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  • 2026/11/03 06:50 掲載

【単独】早大教授・尾形氏にズバリ聞いた、日本は「フィジカルAI」で本当に勝てるか?

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本田技研工業の「ASIMO」をはじめ日本のロボットはかつて世界を驚かせてきた。日本はロボット大国として世界をリードしていたはずだが、「フィジカルAI」の開発競争では米国や中国の勢いが目立つ。なぜ日本は圧倒的な技術力を持ちながら出遅れたのか。そして、日本は今から巻き返して世界に勝つことはできるのか。その答えを探るため、AIロボット協会(以下、AIRoA)理事長で、早稲田大学 教授の尾形 哲也氏に、日本の勝ち筋と今後の可能性について話を聞いた。
構成:編集部 井内 亨   執筆:IT・家電ジャーナリスト 安蔵 靖志

IT・家電ジャーナリスト 安蔵 靖志

一般財団法人家電製品協会認定 家電製品総合アドバイザー(プラチナグレード)、スマートマスター。AllAbout 家電ガイド。日経BP社「日経ネットナビ」「日経ネットブレーン」「デジタルARENA」「日経トレンディネット」などを経てフリーに。デジタル家電や生活家電に関連する記事を執筆するほか、家電のスペシャリストとしてテレビやラジオ、新聞、雑誌など多数のメディアに出演。ラジオ番組の家電製品紹介コーナーの構成などにも携わっている。著書に『家電ビジネス』(クロスメディア・パブリッシング)。

  取材協力:AIロボット協会 理事長 尾形 哲也

AIロボット協会 理事長 尾形 哲也

AIロボット協会 理事長/早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 表現工学科教授/産業技術総合研究所 人工知能研究センター 特定フェロー/国立情報学研究所 大規模言語モデル研究開発センター 客員教授

1993年早稲田大学理工学部機械工学科卒業、1997年日本学術振興会特別研究員(DC2)、1999年早稲田大学理工学部助手、2001年理化学研究所脳科学総合研究センター研究員、2003年京都大学大学院情報学研究科講師、2005年同准教授を経て、2012年より早稲田大学理工学術院基幹理工学部表現工学科教授。博士(工学)。2009年-2015年JSTさきがけ領域研究員。また2017年より産業総合技術研究所人工知能研究センター特定フェロー。2013年から2014年日本ロボット学会理事。2016年から2018年人工知能学会理事などを歴任。2017年より日本ディープラーニング協会理事。2020年より早稲田大学次世代ロボット研究機構AIロボット研究所所長。2024年より国立情報学研究所大規模言語モデル研究開発センター客員教授。2025年よりAIロボット協会理事長。2025年よりJST CREST領域研究総括。深層学習、生成AIに代表される神経回路モデルとロボットシステムを用いた,認知ロボティクス研究,特に予測学習,模倣学習,マルチモーダル統合,言語学習,コミュニケーションなどの研究に従事.2021年IEEE ICRA2021 Best Paper Award In Cognitive Science、2023年文部科学大臣表彰科学技術賞(研究部門)などを受賞。

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尾形氏にフィジカルAIでの日本の勝ち筋などについて話を聞きました

バラバラの「フィジカルAIの定義」とは?

 フィジカルAIという言葉は現在、非常に幅広い意味で使われており、人によって定義がバラバラな面があります。物理の世界で活用されるAIという広い意味で捉えてしまうと、「それは以前からたくさんありましたよね」ということになってしまいます。

 私にとってフィジカルAIの定義は非常にシンプルで、生成AIのやり方でロボットを動かすというものです。

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AIロボット協会(AIRoA)理事長 早稲田大学教授 尾形 哲也氏

1993年早稲田大学卒業。同大学助手、理化学研究所研究員、京都大学准教授を経て、2012年より早稲田大学教授。2017年より産業技術総合研究所特定フェロー、2024年より国立情報学研究所客員教授。2025年より一般社団法人AIロボット協会理事長、JST CREST領域研究総括を兼任。2023年文部科学大臣表彰科学技術賞(研究部門)などを受賞。2026年IEEE Fellow、同年JSTムーンショット型研究開発事業プロジェクトマネージャー。

 従来の自然言語処理では、人間が大量の辞書や文法規則のプログラムを作成して文章を解析していました。しかし、現在の生成AIは大量の文章データ(コーパス)を直接学習し、自ら文章を生成・対話できるようになります。

 ロボットもまったく同じことが起きています。人間が動作を与え、ロボット自身にそれを学習させる。これまでのロボット開発で必要だった物体のモデル化や複雑な行動プランニングといったプロセスの一部を省略し、データから動作までエンドツーエンドで一気につなげます。

 これによって全身運動や、これまで扱うのが難しかった複雑な動作が実現できるようになりました。これがフィジカルAIの本質だと考えています。

生成AI・パワー半導体による「ソフトとハード」の変化

 昔の産業用ロボットが最も得意としたのは、決まった動作を繰り返し、スピードを上げて行うことでした。今回のブレークスルーは、生成AIの技術を応用し、現実世界にある大量のデータからロボットの動作を学習させることで、周囲の状況を認識しながら柔軟に適応する能力が飛躍的に向上したことにあります。

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