製造や物流の現場へのフィジカルAI導入で見落としがちな要件とは？

　省人化や業務効率向上のため、常に改善・改良・改革が求められる現場では、新たなテクノロジーの採用が欠かせない。その中で注目されるのが、認識／判断／行動という一連のプロセスを実現できる「フィジカルAI」だ。これにより、例えばセンサーとAIを活用して物体をリアルタイムで認識・制御することで、仕分けや搬送の作業を自動化できる。

　さらに、現実世界を模倣した物理シミュレーション環境を用意することで、現場導入前に実験やテストができるため、コストや労力を大幅に抑制しつつ、実現性や安全性を事前に検証可能となるなど、多大な恩恵が期待できる。ただし、これまでの生成AIやAIエージェントのように、全てクラウドでそのコンピューティング環境をまかなうことは難しいため、多様な現場環境に配慮したコンピュータ・ハードウェアを用意する必要がある。

　また、AI活用には膨大な学習データが必要と思われているが、昨今ではそのためのソリューションやサービスも充実し、導入ハードルは下がっている。本資料では、フィジカルAIにおける推論・学習・シミュレーションそれぞれのコンピュータ・ハードウェアに求められる要件と構成のポイントを解説する。