G1サミット2026 第4部分科会〈A〉AI分野
「フィジカルAI〜AI×ロボットで世界を牽引する日本モデルを打ち立てる〜」
尾形哲也×中川友紀子×羽賀雄介×川上英良 (2026年3月20日/北海道ルスツリゾート)
AIは加速度的に進化し、デジタルの領域を凌駕して「フィジカルAI」の時代を迎えている。デジタルとリアルが高度に融合する未来において、製造・物流をはじめ各産業はボトルネックを解消し、生産性を飛躍的に高めることができるのか。研究のトップランナーと産業界が、AI×ロボットで世界をリードする新たな産業モデルを議論する。
※タイムスタンプは生成AIで作成しているため、一部誤りがある可能性があります。あらかじめご了承ください。
00:00 オープニング:フィジカルAIとは何か
議論のテーマと進め方を紹介する
01:56 フィジカルAIの新しさ:大規模モデルがロボット知能を変えた
エンドtoエンドの学習による技術革新を研究者が解説する
04:45 製造現場から見たフィジカルAI:3つのレイヤー
物理層・中間層・上位層がそろって初めてフィジカルAIになると語る
08:48 自動運転トラックの現在地と日本の強み
人手不足と現場データが日本の強みになる理由を語る
12:17 産業はどう変わるか:物流・長距離輸送の2024年問題
ドライバー不足と長距離幹線の自動化の狙いを語る
15:19 製造業のロボット導入:産業用ロボットとの違いとKPIの壁
95%の精度と完璧主義、米中との経営の考え方の違いを語る
19:53 フィジカルAIの得意・苦手と技術革新の背景
適応的な動きやリカバリー、強化学習の進展を解説する
24:12 日本の研究の強みと課題
第3極をめざす方向性と学術・実装の両面の取り組みを語る
28:30 ロボット産業における日本の強みと課題
国産モーターやデータ、KPI変更の必要性を語る
31:57 スタートアップの視点:資金・実証・規制
シミュレーションの計算資源や自動運転トラックの政府目標に触れる
37:42 質疑応答:AIと防衛・サプライチェーン・技術の現在地
会場からの質問に登壇者が答える
46:53 質疑応答:計算基盤の共用・KPI・ヒューマノイド
公共のインフラ、行政のKPI設計、人型にこだわる理由を議論する
53:14 質疑応答:農業への応用とロボットとの共存
遠隔操作のデータ蓄積やロボットと人の幸せを問う
56:33 クロージング:今後の展望
人間とロボットの役割分担、人材、データを集める仕組みを語る




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