投稿者 global-ai-media 
富士通がNVIDIAの技術を活用し、物理世界とAIエージェントをシームレスに統合する「Fujitsu Kozuchi Physical AI 1.0」を開発しました。本稿では、このニュースを起点に、生成AIがデジタル空間を飛び出し、製造・物流などの「現場」における自律的なワークフロー自動化へ向かう潮流と、日本企業が考慮すべき実務的観点を解説します。
「Agentic AI」と「Physical AI」の交差点
2023年から続く生成AIブームは、主にテキストや画像、コード生成といったデジタル空間でのタスク支援に焦点を当ててきました。しかし、2024年後半から2025年にかけての大きなトレンドは、AIが自律的に計画・行動する「Agentic AI（エージェンティックAI／自律型AIエージェント）」と、現実世界のロボットやセンサーを制御する「Physical AI（フィジカルAI）」の融合です。
富士通が発表した「Fujitsu Kozuchi Physical AI 1.0」は、この流れを象徴するものです。従来のAIは人間がプロンプトを入力して初めて動く受動的な存在でしたが、Agentic AIは目的を与えられれば自ら手順を考え、ツールを使い分けます。これにPhysical AIが組み合わさることで、AIの影響範囲はPC画面の中だけでなく、工場のライン、物流倉庫、小売店舗といった「物理的な現場」へと拡張されます。
機密性とリアルタイム性が求められる「現場」への適用
今回の発表で特に注目すべき点は、「機密性の高いワークフローの自動化（highly confidential workflow automation）」に言及していることです。これは日本企業、特に製造業やインフラ産業がAI導入を躊躇する最大の要因である「データセキュリティ」への回答となり得ます。
多くの日本企業にとって、生産ラインの歩留まりデータや独自の加工ノウハウ、物流の最適化ロジックは競争力の源泉であり、パブリッククラウド上のLLM（大規模言語モデル）に安易に送信することはできません。NVIDIAのコンピューティング基盤を活用したこのフレームワークは、高度なAI処理をエッジ（現場に近い場所）やプライベート環境で完結させる能力を示唆しており、データの主権を守りながら自律化を進めたい企業のニーズに合致します。
単なる効率化ではない、複雑な意思決定の自動化
従来型のロボット自動化（RPAや産業用ロボットのティーチング）は、「決められた動作を高速に繰り返す」ことには長けていましたが、「状況を見て判断を変える」ことは苦手でした。Physical AIとAgentic AIの統合は、例えば「部品の形状が微妙に異なるため把持方法を変える」「配送ルート上の障害物を検知して、後続の工程スケジュールごと再調整する」といった、従来は熟練作業者が行っていた非定型な判断と制御の自動化を可能にします。
しかし、これにはリスクも伴います。物理世界でのAIの誤判断は、デジタル上のハルシネーション（もっともらしい嘘）とは異なり、設備の破損や人身事故といった物理的な損害に直結するからです。したがって、導入企業には技術的な検証だけでなく、安全管理のガバナンスや、AIの判断に対する責任分界点の明確化が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
「Physical AI」の進展は、製造業や物流業に強みを持つ日本企業にとって追い風となる一方で、既存の業務プロセスや安全基準の大幅な見直しを迫るものでもあります。意思決定者は以下の点を考慮する必要があります。
- 「現場データ」の整備と構造化：Physical AIを機能させるには、現場の状況を正確にデジタルツイン化するためのセンサーデータや、過去のトラブル対応ログの整備が不可欠です。アナログな記録からの脱却が急務となります。
- ハイブリッドなガバナンス体制：クラウド上の汎用的なLLMと、現場のエッジAIを組み合わせる構成が増加します。情報漏洩リスクとリアルタイム性のバランスを考慮した、階層的なAIガバナンス策定が必要です。
- 「人との協働」を前提とした設計：完全無人化を目指すのではなく、労働力不足を補うために「AIエージェントがいかに人間の作業者を安全にサポートするか」という視点でのユースケース開発が、現場の受容性を高める鍵となります。
- ベンダーロックインへの警戒：特定のハードウェアやプラットフォームに過度に依存すると、技術の陳腐化に対応できなくなるリスクがあります。オープンな標準規格やインターフェースを意識した選定が重要です。