【フィジカルAI】エヌビディアや東大など識者激論、「世界モデル」に潜む日本の勝ち筋

2026年に起きた、フィジカルAI「6つの変化」

　フィジカルAIという言葉は2026年に一気に広まったが、その中身はまだ「ふわっとしている」と馬渕氏は指摘する。


「フィジカルAIは総合格闘技のようなところがあります。AIもあれば、ヒューマノイドロボットもある。シミュレーションやロボットを動かすモデルなど、さまざまなレイヤーが存在するのです」（馬渕氏）

　フィジカルAIと聞くと、中国のロボット競技大会（世界ヒューマノイドロボット競技大会：2026年8月、北京にて開催）でヒューマノイドが転倒する映像を思い浮かべる人も多いだろう。だが馬渕氏によれば、それはごく一部にすぎない。実はこの大会には51種類もの競技があり、工場や物流、ホテルなど、社会実装を見据えた競技も含まれていたからだ。

　一方、フィジカルAIを進めるにあたり、その難しさも指摘される。その最大の壁は「学習データ」だ。生成AIはインターネット上などに蓄積された膨大なテキストを学習して進化したが、フィジカルAIはロボットの動作や物理現象を学ぶためのデータが圧倒的に不足している。

　コップを持つという動作でさえ、関節のモーターをどう動かすかの元データがなければ学習できない。そのため中国では、人が動作を繰り返してデータを生み出す「データ工場」まで登場している。

　こうした状況を踏まえ、馬渕氏は「2026年、フィジカルAIで何が変わったのか」として次の6つの変化を提示した。

（1）ロボット基盤モデル（Gemini Robotics 2）
（2）世界モデル（NVIDIA Cosmos 3）
（3）中国勢と量産競争（Unitree／AGIBOT）
（4）工場・物流での実装（BMW／Figure）
（5）自律移動の商用化（Waymo）
（6）ROIと安全性（IFR／Agility）

　今回の座談会は、この中から各パネリストが関心のあるテーマを選んで語る「アドリブ大喜利」形式で進められた。 【次ページ】東大が研究する「空間そのものがAIになる」未来