生成AIがテキストや画像を生み出す時代は、もう序章にすぎない。

次にやってくるのは、AIが現実空間そのものを理解し、動かす時代だ。

話題の書『アフターAI　世界の一流には見えている生成AIの未来地図』（日経BP）は、生成AIがもたらす社会変化を10章にわたって解き明かす一冊だ。

第7章では、生成AIがデジタルのバーチャル空間から物理空間（実空間）へと活躍の場を広げている「フィジカルAI（物理AI）」のトレンド、特にモビリティ（自動運転）やロボット産業にもたらす変化、そしてそれが日本のもづくり産業に与える影響について解説されている。

本記事では、その冒頭約6000字の部分を紹介していく。

エージェントAIの次に来る「フィジカルAI」

ここでは、モビリティとロボットに焦点を当てて、アフターAIの世界を見通していきます。

2025年のCESで最も多くの来場者を集めたNVIDIAのジェンスン・フアン社長兼CEOの基調講演では、AIのトレンドを4段階に分けて説明していました。

最初が「認知するAI（パーセプションAI）」で認識や予測が可能になりました。その次に「生成AI（ジェネレーティブAI）」が登場して物事の理解が進み、3段階目の「エージェントAI」で自律的な判断やエージェント同士の協働が可能になりました。その先の4段階目が、「物理AI（フィジカルAI）」だというトレンドです。

フィジカルAIは、物理空間の中にAIを適合させていくことで、デジタルのバーチャル空間からAIの活躍の範囲を広げることができます。

すでにロボットは工場の様々なところに使われていますし、自動運転車も制限付きながら登場しています。こうした物理空間におけるモビリティやロボットといった実在に対して、AIが大きな変化をもたらす時代がやってきているのです。

多量の学習をバーチャル空間で実現物理空間の中でAIを動かしていくとなると、どのように現実空間をキャプチャーして、バーチャル空間の中で学習させるかが大切なポイントになり
ます。

現在では、様々なAIモデルを組み合わせて使うことで、テキストを入力するだけで現実空間をバーチャル空間でシミュレーションできるようになっています。

ロボットがどのように現実空間を見てどう動いているかとか、このような周辺環境の中で自動運転車が走っているかということを、まるでリアルの世界にいるように再現できるのです。

すなわち、リアルの世界で実験などしなくても、バーチャル空間で大量のシミュレーションを繰り返すことによって学習を進めることができます。

例えばNVIDIAは、オムニバースという産業用デジタルツインを実現するためのアプリケーション開発プラットフォームを提供しています。

3Dで動くバーチャル空間を作っていたわけです。この空間をリアルの世界のデジタルツインとして拡張していけば、リアルの世界を再現したバーチャル空間の中でAIがトレーニングを続けられるようになります。

リアルの世界では100万回、1000万時間といった膨大な手間が必要なトレーニングが、バーチャル空間ならば短時間で繰り返し行えるのです。

自動運転のAIのトレーニングでは、様々な路面環境のデータが必要です。雨の日や雪の日になるとデータは少なくなりますし、例えば路上にクマが飛び出したといったような例外ケースはデータを収集することすら難しくなります。

AIによって拡張されたバーチャル空間ならば、多様な例外ケースもシミュレーションして学習データとして利用できます。

ロボットでも同様です。ロボットが認知している世界を1つ作って、AIによる拡張でバリエーションを増やしていくことで、多様なパターンの例外がある学習を進めて汎用モデルを作ることができます。

バーチャル空間に拡大するリーズニングモデル

生成AIの登場と進化によって、こうした物理空間のモデル化はどのように変化しているので
しょうか。これまでもバーチャル空間の上で物理空間をシミュレーションすることはできました。

【書籍紹介】
アフターAI　世界の一流には見えている生成AIの未来地図

生成AI時代の「ビジネス実装」が、この一冊で見える
生成AIは、もはやバズワードの時代を越え、実装の巧拙が企業価値を左右する段階へと突入しました。著者のシバタナオキ氏は、投資家としてシリコンバレーを中心に1000社超の生成AIスタートアップを精査し、数十社へ投資してきました。さらに本書には、日本企業の現場で生成AI導入に取り組むトップランナーたちの生の声が収録されています。

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