フィジカルAI実装に必要な「3つのコンピュータ」とは？：開発、導入に必要な考え方（1/3 ページ）

今回は、フィジカルAIの導入を検討する上で大事な考え方や、実装に必要な「3つのコンピュータ」などについて解説します。

[リョーサン菱洋]

本連載はリョーサン菱洋が運営するマガジンサイト「リョーサン菱洋テクラボ」に掲載された記事を転載しています。本記事は2026年5月25日に公開されたものです。

　近年、フィジカルAIは大きな注目を集めていますが、期待の高まりとともに、導入や開発の難しさも明らかになってきました。複数のセンサーやカメラからのデータをリアルタイムで処理したいものの、処理負荷やレイテンシがボトルネックとなるケースは少なくありません。

　また、フィジカルAIや生成AIをローカル環境でどのように実装すべきか分からず、検討が進まないままプロジェクトが停滞してしまうといった課題も現場の悩みとして多く挙げられています。

　こうした状況を踏まえ、ロボット×AI分野における市場変化を背景に、エッジデバイス、学習環境、シミュレーション環境を組み合わせた開発アプローチが示されました。本記事では、その内容をもとに、フィジカルAIを検討・導入する際に押さえておきたい考え方を整理します。

1. ロボットは「教えた通りに動く」から「状況に応じて振る舞う」へ

　従来の産業用ロボットは、いわゆるティーチングと再生によって、あらかじめ決められた位置や手順を正確に繰り返すことを得意としてきました。こうした方式は、環境が安定している現場では高い効果を発揮しますが、対象物の位置ずれや周辺状況の変化が生じる現場では、柔軟な対応に限界があります。

　そこで近年注目されているのが、視覚・言語・行動を統合し、未知の状況においても判断しながら動作できるフィジカルAIです。視覚言語行動（VLA）モデルをはじめ、強化学習や模倣学習といった手法は、これからのロボット開発において不可欠な要素となりつつあります。これは単なるロボットの高機能化にとどまらず、開発プロセスや設計思想そのものが変化することを意味しています。

　こうした技術的な変化は、製造現場や物流現場にとっても無関係ではありません。人手不足の深刻化や、変種変量生産への対応が求められるなか、「あらかじめ決め打ちした自動化」だけでは対応しきれない場面が増えているためです。フィジカルAIが注目を集める背景には、AI技術の進歩だけでなく、現場側の要求水準が高度化しているという現実があります。

従来型ロボットとフィジカルAI型ロボットの違い（イメージ）［クリックで拡大］