労働力不足を乗り越える「フィジカルAI」の挑戦
日本の社会では、働く人の数が減っていくという大きな課題に直面しています。特に工場や物流の現場では、人手に頼っていた複雑な作業が、これまでロボットではなかなか自動化できませんでした。そんな課題を解決するため、SCSK株式会社、ネットワンシステムズ株式会社、TechShare株式会社の3社が協力し、NVIDIAの技術を活用した「フィジカルAI」の開発と社会への導入を目指す協業を2026年2月1日から開始しました。
この取り組みでは、人間が行う作業をAIが真似して学習する「模倣学習」の精度を高めることで、これまでは自動化が難しかった複雑な作業もロボットが自分で考えて行えるようにすることを目指しています。
なぜ今、AIロボットが必要なのか？
日本の生産年齢人口（働くことができる世代の人々）は、2020年の約7,500万人から2040年には約6,200万人まで減ると予想されています。このような状況で、会社が今までと同じように活動し続けるためには、今よりもっと効率よく仕事をする必要があります。そこで注目されているのが、ロボットの活用です。
しかし、これまでのロボットは、あらかじめ決められた動きしかできないものがほとんどでした。現場の状況が少し変わるだけで対応できなくなるため、臨機応変な対応が求められる複雑な作業の自動化は難しいという課題がありました。特に、AIが学習するために必要な「質の高いデータ」を実際の現場でたくさん集めることが困難だったのです。
「フィジカルAI」ってなんだろう？
「フィジカルAI」とは、現実世界でセンサーから得た情報をもとに、ロボットが状況を認識し、自分で判断して動き、周りの変化に合わせて作業をこなすことができる、まるで人間のように賢いロボット技術のことです。この技術の中心にあるのが「模倣学習」です。これは、人が実際に作業する様子をAIが手本として学び、それを自分で再現できるようになる技術を指します。
今回の協業では、SCSKが強みとする「デジタルツイン」技術が重要な役割を果たします。デジタルツインとは、現実の世界をそっくりそのままコンピューターの中に再現する技術のことです。この仮想空間で、AIが学習するためのデータを効率よくたくさん作り出し、実際の現場でのデータ不足という技術的な壁を乗り越えようとしています。
3社の得意技を合わせて実現すること
今回の協業では、それぞれの会社が持つ得意な技術を組み合わせて、フィジカルAIの開発を進めます。
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SCSK：コンピューターの中に現実そっくりの仮想空間を作り出す「NVIDIA Isaac Sim」や、世界を再現するモデル「NVIDIA Cosmos」を使い、AIロボットが学習するための高品質なデータを大量に作り出します。このデータは、さまざまな状況を想定して作られるため、ロボットはより多くのことを学べます。
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NVIDIA Isaac Sim: https://developer.nvidia.com/ja-jp/isaac/sim
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NVIDIA Cosmos: https://www.nvidia.com/ja-jp/ai/cosmos/
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NVIDIA Omniverse: https://www.nvidia.com/ja-jp/omniverse/
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ネットワンシステムズ：SCSKが作った学習データを、最新のAIを動かすための高性能なコンピューター（AI基盤）で効率よく学ばせます。そして、この学習したAIが実際にロボットを動かしたときに、どれくらいの精度で作業ができるかを確かめます。ネットワンシステムズは、お客様がフィジカルAIを体験できるデモ環境も提供しています。
- INNOVATION SHOWCASE: https://www.netone.co.jp/valley/
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TechShare：ロボットの専門家として、SCSKやネットワンシステムズが開発したAIが、実際のロボットでうまく動くように技術的なサポートをします。特に、模倣学習のノウハウを活かして、AIがより上手に学習できるようにプログラムを改良していきます。
この実証実験は2026年2月1日から2026年3月下旬までの予定で行われます。
私たちの暮らしはどう変わる？
この取り組みが成功すれば、ロボットを導入する際のコストや時間が大幅に削減されるでしょう。なぜなら、実際にたくさんのデータを集める代わりに、仮想空間で作られた高品質なデータを使えるようになるからです。これにより、これまで自動化が難しかった、たとえば「バラバラに置かれた部品を拾い上げる作業」や「パレットに荷物をきれいに積み重ねる作業」なども、ロボットが効率よく行えるようになります。
結果として、工場や物流の現場で必要とされる人の数が減り、全体の生産性が向上することで、深刻な労働力不足という社会の課題解決に大きく貢献することが期待されています。
これからの展望
3社は、今回の共同実験で得られた技術や知識をまとめた「模倣学習ソリューション」を、2026年度中にサービスとして提供することを目指しています。最初は製造業や物流業での活用を考えていますが、将来的には医療や介護といった、さらに幅広い分野での応用も視野に入れています。
SCSKグループは、先進的なデジタル技術を活用し、社会のさまざまな課題解決に取り組む「技術ビジョン2030」を推進しており、今回の協業もその一環です。
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SCSKグループ技術戦略「技術ビジョン2030」: https://www.scsk.jp/sp/technology_strategy/index.html
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SCSK、次世代ロボット開発の『AIRoA』に参画 フィジカルAIによる現場自律化を加速: https://www.scsk.jp/news/2026/pdf/20260123.pdf
3社はフィジカルAIの普及をリードすることで、2030年に向けて深刻化する労働力不足という社会課題の解決に貢献していくとしています。
