- 会員限定
- 2026/09/25 11:00 掲載
なぜフィジカルAIで「日本は勝てる」のか？「災害の多さ」すら武器になる驚きの理由
Personal AI Forum 代表理事
Metaverse Japan 代表理事
Generative AI Japan 理事
日本ディープラーニング協会 有識者会員
AI・テクノロジーを起点に、企業変革と新たな産業づくりを牽引する経営者。大学卒業後、米国のエージェンシー勤務を経てデジタルエージェンシーを起業。事業拡大とバイアウトを経験した後、Ogilvy One CEOをはじめ4社のCEOを歴任。20年以上にわたり、デジタル、マーケティング、テクノロジー領域の経営と事業変革に携わってきた。2018年にはFacebook Japan（現Meta）のディレクターに就任し、Instagramの日本市場での成長を牽引。その後、PwCコンサルティング パートナー、デロイト トーマツ コンサルティング パートナー／APAC TMT AI Leadを経て現職。現在はXinobi AI共同CEOとして、パーソナルAI、AIエージェント、フィジカルAIなど次世代AI領域の事業開発と社会実装に取り組む。また、企業のAI戦略や事業変革にも幅広く携わり、SYNTHESY マネージングパートナー、ディップ 社外取締役も務める。Personal AI Forum、Metaverse Japan、Generative AI Japanなどの活動を通じ、企業・産業・政策を横断したルール形成やエコシステムづくりにも取り組み、日本発のAI産業の創出を目指している。『AI駆動マーケティング 業務効率化を超える生成AI実践術』（インプレス）、『AI時代のベンチャーガバナンス』（日経BP）など著書多数。
暗黙知をデータ化する「3つの工夫」
このような現場の暗黙知は、フィジカルAI時代における重要な資産になり得ます。ただし、単に映像を記録するだけでは、判断の理由も、加減の調整も、失敗を回避した意図も把握できません。学習資産へと高めるには、熟練者がその手順を選んだ理由、見逃さなかった違和感、速度を落とした場面、作業を止めた判断までを含めて、記録する必要があります。
暗黙知をデータ化するには、3つの工夫が必要です。
1つ目は、作業自体の分解です。熟練者の一連の動きを「認識」「判断」「動作」「確認」「修正」に切り分け、どの場面でどのような判断が入ったのかを可視化します。
2つ目は、身体に近いデータの取得です。手先カメラ、力覚センサー、視線、関節角、工具の状態、対象物の変形などを組み合わせ、人間の動きだけでなく対象物の変化まで記録します。
3つ目は、失敗と修正のプロセスを保持することです。成功例だけを集めても、AIは正常と異常の境界を学習できません。どこで失敗し、どの条件ならリカバリーできたのか。人間は何を見て「ここから先は危険」と判断したのか。失敗の記録こそが、現場とAIの双方を賢くします。
熟練者だけじゃない、日本の「本当の強み」
とはいえ、この取り組みは、各企業が孤立して進めるには負担が重すぎます。教育機関、ロボットメーカー、ユーザー企業、システムインテグレーターが集結する実装環境が必要不可欠です。
今すぐビジネス＋IT会員に
ご登録ください。
すべて無料！今日から使える、
仕事に役立つ情報満載！
-
ここでしか見られない
2万本超のオリジナル記事・動画・資料が見放題！
-
完全無料
登録料・月額料なし、完全無料で使い放題！
-
トレンドを聞いて学ぶ
年間1000本超の厳選セミナーに参加し放題！
-
興味関心のみ厳選
トピック（タグ）をフォローして自動収集！
フィジカルAIのおすすめコンテンツ
PR
PR
PR
