【最新】フィジカルAI事例11選｜工場・製造業・物流・建設での活用を業界別に解説
AIがロボットを動かす「フィジカルAI」を、実際の工場や物流拠点に導入する日本企業が増えています。
本記事では、製造業・物流・建設など5業界から、日本企業の最新のフィジカルAI事例を紹介します。
フィジカルAIとは？
フィジカルAIの概要
フィジカルAIとは、カメラやセンサーで現実世界の状況を捉え、AIが判断して、ロボットや機械を実際に動かす技術の総称です。
これまでのAIは、文章や画像をつくる、データを分析するなど、パソコンやスマートフォンの画面の中で働くものが中心でした。
それに対して、現実の世界で「体」を持って動くAIであることから、英語で「物理的な」「身体の」を意味する「フィジカル（Physical）」をとって、フィジカルAIと呼ばれています。
人型のヒューマノイドに限らず、工場のロボットアームや物流倉庫の搬送ロボットなども、AIが状況を見て判断しながら動くものはフィジカルAIに含まれます。
生成AIや従来のロボットとの違いは、こちらの記事で詳しく解説しています↓
※関連記事：【基礎から解説】生成AIとどう違う？ フィジカルAIの仕組みから活用事例4選、最前線まで
フィジカルAIの仕組み
フィジカルAIで動くロボットは、3つのステップで作業を進めます。
見る（認識）：カメラやセンサーで、物の位置や形、人の動きを捉えます。
考える（判断）：AIが「何を、どう動かすか」を決めます。
動く（行動）：ロボットが動き、その結果をまた「見る」ことで次の動きを調整します。
この「見る・考える・動く」を繰り返すことで、物の位置がずれたり、扱う物が変わったりしても、ロボットがその場で動きを変えて作業を続けられます。
フィジカルAIが日本の現場で求められる理由
フィジカルAIが注目されている背景には、日本の現場が共通して抱える3つの課題があります。
人手不足を補い、自動化できる作業を広げる
少子高齢化が進む中、工場や物流倉庫、建設現場など、さまざまな現場で働き手が年々減っています。
これまでも自動化は進められてきましたが、従来のロボットが担えたのは、同じ手順を繰り返す決まった作業が中心でした。
状況を見て判断しながら動けるフィジカルAIなら、毎回少しずつ違う作業や、状況が日々変わる作業もロボットに任せられ、自動化の範囲が大きく広がります。
熟練者の技能をデータとして残す
ベテランが長年かけて身につけた力加減や、現場を見ただけで異常に気づく判断力は、マニュアルにしにくい技能です。
熟練者の退職とともに失われていく懸念があります。
フィジカルAIは、熟練者の動きをデータとして記録し、ロボットに学ばせることができます。
人から人へ時間をかけて受け継ぐしかなかった技能を、会社に残せる資産に変えられる点も大きな価値です。
危険な作業から人を遠ざける
現場には、高所での作業や重量物の運搬、粉じんや高温にさらされる作業、夜間の巡回など、人が担うにはリスクの高い作業が今も多く残っています。
こうした作業は担い手が集まりにくく、人手不足が特に深刻になりやすい領域でもあります。
従来のロボットでも一部は自動化されてきましたが、現場の状況が変わると対応できず、結局は人が立ち会う必要がありました。
フィジカルAIで動くロボットなら、周囲の状況を見ながら自ら判断して作業を進められるため、人が危険な場所に入る回数そのものを減らせます。
ケガや事故の心配がある作業をロボットに任せ、人はより安全な環境で、判断や工夫が求められる仕事に力を注げるようになります。
フィジカルAI事例(1)製造業・工場
製造業の工場でフィジカルAIが期待される作業
日本の製造業の工場では、これまでも多くの産業用ロボットが使われてきました。
ただ、ロボットが得意なのは、同じ製品を同じ手順でつくる作業です。
多品種少量生産が進む中、製品が変わるたびにロボットを設定し直す手間が、自動化の壁になっていました。
フィジカルAIによって、次のような人に頼っていた作業にも自動化が広がりつつあります。
ピッキング：箱の中にバラバラに置かれた部品を見分けて取り出す
組立・検査：部品のずれをその場で補正して組み付け、傷や汚れを見分ける
段取り替え：つくる製品の切り替えにすばやく対応する
安川電機 × Google DeepMind：言葉の指示で自ら作業手順を組み立てるロボット
引用：https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2607/16/news044.html
産業用ロボット大手の安川電機は2026年7月、自社のAIロボット「MOTOMAN NEXT」と、Google DeepMindの生成AI「Gemini Robotics ER 1.6」を連携させたシステムを開発したと発表しました。
「この部品を仕分けて」のように目的を伝えるだけで、ロボットが状況を認識し、作業の手順を自ら組み立てて実行します。
生成AIが「何をするか」を考え、ロボットが「どう動くか」を担う役割分担です。
ロボット本体には、周りの様子を捉えるカメラや、物をつかんだときの手応えを感じ取るセンサーが備わっており、生成AIの判断を実際の動きに変えます。
搬送中に物を落とすなど想定外のことが起きても、ロボットが自ら状況を捉えて作業をやり直します。
部品の不足に気づいたら発注情報を社内システムに連携するなど、現場の作業と業務システムをつなぐ運用も想定されています。
従来必要だった細かなプログラム作成や動作設定（ティーチング）が要らなくなる点が、大きな特長です。
日立製作所 × ファナック：日立の工場で共同実証し、2027年度から展開
引用：https://www.fanuc.co.jp/ja/profile/pr/newsrelease/2026/news20260930.html
日立製作所とファナックは2026年9月、フィジカルAIを工場に実装するための戦略的パートナーシップを結びました。
日立のAI技術と、ファナックの産業用ロボットを組み合わせます。
実証の舞台は、日立の茨城地区の工場です。
形の異なる部品のピッキングや、つくる製品を切り替える段取り替えで、認識の精度やロボットの動作、作業時間、品質を検証します。
あわせて、日立が開発したAI用の半導体チップをロボットに組み込む検証も行います。
データを遠くのサーバーに送らず、ロボットのすぐそばでAIの計算を行うことで、現場の変化に遅れなく反応できるようにする狙いです。
両社は2027年度までに工場で使える技術を確立し、その後、半導体や医薬品、自動車、物流、食品などの顧客へ展開する計画です。
大成建設 × ファナック：工場の出荷ピッキングを無人化
引用：https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2026/260710_11011.html
大成建設はファナックと共同で、複数の製品を1枚のパレットにまとめて載せた状態から、必要な製品を必要な数だけ自動で取り出すシステムを開発しました。
2026年1月に、ある製造工場の出荷作業に導入され、無人化を実現しています。
カメラが製品の大きさや形を立体的に捉え、出荷の指示と自動で照らし合わせて、取り出す製品を特定します。
製品の情報を事前に登録しておく必要がないため、導入時の準備が少なく、短期間で立ち上げられます。
さらに、バーコードなどの情報と組み合わせた二重のチェックで出荷ミスを防ぎ、ロボットアームが製品の形や重さに合わせて動きを変えることで、破損や落下も防ぎます。
これまで自動倉庫では、1枚のパレットに1種類の製品だけを載せるのが一般的でした。
複数の製品を混ぜて載せられるようになることで、倉庫のスペースを有効に使えるようになります。
工場全体のデジタル化について詳しく知りたい方はこちら↓
※関連記事：工場の3D化とは？3Dスキャン・点群データで解決できる課題と活用事例
フィジカルAI事例(2)物流
物流倉庫でフィジカルAIが期待される作業
物流倉庫は、扱う商品の種類や量が日々変わり、人手に頼る作業が多く残っている現場です。
特に、出荷先ごとに商品の組み合わせが変わる仕分けや積み付けは、決まった動きを繰り返す従来のロボットでは対応が難しい作業でした。
ピッキング：形や大きさの違う商品を棚や箱から取り出す
荷降ろし・積み付け：届いた荷物を降ろし、出荷先ごとに台車やパレットへ積む
搬送：倉庫内を自律的に走り、商品を次の工程へ運ぶ
イオン × Mujin：混載積み付けまで自動化した物流拠点
引用：https://www.aeon.info/wp-content/uploads/news/pdf/2026/10/261029R_1.pdf
イオンは2026年10月、ロボット制御技術を手がけるMujinと組み、フィジカルAIを活用したロボットを導入した物流拠点「イオン川口東XD」（埼玉県川口市）を本格稼働させました。
都市型の小型スーパー向けに商品を出荷する拠点です。
最大の特長は、これまで人手に頼っていた「混載積み付け」の自動化です。
大きさや重さ、形の違う商品を店舗ごとに台車へ積み込む作業で、商品の組み合わせが出荷のたびに変わるため、自動化が難しいとされてきました。
ロボットは出荷の注文に合わせて、まず積み付けの計画をシミュレーションし、効率のよい配置を計算します。
実際に積むときは、カメラで商品の位置や積み上がりの状態を確かめながら作業し、途中で荷崩れや位置ずれが起きても、動きを調整して作業を続けます。
拠点全体では、ロボットアームや無人搬送車（AGV）などの設備と、作業者への指示を一つのシステムでまとめて管理しています。
イオンは、常温商品の入荷から出荷までの作業の8割を自動化することを目指しています。
山善 × INSOL-HIGH：ヒューマノイドと搬送ロボットの連携
引用：https://kyodonewsprwire.jp/release/202511269848
機械商社の山善は、INSOL-HIGHと組んで、ヒューマノイドを倉庫や工場に導入する取り組みを進めています。
2025年12月の国際ロボット展では、ヒューマノイドが箱の中の商品を取り出し、自律搬送ロボット（AMR）に載せたケースへ移し替え、倉庫の管理システムが2種類のロボットに指示を出して作業をつなぐ様子を実演しました。
ヒューマノイドの強みは、人の形をしているため、人向けにつくられた棚や作業台をそのまま使えることです。
大規模な設備改修をせずに、いま人が行っている作業を自動化できる点を打ち出しています。
ロボットの学習に使うデータを集めるプロジェクトにも参画し、2026年度内のヒューマノイドの社会実装を目指しています。
メイキコウ：かご台車からの荷降ろしを自動化
引用：https://www.logi-today.com/996824
新東工業のグループ会社メイキコウは2026年9月、かご台車から種類の違う荷物を自動で取り出すシステム「RRS ロボテック レトリーブ システム」を開発したと発表しました。
かご台車には、飲料ケースや段ボールなど、形や大きさの違う荷物がまとめて積まれています。
システムはカメラとAIで台車の中の荷物の形や位置を捉え、ロボットがどこから近づき、どうつかむかを判断します。
荷物に合わせて2種類の吸着式のつかみ具を自動で使い分け、最大30kgの荷物を取り出してコンベヤーへ運びます。
かご台車からの荷降ろしは、身体への負担が大きい作業の一つです。
こうした作業をロボットに任せることで、省人化とあわせて、作業者の負担を減らすことを狙っています。
フィジカルAI事例(3)建設
建設現場でフィジカルAIが期待される作業
建設現場は、工事の進み具合で環境が毎日のように変わるため、ロボットの導入が特に難しい現場でした。
日本の建設業では熟練技能者の高齢化も進んでおり、人手不足と技能継承の両方への対応が求められています。
巡回：現場を見回り、工事の進み具合や危険箇所を確認する
資材の加工・組立：鉄筋や内装材を図面に合わせて加工し、組み立てる
建設機械の自動運転：熟練オペレーターの判断をAIが担い、重機を動かす
建設分野のデータ活用はこちら↓
※関連記事：【2025年最新版】CIMとは何か｜BIMとの違い・導入手順・最新事例まで徹底解説
清水建設 × MESH：鉄筋の加工・組立をロボットで自動化
引用：https://www.shimz.co.jp/company/about/news-release/2026/2026020.html
清水建設は2026年6月、スイス連邦工科大学チューリッヒ校発のスタートアップ・MESH AGに出資し、鉄筋工事にフィジカルAIを導入すると発表しました。
MESHのソフトウェアは、ロボットアームと連携して、鉄筋の加工・運搬・組立・結束・溶接といった一連の作業を自動化します。
図面を読み取ってロボットの動きをつくるだけでなく、カメラやセンサーで鉄筋の配置や種類、形を認識し、組み立てる順番やつかむ位置、結束する場所を最適化します。
置いた鉄筋のずれも作業中に見つけて補正しながら、正確に組み立てられます。
さまざまなメーカーのロボットと組み合わせられる点も特長です。
清水建設は今後、梁や柱、基礎など、これまで人の手で行っていた鉄筋作業を代替するシステムを開発し、自社の現場で実証を進める計画です。
なお、清水建設はヒューマノイドによる現場巡回の実証も進めています。
詳しくは基礎編の記事で紹介しています。こちら→【基礎から解説】生成AIとどう違う？ フィジカルAIの仕組みから活用事例4選、最前線まで
竹中工務店 × 爽美：職人の手書き図からボードを自動加工
引用：https://www.takenaka.co.jp/news/2026/06/06/
竹中工務店と爽美は2026年6月、内装の仕上げに使うボード材を自動で切断するロボット「i-Bow2」向けに、生成AIを組み込んだシステムを開発したと発表しました。
職人がボードの加工のために描いた手書き図をスマートフォンで撮影するだけで、AIが加工用のCADデータに自動で変換します。
そのデータがロボットの動きに置き換えられ、ボード材が加工されます。
これまでは、職人がタブレットで専用のCADを操作して加工の指示をつくる必要があり、操作に慣れるまでの負担が普及の課題でした。
AIは、職人の間で使われてきた独特の手書きの表し方を踏まえて読み取るよう設計されています。
このシステムは2025年9月に関東の現場で初めて使われました。
2027年6月からは、大規模な現場に数十台のロボットを並べた加工ステーションを展開する計画です。
大成建設：AIによるシールドマシンの自動運転
引用：https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2026/260708_11087.html
大成建設は2026年7月、機械学習AIを使ってシールドマシンを自動運転する技術を開発したと発表しました。
シールドマシンは、地中を掘り進めながらトンネルの壁をつくる大型の機械です。
国土交通省九州地方整備局が発注した「鹿児島東西道路シールド工事」で実証を行い、熟練オペレーターに頼らずに、掘り進む方向を高い精度で制御し、安定して掘り進められることを確かめました。
シールドマシンの運転は、地盤の状態を読みながら細かく操作を調整する、経験がものをいう作業です。
熟練者の判断をAIが担うことで、技能継承と人手不足の両方に応える取り組みといえます。
フィジカルAI事例(4)小売
小売店舗でフィジカルAIが期待される作業
店舗は商品の種類が多く、時間帯によって状況が大きく変わる現場です。
深夜帯の人手確保が難しいコンビニなどを中心に、店舗業務の一部をロボットに任せる取り組みが始まっています。
品出し：バックヤードから商品を運び、売場の棚に補充する
見回り・清掃：欠品や陳列の乱れを見つけ、営業中の店内を清掃する
セブン-イレブン × テレイグジスタンス：店舗で働くヒューマノイドの開発
引用：https://www.sej.co.jp/company/news_release/news/2025/202509091100.html
セブン-イレブンは2025年9月から、東京都荒川区の店舗で、ソフトドリンクや酒売場の品出しをロボットがサポートする実証を行っています。
さらに、テレイグジスタンスと共同で、生成AIを活用した小売業向けのヒューマノイド「Astra」の開発を進めています。
特にレジカウンターの中で頻繁に行う作業の自動化を目指しており、2029年中の店舗導入を目標としています。
ロボットが定型的な作業を担うことで、従業員は接客や売場づくりなど、人にしかできない仕事に集中できるようになります。
フィジカルAI事例(5)介護
介護施設でフィジカルAIが期待される作業
介護は、日本で特に人手不足が深刻な業界の一つです。
洗濯や配膳などの周辺業務をロボットが担うことで、職員が利用者と向き合う時間を増やすことが期待されています。
洗濯・片付け：洗濯物の処理や、食事後の下膳を行う
備品の補充：施設内の消耗品を必要な場所へ運び、補充する
Enactic：介護施設の周辺業務を担う人型ロボット
引用：https://www.koureisha-jutaku.com/20260409/
介護向けのフィジカルAIを開発するEnacticは2026年3月、全国80以上の介護事業者と、人型の介護助手ロボット「Ena（イーナ）」の開発協力に関する基本合意を結んだと発表しました。
Enaは、洗濯や下膳、備品の補充といった、介護の周辺業務を担うことを想定したロボットです。
現在は遠隔操作による作業を中心に開発を進めており、2026年夏から介護施設での実証を始め、段階的に自動化へと移行していく計画です。
開発では、施設のスタッフから負担の大きい作業を聞き取り、エンジニアが通路の幅や段差、収納の位置といった施設の環境を調べたうえで、ロボットの設計に反映しています。
フィジカルAI導入時の課題と対策
ここまで紹介したように、フィジカルAIは多くの現場で動き始めていますが、まだ発展途上の技術です。
導入を検討する際に押さえておきたいポイントを整理します。
目的と代替したい作業を絞り込む
ロボットは種類が多く、得意なこともそれぞれ異なります。
機能が多いほどロボットは高価になるため、まずは人手が足りない作業、危険な作業、技能継承が急がれる作業など、自社の課題を洗い出し、任せたい作業を絞り込むことが重要です。
ロボット本体に加えて、システム連携やデータの準備、保守にも費用がかかります。
品質の安定や事故リスクの低下など、数字にしにくい効果も含めて判断しましょう。
安全を確保する仕組みをつくる
人の近くでロボットが自ら判断して動く以上、想定外の動きをしたときに止める仕組みなど、安全の確保は欠かせません。
人とロボットの作業エリアの分け方や、異常時の対応手順も、導入前に決めておく必要があります。
現場のデータを集め、整えておく
フィジカルAIの精度は、学習に使うデータに左右されます。
現場のデータをどう集め、管理するかは、導入前から準備しておきたいポイントです。
いきなり現場全体に導入するのではなく、まずは一つの作業で小さく試し、効果を確かめながら広げていくのが現実的です。
作業のデジタル化やデータの蓄積といったこれまでのDXの積み重ねが、そのままフィジカルAIを活かす土台になります。
現場を仮想空間に再現する「デジタルツイン」についてはこちら↓
※関連記事：デジタルツイン事例11選｜製造業・物流・都市開発・医療での国内外の活用と効果
現場のデータを手軽に集める方法の一つとして、3Dスキャンもおすすめです↓
※関連記事：スマホやタブレットの3Dスキャンアプリを解説｜iPad/iPhone/Androidや産業専用3Dスキャナーを幅広く紹介
まとめ
本記事では、製造業・工場、物流、建設、小売、介護の5業界から、日本企業の最新のフィジカルAI事例を紹介しました。
言葉の指示で作業手順を組み立てるロボットや、出荷ごとに変わる積み付けをこなすロボットなど、これまで人に頼るしかなかった作業にも自動化の可能性が広がっています。
多くの取り組みはまだ実証の段階ですが、すでに工場や物流拠点で稼働を始めた事例も出てきました。
まずは自社の現場のどこに課題があるのかを見直すところから、フィジカルAIの活用を考えてみてはいかがでしょうか。
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私たちForgersは、フィジカルAIの導入支援をしています。
NTTドコモ、アイシン、ニトリ、NTT東日本などのXR開発や、大手メーカーの「フィジカルAI導入」「工場のデジタルツイン化」支援などの実績があります。
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