIの実現と実装に求められる半導体チップと固有の特徴
出所：筆者が作成
まず必要になるチップが、エッジ向けの高効率AIアクセラレータ（NPU / ローカル推論チップ）です。ロボットや自律制御型の産業機器などの筐体の中核に置き、ミリ秒（ms）単位のリアルタイム推論を実行するための専用プロセッサです。
さらに、ヘテロジニアス（異種混載）な機能をモノリシックもしくはチップレットなどの技術を使って集積したSoCが必要になってきます。ロボットや機器の要所に配置し、動かす各種機構に近い場所でセンシングや駆動制御を行うチップです。ここには、リアルタイム制御用マイコン、GPU/NPU、さらに各種センサーインタフェース（ビジョンやLiDARなど）を高密度に統合します。
また、超低消費電力・低遅延のエッジAIマイコンも必要になってきます。フィジカルAIを適用するロボットや機器の中には、バッテリ駆動や電力制約の厳しいものが大多数です。小型ロボットなどに組み込むアクチュエータの駆動制御や環境の変化を常にモニタリングするためのデバイスが必要になります。
その他にも、フィジカルAIを実装するためには、高度化したセンサーやより高効率なパワーデバイス、チップ間を高速・低遅延・大容量でつなぐネットワークチップ、およびそれらの周辺で利用するアナログICなども必要になります。
フィジカルAIの実現・実装で必要になる半導体チップの原型は、自動車産業の中で、自動運転車や電気自動車（EV）向けチップとして開発が進められています。次世代車とフィジカルAIは、組み込む機能と求められる特徴が酷似しているからです。しかも、自動車産業は巨大産業ですから、そこで用いられるチップの開発には巨額の開発投資が投入されています。フィジカルAI向けチップの基礎技術は、既に成熟しつつあります。
フィジカルAI用チップで求められる固有の機能・特徴とは
フィジカルAIに適用するチップには、単に「計算が速い」だけではなく、以下のような機能・性能を高レベルで併せ持つための技術をチップに導入する必要があります。
まず、リアルタイム性と決定論的処理を実現する技術が必須になります。クラウドAIでは多少のレイテンシ（遅延）の揺らぎは許容されますが、フィジカルAI（ロボットの制御や衝突回避）においては、応答の遅れや処理落ちが致命的な事故に直結します。AIの推論と、モーター制御などのハードウェア制御のタイミングを寸分狂わず同期させる機能が求められます。
次に、過酷な環境耐性と高信頼性も不可欠です。工場の熱や振動、車載の温度変化、宇宙・インフラ現場といった過酷な環境下でも誤動作しない耐性と、機能安全規格（ISO 26262やIEC 61508など）に準拠したハードウェアレベルの安全機構が求められます。
また、センサーフュージョンに対応するための技術の導入も求められます。カメラ、IMU（慣性計測装置）、LiDAR、触覚センサーなどの多様で膨大なマルチモーダルデータを、低遅延で統合（フュージョン）処理するための専用ハードウェアなどが必要になってきます。
さらに、電力・熱バジェットを極限まで最適化する技術の導入です。限られた電源容量や放熱スペースの中で、熱暴走を起こさずに最大のAI演算性能を発揮するために必要になってきます。ここでは、電源管理・低消費電力技術が極めて重要になってきます。
前述したように、フィジカルAIとそこで用いる半導体チップに導入する技術は、自動運転車や電気自動車向けチップとして開発・実用化が進められています。日本、ドイツ、中国といった次世代車とそこに搭載する車載チップの開発で激しく競争している国の半導体メーカーは、ほぼ例外なくフィジカルAI用チップの開発に積極的に取り組んでいます。米国のTeslaがヒューマノイドの開発をリードしていますが、これも同じ文脈で理解できます。
フィジカルAI関連の情報を多角的に提供する「SEMICON Japan 2026」
フィジカルAI関連の技術は極めて速いペースで進歩しています。しかも、関連する技術は多様で、リアルタイムプロセッシング、先端パッケージング、パワー半導体、さらにはチップレット規格（UCIeなど）といった半導体チップ関連の技術以外にも、AIのアルゴリズム（世界モデルやSim-to-Realなど）から産業ネットワーク、機能安全、セキュリティなど様々な技術の最新トレンドも知っておく必要があります。全体像を俯瞰しながら最新技術の情報を適切かつタイムリーに収集することは簡単ではありません。
2026年12月9日（水）から12月11日（金）に東京ビッグサイトにて開催される「SEMICON Japan 2026」は、フィジカルAIに関連した最新情報を網羅的に収集できる絶好の機会になりそうです。
会期2日目、12月10日（木）には、SuperTHEATERにて、フィジカルAIが切り拓く社会とその実現に向けた課題を議論するパネルディスカッション「Physical AIが切り拓く社会 その実現を支える半導体と産業基盤、国家戦略」が開催されます。自由民主党 半導体戦略推進議員連盟 会長の衆議院議員 山際大志郎氏、AIロボット協会（AIRoA） 理事長の尾形哲也氏、NVIDIA エンタープライズ事業担当 バイスプレジデントの井﨑武士氏、Rapidus 代表取締役社長 兼 CEOの小池淳義氏をパネリストに迎え、フィジカルAIの社会実装に不可欠な半導体や計算基盤、産業基盤、国家戦略などを含む総合的な取り組みについて多角的な視点から議論します。モデレーターは、経済産業省 AI産業戦略課長 渡辺琢也氏が務めます。
また、会期初日の12月9日（水）には、SuperTHEATERにて、AIの未来展望をはじめ、AIコンピューティング、データインフラ、先端製造・3D集積技術などの最前線の動向を紹介する「Global Semiconductor Leadership Summit 1 AI革命が切り拓く次世代産業と半導体需要」が開催されます。ここでは、AI用半導体の技術とビジネスの開発をリードするキーパーソンが集い、AI時代を支える半導体技術を紹介するとともに、次世代産業を支える技術革新と今後の市場展望について議論します。登壇者は、米IBM General Manager and Vice PresidentのMukesh Khare氏、キオクシア 代表取締役社長の太田裕雄氏、TSMCジャパン3DIC研究開発センター バイス・プレジデント センター長の江本裕氏と、他では一堂に会することが珍しい豪華な顔ぶれです。
さらに展示会場では、人とロボットが協働し、産業や暮らしの課題を解決していく目指すべきフィジカルAIの姿を体感できる場として、「WORLD OF PHYSICAL AI – Robotics & Semiconductor -」を、会期中 西展示棟 3ホールに用意します。ここでは、進化を続けるヒューマノイドをはじめ、施設内を自律走行するロボットなど、多彩な技術と活用事例を紹介します。
フィジカルAIとその半導体が日本の中核産業へといかなる道筋で育っていくのか。SEMICON Japan 2026では、その未来へと続く道を照らし出します。
半導体、AI、ロボティクスが融合するPhysical AIの際残戦を体感し、
その先に広がる未来の産業と社会を展望する特別展示エリア