世界のサプライチェーンは、鉱山から道路に至るまで、その全域で労働力不足、地政学、気候変動によって圧力を受けている。
物理AIは、この圧力の一部を和らげる機会を提供する。
世界のサプライチェーンは、人類が築き上げた最も複雑な人為的システムの一つであり、地球上のほぼすべての製品、産業、経済に関わる、生きて絶えず変化するネットワークである。人類の創意工夫と協力の見事な証しといえる。
しかし、その重みに耐えきれなくなるおそれもある。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは、世界のサプライチェーンがいかに脆弱になっているかを浮き彫りにした。その後も、地政学的緊張、気候変動による混乱、不安定な海上輸送ルートなどの各種リスクが、その構造的な脆弱性をさらに露呈させている。
自動運転トラック、鉱山車両、農業機械、重建設機械向けのインテリジェントなインフラを開発する企業の共同創業者兼CEOとして（上位20社の自動車メーカーのうち18社にも提供している）、私は人工知能の次なるフロンティアが世界中の産業をどのように変革していくかを間近で見てきた。そのフロンティアこそ物理AIである。
物理AIとは何か？
物理AIは、高度なセンサー、強力なアクチュエーター、複雑なアルゴリズムを用いて、自律型機械がリアルタイムで学習、適応し、複雑な操作を実行できるようにする。
大規模言語モデルが画面上のAIを支えているのと同様に、物理AIとそのワールド・ファウンデーション・モデル（物理世界をシミュレートし予測するように訓練された大規模ニューラルネットワーク）は、機械が現実世界を認識し、推論し、行動することを可能にしている。
AIとセンサーデータのこの融合は、現代のロボット工学や自動運転車、さらには自動運転トラック、船舶、港湾の原動力となっている。現在の物理AIの波が成熟するにつれ、データ駆動型の機械は、世界のサプライチェーンの回復力を取り戻すだけでなく、物流の流れを増大させ、世界の物流能力を新たな形で大きく高めることが期待されている。
インテリジェントトラックが経済を動かし続ける
今日の世界のサプライチェーンにおいて、弱点の一つが trucking（トラック輸送）である。この業界は膨大な量の物資を運んでおり、2022年には2.2兆ドル相当、2030年までに3.4兆ドルに達すると見込まれている。最近の報告書によると。これは、道路や橋を通じて数十億トンもの物資が移動していることを意味し、鉱山や農場から工場へ運ばれる原材料、港や倉庫から販売業者へ届けられる完成品などが含まれる。
ドライバー不足が、この物資の流れを脅かしている。現在、世界の トラック運転手 は約400万人不足しており、世界道路交通機関の推計によるものである。さらに、この数字は急増する貨物需要を考慮しておらず、貨物需要は2032年までに約10億ドル増加すると予測されている。
ドライバー不足の問題は長年議論されてきたが、運転支援技術から完全な自動運転機能に至るまでの自動運転トラック輸送は、その解決に貢献できる。完全自動運転のトラックや輸送車両は決して休まない。つまり、貨物は昼夜を問わず、地域を越えて絶え間なく移動できる。高度運転支援システムを含むレベル2の自動運転でさえ、効率を高め、若い運転手を惹きつけることができる。これらの車両は配送スケジュールを最適化し、ボトルネックを回避できるため、効率の向上、炭素排出量の削減、輸送コストの低減につながる。
すでにこの自動化への移行は現実に進んでいる。2024年、当社Applied Intuitionは、日本の商用車メーカーであるいすゞ自動車株式会社と提携し、自動運転トラック輸送ソリューションの導入を加速させた。
日本では、これは非常に重要な問題である。最近の調査では、トラック運転手が過労死の約35%を占めていることが明らかになった。これを受け、日本政府は年間労働時間の上限を3,300時間と定めた。このため、すでに2030年までにドライバーが36%減少すると予測されている業界において、ドライバー不足への懸念が高まっている。
いすゞは現在、日本の一部の物流ルートで自動運転トラックを使用しており、2027年までにレベル4の運転、すなわち完全自動運転の商用化を目指している。長期的なビジョンは、24時間体制の運用を実現し、最終的には同国の健康と供給網の改善につなげることである。
物理AIは、他にどのようにサプライチェーンを支援できるか？
もちろん、サプライチェーンは完成品が配送されるずっと前から始まっている。それは、現代の生活を支える製品を生み出すための原材料が採掘される地中から始まる。重要鉱物、鉱石、金属、その他の素材は、電気自動車、家電製品、建設資材を製造する工場に供給されている。栽培されないものは採掘されており、毎日、世界の上位40社の鉱山会社が2.4億ドル相当の原材料を地球から採掘している。毎年、1,000億メートルトンもの岩石、土壌、鉱物が移動している。
これには膨大な作業が必要であり、掘削、発破、採掘、積込み、運搬、処理、選別、輸送、そして最終的に顧客への供給までが含まれる。場合によっては、各工程が別々の企業によって管理されており、一つの工程が停止すると、全体の流れが大幅に滞ることがある。これらの企業はそれぞれ自社の業務効率の向上に取り組んでいるが、全体的な回復力を生み出すためには、鉱業のサプライチェーン全体を横断的に最適化する必要がある。
9月、Applied は鉱山・建設機械分野の世界的リーダーであるKomatsuと提携し、業界向けの次世代インテリジェント車両の開発を加速させた。鉱山における掘削機からショベルカー、ダンプトラックに至るまで、業務に自動化を取り入れることで、企業は原材料の安定的な供給を確保できる。
物理AIは、鉱山だけでなく、世界経済の基盤そのものを変革している。
世界のサプライチェーンの広大さと相互依存性は、その最大の強みであると同時に、最も大きな脆弱性の一つでもある。
世界のサプライチェーンの規模を考えると、適切に実施され統合された物理AIがもたらす効率性と安全性の向上は、大きな見返りをもたらす可能性がある。そして、ロボット倉庫、自動運転のトラックや船舶、AIによる需要予測の革新が世界で広がるにつれ、その見返りはさらに大きくなるだろう。
私は仕事の中で毎日未来を目にしている。そして、最も複雑な人為的システムの一つが、人類が構想した最も先進的な技術の一つである物理AIによって、大規模なアップグレードを受けつつある。
まだ始まったばかりである。
