AI 왜 피지컬 AI로 ‘일본이 이길 수 있는가’? ‘많은 재해’조차 무기가 되는 놀라운 이유

[お持て成し]

왜 피지컬 AI로 ‘일본이 이길 수 있는가’? ‘많은 재해’조차 무기가 되는 놀라운 이유 / 9월 25일(금) / 비즈니스+IT

현장에 잠든 숙련자의 판단과 지혜를 다른 현장에서도 활용할 수 있게 하려면 어떻게 해야 할까?

세계에서 주도권 경쟁이 시작된 피지컬 AI. 미중 기업들이 막대한 투자를 진행하는 가운데, 일본 기업이 승산이 있을까. 실은 그 핵심은 AI 자체의 성능이 아니라, 일본 제조 현장이 오랜 기간 쌓아온 ‘현장 구현력’에 있다. 숙련된 기술, 안전 기준, 설비 보전, 나아가 재해 대응력까지, 지금까지 당연하게 여겼던 것이 무기가 될 가능성이 있다. 그렇다면 일본에만 있는 '승리 전략'이란 무엇일까. 그 의외의 정체를 파헤친다.

※ 본 기사는 『피지컬 AI의 정체 「생성 AI의 다음」의 물결을 읽다』를 재구성한 것입니다.

◇ 암묵지를 데이터화하는 ‘3가지 방법’
　

일본 현장에는 말로 표현하기 어려운 기술이 많이 남아 있습니다. 부품의 미세한 걸림으로 이상을 감지하고, 소리 차이로 설비 상태를 파악하며, 작업대의 흐트러짐을 보고 다음에 발생할 불량을 예측한다. 신입에게는 보이지 않는 미세한 변화를 숙련자는 경험을 통해 포착합니다.

이러한 현장의 암묵지는 피지컬 AI 시대에 중요한 자산이 될 수 있습니다. 다만, 단순히 영상을 기록하는 것만으로는 판단 근거나 조절 조정, 실패를 방지하려는 의도까지 파악할 수 없습니다. 학습 자산으로 끌어올리기 위해서는, 숙련자가 그 절차를 선택한 이유, 놓치지 않은 어색함, 속도를 늦춘 상황, 작업을 중단한 판단까지 포함하여 기록할 필요가 있습니다.

암묵지를 데이터화하려면 세 가지 공략이 필요합니다.

첫 번째는 작업 자체를 분해하는 것입니다. 숙련자의 일련의 동작을 ‘인식’, ‘판단’, ‘동작’, ‘확인’, ‘수정’으로 구분하여, 어느 상황에서 어떤 판단이 이루어졌는지를 시각화합니다.

두 번째는 신체에 가까운 데이터를 수집하는 것입니다. 손끝 카메라, 힘 감지 센서, 시선, 관절 각도, 공구 상태, 대상 물체의 변형 등을 결합해 인간의 움직임은 물론 대상 물체의 변화까지 기록합니다.

세 번째는 실패와 수정 과정을 보관하는 것입니다. 성공 사례만 모아도 AI는 정상과 비정상의 경계를 학습할 수 없습니다. 어디서 실패했으며, 어떤 조건이면 복구할 수 있었을까. 인간은 무엇을 보고 '여기부터는 위험하다'고 판단했을까. 실패의 기록이야말로 현장과 AI 양쪽을 더 똑똑하게 만듭니다.

◇ 숙련자만이 아니라, 일본의 ‘진정한 강점’
　

하지만 이 시도는 각 기업이 고립된 채 진행하기엔 부담이 너무 큽니다. 교육 기관, 로봇 제조업체, 사용자 기업, 시스템 통합업체가 모이는 구현 환경이 필수적입니다.

정부 로드맵안에서 제시된 '티칭 커스터머'와 '목업 환경'은 바로 이 점에서 큰 효과를 발휘합니다. 공장, 물류, 소매, 요양, 방재, 가정 등을 모사한 환경에 사용자 기업이 진정한 과제인 작업을 가져와 제조사 및 연구자와 함께 데이터 수집, 평가, 개선을 반복한다. 그러한 공동 창조의 장이 없으면 현장의 암묵지는 기업별 단편적인 정보에 그대로 묻혀버리게 됩니다.

일본의 진정한 강점은 숙련자가 존재한다는 점에 그치지 않습니다. 숙련자와 설비, 품질 기준, 안전 기준, 유지보수 절차가 오랜 기간 긴밀하게 연결되어 있다는 점이 특징입니다. 이 연결고리를 모델, 작업 패키지, 교육 프로그램, 유지보수 서비스로 전환할 수 있느냐가 승부처가 됩니다.

한 가지 주의할 점은, 현장의 암묵지를 과도하게 신화화해도 승리 전략이 보이지 않는다는 것입니다. AI 분야에는 방대한 계산 자원과 데이터를 활용한 범용적 학습이, 인간이 정교하게 설계한 규칙이나 지식을 능가하는 사례가 반복되어 온 역사가 있습니다(주1).

注1：［論考］Rich Sutton, “The Bitter Lesson,” 2019년. 계산 자원과 대규모 데이터를 기반으로 한 범용 학습 방법이 인간의 수작업 설계를 장기적으로 능가하는 경향을 보인다고 제시한 유명한 에세이.

하지만 그럼에도 불구하고 현장 지식의 가치가 사라지는 것은 아닙니다. 현장의 지식은 AI로 통째로 이식하기 위한 소재가 아니라, ‘무엇을 측정하고, 무엇을 실패로 간주하며, 어디에서 정지시키고, 어떤 품질을 합격 기준으로 삼을 것인가’를 정의하는 평가 기준으로서 결정적인 가치를 계속 지닙니다.

◇ 피지컬 AI가 현장에 뿌리내리기 위한 ‘3가지 조건’
　

피지컬 AI는 로봇을 한 대씩 도입하는 것만으로는 현장에 뿌리내리기 어렵습니다. 단순히 기계를 가동하는 것만으로는 부족하며, 정지 방법, 복구 절차, 기록 보관, 책임 소재까지 포함한 운영 기반을 구축하는 것이 요구됩니다. ‘안전’, ‘표준화’, ‘데이터 관리’ 체계가 갖춰져야만 현장에서 지속적으로 사용할 수 있는 구현 기반을 구축할 수 있습니다.

우선 피할 수 없는 것이 ‘안전’ 확보입니다. 로봇이 사람이나 설비 가까이에서 작동하는 이상, AI 모델의 판단을 그대로 기체의 동작에 반영할 수는 없습니다. 이동 속도, 힘 조절, 작동 범위, 사람과의 거리, 비상 정지 조건 등을 항상 감시·제어하는 시스템이 필수적입니다.

또한 AI에 맡겨야 할 판단과 인간이 책임을 져야 할 판단을 구분해 둘 필요도 있습니다. 부품을 다시 조립하는 정도의 예외 처리라면 AI에 맡길 수 있을지도 모르지만, 설비를 정지시킬지 여부의 판단, 작업 구역에 진입한 후의 가동 재개 판단, 업데이트 모델의 본격 투입 등은 인간의 책임에서 분리할 수 없습니다.

게다가 ‘표준화’ 역시 빼놓을 수 없는 요소입니다. 기업, 기체, 현장마다 데이터 형식과 평가 방법이 제각각이라면, 한 현장에서의 성공을 다른 현장으로 확장할 수 없습니다. 작업 로그, 실패 원인, 타인의 개입 이력, 복구 절차, 안전 조건, 모델 업데이트 이력을 나중에 확인할 수 있는 형태로 남겨둘 필요가 있습니다.

표준화는 현장을 구속하기 위한 것이 아니라, 도입을 가속화하기 위한 공통 언어입니다. 로봇 제조업체, 사용자 기업, 유지보수 사업자, 보험회사, 인증기관이 동일한 정보를 바탕으로 판단할 수 있는 환경이 갖춰져야 비로소 피지컬 AI는 개별 기업별 대응에서 벗어나 큰 산업으로 확산되어 갈 것입니다.

◇ 일본 기업의 ‘경쟁력’이 될 수 있는 안전·평가 프레임워크
　

데이터 수집과 보관도 어디까지나 운영의 첫걸음에 불과합니다. 누가 취득하고, 누가 사용하며, 어떻게 가공해 어느 모델에 적용하고, 언제 삭제하는가. 데이터 이력부터 권리 관계, 익명 처리, 용도 제한, 보안에 이르기까지 엄격하게 관리할 필요가 있습니다.

로봇이 다루는 작업 데이터에는 설비 정보와 작업자의 움직임, 고객 정보, 경우에 따라 개인정보나 기밀 정보도 포함됩니다. 영상 및 음성을 다루는 경우, 개인정보 보호를 고려한 설계가 피할 수 없는 과제가 됩니다.

또한, 보안 대책과 데이터 관리는 표리가 한 몸인 주제입니다. 로봇이 정지한 조건, 재개를 허가한 인물, 모델 업데이트에 따른 동작 변화와 같은 정보는 안전 확보 기록일 뿐만 아니라, 다음 성능 향상에 활용할 수 있는 귀중한 데이터이기도 합니다.

정책 측면에서도 이러한 구현 기반 구축은 중요합니다. ‘AI 로보틱스 전략’에서는 AI 모델 단독에 그치지 않고, 신체 기능, 제어계, 지각계, 액추에이터, 센서를 통합한 플랫폼 구축 및 표준화·안전성 평가를 위한 방침이 제시되어 있습니다(주2).

주2: [정부·공공 자료] AI 로보틱스 관련 관계 부처 연락 회의 「AI 로보틱스 전략: 사회 구현을 가속화하고 거대한 시장을 개척한다」 2026년 3월 26일.

일본의 AISI(AI 세이프티 인스티튜트)와 영국의 AISI(AI 시큐리티 인스티튜트)를 비롯한 안전 평가 기관과의 협력, 그리고 안전, 보안, 프라이버시, 표준화에 대한 대응은 단순한 비용으로만 봐서는 안 될 것입니다. 이들은 시장 진입을 위한 필수 조건이며, 국내에서 확립한 안전·평가 체계가 국제 표준으로 구체화된다면 그것 자체가 일본 기업의 강력한 경쟁력이 될 것입니다.

인증 취득도 한 번 완료했다고 끝나는 것이 아닙니다. AI 모델이 업데이트되고 작업 범위가 확대되며 운영 환경이 변화할 때마다 재평가와 재검토가 필요합니다. 피지컬 AI에서는 장기간에 걸쳐 안전성과 품질을 유지하는 설계 철학이 중요하게 여겨집니다.

피지컬 AI 구현 기반을 구축하는 본질은 도입 전에 준비하는 서류나 절차에 그치지 않고, 도입 후에도 현장에서 로봇을 ‘멈추고’, ‘수정하고’, ‘배우고’, ‘계속 갱신하는’ 영구적인 토대를 다지는 데 있습니다.

◇ 일본이 강화해야 할 ‘현장 구현력’이란 무엇인가
　

로봇 도입 대수는 하나의 지표가 됩니다. 하지만 일본이 키워야 할 힘은 그 너머에 존재합니다.

피지컬 AI의 ‘현장 구현’은 기체를 설치하고 끝나는 것이 아닙니다. 업무를 분해하고, 최적의 신체를 선정하며, AI 모델을 연결하고, 안전 조건을 정하며, 가동 중지의 이유와 복구 절차를 데이터로 축적한다. 그만큼 갖추어져야 비로소 피지컬 AI가 현장의 실효적인 전력이 된다는 점은, 지금까지 말씀드린 바와 같습니다.

또한, 국내에서 축적된 품질 관리와 안전 기준, 유지보수 노하우, 현장의 암묵지가 기체 및 모델과는 별개의 경쟁력이 됩니다.

- 어느 공장에서 발생한 정지 트러블을 다른 공장에서 반복하지 않는다.
- 병원에서 얻은 이송 및 안전에 관한 지식을 요양 시설에 적용한다.
- 재해 대응을 통해 쌓은 원격 조작 및 복구 기술을 건설 및 인프라 유지보수로 확대한다.

이 모든 것이 하나의 현장에서 끝난다면 ‘현장 대응’입니다. 하지만 다른 고객, 다른 국가, 다른 산업에서도 활용할 수 있는 형태로 정비된다면 ‘산업’이 됩니다. 단순한 개별 대응과 규모가 큰 산업 사이에 결정적인 차이가 생기는 것입니다.

이 점에서 참고가 되는 것은 기업용 AI 분야에서 존재감을 키워가고 있는 FDE(Forward Deployed Engineer)(주3)의 움직임입니다.

注3：FDE…「Forward Deployed Engineer」の略. 고객 현장에 투입되어 데이터 연결, 권한, 감사, 출력 제어, 업무 구현을 진행하는 현장 파견형 엔지니어. 기업용 AI 도입 시 모델을 제공하는 것에 그치지 않고, 고객의 업무에 통합하는 단계까지 담당한다.

초기 고객을 대상으로는 담당자가 현장에 직접 투입되어 데이터 연동, 권한 관리, 감사, 출력 제어를 하나씩 구축해 나갑니다. 수고가 많이 들지만, 그 수고를 매번의 수탁 작업으로 끝내는 기업과 두 번째부터 사용할 수 있는 틀로 압축하는 기업은 몇 년 후에 큰 차이가 벌어집니다. 팔란티어(Palantir)(주4)가 FDE의 현장 경험을 자사 제품에 접목해 성장한 것처럼, 현장에서 겪은 고충을 제품으로 구현할 수 있는 기업이 늘어나고 있습니다(주5).

주4: Palantir… 미국의 데이터 분석 기업. 정부·기업을 위한 데이터 통합 기반을 제공하고, 고객이 데이터와 모델에 대한 지배권을 유지한 채 사용할 수 있는 ‘주권 환경’을 내세워 AI 주권 논쟁의 중심에 서 있다.

주5: [기업 자료·해설] Palantir Technologies 공식 사이트의 제품·채용 정보(palantir.com . 공표일 미기재. 2026년 6월 20일 열람. Forward Deployed Engineer(FDE)를 통한 기업용 AI 구현의 분업을 설명.

◇ ‘자연재해의 많음’이 강점이 되는 이유는 무엇일까
　

일본이 지향하는 ‘현장 구현 산업’도 FDE와 같은 길을 걷게 될 것입니다. 조명의 영향으로 가동이 중단되고, 선반 배치에 실패했으며, 야간 근무 시간대에 복구되지 못했다. 그 각각을 작업 패키지, 평가표, 유지보수 절차, 교육 메뉴로 전환한다. 즉, 사람이 고민하던 개별 조정을 다음 고객도 재현하고 활용할 수 있는 형태로 정리해 나가는 것입니다.

다만, 이를 일시적인 수탁 개발로 끝내서는 안 됩니다. 처음부터 두 번째 이후부터 공통화하기 위한 모듈로 설계해 두는 발상이 필수적입니다. 그 단계에 도달해야 비로소 개별 현장 대응을 산업으로 승화시킬 수 있습니다.

더욱이 피지컬 AI는 평상시의 효율화에 그치지 않고, 유사시 사회의 강인성(레질리언스) 향상으로도 직결됩니다.

지진, 폭우, 태풍, 토사재해는 물론, 사람이 접근하기 어려운 혹독한 지역을 기계가 점검해 주요 인프라의 이상을 조기에 감지하고 복구 절차를 기록해 다음 재해에 대비한다. 재해가 많은 일본에는 가동을 멈추지 않고 계속 운영하며, 설령 멈추더라도 신속히 재정비하는 운영 지식을 갈고닦는 현장이 존재합니다.

이 구현 모델은 전 세계적으로 자연재해가 증가하는 상황에서 일본이 가진 강력한 강점이 될 수 있습니다.

집필: Xinobi AI 공동 CEO 마부치 구니미

なぜフィジカルAIで「日本は勝てる」のか？「災害の多さ」すら武器になる驚きの理由 

なぜフィジカルAIで「日本は勝てる」のか？「災害の多さ」すら武器になる驚きの理由（ビジネ

なぜフィジカルAIで「日本は勝てる」のか？「災害の多さ」すら武器になる驚きの理由 / 9/25(金) 11:10配信 / ビジネス＋IT

現場に眠る熟練者の判断や知恵を、別の現場でも生かせる形に変えるには？

　世界で主導権争いが始まったフィジカルAI。米中の企業が巨額投資を進める中、日本企業に勝ち目はあるのか。実は、そのカギはAIそのものの性能ではなく、日本の製造現場が長年積み上げてきた「現場実装力」にある。熟練者の技、安全基準、設備保全、さらには災害への対応力まで、これまで当たり前だったものが武器に変わる可能性があるのだ。では、日本にしかない「勝ち筋」とは何なのか。その意外な正体をひも解く。

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※本記事は『フィジカルAIの正体 「生成AIの次」の波を読み解く』を再構成したものです。

暗黙知をデータ化する「3つの工夫」
　日本の現場には、言葉にしにくい技能が多く残されています。部品のわずかな引っかかりで異常を察知する、音の違いから設備の状態を読み取る、作業台の乱れを見て次に起きる不良を予測する。新人には見えない微細な変化を、熟練者は経験によって捉えています。

　このような現場の暗黙知は、フィジカルAI時代における重要な資産になり得ます。ただし、単に映像を記録するだけでは、判断の理由も、加減の調整も、失敗を回避した意図も把握できません。学習資産へと高めるには、熟練者がその手順を選んだ理由、見逃さなかった違和感、速度を落とした場面、作業を止めた判断までを含めて、記録する必要があります。

　暗黙知をデータ化するには、3つの工夫が必要です。

　1つ目は、作業自体の分解です。熟練者の一連の動きを「認識」「判断」「動作」「確認」「修正」に切り分け、どの場面でどのような判断が入ったのかを可視化します。

　2つ目は、身体に近いデータの取得です。手先カメラ、力覚センサー、視線、関節角、工具の状態、対象物の変形などを組み合わせ、人間の動きだけでなく対象物の変化まで記録します。

　3つ目は、失敗と修正のプロセスを保持することです。成功例だけを集めても、AIは正常と異常の境界を学習できません。どこで失敗し、どの条件ならリカバリーできたのか。人間は何を見て「ここから先は危険」と判断したのか。失敗の記録こそが、現場とAIの双方を賢くします。

熟練者だけじゃない、日本の「本当の強み」
　とはいえ、この取り組みは、各企業が孤立して進めるには負担が重すぎます。教育機関、ロボットメーカー、ユーザー企業、システムインテグレーターが集結する実装環境が必要不可欠です。

　政府のロードマップ案で示された「ティーチングカスタマー」や「モックアップ環境」は、まさにこの点で大きな効果を発揮します。工場、物流、小売、介護、防災、家庭などを模した環境に、ユーザー企業が真の課題である作業を持ち込み、メーカーや研究者とともにデータ収集、評価、改善を重ねる。そうした共創の場がなければ、現場の暗黙知は企業ごとの断片的な情報のまま埋もれてしまいます。

　日本の本当の強みは、熟練者が存在する点にとどまりません。熟練者と設備、品質基準、安全基準、保守手順が長年にわたって緊密に結びついている点にあります。この結びつきを、モデル、作業パッケージ、教育プログラム、保守サービスへと転換できるかどうかが勝負になります。

　1つ注意しておきたいのは、現場の暗黙知を過度に神話化しても勝ち筋は見えてこないということです。AIの世界には、膨大な計算資源とデータを用いた汎用的な学習が、人間が丁寧に設計したルールや知識を上回る事例が繰り返されてきた歴史があります（注1）。

注1：［論考］Rich Sutton, “The Bitter Lesson,” 2019年。計算資源と大規模データに基づく汎用学習手法が、人間による手作業の設計を長期的に上回る傾向を提示した著名なエッセイ。

　しかし、それでもなお、現場の知識の価値が失われるわけではありません。現場の知識はAIへ丸ごと移植するための素材ではなく、「何を測定し、何を失敗とみなし、どこで停止させ、どの品質をもって合格とするか」を定義する評価基準として、決定的な価値を持ち続けます。

フィジカルAIが現場に根付く「3つの条件」
　フィジカルAIは、ロボットを1台ずつ導入していくだけでは現場に根づきません。単に機械を動かすだけでは不十分であり、停止方法、復旧手順、記録の保持、責任の所在まで含めた運用の土台を構築することが求められます。「安全」「標準化」「データ管理」の体制がそろってはじめて、現場で継続的に使い続けられる実装基盤の構築が可能となります。

　まず避けて通れないのが「安全」の確保です。ロボットが人間や設備の近くで稼働する以上、AIモデルの判断をそのまま機体の動作へ流すわけにはいきません。移動速度、力加減、動作範囲、人間との距離、緊急停止条件などを常に監視・制御する仕組みが不可欠となります。

　また、AIに委ねるべき判断と、人間が責任を負うべき判断を区別しておく必要もあります。部品を取り直す程度の例外処理であればAIに任せられるかもしれませんが、設備を停止させる判断、作業区域への立ち入り後の稼働再開判断、更新モデルの本番投入などは、人間の責任と切り離せません。

　さらに「標準化」も欠かせない要素です。企業、機体、現場ごとにデータ形式や評価方法がバラバラでは、1つの現場での成功を別の現場へ横展開できません。作業ログ、失敗の理由、人の介入履歴、復旧手順、安全条件、モデルの更新履歴を、後から読める形で残しておく必要があります。

　標準化とは現場を縛るためのものではなく、導入を加速させるための共通言語です。ロボットメーカー、ユーザー企業、保守事業者、保険会社、認証機関が同じ情報をもとに判断できる環境が整ってはじめて、フィジカルAIは1社ごとの個別対応から脱却し、大きな産業として広がっていきます。

日本企業の「競争力」になり得る、安全・評価の枠組み
　データの取得・保存も、あくまで運用の第一歩に過ぎません。誰が取得し、誰が使い、どのように加工してどのモデルに適用し、いつ消去するのか。データ来歴から権利関係、匿名化処理、用途制限、セキュリティに至るまで、厳格に管理する必要があります。

　ロボットが扱う作業データには、設備情報や作業者の動き、顧客情報、場合によっては個人情報や機密情報も含まれます。映像や音声を扱うケースでは、プライバシーに配慮した設計が避けて通れない課題となります。

　加えて、安全対策とデータ管理は表裏一体のテーマです。ロボットが停止した条件、再開を許諾した人物、モデル更新に伴う動作変化といった情報は、安全確保の記録であると同時に、次なる性能向上に活用する貴重なデータでもあります。

　政策面においても、こうした実装基盤の構築は重要です。「AIロボティクス戦略」では、AIモデル単体にとどまらず、身体機能、制御系、知覚系、アクチュエーター、センサーを統合したプラットフォームの構築や、標準化・安全評価に向けた方針が示されています（注2）。

注2：［政府・公的資料］AIロボティクスに関する関係府省連絡会議「AIロボティクス戦略：社会実装を加速し、巨大市場を切り拓く」2026年3月26日。

　日本のAISI（AIセーフティ・インスティテュート）や英国のAISI（AIセキュリティ・インスティテュート）をはじめとする安全評価機関との連携、ならびにセーフティ、セキュリティ、プライバシー、標準化への対応は、単なるコストとしてみなすべきではないでしょう。これらは市場へ参入するための必須条件であり、国内で確立した安全・評価の枠組みが国際標準へと結実すれば、それ自体が日本企業の強力な競争力となります。

　認証の取得も、一度完了すれば終わりではありません。AIモデルが更新され、作業範囲が拡大し、稼働環境が変化するたびに、再評価や見直しが求められます。フィジカルAIにおいては、長期にわたって安全と品質を保ち続ける設計思想が問われます。

　フィジカルAIの実装基盤を構築することの本質は、導入前に整える書類や手続きにとどまらず、導入後も現場でロボットを「止め」「直し」「学び」「更新し続ける」恒久的な土台を固めることにあります。

日本が伸ばすべき「現場実装力」とは
　ロボットの導入台数は、1つの指標にはなります。しかし、日本が伸ばすべき力は、その先に存在します。

　フィジカルAIの「現場実装」は、機体を設置して終了するものではありません。業務を分解し、最適な身体を選定し、AIモデルを接続し、安全条件を定め、稼働停止の理由や復旧の手順をデータとして蓄積する。そこまで整ってはじめて、フィジカルAIが現場の実効的な戦力となることは、これまでに述べてきた通りです。

　加えて、国内で培われてきた品質管理や安全基準、保守ノウハウ、現場の暗黙知は、機体やモデルとは別の競争資産になります。

　ある工場での停止トラブルを、別の工場で繰り返さない。

　病院で得た搬送と安全の知見を、介護施設へと応用する。

　災害対応で培った遠隔操作と復旧を、建設やインフラ保守へ波及させる。

　これらが1つの現場で終われば「現場対応」です。しかし、別の顧客、別の国、別の業界でも使える形に整えられれば「産業」になります。単なる個別対応と、スケールする産業の決定的な差が生まれるわけです。

　この点において参考になるのが、企業向けAI領域で存在感を増しているFDE（Forward Deployed Engineer）（注3）の動きです。

注3：FDE…「Forward Deployed Engineer」の略。顧客の現場に入り、データ接続、権限、監査、出力制御、業務実装を進める現場派遣型のエンジニア。企業向けAIの導入では、モデルを渡すだけでなく、顧客の業務へ組み込むところまでを担う。

　最初の顧客に対しては、人が現場に入り込み、データ連携、権限、監査、出力制御を1つひとつ組んでいきます。手間はかかりますが、その手間を毎回の受託作業で終わらせる企業と、2件目から使える型へ圧縮する企業とでは、数年後に大きな差が開きます。パランティア（Palantir）（注4）がFDEの現場知を自社プロダクトへ組み込んで成長を遂げたように、現場で味わった苦労を製品へ変えられる企業が伸びていきます（注5）。

注4：Palantir…米国のデータ分析企業。政府・企業向けのデータ統合基盤を提供し、顧客がデータとモデルの支配権を保持したまま使う「主権環境」を打ち出して、AI主権論争の中心にいる。

注5：［企業資料・解説］Palantir Technologies公式サイトの製品・採用情報（palantir.com）。公表日記載なし。2026年6月20日閲覧。Forward Deployed Engineer（FDE）による企業向けAI実装の分業を説明。

「自然災害の多さ」が強みになるワケ
　日本が目指す「現場実装産業」も、FDEと同じ道を通ることになるでしょう。照明の影響で稼働が止まった、棚の配置に失敗した、夜勤帯で復旧できなかった。その1つひとつを作業パッケージ、評価表、保守手順、教育メニューへと変えていく。つまり、人間が抱え込んでいた個別の調整を、次の顧客でも再現・活用できる形へ整えていくのです。

　ただし、それを一過性の受託開発で終わらせてはなりません。最初から、2件目以降で共通化するためのモジュールとして設計しておくという発想が不可欠となります。そこまで到達してはじめて、個別の現場対応は産業へと昇華できます。

　さらに、フィジカルAIは平時における効率化にとどまらず、有事における社会の強靭性（レジリエンス）の向上にも直結します。

　地震、豪雨、台風、土砂災害はもちろん、人間が立ち入りにくい過酷な場所を機械が点検し、重要インフラの異常を早期に察知し、復旧手順を記録して次の災害に備える。災害の多い日本には、稼働を止めずに動かし続け、仮に止まってもすばやく立て直す運用知を磨き上げる現場が存在します。

　この実装モデルは、世界的に自然災害が増加する中で、日本発の強力な強みとなり得ます。

執筆：Xinobi AI 共同CEO　馬渕 邦美