― 技術理解から社会実装まで ―

株式会社アプリズム（本社：大阪市中央区、代表取締役社長：仙敷久善、以下「アプリズム」）では、テキストや画像の処理にとどまらず、現実世界を認識し、判断し、自律的に行動する「フィジカルAI」を次世代の中核技術と位置づけ、研究・検証・実装に取り組んでいます。

2026年2月・3月と2回にわけて、フィジカルAIをテーマとした社内セミナーを開催し、社内エンジニアがそれぞれの視点から発表を行いました。

本セミナーでは、次の３つのテーマを設定しました。

１.フィジカルAIとは何か(初心者にも分かりやすく)

２.フィジカルAIで現在できること（事例紹介）

３.フィジカルAIにまつわる技術

発表１：フィジカルAIとは何か

フィジカルAIは、

「現実世界を認識し、理解し、自律的に行動するAI」

と定義することができます。

AI技術の進化は、

「認知 → 生成 → エージェント → フィジカル」

という流れで捉えることができます。フィジカルAIの基本構造には、

• センシング
• 認識・判断
• 行動
• フィードバック

といった 「認知・行動ループ」が存在します。

さらに、社会実装に向けては、以下のような課題も指摘されました。

• 安全性（フェイルセーフ設計）
• セキュリティ（物理被害リスク）
• シミュレーションと現実のギャップ
• データ・計算資源の問題

発表２：フィジカルAIにまつわる技術

フィジカルAIが成立しつつある背景として、以下の点が挙げられます。

• AI（頭脳）の進化
• ハードウェア（身体）の成熟
• 労働力不足という社会課題

物体検出やVision-Language-Action（VLA）モデル、Model Predictive Control（MPC）といった「判断・行動」を担うAI技術に加え、エッジAIチップやLiDARなどのハードウェア技術も急速に進化しています。

これらの要素が揃ったことで、フィジカルAIは研究段階を超え、実用フェーズに入りつつあります。

2026年は、フィジカルAIが一部の研究領域から現場で活用される技術へと移行する転換点になる。との整理がなされました。

発表３：フィジカルAIと周辺概念とその実例

近年注目されているLLM（生成AI）は、巨額の投資に対して収益化が難しいことや、学習データの枯渇、価格競争によるコモディティ化といった課題を抱えています。

「情報空間だけで完結するAIには限界がある」という認識のもと、フィジカルAIは、

• 物理空間を直接操作できる
• ブルーカラー領域の課題解決に寄与できる
• 人手不足という実需に直結している

という特長を持って持ち、次のAI投資・収益化の中核領域になる可能性が示されました。

発表では、ALOHAやπ0.5といった最新の事例も紹介されました。

発表４：フィジカルAIで現在できること

フィジカルAIの現状を示す具体例として、以下の企業事例と身近なPoC事例が紹介されました。

• 看護師補助ロボット
• 中国における無人タクシー
• ヒューマノイドロボット（Figure 02）

これらの事例から、実用化はまだ途上であるものの、フィジカルAIはすでに現場に入り始めていることが示されました。

また、社内や個人レベルでも取り組めるPoC事例として、

• VLMを用いた物体認識
• Hugging FaceのLeRobot
• Raspberry Piを用いた簡易ロボット制作

などが紹介され、「フィジカルAIは触って学ぶ段階に入っている」という実感が共有されました。

発表５：フィジカルAI を実装してみた
Raspberry Piと市販カメラによる実装例

本発表では、Raspberry Piと市販カメラを用いたフィジカルAIの実装事例が紹介されました。

• 見る（カメラ）
• 聞く（音声）
• 考える（LLM）
• 動く（首振り・発話）

という Sense → Think → Actの循環を構成しています。

Tapo C220、Raspberry Pi 5、openAIのAPIを活用し、実際に動作するデモ動画も紹介されました。

アプリズムが目指すフィジカルAI

今回の一連の発表を通じ、私たちは

理論を理解するだけでなく、実際に作り、動かし、検証すること

こそが、フィジカルAI時代に求められる技術力であると再認識しました。

アプリズムは今後も、

• 生成AI × フィジカルAI
• ソフトウェア × ハードウェア
• 技術理解 × 社会実装

をつなぐ立場として、「現場で使われるAI」を形にする挑戦を続けていきます。