投資力では競争ができない。日本の成功の道は……
人手不足が深刻化している日本にとって、AIの活用は避けては通れない。切迫感のある課題だ。フィジカルAIを導入する大きな理由があるという点では、必然的に開発や実装が進められてもおかしくはない。しかし、米国と中国は人的リソースとコストのかけ方が違う。2ヵ国の投資パワーは圧倒的だ。
「この状況下で日本が進むべき道は“運用”ではないでしょうか。米国と中国の開発スピードが速いため、その流れにうまく乗りながら最先端の技術を取り入れつつ、ものづくりの技術をインストールしていくことが日本に合ったやり方だと思います」（石本氏）
つまり、技術の開発ではなく、現場への適用を極めるということ。そして、そのノウハウを海外へ輸出することで、フィジカルAIにおける日本のポジションを確立していく考え方だ。
たとえば、日本は製造現場のみならずコンビニエンスストアに至るまで、高い効率性と生産性で現場を運用する力に長けている。これは一つの文化といってもいい。この運用力こそが日本の強みであり、フィジカルAIの現場適用においても十分に活かせる武器となる。
「長い視点で未来像を描くと、ロボットに技術が伝承される時代がくるかもしれません。そうなると、伝達できるノウハウを保有している企業が非常に強いです。そういう意味で、日本の文化は有利に働くと考えられます」（石本氏）
ロボットが職人の動きを真似するなど、実際の生産工程にフィジカルAIを紐づけていけるかが鍵となる。
中国ではデータ収集のための工場も しかし重要なのは“質”
その実現には、職人がもつ暗黙知が不可欠。そもそも日本では、フィジカルAIの台頭にかかわらず、ベテランの技術継承は喫緊の課題だ。しかし、人間の感覚や経験値から得られた判断力はなかなか言語化できないもの。暗黙知の回収は容易ではない。現状、燈では製造現場に入り、職人の作業を映像化して分析するなど、地道にデータ収集をつづけている。
「中国では、データを収集するためだけの工場を用意するケースもあります。一つの工場に同じ作業をする人を集めたり、そのためだけに人を雇ったりしているのです。しかし、重要なのはデータの質。日本の匠といわれるような人たちにしかできない動きがあります。そのデータを集めなければなりません」（米田氏）
仮に10年後、ノウハウをもっている職人が引退した場合、ヒューマノイドに正しく指示を出せる人がいなくなるかもしれない。タイムリミットに対してどれだけ技術とデータの整備を進められるか、そのせめぎ合いだという。
「中国・韓国・台湾と、製造業が盛んなアジアの国々もフィジカルAIに投資はしています。他国との競争に負けてしまわないために、全力でこの波に乗らなければならないと思っています」（米田氏）
