CESで注目を浴びたフィジカルAI、電力需要へ影響も

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1月6日から9日に、米国ラスベガスで開催されたCESでは、フィジカルAI（Physical AI）への注目が顕著でした。

フィジカルAIとは、AIがセンサーを通じて環境を認識し、判断し、ロボットや車両、機械などを介して現実世界に働きかける技術を指します。

物流倉庫での自律搬送、製造現場での協働ロボット、病院やオフィスでの業務支援ロボットなど、用途はすでに産業・業務分野で具体化しています。

各社の発表で共通していたのは、万能な人型ロボットを一気に普及させるというより、環境が管理された空間で、定義された業務を確実にこなす実装を積み上げていくという現実的なアプローチでした。

フィジカルAIに注目が集まる背景

なぜ今、フィジカルAIが注目されているのでしょうか。背景には三つの構造的要因があります。

第一に、GPUやAI半導体、基盤モデルの進化により、視覚認識、言語理解、行動計画を統合したAIをリアルタイムで動作させることが可能になった点です。

第二に、クラウドとエッジAIの役割分担が進み、通信遅延や回線制約のある現場でも自律的な判断と制御が現実的になった点です。

第三に、世界的な人手不足や生産性制約を背景に、「人を代替するAI」よりも「人の作業を支援・拡張するAI」への需要が急速に高まっている点が挙げられます。

電力分野への影響は？

フィジカルAIが普及すれば、電力需要が構造的に高まる可能性があります。

ロボット1台あたりの消費電力は限定的であっても、その背後にはデータセンターでの学習・推論処理、エッジ側での計算負荷、電動化された機械やロボットの稼働時間増加が重なります。

その結果、産業、業務、家庭の各層でベースロード的な電力需要が徐々に押し上げられる構図が想定されます。

この需要増は、立地や用途が分散し、立ち上がりも段階的であるため、需給見通しの中で把握しにくい特徴を持ちます。

そのため、フィジカルAIを単なる技術トレンドとして扱うのではなく、新たな需要構造を生み出す要因として電力需要想定や電源計画のシナリオに織り込めるかどうかが、今後の計画の頑健性を左右することになります。

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