（2026年3月26日付、ドイツ工学アカデミー（acatech）の標記発表の概要は以下のとおり）

インダストリ4.0研究評議会の発行する「インダストリ4.0研究概要」第３版は、産業界におけるフィジカルAIの可能性を取り上げている。生産システムとプロセスを仮想的に表現するデジタルツインの活用により、フィジカルAIは自律的な設備への移行の道を開く。実世界とデジタル世界の間の継続的な情報交換により、生産はより柔軟でエネルギー効率が高く、強靭なものとなる。報告書はユースケースを通じて、フィジカルAIが産業界でどのように有意義に導入できるかを示すとともに、現在の技術と活用の状況、研究・開発に関する未解決の課題に焦点を当てている。

フィジカルAIとは、実世界とかかわるサイバー・フィジカルシステムにおけるAIの活用を意味する。フィジカルAIは周辺状況や他システムのデータを把握、AIを用いて評価し、自ら行動を導き出して実行する。決定的に重要なのは、機械、設備、プロセスを仮想的に再現するデジタルツインとの連携である。これによりフィジカルAIシステムは、継続的なデータの流れを通じてシミュレーションと現実を結びつけることができる。

現時点では、物理システムへのAIの取り込みはなお研究段階にある。事例として示されたユースケースでは、あるプロセス設備においてデジタルツインとエージェントAIがどのように協働できるかを紹介している。設備からのリアルタイムデータに基づいてシミュレーションを行い最適な戦略を算定し、エージェントAIの助けにより設備の制御を最適化する。デジタルツインとエージェントAIの組み合わせにより、設備は運転のあり方について次第に自律的な判断を下せるようになる。

フィジカルAIが産業プロセスにおいて不可欠な一部となるためには、システムが信頼に値し、追跡可能で、人間中心のものになる必要がある。責任の所在も明確でなければならない。技術面の解決とともに、プロセスに関する標準と認証手続きが必要となる。

さらには人間と機械とのコミュニケーションも決定的に重要である。プロセスを熟知する人間がフィジカルAIシステムプロセス知識を与え、境界的な状況で判断を下し、AIを監視する。同時にAIは人間の専門知を学び、その判断を人間にとって理解できる形で示さなければならない。

シミュレーションと現実との違いは、インダストリ4.0におけるフィジカルAIシステムの課題である。研究室でよい成績を示すモデルは、実際の工場ではセンサーノイズ、材料の摩耗、障害、その他の動的な環境条件に直面する。ここでもデジタルツインが、実世界からの継続的なフィードバックをモデルに組み込み、その改善に貢献する。

フィジカルAIについては、データ品質、インターフェース、技術標準、さらには従業員の能力向上、中小企業がフィジカルAIにどうアクセスするかなど、さまざまな課題がある。これらについては本報告書を参照されたい。
https://www.acatech.de/wp-content/uploads/2026/03/Forschungsbeirat_Kurzformat_Industrie-4punkt0_Physical-AI_260324_WEB.pdf

[DW編集局]