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経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報 by 今泉大輔

20年以上断続的にこのブログを書き継いできたインフラコモンズ代表の今泉大輔です。NVIDIAのフィジカルAIの世界が日本の上場企業多数に時価総額増大の事業機会を1つだけではなく複数与えることを確信してこの名前にしました。ネタは無限にあります。何卒よろしくお願い申し上げます。

【2025年9月版】日本の製造業が攻略できる3つのフィジカルAI市場と2つの領域

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50兆ドルのフィジカルAI市場：日本の製造業がアドレスできる3つの市場と2つの領域

序章：フィジカルAIの衝撃--日本の製造業がフルに取り組める「最後にして最大の成長エンジン」

NVIDIAのCEOであるジェンセン・フアン氏が提唱する「フィジカルAI市場」は、その規模が50兆ドルに達する可能性を秘めているとされ、世界の製造業界（約46兆ドル規模）を上回る巨大なフロンティアとして注目されています 。この驚くべき数字は、単に既存の市場がAIによって効率化されるだけでなく、物理的な世界とAIが融合することで、これまでに存在しなかった新たな製品やサービス、そして価値が創出される未来を予見しています。これは、日本の製造業にとって、自動車産業に続く「次なる成長エンジン」となり得る、見過ごすことのできない機会の出現を意味します 。 AIそのもののインパクトを考えれば、また50兆ドルという規模を考え合わせると、フィジカルAIは「最後にして最大の成長エンジン」であると言っても良いでしょう。

フィジカルAIとは、物理環境と直接的に相互作用しながら、人間のように柔軟かつ自律的にタスクを遂行するAI技術の総称であり、ヒューマノイドロボット、倉庫物流ロボット、自律型ドローン、自動運転車などがこの範疇に含まれます 。また「防衛フィジカルAI」の広大な可能性も見えてきました。

いずれも「ものづくり」が密接に関わる世界であり、かつ、日本が得意とする量産技術・生産技術がなければ具体化しない世界です。本レポートは、この広大な市場の全体像を捉え、日本の製造業がその主役となるための具体的な道筋を提示することを目的としています。

第1章：市場を駆動するエッジAI--NVIDIA Jetson Thorの役割

フィジカルAIが物理世界で自律的に機能するためには、クラウドを経由した処理では許容できない、ミリ秒単位のリアルタイムな応答性が不可欠です。ロボットが人間や周囲の環境と安全かつ高度な対話を行うには、膨大なセンサーデータを即座に処理し、複数のAIワークフローを同時に実行する能力が求められます 。この要求を満たすコア技術が、ロボット本体に搭載されるエッジコンピューティングであり、NVIDIA Jetson Thorはその中核を担う存在として位置づけられています。

Jetson Thorは、比類ないパフォーマンスとエネルギー効率を両立させ、生成AIモデルをエッジで実行できる、フィジカルAI時代の究極のスーパーコンピューターと称されています 。この強力なエッジAIの登場により、これまで困難であったリアルタイムな推論処理が現実のものとなり、ヒューマノイド、農業機械、建設機械といった多様なアプリケーションにおける高性能なフィジカルAIが実現可能となります 。

フィジカルAIの導入は、単に現場にロボットを配置するだけではありません。物理的な工場や生産ラインを仮想空間に再現する「デジタルツイン」技術との連携が、この革命の重要な要素となります。BMWやFoxconnの事例が示すように、仮想空間で生産ラインの最適化を徹底的に行うことで、現実世界での稼働停止リスクを最小限に抑え、大幅なコスト削減とエネルギー効率の向上（年間30%以上）が可能になります 。このプロセスは、仮想空間でのシミュレーション結果を、Jetson Thorを搭載した物理的なロボット（フィジカルAI）にフィードバックし、実装するという、デジタルとフィジカルのシームレスな連携によって支えられています。強力なエッジAIは、このフィードバックループを加速させ、ものづくりのあり方を根本から変革する重要なハブとなるのです。

第2章：主要セグメント別動向とビジネス機会の検証

2.1 ヒューマノイドロボット：労働力不足を解決するフロンティア

ヒューマノイドロボット市場は、世界的な労働力不足を背景に、爆発的な成長期を迎えています。市場規模は2025年の43.2億米ドルから、2032年には697.4億米ドルに達し、年平均成長率（CAGR）は48.8%に上ると予測されています 。特に中国市場は、2025年に世界市場の約50%を占める規模にまで成長する見込みであり、この分野における競争の激しさを物語っています 。

米国では、Figure AIやTeslaといったスタートアップがこの市場を牽引しています。Figure AIはBMWの工場で実証テストを実施し、複数のロボットを同時に制御できる独自のAIモデル「Helix」を開発するなど、実用化に向けた取り組みを進めています 。TeslaのOptimusも、2025年までに自社工場に1000台以上を投入する計画を掲げています 。従来の産業用ロボットが特定のタスクに特化していたのに対し、ヒューマノイドは人間用に設計された既存の環境をそのまま活用できる汎用性の高さが最大の強みです 。この適応性が、製造業だけでなく、物流、小売、ヘルスケアなど多岐にわたる産業での需要を創出し、市場の成長を牽引しています。

しかし、その実用化にはまだ課題も残されています。現状では、家庭内の家事労働一般、製造業の工場内労働、建設現場の建設労働、高齢者介護の介護労働のいずれをとっても、現実的に投入可能な機種は商用化されていません。一部で量産化の機運がありますが、購入者が現実的な便宜を感じるレベルになるのは、2027〜2028年頃と見て良いでしょう。

日本は中国や米国と比較すれば圧倒的に遅れていますが、NVIDIAの技術スタックを活用するなどして、米中が行ってきた開発と違うコースを取ることで遅れをキャッチアップできる可能性はあります。特に後述する生産技術の蓄積があるため、ヒューマノイドの量産にかかる試行錯誤の時間をグッと短縮できる可能性があります。

2.2 自律型産業機械：農業と建設現場の変革

フィジカルAIの応用は、工場内にとどまらず、広大な屋外環境へと拡大しています。自律型建設機械の世界市場は、2023年に127.2億米ドル規模に達のし、インフラ開発プロジェクトの急増を背景に、2030年までに年平均成長率9.6%で成長すると予測されています 。同様に、自律型農業機器市場も急成長を遂げており、ジョンディアや日本のクボタなどが主要プレイヤーとして市場を牽引しています 。

日本のクボタは、CES 2024で人間の目視監視が不要な全自動運転トラクター「New Agri Concept」を発表し、急速充電で6分未満に充電時間を短縮する技術を披露しました 。同社の自律走行農機は、RTK-GNSS、サラウンドビュー、超音波ソナーなど、多種多様なセンサーを組み合わせる「センサーフュージョン」技術によって支えられています 。これは、起伏の多い圃場や予測不能な障害物といった屋外特有の環境下で、誤差数センチの精度と安全性を確保するために不可欠な技術です 。

コマツもまた、「スマートコンストラクション」事業を通じて、建設現場の生産性と安全性の向上を図っています 。同社の建設機械に実装された高精度AIカメラシステムは、3眼カメラを用いて様々な姿勢の「人」や「障害物」を高速で検知し、オペレーターに警告することで事故を未然に防ぎます 。これらの事例が示すように、農業や建設現場は、工場のような構造化された環境とは異なり、多種多様なセンサー情報を統合して現実世界を正確に認識する「センサーフュージョン」技術が、自律化を実現する上での鍵となります 。自動車の公道走行に比べて、規制や安全要件が独自の基準で進めやすい農業・建設機械は、フィジカルAIの完全自律化を実現するための先行事例となる可能性が高く、この分野で培われた技術は、将来的に他の屋外ロボティクスへと応用される重要な実験場となり得ます。

2.3 「防衛フィジカルAI」：民生技術が拓く新たな市場

フィジカルAIは、国家安全保障という新たな市場にも深く関わっています。自律型ドローン（BVLOS）市場は、2024年の13億米ドルから2030年には53億米ドルに達すると予測され、CAGR26.4%で成長が見込まれています 。また、防衛分野における生成AI市場も、サイバーセキュリティの重要性増加や最新技術の導入を背景に、2025年から2032年にかけてCAGR10.4%で成長すると予測されています 。

この分野の最大の特徴は、最先端のAIやロボティクス技術が、民間企業のイノベーションによって牽引されているという点です。民生市場で量産化された技術は、防衛装備品の開発期間とコストを劇的に削減する大きなメリットをもたらします 。実際に、民生用途のGPSモジュールや通信機器が軍用無人航空機（UAV）に転用されるリスクも指摘されており、民生技術が軍事分野の競争力を左右する時代に突入しています 。日本の防衛産業は、こうした既存の民生ロボット技術を積極的に取り入れることで、迅速な部隊配備と経済性向上を実現できる可能性があります 。

この潮流を最も積極的に活用しているのが中国です。中国人民解放軍は、偵察、物資輸送、射撃が可能な犬型ロボットや、30台のロボットが協調して行動する「機械の狼」と呼ばれる集団ロボット群を実用化しています 。これらの無人兵器は、前線兵士の「最後の1km」の物資輸送といった戦術的課題を解決するだけでなく、無人戦車や対ドローンレーザー兵器の開発と連携することで、将来の戦闘様相を一変させようとしています 。この民生技術の軍事転用を国家戦略として進める中国の動向は、日本の製造業が持つ民生サプライチェーンに、新たな技術連携とビジネスの機会をもたらすことを示唆しています。

第3章：日本の強みとグローバル市場における戦略的貢献

3.1 日本の「ものづくり」が誇る精密部品サプライチェーン

フィジカルAIの成功は、そのソフトウェア（AI）の性能だけでなく、物理世界で正確に動くための「手足」にあたるハードウェアの品質に依存します。この「手足」を構成するセンサー、サーボモーター、精密減速機といったコア部品において、日本は圧倒的な技術的優位性を確立しています。国際ロボット連盟（IFR）によると、日本は世界の産業用ロボット生産の38%を占める最大の生産国であり、その輸出比率は78%に達しています 。さらに、産業用ロボットにおける日本企業の世界シェアは合計46%にものぼり、そのサプライチェーンは世界トップクラスと言えます 。

特に、ナブテスコやハーモニック・ドライブ・システムズは、精密減速機で世界市場を支配し、安川電機はサーボモーターでトップクラスのシェアを誇ります 。ハーモニック・ドライブ・システムズの高精度減速機は、NASAの火星探査車やヒューマノイドロボットのアームにも採用されるなど、その信頼性は世界的に認められています 。また、同社は協働ロボットの安全性を向上させるセーフティトルクセンサー搭載減速機をTE Connectivityと共同開発しており、安全要件への対応でも先行しています 。

センサー分野においても、日本の強みは顕著です。ソニーのCMOSイメージセンサー（特に産業用）は、高速・低ノイズ・グローバルシャッターといった特徴で産業用途の定番となっています 。また、同社のAI処理機能を搭載したイメージセンサーは、エッジで高速なAI処理を可能にし、扱うデータ量を削減することで、リアルタイムトラッキングを実現します 。村田製作所やTDKといった企業は、温度安定性や自己診断機能を備えた産業級IMU（慣性計測装置）で高い信頼性を確立しています 。

中国勢が3D LiDARや3Dカメラでコストと機種展開の優位性を持つ一方、日本は「品質保証」「長期供給」「安全規格適合」という、製造業の経営者が最も重視する要素で差別化を図ることが可能です 。これは、単なる性能競争ではなく、サプライチェーン全体の信頼性競争であり、日本はここで揺るぎない強みを発揮します。

グローバル・フィジカルAI市場を支える日本の精密部品サプライチェーン

カテゴリ 主要日本企業 技術的強み 関連市場 競合/課題
センサー ソニー、村田製作所、キーエンス、OMRON 高速・低ノイズCMOS、AI処理機能搭載、信頼性の高いIMU、安全規格適合性 ヒューマノイド、自律移動ロボット(AMR)、スマート農業、建設機械 中国勢のコスト/機種展開、3D LiDARでの優位性
サーボモーター/アクチュエータ 安川電機、日本電産 世界トップクラスの市場シェア、小型・高出力、高トルク密度、長期信頼性 ヒューマノイド、産業用ロボット全般、電動産業機械 欧米・中国勢の追随、価格競争
精密減速機 ナブテスコ、ハーモニック・ドライブ・システムズ 世界トップクラスの市場シェア、小型・軽量・高精度、高トルク密度、高耐久性 ヒューマノイド、協働ロボット、産業用ロボット全般 欧米勢の高性能製品、中国勢の価格優位性

3.2 Figure AIの課題が示す、日本の量産ノウハウの価値

米国スタートアップであるFigure AIは、AIやソフトウェアの知見に優れている一方で、ハードウェアの量産化という大きな課題に直面しています。同社が求める品質と量産能力を兼ね備えた外部サプライヤーがまだ存在しないため、コア部品の内製化に頼らざるを得ない状況にあります 。Figure AIの量産化には、高い開発・製造コストや技術的制約、そして市場の未成熟性といった複数の要因が立ちはだかっています 。

この状況は、日本の製造業にとって、完成体（本体）の開発競争に巨額の投資をするよりも、その「心臓部」であるコア部品のサプライヤーとして、グローバル市場の成長を確実に取り込むという、現実的かつ理にかなった戦略的意義を提示しています 。日本の企業は、自社の部品がFigureが目指す性能と信頼性、そして何よりも「量産可能性」を遥かに上回ることを、積極的にアピールすべきです。

この量産ノウハウの源泉となるのが、トヨタ生産方式（TPS）に象徴される日本の製造哲学です。トヨタは、デジタルツインを活用したロボット鍛造ラインや、車両を自動搬送する工場レイアウトなど、既存の生産技術とAIを融合させています 。TPSの核である「自働化」と「改善」は、単にロボットを導入するだけでなく、ロボットが異常を検知して自ら停止・改善を促す仕組みを構築することを目指します 。この哲学は、Figure AIのようなまだ実用例が少ない「未成熟な」技術を、安定的に高品質で量産可能なレベルまで引き上げる上で、最も価値あるノウハウとなります。日本の生産技術は、米国スタートアップが持つAI・ソフトウェアの知見と補完関係を築き、グローバルなフィジカルAI市場の垂直統合の壁を打ち破る可能性を秘めています 。

結論：フィジカルAI時代を勝ち抜くための日本の行動指針

フィジカルAI市場は、労働力不足という社会課題を背景に、50兆ドル規模という壮大な必然性をもって出現しました。この市場の鍵は、NVIDIA Jetson Thorに代表される強力なエッジAIと、現実世界を精緻に認識し、操作する「動く機械」です。日本は、ヒューマノイドの「本体」開発競争に巨額を投じるよりも、その「心臓部」である精密部品のサプライヤーとして、揺るぎない技術的優位性を確立しています。

Figure AIが直面する量産化の課題は、日本の「高品質かつ量産可能な生産技術」がグローバル市場でいかに不可欠な存在であるかを証明しています。これは、日本の製造業が、AIとロボティクスの新時代において、単なる追随者ではなく、必要不可欠なプレイヤーとなるための明確な道筋を示しています。

このフィジカルAI時代を勝ち抜くために、日本の経営者層は以下の行動指針を検討すべきです。

  1. 既存事業のフィジカルAI化： まずは、クボタやコマツが実践しているように、既存の産業機械にAIとセンサーを統合し、自律化を進めることが最も現実的で初期のリスクが低い戦略です 。これにより、自社の強みを活かしつつ、フィジカルAIの知見とノウハウを蓄積することが可能です。

  2. コア部品サプライヤーとしての地位確立： 欧米のAIスタートアップが量産化に苦慮している「今」こそ、日本の精密部品の技術力と量産ノウハウを積極的にアピールし、戦略的なパートナーシップを構築すべきです 。これにより、ヒューマノイド市場の成長を確実に取り込み、安定的なビジネス基盤を築くことができます。

  3. 垂直統合を超えたエコシステム構築： 国内の産学連携ネットワークである「KyoHA」のような取り組みを加速させ、ソフトウェア・AI技術を持つ企業や大学との連携を強化することが不可欠です 。これにより、日本の強みであるハードウェアと、海外が先行するAI・ソフトウェアを融合させた、新たなエコシステムを形成し、イノベーションを創出することが可能になります。

  4. 生産技術の応用： トヨタ生産方式に代表される「改善」の精神を、フィジカルAIシステムの製造プロセス自体に応用することです 。ロボット製造における多品種少量生産や職人技への依存といった課題を解決し、量産化の壁を打ち破ることで、日本の生産技術がグローバルなフィジカルAI市場における決定的な競争優位性となるでしょう 。

フィジカルAI革命は、単なる技術トレンドではなく、日本の製造業の伝統的な強みを新たな成長領域へと転換させる最大の機会です。この機会を捉え、グローバルなサプライチェーンの中核を担うことで、日本は再び世界の製造業を牽引する主役となることができます。

引用文献

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今泉 大輔 2025/09/10 10:37:13 Comment(0)