CROSSROAD-llc.jp

アプリケーションソフトの企画、制作、販売、運営及び管理

設立日　2021年11月26日

資本金　100万円

代表　西尾 寿

住所　神奈川県中郡大磯町国府新宿147－8

TEL　0463-73-3595

お問い合わせ　hisashi@crossroad-llc.jp

フィジカルAIロボット時代を迎えてFA（ファクトリー・オートメーション）現場で備えること

フィジカルAIロボット時代を生き残るためには「作る部署」から「学習させる部署」に変える必要があると思います。

フィジカルAIロボットが奪うのは従来型FA(決め打ちシーケンス制御、ティーチング前提のロボット、人が前提条件をすべて定義するライン)です。
これらはすべて、Physical AI + シミュレーション + 学習にとってかわることが予想されます。
そのためには、FA部署を「現場 x 物理 x AIがわかっている組織」 へ変えていく必要があります。

どのように変更していくのか？

１．FAエンジニアを“AIに寄せていく”
・制御屋
・ロボット屋
・生技・工程設計
・製造職人
この方たちの1〜2割の方が「学習」「シミュレーション」「確率的制御」に触れるだけで、部門（会社）が活性化していくのではないかと思います。

２．「AI導入」ではなく「AI前提で設計できる部署」にする。
・NGな例
　「検査にAI使おう」 「外観検査を深層学習で」

・良い例
　人が決めなければいけない前提条件は何なのかを考え、学習に置き換えられるかどうかを見極める。
　失敗しても学習で回復できる構造に持っていく。
　つまり “失敗を許容する設計思想”を持つFAです。
　これは従来のFAと真逆ですが、Physical AIの本質はこれだと思います。

３．シミュレーションを「設計の中心」に持ってくる。
　実機で1台作る前に1000台が仮想空間で失敗して学習する。
　この発想を持つかどうかで、FA部署は単なる「製造部門」ではなく「知能設計部門」に変わっていくと思います。
　デジタルツインの“真面目な”再構築やロボット＋治具＋ワークを「物理付き」で再現していく。

４．「AIが分かる人」より「AIと会話できる人」を増やす。
・強化学習は何が得意で何が苦手かを見極める
・学習に何が必要か（データ？試行回数？）
・なぜ決め打ち制御が壊れるのか
この会話のできるFAエンジニアが1人いるだけでも組織は変わると思います。
その人がベンダーと話し、研究と現場をつなぎ経営に「次に何が起こるのか」を説明します。
「AIは別部署」「うちは現場だから関係ない」「決まったものを作るのがFA」、この考え方はこれからの時代、とても危険になると思います。

そして「実機を触る前に、仮想で失敗する文化」を作ることができるようになれば、FA部署の性格が「作業部隊」→「設計思考部隊」に変わり始めると思います。

2026年2月3日　西尾 寿