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注目を集めるフィジカルAI。その能力を実世界で引き出すうえで、ハードウェアにはどのようなボトルネックがあるのでしょうか。 AIがどれほど高度な判断を下しても、それを実世界での力・速度・位置に変換するのは関節やアクチュエータです。応答の遅れや摩擦・バックラッシュによる動きのずれは、姿勢の立て直しや力加減の精度に影響します。 AIを「頭脳」、関節・アクチュエータを「筋肉・腱」に例えるなら、両者の性能と連携がロボット全体の能力を左右します。 本稿では、公開されている研究論文や学会誌の解説、企業の技術記事、ロボット開発者へのインタビューをもとに、ロボットの関節・アクチュエータ設計で繰り返し指摘される技術的なポイントを整理しました。
2026年7月16日、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが来日し、日本の産業界に向けた大型発表がありました。同日の公式プレスリリースで、フアンCEOは「フィジカルAIは次の産業革命であり、それは日本で実現するだろう。富士通、ファナック、安川電機、川崎重工業は、世界にものづくりを教えた企業だ」と述べ、日本の製造業の実力を高く評価しています。別の発表の場では「フィジカルAIという新しいフロンティアは、日本にとって一世代に一度の好機だ」とも語ったと報じられました。
フィジカルAIは、ヒューマノイドだけを指す言葉ではありません。産業用ロボットや自律搬送ロボット、検査・ピッキング、建設機械、自動運転、デジタルツインなど幅広い領域を含みます。本稿では、各社の戦略の違いが表れやすいヒューマノイドと産業用ロボットを中心に、日本の製造業各社の動きを見ていきます。
本イベントでは、フィジカル AI領域で注目を集める2社（株式会社MUSE、株式会社MW）のCTO/技術責任者をお迎えし、 日本のフィジカルAI産業の未来や世界市場での勝ち筋、各社における研究開発の今を深掘りする対談をお届けします。 「日本でフィジカルAIに取り組む意義は」 「各社にしかできない研究・技術課題は何か」 「研究者・開発者としてフィジカルAI領域に参入するには」 こうした問いに関心のある研究開発人材・エンジニアの方に向けた無料のオンラインイベントです。
大手電機メーカーの研究所に入社して33年。K氏のキャリアは、プレイヤーからグループリーダー、そして部長補佐へと積み上がっていった。しかし、K氏が最終的に選んだのは、研究者として手を動かし続ける道である。 マネジメント職への道が拓けていた部長補佐時代、K氏はある”実験”を試みる。「やっぱり自分で手を動かしたい」──その想いが、10年のブランクの後に、再びプレイヤーとして研究の現場に戻る決断を後押しした。 部長に「そんなこと言われるとは思わなかった」と言われるほど、企業研究者にとって異例の選択。しかしK氏にとっては自然な帰結だった。ディープラーニングの波に追いつき、若手と肩を並べて手を動かす今、K氏は57歳で改めて確信する──研究の喜びは、自分の手で何かを生み出すプロセスそのものにある、と。
とある企業の生物科学研究所に学卒で配属された一人の若手研究者は、入社時の最終面接で「研究所に行かせてくれ」と3回繰り返し、ついにその切符を手にする──研究者・保田氏のキャリアは、その第一歩から「自由のある場所を自分で選ぶ」ことで貫かれている。 30歳で渡ったハーバード大学医学部では「ほぼ放置」のなかで初の論文を書いた。帰国後に骨代謝の重要な分子RANKLのクローニングに成功し、発表した論文は現在までに5500回以上引用されている。しかし、すべてが順風満帆というわけにはいかなかった———。
企業・アカデミアを問わず多くの研究者が集まった本イベント。文部科学省が進める「AI for Science 萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）」をテーマに、東京科学大学でAIを活用した研究の最前線に立つ大上雅史 先生と小野峻佑 先生をお招きし、公募のポイントから「AIは研究をどう変えるのか」という大きな問いまでを語り合いました。
「ChatGPTに今晩のレシピを尋ねる」。何気ないやり取りの裏側で、世界中のデータセンターは膨大な計算と熱を吐き出し続けています。人類が積み重ねてきた材料開発の勾配は、もはや課題が求めるスピードに追いついていない――。 そんな現代の社会問題に対し、「熱」と「材料」という切り口から解決の道を拓こうとしている、東京大学大学院工学系研究科総合研究機構の塩見淳一郎教授。 今回は超音速機への憧れに始まり、スウェーデンでの博士課程、5年に及んだ「氷河期」、そして雲の上だった研究者との邂逅まで、塩見先生の研究者としての軌跡と、これからの研究組織の在り方について伺いました。
本イベントでは、SPReADの概要や公募のポイントをわかりやすく解説するとともに、AI for Scienceの第一線で活躍される研究者の視点から、AI活用がこれからの科学研究にどのような可能性をもたらすのかを考えます。 「自分の研究にAIをどう取り入れられるのか」 「SPReADに応募するには、どのような研究計画を考えればよいのか」 「AI for Scienceは今後、研究の進め方をどう変えていくのか」 こうした問いに関心のある研究者・学生・企業所属の方に向けた無料のオンラインセミナーです。
理学療法士の養成にあたるリハビリテーション学部の教員として、中村雅俊氏が掲げるビジョンは、一見、自身の職業を否定するようにも響く──「リハビリのいらない世界」。 31歳のときに渡ったオーストラリアで、受け入れ先のトップ研究者から「世界をどう変えたいのか」と問われ、答えに詰まった。ビーチでコーヒーを片手に自問した数日が、研究者・中村雅俊の視座を一段引き上げる。
バクテリオファージ、細菌学、獣医学、そして抗菌酵素の社会実装へ。分野を越境しながらキャリアを重ねてきた内山淳平氏の根底には、「次に来る波を読む」という戦略的な視座がある。 「考えているだけでは、状況は変わらない。人に会い、話してみることで、見える景色が変わっていく」。その言葉には、戦略と行動を両輪にキャリアを切り拓いてきた研究者の実感がにじむ。
研究開発人材586名を対象に、キャリア意識・働き方・報酬・研究開発環境・生成AI活用などの実態を調査。 研究開発人材が転職時に重視する要素や、現在の働き方・研究環境への満足度、業務上の負担、生成AIの活用状況などを多角的に分析。国内の研究開発人材が置かれている環境と、今後のキャリア形成・組織づくりにおける示唆を明らかにしています。
半導体・電子回路設計を起点に、通信、起業、化粧品、商社、そして大学へと、分野と立場を越えて歩みを重ねてきた研究者・加藤康男氏。その根底に一貫してあるのは、「なぜこういうことが起きているのか？」という原理への問いである。
ビールや食品・飲料で知られるアサヒグループ。その研究開発の中核を担う アサヒクオリティアンドイノベーションズ株式会社(以下、AQI) では、多様な専門性の垣根を超え、未来を視野に入れた研究が進められています。 個人の情熱と組織の意思が重なったとき、研究はどこまで広がるのか。 AQIでシニアフェローを務める、鈴木康司さんにお話を伺いました。
研究室では“当たり前”だった専門性が、転職市場で高く評価されることも。研究者・技術者の年収アップ事例とキャリアの可能性を紹介。
ノイズや欠損を含む“不完全なデータ”から、本質的な情報をどう導き出すのか。AIやディープラーニングの活用が広がる一方で、科学の現場では「なぜその結果になるのか」を説明することも重要です。 東京科学大学 情報理工学院 准教授の小野峻佑先生は、数理最適化を基盤に、リモートセンシングやバイオイメージング、ミューオンイメージングなど幅広い領域で現実世界のデータ解析に挑んでいます。 今回は、数理最適化とディープラーニングの“適材適所”の関係、異分野の知をつなぐ数学の役割、そして「よく切れる刀で豆腐を切っていた」という違和感から見えてきた研究者としての転機まで、小野先生の研究とキャリアの軌跡を伺いました。
新薬の開発には、1000億円以上の費用と10年以上の時間がかかる——。その大きな壁に対し、計算科学とAIの力で、創薬研究に新たな“武器”を増やそうとしている研究者がいます。 タンパク質間相互作用予測ソフトウェア「MEGADOCK」の開発を中心に、バイオインフォマティクスとスーパーコンピューティングを融合させた研究に取り組む、東京科学大学 情報理工学院 情報工学系 准教授の大上雅史先生。 今回は、AI創薬がもたらす可能性と限界、AlphaFold以後に広がるタンパク質研究の展望、共同研究や起業における研究成果の扱い、そして境界領域を恐れずに独自性の高い研究を切り拓く姿勢について伺いました。
日本の研究力と産業競争力を高めるうえで、「人材流動性」は避けて通れないテーマになっています。優れた研究人材が、大学・企業・研究機関の垣根を越えて活躍するために、今どのような仕組みが求められるのか—。 トップ研究者のインタビュー企画「リスペクト・リレー」の出発点として、電子デバイスおよび集積回路工学の第一人者であり、東京工業大学（現・東京科学大学）前学長・名誉教授の益一哉先生にご登場いただきました。 日本における任期制やジョブ型雇用の課題、次世代に科学技術の魅力を伝える意義、半導体・AI・量子分野への投資、そして産学連携を通じて研究成果を社会へ届けるために必要な視点について伺います。
結婚・出産・育児を経験しながら研究を続けてきた女性研究者が、制度活用や周囲との協力、研究との両立について実体験をもとに語る。
どの記憶が長く残るのか。海馬で生じる「リップル波」に注目した最新研究をもとに、記憶が選別・固定化される脳の仕組みや、睡眠・休息との関係をわかりやすく解説します。
AIはなぜ数学の問題を解けるのか。LLM（大規模言語モデル）の仕組みから、DeepMindの最新研究「FunSearch」によるキャップセット問題の解法までわかりやすく紹介。
脳内には神経細胞のほかにグリア細胞と呼ばれる細胞種が存在し、脳の恒常性の維持に寄与していることが知られています。本記事では、その一種であるミクログリアがアルツハイマー病においてどのような役割を果たしているのかを解説します。
AIとは何か。ChatGPTをはじめとするAI技術の歴史や活用事例を紹介しながら、AIの課題や人間との共存の可能性についてわかりやすく解説します。
地球温暖化によって世界では何が起きているのか。南極の氷棚融解や海面上昇、豪雨・洪水・熱波など、各地で深刻化する影響を紹介。
除草剤による環境影響とは？海へ流出した化学物質が植物プランクトンや一次生産性に与える影響を、世界661地点の研究データから解説。
人類は本当に火星に住めるのか。火星が移住候補とされる理由をはじめ、各国の火星探査、スペースXなど民間企業の宇宙開発、火星移住計画の現状と課題を紹介。
なぜ人は4つまでなら瞬時に数えられるのか。最新研究をもとに、脳が小さい数と大きい数をどのように処理しているのか、海馬を含む脳の仕組みからわかりやすく解説します。
博士課程修了後のキャリア形成に向けて何を準備すべきか。研究者ネットワーク、汎用スキル、企業との接点など、博士学生に必要な備えを紹介。
ResearchGateは、論文探索や研究者交流、求人検索に活用できる研究者向けSNSです。本記事では、プロフィール作成やポスト探索のコツを解説します。
高分子ヒアルロン酸はなぜ長寿やがん耐性に関係すると考えられているのか。ハダカデバネズミの特徴や、健康寿命への影響を研究結果とともに解説。
アカデミア研究者は普段どんな仕事をしているのか。講義や研究費申請、大学運営など、博士学生に向けて研究者の日常業務を解説します。
博士学生向けに、研究計画・学振申請書の書き方を実体験ベースで解説。アイデア整理、文章構成、添削、提出前チェックまで初心者向けに紹介。
アカデミア研究者がどのような研究生活を送っているかご存知でしょうか。この記事では将来のキャリアを考える修士、博士学生に向けて生物系の研究者の一日を紹介します。
博士課程の学生に向けて、LinkedInを活用した研究者キャリア形成の方法を紹介。プロフィール作成や研究発信、求人検索のポイントを解説。