フィジカルAI導入の可否はこう決める｜「見える・迷わない・動かせる」で判断する工場実装術

この記事の対象になる方

この記事は、すべてのFA業界に従事する技術者の方、そして「自動化したいけど人を減らすにはどうすればいいのか分からない」経営者の方向けに、筆者の独断と偏見も混ぜつつ「フィジカルAI」について書きます。

正直に言います。
自動化・電子化って、やってるとできる気がしてくるんですよね。しかも一度うまくいくと、さらに気が大きくなる。で、気づいたら現場が「詰み」そうな案件に突入していた…というのは、FAあるあるだと思います（私はあります）。
だからこそ今回は「夢を語りつつ、地に足をつける」記事にします。明るくいきましょう😊

はじめに：フィジカルAIは「魔法」じゃない。でも「武器」にはなる

フィジカルAIは、うまく当たると「現場の景色が変わる」類の技術です。
一方で、当たらないと「高い置物」が爆誕します。しかも置物はだいたい、現場の通路を狭くします（これもあるある）。おまけに使われていないのに減価償却だけしているなんていう、、、「どっかで見たような・・・」って言うあなた！！気が合いますね。

なので最初に結論を言うと、フィジカルAI導入の可否は「技術の流行」ではなく、次の3つで判断すると失敗しにくいです。

• 「見える」：AIが対象物を安定して認識できるか
• 「迷わない」：判断ロジックが揺れない環境を作れるか
• 「動かせる」：ハード（ロボット・搬送・ハンド）が再現性よく実行できるか

この3つが揃う工程から入れる。これが「勝ち筋」です。

フィジカルAIの定義（この記事での扱い）

ここでいうフィジカルAIは、次の状態を指します。

つまり超ざっくり言うと、

これです。

もう少し砕くと、フィジカルAIはだいたい次の流れで動きます。

1. センサー（カメラ、3D、など）で「見て」
2. AIが「これが対象だ」と決めて
3. どう動くか「計画して」
4. ロボットや搬送が「動く」

この一連が安定して回る工程が「導入しやすい工程」です。

まずは「導入しやすい工程」から考える

判断を下すうえで、最初に考えるべきは「どの工程なら入りやすいか」です。
おすすめは、いきなり最難関に突っ込まないこと。最初の一歩は、成功しやすいところからが良いです。

導入を考えやすい工程（例）

• 人で仕分けされた箱からピッキングしている
• 人が搬送している（台車、箱、パレットなど）

逆に難しいと判断しやすい工程（例）

• 細かい部品を取り付けている（微細組付け、姿勢合わせ、嵌合、締結など）

ここからは「なぜそうなるのか」を、現場の言葉で説明します。

なぜピッキング工程が対象になりやすいのか

「人間が判断しやすいものは、AIも判断しやすい」

これがかなり本質です。

AIも「目」が必要です。その目の多くは、カメラ（2D）や3Dセンサーが代用します。細かく言えば、RGBカメラなのか、深度カメラなのか、レーザーなのか…いろいろありますが、この記事では深追いしません。

ここで想像してみてください。
あなたが箱の中を見て、「あれ？これ何だ？」ってなる瞬間、ありませんか？

• 光が反射して見えない
• 色が背景と同化している
• 袋がくしゃっとなって形が分からない
• 部品が重なって輪郭が消えている

この「人間でも迷う瞬間」は、AIもだいたい迷います。
だから導入を成功させたいなら、次の発想が重要です。

これができる工程は、導入が一気に簡単になります。

仕分け済み箱か、未仕分け箱かで難易度が激変する

ピッキングといっても、難易度は2種類あります。

• A：すでに仕分けされた複数の箱から取る（部品が箱ごとに分かれている）
• B：仕分けされていない箱（混載）から対象部品を見つけて取る

当然、Bのほうが難しいです。人でも難しいですよね。
つまりフィジカルAI導入を判断するときは、工程だけでなく、前工程（仕分け・整流）まで含めて考える必要があります。

ここで言いたいことはこれです。

「仕分けされた箱を用意できるか」も、導入検討に入れてください

現場によっては「仕分けが手間だからAIにやらせたい！」となりがちですが、そこをいきなりAIに任せると、たいてい難易度が跳ねます。
最初は「人が仕分け → AIが取る」から入り、うまく回ったら「仕分けの自動化」へ進む。これが堅いです。

搬送が入りやすい理由：対象物が「分かりやすい」と勝てる

搬送も同じです。搬送される対象物が「見分けのつきやすい箱・台車・パレット」なら、導入しやすいです。

逆に難しくなるのはこんなケースです。

• 台車が現場ごとにバラバラ（車輪の癖も違う）
• 荷姿が毎回違う（はみ出し、傾き、ラップの反射）
• 通路に「いつも何か置いてある」（障害物の常連がいる）

搬送系は、AIの性能以上に「現場の運用ルール」が成功を左右します。
フィジカルAIの判断は、技術だけじゃなく「現場の整頓・標準化」まで込みで評価すると精度が上がります。

逆に難しい工程：細かい部品の取り付けが一気に難しくなる理由

微細組付けが難しい理由は、単に「部品が小さいから」ではありません。難しさの正体はこれです。

• 認識：小さい・反射する・向きがシビア・重なりやすい
• 判断：許容公差が厳しい（ちょいズレが不良）
• 動作：力加減や姿勢合わせが必要（接触すると即アウト）
• 品質：不良流出が許されない（100点を求められがち）

要するに「見える・迷わない・動かせる」の全部が高難度になります。
なので、いきなりここを狙うより、まずは工程の中で「一番単純で、戻しが効く部分」から入るのが現実的です。

たとえば同じ「組付け」でも、

• 部品の供給整流だけ
• 箱出しだけ
• 梱包だけ
• 目視検査の補助だけ
  など、部分最適で勝ちやすい場所があることも多いです。

判断フレーム：「見える・迷わない・動かせる」で点数を付ける

ここからが本題です。
フィジカルAIを実装できるかどうかは、次の3つに分解して、ざっくり点数（○△×）を付けると判断が速くなります。

1）「見える」：AIが対象を安定して認識できるか

チェック例

• 対象物の輪郭がはっきりしているか（反射しない／背景と同化しない）
• 照明条件が安定しているか（影が強すぎない／逆光がない）
• 置かれ方が“ある程度”揃っているか（完全ランダムは厳しい）

ここが×なら、まず現場側の工夫（照明、背景、整流、治具）で○に寄せられるかを考えます。

2）「迷わない」：判断が揺れない条件を作れるか

チェック例

• 判定ルールが明確か（OK/NGの境界が言語化できる）
• 例外処理が定義できるか（分からないときに止まる／人に渡す）
• 工程のばらつきが“許容範囲”に収まっているか

フィジカルAI導入でよくある事故は「AIに100点を求める」ことです。
現場の落としどころとしては、

「分からないときに、分からないと言える設計」

これがめちゃくちゃ強いです。全部をAIに決めさせない。逃げ道を作る。これが安定のコツです。

3）「動かせる」：ハードが再現性よく実行できるか

チェック例

• ハンドで掴める形状か（吸着できる／把持できる）
• 設置・固定のばらつきが少ないか（位置が毎回ズレない）
• 安全柵・協働・速度など、運用制約の中で回せるか

AIが100点でも、ハードが70点だと、工程全体は70点になります。
つまり「ソフトだけ」では勝てません。フィジカルAIは「ハンドと治具が主役」になることが多いです。

PoCは「試験」じゃない。「運用の予行演習」です

「まずはPoCをしてみる」
これは大賛成です。ですがPoCで大事なのは、実験を「実戦に寄せる」ことです。

PoCで試したいこと（明るく言うと「地獄ポイントの先回り」）

• 仕分けの箱にいろんなものを入れても取ってこれるか？
• どんな台車でも判定して運べるか？
• 光が変わったらどうなる？（朝夕、蛍光灯、影）
• 部品が重なったら？袋が反射したら？ラベルが剥がれたら？
• 分からないときに止まれるか？人に渡せるか？

最初から完璧を目指さず、まずは「スモールスタート」で“現実の揺れ”を吸いましょう。
PDCAを回して、工程側を整える（仕分け、整流、照明、標準化）と、AIの正解率がグッと上がることは多いです。

「今までのものを変えて導入できるか？」を必ず考える

よくある話です。

「現状を一切変えずにフィジカルAIを入れたい」

理想としては分かります。現場は忙しいし、止めたくない。
でも、フィジカルAIは「現場がAIに寄る」ことで成功確率が跳ねます。

たとえば、

• 箱を統一する
• 置き方を揃える
• ラベル位置を決める
• 反射する袋をやめる（またはマット化）
• 通路に物を置かない運用にする

こういう“地味な改善”が、実は一番効きます。

そしてここで、筆者の偏見を言います。

「日本企業は「変える」が苦手な場合が多い」

過剰品質が誰かを幸せにするケースもありますが、全員を疲れさせるケースもあります。
もしあなたが経営者なら、「本当にかかっている工数」を把握するのが大事です。
その過剰品質を維持するために、大量の工数やメンテナンス費をかけている可能性があります。

「変えないコスト」は、目に見えにくい。
だからこそ、導入検討では「工程を変える選択肢」も同時にテーブルに乗せてください。

AIに満点を求めない（ここ、超重要）

次に大事なことは、「AIに満点を求めない」ことです。

AIは統計と学習の世界なので、基本的に100%ではありません。
だから目指すべき基準は、これです。

「今やっている人より精度が高い」または「人の工数を確実に減らす」

もし「100%じゃないとダメ」なら、最初からAIを主役にしない方が良い場合もあります。
その場合は、

• ルールベースの判定システム
• あらかじめ決められた動作をする専用機（治具でガチガチに固める自動機）
  こういう方向が向いています。

フィジカルAIは万能ではなく、「適材適所」で光ります。

最後に：導入可否を一発で判断する「現場チェックリスト」

最後に、現場で使える簡易チェックを置いておきます。これで社内説明もしやすくなります。

フィジカルAI導入が「進めやすい」サイン

• 「対象物が見分けやすい」箱・台車・パレットで運用できる
• 「仕分け・整流・照明」など、工程側を少し変える余地がある
• 「分からない時は止める／人に渡す」運用が許される
• 「スモールスタート」できる範囲がある（PoC場所・期間・協力体制）

「難しいかも」のサイン（でも改善で勝てる可能性あり）

• 荷姿・置き方・型式がバラバラで、現場標準がない
• 微細組付けで「位置・姿勢・力加減」がシビア
• 不良流出ゼロ前提で、例外処理が許されない
• 現場が忙しすぎて「工程を変える余地がゼロ」

難しいサインが出ても、落ち込まなくて大丈夫です。
フィジカルAIは「工程設計」とセットで勝てる技術です。つまり、“改善の余地がある現場”ほど伸びしろがあります😊

まとめ：フィジカルAI導入の判断は「見える・迷わない・動かせる」

• フィジカルAIは「ソフトが判断し、ハードが実行する」仕組み
• 判断は「見える」「迷わない」「動かせる」の3点で分解すると迷わない
• ピッキングや搬送は入りやすい。微細組付けは一気に難しくなる
• PoCは「運用の予行演習」。現場の揺れを吸ってPDCAで勝ち筋を作る
• 「AIに満点を求めない」。必要ならルールベースや専用機も選択肢に入れる

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本記事は学習目的の情報提供です。実際の電気工事・設計・配線・機器選定・部材選定・改造は、法令・社内基準に従い、有資格者および責任者の管理下で実施してください。現場条件により最適解は変わるため、必ずメーカー仕様書・設計基準・安全規程・JISを確認のうえ判断してください。