フィジカルAIが生み出す新たな「設計思想」：「モデルの規模追求」からの脱却（1/2 ページ）

「フィジカルAI」によって、AIを機器に実装するための設計思想はどのように変化するのか。現在のエッジAIのシステム設計とは異なる方針や議論が必要になるのだろうか。

[Rahul Patel（Synaptics），EE Times]

　この記事は、2026年8月14日発行の「EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版2026年8月号」に掲載している記事を転載したものです。

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「モデルの規模追求」からの脱却

　先日、あるメディアで、考えさせられる言葉を目にした。「（中略）AIは、本を読むことしかできないのであれば、真に賢いとは言えない。場の空気を読むことも必要だ」

　ここ数年、AIに関する議論は「どうすればより高性能なモデルを構築できるのか？」という一つの問いに支配されてきた。

　こうした取り組みは、目覚ましい進歩をもたらした。基盤モデルによって、ソフトウェアの生成や、自然言語の理解、画像の認識、さらに膨大な量の情報に対する推論が可能になった。クラウドインフラは、大規模なインテリジェンスのトレーニングとオーケストレーションにおいて、驚くほど効率的なものになっている。

　だが、AIがデータセンターの枠を超え、物理世界と相互にやりとりする製品へと移行するにつれて、新たな技術的課題が浮上しつつある。