LOG53ロボティクスデザイン2026/2/1

フィジカルAI時代のデザイン思想。ロボティクス領域でデザインが利益率を決定する理由

産業用ロボットからフィジカルAIへ

私たちは今、「決められた動作を正確に繰り返す」産業用ロボットの時代から、「環境を理解し、自律的に判断して動く」フィジカルAIの時代への転換点に立っています。この転換期において、日本メーカーがハードウェアの強みを活かしながら利益率の高い事業へ移行するためには、必ずしも「汎用AI」を目指す必要はないと私は考えています。

むしろ、特定の現場（ドメイン）に深く根ざした知識をAIに組み込むことこそが、現実的で競争力のある戦略になります。ロボティクスデザイナーの視点から、フィジカルAI時代における設計と事業の方向性を3つのフェーズで整理します。

※本稿は、実務における仮想のデザインプロセスを振り返り、言語化した思考の記録です。

特定ドメインへの特化（バーティカルAI）

テスラやGoogleが牽引する「どこでも動く汎用AI」の領域で戦うには、資本力やデータの物量という面で非常に険しい道のりになると予想されます。日本が優位性を発揮できるのは、その現場特有の暗黙知なしには解決できない領域ではないでしょうか。

私が取り組んでいる「医療・介護」や「施設園芸（農業）」は、まさにその代表例です。

戦略の視点: 単に「運ぶロボット」を売るのではなく、現場のプロの判断を動きに翻訳したパッケージを構築します。

例: 看護師の忙しさを察して道を譲る、作物の僅かな色の変化から病害を予兆し対処する、など。

価値の考え方: ハードウェアの切り売りではなく、解決した課題の価値（例：病害による損失回避額の数％）に対して課金するモデルへの移行も視野に入ってくると考えています。

HRI（人・ロボット・インタラクション）の標準化と外販

日本が培ってきた「気配り」や「間の取り方」は、今後の対人共生ロボットにおいて大きな差別化要因になります。

これを感覚論で終わらせず、HRIの仕様・ライブラリとしてソフトウェア化することが、次の一手だと考えています。

戦略の視点: 開発中のロボットに見られる「側面発光による意思表示」や「徐行のマナー」を、単なる一機能で終わらせず、対人共生ロボットの振る舞い規格（OS/SDK）として確立することを目指します。
現実的なアプローチ: 自社でハードウェアのすべてを賄うのが難しい場合でも、既存のAMR（ForwardXやLexxPluss等）に後付けできる「対人知能モジュール」や、今回の「仕様としてのデザイン（フロー図）」を資産化していくことに価値があると考えています。

RaaSによる「現場データ」の蓄積

フィジカルAIの精度を決めるのは、物理空間での良質なデータです。売り切りモデルではデータが残りにくいため、RaaS（Robot as a Service）への転換が不可欠だと感じています。

戦略の視点: サブスクリプション形式（RaaS）で導入し、現場での「失敗（衝突の予兆）」や「成功（スムーズな譲り合い）」のデータを継続的に吸い上げる仕組みを構築します。
知能の進化: 現場のフロー図をAI学習用の教師データに変換し、AIを継続的にアップデートし続ける。データが蓄積されるほど、他社が容易に追いつけないその現場に最適化された唯一無二の知能へと育てていくのが理想的です。