産総研が「フィジカルAI」基盤モデル開発を推進：製造業の国際競争力強化へ
産業技術総合研究所（産総研）は、日本の主力産業である製造業を中心に据えた「フィジカル領域の生成AI基盤モデルに関する研究開発」プロジェクトの成果を報告するウェビナーを開催しました。このプロジェクトは、2024年度から2026年度までの3年間で計画されており、産総研がフィジカルAIの基盤モデルを活用したシステムやアプリケーションを広く浸透させ、日本の産業の業務改善と業務改革を促し、国際競争力の維持・向上に貢献することを目的としています。
ウェビナーには400人を超える参加者が集まり、大きな注目を集めました。プロジェクトの概要は、人工知能研究センターの佐藤雄隆氏より解説されました。フィジカルAIとは、従来のAIがサイバー世界での入出力に限定されていたのに対し、現実の物理世界に対して直接的な観測や作用が可能であり、サイバー世界と相互作用するAIを指します。研究体制は、画像、音声／音響、言語、ロボット、基盤技術、バイオの6つのグループで構成されています。
特に、ロボット分野の研究成果として、堂前幸康氏が最新の進捗を紹介しました。堂前氏は、過去のロボットコンテストの課題を振り返りつつ、現在の技術レベルが非常に高いものの、まだ課題も残っていると指摘しています。具体的な成果として、模倣学習手法の一つであるMT-ACTを用いることで、わずか約6時間の収集データから、言語指示に基づいて動作するロボットシステムを構築した事例が紹介されました。このシステムは速度面での課題は残るものの、各モダリティ（感覚情報）が滑らかに接続されており、大きな可能性を秘めていると評価されています。これまでに、「Llama 3.1 Swallow」や日本語音声基盤モデル「いざなみ」「くしなだ」、双腕ロボットAIデータセット「AIST-Bimanual Manipulation」など、約7件の具体的な成果が発表されています。
背景
近年、AI技術はサイバー空間でのデータ処理に留まらず、現実世界（フィジカル）の物理的な物体や環境を認識し、操作する方向へと進化しています。この「フィジカルAI」は、製造業やロボティクス分野での応用が急務であり、日本の産業構造維持・強化の鍵と見なされています。
重要用語解説
- フィジカルAI: 従来のAIがサイバー世界での入出力に限定されていたのに対し、現実の物理世界を直接観測し、作用（行動）できるAIのこと。ロボットや製造現場での応用が期待されています。
- 基盤モデル: 大規模なデータセットで学習され、特定のタスクに限定されず、様々な応用分野の土台となる汎用性の高いAIモデルのこと。汎用的な知能の実現を目指します。
- Sim-to-Real: 仮想環境（シミュレーション）でAIモデルを学習させた知識や動作を、現実の物理世界（実機）に適用させる技術。開発効率を飛躍的に高めるアプローチです。
今後の影響
本プロジェクトの成功は、日本の製造業や物流、医療など、物理的な作業が伴うあらゆる産業の自動化と効率化を劇的に進める可能性があります。特に、基盤モデルの汎用性が高まることで、中小企業などでも高度なAI技術を導入しやすくなり、国際的な産業競争力の維持に大きく貢献すると予想されます。今後の実証実験と社会実装が焦点となります。