トヨタ 街ごと実験する、という発想

トヨタの取り組みで目立つのは、クルマだけを賢くするのではなく、街や人の動きまで含めて見ているところです。 Woven Cityは、ロボット、自動運転、エネルギー、スマートインフラを実際の生活空間の中で試すための場所です。 フィジカルAIにとって大切なのは、シミュレーションだけでは分からない「現実のノイズ」をどう扱うか。 その意味で、Woven Cityはかなり象徴的なプロジェクトです。 参考

さらに、Waymoとの自動運転分野での連携検討も大きな材料です。 Waymoは自動運転サービスの実績を持つ企業で、トヨタ側は車両プラットフォームや量産の知見を持っています。 この組み合わせは、単なる共同研究というより、「AIで動く車を、どう社会に置くか」というテーマに近いものです。 参考

日産 Wayve、Uberとの組み合わせが面白い

日産は、英国の自動運転AI企業Wayve、そしてUberと組み、東京でロボタクシー実証を進める計画を出しています。 予定されている実証では、日産のEVにWayveの自動運転技術を載せ、Uberの配車基盤と組み合わせる形です。 安全ドライバー付きから始まるとはいえ、日本の都市で走行データを集める意味は大きいです。 参考

Wayveの特徴は、細かいルールをすべて人間が書き込むというより、走行データからAIに運転を学ばせる方向にあります。 東京のように歩行者、自転車、タクシー、配送車が入り混じる環境は、AIにとってかなり手ごわい場所です。 逆に言えば、ここで使える技術になれば、かなり実用度は高くなります。 参考

ホンダ ASIMOの遺産が車載AIに流れ込む

ホンダは、昔からロボットとの距離が近い会社です。 その流れは、現在のASIMO OSや車載ソフトウェア、運転支援の開発にもつながっています。 たとえばHonda Zeroシリーズでは、ソフトウェア定義車両としての進化が打ち出され、車が買った後も更新されていく方向が見えています。

また、ホンダが出資するHelm.aiは、カメラ中心の自動運転・運転支援技術で注目されています。 現実世界をカメラで見て、周囲の構造を理解し、走行判断につなげる。 これはまさにフィジカルAIのど真ん中です。 参考

一方で、2026年時点ではEV戦略の見直しも出ています。 ここは少し冷静に見たいところです。 ホンダのAI・ロボティクス技術は魅力的ですが、それがどの車種に、どの速度で、どこまで量産展開されるかは、事業計画の再調整に左右されます。 参考

なお、ホンダはクルマ以外でも無人芝刈り機のような領域を進めています。 こうした製品は、決められた場所を覚え、周囲を見ながら動くという意味で、分かりやすいフィジカルAIです。 参考

SUBARU EyeSightは、現実に使われているフィジカルAI

スバルのEyeSightは、フィジカルAIを語るうえで地味に重要です。 カメラで前方を見て、車や歩行者、車線を認識し、危険があればブレーキや運転支援につなげる。 これは「AIが現実を見て、車の動きに反映する」という意味で、非常に実用的な方向です。 参考

ロボタクシーのような派手さはありませんが、すでに多くのユーザーが日常で触れているという点では強いです。 フィジカルAIは、必ずしも完全自動運転だけではありません。 「ぶつからない」「疲れにくい」「見落としを減らす」という地味な価値こそ、最初に社会へ広がりやすい領域です。

マツダ AIで置き換えるより、人の感覚を支える

マツダは、フィジカルAIを前面に出すというより、人間中心の運転感覚や安全技術の延長線で考えている印象があります。 つまり、AIがドライバーを完全に置き換えるというより、ドライバーの状態や周囲の状況を見ながら、自然に支える方向です。

近年のコンセプトでも、マツダらしい「運転する楽しさ」と次世代技術をどう両立するかがテーマになっています。 自動運転だけを競う会社とは違い、AIを黒子として使う可能性が高いメーカーです。 参考

三菱自動車 悪路、電動SUV、AI Co-Driverの方向性

三菱自動車は、AI Co-Driverを備えたコンセプトを出しています。 車両状態や周囲の環境を見ながら、走行モードや目的地を提案するという考え方です。 三菱らしい四輪制御やSUVの文脈と合わせると、単なる会話AIではなく、「路面や車の状態を読んで走りを助けるAI」として伸びる余地があります。 参考

スズキ 小さく、安く、たくさん動く世界

スズキの強みは、小型車、軽自動車、二輪、そして新興国を含む幅広い生活モビリティです。 フィジカルAIは高級車だけの技術ではありません。 むしろ、小さな移動体がたくさん走る世界では、低コストなセンサーとAI制御が重要になります。

SkyDriveとの空飛ぶクルマ領域も、広い意味ではフィジカルAIと相性があります。 空の移動体は、周囲の状況を見て、姿勢を保ち、安全に動く必要があるからです。 ただし、現時点では量産乗用車のAIというより、周辺領域の芽として見るのが自然です。 参考

ダイハツ 低速・短距離・生活密着の可能性

ダイハツは、軽自動車や小型モビリティの会社です。 フィジカルAIという言葉からは遠く見えますが、実は生活圏の移動とは相性があります。 低速で、短距離で、買い物や配送、地域の移動に使われる車は、AIによる安全支援や半自動化の効果が出やすいからです。

近年のコンセプトでも、小さなEVや都市型モビリティが提案されています。 派手な完全自動運転ではなく、日常に溶け込む小さな自動化がダイハツらしい方向だと感じます。 参考

商用車 ロボタクシーより、まずは決まった道を走るトラック

フィジカルAIが本当に効きやすいのは、実は商用車かもしれません。 なぜなら、配送センター間の移動、工場・倉庫・店舗を結ぶルート、夜間の幹線輸送などは、走る場所や条件が比較的決まりやすいからです。 完全に自由な街中を走るより、AIが学びやすく、運用もしやすい領域です。

いすゞは商用車の安全支援や物流効率化と相性がよく、自動運転トラック企業との文脈でも見られています。 日野と三菱ふそうは、経営統合によって開発基盤を強くする流れにあります。 目先は電動化や水素の印象が強いものの、商用車のAI化には大きな投資と共通基盤が必要なので、この統合は将来の自動化にもつながる可能性があります。 参考