35.【フィジカルAI設計】🤖⚙️ フィジカルAIとは何か｜なぜAIは現実世界に出ると壊れるのか

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🤖⚙️ フィジカルAIとは何か

なぜAIは現実世界に出ると壊れるのか

近年、「フィジカルAI」「エンボディドAI」といった言葉が急に増えました。
ロボット、ドローン、音声対話、工場、自動運転——
AIが現実世界に出ていく流れは、もはや止まりません。

しかし同時に、こういう話も大量に見かけます。

• デモでは動いたが、実機では不安定
• LLMをつないだら賢くなったが、挙動が壊れた
• 安全制御をAIに任せたら、逆に危なくなった

この記事では、その原因をはっきりさせます。

🧠 結論（最初に言い切る）

フィジカルAIは賢さの問題ではありません。

それは
時間⏱️・連続状態📈・物理制約⚡（V–I・安全）
を持つ世界にAIを置く、設計の問題です。

この前提を外した瞬間、どんなに高性能なAIでも壊れます。

🔍 ソフトAIとの決定的な違い

まず、ソフトウェア上のAIと、フィジカルAIの違いを整理します。

チャットAIやゲームAIでは、

• 応答が遅れても「少し待つ」
• 出力が変でも「やり直す」

が許されます。

しかしフィジカルAIでは、

• モータは回り続ける
• 電圧・電流は予算を超えられない
• 一度の誤動作が破損や事故につながる

世界のルールがまったく違うのです。

🤖 なぜ「賢くしたのに壊れる」のか

ここで多くの人が勘違いします。

「AIがまだ賢くないから壊れる」
「学習量が足りないから不安定」

これはほぼ間違いです。

問題は、
AIを“どこに置いたか”
どんなループに入れたか
です。

現実世界では、

• 実時間制御
• 安定性
• 再現性

が最優先されます。

そこに

• 応答時間が揺れる
• 出力が非決定的
• 状態を飛び越える

AIを無造作に接続すると、壊れるのは必然です。

❌ よくある誤解

❌ 誤解①：学習量が足りない

→ 違います
どれだけ学習しても、実時間制御の遅延は消えません。

❌ 誤解②：LLMを直接つなげば賢くなる

→ むしろ壊れます
賢さと制御可能性は別物です。

❌ 誤解③：AIが判断すれば安全になる

→ 逆です
安全は「判断」ではなく「構造」で担保します。

✅ フィジカルAIの定義（設計用語として）

ここで、曖昧な言葉を設計用語に落とします。

フィジカルAIとは、
実時間・連続系・物理制約を持つシステムに
AIを組み込む際のシステム設計問題である。

これは

• AIアルゴリズムの話ではなく
• モデル精度の話でもなく

アーキテクチャの話です。

🧭 このシリーズで扱うこと

このあと、以下を順に扱います。

• なぜ LLM直結が必ず失敗するのか
• フィジカルAIで 壊れない配置とは何か
• PID・FSM・LLMを どう分離すべきか
• 実際に 構造の差が挙動にどう出るか

フィジカルAIを
「流行語」から
再利用可能な設計思想へ
引きずり下ろします。

次回は、
なぜLLM直結は構造的に破綻するのか
を、制御とFSMの視点から分解します。