ロボットと“物理AI”の覇権争い【日本・米国・中国・・世界で巻き起こる機械知能競争】

近未来を形作る「自律型ロボット」の競争が、世界規模で激化しています。日本では SoftBank Group がスイスの ABB Ltd. のロボット部門を買収し、“物理AI（Physical AI）” を掲げてロボット×AIに投資を加速しているのです。Reuters+2Tech.eu+2 一方、米国では Tesla, Inc. の Elon Musk 氏が「自社価値の80％はヒューマノイドロボット『Optimus』が担うだろう」と宣言。フォーチュン また、NVIDIA Corporation は、台湾の Hon Hai Precision Industry Co., Ltd. （Foxconn）などと協業し、産業用ロボットからヒューマノイドまでをカバーする「物理AI」領域で存在感を高めています。NVIDIA+1 日本はかつてロボット技術で先行していたものの、サービスロボットの代表格であった Pepper の販売中止などに象徴されるように、現在は国際競争に後れを感じる声もあります。世界の競争地図が塗り替えられつつある中、ロボット×AIのどの流れが勝利を掴むのか、産業・技術・政策の観点から整理する必要があるのです。本稿では、①日本の動き、②米国・グローバルの動き、③日本が取り得る戦略の３章で論じます。

① 日本の動き：SBGによるABB買収と“物理AI”戦略

日本が再びロボット分野で先手を取るべく、SoftBank GroupによるABBロボット部門の買収が大きな転機となります。ただし、ハード技術の蓄積がある一方で、AI・ソフト・国際展開の面では課題が残ります。

1-1 取引の概要

日本のSoftBank Groupは、スイスのABB社が保有するロボット部門（ABB Robotics）を買収することで合意しました。取得金額は約 USD 5.375〜5.4 billion（約54億ドル）で、2026年中後半のクロージングを予定しています。ソフトバンクグループ株式会社+1
ABB社は当初、この部門をスピンオフして別上場する計画を持っていましたが、その方針を撤回し売却へと切り替えました。WebDisclosure+1
また、ABB Roboticsは2024年時点で、売上高約 USD 2.3 billion（ABBグループ全体の約7％）を占め、社員数は約7,000人でした。Constellation Research Inc.+1

1-2 “物理AI”への位置付け

この買収は単にロボットハードを取得するだけでなく、SoftBankが掲げる「物理AI（Physical AI）」戦略の一環として位置づけられています。CEOの孫正義氏は「ロボットとAIを融合し、人工超知能（ASI）に向けた物理的な軸を構築する」と述べています。Constellation Research Inc.+1
ABB Roboticsが持つ機械視覚・ロボット制御技術（例：OmniCore EyeMotionなど）も、AI制御付きロボットの実現に向けて重要な資産となります。vision-systems.com
つまり、ハード（機体）＋ソフト（AI）＋データ（学習基盤）という三位一体のプラットフォームを、世界に先駆けて統合する可能性が生まれています。

1-3 日本における課題と可能性

日本には、産業用ロボット・制御機器・精密機械というハード技術の蓄積があります。これを活かして次世代ロボット分野で再びリードを取りうる土台があります。
しかしながら、AI・データ基盤・クラウドとの連携、量産コスト低下、国際販売網の構築においては、米国・台湾・中国勢に遅れをとりつつあるという指摘もあります。サービスロボットの代表例であるPepperが販売終了を迎えたことも、「世界との差を感じる」ひとつの象徴と言えます。
このため、AI基盤・国際展開・制度整備（安全、倫理、認証）・人材育成など、複合的な改革が求められています。
さらに、今回のABB買収を契機として、製造だけでなく物流・介護・生活支援といったサービスロボット領域を日本が本格的に攻める機会ともなりえます。

② 米国・グローバルの動き：テスラ、NVIDIAらの攻勢

米国を中心に、ヒューマノイド型ロボットや「物理AI」プラットフォームの開発競争が激化しています。特にテスラのヒューマノイド構想、NVIDIAのAIモデル＋ロボット制御プラットフォームなどが先鋭化しており、世界の競争構図を塗り替えつつあるのです。

2-1 テスラ：ヒューマノイド「Optimus」が会社の価値の軸に

テスラ社CEOのイーロン・マスク氏は、「将来的に自社の価値の約80％をヒューマノイドロボット『Optimus』が担う」との見通しを表明しています。Axios+1
具体的には、1台あたり2万～2.5万ドル（約300万円〜380万円）という低価格化を実現し、2040年までに100億台規模が稼働する未来像を描いています。フォール
これは、単に車を作る企業から、ロボット＋AIを軸に社会インフラを変革する企業への転換を意味しており、労働・物流・サービス産業など幅広い領域への応用が想定されています。

2-2 NVIDIA：物理AIプラットフォームの構築

NVIDIA 社は、ロボットの知能化・自律化を支える「物理AI」領域で大きな動きを見せています。具体的には、産業用アーム、移動ロボット、ヒューマノイドに対し、Vision-Language-Actionモデルやシミュレーション基盤（例：Omniverse）を提供し、ハード＋AI＋データの統合を目指しています。
さらに、台湾のHon Hai（Foxconn）との協業も展開しており、製造・量産の現場からの知見も取り込もうとしています。
このようなプラットフォーム型アプローチは、単独企業の“機体”製造から“エコシステム”支配へと競争の軸を変えています。

2-3 グローバル競争構図と技術トレンド

このように、世界のロボット競争は「機械を作る」フェーズから「機械が自ら学び、判断し、行動する」フェーズへと進化しています。単体のロボットではなく、学習モデル、クラウド・エッジ連携、データ収集・フィードバックループまで含めた統合戦略こそが勝者を決める鍵です。

③ 日本が取るべき戦略と展望

日本は産業ロボット分野で持つ強みを活かしつつ、AI・データ・国際展開・制度整備という「ソフト／インフラ」面での改革を急ぐべきである。ハード×ソフト×データの統合を通じて、世界競争で再び優位に立つ可能性がある。

3-1 強みを活かす機会

日本には、長年にわたり産業用ロボットや精密制御機器、サービスロボットの実験・事例という豊富な蓄積があります。これを土台として、次世代ロボット――特に自律判断・行動可能な“知能ロボット”へと転換できるポテンシャルがあります。
加えて、少子高齢化・人手不足といった日本特有の社会課題に対し、ロボット導入の必要性が高まっているため、先行導入・実証実験のフィールドとしても優位です。

3-2 克服すべき課題

ただし、以下のような課題も顕在化しています：

• AI・ソフトウェア・データ基盤において、米国／台湾／中国勢との差が開いている。

• ロボット量産・コスト低減、世界販売網の構築・サービス展開において遅れが目立つ。

• 規制・安全・倫理・標準化・認証という制度面でのグローバル準拠力が弱い。

• 人材育成・研究開発資金・産学官の協働といった体制構築にも改善の余地がある。

3-3 戦略的フォーカスと実践策

日本が取るべき戦略として、以下の実践策が考えられます：

• ハードウェア＋ソフトウェア統合型ロボット開発：日本メーカーが得意とする機体設計・制御技術を、AI・学習制御と統合して“知能ロボット”モデルを構築。

• 国際連携／プラットフォーム参画：例えば日本企業が米国・台湾の物理AIプラットフォーム（例：NVIDIA）やデータ基盤に参加し、グローバル展開を視野に入れる。

• サービス応用・市場先行獲得：介護、物流、製造という日本の現実課題を活かし、人型・移動型ロボットを早期実装。国内実証からグローバル展開へ。

• 制度・標準化・倫理ガイドラインの整備：安全性・運用基準を世界に先駆けて策定し、国産ロボットの信頼性を高めることで国際競争力を強める。

• 人材育成・産学官連携強化：ロボット＋AI分野の人材育成を加速し、大学・研究機関・企業が共同研究・実用化を進める。

全体まとめ

世界のロボット×AI競争は、「物理AI」という新たなフェーズに突入しています。日本・米国・台湾／中国の三極がそれぞれ異なる強みで仕掛けを行っており、日本はハード技術の蓄積という強みを持つ一方で、AI・データ・国際展開といった“ソフトインフラ”の面で遅れを感じる局面にあります。今回のSoftBank GroupによるABB Robotics買収に象徴されるように、ロボット＋AIの統合を主導しようという動きが加速しています。日本としては、ハードウェア・ソフトウェア・データ基盤・制度整備の四軸を戦略的に強化し、ロボット産業の再構築に挑むべき時です。ヒューマノイドロボットや自律判断エージェントを含む次世代ロボットが、製造業・サービス産業・日常生活のあらゆる場面を塗り替える時代は既に動き始めています。今こそ、日本が世界の先端を取り戻すためのロードマップを描く時と言えるでしょう。