Embodied AIとは何か。周 磊氏は、その本質を「身体性を持つAI」であると説明する。
「これまで『AI』というと、デジタル空間内における知能が想起されると思いますが、Embodied AIはヒューマノイド/アーム型/四足歩行型ロボット、あるいは自動運転車両といった物理的な『身体』を備え、実世界と相互作用しながら自律的に目的を完遂するAIです」（周氏）
これと近い概念にPhysical AIという言葉があるが、Physical AIは必ずしも身体性を必要としない「IoTやデジタルツイン等」の技術も包含される。一方、Embodied AIはPhysical AIの一種だが、身体性を具備していることがポイントである。トップAI学会をはじめ、学術的にもAIベースのロボティクスのことを「Embodied AI」と呼称することが主流である。
身体を持ったAIが環境と相互作用しながら自律的に判断していくことがEmbodied AIの最大の特徴であり、これまでのロボットと決定的に異なる点だと周氏は語る。
「例えば従来の産業用ロボットは、エンジニアがあらかじめプログラミングしたルールやシナリオに基づいて動作し、同じ動きを繰り返すものでした。しかしEmbodied AIは、事前に動作を細かく指示しなくても、AIが周囲の環境を理解し、自律的に判断・行動することができます」
世界を見渡すと、この分野では開発競争がすでにすさまじい速度で進展している。周氏によれば、Embodied AIモデルは「大脳（認識・高レベル計画）」と「小脳（運動制御）」に分かれており、とくに大脳部分が最重要の競争領域だという。大脳ではセンサーデータの入力を基にロボットのAction（関節角度 等）まで一気通貫で出力可能なVision Language ActionやWorld Action Model等の最新技術アプローチが登場している。その開発競争は米中を中心にトップ大学・研究機関や、ビッグテック、スタートアップによってけん引されている。
周氏は、「自動運転技術の部品や環境認識の技術は、Embodied AIに転用しやすく、現在のところは自動運転領域でも先行する米中両国がEmbodied AIの主要開発拠点となっています」と、現在のグローバル勢力図を分析している。
加えて、最近注目されているAgentic AI（複数のAI Agentをオーケストレーションし、“自律的”に複雑なタスクを完遂するインテリジェントシステム）と、Embodied AIを組み合わせて新たな価値を創出する試みは今後の重要な方向性だという。「現在のEmbodied AIは単独でタスクを遂行することが主ですが、今後は複数のEmbodied AIが相互に連携しながら、人間のように『組織』として業務を自律遂行するような世界観も予測できます。一例として、オーケストレーションされた複数のEmbodied AIロボットが『コンビニ店員のAgentic AI』の構成要素となり、ロボット間の相互連携や業務システムへのアクセスを行うことで、コンビニの運営を一貫して遂行できるようになるかもしれません」（周氏）。
だが、Embodied AIの実用化に向けた課題は、まだまだ多いという。「例えば、Tシャツを1枚畳むという作業は、一見単純ですが実は繊細な動きが必要です。現在のロボットは、このような繊細な作業を終えるのに人間の数十倍の時間を要し、完遂率にも課題があります。とくに、ロボットの精度・スピード・対応タスクの多様性に直結する大脳の性能は、まだまだ発展途上という状況で、大脳の学習データが不足していることは大きなボトルネックとなっています。またハードウェアの観点からも、人間のように多数の関節を持ち、耐久性の高いボディの製造コストは極めて高くなります。大脳・小脳の性能を高めるためのAI学習データに加え、高品質かつ手ごろな価格の部品を生産できるサプライチェーンの構築が不可欠です」（周氏）。
資金力やAI人材で大幅に先行する米中に対し、日本企業はいかにして戦うべきなのか。周氏は日本の「高品質な現場データ」と「高精度・高耐久性のハードウェア」に勝機を見いだしている。
とくに重要なのが、製造、建設、農業などの現場に蓄積された、熟練技術者による「匠の技」である。インターネット上の文章・動画データを学習ソースとする生成AIとは異なり、Embodied AIの学習に必要な「現実世界の実機データ」は極めて希少価値が高い。
周氏は、「日本には匠、職人と呼ばれる人が非常に多い。つまり、日本は優れた現場データの宝庫です。ベテランの技術者が引退する前に、製造ノウハウや『阿吽の呼吸』といった暗黙知を収集し、学習させなければいけません」と語る。
「メイドインジャパン」のクオリティは、製造分野にとどまらない。安全性を追求したインフラの保守・点検やきめ細かな接客サービスといった現場の暗黙知をAIモデルに組み込むことができれば、日本独自の強力な競争優位性になる。
Embodied AIのハードウェアの部分でも、勝機は大きい。人間に近い器用さ・柔軟性を実現するためのロボットハンドや関節モジュールは欠かせない。日本の高精度なセンサー技術やモーター・減速機などのコア部品は重要な競争の源泉となり得る。
周氏は、これら日本独自の強みを生かし、高精度かつ高耐久性のハードウェアを基盤に、高品質な現場データでファインチューニングされたAIモデルを実装していくことは、Embodied AI分野での、日本の「勝ち筋」になり得ると語る。
日本企業の経営層に対し、周氏はEmbodied AIを単なる技術トレンドとしてではなく、日本の産業全体が成長する機会として捉えるべきだと話す。
「日本にとって、身体性を伴うこの領域は、激しいAI開発競争における自国の強みを再定義して、トップレベルに比肩していくための大切なチャンスかもしれません」
その上で周氏は、この好機に対し、日本企業の経営者が向き合うべきポイントは2つあると話す。
第1のポイントは、時間軸の捉え方である。「自動運転の技術を見ると、10年、20年という長い期間で世代を重ねながら進化してきました。Embodied AIも同様に、一過性のブームではなく、これから本格普及を迎える最重要産業です。ゆえに、長期の目線で実用化を見据えた事業戦略・開発戦略を立て、粘り強く技術を蓄積しなければ、最終的な勝者になることはできません」（周氏）。
第2のポイントは、自社のポジショニングを冷静に分析し、成長戦略を描いていくことである。周氏は、「他社にキャッチアップしていくのか、それとも独自路線でEmbodied AIの世界に一石を投じるのか。この問いに対する答えを、それぞれの経営者が持つ必要があります。各社、ビジネスモデルもケイパビリティも異なる中で、自社に最適なEmbodied AIへの関わり方を模索・確立していくことが重要です」と、経営判断の重要性を語る。
また、クローズドな開発に終始するのではなく、国内外の垣根を越えたエコシステムの形成も重要となる。グローバルのトップ人材を日本へ呼び込み、同時に日本の人材を外に送り出すことで、最先端の知見を取り込みながら、日本の実力をスケールアップさせていく必要がある。
デロイト トーマツも、自社の先端AI体験施設であるAI Experience Centerへのロボット導入・ユースケースの開発などを進めるなど、Embodied AIの最前線に立っていると周氏は明かす。「私たちはコンサルティングの枠を超えて、企業変革のパートナーとして、新規ビジネスの開拓や技術開発支援を推進していきたいと考えています。このEmbodied AIを、共に形にしていきましょう」と力強く語った。
