建設フィジカルAIへの高い関心
皆さん、こんにちは。waypoint venture partnersの平戸です。 小田建設の斉藤です。
建設テックAtoZでは、これから企業を目指す方や、建設業の近接領域で事業に取り組むスタートアップの方に向けて、
地方から明るい建設領域の解説と、建設関連のニュースやテクノロジー、スタートアップについて深掘りしていきます。
今回は、戦略17分野の目玉の一つでもあるフィジカルAIについてお話ししていきます。
AI半導体のところをすごくさらっと言った理由は、後半でそのまさにフィジカルAIの話を詳しく斉藤さんに聞こうというところでございまして、
戦略17分野の中でも、さっき冒頭でお話ししたように、フィジカルAIのところはかなり大きな金額が動くし、注目度も高いし、一番最初にテーマとして挙げられてるし、みたいなところなんですが、
直近、土木学会と建築学会のあれ、教祭だったんですかね?
そうですね。教祭のタスクフォースが主催する建設フィジカルAIシンポジウムというものがありまして、そこで講演させていただく機会がありました。
それの参加者が800人オーバーだったっていうのを聞いて、ちょっと正直かなりびっくりしたんですけど、それぐらい多分注目度の高い領域なのかなぁとも思っていて、
基本的に学会なんで学術系の方も多いけど、参加されてた方は割と建設会社の方も多いみたいな感じなんですかね?
そうですね。実務者も多いんじゃないかなと思います。私も80人ぐらいかなと思って。
それでも多いですね。
当日何か直前に800人、ズームが満席ですみたいな話で。そんなに来るの?と思って、先に行ってよって感じだったんですけど。
でもそれだけ、結構異例だと思います。こんだけ一つのシンポジウムに詰まるっていうのは。
それぐらいやっぱり皆さん建設業界の方は、フィジカルAIに対する関心が今ピークに達している状況かなと思います。
実際、ニュースフィックスでももう記事出てましたっけ?
AIロボティクスから物理作業へ
はい、出させていただきました。
ぜひ詳細そちら読んでいただければと思うんですけど、なんかどんな内容で講演されたんですか?
フィジカルAIの建設現場でのプラクティスってまだこれからなんですね。
はい、そうですね。
これからって今皆さん取り組んでらっしゃるんですけど、それを成果として話せる人がいないんで。
誰も話せないから、とりあえずスタートアップのこと詳しい斎藤にお願いしようみたいな感じだったと思うんです。
なので、まだこれからっていう状況です。
ただやっぱり建設業の人っていきなりフィジカルAIで降ってきたような印象を持つ方も多分いらっしゃってて、
それってやっぱり投資だとかをしてきた人からすると、3年前ぐらいからNNBのジェンセファンが宣言する前ぐらいからそういったトレンドが来てる。
で、それがクルベックしてきてるんだよねっていうのを理解していただくために、
これまでのそのテクノロジーのトレンドの変遷をご説明させていただきました。
具体的なAIロボティックスって2010年代後半ぐらいからリプランニングだとかで画像処理だとかもできるようになったりだとかできて、
ここで自動運転だとか映るロボットなんかのベンチャーがたくさん出てきたわけですね。
20年から2022年ぐらいまでAIのインフラ投資がたくさん進んで、
半導体がショートしたみたいなこともありましたけど、半導体GPUだとかクラウド関連の投資が進んで、
で、23年ぐらいから生成AIが本格的に進め始めて、LLMが皆さんの当たり前になってきたと。
で、14年ぐらいにNVIDIAさんがフィジカルAIを全面に打ち出した政策。
なんとならばやっぱりLLMで解決できることって全て知識労働だったんですよね。
知識労働はなんとなくこれからAIが代替していくってことが見えた瞬間に、何が残ってるんだって言われると、
やっぱり物理的に作業をしなきゃいけない産業。
出流、建設、介護とかですね。
そういったところへのフィジカルAIの期待が次に投資の方から順番に注目が集まってきて、
政策の誘導が起こり、今その建設業の一般の方も広くフィジカルAIって言葉なんとなく知ってる状態まで来たというのが、
過去の流れ。そこの流れを知らないと急に来て、上の人からフィジカルAIについて調べろとかなんかやれって言われて、
なんで急に来たんだって感覚になっちゃうと。
でもそれはやっぱり順番があって、ちゃんとステップを踏んで来てますよみたいな話をまず最初にさせていただいたんですよね。
なるほどなるほど。確かに、過去を振り返ると別にフィジカルAIみたいな話が出てくる前から、
それこそアメリカとかだと、現場の物流ロボットみたいな、建設現場でも実際ロボットが活躍するみたいな、
ある意味自動化みたいな文脈だったりとか、自動化精進化の文脈で多分語られてたことがあったかなと思っていて、
多分このAIが出てくる中でより自律的に人間に近いようなところまでできるようになってきたよねっていうところなんかより注目度も上がってし、
そこに人口減少、労働者不足みたいなところも相まって、なんかより注目度も高いのかなと思ったりしながら。
それでも800人すげえなと思いますけど、あるがゆえにそれだけ注目度が高いのかなと思ったりもしながら見てました。
ロボットと人件費のコスト逆転
そうです。そういった意味では、建設産業ってある意味AI使ってらっしゃると思うんですよ、みなさんは。
使ってらっしゃると思うんですけど、でもそのぎっと物理的な作業をされる部分は本当に完全に残った状態になってて、
いよいよそこに期待が高まってきているという状況、それと先ほどの戦略柔軟分野にもちょうど指定されたみたいなところが相まっているわけですね。
もう一つ重要なポイントとしては、人件費は1990年代でコストが非常に下がっている。
今だいたい90年でロボットを買おうとしたら100だとすると、今25ぐらいなんですね。
一方で人件費に関しては、今90年に100だったものが、今300近いぐらいの人件費になってきていると。
ロボットのトレンドってこれまでもあったじゃないですか。建設でも領域でも当然ありました、ロボット開発の歴史は。
30年前にちょっと腰を飛んだして、まだ今同じロボットを作ってるみたいな話になってるんですけど、
その時と状況が違うのは、やっぱりこのコストの優位性といよいよ人がいなくなってきて、労働力も高くなってきているという状況が一番大きいんじゃないかなというふうには分析をしています。
確かに。直近だけ切り取ってみると、物価が上がってるし、すげー物の価格がガンガン上がってるみたいなイメージですけど、
確かに90年とかと比較するとそんなに落ちてるんですね。
ロボットは安くなってますね。
っていうか、制御系の部分が、やっぱりVMLだとか汎用で使えるような基盤が出てきたからこそ開発、
ゼロから開発しなくていいみたいなところも、ソフトウェアの方も、そしてハードウェアの方も量産によって下がってきているというふうに見てます。
しかもその当時と比べると、比べ物にならないぐらい賢くなってますもんね。賢くなってるし、ちっちゃくなってるし、かなり進化してますもんね。いや、それはそうだよな。
建設現場でのヒューマノイド活用
お話しさせていただいたのは、ヒューマノイド、皆さんこうやっぱり最近よく見る、
はいはいはい。
フェックワードかなと思って。それ、やっぱりフィジカルAIって言われたときに、建設産業の方はどうしてもヒューマノイドみたいなものをイメージしがちなのかなと思っています。
で、そのヒューマノイドに期待できるのかどうかっていうところも少し議論させていただいたんですね。
っていうのもやっぱり何も考えないとっていうか、単純にこう受け取ると、ヒューマノイドを現場で働かせようみたいな発想になってしまうじゃないですか。
最初はそれでやってみないとわからないんで、いいと思うんですけど、ただその現状のヒューマノイドの性能ってどうなんだっていうところと、
あと、建設現場の作業って何があって、何にどれだけ負担がかかって、そのうち何が大体できるのかっていう、
そこの分析をしていかないといけなくて、とりあえず持ってきましたっていう話で使えるものではないかなと思ってます。
で、そのヒューマノイドが製造だとか医療だとか、建設の現場で使われるかどうかみたいなところですと、
ヒューマノイドの運動会この前やったんですけど、データで見ましたよね。
100m走で3ボルトを超えたみたいな。
ショートしてなんか火が出てるのを見ましたし、すごい恐ろしいな。
すごい映像でしたねあれは。
あれすごいインパクト、たぶん調べてもらえば出てくると思うんですけど、あまりにも高回転すぎてショートしてるみたいなのがあったり。
でもこれもすごいめちゃくちゃ進化ですよね。
そもそもたぶんボルト抜けないみたいな、本当に言い方よくないですけど、おじいちゃんが歩いてるぐらいの速度だったものがボルトを超えたみたいな世界じゃないですか。
本当にすごいなと思った。
中国の供給先行政策と実装状況
実はその時に中国にたまたま出張してきて、それと同じ北京で行われたワールドロボットカンファレンスに参加してきて、
実際にヒューマノイドがどうなっているかというのを少しリサーチをしてきたんですね。
結局中国の政策も少し調べた感じですと、ヒューマノイドの供給能力の構築を先に進めてきたみたいな文脈がありました。
実は23年、24年ぐらいに中央政府からヒューマノイドをたくさん作って生産するように。
25年、26年の政策がフィジカルAIを需要となる産業に実装するみたいな政策に変わってきた。
ここからわかるのは、最初に需要があって供給を開始したわけではなくて、供給が先にあったみたいな歴史が振り返ると、
スカフの政策の面では出てきて、つまりカンファレンスに行って見たものはヒューマノイドが卓球を人間と一緒にうまくやっていたりだとか、
ボクシングをやっていたりだとか、服を畳もうとしてうまくできなかったみたいなところだったりするんですけど、
結局ユースケースはこれからみたいな状況がおそらく現在地なんじゃないかなというふうに見させてもらいました。
産業用のユースケースもいくつか展示があって、例えば建物の下とか発電所とかの景気類を歩いて見に行って確認をして異常なしみたいな判断をするロボットとか、
あと、既にありますけどビルの案内ロボット、警備ロボットみたいなもののユースケースがあって、
つまり我々の想像できる範囲をまだ出してないような状況だけど、ロボットいっぱい作っているみたいな状況なんじゃないかなというふうに理解しました。
なので、ロボットの先進国である中国も産業実装っていう意味ではまだこれから始まっていくみたいなところなの。
今、現場に放り込んで何ができるかって言われると運搬だとか巡回警備、やっぱりそのあたりのユースケースになってくるのかなと思います。
Mr.コーヒーテストが示す課題
あと一個、これがMr.コーヒーテストっていうのがあって、ヒューマノイドの性能を測るテストなんですけど、
知らない人の家に急に入って環境認識してコーヒーを作るための豆だとか水だとかタップを探して、コーヒーマシンを理解して入れて人にどうぞと渡すみたいなタスク。
人間だとコーヒー飲む方は大体できると思うんですけど、ヒューマノイドはまだこれのタスクをこなせたものはまだ世の中にないというふうに言われていて、
つまり人間の環境に適応して予測を推論を重ねて、普通に振る舞っている、ただコーヒーを出すっていうそのタスクもヒューマノイドとしては超えられてない。
なのでやっぱり状況理解をして、そこに順応して働くみたいなところはまだもう少し先な感じが出てますね。
先に供給からやろうっていうのがある意味中国らしいなと思うところでもあって、しっかりと供給料を出していけば価格は下がるから、価格下がればある程度現場見合いしていくだろうみたいなところなのかなと思ったり
するんですけど、
そういう供給から先にやりましょうがすごいそうだろうなと思うし、
あとは多分AIが結局そのコーヒー一杯初めて入った家でコーヒー一杯入れてくることができないっていうの、そのフィジカルができた途端にやることの範囲が一気に低えるじゃないですか。
であるがゆえに多分その知識労働とはまた違ったその知識の持ち方だったりとか、理解の仕方だったりとか、そもそもインプットできる情報もテキストだけではないっていう状態になるはずなんで、であるがゆえに多分難
しくて、
タスク特化型ロボットの現実解
だからこそ戦略17分野の中にバーティカルAIみたいなのが入ってるのはそういう背景もあったりするのかなと思いますけど、やっぱりある程度どこかの領域に絞って、
例えば現場で働く、建設現場で働くみたいな、建設現場も結局都度都度変わっていくしっていう意味合いではやっぱりその中でも難易度高い方なのかなと思いますけど、
それこそ物流とか製造みたいに比較的ラインが変わらないところのAIを作るみたいなところからスタートをして現場に実装されていくのかなとかっていうのは、なんか今のコーヒーの話を聞いてて思うところだったり
しますよね。
まさにそのあたりシンポジウムの中でも議論させていただいたんですけど、
汎用ロボットなのか、タスク特化型ロボットなのかというと、おそらくタスク特化型ロボット、バーティカルな、産業特化でやっていく、産業の中でも特に特化した機能でやっていくみたいな方が当然ハードルは低いわけ
ですよね。
これ突き詰めていくと、これまでの従来型のAIじゃないルーティンをこなすロボットって何が違うんだっていうところがあるんですけど、ルーティンをこなすだけだと、たった5%の例外処理のためにちょっと難
しいよねってなってた状況があると思うんですよ、どんな作業にも。
95%はもうルーティンなんだけどみたいな。その5%があるから人がやらなきゃダメだねっていうのがあって、その5%にあてるようなフィジカルAIの実装っていうのをしていくっていうところが最初なんじゃない
っていう感じなんですね。つまりルーティンに近い作業からロボットに置き換えていくのが割と成功法なんじゃないかなと思ってて。
ヒューマルしたからちょっと難しいことやらせようぜみたいな、そういう巻き返し感も当然あるんですけど、それはまだ先の話であって、あまり夢を見ずに着実にロボットがしやすいものをやらせていくっていうのがたぶ
ん一番最初のルートかなと思います。
しかも結局ある程度特化型、もはや建設特化とかではなくて、建設の中でもこの業務特化みたいな切り分け方をしていかないと、結局フィジカルは人間型じゃないとダメだよねみたいなオチになっちゃいそうなのかなと思
っていて。
でも多分切り取り方によってはその人間型が必ずしもいいとは限らない。それこそ何か物を運搬するだけであれば、恐らく多分構造は人間とある意味変わらない。人型であれば多分人間と変わらないので、それこそ腰とか関
節部分の部品がダメになりやすかったりとかっていうのはきっと出るんでしょうし。でも運搬だったら普通にトロッコみたいなので十分だよねみたいなのも全然あるのかもしれないしとか。
まさにおっしゃる通りで、携帯が人間型であるっていうのは万能であるために携帯、人間に適した作業をやらせるためにこうなっているわけで、タスク特化にすれば多分ヒューマノイドである必要が全然あるかなとは思
います。
で、スタートアップで言っても一番イメージしやすいのは、恐らくこれ私の個人の意見なんですけど、ドボックのような既に機械がやってる作業。人がやってなくて機械がやってて、そこにインテリジェンスをつけてあげ
る。レトリフィットでAIを乗せるみたいなことがやってるスタートアップは昔からいましたけど、それがこのルーティン作業を先手とするんじゃなくて、
ビジョンランゲージアクション、VLAなんかを組み合わせたAIを搭載することによって、自ら判断して動いて作業していく。しかもその近くには人がいないので安全性の心配もそれほど高くないみたいな、そういった
分野が一番有効に働くのかなというふうに思います。
エッジ処理とスタートアップの役割
あとはそういうのが入ってきた時に、要はフィジカルAIみたいなロボットとか、そのロボット、その人間型に限らずロボットとかが大量に出てくると、情報通信、そのさっきの戦略17分野の中にもありましたけど、通信
環境って結構大事になってくるのかなと思いつつも、でもそれだけクイックにやろうとするとエッジみたいな話になってくるから、そんなにかなみたいな感じなんですかね。情報通信の構築みたいな。
そうです。位置にするかどっちかは分からないかなと思います。
レイテンシー、どうしてもやっぱり地方の方の、特に参観部の工事とかになってくると、レイテンシーが生じたりだとかしてきますので、フィジカルAIにとっては非常に不利なのでエッジになるだろうし、でもそれほどひ
どくないんであったらやっぱりクラウド側で処理するような制御の方が安定をするかなと思います。
あとはその遅れによって安全にどこまで影響があるのかとか、そういうところもあるかもしれないですね。
そうですね。なのでちょっとまとめますと、フィジカルAIのプラクティスってまだまだこれから、来年ぐらいから多分いろんなゼネコンさんのプラクティスが出てきたりとかしてると思うんですけど、そこでちょっと変わ
ってくるかなと思うのが、これまでゼネコンがこうしたりロボットを開発してきたみたいな歴史があったんですけど、
そもそもフィジカルAIとかになってくるとVMLだとか、もうフィジカルテクノロジーをどう抑え込ませたみたいな話になってくるので、スタートアップが主役になってくる。少なくともそっち側に少し寄ってくるだ
ろうっていうふうには感じています。
ありがとうございます。この領域に関しては、なんかそれこそ久々に国内特化じゃなく海外も狙えるようなっていうテーマなのかなと思ったりするので、
なんかここ、ハードだったら中国だよね、結局AIだったらアメリカだよねとか出てるけど、そこの隙間でフィジカルAIで特にこの領域日本強いよねみたいなのが作れると面白いなと思ったりしながら聞いてましたし、
ちょうど僕も11月末に中国に行こうと思ってるので、その辺新鮮なんですけど、見ていきたいなと思いながら伺っておりました。
じゃあその頃にまた第2弾を…
そうですね、ちょうどその時も中国のハイテックフェスかなんかがあって、それに合わせて行くので、その辺りは見てきてまたレポートできたら良いかなと思ってるので、アップデートがもしかするとあんまり期間空いて
ないのでアップデートっていうアップデートがないかもしれないですけど、見てきたらお話できればなと思っております。
お願いいたします。
はい、じゃあ本日はこれにて以上になります。聞いていただきありがとうございました。
ありがとうございました。
本日の内容で気になったところがあればぜひコメント欄からコメントいただければと思います。また概要欄のXのアカウントのフォローもよろしくお願いします。それではまたお会いしましょう。
