2026年、日本のAI産業は「言葉」から「身体」へ完全に舵を切った

2023年から2025年にかけて、世界中がChatGPTに熱狂しました。しかし、あの狂騒の中で日本企業の多くは、PoC（概念実証）という名の「終わりのないテスト」に足踏みしていたのも事実です。 2026年現在、ようやくその停滞期は終わりました。しかし、日本が選んだ道は、シリコンバレーが描く「万能なAI」の背中を追いかけることではありませんでした。その代わりに、日本が得意とする「精巧なモノづくり」と「AIの知能」を融合させる——つまり、AIに「身体」を与える道を選んだのです。

「魔法」から「社会インフラ」への脱皮

かつてAIは、スクリーンの中だけで完結する魔法のような存在でした。しかし、今の日本においてAIは、蛇口をひねれば出てくる水や、スイッチを入れれば点く電気のような、ごく当たり前の「社会インフラ」へと脱皮しました。 特筆すべきは、政府が始動させた5年総額1兆円規模のAI支援策です。当初は「またバラマキか」と冷ややかな目で見られていましたが、その実態は非常に戦略的でした。年度ごとの進捗を厳格に審査する「ステージゲート方式」の採用により、実利を生まないプロジェクトは淘汰され、真に社会実装可能な技術へと資金が集中したのです。

なぜ日本は「物理AI」で勝機を見出したのか

サイバー空間でのデータ覇権争いでは、確かに米国や中国に先行を許しました。しかし、物理世界のデータ——工場の稼働ログ、センサーの反応、老朽化するインフラの微妙な歪み——という分野においては、依然として日本は宝の山を持っています。 ソニーグループがCMOSイメージセンサーにAIを統合したことは、その象徴的な一手でした。AIが「目」そのものに組み込まれたことで、通信量を極限まで抑えながら、瞬時に周囲の状況を判断し、物理的に反応する。「言葉」で説明するAIから、「行動」で示すAIへ。このシフトが、日本の製造業に再び息を吹き込んだのです。

2026年を象徴する「力の集約」 市場の動きは残酷なほど明確です。

かつてのパラメータ数（モデルの大きさ）を競うスペック競争は鳴りを潜め、現在はAIが「いくら稼ぎ、どれだけ社会の痛みを解決するか」で評価される時代です。 国内スタートアップの顔ぶれも変わりました。

• Mujin：独自のOSでメーカーの壁を越え、産業用ロボットを一つの巨大な知能体として統合しました。
• Turing：完全自動運転という北極星を目指し、日本の交通環境に特化した身体知を構築しています。
• Sakana AI：Googleとの提携を通じ、小規模でありながら極めて効率的な日本発の基盤モデルを磨き上げています。

私たちが向き合うべき、次の現実 AIが「身体」を持ち、街中を自動配送ロボットが駆け抜け、工場が無人で動く。

それは、深刻な労働力不足に直面する日本にとって、もはや選択肢ではなく「唯一の生存戦略」でもあります。 しかし、重要なのは効率化の先にある「質」です。AIによる生産性向上を、単なる「コスト削減」の手段として使い潰すのか、それとも新しい創造性を生むための「余白」として活用するのか。 2030年に向けて、日本のAI産業は第2章に入ります。それは、スクリーンの外側にある、私たちが生きるこの物理世界を、AIがいかに豊かにできるかという挑戦です。 より詳細な日本市場のトレンドと、それを支えるプロンプト・ガバナンスのあり方については、プロンプトエンジニアリング完全ガイドをご覧ください。 --- 本記事は2026年1月時点の独自調査に基づいています。