なるほど
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2608/19/news019.html
フィジカルAIとヒューマノイドの可能性、PFNの見立てとトヨタのアプローチ
インテル・ロボティクス・ワークショップ2026【後編】
（1/3 ページ）
「インテル・ロボティクス・ワークショップ2026」のレポート記事をお送りする。今回の後編では、ヒューマノイドとフィジカルAIをテーマにした、三菱UFJ銀行、Preferred Networks（PFN）、トヨタ自動車 未来創生センターの講演内容を紹介する。
2026年08月19日 [森山和道，MONOist]
(抜粋)

フィジカルAIは何を指すのか「もやもやしている」
　Preferred Networks（PFN） リテールソリューションズ事業本部 本部長 兼 フィジカルAI事業統括の海野裕也氏は、自社のプロダクトの話ではなく、主にフィジカルAIの現状と課題を紹介した。海野氏はもともと、自然言語処理（NLP）の研究者であり、近年はリテール向けロボット分野の業務を手掛けている。同氏は「かつてAIは世の中から何の期待も持たれていなかった」と振り返り、現在の急加速するAIブームに驚かされているとした。

　フィジカルAIが何を指すのかについては「もやもやしている」（同氏）状況であり、現在は多義的な状態にある。広義には物理現象を扱うAIは全てフィジカルAIということになるが、今回の講演では物理的実体を制御し、現実世界で何らかのアクションを完遂するための知能という文脈に絞り、「ロボット制御におけるAIの役割」に定めて議論を展開した。

ビニール袋の開封には、トヨタ自動車のAI研究開発子会社であるTRI（Toyota Research Institute）が開発した模倣学習のための「Diffusion Policy」や、人間の操作データを収集／記録するデバイス「UMI（Universal Manipulation Interface）」、その改良版でより高精度なピッキング作業の学習を可能にする「UBI」、そして「大規模行動モデル（Large Behavior Model）」が技術基盤として活用されている。LBMを使うことで単発の動作だけでなく、より長い時間軸（ロングホライズン）で文脈を理解し、一連の作業を遂行できるシステムの構築を目指しているという。ヒューマノイドの上半身だけでなく、全身を使った作業への適用が検討されている。

今後も技術交流の場としてワークショップの開催を継続

　イベントの最後には、インテル 執行役員 技術・営業統括本部 本部長の町田奈穂氏がクロージングとして40年を超える同社の実績をあらためて紹介。その上で同イベントについて「インテルからの単なる情報提供の場ではなく、参加者の皆さんの横連携もあるとうれしい」と述べた。

　同社は今後も、技術交流の場としてインテル・ロボティクス・ワークショップの開催を継続していく方針である。
⇒その他の「ロボットイベントレポート」の記事はこちら