展望テーマ 2 / 5

フィジカルAIとロボティクス

AIは画面の中だけでなく、現実世界で行動することを学びつつあります。

全体像

AIはその歴史の大半を、コンピューターの中で過ごしてきました。テキスト、画像、音声を認識する存在です。フィジカルAIは異なります。カメラやセンサーを通じて世界を認識し、それについて推論し、そしてロボットアーム、フォークリフト、車両、ドローンといった何かを実際に動かすモデルです。

チャットボットを流暢にしたのと同じブレークスルーが、今や機械に、見慣れない物体をつかみ、雑然とした環境を移動し、何か月もかけて手書きのコードを書くのではなく、実演から新しい作業を学ぶことを教えています。

なぜ今なのか

3つの潮流が重なりつつあります。物理世界を理解できるAIモデル、センサーやアクチュエーターのコスト低下、そして製造、物流、高齢者介護における人手不足です。これらが組み合わさることで、これまで採算の合わなかった場面でも、ロボットが経済的に理にかなうものになっています。

機会はどこにあるか

私が調査している領域

ロボットアーム、ビジョンシステム、制御装置にAIを組み込む、実績あるオートメーション企業。

あらゆるロボットに必要なモーター、アクチュエーター、カメラ、LiDAR。このテーマにおける「シャベル」です。

ロボットが現実世界に触れる前に、仮想世界で学習させるソフトウェア。

鉱業、農業、物流。オーストラリアがすでにオートメーションで先行している分野です。

注目している兆候

リスク

私の取り組み方

これは初期段階のテーマであるため、規模を小さく分散させています。単一の賭けとなるスタートアップよりも、部品やオートメーションを手がける収益性の高い供給企業を優先し、現実世界での導入が拡大するにつれて買い増していきます。

「AIの第一章は話すことを学びました。次の章では、手を使って働くことを学びます。」

これらは個人的な将来の見通しであり、予測や推奨ではありません。結果的に誤りとなる可能性もあります。