フィジカルAIはロボットだけではない：動画を言語化する「VSS」が製造業・建設業にもたらす変化

どうもこんにちは。ものづくり太郎チャンネルのものづくり太郎でございます。本日は後ろにあるようにフィジカルAIの可能性ということで、このフィジカルAIって最近バズワードになってるじゃないですか。例えばジェンスン・フアンが来日してですね、ジャパンカバクとか言ってですね、大盛り上がりしてましたけど、一般の製造業に属してる方々からすると、フィジカルAIなんかユニツリーが踊ってるだけでしょうみたいな方もですね、非常に多くいらっしゃると思うんですよね。

なので今回はこのフィジカルAIってそもそも何ですかと。我々にとってどこにチャンスがあるんですかっていうことをめちゃめちゃ分かりやすく僕がプレゼンを作ってきたので、それを皆さんに特別に共有しちゃいたいと思ってます。で、この資料はメルマガ登録いただければそこからダウンロードできるようにしようかなと思ってますので、メルマガの登録もお願いします。

ということで今回めちゃくちゃ面白くなってるんですが、そんな回にスポンサードいただいたのがメタリックスさんでございます。いつもありがとうございます。7月3日より阪神メタリックスからメタリックスに社名変更となりました。メタリックスはですね、商社と加工屋の3つのビジネスモデルを持つ特殊鋼専門商社です。この特殊鋼っていうのがやっぱり素晴らしくてですね、JIS Q 9100認証も取得しており、AMS規格みたいな海外規格材、特に航空宇宙みたいなところで使うような特殊な鋼材を調達できると。

ネジ、ボルト、インサートとなる締結部品のことをファスナー部品と言うんですけども、最近はですね、こういった部品にも力を入れてると。メタリックスは海外メーカーと直接取引を行ってるので、ロールス・ロイスとかエアバスとかね、多様なOEM認証に対応したファスナー商品のジャストインタイムの納品が可能です。社内にはTOEIC満点みたいな人もいらっしゃるので見積もり回答もスムーズでございます。今使ってる業者にちょっとイラっとするなみたいなことであれば、メタリックスまでご連絡いただければ幸いでございます。それではフィジカルAIの可能性行ってみましょう。

冒頭でお伝えしたように、フィジカルAIを皆さん過小評価しておりまして、偉そうに言います。圧倒的に思考が劣後であると。要するに僕より劣ってるってことですね。ここでブチって切られそうですけど、もったいないですね。今までの製造業のレベルを1つも2つもバージョンアップしてくれるのがやっぱりこのフィジカルAIで、これに乗れない企業と乗れる企業で、製造業革命ということで、乗れる企業は革命だと思ってるし、気づいてなくて既存の製造業をやり続ける、もちろん既存の製造業も大切なんですけども、さらにジャンプアップできる企業とできない企業がこれから出てくるだろうってことですね。

じゃあこのビデオサーチサマライゼーションって何なのかっていうことなんですが、簡単に言うと動画を見れば一発なんですけど、サーバー、要するにNVIDIAのサーバーを組み立ててるのか、フォックスコンで組み立ててるのかわかんないんですけども、サーバーラック組み立てて、なんか倉庫になりましたね。注目いただきたいのは、なんかここに出てきてるじゃないですか。これがサマライゼーションなんですよね。もう1回いきますね。サーバー組み立ててます。で、ここも実はサマライゼーションできてるんですよ。要するに今どういったフェーズなのかとか、どういった事象なのかっていうことを、この動画に対して、ビデオに対してサマライゼーションできるようになってきました。

今まで皆さんフィジカルAI、フィジカルAI言われてる中ですけども、既存のAIの活用範囲ってこんなものですよね。通常のAIってプロンプトがあるわけですね。例えばNVIDIAのGPUって何ですか?そうするとですね、インファレンスとしてバババっと、このインファレンスって日本語にすると推論っていうものなんですけども、NVIDIAのGPUを利用してですね、インファレンスを回していく。GPUで圧倒的な処理、簡単に言うとヴェラ・ルービンっていうスターシップというかですね、僕がGTCで撮ってきたわけですけども、このヴェラ・ルービンでですね、1秒間で50TBの動画、ハイビジョンクラスで1万本分の情報をですね、インファレンスで推論していくと、圧倒的な推論を行っていくと。

注目すべきは、今までの皆さんが考えるAIって言語モデルだったわけです。で、多くは言語対話でのモデルであって、それ以上の進化はあんまりないわけですね。皆さんですね、AIのことをですね、ちょっと基礎的なことを学習いただきたいと思うんですけども、そんなこと分かってるよっていう担当者もいらっしゃると思うんですけど、このインファレンスですね、トレーニングした後のインファレンスでこういったプロンプトを投げてですね、バーって出てくるんですけど、これどういった処理を行ってるかっていうことなんですけども、ベクトルをつけてるわけですね。

既存の大規模言語モデルはベクトル付けを行い、言葉の意味の近さ、例えば製造業界系YouTuberといえば誰ですか?みたいな感じで、ものづくり太郎で出てくるかわかんないんですけども、次の言葉、意味の近さを想定するっていうことで、言葉の繋がりを計算し、高度なベクトル空間を構築して、これによってですね、アノテーションしなくても教示がある意味行えてると。これ3次元なんですけども、何万次元かわかんないぐらいですね、このベクトル付けですよ。

例えば犬とか猫であれば、こっちに似てますよね。で、この猫とチーターとか同じベクトルの方向性なんですけども、このスケートボードみたいなものになると全く違うベクトルじゃないですか。こういった同じようなものでも違う意味を持ってるものはですね、ちょっと違うベクトルになるっていうことで、この空間をパパパパパパパ、カクンカクンカクンカクンっていうことでベクトル付けを行っておりまして、そのベクトルをもとに次の言葉はこういったものが来るんじゃないかなっていうことを推論してるっていう話なんですね。

一方でこの言語モデル、言葉に対しては次の意味が出てくるのはおそらくこういうもんだろうなっていうことを行えてたわけですけども、画像とか動画では都度この教示っていうことが必要なんです。要するに意味付けっていうことで、例えばこの写真見ていただくと、なんか倉庫かなみたいな分かるじゃないですか。で、倉庫で40歳前後のスキンヘッド、スキンヘッドと書かれてないんですけども、男性が物流倉庫で倒れているっていうことも読み取れるし、同僚の女性が心配そうに駆け寄ってるってことも分かりますよね。そしてこの後ろにもう1人男性がいて、もう1人の同僚の男性は助けを呼んでいるみたいな感じで、1つの画像から読み取れるいろんな言葉があるじゃないですか。

これは1つ1つ意味付けをする必要があったわけですね。意味付けって何かって言うと、ラベル貼りみたいなこと言われるわけですけども、こういった画像とかこういった画像とかこういった画像、いろんな人が倒れてるシチュエーションってあるわけで、大量のデータを集めて正解を貼る作業が必要だったわけですね。要するに人が倒れることを検知するモデルを制作する場合は、これは人が倒れてます。これは人が倒れてます。これも人が倒れてます。倒れてる人の画像を何万個、何千個も準備してですね、これを学習させるっていうことをしないといけなかったわけですね。専用モデルにはこのラベル貼りが必須であって、特に複雑な事象や珍しいシーンはAIで一切認識が不可能だったわけですね。

例えば自動運転の黎明期みたいなものも、前ですね、ティアフォーの人とイベントで一緒になって僕がモデレートしたわけですけども、自動運転で、じゃあティアフォーで画像で、例えばライダーで認識してるとか画像処理で認識してるとか、何でもいいわけですけども、じゃあ今自動車が走ってます。横断歩道があります。じゃあ人が渡ってきそうだなみたいなシーンがあるわけですね。これを1個1個、例えば30フレームであればその30フレームとまではいかないんですけども、1秒間に2個ぐらいですね、この意味付け、ラベル貼りをしてですね、自動車というものはどういった運転の状況にあるかっていうラベル貼りをいちいちしてたわけですね。こういった作業を経てやっと、自動車というものは横断歩道の手前でちょっと速度を緩めないといけないっていうことを認識できるようになるわけでございます。

例えば昔、製造業の改善もAIでっていうことでオムロンさんのソリューションを僕皆さんに共有して、例えば今までってストップウォッチでカチって測ってて、はいこれは正味作業、これは正味作業を生むために必要な作業です。いやこれはですね待ち時間なので無駄です、みたいなことをですねやってたわけですけども、これを画像処理、動画処理を経てですね、今は正味作業である。今は正味作業ではないんですけど準備期間である。ここは手待ちの無駄が発生してる、みたいなことをできるようなAIだったわけですけども、作業の動画を使いAIで分析するようなツールだったわけですね。これもおそらく都度作業にアノテーションを行ってて、じゃあこれどういった作業してますか?無駄ですか?無駄じゃないですか?正味作業ですか?段取り替えですか?みたいなことが分かるようになっているわけですね。

これが今までのある意味世界線だったわけです。つまるところ、この生成系のAIの判断っていうものは、難しいシチュエーションっていうものはラベル貼りをしないとそのモデルに適したAIは作ることができなかったわけですね。これ見てください。こんなサーバーを組み立てて何してますかみたいなところだったり、その他にもこういった倉庫でフォークリフトが移動してますねみたいなものも昔は難しかったわけですよ。例えば生産性が悪いですとか、次のフォークリフト、次ここに行ってくださいとかですね。考えるって言ってもその画像とか動画を認識できなかったわけなんですけども、このVSSモデル、ビデオサーチサマライゼーションというものは、あらゆる動画や画像に関してアノテーションなしでなんとテキスト化してくれるわけですよ。これはもうイノベーションです。

しかも今のAIってマルチモーダルになってるんで、Tulipというですね、これGTCでもですね、ハノーバーメッセでも展示があったわけですけども、仮に工場にですね、このようなビジョンで画像を10個ぐらい撮ってます。じゃあ人が倒れましたっていうことをサマライゼーションして、リアルタイムにですよ、10個程度の監視カメラから1秒抜き出し言語化できるようになってきましたと。で、こういったVSSモデルに少しソリューション乗っけただけのモデルが、この企業がTulip、なんと時価総額2000億円ですと。日本のエンジニアだってこれできそうじゃないですかっていうことで、素晴らしい時価総額を叩き出してるわけですね。

これすごいのは、今までのAIってビジョンも1対1でしたとか、画像に認識させるものも1対1だったわけですね。例えばドキュメント、NDAとか業務契約書とか基本契約書、これどこが悪いですか?どこを気をつけないといけないですかっていうことも1対1だったわけです。そして会話、コミュニケーションもこれ1対1だったわけですけども、これがマルチモーダルになりました。マルチモーダルに判断できるようになるっていうことで、フィジカルAIというものはですね、もちろんヒューマノイドのロボットだけではなくて物が動くもの、それをですね、統合的にマルチモーダルに認識できるし、そこで意思決定が行えるようになる。ハノーバーメッセにも展示されており、SCADAとして利用できるのも遠くないわけでございます。

SCADAって何かって言うと、例えば工場、いろんな設備が動いてます。工作機械でいいわけですけども、今この工作機械が稼働してるのか稼働してないのかっていう情報を取って、それを統合して、どのくらいの稼働率だなっていうことを表現するようなソフトウェアのことをSCADAって言ってたわけですけども、SCADAいります?ビデオサーチサマライゼーションで、各々の工作機械にね、ビジョンだけ搭載しておけば、もうSCADAの機能いらなくないですかみたいなということで、圧倒的にもうパラダイムシフトになってるわけですよ。もうVSSがある世界線とない世界線では全く違うような世の中になってしまったわけですね。将来の革新を理解できますかっていうことでございます。

例えば現場をね、これ分かりやすく表現するとどういう風になってるかって言うと、こっちがERPですね。じゃあ現場はプロセスの方なので、このプロセスに対してどのくらいの商品を流せばいいのか、フォーキャストがあって、ソースがあってプランして、それをじゃあ作った後どういう風にデリバリーしないといけないですかっていうものがあって、そこに基づいてAPS、アドバンスト・プランニング・スケジューリングでスケジューリングします。そのスケジュールしたものを実際に現場で設備にこれ作ってくださいねとか、人に動いてくださいねっていうことを指示しないといけないので、これにMESがあるわけですね。

そのMESから指示を受けたいろんなプロセスっていうことで、IPCとかプログラマブル・ロジック・コントローラー、PLCみたいなものがですね、この指示を受けて工作機械動かしたり、ロボット動かしたり、プレス動かしたりですね、SMT動かしたりするわけでございますと。その後にこういう風な実績でしたよっていうことでSCADAで表現してたわけでございます。これをですね、くるくるくるくる改善の力を使ってですね、これを最適化していくっていうのが、そういった生産システムとかですね、これを標準化する、スループットを最適化するみたいなことがですね、やっぱり日本の強いところだったわけですね。

この概念にVSSモデルが適用されたらどうなりますかって話ですよ。生産データ、つまり画像とか動画データから動体を認識可能になるし、SCADAなどにAIが、もう動画とかSCADAも判断できるようになってると。SCADAと他のデータですよ。例えばE-BOM、M-BOMとかですね、CADモデルなんかと組み合わせて、この製品は作りにくいですね。なぜかって言うと設計が悪いからです。BOMが良くないからですとかですね。そういった組み合わせで判断できることも可能じゃないですかと。サマライゼーションも可能で、何が問題かも、このAIだって我々よりもIQが圧倒的に高いわけじゃないですかね。使えねえ課長とか部長よりAIの方が頭はいいわけで、じゃあこういったVSSで判断してもらったものから考えた方がいいなってなるわけですね。

画像検査装置とかの連携でも幅が広がるわけです。要するに不良品が出ました。この不良どこが悪いです。じゃあそれは現場のどの工程で起きましたか?画像をですね、遡って各機械についてるとか観測機についてるビジョンを見て、どこで問題が起こったのかっていうことも判断ができます。さらにCADの認識、構築も今のAIって可能になってるわけですから、どのモデルが悪いんですか?みたいなこともおそらくAIで判断できるようになるだろうと。製造業のQCDをコントロールするPLMも大幅に進化するはずなんですね。これは別で撮ろうと思ってます。

海外の展示会に行ったとしても、訪問する担当者とは僕、眼力が違いますから。へぼいやつが海外の展示会行って、俺はGTC行ってきてNVIDIA見てきたんだ。でもVSSモデルのこと全然気づいてないじゃないですか。つまりレベルが違うわけですね。分かった気になってる担当者が多すぎるし、こういったVSSモデルを見てこれやばいっていう革新に気づけないって話なんですね。ということでビデオサーチサマライゼーション、マルチモーダルで動画や画像そのものからサマライゼーション可能になりました。これだけではないですと。

例えばですよ、清水建設なんかもこれフィジカルAIになっちゃってまして、VSSを活用しました。皆さん思うわけです。え、製造業の中でも建設が変わっちゃうんですか?みたいな感じですね。建設会社なんてもうそんな職人ばっかの現場でフィジカルAIなんか全然関係ないでしょみたいなこと言うわけです。そんなことないんですよ。これ清水建設さんっていうか、NVIDIAのホームページにこれ公開されてる動画になってるんですけども、例えばこれコンクリート流し込んでるような、今ちょっと動画映ってるかもしれないんですけど、こういったシチュエーションがあります。

じゃあそれを1分ぐらい読み込ませたことで、0分から10は何してます?例えば作業員、作業内容、複数の作業員がコンクリート打設現場で活動している。1名がコンクリートポンプ車のホースを持ち、鉄筋上にコンクリートを打設していると。見てめちゃくちゃ細かいんですよ。施工管理の人の立場に立ってみると、これめちゃくちゃ分かりやすいんですけども、職人さんが帰った後に日報とかまとめないといけないわけですね。くそめんどくさいわけです。居残り作業があるわけですよ。その日どのような施工を行ったか、5分でなんと展開できちゃいます。やばいみたいな、残業いらないじゃんみたいな。

ということで、このVSSモデルに対してRAGを実現することができるようになったわけです。RAGって何かって言うと、昔の動画でもいくつか触れてるわけですけども、リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションの略になってますね。要するにAIがインファレンス、推論を行う際にデータを参照しながら応答可能な仕組みなんですね。つまるところ何を言ってるかって言うと、普通のAIと、本をブワーって読み込ませたRAGでは、ある分野に関してはさらに最適化されるってことですね。

これ図にすると分かりやすいんですけど、RAGなしの場合って公開情報からAIが判断するわけですよ。例えば建設現場だと、現場で高所作業する時のルールありますか?みたいな。一般的には安全帯を使う必要がありますみたいな話です。だけどRAGがあると、こういった社内の安全規格とかですね、規定とかですね、手順とかブワって読み込ませればですね、現場で高所作業する時のルールは、みたいな。会社の安全管理基準では高さ2m以上の作業ではフルハーネス型安全帯の着用が必要です。また足場上では親綱への接続確認を作業前に行う必要があります。社内の技術要領やノウハウ、過去の知見を前提にカスタマイズが可能で、そこに動画等もラベル貼りなしで対応できるようになったわけですよ。

例えば製造の保全なんかイメージしていただきたいわけですけども、SMT直しに行きます。新人全然わかんないじゃないですか。だけどここが壊れましたっていうこの部品のモジュール情報だけ来てれば、もうAIがRAGでですね、E-BOM、M-BOMとかCAD情報を持ってるとか、安全とかですね、いろんな仕様書とか読み込んでるわけですから、おそらくここをこういう風に直さないといけないとかですね、組図とかもちろん読み込んでるわけですから、それでもうAIで親方に聞かなくても全部分かっちゃいますみたいな。

で、建設業界に目線を戻してみるとですね、BIMっていうものがあるんですね。ビルディング・インフォメーション・モデリングっていうものがあるし、当日の情報、これはビジョンで撮ってます。で、安全マニュアル等があって、これをぶち込むと、要するに一般論と、このRAGでぶち込んだ清水建設のこのVSSでは圧倒的に質が違うんですね。そもそものVSSモデルに対して自社のノウハウを追加することが可能で、自分でカバーしきれないノウハウとか、匠の加藤さんも知らないような情報もですね、ここにバンバンバンバン入れられるようになる。

本日の作業内容をまとめ上げるとかですね、進捗状況あるわけですよ。このビル工期は250日で今どのところにいるんだとか、今コンクリート作業してて問題ないのかなとかですね。人数が不足してますから人を確保するアナウンスを1週間前からしてくれるとかですね。派遣会社に電話しないといけないなみたいな話になるわけですね。つまるところ、このVSSモデルが前提になっちゃうと、仕事とか教育のやり方から圧倒的にもう変わっちゃいます。AI使える建設業者とAI使わない建設業者では、清水建設とそれ以外か、みたいな、ローランドかローランド以外かみたいな感じに今なっちゃってるんで、清水建設めちゃくちゃ仕事楽になってるじゃんって話なんですよ。清水建設もフィジカルAI企業ではないかってことですよ。

つまるところ、このVSSモデルとかフィジカルAIって、なんかヒューマノイドとかファナックとか安川の産ロボが対象でしょみたいなことみんな思ってるわけなんですけど、全く違うんですよ。こういう物理的なものとか現場を持ってる、動作があるっていう企業であれば、全部がこれフィジカルAIになってるわけですよ。清水建設もこれ自社を過小評価してて、例えばこのRAGでブーストされたVSS清水建設モデルみたいなものは、全国の建設現場に売ることができるわけです。別にサービタイゼーション企業になんと清水建設がなってしまうみたいなポテンシャルもあるわけですね。

重複しちゃいますけど、フィジカルAIはロボットだけが対象なのか。違いますとね。これ北京で撮ってきたんだけど、なんかロボット、動くものが、あ、こういうのフィジカルAIでしょとか言ってるわけですよ。で、日本の展示会とかしか行かねえから、ものづくりワールドみたいなクソみたいな展示会行って、誰も教えてくれないからこういう風に認識してしまうわけですね。しかも最新情報何も落ちてなくて、なんかユニツリーが映ってる、すげえなみたいな感想しか出てこないわけですよ。こういう風に産ロボとかね、フィジカルAI、違うんですよ。

ジェンスン・フアン氏の発言の意図はっていうことで、こういう風にロボット工学って言ってるんですけども、別にね、こういうことも言ってるわけですよ。動きがあるような企業、ものづくり企業なんかも全てがフィジカルAI企業になるんだということで、フィジカルAIの可能性を皆さん甘く見すぎてるということで、例えば日本が得意な工作機械とか、もちろん産ロボももちろんそうなんですけども、それだけじゃなくて、こういったコマツとかクボタが得意な建設機械とか、新幹線みたいなものも、実はVSSを適用しちゃえば全く違うサービス、1つレベルを上げることができると。

例えばドクターイエローがなくなったわけじゃないですか。なんでドクターイエローバイバイみたいな涙のお別れみたいな、NHKでドクターイエローさん今日で最後だったんですね。会えて楽しかったですみたいなさ、そういうバカみたいなニュースしか見てないから、みんな分かってないと思うんですけども、既存の車両でドクターイエロー以上の動体監視ができるようになったんで、別にドクターイエローいらなくねってなったわけですね。じゃあどういったものが見れるか。これネットで公開されてるものから取ってきたんですけども、例えばこういった車両ですよね。センサーとかIMUっていうことで慣性計測ユニットみたいなセンサーでゴリゴリになってますと。その他にもパンタグラフみたいなものもビジョンで見て、トロリー線がどの程度摩耗してるかとかですね、そういったことが実は分かるようになっちゃってるわけですよ。

様々な動体をセンサーとかビデオで監視できるようになって、その情報を吸い上げられるようになった。じゃあ各情報をVSSで統合できるようになったらやばくないですか?要するに1つの新幹線とかで考えちゃうからダメなんですよ。これ確か川崎重工が作ってたはずなんですけども、日立とかも交通システムとかグローバルでこれ展開してるわけですよ。全ての交通システムにこのVSSモデルを載せちゃったら大変なことになる。やばいことになるわけですよ。復活のオペレーションルームみたいなところで、今この電車が保守メンテのタイミングに入ったから保守メンテをしないといけないとか、最適なタイミングでできるようになったわけです。

要するにこのVSSモデルを提供できてない交通インフラを提供するものづくり企業と、VSSモデルで付加価値をさらに載せて、最適な保守メンテができる、最適な部品供給ができる、みたいな圧倒的な差がつくようになってる。だから製造業のレベルを1つ上に上げることができるわけですね。素晴らしい。すでにNVIDIAもすでに公開してまして、こんな感じでこのVSSっていろんなことができるんですけど、例えばバスケの試合でどうなってるかみたいな話もできるし、こういう風に風力発電所でハーネス着いててどうなのとか、そういった話がもうできるようになっちゃってるわけですね。

ということで、作業員は安全ハーネスでしっかりと固定されてます。極端な気象条件などにさらされてる環境の危険はありません。保護具の使用において明らかな不備は見られません、みたいな。まあもう何回も言いますけど、これパラダイムシフトなんすよ。もうトヨタはやっぱこういう先進事例しっかり取り入れてきたなっていう感じで、Invisible AIの事例っていうことで、実はですね、オンプレでやっちゃいましたと。動きのデータを処理し、高ストレスになる、怪我の可能性になる作業員なんかを特定してくださいとか、〇〇の工程でパーツを取る作業に2秒のタイムロスが発生してる。ここから想像ですね、こういうことできるだろう。しかもオフライン、オンプレでの処理でVSSを完結させました。

確かトヨタ以外にもフォードとかGMもこれ入れてたよみたいなことがホームページで書かれてました。で、Invisible AIさんはですね、ホームページがあるわけですけども、NVIDIAの招待の講演会で、バンバンVSS使ってるって言ってるわけですね。ということで製造現場でも利用がもうすでに開始されてますということで、あとは組み合わせ次第だと思うんですよ。

例えばですね、CloudNCが出てきました。これは昔の動画でもやってるんですけども、CADモデルをもうCloudNCさんに食わせて、今34秒経ちました。1分も経たないうちにこれアップロードが完了してですね。はい、進みましたっつったら生成AIがGコードをボーって吐き出してきましたって話ですね。CloudNCが登場してるんで、これ、僕が説明するまでもないと思うんですけども、CADモデルがある、クラウドがある。このクラウドから生成AIでですね、ブワってCAM作っちゃうわけですね。ということで工作機械があります。実際に切削してこれを測定してフィードバックかければ、加速度的に切削コード正しかったですかみたいな最適化ができるっていうことですね。情報とワークの差分をどう埋めるかっていうことだったんですけども、じゃあこれに対してVSSですよ。

例えば切削工具情報のCAD等ですよねとか、CADモデルだったり、どういった合金でできてるんですか?コーティングは何ですかっていった情報も絶対あるはずです。で、工作機械とか三次元測定機の機器情報をこれ食わせてあげたりっていうことで、この各情報をRAGで構築してあげると、あとは振動情報みたいなものを実際に取っちゃって、振動でフィジカルデータを取得するわけですね。切削条件、CAMを最適化できますっていうことが、VSSと統合することでできるようになるんじゃないですかみたいな活用も考えられるわけですね。

つまりみんなこれ湧き立って欲しいんだけど、日本にめっちゃチャンスあると思うんですよ。なりたいと思った企業がフィジカルAI企業になれるわけです。フィジカルAI、産ロボとかヒューマノイドとか、ああすごいなみたいに思って、違う違う、もっともっとポテンシャルありますよって話ですね。ということで、AIで機能を拡張することができるわけですよ。日本の製造業にこそフィジカルAIを実装しなければならない。日本はフィジカルAIに運命をかけるんです。もうこれは決まってるんですよ。

ということで、なんでこれフィジカルAIに日本が全突破しなければならないかってことなんですけども、このAIの競争って、GAFAMみたいな巨額の利益を出してる、営業利益を出してるですね、超メガテックと、それを迎え撃つ中国企業ですね。ということは後ろにもう国がついちゃってますみたいな感じなんですよ。例えばこれは別でまとめようと思ってるんですけども、DeepSeekは元々金融テックだったわけですね。で、余った計算リソースを使ってですね、この生成AI作りました。そのDeepSeekに6月3日、中国の半導体ファンドがお金を出資したわけですね。つまるところ、もうDeepSeekでさえも中国政府になっちゃったわけですよ。

で、それを見たトランプ大統領も、アメリカもこういったメガテックの株を買わないといけないんじゃないのみたいな反応してるわけです。要するに国同士がこれ殴り合ってるわけです。しかも何兆とかじゃなくて何十兆なんですね。Alphabetが発表した2026年の年間設備投資は1750億円じゃなくてドルだから、日本円で約26兆円です。日本はですね、3年で1兆とかみたいな、めちゃくちゃすごいお金ついてるんだけども、シルバー民主主義で、後期高齢者にお金使ってる場合じゃないと思うんですけども、AIに高々1兆円しかついてないわけですよ。

Mythosとかですね、Claude使用停止みたいなことアメリカやっちゃってるんで、日本もガバメントAI持つしかないなっていう判断になるかもしれないんですけども、結構この競争って、日本ってAI全てやってくぞっていう土俵に立ててないわけなんですよ。ということは絞んないといけないですよ。選択と集中です。ということで、経産省、フィジカルAIに重点、AI・半導体戦略改定ってことで、政府は危機管理・成長投資を進める戦略分野としてAI・半導体を指定し、官民投資の工程表を作成してる。素案ではフィジカルAIについて40年に世界シェア3割超で20兆円の市場を獲得するっていうことで、経産省も、つまり国も、ここしかない。

ここを日本でジャンプアップさせないと、さすがに東南アジアみたいな中堅国以下になってしまうぞって話なんですよ。つまり日本を勝ち戦に収められる可能性が高いのが、まだ力のある製造業なんですよね。ここに経産省ももう賭けたんですよ。分かります?国がね、方向性を示して、お前ら頑張れよ、国がお金つけるぞって言ってくれてるし、ここに集中投下するぞって言ってるところに対して、民間の我々が情報も取らずに、日本経済新聞の余地情報なんか見てて、僕みたいな未来を見据えてるものも全く記事になってないわけですね。あ、もうごめんなさい。もう新聞記者は分かってないんで、はっきり言って。

その4情報で、ああなんか起こっちゃってるなみたいなパーンってしてるのか、いやあこれやばいぞと、俺たちも製造業をフィジカルAIでブーストして、次のステップ、フィジカルAI製造業にしていくぞっていうことになれるか、なろうと思えるかどうか、これもう瀬戸際なんすよ。ということで、各要素技術をつなげてください。これ昔やりましたね。

これは中国ニのソリューションっていうか、半年前の動画なんですよね。で、これNBの2階です。僕も行ったことあるんですけど、で、これプロンプトで、はい、ヘルシーなもの取ってくださいねっていう話を打つわけじゃないですか。で、分かりましたっつって、このヘルシーなものってどこにあったっけなっていうことで取りに行くわけですよ。

で、これ歩いて、なんか大企業に行くとこういうのありますよね。自販機があります。で、ビジョンで確認して、ヘルシーなものはりんごがいいんじゃないのっていうことで取ってました。で、戻ってくるわけですね。で、最後、はい、このユーザーに、はい、こうやって、はい、投げると。これ見てみんなゲラゲラ笑ってるわけですね。

これはフィジカルAIの中のワンセグメントのロボットというところなんですけども、イノベーションは技術と技術をつなげ合わせて起こすわけですね。つまるところ、これも何がすごいかって言うと、ロボット制御、30軸以上あるロボットをこのモーションコントローラーのラダーで制御するのは無理ですから、デジタルツイン上で何万回もこの同じような動作を繰り返して、同時多軸制御、運動制御コアみたいなものを育ててやります。そしてチャットボットのインターフェイスとこのロボットを繋げてあげる必要がある。そしてデジタルツイン情報がないと、どこにそのりんごがありそうだなってことは認識できないですよね。ということでデジタルツインを読み込む機能も必要だし、ビジョンっていうことでカメラによって画像認識して、それをどれがヘルシーなのかなっていう判断をする必要がある。

ということでね、異なる技術要素を統合して新しい価値を創出するっていうのが、大部分、99%以上のイノベーションなんですよ。要するに、できると思った企業がこのVSSモデルを取り入れて、清水建設みたいにね、次なるステップに行けるかどうかの瀬戸際であると。

AIはなぜ未来を読めないのかっていうことなんですけど、なんで読めないのかってこれ非常に難しくて、AIって、今までの日本の例えば自動車一本足打法って、自動車の中である程度コンセプトがあって、この技術は5年後実現されてるから、こういった開発しないといけないよねっていう世界線で皆さん生きてきたんですけども、AIのイノベーションの何が難しいかって言うと、そもそもね、このGPT-3が登場したのが2020年頃なんですね。で、その後2022年にChatGPT、GPT-3.5っていうものが出てきた。汎用チャットの爆発的普及があって、マルチモーダル化が起こったのが2023年なんですよ。で、テキストだけではなくて画像、音声、コードを同時に理解できるようになって、2024年にSoraっていうことで動画生成のようなAIも出てきました。で、2025年現在は自律的AI、エージェントの世界になってるっていうことなんですね。

要するに新しい方法論が出てくるため、キャッチアップの難易度が高いし、じゃあここ目指して開発しようねって言ってたものに対して新しい技術が出てくるから、スコープがずれるわけ。要するにゴールをここに設定しておくんですけども、2年後はゴールがちょっとずれてて、このイノベーションを活用して取り入れないとそのゴールポストにゴールできないようになっちゃってるわけですね。要するに走りながらキャッチアップしながら、イノベーションっていうか技術をつなげて、ソリューション、プロダクトをアウトプットしないといけないわけですね。適用するのが断続的なんですよ、AIってのは。だから難しい。

だけどこれやらないっていうことになっちゃうと、もうその時点で負け確定なんですよ。だから展示会だけでほうとか言ってたら、もうそいつはうんこです。うんこカス。うんこカス。そんなんじゃもう一生日本はついていけないっていうことですよね。

さらにもう1つ革新があるっていうことで、これはこが置きたいっていうことで、なんとこのVSSモデルを適用したPLMシステムの紹介があったわけですね。これは僕の専門領域じゃないですか。だから僕もPLMのコンサルタントで、実際に数億円で仕事を受けてるわけですよね。一緒にやってくれるフリーランスを募集してるわけですけども、実際に自分の得意領域の中で情報を取りに行って、おそらく数年後こうなるんじゃないのっていうことを想像しながら事業を走らせてるわけですよ。

ということで製造業の進化も起こるっていうことで、設計とか企画、この進め方が製造業の中で圧倒的にこのVSSモデルによって、マルチモーダルによって変わってくるはずなんですよ。ということで、ここは別で公開予定しております。多分ニュース今載ってると思うんですけども、日立もさ、フィジカルAIやべえと。俺たちはこのフィジカルAIに全突破してゴリゴリやってくぞっていうもう宣言をしたわけじゃないですか。要するに日立みたいに変革していかないと、圧倒的に劣後になるってことが確定したんですね。

あとはDoなんですよ。今まではデフレで金残しとけばそれで評価された時代なんですけども、インフレなんで、リスク取って投資して、で、新しいプロダクトをなんとか出して、マーケティングして、で、ここのプロダクトが跳ねそうだなっていうことを想定して、昔の日本人がやったみたいに、いいものをどんどん出していかないと負けちゃうんすよ。ということでやっていきましょうと。

VSSで変わる製造業、フィジカルAIによるパラダイムシフトですね。フィジカルAIとは、フィジカルって言うからエンボディドAIみたいな感じで、ヒューマノイドとか産ロボってみんなイメージするんだけど、違いますよと。製造業全てが対象なんですよ。ここに気づけてない経営者はもう脱落してくでしょうね。以上でございます。ありがとうございました。

最新の情報を取りに行きたい仲間を募集。僕みたいに、本当に最新の情報を撮るだけじゃダメで、こういったイノベーションが起こったから次はこういった世界線になるよねっていうことを考えられないとダメなんですね。なんでそういった僕の持ちしたい人をも募集してて、キャッチーな尖ってる動画を作って欲しいっていうことであれば動画作成依頼も随時募集してますし、僕は仕事バンバン取ってくるわけですから、プロダクトマネージャーできる、PMOできる方ですね、こういった方もお待ちしてます。

ということでVSSで変わる製造業ですね、皆さんいかがでしたでしょうか?こういう風にフィジカルAI、半導体、NVIDIAのGTCも行ってます。制御波星とかですね、FAとか工場の動体とかですね。ものづくりに関するありとあらゆることもやってますから、製造で働いてる方は是非チャンネル登録いただいて応援いただきたいと思いますし、少しでも刺激になって、太郎分かったと、ジェンスン・フアンがなんでフィジカルAIって言ってるかよく分かったという方は、いいねマークを押していただければ励みになるんで。最近いいねマークね、少ないから。視聴数は上がってきてんだけど寂しいので是非お願いします。ということで次回の前スポンサー動画でございます。皆様お疲れ様でございました。

26年残り少しでございますが、ちょっと案件動画やりすぎてPR動画はけておりますので、PR動画募集させていただきたいと思います。皆さんですね、ホームページからでも結構です。Xはなかなか連絡がつかないからダメです。メールで直接ご連絡いただいても結構です。この動画見ましたといった方はですね、なんと15%オフさせていただきます。出血大サービスでございます。

皆様、弊社のチャンネルですね、こうなっております。性別男性が95%、女性はほぼ0です。過去5%です。非常に男臭いです。さらに年齢層は45歳から55歳、ちょっと加齢臭がするあたり、いや違います。決裁権者の男性が素晴らしく見てるチャンネルということをご理解いただきたいと思います。

皆様、展示会いつものように出してるんじゃありませんか?もう古いです。展示会なんとなく出してるけど、名刺500枚集まりました。それどうなるんですか?マーケティングしてるんですか?してませんね。空中線で電話かけてますか?

ませんね。そこから実際の引き合いになりますか？なりません。ほとんどなりません。なのに場所代だけで数百万。上物は数百万。さらに人が20人いるとすれば、1人当たり1日チャージ5万円でございますから、1人当たり3日いると15万円、プラス宿泊費合わせて20万円です。それが20人もいたらそれだけで400万円でございます。

弊社のPR動画は約400万円ぐらいになっておりますが、3日間とは違います。的にPRが可能でございます。こちらプランでございまして、プレゼン形式は300万から500万円でございます。もちろんスーパーはもうちょっと高いんですけども、対談動画だと250から400万円ですね。ショート動画もこのような格安プランで承っております。

過去の実績でございますが、9割のお客様からは良かったねというポジティブな評価をいただいておりまして、例えば大手電子部品メーカーはわずか1ヶ月で30リード獲得。恥ずかしい話ですが、ものづくり太郎のPRが1番効果があったとかですね。台湾協働ロボットメーカーは得られた総リード数は50件以上と、なんとこの動画きっかけで3社とコラボレーションしてですね、そこからの受注も20台以上ということで、この2、3年でですね、4億から5億売り上げたと私は聞いております。

大手CADベンダーですね。どこか分かりそうですね。クラウド型CADソリューションの訴求を行い、独自のプラグメントと比較し50倍から100倍の効果がありましたと。50倍から100倍ですよ。誰が展示会出すんですかと。総合電機メーカーからのご依頼でございますが、なんと5回もやりました。効果ありありでっていうことで、是非ご依頼お待ちしております。概要欄からチェックお願いします。

展示会に出すのであれば、ものづくり太郎チャンネルに出す。いいじゃないですか。失敗するか失敗しないか、皆様の熱量にかかっております。ということで是非よろしくお願いします。お待ちしてます。お願いします。案件ちょうだい。ちょうだい。

次回はこのPLMの進化ですね。これを皆さんにお伝えしたいと思ってますので是非よろしくお願いします。ということで今日もどうもありがとうございました。次の動画で会いましょう。じゃあね。バイバイ。