〜ヒューマノイド量産前夜、精密デバイス大国・日本の勝ち筋を探す〜
半導体のお祭り騒ぎを、現場は少し違う温度で見ています
◆はじめに
ここ最近、生成AIの話題が本当に尽きません。新しいモデルが発表されるたびに大きなニュースになり、その学習や運用を支える半導体をめぐっては、世界中で激しい争奪戦が続いています。エヌビディアをはじめとする半導体関連企業の存在感はますます大きくなり、株式市場も含めて、全体がちょっとしたお祭り騒ぎのようにも見えます。
ただ、私がコンサルティングの現場で日々向き合っている製造業のみなさんの様子は、その華やかな喧騒とは少し違う温度で動いているように感じています。派手な報道を横目で眺めながら、現場では「フィジカルAI」の導入準備が、目立たないかたちで、けれども着実に進み始めているのです。
申し遅れました。私は株式会社DCTA（2014年11月設立）の代表を務めております、畠山達彦と申します。リサイクルやCO2削減、PFAS対策のコンサルティングに加えて、IoTやAI、デジタルツインを活用したスマートファクトリーの構築支援といった仕事を、東南アジアから中東、インド、欧州、米国まで、各地の現場でお手伝いしてきました。前職の大手ケミカルHDの事業会社では、素材開発から加工技術、工場設計、生産管理まで、30カ国以上のものづくりの現場で意思決定を担ってきました。最近では、スマートファクトリーのご相談で工場に入らせていただくと、「次は人型ロボットも検討すべきだろうか」というご質問を、以前より明らかに多くいただくようになりました。
そうした現場を歩いてきた経験から申し上げると、いま製造業の足元で起きている変化は、これまで何度か繰り返されてきた「AIブーム」とは、少し質が違うように感じています。何が違うのか。ひとことで言えば、AIが「画面の中」から出て、「工場の床」に降り始めた、ということだと思っています。このプロローグでは、その大きな流れの入り口を、できるだけ現場の言葉でお話しできたらと思います。
「考えるAI」と「動くAI」は、何がどう違うのでしょうか
これまで私たちが「AI」と呼んできたものの多くは、文章を書いたり、画像を生み出したり、データを分析したりする、いわば「考えるAI」でした。生成AIはその代表格です。とても賢く、便利で、製造業でもすでにいろいろな場面で使われ始めています。
たとえば、私がお手伝いしている現場でも、設計のたたき台づくり、報告書や手順書のドラフト作成、過去の不良データの整理、需要予測の補助といったところで、生成AIが少しずつ役に立ち始めています。机に向かう仕事、つまり「考える」「まとめる」という領域では、すでに静かに浸透していると言ってよいと思います。
近年、私がお手伝いしているスマートファクトリーの現場では、まず製造のデータを集め、それをデジタルツインの中で動かしてシミュレーションし、その結果を現場の改善に返す、という流れが定着し始めています。これは言ってみれば「考えるAI」を現場に役立てる取り組みです。フィジカルAIは、この流れの先に、「考えた結果を、そのままロボットが現実に実行する」という一歩を加えるものだと整理すると、分かりやすいかもしれません。データを集め、考え、そして動く。この三つがひとつにつながったとき、工場は本当の意味で「自ら学ぶ場所」に近づいていくのだと思います。
一方で、いま新しく注目が集まっている「フィジカルAI」は、物理的な世界そのものの中で動くAIです。ロボットの腕を動かし、部品をつかみ、運び、組み付ける。あるいは工場全体のデータを読み取りながら、現実の設備の動かし方そのものを調整していく。「考える」だけでなく「動く」ところまで踏み込むのが、フィジカルAIの大きな特徴だと理解しています。
少し意外に思われるかもしれませんが、AIにとっては、難しい計算をこなすことよりも、「コップをそっとつかむ」「やわらかい部品を傷つけずに持ち上げる」「重さに応じて力を加減する」といった、人間が無意識にやっている動作のほうが、ずっと難しいと言われてきました。考えることは得意でも、身体を思いどおりに動かすことは苦手だったのです。フィジカルAIは、まさにこの「苦手」を、シミュレーションと大量の学習でひとつずつ克服しようとしています。だからこそ、現場の感覚を知る製造業にとっては、技術の進み具合を冷静に見極める目が、これからとても大切になると思います。
この違いは、製造業にとって、とても大きな意味を持つように思います。なぜなら、ものづくりの価値は、最後の最後で必ず「物理的に、ものを正しくつくる」ところで決まるからです。どれだけ画面の中で賢く考えられても、現場で手が動かなければ、ラインは一台の製品も生み出せません。これまでのAIは、その「最後の一歩」の手前で止まっていました。フィジカルAIは、いよいよその一歩に手を伸ばし始めた技術だと言えます。
ここで出てくる「ワールドモデル」や「シミュレーションで学んでから現実に移す（Sim-to-Real、シムトゥリアル）」といった専門用語については、第1話であらためて、できるだけかみ砕いて整理してみたいと思います。まずはこのプロローグでは、「考えるAIから、動くAIへ」という大きな流れだけ、頭の片隅に置いていただけたらと思います。
2026年、AIがとうとう工場の床に降りてきました
「動くAI」がいよいよ現実になりつつあることを、私が強く感じたきっかけのひとつが、2026年1月に開かれたCES2026という、世界最大級のテクノロジー見本市での発表でした。
この場で、産業用ソフトウェアの大手であるシーメンスと、半導体・AI基盤のエヌビディアが、長年のパートナーシップを大きく拡大すると発表しました。両社は、設計・エンジニアリングから製造、運用、サプライチェーンまで、ものづくりの全工程をAIでつなぐ「インダストリアルAIオペレーティングシステム（産業向けの基本ソフト）」を共同で築いていく、という構想を打ち出しています（出典：シーメンス／エヌビディア「CES2026 共同発表」2026年1月）。エヌビディアのジェンスン・フアンCEOは、生成AIと高速計算が新しい産業革命に火をつけ、デジタルツインを受け身のシミュレーションから物理世界の能動的な知能へと変えつつある、という趣旨を語っています（出典：同上）。
少し補足すると、ここでいう「基本ソフト」とは、パソコンでいうところのWindowsやmacOSのような土台のことだと考えていただくと分かりやすいかもしれません。これまで工場の設備は、メーカーごと、装置ごとにバラバラの仕組みで動いていました。そこに共通の土台を一枚通し、設計から製造、運用までを同じ言葉でつなごう、という発想です。実現すればとても大きな変化ですが、現場としては「絵に描いた餅で終わらないか」を冷静に見ていく必要もあると思います。この点は第2話で、もう少し踏み込んで考えてみます。
これは構想だけの話ではありません。両社は、ドイツ・エアランゲンにあるシーメンスの工場を最初の手本として、2026年から「ほぼAIが運転する適応型の製造拠点」をつくっていく、とも発表しています。すでにフォックスコンやHDヒョンデ、ペプシコといった名だたる企業が、この技術の一部を検討し始めていると報じられています（出典：同上、ならびにCES2026関連の各種報道、2026年）。「工場をまるごとAIで動かす」という、これまでは絵空事に近かった発想が、現実の設計図として語られ始めているのです。
そして、もうひとつの象徴が「ヒューマノイド（人型ロボット）」です。少し前まではデモ映像や展示会の中の存在だったヒューマノイドが、2026年には実際の工場や倉庫で働き始めています。
自動車工場では、フィギュアAIの人型ロボットが、BMWの米国工場でおよそ11カ月にわたり稼働し、3万台を超える車の生産に関わったと報じられました。9万点以上の板金部品を、99パーセントを超える精度で扱ったとされています（出典：Figure AI・BMW関連の各種報道、2026年）。物流の現場では、アジリティ・ロボティクスの「Digit」が、運搬箱を10万個以上運んだと報告されています（出典：Agility Robotics・GXO関連報道、2026年）。量産という観点では、むしろ中国勢が先行しているとも言われ、世界に導入された人型ロボットの8割以上を中国企業が占めたとする調査もあります（出典：Counterpoint Research ほか、近時の業界調査）。
こうした動きは、まだ始まったばかりです。米国のテスラは、自社工場で人型ロボット「オプティマス」の量産に向けた準備を進めていると伝えられ、中国のユニツリーは、前年に5千体を超える人型ロボットを出荷し、2026年にはさらに大きな台数を目指すとされています（出典：各社発表・関連報道、2026年）。市場調査の世界では、2026年に世界の人型ロボットの出荷台数が大きく伸びるという予測も出ています（出典：TrendForce ほか、2026年）。数字の一つひとつは見通しであり、これからの実績で変わっていくものですが、世界が同じ方向に走り始めていることは、たしかだと思います。
もちろん、これらはまだ限られた現場での、限られた作業にとどまっています。従来の固定式の産業用ロボットのほうが、速くて正確な工程も、まだまだたくさんあります。バッテリーの持ち時間や安全の作り込みなど、課題も山積みです。それでも、「人の形をしたロボットが、人のためにつくられた工場で、実際に給料分の仕事を始めた」という事実は、私には大きな節目に見えます。
2026年は、後から振り返ったときに「フィジカルAIの実装元年」と呼ばれる年になるかもしれない。現場の空気から、私はそんな予感を覚えています。
なお、「なぜ家庭より工場が先なのか」という点については、作業が定義しやすく、費用対効果も見えやすいという、現場ならではのはっきりした理由があります。ここは第3話で、各社の現在地とあわせて、ていねいに見ていきたいと思います。CES2026そのものが告げた転換点については、第2話で「産業向けの基本ソフト」という発想の中身を読み解いてみます。
なぜ「いま」、この変化が一気に進み始めたのでしょうか
「動くAIが工場に降りてきた」と申し上げましたが、では、なぜそれが2010年代ではなく、ほかでもない2026年のいまなのでしょうか。現場で見ていると、大きく三つの追い風が重なったように感じています。
一つ目は、「シミュレーションで学ぶ技術」が実用の域に入ってきたことです。これまでロボットに新しい作業を覚えさせるには、現実の現場で何度も試し、人が細かく教え込む必要がありました。ところが近年は、コンピューターの中に現実そっくりの仮想空間（デジタルツイン）をつくり、その中でロボットに何百万回、何千万回と動きを練習させ、できあがった「コツ」を現実の機械に移す、という方法が広がってきました。これが、先ほど触れたSim-to-Real（シミュレーションから現実へ）という考え方です。現場を止めずに、安全に、しかも桁違いの回数を練習させられるようになったことが、ロボットの賢さを一気に押し上げています。
二つ目は、その膨大な練習を支える「計算基盤」が整ってきたことです。冒頭でお話しした半導体のお祭り騒ぎは、一見すると工場の床とは別世界の話に見えます。けれども実は、生成AIを賢くしているのと同じ高性能な半導体が、ロボットの頭脳を鍛える練習場をも支えているのです。半導体の進歩と、工場の床の変化は、地下水脈でつながっていると言ってもよいと思います。
三つ目は、これがいちばん切実なのですが、「人手不足」という、待ったなしの現実です。日本の製造業の現場では、ベテランの引退と若手の採用難が同時に進み、「人が足りない」という声を聞かない月はありません。特に地方の中堅・中小企業では、「募集をかけても人が集まらない」という悩みが、年々深刻になっています。ロボットやAIは、その穴をすべて埋める魔法ではありませんが、限られた人の力を、いちばん価値の高い仕事に集中させるための、現実的な道具にはなり得ると思います。海外でも事情は似ていて、ものづくりの担い手は中長期で大きく不足していくと見込まれています。
言い換えれば、技術が一方的に現場を変えようとしているのではなく、現場の側にも「変わらざるを得ない事情」があり、その両方が出会ったのが2026年だ、ということだと思います。だからこそ、この波は一過性のブームでは終わらないのではないか。私はそう見ています。
「これは大企業だけの話ですよね？」という、もっともな疑問
ここまで読んで、こう感じた方も少なくないのではないでしょうか。
「BMWやシーメンスのような大企業だから、できる話なのでは」
「うちのような中堅・中小の規模で、わざわざ導入する価値があるのだろうか」
「そもそも、何から手をつければいいのか、見当もつかない」。
この気持ちは、本当によく分かります。私自身、現場でこうした声を何度もお聞きしてきましたし、むしろ当然の感覚だと思っています。華やかな事例ほど規模の大きな会社のものですから、「自分ごと」として受け止めにくいのは自然なことです。
ただ、私がこの連載でいちばんお伝えしたいことのひとつが、フィジカルAIは「全自動か、ゼロか」という二択ではない、ということです。
実際、海外で進んでいるヒューマノイドの導入も、その多くは「ある一つの作業」から始まっています。いきなり工場全体を任せているわけではありません。部品を運ぶ、箱を載せ替える、決まった場所に置く。
そうした「定義しやすい一工程」から、小さく試し、データを取りながら、少しずつ広げていく。これが、現実に動いている導入の姿です。先ほどのBMWの事例も、突き詰めれば「板金部品を取って、決まった治具に置く」という工程から始まっています。
たとえば、従業員数十名の部品加工メーカーを思い浮かべてみます。いきなり人型ロボットを並べる必要はありません。まずは、毎日決まった重さの製品を箱詰めして、決まった場所のパレットに積み替える。あるいは、出荷前に製品の傷を目で確認する。そうした「毎日繰り返される、定義のはっきりした一工程」のうち、いちばん人の負担が大きいところを一つだけ選び、そこにAIや小型のロボットを当ててみる。うまくいけば、空いた手を、段取りや品質づくりといった「人にしかできない仕事」に回せます。これなら、大きな投資を一度に背負わなくても、現実的な一歩を踏み出せるのではないでしょうか。
価格の面でも、潮目が変わりつつあります。少し前まで人型ロボットは一体あたり数千万円という世界でしたが、最近では本体価格を大きく抑えた製品や、買い切りではなく月額で使う「サービスとして借りる」かたちの提供も出てきています。たとえば、ある人型ロボットは、月あたり千ドル前後で利用できる仕組みも示されています（出典：Figure AI関連報道、2026年）。これは、人を一人雇うときの費用と、はじめて正面から比べられる水準です。もちろん、現場に合わせた段取りや安全対策の費用は別に必要ですが、「とても手の届かない高嶺の花」から、「条件次第では検討できる選択肢」へと、少しずつ近づいてきているのは確かだと思います。
ただ、ここで一つだけ、現場の立場から正直に申し上げておきたいことがあります。それは、「人型ロボットを入れること」そのものが目的になってはいけない、ということです。展示会で見る滑らかな動きに心を動かされるのは私も同じですが、現場で本当に問われるのは、「その一台が、毎日きちんと、安全に、採算の合う仕事をしてくれるか」という一点に尽きます。華やかさに引っぱられず、自社の困りごとから出発して、道具として冷静に選ぶ。この姿勢を、この連載を通じて、みなさんと共有できたらと思っています。
中堅・中小企業にとってのフィジカルAIも、私は同じだと考えています。無人化された未来の工場を一足飛びに目指すのではなく、「自社のどの一工程なら、いま試せるか」を見極めることから始める。その現実的な順番、つまり「どこから、どう始めるか」という投資判断の考え方については、第9話「中小製造業の入口」で、じっくりお話ししたいと思います。ですので、この連載は大企業の方にも、中堅・中小企業の方にも、それぞれの立場で読んでいただけるように書いていくつもりです。「自分には関係ない」と思わずに、どうか最後までお付き合いいただけたら嬉しいです。
なぜ、あえて「日本はどこで勝てるか」を問うのか
この連載には、もうひとつ大きな柱があります。それが、副題にも掲げた「日本はどこで勝てるか」という問いです。
フィジカルAIの主役は、報道を見るかぎり、米国と中国の企業のように映ります。AIの頭脳をつくる米国、ロボットを物量で量産する中国。そのあいだに、日本の名前はあまり出てこないかもしれません。実際、量産のスピードという点では、日本は先頭集団にいるとは言いにくいのが正直なところです。
けれども、現場をよく見てみると、少し違う景色が見えてきます。AIに「身体」を与えるとき、どうしても欠かせない部品があるのです。関節の動きを生み出す精密な減速機、力を伝えるモーター、滑らかな回転を支えるベアリング、そして周囲の状況を感じ取るセンサー。こうした精密デバイスの分野で、日本企業は世界でも高い存在感を保っています。
たとえば、ロボットの関節に使われる精密減速機を見てみます。ナブテスコは、産業用ロボット向けのRV減速機で世界シェアの約6割を持つとされ、ハーモニック・ドライブ・システムズは、可搬重量10キログラム以下の小型ロボット向けの波動歯車装置で約8割のシェアを握るとされています（出典：各社の公開資料・業界調査、2023年ほか）。減速機は、モーターの速い回転を、ロボットがものを持ち上げたり精密に動いたりするための大きな力に変える、いわば関節の要となる部品です。材料の熱処理から歯面の加工、組み立てまで、長年の積み重ねがものを言う世界で、簡単には真似のできない参入障壁の高さがあります。
さらに付け加えると、産業用ロボットでは、コントローラー・サーボモーター・減速機といった中核部品が、ロボット全体のコストのおよそ7割を占めるとも言われます。そのうち減速機がおよそ35パーセント、サーボモーターが20パーセント、コントローラーが15パーセントという内訳が示された調査もあります（出典：産業用ロボット部品のコスト構造に関する業界調査ほか）。つまり、ロボットというものは、見た目の派手さよりも、「中に入っている部品でほとんどの価値が決まる」製品なのです。日本が強いのは、まさにこの「中身」の部分だ、というところに、私は希望を感じています。
モーターやベアリング、センサーといった分野でも、日本には世界の現場から信頼を集めるメーカーが数多くあります。一つひとつの部品は地味で、表舞台に出ることは多くありません。けれども、AIに正確な「身体」を与えようとすると、こうした地道な部品の質が、最後にものを言います。第5話では、こうした日本の足場を、できるだけ具体的に確認していきたいと思います。
ここで一つ、見逃せない事実があります。ヒューマノイドは、一体あたりに使われる関節の数が、これまでの産業用ロボットよりもずっと多いのです。指先まで含めれば、関節は何十カ所にもなります。つまり、「身体を持つAI」が世界に増えれば増えるほど、その関節を支える日本の精密部品に、出番が回ってくる可能性がある、という見方ができます。これは、日本の製造業にとって、決して小さくない足場だと思います。
ただし、ここで安心しきってはいけない、とも強く感じています。中国や韓国のメーカーも、日本製と同等の性能を、より安い価格で実現しようと、急ピッチで追い上げてきています。実際に、価格を大きく抑えた製品で日本企業のシェアに挑む動きは、すでに現実のものになっています（出典：減速機業界の各種報道・調査、2024年ほか）。日本の強みである「精密さ」や「信頼性」に、「速さ」や「柔軟さ」をどう足していけるのか。ここは、この連載のいちばんの正念場だと思っています。第5話と第6話で、「日本の勝ち筋」の前編・後編として、強みと弱みの両方を正直に掘り下げてみたいと思います。
もう一つ、忘れてはならない視点があります。それは、フィジカルAIを支える部品もまた、レアアースや半導体と同じように、世界のサプライチェーンと経済安全保障の問題と地続きだ、ということです。高性能なモーターには、レアアースを使った磁石が欠かせません。センサーや半導体の調達も、各国の輸出管理の影響を受けます。「どの部品を、どこから手に入れるのか」という問いは、もはや一企業の調達の話にとどまらず、国全体の競争力に関わる問題になりつつあります。この連載でも、技術の話と地政学の話を、できるだけ行き来しながら考えていきたいと思います。
そのほかにも、米国と中国がそれぞれどんな戦略で動いているのか（第4話）、デジタルツインで「自ら考える工場」にどこまで現実的に近づけるのか（第7話）、人とロボットがどう役割を分け、現場の熟練の技をどう受け継いでいくのか（第8話）。そして最後に、ハード・ソフト・データという三つの層のなかで、日本がどこに立ち位置を取るべきか（第10話）。こうした論点を、過度に煽らず、かといって悲観もせず、あくまで現場の目線で、一つずつ確かめていきたいと思います。
この連載で、一緒に確かめていきたいこと
私はすでにnoteで「生成AI・フィジカルAI実践導入編」という連載を書いています。そちらは、「自社にどう入れるか」という、足元の導入実務に焦点を当てたものでした。
今回の連載は、あえて視点をずらしています。
「世界の勢力図のなかで、日本はどこに立っているのか」という、もう少し引いた、産業戦略と地政学の切り口です。いわば姉妹編のような関係だと考えていただけたらと思います。導入の実務を知ったうえで、その背景にある大きな地図を眺めると、自社の打ち手の意味が、より立体的に見えてくるのではないか。そんな思いで設計しました。この連載が、みなさんが自社の立ち位置を考えるときの、一枚の地図のような役割を果たせたら、これほど嬉しいことはありません。
全体は、このプロローグに続いて、第1話から第10話、そしてエピローグまでの構成でお届けする予定です。各話のつながりや全体像については、図表ファイルに地図としてまとめましたので、よろしければ最初に眺めていただけたらと思います。
【プロローグ図表ファイル.pdf
P2ページ「本連載 全体マップ」参照】
また、このプロローグで触れた主要な数字と、その出典については、一覧にして整理しています。
【プロローグ図表ファイル.pdf
P1ページ「主要データ・出典一覧」参照】
次回の第1話では、いよいよ本題に入ります。「フィジカルAIとは何か」を、生成AIとの違いから、できるだけ専門用語に頼らずに、「身体」というキーワードで解きほぐしてみたいと思います。ワールドモデルやSim-to-Realといった言葉も、現場の感覚に引きつけて、ていねいに整理するつもりです。
生成AIのお祭り騒ぎの、その先で。製造業の足元では、もっと地味で、もっと本質的な変化が、静かに始まっています。
最後に、この連載の進め方について一言だけ。私は素材や工場づくりに長く関わってきた一人の実務者として、毎日のように現場でうまくいくこと、うまくいかないことの両方を見てきました。ですので、できるだけ「現場で本当に役に立つかどうか」という物差しを手放さずに書いていきたいと思います。難しい専門用語はかみ砕き、景気のよい話だけでなく、つまずきやすいところも正直にお伝えするつもりです。読み終えたときに、「明日、自社で何を確かめればいいか」が一つでも見つかる。そんな連載にできたら、と願っています。
その変化の地図を、規模の大小にかかわらず、みなさんと一緒に描いていけたらと思います。次回もお付き合いいただけたら嬉しいです。
◆著者プロフィール
畠山 達彦 株式会社DCTA 代表取締役
大手ケミカルHDの事業会社にて機能性樹脂事業の責任者を務め、素材開発・加工技術・工場設計・生産管理に至るバリューチェーン全体の意思決定を担う。30カ国以上の事業運営を統括した後、2014年11月に独立し株式会社DCTAを設立。製造業の環境規制対応（PFAS・EU CRA等）、IoT／AI／デジタルツインを活用したスマートファクトリー構築、アジアでの資源循環ビジネス開発を中心としたコンサルティングを展開。湘南・横浜を拠点に、東南アジア・中東・インド・欧州・米国で活動中。NewsPicks EXPERT AWARD ベストフラッシュオピニオン賞2024／2025年連続受賞。
会社URL https://www.dctainc.com/
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