2026年9月、日本のフィジカルAI市場が大きく動き始めています。

これまでフィジカルAI（Physical AI）は、ロボットやAIの研究開発、実証実験を中心に語られることが多い領域でした。

しかし現在、そのフェーズは明らかに変わりつつあります。

大手メーカーによる国産フィジカルAIモデルの開発、熟練者の動作データを活用したAI学習、フィジカルAI向けデータ収集拠点の開設、物流・製造・インフラなど実際の現場へのロボット導入――。

いま日本では、「AIでロボットを動かせるか」から、「現場で継続的に学習し、安全に運用し、事業価値につなげられるか」という次のステージに移行しています。

株式会社アプリズムは、この大きな変化を「フィジカルAIの社会実装元年」と捉えています。

1．2026年9月、日本のフィジカルAI市場で何が起きているのか

国産フィジカルAIに向けた企業連合が始動

2026年9月、日本国内では約20社が参画する国産フィジカルAIの企業連合が発足し、日本独自のフィジカルAI基盤モデルの共同開発に向けた動きが始まりました。

京セラや神戸製鋼など、日本の製造業を代表する企業が参画することで、単なるロボット技術だけではなく、日本企業が保有する製造・設備・現場データをAIにどう活用するかというテーマが注目されています。

これは、日本のフィジカルAI産業にとって非常に重要な動きです。

生成AIでは、モデルそのものの性能が競争力の大きな要素となりました。一方、フィジカルAIでは、モデルだけではなく、現実世界から取得されるデータ、センサー、カメラ、エッジコンピューティング、ロボット、現場システムまで含めた総合的な技術基盤が必要になります。

日立建機が「熟練者の技」をAIへ

2026年9月10日には、日立建機が油圧ショベルの熟練オペレータのレバー操作やカメラ映像などをAIに学習させ、自動化や操作支援につなげる研究開発を2026年10月から開始すると発表しました。

この取り組みが象徴しているのは、フィジカルAIにおける「人間の経験・技能をデータ化し、AIに継承する」という新しい価値です。

これまで現場では、「熟練者だからできる」「経験が必要」とされてきた作業があります。

フィジカルAIは、こうした人間の動作・判断・環境認識をデータとして蓄積し、AI・ロボットによって再現・支援・自動化していく可能性を持っています。

日立もフィジカルAIの社会実装を加速

日立グループでも、フィジカルAIの社会実装を支えるソリューション「HMAX」の展開を強化するなど、AIを現場へ組み込むためのデジタルインフラとしての取り組みが進んでいます。

ここから見えてくるのは、フィジカルAIが「ロボット単体の技術」ではなく、「企業のデジタルインフラの一部」になりつつあるということです。

2．フィジカルAI最大の課題は「データ」へ

フィジカルAIを社会実装する上で、非常に重要なテーマがあります。

それが「現実世界のデータ」です。

生成AIはインターネット上に存在する膨大なテキストや画像などを利用して学習できます。

一方、ロボットが工場、物流倉庫、建設現場、インフラ設備などで動くためには、実際の現場で発生するデータが必要です。

• カメラ映像
• LiDAR・3Dデータ
• センサーデータ
• ロボットの関節・姿勢データ
• モーター・設備データ
• 作業者の動作データ
• 設備の稼働データ
• 異常・故障データ
• 作業結果・品質データ

これらを継続的に取得し、整理し、AIが利用できる状態にすることが、フィジカルAIの競争力を左右します。

APTO「豊洲データファクトリー」が開設

2026年9月10日には、APTOがフィジカルAIやロボティクスの社会実装に向けた実機データの収集・開発を行う「豊洲データファクトリー」を開設しました。

これは、フィジカルAI市場において「データをどう集めるか」そのものが重要な産業になってきたことを示す動きです。

ロボットを購入して終わりではありません。

現場でロボットを動かし、データを取得し、そのデータをAIに学習させ、AIの判断・動作を改善し、再び現場へ戻す。

この「現場 → データ → AI → ロボット → 現場」という循環を構築することが、今後のフィジカルAIでは極めて重要になります。

GMO「LOOP for Physical AI」も登場

GMOインターネットグループからも、ヒューマノイドロボットの動作を現場のカメラ映像や関節ログなどから継続的に改善し、実機へ還元する「LOOP for Physical AI」が提供開始されました。

ここにも共通するキーワードがあります。

「一度AIを作って終わり」ではなく、「現場で使いながらAIを進化させる」こと。

フィジカルAIは、ソフトウェア開発のようにリリースして終わるものではありません。

現場で発生する新しいデータを継続的に取り込み、AIモデルやロボットの動作を改善していく継続学習型のビジネスモデルへ進化していくと考えられます。

3．物流・製造・施設で「実機」が動き始める

2026年9月に開催される「国際物流総合展2026」でも、フィジカルAI・ロボティクス関連の実機が多数公開されるなど、物流領域での実装が加速しています。

また、ダイフクとJDSCによる自律的なロボット動作計画では高い成功率を実現する取り組みが進み、ABEJAとJR東日本による高輪ゲートウェイシティでの館内物流自動化など、実際の施設・物流環境におけるフィジカルAIの活用も進んでいます。

つまり、フィジカルAIの競争軸は、

「ロボットを動かせるか」
↓
「現場で役に立つか」
↓
「現場データから継続的に賢くできるか」

へと変化しています。

4．フィジカルAIは「ロボット産業」だけの話ではない

フィジカルAIという言葉から、ヒューマノイドや四足歩行ロボットをイメージする方も多いかもしれません。

しかし、今後のフィジカルAI市場はそれだけではありません。

製造
設備監視、品質検査、搬送、自動化、熟練技能の継承

物流
搬送、ピッキング、倉庫内作業、ロボット制御

建設
建機操作支援、現場監視、危険作業の自動化

インフラ
設備点検、巡回、異常検知、災害対応

施設・街
警備、清掃、館内物流、施設管理

モビリティ
自動運転、MaaS、移動支援、交通インフラ

このように考えると、フィジカルAIは「現実世界で発生するあらゆる業務をAIで理解・判断・実行するための技術」だと捉えることができます。

5．アプリズムが注目する「フィジカルAI × エッジAI × データ基盤」

株式会社アプリズムは、これまでAI・IoT・エッジコンピューティングなどの技術領域において、製造業をはじめとする企業の先端技術・R&D領域の開発に取り組んできました。

現在、アプリズムが特に注力しているのが、

フィジカルAI × エッジAI × AI-Readyなデータ基盤

という領域です。

フィジカルAIでは、クラウド上のAIだけでは十分ではありません。

カメラやセンサーから取得したデータを現場のエッジデバイスで処理し、必要な情報をAIへ連携する。そして、AIの判断結果を再び現場のロボットや設備へフィードバックする。

この「現場とAIをつなぐ技術」が重要になります。

6．アプリズムが目指すのは「AIを作る会社」から「現場をAI化する会社」へ

アプリズムでは、AIを単に開発することだけを目的とはしていません。

重要なのは、AIによって企業の業務そのものを変えることです。

そのためには、

• 現場の課題を理解する
• データを取得する
• AIが利用できるデータ基盤を構築する
• エッジAIを現場へ組み込む
• ロボット・設備とAIを連携する
• 現場で発生したデータを再びAIへ戻す
• 継続的にAIを改善する

という一連の仕組みが必要です。

アプリズムは、この「AIを現場へ実装するための一気通貫の技術力」を強化していきます。

7．四足歩行ロボットによるインフラ点検へ

その具体的な取り組みの一つが、四足歩行ロボットを活用したインフラ点検です。

インフラ設備では、広大な施設を人が巡回したり、危険な場所へ作業員が立ち入ったりする必要があります。

四足歩行ロボットにカメラや各種センサー、エッジAIを搭載することで、設備を自律的に巡回し、映像・音・温度・振動などのデータを取得することが可能になります。

さらに、AIによって異常箇所を自動検知し、人が確認すべき場所を絞り込むことで、点検業務そのものの効率化につなげることができます。

アプリズムでは今後、通信・インフラ領域の企業との連携も進めながら、「ロボットを販売する」のではなく、「AIによる点検業務そのものをサービス化する」ことを目指します。

8．企業間連携がフィジカルAIの社会実装を加速する

フィジカルAIは、一社だけですべてを完結させることが難しい領域です。

ロボットメーカー、AI企業、通信企業、設備メーカー、SIer、インフラ企業、現場を持つユーザー企業など、それぞれの強みを組み合わせる必要があります。

例えば、

ロボットメーカー
ロボット本体・制御技術

＋

アプリズム
AI・エッジAI・データ基盤・システム開発

＋

通信・インフラ企業
通信網・現場設備・顧客基盤

＋

ユーザー企業
実際の現場・業務データ・運用ノウハウ

＝

フィジカルAIの社会実装

このような企業間連携によって、研究開発から実際の商用サービスまでを短期間で進めることが可能になります。

9．アプリズムが目指す「Physical AI Platform」

アプリズムが今後目指しているのは、個別のロボット開発だけではありません。

フィジカルAIを企業の現場へ継続的に実装するためのプラットフォームを構築していきます。

01
現場
カメラ・センサー・ロボット

02
Edge AI
リアルタイム認識・判断

03
Data
現場データの蓄積・統合

04
AI
認識・予測・意思決定

05
Robot
自律制御・作業実行

06
Learning
現場データによる継続改善

この循環を構築することで、企業は「AIを導入する」のではなく、現場そのものをAIによって進化させることができます。

10．次の競争力は「AIモデル」だけでは決まらない

フィジカルAI時代には、AIモデルの性能だけでは企業の競争力は決まりません。

重要になるのは、

• どれだけ現場データを持っているか
• そのデータを継続的に取得できるか
• AIが利用できるデータ基盤を構築できるか
• エッジ環境でリアルタイム処理できるか
• ロボットや設備とAIを接続できるか
• 現場で安全に運用できるか
• 利用データをAIへ戻して継続改善できるか

つまり、今後の企業競争力は「AIモデル」から「AIが現実世界で動き続ける仕組み」へ広がっていきます。

11．2026年、日本のフィジカルAIは次のステージへ

2026年9月現在、日本のフィジカルAI市場では、大きな変化が起きています。

国産基盤モデルの開発。

熟練技能のAI化。

実機データの収集。

物流・製造・建設・インフラへの実装。

そして、企業間連携。

これらはすべて、フィジカルAIが「研究テーマ」から「産業」へ移行していることを示しています。

さらに、2026年9月15日には「第4回 GMO大会議 秋『フィジカルAI 2026』」も開催予定であり、産官学連携を含めた日本のフィジカルAI戦略について議論が行われます。

アプリズムは、フィジカルAIの「その先」へ

株式会社アプリズムは、AI・エッジAI・IoT・システム開発の技術力をベースに、これからのフィジカルAI社会に必要となる「AIと現実世界をつなぐ技術」を追求していきます。

私たちが目指しているのは、単に「AIを作る会社」ではありません。

AIによって、現場そのものを進化させる。

フィジカルAI、エッジAI、ロボティクス、AI-Readyなデータ基盤を組み合わせ、製造、物流、建設、インフラ、モビリティなど、さまざまな現場の業務をAIによって変革していきます。

そして、企業・通信事業者・メーカー・ロボット企業・研究機関などとの連携を通じて、日本におけるフィジカルAIの社会実装を加速させていきます。

「AIを作る」から、「AIが現場で動き続ける」へ。

アプリズムは、フィジカルAIの次の産業をつくっていきます。

株式会社アプリズムについて

株式会社アプリズムは、AI・IoT・エッジAI・システム開発を中心に、企業の先端技術・R&D領域における技術開発を支援しています。

近年は、生成AI、RAG、AIエージェントに加え、フィジカルAI、エッジAI、ロボティクス、AI-Readyなデータ基盤など、AIと現実世界をつなぐ技術領域への取り組みを強化しています。

フィジカルAIに関する共同研究・技術開発・PoC・社会実装について、お気軽にお問い合わせください。