
ガバナンスはなぜフィジカルAIにとっての 新たなインフラストラクチャとなるのか
2020年代半ばは、人工知能(AI)が単なる画面上の生産性向上ツールであることを脱し、実体経済における「物理システム」として稼働し始めた転換点として記憶されるだろう。ここで起きた変化は、モデルの性能向上だけではない。フィジカルAIが実験室のデモから現場でのパイロット運用、そして初期の商用展開へと移行する速度そのものが劇的に加速したことにある。
Ariki Ono is an industry executive with over 20 years of experience in manufacturing, supply chain management and logistics operations. He has been involved in introducing AI and advanced analytics into manufacturing and SCM environments since the early 2010s, well before today’s surge in generative and embodied AI. He works with manufacturers and supply-chain-intensive organizations to redesign how operating models such as AI, robotics and automation are embedded across factories, warehouses and distribution networks. His focus is on how AI governance shapes accountability, decision rights and human–AI collaboration in physical operations. Based in Japan, he brings a practitioner’s perspective from one of the world’s most labour-constrained manufacturing economies.
2020年代半ばは、人工知能(AI)が単なる画面上の生産性向上ツールであることを脱し、実体経済における「物理システム」として稼働し始めた転換点として記憶されるだろう。ここで起きた変化は、モデルの性能向上だけではない。フィジカルAIが実験室のデモから現場でのパイロット運用、そして初期の商用展開へと移行する速度そのものが劇的に加速したことにある。
The mid-2020s may be remembered as the period when artificial intelligence (AI) ceased to be primarily a screen-based productivity tool and began operating as a physical system in the rea...
