投稿者 global-ai-media 
生成AIブームは、画面の中だけの変革から、物理世界を動かす「Physical AI（フィジカルAI）」へと移行しつつあります。しかし、この進化の過程で「電力供給」という深刻なボトルネックが顕在化しています。本稿では、米国市場の最新視点をもとに、日本企業が強みを持つ製造・物理領域でのAI活用と、直面するインフラ課題への対応策を解説します。
「画面の外」へ飛び出すAI：Physical AIとは何か
米ウェドブッシュ証券のアナリスト、ダン・アイブス氏が指摘するように、AIをめぐる競争は「軍拡競争（Arms Race）」の様相を呈しています。初期の生成AIブームは、チャットボットや画像生成といった「デジタル空間内」での革命でした。しかし、現在注目が集まっているのは、その知能を物理的なハードウェアと統合する「Physical AI（フィジカルAI）」の領域です。
Physical AIとは、簡単に言えば「現実世界を認識し、物理的に作用するAI」のことです。自動運転車、自律型ロボット、スマートファクトリー、配送ドローンなどがこれに該当します。従来、ロボットの制御には厳密なプログラミングが必要でしたが、LLM（大規模言語モデル）やVLA（Vision-Language-Action）モデルの進化により、「曖昧な指示を理解し、環境に合わせて自律的に動作するロボット」が現実味を帯びてきました。
最大の懸念は「GPU」ではなく「電力」
アイブス氏が指摘するもう一つの重要な視点は、AIの発展を阻むリスク要因の変化です。これまでは高性能なAIチップ（GPU）の供給不足が焦点でしたが、現在は「電力供給の不足」が最も深刻なリスクとして浮上しています。
Physical AIの普及や、より高度なモデルのトレーニングには、膨大な計算リソースが必要です。データセンターの電力消費量は急増しており、安定した電力インフラの確保がAI開発の生命線となっています。特に、24時間稼働が前提となる工場や物流施設でのAI導入において、エネルギーコストと供給の安定性は、技術的な実現可能性と同じくらい重要な経営課題となります。
日本企業における「モノづくり × AI」の勝機
この「Physical AI」の潮流は、日本企業にとって追い風となる可能性があります。日本はこれまで、ソフトウェア中心の生成AI競争において米国勢の後塵を拝してきました。しかし、物理的なハードウェア、精密なセンサー技術、そしてロボティクス分野においては、依然として世界トップレベルの技術とシェアを持っています。
例えば、建設機械、産業用ロボット、自動車、医療機器などの領域に、最新のAIモデルを組み込むことで、製品の付加価値を劇的に高めることができます。日本の「現場力」や「すり合わせ技術」といった暗黙知をAIに学習させ、人手不足が深刻な現場での自律化を推進することは、日本の社会課題解決に直結するアプローチです。
実務上の課題：安全性とガバナンス
一方で、Physical AIにはデジタル完結型のAIとは異なるリスクが存在します。チャットボットが誤った回答をする「ハルシネーション（幻覚）」は混乱を招く程度で済むかもしれませんが、産業用ロボットや自動運転車が誤作動を起こせば、人命に関わる事故や物理的な損害に直結します。
日本企業がこの分野に進出する際は、既存の安全基準（ISOなど）とAI特有の不確実性をどう整合させるかが鍵となります。「100%の精度は保証できない」というAIの特性を前提に、フェイルセーフ（故障時に安全側に動作する仕組み）の設計や、人間による監督（Human-in-the-loop）のプロセスを業務フローに組み込むことが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな「Physical AI」へのシフトと電力課題を踏まえ、日本の意思決定者は以下の3点を意識すべきです。
- 「エッジAI」の戦略的採用：すべてのデータをクラウドに送るのではなく、端末側（エッジ）で処理する技術への投資が必要です。これにより、通信遅延をなくしてリアルタイム制御を可能にするだけでなく、データセンターへの依存度を下げ、電力消費とコストを抑制できます。
- ハードウェア資産の再評価：自社が保有する物理的なアセット（工場、物流網、機器）こそが、AIを差別化する源泉になります。単なる業務効率化ツールとしてではなく、自社製品・設備にAIをどう「実装」できるかという視点でR&D（研究開発）を見直す時期に来ています。
- エネルギーコストを含めたROI試算：AI導入の試算において、ライセンス料や開発費だけでなく、運用時の電力コストや環境負荷（脱炭素対応）を含めたトータルコストでの評価が必要です。エネルギー効率の高いAIモデルやインフラの選定が、長期的な競争力を左右します。