フィジカルAIとは｜ロボットと自動運転で注目の米国株を解説
文章や画像を作る生成AIの次に注目されているのが、ロボットや自動運転車を動かす「フィジカルAI」です。アマゾンの倉庫ではロボットが100万台を超え、無人のタクシーも週50万回以上の有料乗車を記録しています。フィジカルAIの仕組みと使われ始めている場面を整理し、関連する4つの分野の米国株と、注意したいリスクを解説します。
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はじめに
ChatGPTのような生成AIは、画面の中で文章や画像を作ります。いま、そのAIを画面の外に出し、ロボットや自動運転車を動かす取り組みが急速に進んでいます。これが「」です。
エヌビディアのフアンCEOは2026年1月、「ロボットにとってのChatGPTの瞬間が来た」と述べました。物流倉庫や工場、道路ではすでに実用化が始まり、大手IT企業や新興企業が巨額の投資を続けています。
フィジカルAIとは何か
生成AIとの違い
ChatGPTのような生成AIは、文章や画像、プログラムを作ります。これに対しフィジカルAIは、ロボットや自動運転車などの機械が、現実の世界を認識し、判断し、動くためのAIです。エヌビディアは「自律的な機械が、現実の世界で複雑な動作を理解し、実行できるようにするもの」と説明しています。
文章を作るAIは間違えても書き直せますが、現実で動く機械は、ぶつかったり物を落としたりすれば取り返しがつきません。重さや摩擦、物の動き方といった物理の法則を理解し、安全に動く必要がある点が、生成AIとの大きな違いです。
生成AIが「物知りな相談相手」だとすると、フィジカルAIは「目と頭と体を持った働き手」です。見て、考えるだけでなく、実際に手足を動かして仕事をします。
フィジカルAIを支える3つのコンピューター
エヌビディアは、フィジカルAIには役割の違う3つのコンピューターが必要だと説明しています。
②の仮想空間が重要なのは、現実で何万回も転ばせたりぶつけたりするのは、時間もお金もかかり、危険だからです。仮想空間なら、まれな場面や危ない場面を短い時間で何度も試せます。
たとえばディズニーは、エヌビディアやGoogle DeepMindと共同で開発した物理シミュレーション「Newton」を使い、小型の二足歩行ロボット「Blue」の歩き方や身振りを仮想空間で磨いています。建機大手のキャタピラーは、工場や部品の供給網を仮想空間に再現し、故障の予測や生産計画に役立てています。
最近は、カメラで見て、言葉の指示を理解し、体を動かすまでを1つで行うAI（）も登場しています。たとえばを開発するFigure AIは、エヌビディアの半導体で自社のVLAモデル「Helix」を動かしています。
土台となる「AIファクトリー」
CPUからGPUへ
これまでのコンピューターは、という部品が計算を1つずつ順番に速くこなすことで、性能を上げてきました。しかし、半導体を小さくするだけで性能が上がり、消費電力も抑えられるという流れは10年以上前に止まり、CPUだけでは性能が伸びにくくなりました。そこで、たくさんの計算を同時に進めるのが得意なと、それを動かすエヌビディアのソフトウェアの仕組み「」を組み合わせる方式が主流になりました。
エヌビディアのフアンCEOは、AIの計算需要が2つの理由で急増していると説明しています。1つ目は、AIが知識を学ぶ段階（事前学習）に加え、仕上げの学習（事後学習）や、答える前に「考える」時間にも大量の計算を使うようになったことです。2つ目は、お金を払ってAIを使う人や会社が増えていることです。
AIが仕事に役立つとわかれば利用者が増え、AIを動かすための計算も増えます。そこで大手IT企業がデータセンターを増やすと、AIはさらに便利で安くなり、また利用者が増えるという循環が生まれています。
データセンターから「AIの工場」へ
この需要に応えるため、データセンターの役割も変わりつつあります。フアンCEOは、AIの答えのもとになる「」（文字や単語の断片）を大量に作り出す施設を、「AIファクトリー（AIの工場）」と呼んでいます。
| 従来のデータセンター | AIファクトリー | |
|---|---|---|
| 目的 | アプリを動かし、データを保存する | AIを動かし、答え（トークン）を大量に作る |
| 主な計算 | CPUが順番に処理する | 多数のGPUが同時に計算する |
| 重視すること | 止まらずに動き続けること | 電力1ワットあたりに作れるトークンの数 |
| 設計の仕方 | 標準的なサーバーの棚と建物 | 建てる前に、熱や電力、設備の配置を仮想空間で試す |
AIファクトリーは大量の電気を使います。電力の問題については、別のコラム「AIデータセンターと電力不足」で詳しく解説しています。
なぜいま注目されるのか
4つの背景
フアンCEOが「ロボットにとってのChatGPTの瞬間が来た」と述べた背景には、次の4つがあります。
AIの進歩
言葉や画像を扱うAIの進歩が、ロボットの「頭脳」にも使えるようになりました。ゴールドマン・サックスは2024年、こうした進歩によって工場での実用化が約1年、家庭用が2〜4年早まったとしています。
価格の低下
中国Unitreeの小型人型ロボット「R1」は約5,900ドル（2025年7月）です。ノルウェーの1Xは、家庭用の人型ロボット「NEO」を2万ドルで予約受付しています。
人手不足
米国の製造業では2033年までに最大380万人の採用が必要で、うち190万人分は埋まらない可能性があるとの推計があります（デロイトなど、2024年）。
AIへの巨額投資
フアンCEOは2026年3月、最新のAI半導体（BlackwellとVera Rubin）の受注が2027年までに1兆ドルに達するとの見通しを示しました。AIを学習させるデータセンターが増えるほど、フィジカルAIの土台も厚くなります。
エヌビディアの最新AI半導体（BlackwellとVera Rubin）の、2027年までの受注の見通し。半年たらずで倍増しました。
市場規模の予測
| 推計した会社 | 時期 | 内容 |
|---|---|---|
| ゴールドマン・サックス | 2024年1月 | 人型ロボットの市場は2035年に380億ドル |
| ゴールドマン・サックス | 2026年9月（報道） | 2035年に約650万台・約1,380億ドルに上方修正 |
| モルガン・スタンレー | 2025年4月 | 2050年に5兆ドル超（部品や保守を含む）、稼働台数10億台超 |
※いずれも予測で、前提によって数字は大きく変わります。
どこで使われ始めているか
自動運転・ロボタクシー
運転手のいない「」は、すでに米国の複数の都市で有料の運行が始まっています。
| 会社 | 現状 |
|---|---|
| Waymo（アルファベット傘下） | 有料乗車は週50万回超（2026年4月）。米15都市で運行し、完全自動運転の累計走行は3億マイル超 |
| テスラ | 2026年1月、テキサス州オースティンで車内の監視員なしの運行を開始。10月時点で無人運行は6都市（報道） |
| Zoox（アマゾン傘下） | ハンドルもペダルもない専用車で、2026年8月にラスベガスで有料運行を開始 |
| ウーバー | エヌビディアと提携し、2027年から自動運転車を配車網に段階的に入れ、最終的に10万台規模を目指す |
エヌビディアの自動運転の基盤「DRIVE Hyperion」は、カメラ14台、レーダー9台、レーザーで距離を測るセンサー（）1台などで周りを見張り、2つの半導体（DRIVE AGX Thor）で判断する、ロボタクシー向けの車載システムです。ステランティスやLucidが採用しています。
物流倉庫
2026年10月時点。ロボットで物流費を下げることは、同社の利益率を高めることにもつながります。
工場
手術
手術支援ロボット「da Vinci」を手がけるインテュイティブ・サージカルは、2026年7〜9月期に手術件数が前年同期比約14%増えました。ジョンソン・エンド・ジョンソン（J&J）も、尿路の手術ロボットの開発に、エヌビディアの仮想空間の技術を使っています。
大手IT企業の取り組み
上場している大手の動き
| 会社 | 主な動き |
|---|---|
| エヌビディア | 3つのコンピューターすべてを提供。ロボット用の半導体「Jetson Thor」を2025年8月に発売 |
| アルファベット | Waymoのほか、Google DeepMindがロボット用AI「Gemini Robotics」を開発し、ボストン・ダイナミクスやApptronikと提携 |
| アマゾン | 物流ロボット100万台超、ロボタクシーのZoox |
| テスラ | 人型ロボットOptimus、ロボタクシー。マスクCEOは「テスラの価値の約80%はOptimusになる」と発言 |
| メタ | ロボットAIの新興企業を買収し、他社に提供する「ロボット版Android」を目指すと報道 |
| マイクロソフト | 触覚にも対応したロボット用「Rho-alpha」を発表（2026年1月） |
| OpenAI | 自社の人型ロボットを開発中で、初の公開デモは2027年が目標（報道） |
未上場の有力企業
| 会社 | 事業 | 直近の動き |
|---|---|---|
| Figure AI | 人型ロボット | 2025年9月に評価額390億ドルで資金調達。エヌビディアなどが出資 |
| Skild AI | ロボットの「頭脳」にあたるAI | 2026年1月に評価額140億ドル超で資金調達 |
| Physical Intelligence | ロボット用のAIモデル | 2026年10月、評価額約200億ドルでの調達を交渉中と報道 |
| Apptronik | 人型ロボット | 2026年2月に評価額約50億ドルで資金調達。グーグルなどが出資 |
個人投資家がこれらの会社に直接投資するのは難しく、出資しているエヌビディアやアルファベットなどを通じた間接的な関わりになります。
関連する米国株
フィジカルAIに関わる米国株は、次の4つの分野に分けられます。
4つの分野と主な銘柄
ロボットの頭脳（半導体）
AIの学習や、ロボット・車に載せて判断するための半導体、モーター制御や電源、カメラ向けの半導体
注目点：エヌビディアのロボット・自動車向けを含む部門の売上は72億ドル（前年同期比+27%、2026年5〜7月期）
自動運転
ロボタクシーの運行、自動運転車を配車網に取り込むサービス、自動運転用の半導体
注目点：Waymoの有料乗車は週50万回超（2026年4月）
工場・物流の自動化
物流倉庫のロボット、工場の自動化設備、人と一緒に働く
注目点：アマゾンの倉庫で働くロボットは100万台超（2026年10月）
手術
医師の操作を助ける手術支援ロボット
注目点：da Vinciによる手術件数は前年同期比約14%増（2026年7〜9月期）
※各銘柄の「売上 前年比」は、米株図鑑のデータ（直近12か月）です。
各社の数字
各社の決算などで発表された、フィジカルAIに関わる直近の数字です。括弧内は前年同期比です。
| 銘柄 | フィジカルAIとの関わり | 直近の数字 |
|---|---|---|
| エヌビディア（NVDA） | 学習・仮想空間・ロボット搭載の3つすべて | 2026年5〜7月期の売上962億ドル（+106%）。ロボット・自動車向けを含む部門は72億ドル（+27%） |
| テキサス・インスツルメンツ（TXN） | モーター制御や電源の半導体 | 人型ロボット1台あたり同社製チップを500〜1,000ドルと見込む（2026年10月、報道） |
| アンバレラ（AMBA） | カメラ向けのAI半導体 | 2026年5〜7月期の売上1.08億ドル（+13%） |
| テスラ（TSLA） | Optimus、ロボタクシー | 2026年7〜9月期の売上280億ドル（ほぼ横ばい）、純利益は43%減 |
| アルファベット（GOOGL） | Waymo | Waymoを含む「その他の事業」は2026年7〜9月期に営業損失20億ドル |
| ウーバー（UBER） | 自動運転車を配車網に取り込む | エヌビディアと10万台規模の計画 |
| モービルアイ（MBLY） | 自動運転の半導体。人型ロボットの会社も買収 | 2026年7〜9月期の売上4.92億ドル、営業赤字 |
| アマゾン（AMZN） | 物流ロボット、Zoox | 物流ロボット100万台超 |
| ロックウェル・オートメーション（ROK） | 工場の自動化 | 2026年4〜6月期の売上23.1億ドル（+8%） |
| テラダイン（TER） | 協働ロボットのUniversal Robots | 2026年7〜9月期のロボット部門の売上9,600万ドル（約+28%） |
| シンボティック（SYM） | 物流倉庫の自動化 | 2026年4〜6月期の売上7.21億ドル（+22%） |
| インテュイティブ・サージカル（ISRG） | 手術支援ロボットda Vinci | 2026年7〜9月期の売上30.5億ドル（+22%） |
そのほかの関連銘柄
人型ロボットのアジリティ・ロボティクスは、特別目的買収会社（）との合併で上場する予定です（銘柄コードはAGLTの予定）。
第2章で紹介したAIファクトリーの建設に関わる会社も、フィジカルAIの土台を支えています。AIファクトリーを建てる前に仮想空間で設計するエヌビディアの仕組み「Omniverse DSX」には、電源・冷却設備のバーティブ（VRT）やイートン（ETN）、半導体の設計ソフトのケイデンス・デザイン・システムズ（CDNS）、建設・設計のジェイコブズ・ソリューションズ（J）、発電設備のGEベルノバ（GEV）なども参加しています。
同じフィジカルAI関連でも、エヌビディアやインテュイティブ・サージカルのようにすでに大きく稼いでいる会社もあれば、自動運転トラックのオーロラ（AUR）や配達ロボットのサーブ・ロボティクス（SERV）のように、売上がまだ小さく赤字の会社もあります。また大企業では、ロボット事業が売上のごく一部ということもあります。
注意しておきたいリスク
フィジカルAIは長い目で見て大きな市場になると期待されていますが、次のようなリスクもあります。
ロボットに学ばせるデータが足りない
文章のAIはネット上の膨大な文章で学べますが、ロボットの動きや触った感覚のデータはほとんどありません。ロボット掃除機ルンバを生んだiRobotの共同創業者ロドニー・ブルックス氏は、人の手には約1.7万個の触覚の受容体があるのに、そのデータを集める仕組みがないと指摘しています。仮想空間での練習でどこまで補えるかが鍵です。
期待が先行している
オーロラやサーブ・ロボティクスは2026年の売上見通しを下方修正しました。テスラはロボットとAIへの支出で純利益が43%減りました。売上がまだ小さく、赤字の会社も多くあります。巨額の投資に見合う利益がいつ出るのかについては、ブルームバーグなどの報道も、期待と現実の差を指摘しています。
事故と規制
Waymoは、停車中のスクールバスの追い越しなどで複数回リコールを届け出ています。GM傘下のCruiseは2023年の事故をきっかけに、2024年にロボタクシー事業から撤退しました。
中国との競争
ロボットのモーターに使う磁石の加工も約90%を中国が担っています。米国は2026年10月、ロボットの輸入制限を検討する大統領布告に署名しました。米国は、AIモデルの開発力やエヌビディアの半導体、その上で動くソフトウェア（CUDA）といった「頭脳」の部分で優位にあります。一方、中国は安く大量に作る力と部品の供給網という「体」の部分で優位に立っています。
AI投資と電力の制約
フィジカルAIの土台は、大手IT企業のAI投資です。投資が減速したり、データセンター向けの電力が足りなかったりすれば、関連銘柄にも影響します。
よくある質問
Q. フィジカルAIと生成AIは何が違いますか？
生成AIは、画面の中で文章や画像、プログラムを作るAIです。フィジカルAIは、ロボットや自動運転車などの機械が、現実の世界を見て、判断し、動くためのAIです。現実で動く機械は失敗すると取り返しがつかないため、物理の法則を理解し、安全に動くことが求められます。
Q. フィジカルAIの関連銘柄には、どんな分野がありますか？
大きく、ロボットの頭脳（半導体）、自動運転、工場・物流の自動化、手術の4つの分野があります。このほか、AIを学習させるデータセンター（AIファクトリー）を建てる電源・冷却設備や発電設備の会社も、土台を支えています。
Q. 人型ロボットを作る会社の株は買えますか？
Figure AIやApptronikなど、有力な人型ロボットの会社の多くは未上場で、個人投資家が直接投資するのは難しいのが現状です。上場している会社では、テスラが人型ロボット「Optimus」を開発しているほか、アジリティ・ロボティクスがSPACとの合併で上場する予定です。エヌビディアやアルファベットのように、未上場の会社に出資している上場企業もあります。
まとめ
- フィジカルAIは、ロボットや自動運転車が現実の世界を認識し、判断し、動くためのAIです。エヌビディアは、学習・仮想空間での練習・機械への搭載という3つのコンピューターをすべて手がけています。
- AIの進歩、ロボットの価格の低下、人手不足、AIへの巨額投資を背景に、物流倉庫、工場、道路、手術の場で実用化が始まっています。
- 関連する米国株は、ロボットの頭脳（半導体）、自動運転、工場・物流の自動化、手術の4つの分野に広がっています。
- 一方で、ロボットに学ばせるデータの不足、期待の先行、事故と規制、中国との競争といったリスクもあります。すでに大きく稼いでいる会社と、期待で株価が動いている会社が混ざっている点に注意が必要です。
米株図鑑で関連銘柄をチェックする方法
フィジカルAIは、半導体から自動運転、工場の自動化、手術まで幅広い会社に関わります。米株図鑑の各銘柄ページで、次の点を確かめてください。
用語集
- フィジカルAI
- ロボットや自動運転車などの機械が、現実の世界を認識し、判断し、動くためのAI。文章や画像を作る生成AIと違い、物理の法則を理解して安全に動く必要がある。
- デジタルツイン
- 工場や街、機械などを、コンピューターの中の仮想空間にそっくり再現したもの。現実で試す前に、動きや安全性を何度も確かめられる。
- VLAモデル
- カメラで見る（Vision）、言葉の指示を理解する（Language）、体を動かす（Action）までを1つで行うAI。ロボットの「頭脳」として使われる。
- 人型ロボット
- 人のような頭・胴体・腕・脚を持つロボット。人向けに作られた工場や家の中で、そのまま働けることが期待されている。
- CPU
- コンピューターの中心となる半導体。いろいろな種類の計算を、1つずつ順番に速くこなすのが得意。
- GPU
- もともとは画像を描くための半導体。たくさんの計算を同時にこなせるため、AIの学習や回答に広く使われている。
- CUDA
- エヌビディアのGPUで計算するためのソフトウェアの仕組み。多くのAIの開発者が使っており、エヌビディアの強みの1つとされる。
- トークン
- AIが文章を読み書きするときの単位で、文字や単語の断片にあたる。AIが作るトークンの量が多いほど、多くの計算が必要になる。
- ロボタクシー
- 運転手が乗らず、自動運転で客を運ぶタクシー。スマートフォンのアプリで呼んで使う。
- LiDAR
- レーザーの光を当て、跳ね返ってくるまでの時間で周りの物までの距離を測るセンサー。自動運転車が周りの様子を立体的につかむのに使う。
- AIモデル
- 質問に答えたり文章やプログラムを書いたりする、AIの本体。大量のデータで学習して作られ、性能を高めた新しいモデルが数か月ごとに発表される。
- 協働ロボット
- 安全柵で囲わずに、人のすぐそばで一緒に作業できるように作られた産業用ロボット。
- SPAC
- ほかの会社を買収するためだけに上場する会社。未上場の会社はSPACと合併することで、通常の新規上場（IPO）より短い期間で上場できる。
出典
- フィジカルAIの定義：NVIDIA
- 3つのコンピューター、Figure AIのHelix、フォックスコンのヒューストン工場：NVIDIA（2025年10月）
- フアンCEOの「ChatGPTの瞬間」：Fortune
- AI半導体の受注見通し：Let's Data Science（2026年3月）、TrendForce（2025年10月）
- 市場規模の予測：Goldman Sachs、24/7 Wall St.、Morgan Stanley
- ロボットの価格：Bloomberg（Unitree R1）、The Robot Report（1X NEO）
- 製造業の人手不足：3DPrint.com（デロイト）
- ロボタクシー：Alphabet（2026年7〜9月期）、Electrek（テスラ）、Smart Cities Dive（Zoox）、NVIDIA（ウーバーとの提携）
- アマゾンの物流ロボット：PYMNTS、Automated Warehouse
- BMWの工場でのFigure 02：Interesting Engineering、Assembly Magazine
- AIファクトリーとAIの計算需要：NVIDIA GTCワシントン基調講演（2025年10月）、NVIDIA（Omniverse DSX）
- ディズニーのNewtonとBlue：AI Business
- 期待と現実の差：Bloomberg Originals（動画、2026年4月）
- ボストン・ダイナミクスのAtlas：Axios
- テスラのOptimus：TechCrunch、TradingView（マスク氏の発言）
- 手術ロボット：インテュイティブ・サージカル決算、Medical Design & Development（J&J）
- 大手IT企業の取り組み：The Decoder（Google DeepMind、メタ）、eWeek（マイクロソフト）、Ubergizmo（OpenAI）
- 未上場企業：Yahoo Finance（Figure AI）、BusinessWire（Skild AI）、TNW（Physical Intelligence）、TechCrunch（Apptronik）
- 第6章の各社の数字：エヌビディア、テキサス・インスツルメンツ（cloudnews）、アンバレラ、アルファベット、モービルアイ、ロックウェル、テラダイン、シンボティック各社の決算、アジリティ・ロボティクスの上場（SEC）
- リスク：TechCrunch（ブルックス氏）、オーロラ株主レター、サーブ・ロボティクス、Open Class Actions（Waymoのリコール）、6abc（Cruise）、humanoid.guide（人型ロボットの出荷）、McKinsey（部品の中国依存）、ホワイトハウス（ロボット輸入の大統領布告）
本コラムは、各社の決算発表、公開されている資料や報道をもとに作成しています。特定の銘柄の売買を勧めるものではありません。投資の判断は、最新の決算資料などを確認のうえ、ご自身で行ってください。