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フィジカルAI驚き屋に騙されるな!専門家が警鐘(ep.32)
2026-01-09 1:07:19

フィジカルAI驚き屋に騙されるな!専門家が警鐘(ep.32)

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🍵:安心して読んでいいポスト。

【トーク内容】

2026年のトレンドワード確実な「フィジカルAI」。ニュースやSNSでは、まるでSF映画のようなロボットの動画が拡散され、「日本復活の切り札」「AIが身体を持った」と騒がれています。しかし、現役AIエンジニアのしぶちょーは「フィジカルを舐めるな」と警鐘を鳴らします。 今回は、DXブームの再来を予感させる「フィジカルAI驚き屋」や「補助金ビジネス」の構造をバッサリ解説。ヒューマノイドの滑らかな動きは本当に生成AIのおかげなのか? 洗濯機はフィジカルAIなのか? 曖昧な定義を技術的な視点で整理します。「ロボット基盤モデル」や「自律性」といった本来の技術的価値を正しく理解し、バズワードに踊らされず落ち着いて未来を見据えたい方への必聴回です。

【目次】

() 2026年のトレンド?フィジカルAIとは

() 製造業への警鐘「フィジカルを舐めるな」

() 加熱するブームと「AI驚き屋」の出現

() 国のAI戦略と1兆円投資の狙い

() NVIDIAが火付け役?オムニバースの定義

() ヒューマノイドの進化と生成AIは別物

() 物理的なリスクと開発の難易度

() 真のフィジカルAIの条件「自律性」

() 核心技術「ロボット基盤モデル」の解説

() 洗濯物を畳む「Pi0」の人間臭い動き

() 技術的収斂とポジティブな巻き込み事故

() 今回の参考文献とエンディング

【今回の放送回に関連するリンク】What Is NVIDIA’s Three-Computer Solution for Robotics?

https://blogs.nvidia.com/blog/three-computers-robotics/

製造業に広がるメタバース活用、設計/生産/品質管理の事例を見る(後編)

https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2311/02/news002.html

政府、AIに1兆円投資へ 基盤モデル国産化やフィジカルAI実装めざす

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA194VB0Z11C25A2000000/

柔らかヒューマノイド―ロボットが知能の謎を解き明かすhttps://amzn.to/3Z4Qgs8

基盤モデルとロボットの融合 マルチモーダルAIでロボットはどう変わるのか

https://amzn.to/3L5PTuj


【今回の要チェックキーワード】

フィジカルAI(Physical AI):

ロボットや機械などの物理的な実体を持ち、現実世界を認識・判断・行動するAIの総称。ソフトウェア内で完結するAIと異なり、物理環境との相互作用を前提とする。

基盤モデル(Foundation Model):

大量のデータで事前学習され、さまざまなタスクに転用可能な大規模AIモデル。言語、画像、音声など複数のモダリティを扱えるものも多い。

マルチモーダルAI(Multimodal AI):

テキスト・画像・音声・センサ情報など、複数種類の入力を統合的に処理できるAI。フィジカルAIでは現実世界の理解に不可欠とされる。

エンドツーエンド学習(End-to-End Learning):

入力から出力までを一つのモデルで直接学習・処理する方式。設計の単純化が利点だが、制御や安全面で課題も多い。

デジタルツイン(Digital Twin):

現実の設備や環境を仮想空間上に再現したモデル。シミュレーション、最適化、検証などに用いられる。

ロボット基盤モデル:

ロボット向けに設計された基盤モデル。環境認識、行動計画、制御などを統合的に扱うことを目指す研究分野。

技術的収斂(Technological Convergence):

異なる技術分野が相互に影響し合い、統合・融合していく現象。AI、ロボティクス、シミュレーションの融合などが例。

ヒューマノイドロボット:

人間に似た形状や動作を持つロボット。研究・実証用途が中心で、実用化には多くの技術的課題がある。

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【番組の概要】

日々のAIトピックを、現役のAIエンジニアがやさしく解説する対談番組。AIニュースに驚き疲れたあなたに、おちつきを提供します。AIニュースの、驚くポイント、驚かなくても良いポイントがわかります。

★ご感想やコメントは、番組公式ハッシュタグをつけてX(旧Twitter)でポストしていただけるとありがたいです。

【番組公式 ChatGPTチャットグループ】

https://chatgpt.com/gg/v/691b48555b8481a3a24cb14ea712ab3d?token=-JYncy7OaplgoZBg1Bgh2A

【番組公式ハッシュタグ】

#おちつきAI

【番組公式X】

https://x.com/ochitsuki_AI

【パーソナリティ(MC)】

▼しぶちょー

・AIエンジニア

・技術士(機械部門) 

「大手機械メーカーでAI開発の最前線を担う現役エンジニア。AI(ディープラーニング)の実装スキルを証明する「E資格」を保有。機械(ハードウェア)への高度な知見も有し、双方の専門性を掛け合わせ『AIの社会実装』に貢献する。情報発信活動にも精力的に取り組み、ブログ・音声配信(Podcast/Voicy)・SNSなどで幅広く活躍。単なる技術解説でなく、行動変容を伴う情報発信を信条とする。その姿勢が評価され、2025年UJA科学広報賞 審査員特別賞を受賞。著書に『集まれ設計1年生 はじめての締結設計』(日刊工業新聞社)。岐阜県テクノプラザものづくり支援センター広報大使、生成AI EXPO in 東海 共同代表も務める。」

https://x.com/sibucho_labo

https://voicy.jp/channel/3963

▼かねりん(金田勇太)

・KANERIN Podcast Studios 代表

・一般社団法人 地方WEB3連携協会 理事

「刑事司法実務の最前線で多数の犯罪捜査を指揮。2017年から暗号資産業界へ参入。数々のグローバルプロジェクトに参画しコンサルティング、情報分析・アドバイザリー業務を提供。コンサートライブ配信業、音声配信業、テックメディア創業等を経て、ポッドキャストレーベル兼プロダクション「KANERIN Podcast Studios」を創業。多様なパートナーと共に、未来へつなぐ声の原典を共創している。」

https://x.com/kanerinx

https://voicy.jp/channel/2534

【プロデューサー】

かねりん https://x.com/kanerinx

【サウンド・アーキテクト】

Aviv Haruta https://x.com/oji_pal

【カバーアートデザイン】

UTA https://x.com/uta_dib

【制作/著作】

KANERIN Podcast Studios

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※画像引用元:https://www.forbes.com/sites/simonchandler/2020/11/11/researchers-propose-physical-ai-as-key-to-lifelike-robots/

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サマリー

フィジカルAIは、自立して物理的に動くマシンを指し、製造業や医療などの現場での利用が期待されています。このエピソードでは、日本のものづくりの強みとAIの融合による可能性や、過剰解釈を避けなければならない危険性についても触れられています。フィジカルAIという言葉はNVIDIAによって注目を集めており、定義や文脈が広がっています。一見ロボットとAIの映像に驚かされますが、技術的に異なる進化を遂げていることが強調されています。ヒューマノイドの進化と生成AIの関係について誤解が生じている現状には警鐘が鳴らされています。フィジカルAIの進展とそのリスクについても詳しく解説され、特にロボットの自立性や既存技術との違い、そしてフィジカルAIの定義の重要性が論じられています。フィジカルAIは、ロボットが基盤モデルを用いて自己判断し、様々なタスクを遂行できる技術の進展を示していますが、従来の強化学習などの技術と混同されることもあり、その意義が問われることもあります。フィジカルAIの発展とその社会実装について深く考察され、特に期待感と現実のギャップが危険性をもたらす点が指摘されています。また、フィジカルAIがマーケティング用語であることにも注意が促され、今後の技術進歩に関する見解が述べられています。

フィジカルAIとは
スピーカー 2
おちつきAIです。
スピーカー 1
おちつきAI。
スピーカー 2
おちつきAI。
AIエンジニアのしぶちょーです。
スピーカー 1
AI素人のかねりんです。
この番組は、日々のAIニュースで驚き疲れたあなたに、ゆっくりじっくりAIを学んで落ち着いていただく、そんな番組でございます。
スピーカー 2
はい、ということで今回も始まりました、おちつきAIラジオ。早速本題に行きたいと思います。
はい。
今日のトピックはこちらですね。
フィジカルAIでございます。
スピーカー 1
フィジカル。
何それ。
スピーカー 2
あのね、フィジカルAI。あのね、今年おそらくトレンドワードになるであろう、フィジカルAIについてですね。
スピーカー 1
2026年のトレンド。
スピーカー 2
トレンドになるであろうと。
スピーカー 1
去年はエージェントAIだったかな。
スピーカー 2
そうね、AIエージェントとかすごい流行ったんだけど。
今年はフィジカルAIがすごいいろんなところで言われるだろうなと思ったんで、もうちょっと今年の初めの段階でフィジカルAIについて知って落ち着いてもらおうかなという回でございます。
スピーカー 1
すごくいいね。
スピーカー 2
あのね。
スピーカー 1
先制攻撃。
スピーカー 2
そう、先制攻撃です。
で、ちょっとね、あのかなりには悪いんだけど語気が強めになるかもしれない。
スピーカー 1
お!やった!全然悪くないよ。
スピーカー 2
今日のメッセージはね、フィジカルをなめるなっていうことなんですよ。
スピーカー 1
怖い怖い怖い怖い。
スピーカー 2
あのね、フィジカルをなめすぎなんですよね、AI分野ね。
スピーカー 1
フィジカルの人だもんね、フジ部長ね。
スピーカー 2
どっちかって言ったらフィジカルAIって今製造業にAIをみたいな形で使われてるんだけど、私の専門分野に近いから、すごい実態がわかるんだよ。
だいぶね、危険なワードだと思う、俺は。この言葉。
スピーカー 1
これ以上解像度高く喋れる人あんまりいないんじゃないの?
スピーカー 2
たぶんね、結構今日はわかりやすく話すんだけど、確信はついてるというか、たぶん製造業側の人から見ると、あ、それ言ってほしかったな、言ってほしかったんだよって思うワードは含まれてると思う。
日本のものづくりと期待感
スピーカー 1
いいね。
スピーカー 2
っていう回だから、まず抑えてほしい。
スピーカー 1
かなりレアだ。
スピーカー 2
フィジカルAIに踊らされないための回を今日は用意してきましたんで。
スピーカー 1
すごい力入ってんね。
スピーカー 2
聞いてください、本当にね。原稿書きながらね。
スピーカー 1
聞きたい。
スピーカー 2
ちょっとムカつくなって思いました。
書いてました、はい。
スピーカー 1
ちょっと業界に対して今日はね、モノモースわけね。
スピーカー 2
そうなんですよね。あのね、まずフィジカルAIなんぞって話から。
簡単にしとくんだけど。
まあよく言われてるのはフィジカルAIっていうのは、自立マシンだよね。
だから自分の判断で動くようなロボット。
だからそのAIのアウトプットって今まで画像とかさ、言葉とか音とか、いろいろそういう無形のものだったわけなんだけど。
それから物理的な動きとか、そういうものがアウトプットできるようになるよねと。
スピーカー 1
アンドロイドみたいな?
スピーカー 2
そうそう、現実世界に何かを動かしてアウトプットするっていうのがフィジカルAIですよねと。
なるほど。
だから自立的に動くっていう部分と、現実世界のアウトプット、この2つが主なポイントとして語られているのがフィジカルAIというものなんですね。
で、フィジカルAIについて、こういう言葉もSNSで言われているんだけど、これまではAIは主に仮想空間、テキスト処理などで進化してきたんだけど。
スピーカー 1
仮想空間。
スピーカー 2
フィジカルAIは製造、医療、インフラなどの現場で身体を持って物理的に動くものですと。
スピーカー 1
なるほどね。必ずしも手だけとかでもいいってこと?
スピーカー 2
そうそう。
マシンのアーム。
日本はソフトウェア単独で激しい競争の中やってきたんだけど、伝統的なものづくりの強みとAIを融合させることで世界トップを狙える分野なんだと。
スピーカー 1
日本のものづくり大国。なんかすごくキラキラしたエピソードだけど、そこに水さしちゃっていいの?大丈夫?
スピーカー 2
ちなみに今言ったさ、文言さ、覚えない。
スピーカー 1
ものづくり大国、日本。
スピーカー 2
今読んだ文章。
スピーカー 1
何?なんか誰か書いてるの?
スピーカー 2
これね、カネインっていう人がSNSでね、フィジカルAIについて発信してたんだよ。それをそのまま読み上げたんですけど。
スピーカー 1
やめてよ、そういう嫌がらせすんの。なんか読んでるなと思ったけど、チラチラさ。やめてくれる?そういうことするの。
スピーカー 2
ちょっとあの、素人質問で恐縮なんですけど。
スピーカー 1
ものづくり大国ね。
スピーカー 2
伝統的なものづくりの強みをAIと融合させるって書いてあったんですけど、これ具体的にどういうことなんですかね?
スピーカー 1
知らないよ、これ。AIに書かせたんだから。
スピーカー 2
絶対そうだよね。そうそう。絶対AIに書かせただろうなと。
スピーカー 1
なんかそれっぽいこと書いてあったでしょ?
スピーカー 2
ただこの文章は非常にこの、今日本が持ってるフィジカルAIに対する期待感を表してる言葉だなと思って。
やっぱ日本ってものづくり強いと。物理的なもの作るの強いよねと。
で、AIの分野は一歩引いてたから、そことAIを掛け合わせることで、世界とっていけるよねみたいな。
こういう期待感がすごいあるわけですよ。
過剰解釈の危険性
スピーカー 1
なんか文脈としてワーってなりそうだよね。
スピーカー 2
そう。
スピーカー 1
日本行けるぞって。
スピーカー 2
文脈としてすごくさ、綺麗でしょ?分かりやすいじゃん。
スピーカー 1
分かりやすい。キラキラしちゃう、日本人。
スピーカー 2
そう、みんなこうやってはしゃいでるんですよ。
スピーカー 1
はしゃいだったよ、はしゃいじゃったよ、俺もなんかノートに書いて。
スピーカー 2
かなりはしゃいでます。
スピーカー 1
はしゃぐ以前ですよ、僕はもうそのまま来いって。
スピーカー 2
あのね、これはまだいいんですけど、これがね、今年は加熱すると思うんですよ。
あ、そう。
加熱すると何が起こるかっていうと、フィジカルAI驚き屋さんがね、いっぱい出てくると思う。
スピーカー 1
なるほど。
スピーカー 2
フィジカルAIですよ、これがフィジカルAIだ。
スピーカー 1
ドラえもんだみたいな。
スピーカー 2
人間はもう取り替わられるよみたいな。
スピーカー 1
なるほど、なるほど。分かりにくいからね、みんな反論できないというか。
そう。
スピーカー 2
イメージで語りやすい。
これがフィジカルAIなんだ、ああなるほど、確かにAIで動いてるなみたいな感じがしちゃうから。
スピーカー 1
しちゃうね、しちゃうしちゃう。
スピーカー 2
すごいね、今いろんな技術がごちゃごちゃになって全部AIに見えちゃうから、よくないなと思って。
今日はしっかりと切り分けを教えて、何が今技術的な文脈でいうフィジカルAIなのかっていうのをちゃんと理解できるようになりますんで。
スピーカー 1
落ち着けるね、落ち着ける。
スピーカー 2
落ち着いていきましょう。あとこうフィジカルAI驚き屋さんキラーとして、今年はね、やっていきたいんで。
スピーカー 1
燃やすぞ。
スピーカー 2
燃やしやし、でもね、スレイヤーとして暗殺していきましょう、そういう人たち。
スピーカー 1
いいね、今年ちょっと物々しい感じでいいね。
スピーカー 2
いやっていうのは、っていうのはね、かなりこのフィジカルAIっていう言葉が製造業のっかりワードだと思ってて。
スピーカー 1
のっかりワード。
スピーカー 2
だからその製造業に乗っかって、このAI驚き屋さんとかそのAI界隈の人たちが製造業にダーって流り込んできて、
AIだ、フィジカルAIだって言いながら、なんかこう色々お金を巻き上げていくみたいな。
そういうことがね、多分起こると思う。これはもうDXで散々起こってることだね。
なるほど。
デジタルトランスフォーメーションって文脈で、なんかデジタル化しなきゃいけないよね、みたいな感じで、謎のDXコンサルとかさ、
DXアドバイザーみたいな謎の職業がいっぱい生まれ、そういう人たちが製造業からちゅうちゅうお金を吸い取り、補助金もちゅうちゅう吸い取り、去っていくみたいな。
スピーカー 1
なるほどね、DXビジネス。
スピーカー 2
そう、全く同じ構図がフィジカルAIで多分起こりうると予想してる。
スピーカー 1
ビジネスチャンスやろうかな、俺。
スピーカー 2
そう、あ、よっしゃAIをやるからこれをなんとか製造業に取り込もうってフィジカルAIアドバイザーとかね、フィジカルAIコンサルタントみたいな謎の人たちがいっぱい生まれて、
なんかいろんなところで講演し、なんかいろんなお金を吸い上げ、みたいなことが起こると。
未来オチじゃん。
俺はわかってる、今までそうだったから。製造業ってさAIあんまり理解してないから、あ、そうだな、これでうちの技術もAIと掛け合わせて、なんかすごいお金儲けれるんですね、みたいな純粋に向けた技術者たちが騙される、技能者たちが。
スピーカー 1
どうすればいいのじゃあ、落ち着きAIこれ送っとけばいいのメールでピッて。
スピーカー 2
だからそういうなんか驚いてる人がいたらもう暗殺しに行くってことだよね。
スピーカー 1
リンクを送りつけるってことだね。
スピーカー 2
はいもうこれですよ、これですよ。
落ち着いてください、落ち着いてくださいって。
スピーカー 1
そのマーケティング面白いよ、すごくうざいよそれ。
スピーカー 2
だから最初にちょっと打っとこうかなと思って、今年初めにそこをちゃんと悔いを打っとくと。
スピーカー 1
なるほどね、なんかボット走らせよっか、ワードで反応してさ、このリンクをピッて飛んでいくように。
スピーカー 2
確かに、フィジカルAIってつぶやいたらピュッとね。
スピーカー 1
そうそうそう、落ち着いてください。
スピーカー 2
もうスパムだよなそれはね。
スピーカー 1
スパムスパム、どっちがスパムかわかんない。
スピーカー 2
わかんないよね。
まあとにかくねちょっと過剰には言ったんですけど、過剰ではないと思ってて、結構ね危ないと思うから。
これから来るんだね。
フィジカルAIっていう言葉をあまり拡大解釈しすぎないようにしないといけないと。
魔法みたいにね。
っていうことをね今日話す回ですけども。
スピーカー 1
なんか先生予防初めてじゃない?
スピーカー 2
そう、なんかねこれは自分の業界に近いから。
スピーカー 1
なるほどね。
スピーカー 2
はしゃがれてるから、はしゃがれてるし。
スピーカー 1
すっげえ価値ある。
スピーカー 2
なんでこの回をここにぶち込んだかっていうと、
去年の年末にさ、国が動いてるよね。
スピーカー 1
国、はい。
スピーカー 2
政府がAIに1兆円の投資をすると。
スピーカー 1
1兆円、うん。
スピーカー 2
基盤モデルの国産化とかフィジカルAIの実装を目指すっていうことで、
首相自らですね、AIの戦略本部の会議に出席して、
AIの活用とか開発に関する方針っていうのを打ち出したと。
スピーカー 1
じゃあ。
スピーカー 2
でその日本の。
スピーカー 1
当時石場さん、はい。
スピーカー 2
何さんって言った今。
石場さん、当時。
遅い、遅いよ。どうなってんの。
スピーカー 1
石場さんじゃなかった?
スピーカー 2
え、かね、去年から来た。
スピーカー 1
え、なになに、え、当時って言ったから。
スピーカー 2
高市さんの時に?
スピーカー 1
高市さんの時に、今よ。
今か、昔の話かと思った。
昔の話かと思った。
スピーカー 2
去年の、去年とか、あ、そっか、去年って言ったからね。
今年です。
スピーカー 1
今年ね。
スピーカー 2
今年っていうか。
スピーカー 1
あ、今年っていうか去年ね。
スピーカー 2
収録した、そうごめんね。
スピーカー 1
収録が。
スピーカー 2
ごめんごめんごめんごめん。
スピーカー 1
すいませんちょっとプロ意識が。
スピーカー 2
あの今僕は2026年に今飛んで話してますけど。
スピーカー 1
あ、そうだプロだったプロだった。
スピーカー 2
実際収録してるのが2025年なんで。
しまった。
今去年って言った時の時勢がずれたね。申し訳ない。
スピーカー 1
年末気分でいた今。
スピーカー 2
違うよもう。
申し訳ない。
2026年の1月9日に。
そうです。
我々はいるはず。
スピーカー 1
すいません間違えました。
スピーカー 2
ごめんなさいねちょっと収録時点で。
そうごめん俺の言葉依頼がやられた今去年。
高市さんね。
あのそう、2025年の12月に。
そう、高市首相がAI戦略課本部に出て。
でまあその今後日本としてAIに投資していくんだという表明したと。
スピーカー 1
出会ったよ。
スピーカー 2
国から1兆円規模の投資をすると。
で主にはその国内の国産LLMの開発。
ともう1つがそのロボットとAIを組み合わせたフィジカルAIと。
スピーカー 1
書いてあった。
スピーカー 2
新技術の開発に国が本格的に取り組むと。
こういう2つを掲げているわけ。
スピーカー 1
国も驚き屋さんになってるってことだね。
スピーカー 2
これを否定する気はないんだけど。
これは正しい文脈でこのフィジカルAIってすごい期待できるよねって言って投資をすると言ってるのね。
ってことはこのフィジカルAIに投資されたお金っていうのは何らかの補助金とか何らかの予算としてばらまかれるわけよ。
それをちゅうちゅう吸いたいフィジカルAI驚き屋さんたちがピューって。
スピーカー 1
コンサルとかねセミナーとかね。
スピーカー 2
補助金ちゅうちゅうビジネスが始まるというのがもう今まで散々行われてきたから、
俺はここでちょっと釘を打っとくっていう感じ。
スピーカー 1
この放送界もちゅうちゅう吸えるんじゃないのじゃあ。吸わせてもらっていい?
スピーカー 2
補助金?補助金出るこれに。
スピーカー 1
補助金ねえだってちゅうちゅうを予防して国庫を守る放送だよこれ。
スピーカー 2
何の補助金が取れるか知るかわかんないけど。
スピーカー 1
報われませんね僕たち。
スピーカー 2
正しいフィジカルAI。俺も別にフィジカルAIのプロフェッショナルではないけども。
スピーカー 1
っていうわけじゃないんだ。
スピーカー 2
ではない。製造業の機械のことは知ってるよっていう人の話だから。
フィジカルAIの始まり
スピーカー 2
結局フィジカルAIっていう言葉に関してすごくこれで関心が集まったと。
その2025年の年末にね。
なんで今年は確実にフィジカルAIだっていう話が広がるだろうと。
なるほど。
そもそもフィジカルAIいつから流行りだした言葉なんと。
なんか確かに最近聞くようになったんだけど。
夏ぐらい。
ちょっと前からね流行り始めてる。
スピーカー 1
そうなんだね。俺あんまりその流行りちょっとキャッチしてなかったけどね。
スピーカー 2
結構ねAIでもフィジカルAIでフィジカルAIだってちょくちょく言われるようにはなってきたんだけど。
もともとこの言葉がわちゃわちゃ言われ始めるようになったのが、2024年の10月。
スピーカー 1
結構古いじゃん。
スピーカー 2
古いのよ。古いって言ってもまあまあ。
2年以上前。
おととし。2026年からしたおととしの。
スピーカー 1
おととし1年半ぐらい。
スピーカー 2
10月ね。
これ何がきっかけかというとNVIDIAのブログとCEOの発言なのよね。
NVIDIAがこの未来の製造業というか工場こんな感じですよっていう風な動画とかそういう発言をしたときにフィジカルAIという言葉がめちゃくちゃたくさん出てきたんですよ。
これをとにかく連呼してたわけ。
スピーカー 1
CEOのね白髪のおっちゃん。
スピーカー 2
そう。
スピーカー 1
川ちゃんの。
スピーカー 2
そうそうそうそう。めちゃくちゃイメージあるよね。NVIDIAのCEO。
そこですごくフィジカルAIという言葉が連呼されたから、そこでちょっとその言葉だけが一人歩きして、ある意味AIとロボットを掛け合わせるっていう文脈ですごく使われ始めたと。
なるほど。
NVIDIAがその時言ってたフィジカルAIっていう文脈とちょっと今使われてるフィジカルAIの言葉がずれてはいるんだけど、今は完全にそのAIのアウトプットを現実に出すみたいな。すごく広い意味でフィジカルAIと使われてると。
具体的な定義はないのよこの言葉に。
スピーカー 1
ないんだ。
スピーカー 2
なんかフィジカルとAI掛け合わせたらフィジカルAIだよねみたいな。
スピーカー 1
NVIDIAが作った造語みたいなもん?
スピーカー 2
フィジカルAIという言葉自体はもっと前からあったみたいなんだけど、なんだけどその一気に最近流行りだしたきっかけが明確に流行りだしたのがNVIDIA。
彼らはそのオムニバースっていうさ、自社の製品があるのよ。
それはデジタルツインとかさ、サイバーフィジカルシステムとかって聞いたことある?なんか。
何それ。
現実の空間と全く同じ仮想空間をサイバー上に作り出しますよと。
スピーカー 1
ARみたいなもん?
スピーカー 2
そうそうそう。でその空間っていうのは現実を模擬したものっていうだけじゃなくて、リンクしてるのよ全てが。
スピーカー 1
なんか渋谷駅周辺みたいなのあったよね。
スピーカー 2
あれよりももっと厳密に全ての機器の情報とかがサイバー上にも上がってて、現実で起こってることっていうのが全部サイバー空間でも確認できるよねみたいな。
これをデジタルツインの状態って言うんだけど、こういうデジタルツインを使った製造業の工場作りとかをしましょうねみたいな。
そういうことをねやってて、それがオムニバースっていうソリューションなんだけど彼らがやってる。
でこの、実際BMWとかシーメースとか、そういう大きい会社の工場でも使われているらしいんだけど、このオムニバースっていう仕組みの中にこのヒューマノイドとかさ、ロボットを入れたいよと。
だからそのサイバー空間があるから、現実と同じ状態を作り出せるサイバー空間があるから、その中で仮想のロボットを入れてそこで学習させれば、そこで学習した結果同じ動きをするロボットを現実に生み出せるよねっていう意味でフィジカルAIっていうことも彼らは言ってると。
仮想空間で学習させるよ、動きを学習させるよねみたいな、シミュレーションさせるよねっていう文脈で、そのフィジカルAIって言葉を使ったんだけど、それがすごく拡大解釈されて今は伝わってるという背景があるよっていうのだけちょっと覚えておいてほしい。
ヒューマノイドの進化
スピーカー 1
へえ、サイバー空間って何VRみたいなもん?
スピーカー 2
そうそう、VRみたいなもん。NVIDIAが一番得意だよね、そういうさ。
スピーカー 1
そこで、それマトリックスじゃん。
スピーカー 2
そうそう、本当にマトリックスの世界を。
スピーカー 1
めっちゃなんか学習させて、それそのロボットが現実世界で動いたらめっちゃ強いみたいな、そういうこと?
スピーカー 2
そう、まさにマトリックスだよね。
スピーカー 1
すげえ、それ人間でやったらマトリックスじゃん。
スピーカー 2
そうそう、それを人間でやってね、電池の代わりに人間を使い始めたら本当にマトリックスの世界なんだけど。
スピーカー 1
それをロボットでやるってことってマトリックスっぽいね。
スピーカー 2
そうそう、あくまでも理想的な形ではあるんだけど、実際そのオンニバースっていうのをソリューションとして彼らは売り出してて、そこにバチバチにねGPU使うからさ。
彼らとしてもそのソリューションをこうやっていきたいよというので、いろんなその大きい会社の工場をデモとして使ってるみたいな形で、結構そこで派手なことはやってるのね。
そのシミュレーションとかそのアピールの中でフィジカルAIって言葉が最初に使われ始めましたよっていうのが最初のきっかけになってると。
でそこからもうフィジカルAIっていう言葉が非常にこう言われるようになって、でいろんな文脈でとにかくAIを使って自律的に動くロボットは全部フィジカルAIだと、いうことが言われるようになったわけね。
でまあこれがねまたちょっと良くないのがヒューマノイドが良くないよ。
ヒューマノイドね。ヒューマノイド、アンドロイド。ヒューマノイドって何?
スピーカー 2
ヒューマノイド人型のロボット。
スピーカー 1
あドラえもんだ。
スピーカー 2
ドラえもんって人型って言うかな。
猫型だった。
スピーカー 1
ギリギリ人型?
人型ロボットってアンドロイドとは違うの?
スピーカー 2
アンドロイドとは、アンドロイドとヒューマノイド何が違うかわかんないけど、まあ彼らが想像しているアンドロイドとまあ多分同義だと思うヒューマノイドね。
スピーカー 1
R2D2みたいな感じ?
スピーカー 2
そうそうそうそうああいうやつ。でもああいうやつがさもうなんかすごい中国作ったヒューマノイドがめっちゃ人間みたいな動きをするみたいな。
でこう街を練り歩いてますよみたいな動画ってSNSとかで見たことない?
スピーカー 1
あるけど先生AIなんじゃないかって思うことにしてるんだけど。
スピーカー 2
先生が作った動画ってこと?
スピーカー 1
そうなんかフェイクかなって思ってた毎回。
スピーカー 2
ややこしいな。
スピーカー 1
ややこしいでしょ。あれ本当にそんな感じなの?
スピーカー 2
ややこしいけどあれは結構現実のものである。
すごいじゃん。
もう本当に人間のように動くようなロボットが実際出てきていて。
スピーカー 1
歩いたりとかジャンプしたり。
スピーカー 2
歩いたりとかそういうデモがいろいろなところで行われてるわけよ。
あまりにも人間ぽく動くから、いやーすごいねっていう風にまあみんな驚いてるわけ。
でもそれは技術的に確かにそういう風に進化したんだけど。
なんかねみんな無意識のうちにそれが生成AIのおかげだと紐付けているわけね。
人間のように動くヒューマノイドが人間が中に入ってるんじゃないかという風にリアルに動くヒューマノイドが作られましたと。
そういうのがいっぱい出てきたと。
でこれと生成AIの進化は技術的には全く関係のない文脈のものなんだよ。
スピーカー 1
関係ないんだよ。
スピーカー 2
なんだけどなんか同時に起こってるからなんかAIが発展したことによってそのAIの技術で人間ぽく動くロボットが生まれたっていう風にみんな勝手につなげて解釈したよね。
スピーカー 1
なんか前も似たようなことあったよね。なんだっけそれ。俺AIの進化関係ねえのにとかっていう。
スピーカー 2
なんかあったっけ。
スピーカー 1
3Dだったかな。なんかあったよねそれ。俺はAI関係ないっす。
スピーカー 2
なんかでもよくあるのよこういう。すごいストーリーとしてはさわかりやすいじゃん。
AIすげえんだね。
なんか人間のように対話できるAIができて人間のように動くロボットができたと。
じゃあチャットGPDがきっとこの頭の中に入っていてロボットを動かしてるに違いないぐらいに思っちゃうわけ。
スピーカー 1
そうだね。ドラえもんドラえもんと俺みたいなやつが叫ぶ。
スピーカー 2
そうそうそう。
スピーカー 1
もうすぐだって。
スピーカー 2
すごいぞと。AIの進化でこんなロボットができた。
スピーカー 1
シンギュラリティー来るぞ。
スピーカー 2
そうシンギュラリティーだと。
スピーカー 1
人間もう終わりだ。働かなくていいみたいな。
スピーカー 2
もう置き換えられるぞと。
フィジカルAIだって叫んでるんだけど。
このヒューマノイドの技術の進化とAIの進化っていうのは全く別の技術の話だから。
これ切り分けて考えないとまずいけないわけ。
スピーカー 1
AI関係ないの?
スピーカー 2
だからすごいさもうヒューマノイドが人間のように動くようになってるから。
ああもうフィジカルAIすぐ来るわ。
ああこれはもうフィジカルAI時代だわってなってんだけど全く違う話をみんな同じものとして捉えてる。
これ非常に危険な状態です。
どうですか。
だからヒューマノイドはヒューマノイドとしての技術的な進化を徐々に続けていた結果、今の状態になってると。
もちろんその中にはAI入ってるんだけど、我々が使ってるような生成AIのサービスが関わってバチバチにその中で動いてるっていうわけではないっていうことね。
ここは全然違う技術の文脈なんだよってことをまず知っておかなきゃいけないよね。
スピーカー 1
最近の生成AIが発達したことは関係ない?
スピーカー 2
関係ない。関係ないって言ったら、まあ中では使ってるだろうけど、効率化のためには。ただ技術的な要件としては全く関係ないのよ。
スピーカー 1
全く違うAIってこと?
スピーカー 2
そう。単純に違う技術だよね。
スピーカー 1
そうですか。全部手柄を取られるじゃん、みんなAIに。
ひも付けやすいのよすごく。あ、AIなんだって。
AIすげえ。
スピーカー 2
AIじゃないとは言えないんだけど、みんなが想像してるような何でもできるAIが勝手にロボットの中入って何でも動かしてるわけではないし、
今現実に人間っぽく歩くが、人間っぽく歩くっていうことができるだけとか、そんな感じ。
特定のタスクを人間っぽく動かすことができるだけで、
人間と同じように生活に馴染んでいきなりいろんなタスクをこなせるかって言ったら、全然そんな話じゃない。
スピーカー 1
万葉性はない。
AIとロボットの誤解
スピーカー 2
ただ人間っぽく、アシモンみたいに重心を移動させずにロボット歩きみたいなところから越えて、すごい人間っぽく歩けるようになったよねと。
そういう制御ができるようになったよねっていう話だけであって。
じゃあそれが人間と同じように生活できるようになったとか、あらゆるタスクがこなせるようになったかって言われたら、全然そこはまだ先の話。
スピーカー 1
全然別。
スピーカー 2
全然別。それをね、同一視してしまっている人がだいぶ多くて。
スピーカー 1
やっぱSF見すぎだよね、みんな。
スピーカー 2
まあやっぱね、そうあってほしいし、それがキャッチーだからそういうふうに取られちゃうんだけど。
スピーカー 1
うん、わかんないしね。
スピーカー 2
まったく別の話。だけど驚き屋さん的にはエンゲージメント稼げるからさ。
ああもうロボットがこんなタスクまでこなせるようになりましたよって言えば、みんないいねつけるじゃん。
スピーカー 1
そうだね。こんな俺たちの放送なんか誰もいいねつけないよ。何とか映せたらつまんねえなって。
スピーカー 2
そうそうそうそう。我々はちょっとね、違う方向にキャッチーにしなきゃいけないから。
スピーカー 1
だからあれじゃない?そういう驚き屋さんのところにリップつけていけばいいじゃん。
スピーカー 2
彼らはね、攻撃的だよな。アグレッシブがすごいよな。
スピーカー 1
だってそれで一番効果を示せるかなと思って。
スピーカー 2
まあ確かにね。逆バリをすればいいの?逆バリを。
スピーカー 1
逆バリ。
スピーカー 2
このタイトルが大事だよな。この回のね。
スピーカー 1
タイトル何?ちょっとまたお願いしますよタイトル。何にするのこれ。
スピーカー 2
ちょっと考えておきたい。強烈なタイトルで考えておきたいよね。
フィジカルAIに騙されるなみたいな。
スピーカー 1
いいね。
スピーカー 2
そういう感じのね。
スピーカー 1
驚き屋、なんとかカントカーがいい。フィジカルAI驚き屋に気をつけろ。
スピーカー 2
いいね。そういう感じそういう感じ。
大丈夫だよ、相談の台詞あって。
まあちょっとブレはあってもいいんじゃない。そういう強烈なタイトルがあるときもあるんだみたいな。
ちょっとぶらしながらこう、いろいろ探り探りやっていきましょうよ。落ち着きAIも。
スピーカー 1
いいね。支部長がだんだんこっち側に。
スピーカー 2
そうね。両方そっち側にいたらもう終わりだよな確かにね。過激な方と落ち着いてる方で。
スピーカー 1
せっかくだからボット開発してほしいけどな。スパム。
スピーカー 2
そんな攻撃的なボットを。
リプをピッてつけるやつ。
確かにね。はいごめんちょっと話を添えたんだけど。
まあまあとにかくそういうヒューマノイドのキャッチーな動画とかもあってすごくAIと物理的なロボット。
これはシナジーがあるぞって感じになってるんだけど、実は全然違う技術ですよって話をまず理解しておきましょうと。
スピーカー 1
言ったね。理解した。
スピーカー 2
その上でまあいろんな文脈でフィジカルAIが来ると言われてはいるんだけども。
フィジカルAIの誤解
スピーカー 2
やっぱさっき言ったように単純にこの日本ものづくり得意×AIで価値が出せるんだっていう風に考えてはならないと。
スピーカー 1
ならない。
スピーカー 2
それは全然違う別の話なんでね。
でやっぱねすごくこのロボットを簡単にAIを使って動かせるんだっていう風に誤解をしてしまっている人が多い。
それこそだいぶねバイブコーディングにみんな頭を焼かれてしまっていて、自分の知らない専門の分野でもAIにちょこちょこって聞けばすぐできるようになるだろうと。
スピーカー 1
確かに。
スピーカー 2
そういう風に思ってしまってるんだけど、物理的なものを動かすっていうのは非常にリスクがあることなので。
リスク?
だって別に誰かを攻撃することもできるから物理的に動くってことは。
だからこれはね趣味でやる分にはいいんだが、別にねすぐにロボットのプロダクトを生み出せるようなそういうものではないと。
AIのなんかウェブアプリケーションの開発のスピード感でプロダクトを生み出せるものじゃないから、ここのギャップがねやっぱそのAI界隈でこういろいろとやっていてロボットに興味を持った人たちっていうのにだいぶ乖離がある。
スピーカー 1
なるほどね。
スピーカー 2
うん。だからその勉強するのはいいんだけど、ここね結構その物理的なアウトプットのリスクというか事故もはらむんだよっていうことはちゃんと理解しておかなければならない。だからフィジカルをなめるんだよって話ね。
そこだね、今日言いたいのは。
ここはね非常に危険。機械を取り扱うのって倫理的な観点がとにかく必要なのよ。そこをちょっと低く見積もられてるなっていう感じはするので、そこに対しても私は警鐘を鳴らしてますよと。
それが自分の専門分野だからね。っていう、まあちょっとねそこはお利口さんの話なんだけども。
スピーカー 1
なんか真面目なね、ちょっとね優等生な話ばっかりでどうするのっていうね。
スピーカー 2
まあちょっとねそこらへん、そろそろねちょっともうそんな真面目な話じゃなくて技術の話。
技術の話。
言いたいぜという人もいると思うんで、ちょっとずつじゃあフィジカルAIってどうなったらフィジカルAIなんていうことをちょっと深掘っていきましょう。
はいはい。
じゃあこれがフィジカルAIか、これだったらフィジカルAIだよねみたいな。
スピーカー 1
定義?
スピーカー 2
定義あります。定義あるというか、一般的に言われる技術的な側面で言ったらこれがそうだよねっていうのはある。
なんですちょっとそれをお話ししていきます。
スピーカー 1
はいはい。
スピーカー 2
どっから話していこうかな。
スピーカー 1
いっぱいありそうだね。
スピーカー 2
例えば問題定義からいくともうすでにフィジカルAIと従来のそのAIの制御っていうのが混同してますと。
元々別にAIを使ってロボットを動かす技術ってあったのよ。
あった?
あるのよ昔から。それもなんか新しくフィジカルAIと呼び直してリブランニングされてる感じがすでにある。
スピーカー 1
みんな目沙汰ね。
スピーカー 2
そうでこれは企業も当然目をつけて今後フィジカルAI何菓子みたいな従来のものにそのままフィジカルAIって名前をつけただけの製品も多分世の中にいっぱい出てくるだろうから
冷めた目で見てほしいと。
例えばフィジカルAIエアコンとかさフィジカルAI加湿器とかフィジカルAI洗濯機全然出てくると思うよ。
スピーカー 1
すごそうなんか手が生えてきそう洗濯機。
別にAIで動いてるやそれフィジカルAIなんだからさフィジカルAIエアコンって言ってなんか全然ね言えるよねこの羽の部分がなんかAIで動きますよみたいな。
だからレベルめっちゃレベル1ぐらいのAIでしょ要は。
スピーカー 2
そうそうでも別にフィジカルで。
スピーカー 1
ちょっと制御。
スピーカー 2
AIで動いてるからフィジカルAIですって言っても定義としては間違ってないから定義がないから。
スピーカー 1
言いたい放題だ。
スピーカー 2
言いたい放題です。
アイボだってさ20何年前に出たソニーのアイボだって今あれのまんま出したってフィジカルAIですって通用しちゃうからね。
スピーカー 1
何とでも言えちゃう言葉だね。
スピーカー 2
そう何とでも言えちゃう言葉なんだよ。
一番気をつけなきゃいけないやつ。
そうだからこそ正しい文脈のフィジカルAIを理解しておきましょうと。
スピーカー 1
はいはい。
スピーカー 2
で何がやっぱ重要かっていうとまず自立性っていうのがすごく重要。
スピーカー 1
自立性。
スピーカー 2
だから自分で考えて動けますよってことね。
フィジカルAIの定義
スピーカー 2
でこれさ自立ってじゃあ何なんって話じゃん。
これはまあ人間が遠隔操作しなくてもロボットが持ってるセンサーとかで周囲を認識して自ら判断を立てて行動できるよっていうのが自立ではあるんだけど。
じゃあ自分で人間が遠隔操作しなくても自分で動くよっていう機械で言ったら例えば洗濯機ってどう思う。
スイッチピッと押します。
人間は押すだけじゃん。
スピーカー 1
押すだけね。
スピーカー 2
だけどさその後はさ別に勝手にさ脱水とかさ洗濯とかさいろいろして最後乾燥までして出してくれるじゃん。
スピーカー 1
洗濯おばさんだ。
スピーカー 2
洗濯おばさん。
スピーカー 1
洗濯おばさんの代わりやってるね。
そうね。
スピーカー 2
すごいじゃん。
大丈夫そのおばさん洗濯におばさんをつけることでジェンダーバイアス発生してますけど。
洗濯が女性がするものだっていうジェンダーバイアス出てますけど大丈夫ですか。
スピーカー 1
いや俺の頭の中には桃太郎ですよ桃太郎。
なるほどね。
おばあさんがこうやってんのよ。
スピーカー 2
じゃあおばあさんって言わなきゃおかしいですよね。
スピーカー 1
ちょっと若くしたのよ。
AIだし。
スピーカー 2
ごめん。
スピーカー 1
いやいやいや。
スピーカー 2
重箱住みつつきはさておき。
スピーカー 1
重箱系だね部長はね。
それ何をその何洗濯機が。
スピーカー 2
洗濯機。
スピーカー 1
フィジカルAIなの。
スピーカー 2
じゃないじゃん。
明らかにそうじゃないじゃん。
これはまあシーケンス制御って言って。
スピーカー 1
シーケンス制御。
スピーカー 2
あらかじめ決められた動きに従って動いてるだけね。
スピーカー 1
特に判断ないと。
スピーカー 2
そうボタン押したらこの動き1の動きした後に2の動きをして3の動きをするみたいな。
スピーカー 1
よくでも最近AIで汚れをセンサー検知とか言って。
おばあさん出てきちゃうよ。
スピーカー 2
そういいね。
次その話しようと思ってた。
スピーカー 1
そうマジ。
スピーカー 2
じゃあAIで汚れを検知とかAIが判断して洗剤の量を決めてくれるよっていう機能があったら
それってじゃあフィジカルのねアウトプットしてるからフィジカルAIと言えるのかと。
スピーカー 1
毎回思うけどそのレベルさAIなのみたいな。
スピーカー 2
AIはAIよ。
画像を認識してそこにAIのモデルをおそらく使っていて。
スピーカー 1
汚れの度合いをみたいな。
スピーカー 2
どこに汚れがついてるとかっていうのをAIで認識させていると。
スピーカー 1
AIを使ってます系のその代物家電でもさ出たよって思うぐらいなのにさ。
そこにフィジカルとかついたらもうゲロゲロだよね。
スピーカー 2
そうでも絶対つけてくるだってキャッチーだから。
スピーカー 1
そうだよねテレビでねやるし。
スピーカー 2
従来のものにフィジカルAIで名前をつけてリブランディング絶対してくるから。
スピーカー 1
でみんな買い替えるんだよ。
スピーカー 2
そうあフィジカルこれが噂のフィジカルAIかみたいな。
スピーカー 1
手が出てくるのかしら。
スピーカー 2
そうそうそうそうすごいぞって見せ方だけ上手く書いてねみたいなものが出てくるんですけど
結局そのなんか汚れをさ認識してそこだけ頑張って洗いますとか
なんか洗剤量を適量に決めてくれるよみたいなものも
これフィジカルAIかって言われたらノーなのよね。
AIが仕組みに組み込まれてるからといってフィジカルAIではないと。
基盤モデルの重要性
スピーカー 2
その中に画像処理のAIとか機械学習が使われているんだけども
それはあくまでもね組み込まれてるだけって話。
じゃあフィジカルAIの自立性って何のことを言ってるのかっていうと
これはですね未知のタスクへの対応なのよね。
スピーカー 1
未知ね。あらかじめ決めてない。
スピーカー 2
教えてないことができると。
あそんなことできんだみたいな。
スピーカー 1
例えば間違って洗濯機にうんちしちゃいましたとかでもなんとかなって。
スピーカー 2
間違いすぎ間違いすぎ。
そのなんかやることも間違いすぎで例えも間違いすぎなんだけど。
スピーカー 1
わかんないけど。
まあ分かり間違ってね。ペットがしちゃう可能性あるよね。
それでもなんとかすると。
スピーカー 2
うんちする前にはちょっとちょっとってどけたりとか
うんちだけこう吸って拾ってピッてねこう出してくれるみたいな。
スピーカー 1
結構汎用性高いな。想定してんだそこも。
スピーカー 2
それは未知のタスク。なんか教えてないんだけど。
スピーカー 1
想定してないけどできる。
スピーカー 2
想定してないけどこれはなんか猫がねちょうどいいところでうんちしようとしてるってこう
なんかこう回収してくれるとかね。
そういう教えてないタスクに対して行動してくれるってことがフィジカルAIに対して期待されること。
究極はやっぱさっきも金井さん言ったようにドラえもんよね。
スピーカー 1
ドラえもん。
スピーカー 2
自分が考えて動くことができてるよと。
従来の制御ってやっぱさっき言ったように洗濯機の例でも言ったように
考えるっていうよりは反応に近いんだよね。
こういうことがあったらこういうことをしましょうっていう風に
あらかじめ組まれてるロジックに対して音が返ってくるよみたいな。
虫みたいな感じでつついたらピュクって動くみたいな。
虫って結構ねロボットに似てるなと思ってて。
スピーカー 1
そうなんだ反応出力反応。
スピーカー 2
なんかこう決まった反応するじゃん。
スピーカー 1
あそうか。
スピーカー 2
インプットに対してね。
ああいうのが結構従来の制御に近い。
スピーカー 1
なるほどね。
虫だ。
スピーカー 2
そう。
なんだけどフィジカルAIっていうのはそこを自律的に動くよみたいな。
でじゃあ何を自律的にやるかっていうのがロボットのタスクをまた大きく分けると2つあるのよね。
何をやってるかっていうと認識と行動の2つなの。
スピーカー 1
認識して行動する。
スピーカー 2
そうまずロボット何がロボットとかあらゆる機械が何をしなきゃいけないかっていうと
自分の置かれてる状況を的確に把握する。
これが認識だよね。
自分が今どこにいてどういう姿勢になってて何をしようとしてるかとか周りがどうなってるか。
それを全部自分が把握しておかなきゃいけないこれが認識だと。
もう一つ行動ね。
これは物理的なアウトプット。
自分が今腕を動かしますよとか腕を動かすだけじゃなくてその後どういう行動を取るかっていう行動計画みたいなのを立てる。
これがやっぱ行動よね。
この認識と行動っていう2つのタスクを行うんだけどロボットっていうのは大きく分けるとね。
このタスクに対してフィジカルAIっていうのは基盤モデルを使うと。
これが大きい定義。
基盤モデル。
基盤モデル。
スピーカー 1
何それ。
スピーカー 2
これがファウンデーションモデルと呼ばれるものなんだけど。
これが最大の特徴で。
言ってしまえばここが大規模言語モデルみたいなもの。
チャットGPT、ジェミニー、クロードとかあるじゃん。
スピーカー 1
せいせいAIで言うところのね。
スピーカー 2
GPT5.2とかさ。
ああいう大きいマルチモーダル何でもできますぜっていうモデルあるじゃない。
画像も作れて画像も読み込めてみたいな。
ああいう大きい基盤モデルを使ってロボットの認識とか行動のタスクをこなす。
スピーカー 1
基盤モデルっていうのはせいせいAIでは出てこない用語?
スピーカー 2
いや出てる。
スピーカー 1
出てる。
スピーカー 2
何回も話している。
スピーカー 1
あら。
スピーカー 2
だからその例えばGPT5.2って出たじゃん最近。
あれもそのチャットGPTとしての基盤モデルだよね。
スピーカー 1
そのベースとなるやつの。
スピーカー 2
ベースとなるようなモデル、ファウンデーションモデル。
あれで画像生成とかもできるし画像認識とかも言葉とかやれるじゃんっていうののロボット版があるわけ。
スピーカー 1
ロボット版ね。GPTじゃないってことね。
スピーカー 2
GPTをそのまま使うわけじゃなくてロボット基盤モデルって呼ばれるですね。
スピーカー 1
また全然違うのそれ仕組みとかLLMの。
スピーカー 2
そうそれがね違うんですね。
結構似てるようなものを学習したりとかパラメーター数結構多かったりするんだけど。
さっき言ったようにロボット独自のオリジナルのアウトプットがあるんだよね。
それは動きっていうもの。
だからファウンデーションモデルって前も話したんだけど意味領域みたいなところに似た意味のものを持ってきますよね。
その意味の中に行動とか動きとかっていうものが入ってくる。
それがロボット基盤モデルのざっくりしたイメージ。
スピーカー 1
相手を切り付けるっていうこの動きの意味領域があるのね多分。
スピーカー 2
攻撃するみたいな。
攻撃なのかわかんないけど例えが。
これは選択を例にとってきたのに急に切り付けてきたんだけど。
その通り。
その動きみたいなもの。
だからロボットの動きみたいなものがその意味空間の中にあるよと。
そういう基盤モデルを使ってロボットのタスクをこなして認識とか行動のタスクをこなしてるっていうのがフィジカルAIの技術。
スピーカー 1
これはフィジカルAIと言っていいだろうというもの。
フィジカルAIの基盤モデル
スピーカー 2
ロボットのその基盤モデルを使って現実の世界を認識させて行動まで落とし込むと。
スピーカー 1
その基盤モデル1個でいけると。
スピーカー 2
それがフィジカルAIという技術の根本というか目指すところなのよ。
で、現実問題まだ全然そこまでは行けてない。
スピーカー 1
行けてない。
スピーカー 2
1個のモデルでエンドツーエンドって言ってもその入力、認識から出力までもう全部このロボットの基盤モデルで全部こなせますぜみたいなことはなかなかできないんだけど。
その認識の一部だけに基盤モデルを使うとか出力の一部だけに基盤モデルを使うっていうことはもうすでにできている。
ちょっとずつね。
それはフィジカルAIと言っていい取り組みなんだよね。
だってロボットをAIが動かして基盤モデルが動かしてると。
だからLLMとかと同じような仕組みの中でマルチモーダルなものがロボットの制御に関わってますよと。
これがねいわゆるフィジカルAIです。
これ以外はあまりフィジカルAIと呼ばないと思うっていうのが俺の意見。
スピーカー 1
呼んでほしくないと。
スピーカー 2
そうね。やっぱこの基盤モデルとかそういうものが関わっていないものは従来からある。
例えば強化学習とかね。アメちゃん学習よね。何回も失敗しながら成功したときに報酬を与えてだんだんだんだん上手くなるみたいな。
そういう強化学習とかあと魔法学習って人の動きをひたすら真似させるみたいな学習方法があるんだけど。
これは別に昔からあるから。フィジカルAIって言ってもいいんだけど、期待されてるフィジカルAIの文脈とはちょっとそれる。
昔からやっぱある。古典的なってちょっと失礼だけど。そういう学習方法。
じゃなくてその基盤モデルっていうものを使ってマルチモーダルに。
このモデルだけでいろんな制御ができるんですよ。未知のタスクに対応できるんですよっていう技術がいわゆるフィジカルAIの分野になります。
スピーカー 1
なるほどね。競技のフィジカルAI。
スピーカー 2
だからこの基盤モデルを使っていくと何が変わるのかっていうと、さっきの選択の例でいくとさ、
例えばその汚れを見つけてそこを集中して洗おうみたいなやつって、あらかじめ人間が決めたルールに基づいてるわけよ。
だから汚れが見つけたらここ集中的に洗いましょうねっていうルールが組まれていて、それ通りに動いてると。
スピーカー 1
場合分けで辿ってるだけ?
スピーカー 2
そう。だから洗濯機じゃなくてもいろんなロボットでもそうなんだけど、自分がカメラとか音とか力覚センサー、力のセンサーとかで現実を認識しながら、
その入力値に従って自分を制御していくっていうことをやってるんだけど、だからそのすべてにおいて人間が定義していく必要があるね。
スピーカー 1
あらかじめね。
スピーカー 2
あらかじめ。そういう数理モデルを作って制御していく必要があるんだけど、これなんか新しいことやらせようかなと思ったときにもう一回一からトレーニングし直したりとか、
一からモデリングし直す必要があるわけ。困るよねそれね。なんか新しいことやろうと思うたびに一個開発がいると。
で、そこでこのロボット基盤モデルっていうのを用いると、この基盤モデルって結構意味をちゃんと理解してくれるのね。
だからこのカメラで撮った汚れのあるタオルとかを見たときに、タオルが今ここ汚れてるなっていうのを意味として基盤モデルは理解すると。
じゃあ次のタスクとして、これ汚れすぎてるからじゃあこれ避けとこうとか、このぐらいの汚れだったら洗濯すれば落ちるから洗濯に回そうみたいなことを自律的に判断できるようなことができると。
その汚れが何が原因かも醤油なのかうんちかみたいな。 そう特定しようと思えば、これさっき猫がうんちしたから、猫を乗らないようにしなきゃいけないなみたいなところも行動計画の中に入れ込む可能性があるわけ。
それは人間が学習させたタスクではないよね。っていうのが自律的にできることが期待されているのがフィジカルAIの分野になると。
それはできるのが基盤モデルっていうもので、それは意味と動きが一致してるからね、基盤モデルの中で。
スピーカー 1
そこの基盤モデルの技術は確かにChatGPTとかJMEとかそういう大きいモデルを作る上で、その学習されたマルチモーダルっていうモデルを作る技術と同じようなものが使われていると。
スピーカー 2
今ちょっとわかりやすくChatGPTをイメージにひも付けて話したんだけども、ロボット基盤モデルっていうのはあくまでもロボットように学習されているモデル。
その中でロボットってさ、普通のLLMとかのモデルだと基本的には言語情報が入ってくるじゃん、音とかね。
なんだけどロボットの場合ってさ、ロボットのセンサーの情報とか入ってくるわけよ。今見てるものとか。
スピーカー 1
うん、言葉じゃなくて。
スピーカー 2
そう、動画も入ってくるし、数値的な入力も入ってくると。でそのロボットによってさ、ロボットの体格によってどこにモーターがあるかとか、どっかの信号のフィードバックとかも全部違うんだけども、
そういうものを意味として捉えて次のロボットの行動につなげるみたいな、そういうものを学習させるのがロボットの基盤モデルなのね。
だからあくまでも、これは理想的な話だって。一口にロボットって言っても色々あるのよ。シューバノイドだったら人間のようなロボットなんだけど、どこにそのアクチュエーター、モーターがついてるかってロボット次第だし。
で、産業用分野で言ったらさ、産業用ロボットって言ってる、腕だけのロボットみたいなのあるのね。地面から腕生えてますみたいなやつ。
スピーカー 1
なんかね、ゴデゴニをやるだけの。
スピーカー 2
そう、窓反動みたいなさ。
スピーカー 1
手術用のやつとかね。
スピーカー 2
そういうのもあるよ。なんかクモみたいなさ。
ダーウィンみたいな。
パラレルリンクのロボットがあったりとか、とにかく構造が全然違うよ、みんな。それを一気通貫して、1個のモデルで対応できるかって言ったら、なかなかそれは難しいと。
スピーカー 1
1ロボット1個みたいな感じ?
スピーカー 2
そう、そうするとやっぱり結局基盤モデル1個ずつ作り直さなきゃいけないから、ちょっとマルチモーダルとは影離れちゃうんだけど、そういうものをより身体性というか、持ってる体が違っても対応できるような基盤モデル作ろうよ、みたいなものも行われてる。
スピーカー 1
ある程度特徴が似てればいけるぜみたいな。
ロボットの自律的な動作
スピーカー 2
結構ね、離れててもいけるっぽい。
へー。
ちょうど去年、フィジカルAI勉強会っていうのに行ったのよね。
そこでいろいろ動画見たんだけど、その中でも面白いなと思ったのがさ、これちょっと概要欄にリンク貼っておくんだけど、パイゼロっていうロボット基盤モデルがあるんだよね。
パイゼロ。
これはね、すごく面白くて、いろんなロボットの動きとか、いろんな家事のタスクのデータが学習されてるのよ。
スピーカー 1
家事?
スピーカー 2
だからそのなんか、なんだろ、コーヒー入れるとかさ。
おー、料理作るとか。
なんか洗濯物畳むとか。
雑巾掛けするとか。
そうそう、雑巾掛けあったかわからないけど、なんかねそういう家事一般のドア開けるとかさ。
そういうものがあって。
スピーカー 1
メイドAIじゃん。
スピーカー 2
で、それを使って、その基盤モデルを使うと、その未知のタスクに対してちょっとのトレーニングをさせれば、結構ね自動で動くようになると。
スピーカー 1
えー、掃除機の掛け方みたいな。
スピーカー 2
面白いのが、洗濯を畳む動画が面白いから、ちょっと見てほしいんだけど。
スピーカー 1
なんか畳めんの?
スピーカー 2
ロボットが洗濯を畳む感じじゃないんだよ、本当に。
なんか、洗濯を畳もうとしてる誰かが頑張って不器用ながら畳んでる感じの、粗々しいね、畳み方をするんだけど。
なんかこう、本当に人みたい。
探ってんの?
スピーカー 1
探ってる。
手探り?
スピーカー 2
なんかこう、ぐちゃぐちゃってなっちゃったらもう一回パッて開いて。
パッパッパッパッってやって。
ジェスチャーが激しすぎてマイクを叩いてしまったけど。
スピーカー 1
なるほどね。
スピーカー 2
すごい可愛らしいのよ。3分くらいの動画なんだけど。
スピーカー 1
それめっちゃ繰り返してったら上手くなってくってこと?
スピーカー 2
それはもうね、学習した後の結果。
スピーカー 1
日頃のタスクでは学習はしない?
スピーカー 2
そう。もともと基盤モデルがあり、こういう二つのアームを使って、洗濯物を畳ませたいよっていうことをやりたかったから、追加でそれをちょっと学習させたら、あらゆるものが畳めるようになったよみたいな。
そういう動画があるから、それちょっと後で概要欄に貼っておくんで見てください。すげえ可愛い。
スピーカー 1
いいね。
スピーカー 2
本当にドジなロボットっていう感じで。
スピーカー 1
頑張ってるねって感じ?
スピーカー 2
頑張ってるねって感じ。これを見てもらうと、自律的にロボットが動くってこういうことなんだっていうのが結構わかると思う。
明らかに考えながらやってる感じがするのね。
スピーカー 1
へえ。
スピーカー 2
これがね、やっぱフィジカルAIと呼ばれる技術の一端です。
はいはい。
従来の強化学習っていうのも、一応その抗議の意味ではフィジカルAIに含まれるとは思うんだけど、ここ結構扱いが難しくてさ、
基盤モデルを使わないAIを使ったロボット制御っていうのはいっぱいありますと。
スピーカー 1
すでにね。
スピーカー 2
これはもともといろいろ行われてきてたし、技術的にもそれなりに確立されてる分野の一つだよね。
失敗を繰り返しながら成功報酬を与えて正しい動きを学んでいくと。
AIに興味を持ってもらってこういうのを学習していくっていうのはいいんだけど、この強化学習が、これはフィジカルAIなんですって言って取り立たされてると、ちょっともやっとするっていう部分はある。
スピーカー 1
もやっとボールだな。
スピーカー 2
昔からあるじゃんみたいな。
スピーカー 1
そうだね。名前変えただけやんけ。
スピーカー 2
昔からあるんだけど、なんか新しいラベリングをされリブランディングされてなんか紹介されてるから、なんだかなっていう感じはするんだけども、
だから結局フィジカルAIっていうのはちっちゃくてもいいだけ基盤モデルが関わっていて、
技術的修練とロボットの進化
スピーカー 2
強化学習も使われてるのよ実際。そのフィジカルAIの技術の中にはね。ロボットを動かす部分には。
だけど認識とか行動計画の中に基盤モデルがちょっと使われてますよって言うんだったらやっぱフィジカルAIの技術だねっていう感じはすると。
でも強化学習をとか勘学習をフィジカルAIとしてリブランディングするのは、ちょっと気になりはするけど、のっかってんな感はあるけどギリギリセーフかなとは思う。個人的には。
スピーカー 1
あれちょっとひよったね。
スピーカー 2
これはね前向きだからそれなりに。みんなフィジカルAIを学ぶんだってロボット学ぶみたいなものはフィジカルのAIだしなっていう部分はあるんだけど、
技術としてはやっぱ基盤モデルっていう部分がフィジカルAIにとって肝になるよっていうのはちゃんと認識した上で、そういう教材を触るのがいいかなと思うね。
これがフィジカルAIなんだって勘違いするとまだちょっと色々ギャップがあると思うから。
ていうことで色々とちょっと話してきたんだけども、ただその製造業とAIを掛け合わせることに関する期待っていうのは、やっぱねそれは正しいとは思う。
ちょっとネガティブなことは言ったんだけど、やっぱその一個の切り口になるのかなとは思っていて、なぜならあのねやっぱ技術的修練っていう言葉があるんだよ。
技術的修練。
技術的修練。これは何かっていうと、もともと無関係だった複数の技術分野が技術の進化の発展に伴ってすごいそれに引っ張られて進化していくみたいな。
そういうものだよね。だから今で言ったら例えばさ、じゃあ機械の中に基盤モデルを入れましたと。
でフィジカルAI的にちょっとでも動くようにしましたっていうものを作った時に、その基盤モデルが使われていると、そのAIのモデルの学習とかそういうAIの技術の進化がそのまま成果としてロボットの中にも反映されていくよねと。
だからそのすごい基盤モデルの学習方法で新しい方法が見つかって、すごい低コストですごい少ないスペックのPCで動かせるモデルの作り方がなんかできましたよっていうのがLLMの分野で起こった場合に、
それってそのままそのロボットの中にも転用できるわけよ。基盤モデルって技術があるから。これを技術的修練っていうのね。一見全然関係ないところの進化が取り込めてしまうと。
巻き込み事故だね。
そう、ポジティブな巻き込み事故。ポジティブな巻き込み事故なんて存在しないね。
そうだね、あんまり不謹慎だねこの時期ね。いい巻き込み事故だね。
言い直してください。
スピーカー 1
はい、巻き込まれ竜巻。
スピーカー 2
全部災害だね。だめだね。
スピーカー 1
災害だよなあ。
スピーカー 2
巻き込まれからも期待できなかったけどね。巻き込まれちゃってるからね。
スピーカー 1
なんかあるかな。なんか災害系だね、やっぱね、でもね。巻き込まれてんだからね。ポジティブな災害。
スピーカー 2
え、でもあれじゃない?なんかさ、えーと、なんか、あれよ、全然、なんか、なんかの得点でもらったしょぼいアイテムが急に値段上がったみたいな。
はいはいはいはい。
人株だけ持ってた、なんかどっかの知がない会社の株がめっちゃ行動したみたいな。
スピーカー 1
はいはいはいはい。
スピーカー 2
そういうイメージ、そういうイメージ。そっちのほうがいいかな。
スピーカー 1
救急車の後ろ、並走して一緒に走って、信号無視して行けるみたいな感じ?
スピーカー 2
本当に警察だった?
本当に元警察だった?
スピーカー 1
いや、たまにそういうやついるのよ。
フィジカルAIの技術的進化
スピーカー 1
あ、いるんだね。
後ろ、ひっついてくるやつ。
スピーカー 2
あ、俺も見たことあるよ。
いや、ダメだよみたいな。
俺も見たことあるし、俺の先輩それやってたよ。
スピーカー 1
ほらほらね、そういう人でしょ。
スピーカー 2
あのヤンキーの先輩。
スピーカー 1
うん、ヤンキーの先輩もそうだね。
スピーカー 2
怖って思ったね。
スピーカー 1
元ヤンだったね、支部長ね。
スピーカー 2
違う違う、でも俺工業高校だから、結構悪がいたからさ。
スピーカー 1
なるほどね、工業高校悪多いんだ。
スピーカー 2
悪多いんですよ。
スピーカー 1
当満だ。
スピーカー 2
とにかくそういう、他の全然関係ない技術の分野の発展を、そのまま自分たちの技術の中に取り込めるっていうのは、技術的修練っていうのがあるんだけど、
基盤モデルとかAIの技術を機械の中に入れ込んでおくと、その技術的修練っていうののポジティブな進化を機械の中にも入れ込めるわけ。
今全然切り離してると、もう機械ってさ、もう古いから全然進化してないから技術的にはほとんどね。歯車なんて別に昔から歯車じゃん。
確かに。
なんだけど、そういう今発展している途上の技術をどんどんどんどん入れてくっていう意味でも、やっぱフィジカルAIっていうものを機械の中に組み込んでいくと。
っていうのはポジティブな意味で重要と。ただその実際の技術的なレベルと現実にはギャップがあるから、社会実装っていうのは全然先の話になる。
期待感と現実のギャップ
スピーカー 2
こんだけヒューマノイドもいろいろ話題になってるけど、たぶん実際この社会に出てくるのは5年後とか6年後とか、そのぐらいの先の話にはなると思うのよ。
スピーカー 1
5、6年後ね。
スピーカー 2
ただ感覚的にはね。そのギャップと期待感の、その期待感と現実のギャップは正しく認識しないと結構危険だし、やっぱ期待感だけが高まると一気に落ちるからさ。
これね、ハイプサイクルだ。得意な。
そう、グンって落ちちゃうから。
スピーカー 1
落ちてばっかだよね。
スピーカー 2
そう、でもその後に実装されていくっていうのが世の常ではあるが、あまりにもストーリー的にわかりやすすぎる。だからそのLLMが、こんだけAIが進化したからこれでロボットを制御して人間みたいに動くんだっていうのは、
もうすごくわかりやすすぎるけど全然間違ったストーリーだから、ここに飛びついてフィジカルAIだとかって言ってはいけない。
スピーカー 1
こんな感じでもう崖、すぐ崖みたいな感じになってるね。
スピーカー 2
そう、すぐ崖なんでね。これはもうね、やっぱね、ヒューマノイドっていうのがすごくタイミングいいのか悪いのかわからないけど、ここでボンって来たから、そう見えるんだけど、やっぱね、これはね、ちゃんと理解しなければいけない分野であります。
スピーカー 1
これ見ろっていうことが言えるわけだね。
スピーカー 2
そう、今のフィジカルAIって言葉はね、すごく技術用語ではなくてビジネス文脈のマーケティング用語に近いです。
スピーカー 1
ああ、なるほどね。
スピーカー 2
マーケティング用語です、あれは。だからそこに驚わされてはいけません。
スピーカー 1
はい。ちょっと半年後ぐらいにどやれるやつっすか、これ。
スピーカー 2
そうね。
スピーカー 1
バブル弾ける。
スピーカー 2
そのフィジカルAIのバブルが。でも、たぶんね、そう、みんな落ち着かないと思う。しばらくはね、フィジカルAIが一人歩きするはず、言葉として。
スピーカー 1
なかなかバブル弾けてても見えないか。
スピーカー 2
そう、ま、弾けても見えないし、ね、ほら見たことかって我々言いたくても、我々の番組の規模は大きくならないと、なんかちっちゃいとこで言ってたねーぐらいになっちゃうから。
マーケティングと社会実装
スピーカー 1
スパムを送りつけよう。
スピーカー 2
なんで、基本的に攻撃的だな。
スピーカー 1
じゃあスパムっていうか引用率だね、引用率で。
そうね。
これ見てからしゃべれ。
スピーカー 2
かねりんの引用率怖ぇからな。
スピーカー 1
さっきリサーフィンよく引用率いとしといてくんなよもう、支部長の方で。
スピーカー 2
あ、もう選んでね、やっぱ言っときますね。
スピーカー 1
引用のいい感じ。
スピーカー 2
フィジカルAIちょっとちゃんとここでしときましょうみたいな。
スピーカー 1
そうだね。難しいですよって。
スピーカー 2
そうそう。というわけでね、今日なかなかと話してきましたけども、そういうフィジカルAIなんちゃらにはならないようにね。
スピーカー 1
それを実は僕らじゃなくて、リスナーさんがやってくれればいいんじゃないの?
スピーカー 2
何を?
スピーカー 1
これさ、ちょっとあなたね、これ聞いてから喋ったらいいんじゃないですかってこう、リスナーさんがさ。
スピーカー 2
あ、そうそうそう。なんかフィジカルAIで驚いてたり。
スピーカー 1
リプライとかさ。
スピーカー 2
なんかフィジカルAIによって世界が変わるとか、人間の仕事がなくなるとかって言ってる輩がいたら、
まあとりあえずこのリンクを、この番組のリンクをですね、無言で。
無言でね、無言でいい。
やって、まあその時は僕のメンションつける、あ、やめとこ。
支部長メンション。
欲しいことになるからやめとこ。
金輪のメンションをつけてもらって、1フィルターをかましてもらって。
スピーカー 1
はい、落ち着きAIってハッシュタグでもいいですよ。
スピーカー 2
ああそうね、これどうすかみたいな。そうそう、なんかすごいね、たぶん騒ぐと思うから。
スピーカー 1
で、なんか言われたら、もう本当に僕と支部長メンションして逃げてくれればいいっす。
スピーカー 2
ああそうね、あ、それでいいよ。
スピーカー 1
飛んでって戦いますんで。
スピーカー 2
戦いますんで。
スピーカー 1
僕は燃やすだけだけど、支部長がロジカルに戦ってくれる。
スピーカー 2
そう、ロジカルに。そうしましょう。
フィジカルAIはね、そう期待感はあるが、製造業にとっては薬とも毒ともなり得るなと思って危機感を持ってるんで。
そこはね、ちょっとフィジカルAI警察として。
スピーカー 1
いいね、警察ってね。
スピーカー 2
ああそうだね、金輪警察しっくりくるかもしれないけど。
スピーカー 1
これさあでも、2026年そういう感じ?落ち着きAI。
みんなで驚きAIを倒すぞ!みたいなそういう感じ?これ。
スピーカー 2
そういう感じではないが。
あ、ではなかったね。
ではないが、でもそういう感じに振ってもいいかなと。そういう部分はあってもいいかなと。
やっぱいろんな変化をしていかないといけないから。
そう、そうだね。
織子ちゃん番組でいいですか?
スピーカー 1
そういうこと、そういうことです。で、そこで一言言わせてください。
最近もう最後の方にテンション上がってくるパターンだから。
スピーカー 2
はい、言ってください。
スピーカー 1
皆さんね、人を攻撃しちゃいけません。
罪を憎んで人を憎まずです。
スピーカー 2
あ、素晴らしい。
スピーカー 1
驚き屋さんその人がどこじゃないんです。
驚いてしまってるその、この時代のこの事象がもう仕方ないんです、その人も。
驚きたくて驚いてるわけじゃないかもしれないんで。
スピーカー 2
被害者ってことだよね、もうね。
スピーカー 1
いろんな事情があるかもしれない。
スピーカー 2
そうね。
スピーカー 1
お金がないとか。
スピーカー 2
それはちょっとあれだけどな。
スピーカー 1
いろいろあるかもしれない。いろいろあるんで。
個人攻撃じゃないです。
スピーカー 2
そうだね。
スピーカー 1
驚き屋という現象を憎みます、僕たちは。
スピーカー 2
その通りです。いいこと言ってくれたね、金に。
驚き屋という現象を驚いてしまうということ?
スピーカー 1
うん。彼らもまた被害者なのです。
スピーカー 2
そうですね。なんかいいね。陰謀論番組になりそうになったけど。
スピーカー 1
そう、なんかね、俺もよく勘違いされるんだけど。
スピーカー 2
うん。
スピーカー 1
あんま人攻撃しても意味ないと思ってる。
スピーカー 2
そうね、やっぱ構造本質。
スピーカー 1
その社会の歪みを憎みましょうみたいな。
スピーカー 2
その通りだと思います。
スピーカー 1
刃は正しく使おうね。
スピーカー 2
でも刃は使うよね。
スピーカー 1
刃は使わなきゃ。切るものを間違ってはいけないんです。
スピーカー 2
確かに。でも刀を置かなきゃいけないと。
スピーカー 1
抜いてください。
スピーカー 2
いいね。そうです。フィジカルAI驚き屋さんがね、必ず出てくると思うんです。
その人たちをもうちょっと驚き屋さんから卒業させてですね。正しく驚ける。
驚くとこは驚いていいと思うからね。正しく驚けるっていうのが大事だよな。
スピーカー 1
正しい驚き方してますか。
スピーカー 2
そこをやっていきましょう。
スピーカー 1
メンションしてください。
スピーカー 2
はい、お願いします。
今日の話のネタ本というか元になった本。技術的な話があって、これちょっと概要欄に貼っておきます。
基盤モデルとロボットの融合。マルチモーダルAIでロボットはどう変わるのかという本。
これ技術的なネタの本になっております。
結構数式とか出てこないんだけど、AIの話が結構理解してないとわかんない部分があるかもしれないけど、非常に評価のいい技術本なんでおすすめです。技術者の人はぜひとも。
スピーカー 1
一般人は厳しい?技術者はOK?
スピーカー 2
一般向けにもいいよとは書いてはあるけど、ちょっと頑張らないと読めないかも。
スピーカー 1
なるほどね。
スピーカー 2
全部を読むっていう気概を持たずに、わかるところだけ読むっていうのはいいかもしれない。
全てを理解しようと思うと結構な知識がいるけど、大枠を掴むんだったら全然手元に持っておいていい本だと思いますんで。
はい。
はい。っていうのともう一冊ね、一応ヒューマノイドの話をしたので。
ヒューマノイド、ちょっと古いんだけど、人間みたいにロボットが動くってどういうことなのっていうのを学ぶのにはちょうどいい本があって、
それがですね、この柔らかヒューマノイドロボットが知能の謎を解き明かすと。
スピーカー 1
柔らか。
スピーカー 2
そう、これちょっと金井の方に貼っとくかな。柔らかヒューマノイドロボットが知能の謎を解き明かすという本。
これもね結構おすすめなんで、これも概要欄に貼っときます。
スピーカー 1
古いやつね。
スピーカー 2
2016年ぐらいの、まあだから10年前だよね。
スピーカー 1
流行りに乗っかったやつじゃないということね。
スピーカー 2
そう、昔から人間らしいとか、ロボットを人間らしく動かすんやみたいなのの解説が書いてあって、これ結構ね面白い。
おすすめしておきます。という二冊をね。
スピーカー 1
これ一般人でもいけるかな。
スピーカー 2
ギリギリ。
スピーカー 1
ギリいけるね。
スピーカー 2
ちょっと難しい部分はあるんだけど、でもなんかロボットがドアを開けるってどういうことなん?みたいなやつが書いてあってすごく面白かった。
人間がドアを開けるのは簡単だけど、ロボットがドアを開けようと思ったらめっちゃむずいんだぜみたいな。
スピーカー 1
へーそうなんだ。
その理由はなんでか?みたいなやつが書いてあって。
ちゃんと勉強してますね。
すっかりした知識で刀を振るってくれてる感じがすごく心強いですよ。
スピーカー 2
制御設計ではないけどね。制御は勉強中ではあるんだけども、一応機械と関連する部分は一応把握はしてるつもりなので。
フィジカルに関しては期待してもらっていいですよ。
スピーカー 1
質問あったらじゃんじゃんくださいね。
スピーカー 2
というわけで今日はこんなところですね。オッケーですかかねえさん。
スピーカー 1
いいじゃないですかね。
スピーカー 2
はい、わかりました。
スピーカー 1
落ち着けたと思うよ。
スピーカー 2
じゃあですね冒頭に紹介したようなですね、ああいうちょっとはしゃいだツイートはもうしないようにお願いしますね。
スピーカー 1
え?なんかあったっけ?
スピーカー 2
かねえリンゴ。
スピーカー 1
ああ、もうしたことも忘れてました。
スピーカー 2
はい、そういうことですね。
スピーカー 1
じゃあそういうとこは黙ってねつけてくれれば消します。
スピーカー 2
いや、でもほら。
つい消し。
いやもうかねえのね、あのツイート見た瞬間にこれ言語絵使いラッキーと思いながら。
スピーカー 1
連携プレイということで。
スピーカー 2
そうね。
スピーカー 1
納めください。
スピーカー 2
いいもの出してくれたなあと思って。
ちょっとさもう相方じゃなくてなんかね、驚いてインプ取ってるところをネタで持ってきてよ。
いやいやでもねほら。
緊張して。
こういう力ねまさか鬼が出るとはみたいな感じでね。
スピーカー 1
どうせだったらちゃんとインプ取れてないと思う。
スピーカー 2
ああそうね。インプを取って。
スピーカー 1
ただ単に。
スピーカー 2
これが騒がれてますがみたいな。それをねいずれやりたいなと思ってて。
スピーカー 1
そうかそうか。自分で炎上させてってこと?
スピーカー 2
いやいや別に人のやつでいいんだよ。
スピーカー 1
ああ人のやつね。ついにそっちまで行く。
スピーカー 2
意外とやるよ俺。自分の発信の中でも。これ話題になってますけどみたいな。
うんうん。
別にその否定はしないけどね。
スピーカー 1
うまいことね。
スピーカー 2
いやこれ楽しいよねみたいな文脈。ポジティブな文脈でね。引用してくることがある。
スピーカー 1
そう。傷つけない文脈ね。
うまいなあ。
スピーカー 2
ということをやっていきましょうということではい。
じゃあそろそろおしまいとさせていただきます。また次回お会いしましょう。
番組公式ハッシュタグはシャープ落ち着きAI、ひらがなで落ち着きアルファベットでAIです。
スピーカー 1
番組の感想はXなどSNSでハッシュタグをつけて書き込んでください。
気なくさいツイートがあれば、じゃんじゃん、メンション飛ばしてください。
スピーカー 2
はい。大丈夫だった。
スピーカー 1
今回の話良かったな落ち着いたなという人は、ソシゴーレビューで応援してください。
スピーカー 2
それではまた一週間落ち着いて過ごしていきましょう。
スピーカー 1
さよなら。
01:07:19

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