記事公開日 2025/11/20

【Microsoft Ignite 2025】人材不足をAIで乗り越える：ロボティクス開発の戦略（General Robotics）

はじめに

Microsoftで勤務していた経験を持つディネシュ・ナラヤナン氏（Dinesh Narayanan）は、現在、General Robotics社をけん引している。
Microsoft Ignite 2025で、ナラヤナン氏が語る「ロボティクス開発の戦略」は、わかりやすく、無駄が無い。
その場にいた全ての人々は、彼がどれほど優れた人物であるかを思い知り、聴衆は彼の言葉に引き込まれた。

1. なぜ今、AIとロボティクスなのか？

世界的な労働力不足と産業構造の変化が、企業に新たな課題を突きつけている。製造業、物流、エネルギー、建設などの分野では、熟練労働者の不足が深刻化し、従来の自動化だけでは対応できていない。
ここで注目されるのが、AIとロボティクスの融合。単なる機械化ではなく、AIによる「知能」をロボットに付与することで、人間と協働しながら複雑な業務を遂行できる未来が現実になりつつある。

2. フィジカルAIとは？

これまでのAI活用は、スプレッドシートやコンテンツ生成など「デジタル領域」に集中していた。しかし、次のステージは「フィジカルAI」です。
フィジカルAIとは、現実世界と相互作用するAIシステムを指す。
代表的な例では、「ロボット」「自律走行車」「IoTセンサー」などが挙げられる。これらは、製造現場や物流センター、エネルギー施設などで、人間が行ってきた作業を代替・補完する役割を担うことが期待されている。

3. 産業別の活用シナリオ

産業毎に期待される、フィジカルAI搭載のロボットの活躍場面がある。

製造業　　：自動車や造船での組立・検査工程を自動化
物流・小売：配送センターでのピッキングや仕分け
エネルギー：発電所や風力・太陽光発電施設のインフラ管理
政府　　　：港湾や重要施設の安全確保
建設　　　：日本を含む世界的な建設労働者不足への対応

これらの分野で、フィジカルAIは「不可欠な存在」になりつつあるとナラヤナン氏は語る。

4. 現実の課題：なぜロボットAIは難しいのか？

ロボティクス開発には、次のような課題がある。

統合の複雑さ　　：API、ミドルウェア、ハードウェア、AIモデルの緊密な連携が必要
AIモデルの巨大化：高性能化する一方で圧縮や軽量化が困難
専門家不足　　　：深層学習とロボティクスの両方に精通する専門家は世界で1,000人未満

結果として、ロボットAIのプロトタイプ開発には12～24か月、コストは数百万ドル規模という現実がある。

5. General Roboticsのアプローチ：GRIDプラットフォーム

ここで登場するのが、General Roboticsの「GRID（General Robot Intelligence Development Platform）」。
GRIDは、Azure上で動作するクラウドベースの統合プラットフォームで、ロボティクス開発を劇的に進化させた。

GRIDの特徴は以下のようなものだ。
・超高速なAIスキル展開
・ロボットにAIスキルをわずか15分で導入可能
・ユースケースに応じた微調整も1日以内で完了
・統合された開発環境
・API標準化で異なるロボットを統一
・最新AIモデル（NVIDIA、Microsoft、オープンソース）を即時利用
・シミュレーション機能（NVIDIA Isaac、Microsoft AirGen）
・スケーラブルなクラウドインフラ
・GPUリソースをオンデマンドで追加可能
・低遅延プロトコルにより、AIモデルをクラウドからロボットへ即時配信
・エージェント開発との融合
・GitHub Copilotとの連携で自然言語指示→コード生成
・非技術者でもロボット開発が可能なノーコード体験

General Roboticsは、どうやらロボット界のNVIDIAを目指しているように感じる。