清水建設、建設現場で見えたフィジカルAIの壁を産業共通の基盤づくりにつなげる

　これらの課題解決に向けて、産業界の有志企業が対話を通じて科学技術・イノベーション政策を提言し、その実現を図る団体「COCN（Council on Competitiveness-Nippon：産業競争力懇談会）」の取り組みがある。五十嵐氏は2024年から2025年にかけて、推進テーマである「フィジカル空間融合技術」のWGリーダーを務め、ルール・基準の産業共通基盤化、研究・実証環境の整備、そのための資金という三本柱を政策提言にまとめた。

　この提言を受けて2026年度に発足した組織が、五十嵐氏がリーダーを務める「フィジカルAIタスクフォース」である（図2）。領域は、以下3つとなり、現在30社・2大学・4団体の83者が参加する。

図2：「COCN（産業競争力懇談会）」の「フィジカルAIタスクフォース」の組織体制と参加メンバー

領域A＝産業共通基盤 ：安全・データ・導入評価の基準や標準を整備する
領域B＝実証・エコシステム ：取り組みをPoC（Proof of Concept：概念実証）で終わらせないため、実証環境の構築や業界別のプロトタイピングを進める
領域C＝政策・プロジェクト化 ：政策や国家プロジェクトへの接続を図る

　このうち領域Aの3テーマは、清水建設が現場で突き当たった主要な壁と、うまく対応する。

　課題1＝安全に対応するテーマは、日立製作所がリードするA1「安全・責任分界原則」である。安全なAI技術をどう作るかという技術論に留まらず「誰が何を見て、どこで止め、誰が最終的な責任を負うのか」を、実運用上の共通ルールとして定めることを目標に掲げる。AI技術が抱える不確実性や、マルチベンダーで曖昧になる責任の境界、ルール不在ゆえのPoC止まりなどに対して共通ルールを検討する。

　課題2＝データに対応するテーマは、富士通がリードするA2「データ設計ガイド」である。「使えないデータが大量に出ても意味がない」（五十嵐氏）との認識の下、データの持ち方・残し方・直し方の三原則を検討する。どこまで共有できるのか、どう変換すれば共有できるのか、あるいはモデル自体を共有するのかを検証する。企業ごとの競争領域を残しながら、産業界で共通化できる範囲を見極める。

　課題3＝ROIに対応するテーマが、トヨタ自動車がリードするA3「導入評価・判断構造ガイド」である。いかなる状況下でどう導入すれば効果が出るのか、人とAI技術の役割分担をどう設計すべきかを判断する共通評価フレームワークを構築する。

共通原則を策定し2027年の国家プロジェクト化へ

　活動の現在地を五十嵐氏は「政策提言から政策支援へ、実際に手を動かす領域に入っていきたい」と意気込む。2026年上期に共通原則を策定し、下期に実証設計とプロトタイピングを進める。「2027年度には大型の国家プロジェクトへの接続を目指す」（同）という（図3）。

図3：フィジカルAIタスクフォースのロードマップ

　対象とするフィジカルAIの適用範囲は人型ロボットに限定しない。自律的に動作し適応制御を施すロボット・機械・設備と、その運用環境を含むシステム全体を「フィジカルAIシステム」と定義する。建設業から出発した議論が、製造・医療・介護といった各分野に共通する課題へと開かれていく構想だ。講演の締めくくりに五十嵐氏は「ぜひ皆さんにも参加いただけるとありがたい」と呼び掛けた。