当社は、2025年10月3日にNVIDIAとの協業により、NVIDIAのソフトウェアスタックと自社技術を統合した「Fujitsu Kozuchi Physical AI 1.0」を発表しました。この技術は、機密性の高い業務ワークフローのセキュアな自動化を実現するマルチAIエージェントフレームワークを提供し、特に大規模言語モデル「Takane」を基にした購買部門向けの特化型AIエージェントを搭載しています。当社の実証実験では、これらのAIエージェントを用いることで発注確認業務の工数を約50％削減できる成果を上げました。

本技術は、複雑な帳票の理解や購買規約の解析、規約の適合チェックを自動化する機能を備えています。特化型AIエージェントは、帳票理解適用で複雑なデータを高精度に構造化し、購買規約を解析してチェック用プロンプトを生成します。さらに、適合チェックAIエージェントが、構造化データとプロンプトに基づき自動的にチェックを行います。これにより、業務の貴重な時間を節約し、推論速度を50％向上させることが期待されています。

今後、当社はこの技術をNVIDIAと共に進化させ、自律的に学習・進化するAIエージェントの技術を展開していきます。また、Physical AI分野へも拡張し、AIエージェントとロボットによる高度な業務協調を実現する社会を目指しています。

AIスタートアップOlloは、2025年12月22日、作業分析AIソフトウェア『Ollo Factory』がスズキの国内工場に導入されたことを発表しました。このソフトウェアは、スマートフォン、タブレット、ウェアラブルカメラの動画解析に対応しており、現場作業の効率化とリアルタイムの作業ミス検知が特長です。

スズキは、グループのマザー生産拠点として国内工場を位置付けており、高度な技術や生産技術の向上に注力しています。『Ollo Factory』の導入は、基盤となる業務改革と工程管理の精度向上を目指しています。このAIソフトウェアは、可視化されたウェアラブルカメラの映像を活用することで、自動車組立の複雑なプロセスにおける新人と熟練者の動きの違いを詳細に分析し、教育や改善活動を効率化します。

加えて、AIによるリアルタイム異常検知を開始しており、作業ミスやネジの締め忘れを即時にキャッチすることで、不良品の流出防止や品質の均一化を実現します。Olloの技術によって、手順書の自動作成やムダの特定、人員配置の最適化が可能となり、製造現場の生産性向上に寄与しています。

スズキの市野一夫専務役員は、「AIで熟練者の技能を伝承することで、慢性的な不良の根本解決に寄与する」と期待を寄せ、Olloの川合健斗CEOも、製造現場のデジタルトランスフォーメーションへの貢献を目指しています。Olloは今後もスズキとの連携を深め、競争力強化を図っていく予定です。

フィジカルAIとは何か
目次
フィジカルAIとは何か
現場を知り尽くしている日本の利点
TRONで動いていた携帯電話
ツイッターが創業期にRubyを採用
見えてきた日本の勝ち筋
日本が再び世界の主流に戻れる日

現在、フィジカルAIという概念が注目を集めています。この技術は、製造業におけるAIの適用を通じて、工場のNC制御工作機械や産業用ロボット、無人搬送車などを統合し、自律的な生産効率の最適化や品質管理を実現します。フィジカルAIは現実世界における新しい知能であり、従来の産業用ロボットを超えた進化を遂げています。

AIの進化により、ロボットは環境の変化に対応し、新たなタスクを学ぶことが可能になりました。これにより、ロボットの応用範囲は以前の比ではなく広がっています。例えば、製造業では、生産ラインにおける欠品の予測や予防保守がAIによって効率化されており、人間の作業者をサポートする形で生産性を高めています。

このような変化は、日本が持つ現場知識を活かす絶好の機会です。フィジカルAIは、単なる技術の進歩にとどまらず、日本の製造業の競争力を再構築する可能性を秘めています。これにより、日本は再び世界の主流に戻る日が近づいているのかもしれません。

村田製作所とRUTILEAは、エッジAIカメラを活用した工場モニタリングシステムを共同開発し、その運用をノーコードで行えるようにした。このシステムは、工場内の作業手順や漏れをリアルタイムで可視化し、効率的なデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現するためのものである。

2025年11月25日に発表されたこのシステムでは、村田製作所のエッジAIカメラが迅速な動作を検出し、作業工程ごとの問題を即座に確認できる。これにより、工場の現場担当者は専門知識を必要とせず、簡単にAIモデルを作成し運用することが可能になる。これまでのように外部の専門業者に依頼することなく、開発や改変を低コストで進めることができるのだ。

特に、AIモデルの開発とデータ処理は現場内で完結するため、高度な機密性が求められるプロセスにおいても安心して利用できる。このように、AI技術の導入に伴う設定や運用のハードルを大幅に下げ、生産性向上や人手不足解消に貢献することが期待されている。