あらすじ

産業の現場で動き出すフィジカルAI

生成AI、AIエージェントの次に来る潮流 ―― それが、現実世界を認識し、判断し、実際に動く「フィジカルAI」です。
日立グループでは、長年培ってきたITとOT（制御・運用技術）、そして社会インフラの現場で得た深いドメインナレッジを融合させ、AI CoE（Center of Excellence）を中心にフィジカルAI活用を推進し、そこで得た知見をソリューション・サービス化してお客様へ提供しています。
本書は、フィジカルAIの基本的な考え方から、ロボット基盤モデル、世界基盤モデル、デジタルツインなどの中核技術、さらに製造、物流、自動運転、鉄道、電力といった分野での活用事例までを体系的に解説しています。
その可能性を期待論に終わらせず、産業の現場に根ざした「実践」として示します。

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Posted by ブクログ

実践フィジカルAIの教科書　現実世界へ歩み出すAIの技術と活用事例
監：株式会社日立製作所 AI CoE
出版社：リックテレコム

良書：おもしろかった、具体的な図表や写真などで、より具体的なイメージをつかむことができます。

フィジカルAIとは３つの機能からなっています。
　現実の世界を観測して認知する部分：世界基盤モデル　という
　観測して得られたデータから実際に行動、制御する部分　ロボット基盤モデル
　安全にフィジカルAIが学習できるような仮想環境　デジタルツイン
この３つの機能をぐるぐる回して、精度の高いシステムを構築することです。

無人運転を頂点とする、制御系AIがフィジカルAIです。
フィジカルAIは、物理的な実行・行動を司る、現実世界のAIです。

制御系といえば、産業ロボット、PLC、NC工作機などが頭に浮かぶ。
フィジカルAIは、セキュリティ、安全性を問われる
リアルタイム性、暴走した時の割り込み処理

ユースケースとして、次があげられる。

　①工場の自動化
　②ロボットによる作業支援・自律搬送
　③自動運転
　④インフラの予防保守・災害対応

テック企業

　①NVIDIA : NVIDIA AGX
　②Google ; Gemini Robotics,Gemini Robotics ER

フィジカルAIの処理プロセス

　①知覚　センサー情報の統合
　②推論　予測とシミュレーション、タスクプラニング
　③行動　軌道生成、制御
　④学習　強化学習、適用型学習、モデルの微調整

フィジカルAIの主要技術

　フィジカルAIの特徴として３つの技術が紹介されています。

　①ロボット基盤モデル　RFM
　　身体を操作するための汎用的な機能基盤

　②世界基盤モデル　WFM
　　現実世界の法則を理解する知能
　　現実世界で生じる現象の因果関係を学習するモデル

　③デジタルツイン
　　現実世界と同等の条件をデジタル世界上に構築することで、実環境では困難な試行錯誤を安全かつ高速に実現できます

処理プロセスと主要技術とのマッピング

　①知覚　世界基盤モデル
　②推論　世界基盤モデル＋ロボット基盤モデル
　③行動　ロボット基盤モデル
　④学習　デジタルツイン

■ロボット基盤モデル

・深層学習の進展
・学習ベースのロボット制御

・ロボット基盤モデルのアーキテクチャ
　①知覚エンコーダー機能
　②潜在状態表現機能
　③行動生成機能
　④学習・適応ループ機能

・Google DeepMind

■世界基盤モデル

LLM 大規模言語モデル　テキストを入力して、テキストを出力
VLM 視覚言語モデル　画像＋テキストを入力して、テキストを出力
WFM 世界基盤モデル　観測、条件を入力して、次の内部状態、動画を出力

WFMの関連技術
　①脳 Dreamer,V-JEPA
　②訓練場 Sora,Veo,Genie,Marble,Cosmos Predict
　③物理　MujoCo,Isaac Sim
④描画　Unreal Engine,3D Gaussian Splatting

・世界基盤モデルのアーキテクチャ
　①事前学習
　②事後学習
　③運用

・３つの技術コンポーネント

　　入力：映像、画像、条件
　①時空間トークナイザ
　　動画を言葉に変える
　②時空間トランスフォーマー
　　因果関係のシミュレーション
　③出力ヘッド／生成エンジン
　　状態出力（出力ヘッド）
　　観測出力（生成エンジニ）

■デジタルツイン

・循環構造
　①現実
　②観察
　③モデル
　④予測
　⑤判断
　①現実　……

・デジタルツインの進化
　構築⇒解釈⇒対話

・シミュレーション基盤
　①環境モデル　空間と物体の表現　観測データ、接触情報
　②ロボットモデル　ロボット本体の表現　状態遷移、センサー値
　③評価器　振る舞いの評価　報酬、成否判断、制約違反

・主要シミュレータ
　NVIDIA Isaac Lab (Scene/Robot/Taks)
　MuJoCo＋dm_control
Gymnasium
Gazebo+ROS

・ロボット記述言語

　ROS Robot Operating System
URDF Unified Robot description Format
Open USD

・LiDAR 距離測定のための、レーザ―測定センサー

・WFM予測と物理モデルの比較

　行動　⇒　物理モデル　⇒　真の状態
　　　　　　　　　　　　　　　　⇓
　　　　　　　　　　　　　　比較評価　⇒　予測精度（OK/NG) ⇒　学習
　　　　　　　　　　　　　　　　⇑
　行動　⇒　ＷＦＭ　　　⇒　予測状態

■フィジカルAIの活用事例
　・製造業
　・物流
　・自動車
　・鉄道
　・電力
　・建設・社会インフラ

目次

はじめに

第1章フィジカルAIとは？

　1.1 フィジカルAIの定義と位置付け
　1.2 フィジカルAIの主なユースケース
　1.3 各テック企業の取り組み
　1.4 日立の取り組み：HMAX
　1.5 フィジカルAIのセキュリティや安全性

第2章フィジカルAIの基盤技術とアーキテクチャ

　2.1 フィジカルAIの基礎技術
2.2 ロボット基盤モデル
　2.3 世界基盤モデル
　2.4 デジタルツインとシミュレーション
　2.5 フィジカルAIの社会実装と全体設計

第3章　産業分野に見るフィジカルAIの活用事例

　3.1 製造業におけるフィジカルAIの活用
　3.2 物流分野でのフィジカルAIの活用
　3.3 フィジカルAIの例：自動車の自動運転
　3.4 鉄道分野におけるフィジカルAIの活用
　3.5 電力分野におけるフィジカルAIの活用
　3.6 日立のフィジカルAIの取り組み：Naivy

第4章　今後の展望

　4.1 技術トレンドの動向
　4.2 産業活用での将来展望

あとがき
参考文献、URL
索引
監修者・執筆者紹介

ISBN：9784865944761
判型：B5変
ページ数：320ページ
定価：3200円（本体）
2026年05月29日第１版第１刷発行
2026年06月25日第１版第２刷発行