フィジカルAIの海外主要企業動向 - CES 2026におけるフィジカルAI動向を含む

第1回、フィジカルAIの概念および国内動向レポートを見る
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今回のレポートでは、フィジカルAIの海外主要企業の動向と、少し前に閉幕したCES 2026で披露されたフィジカルAIの動向まであわせて要約して整理しました。ご一緒に見ていきましょう。

現時点でフィジカルAIをリードしている海外主要企業の産業は、

1. ロボット、ヒューマノイド
2. AI、半導体プラットフォーム企業
3. モビリティ、重機
4. 自律型農機

の分野に分けることができます。

各産業分野を代表する主要企業のフィジカルAI動向と製品には、どのようなものがあるでしょうか。

ボストン・ダイナミクス(Boston Dynamics)

1. ヒューマノイドロボット「Altas」

Altasは、ボストン・ダイナミクスが商業用途および産業用途向けに設計したヒューマノイドロボットです。

形態: 人間に似た二足歩行構造
駆動: 電気ベースで設計された完全電動システム構造
目標: 製造、物流、商業環境で人間に似た作業を行い、フィジカルAIを実現

主な技術的特徴

• 動的モビリティ(Dynamic Mobility): 高度な制御アルゴリズムとセンサーにより、不規則な環境でも安定した姿勢でバランスを取り、歩行、走行、障害物回避などが可能になるよう設計されています。
• 自律認識および判断機能: カメラ、LiDARなど各種センサーを基盤に周辺環境をリアルタイムで認識し、AIベースの制御によって動作を自ら決定できます。
• 機械学習と制御の統合: 強化学習(LM)とモデル予測制御(MPC)技術を活用し、予測、計画、実行をつなぐフィジカルAI能力を備えています。
• 学習と展開: Atlasは特定の作業を学習すると、その作業を同一ロボット群全体に展開できるよう設計されており、大規模運用でも柔軟性を備えています。

商用化および配備

CES 2026でAltasのデモが公開され大きな反響を呼び、床から自力で立ち上がって歩く様子や、56自由度の多関節構造などが紹介されました。自律的に充電ステーションへ移動し、バッテリー交換、物流処理のような反復作業が可能になるよう設計されており、現代自動車と協力して2028年からジョージア工場など実際の産業製造現場に投入される予定です。

Altas活用事例

• 製造部品のシーケンシングおよび移動: 製造生産ラインで部品を分類・搬送
• 組立補助の役割: 単純な組立工程段階に参加
• 物流処理: 生産ラインおよび倉庫内での重量物(約50kg前後)の物流作業

2. 産業用モビリティプラットフォーム四足ロボット「Spot」

Spotは、ボストン・ダイナミクスが商用化に成功した四足歩行ロボットで、フィジカルAIベースの移動、データ収集、監視の役割を果たせることが特徴であり、人の代わりに危険な作業環境で稼働し、リアルタイムデータを提供する用途で急速に広がっています。

主な技術的特徴

• 360度センサー認識: 周辺環境を正確に感知し、自律的に移動できます。
• アジリティと安定性: 多様な地形でもバランスを維持し、障害物回避走行が可能です。
• 拡張性: 別途追加装備(ロボットアームなど)を組み合わせて産業現場業務を行うことができます。

Spot活用分野

• 施設点検および安全監視
• 建設現場モニタリング
• エネルギーおよび工場設備の検査

ビジネス観点および市場反応

ボストン・ダイナミクスのロボットは、製造、物流、製造現場の安全、点検など複数の産業分野で効率向上とリスク低減のためのツールとして評価されています。ボストン・ダイナミクスを含め、Tesla、Figure AIなど多様な企業が競争しており、AIとロボットの結合が製造分野の革新における将来の中核戦略として浮上しています。

Unitree Robotics

1. ヒューマノイドロボット「Unitree G1」

Unitree G1は、二足歩行ヒューマノイドロボットで、約23～43自由度の関節ベースの多関節構造として設計されています。

主な技術的特徴

• 柔軟性の高い関節構造: 約23～43個の関節で構成されており、DOF(自由度)が高く、精密な動作とバランス維持が可能で、人型の姿勢と運動の実行が可能です。
• 位置および力の複合制御: 3 finger force control機能により、物体操作および相互作用能力を提供します。
• フィジカルAI内蔵システム: ロボット自体にAIベースのロボットワールドモデル(Robot World Model)を搭載し、状況認識および動作生成に活用されます。

Unitree G1活用事例

• 教育および研究プラットフォーム: 大学および研究所でヒューマノイド制御研究およびAIアルゴリズム検証用
• デモおよび展示: さまざまなイベント会場で先端的なモーション制御能力により、ボクシング、ダンスなど動的モーションをデモ

2. 軽量ヒューマノイドロボット「Unitree R1」

Unitree R1は、重量が約25～29kg程度と軽く、携帯性が高いことが特徴です。

主な技術的特徴

• 柔軟性の高い関節構造: 約20～26個の関節で構成されており、DOF(自由度)が高く、汎用的な動作および環境認識機能が特徴です。
• 統合マルチモーダル認識: 言語、画像、モーションデータを同時に活用できるAI機能により、自律的な相互作用が一部実装されています。
• 軽量構造: 研究、教育環境で迅速なテストおよび実験的なフィジカルAI相互作用の実装に適しています。

市場反応

価格競争力の確保: R1は既存のG1と比べて価格を大幅に下げたモデルで、入門用および研究用ロボットとして高い関心を集めています。

3. その他のモデル

• Unitree B2: 産業、セキュリティ、探査応用分野向けの重作業ロボットで、重い物体の移動が可能なことが特徴
• Unitree H1/H2: Hシリーズのヒューマノイドロボットで、高速性とセンサー処理が特徴

NEURA Robotics

NEURA Roboticsはドイツ・メッツィンゲンに本社を置くロボット開発企業で、単独のロボット製品ではなく、「接続されたAIロボット生態系」を基盤にフィジカルAIおよびエコシステムを構築することが中核戦略です。

中核構成

• 接続型学習プラットフォーム: Neuraverseは、ロボットのAI学習、データ、アプリケーションなどを統合して共有するプラットフォームで、スマートフォンのアプリストアに似たモデルとしてロボットのスキルをインストールし共有できます。
• リアルタイムフィードバックおよびデータ共有: ロボットが実行した作業データをNeuraverseが収集・分析し、他のロボット全体の性能最適化に活用でき、AIモデルを継続的に改善し、ロボット間で技術共有を行えます。
• 物理AI訓練インフラ: NEURA Gymなど、物理環境でロボットが学習するAIトレーニングセンターの概念があり、現実世界の相互作用データを確保してAI性能を強化します。

1. 量産型ヒューマノイドロボット「4NE1」

4NE1は、NEURA Roboticsが世界初のシリーズ生産を目標に開発した自律型ヒューマノイドロボットで、産業環境および家庭向けサービス環境で人と協働できるよう設計された多目的ヒューマノイドプラットフォームです。

主な技術的特徴

• 認知および協働機能: AIベースの認知(perception)と人・物体検知機能を備えており、作業環境内で安全な相互作用が可能なのが特徴です。
• 物理的能力: 人間に似た動きと操作能力(自律歩行、物体移動および整理、機械操作など)を目標として、産業作業、精密組立、家庭内の日常作業などを行います。
• 生産および設計: 長時間の連続作業と人との協働に最適化された構造で、外部電源やデータ接続なしでも自律動作環境をサポートします。

2. 知能型パーソナルサービスロボット「MiPA」

MiPA(My Intelligent Personal Assistant)は、認知機能を内蔵した多目的サービス家庭用ロボットで、人認識、ジェスチャーおよび音声コマンド認識による相互作用機能を備えたプラットフォームです。

主な技術的特徴

• 認知ベースの相互作用: 人と環境を同時に感知し、精密な位置決めおよび動作を行うことが特徴
• 活用および応用分野: 家庭内の日常支援、商業サービス、小売環境支援、健康モニタリングなどを行います。
• Neuraverse: 連携を通じて機能およびスキル拡張、アプリケーションのダウンロードと共有が可能なのが特徴です。

3. その他の認知および産業ロボットプラットフォーム

• Neuraverse関連プラットフォーム: NEURA SenseKit、NEURA Touch、NEURA OmniSensorなどの拡張モジュールを通じて、ロボットのセンシング、機能、ユーザーインターフェースを強化できます。
• 産業用および機能ロボット
  -- MAiRA: 3Dビジョン、音声、ジェスチャー認識および低遅延協働機能ベースの認知ロボット向けプラットフォーム
  -- LARA: 約30kgのペイロード処理が可能なロボットアームシステム
  -- MAV: 1,500kg級の搬送および物流向け自律モバイルロボット

Caterpillar

Caterpillarは、重機産業全般でAIと自律性を統合しようとする戦略を前面に打ち出し、既存装置に知能(Artificial Intelligence)を適用することで、作業現場で自律的な判断と動作制御が可能なシステムの実現を目指しています。

今回のCES 2026でも、CaterpillarのCEOであるJoe Creedは、Caterpillarが単なる装置製造企業ではなく、物理AIを結合するフィジカルAI企業へ飛躍すると宣言し、これを基に新しい製品と技術ロードマップを公開しました。

1. AIベース作業診断支援プラットフォーム「Cat AI Assistant」

Cat AI Assistantは、Caterpillarの装置および作業現場向けAI支援システムで、音声入力および自然言語コマンドを通じて装置操作、診断、運用支援を行い、AIが現場データをリアルタイムで処理・分析して作業者への助言、診断、情報提供を支援できます。

主な技術的特徴

• 自然言語音声コマンド: 「Hey Cat」で呼び出し、作業状況を尋ねたり装置操作を依頼したりできます。(例: iPhoneのSiri)
• 診断および問題解決: AIがマニュアルの代わりにリアルタイムで診断し、作業者に情報を提供(例: 油圧異常など)
• オペレーター支援: 初心者向けに操作ガイド、環境条件ベースの作業助言などを行います。
• 統合運用インターフェース: 現場管理プラットフォーム、Catモバイルアプリと連動し、運用データを中央センターで確認

2. AI自動化整備統合プラットフォーム

Caterpillarは、AI適用を個別装置ではなく装置全体を対象とした状態系として構成し、拡張しているところです。

主な技術的特徴

• AI処理および推論プラットフォーム: NVIDIAと協力してJetson Thorパイロット/エッジAI処理プラットフォームを装置に搭載し、このプラットフォームはインターネット環境が不安定な現場でもセンサー、映像、環境データを処理し、リアルタイムの意思決定を行えます。
• デジタルツインベースの計画と実行: NVIDIAのOmniverseなどのシミュレーション技術と結合し、現場計画→実行→検証過程のデジタルツインモデルを生成し、これによりプロジェクト計画を事前に分析して実質的な適用可能性を検証できます。
• 自律および半自律作業モジュール: 既存の自律走行トラック運用技術(鉱山、採石場)を基盤に、複雑な現場地形および作業条件を認識して自律走行と作業遂行が可能なモジュールへ拡張しており、これは単純な自律走行を超え、環境認識ベースの人作業支援、計画調整が可能なフィジカルAIシステムへ発展しています。

3. フィジカルAI適用対象装置ラインアップ

CaterpillarのフィジカルAI技術は多様な建設重機ラインアップに適用される予定で、これらの装置にはCat AI Assistant機能が初期搭載され、今後ソフトウェアアップデートを通じて段階的に自動化レベルを向上させることが目標です。

油圧ショベル / ブルドーザー / ローダー / コンパクター / ハウルトラック

John Deere

John Deereは米国を代表する農機メーカーで、精密農業と自律走行農機を中心にフィジカルAI技術を拡大しています。主にAIベースのデータ処理、センサー融合、自律走行および自律作業機能を農機全般に適用しています。

主な技術的特徴

• 精密データ処理: 農場全体で土壌、気象、作物成長データをリアルタイムで収集・分析し、作業計画を自動で立案できます。
• センサーおよび情報統合プラットフォーム: センサーネットワークとDeereのデータプラットフォームが結合し、農場全体の運用を可視化・最適化できる管理ダッシュボードを提供し、農場運営の効率性と生産性を大きく向上させることができます。

1. 自律走行トラクターおよび農機

John Deereは自律走行トラクターを開発し、運転者なしでも農場現場を自ら走行しながら作業を遂行でき、このシステムはLiDAR、カメラ、GPSなどのセンサー融合とAIベースの認識・判断ロジックを通じて障害物検知および回避を行うのが特徴です。

2. AIベースの雑草検知および除草剤散布

カメラおよびセンサーを通じて作物と雑草を区別し、必要に応じて除草剤を選択的に散布できます。AIが識別精度を高め、除草剤使用量を最小化できることが特徴です。

3. 自動化の拡大

John Deereは長期的にトウモロコシまたは大豆農場を対象に、農業の全工程(播種→栽培→収穫)でデータベースの自律化および自動化を推進しています。

Kubota

Kubotaは日本の農機企業で、自律運行とAIベース作業ロボットを通じて農業自動化技術を拡大しています。

主な技術的特徴

• 作業効率性向上: GPS、センサー、AIベースの作業経路を計画し、作業時間を短縮できます。
• 資源最適化: 精密散布および分析により化学製品の使用量を減らし、環境汚染を最小化できます。
• マルチモーダル運用: 手動運転と自律運転を柔軟に選択でき、運用の利便性を高めます。

1. KATR(Kubota Autonomous Tractor Robot)

• 自律および遠隔運行ロボット: KubotaはKATRという四輪型自律ロボットトラクターを開発しており、KATRは自ら経路を計画して移動でき、遠隔制御も可能で、さまざまな農場地形環境に対応するよう設計されています。
• 搭載センサーおよび機能: 複数のカメラとセンサーにより周囲を360度監視し、安全な自律動作を支援します。

2. AI農業ツールおよび拡張機能

• Smart Autonomous Sprayer: KubotaはAIベースの散布ロボットを開発しており、このシステムは病害虫および雑草を検知し、必要な部分にのみ精密散布することで資材の無駄を最小化するのが特徴です。
• AI画像処理および分析: マシンビジョン技術を活用して作物および土壌状態などをリアルタイムで分析し、農作業計画および意思決定を支援するのが特徴です。
• AIベース混合動力モデル: Kubota Agri Concept 2.0はAI機能と電動化を組み合わせた次世代農機で、運転と自律の二つのモードの両方をサポートし、データを基に自動作業が可能なことが特徴です。

CES 2026から見るフィジカルAI動向

今回のCES 2026では、ロボティクスをフィジカルAIの代表事例と定義し、分析型AI(センサーデータ処理)と生成AI(シミュレーション、仮想学習)を組み合わせたロボットが複数の産業に広がっていることが分かります。

ヒューマノイドと産業、物流、医療、モビリティロボットはいずれもフィジカルAIの主要応用分野であり、「家、工場、病院、物流倉庫、道路」全体で稼働する知能機械が未来像として提示されました。

主な要約

• ヒューマノイドロボット: 人に近い形態と自由度に認知、計画AIを結合し、製造、物流などの多目的プラットフォームへ進化
• 自律走行、モビリティ: 車両が周辺環境を認識し、走行、駐車、物流などを自律遂行する統合知能へ拡張
• 産業サービスロボット: 物流倉庫、工場、病院、小売産業分野などで環境変化に適応し、人と協働するロボットへ発展する方向性が強調
• NVIDIA、AMD、Lenovo、SiemensなどAIインフラ企業
  -- NVIDIAは、自律走行、ロボティクス向けの新しいAIモデルとRubinアーキテクトを公開し、物理世界を理解してシミュレーションするコンピューティングインフラをCES 2026の中核メッセージの一つとして打ち出しました。
  -- Siemensは、デジタルツイン、産業用AIプラットフォームを強化し、工場、都市設備を仮想空間でシミュレーションし、これを物理世界のロボット、装置制御につなげるビジョンを提示しました。
  -- AMD、Lenovoは、AI PC、エッジデバイス向けチップ(例: Ryzen AI 400、Qiraなど)を通じて、フィジカルAIをクラウドだけでなく現場端末へも拡張するロードマップを発表しました。

おわりに

フィジカルAIの海外主要企業動向と今回のCES 2026分析記事からも確認できるように、いまやフィジカルAIは概念的なデモではなく、実際の環境を認識し、判断して行動できる段階へ進入したことが分かります。これはすなわち、フィジカルAIの現実化を意味するものでもあります。

自動化およびロボティクスを論じる際、フィジカルAIはもはや選択ではなく前提条件であるという観点が提示されており、これは

• 多様な作業環境と随時発生する作業変更に適応しなければならない現実の工程
• 人手不足および高齢化に伴う現場労働の代替および補助手段への需要
• 安全、品質、コストの面で継続的な最適化要求