[일하는 AI 시대②] 「フィジカルAI」、生産現場版を変えるゲームチェンジャー

ヒューマノイド・自律ロボット拡散…製造・物流・サービスに拡大
生産性期待が大きくなるが、雇用共存・労使葛藤は新たな課題

CES 2026 現代自動車グループ展示館でアトラスが自動車部品を移す実演をしている。 /現代車グループ

[마이데일리 = 박성규 기자] テキストとイメージを学習していた人工知能（AI）がロボットと結合して現実空間に掘り下げている。いわゆる「フィジカルAI（Physical AI）」の出現だ。エージェンティックAIが事務職の業務方式を革新しているなら、フィジカルAIは製造・物流・医療など産業現場を揺るがす「ゲームチェンジャー」だ。

フィジカルAIは、人工知能がロボット、センサー、自律走行システムなど物理装置と結合して現実世界で直接行動する技術を意味する。カメラやライダー（レーザーで測距）などセンサーで周辺を認識し、AIモデルが状況を判断した後、ロボットが実際の作業を行う仕組みだ。既存ロボットが決まった動作を繰り返す水準だったら、フィジカルAIは状況に合わせて自ら判断して行動を変えるのが核心だ。

グローバル産業界はすでにこの分野を次世代AI競争の核心と見ている。米国ではヒューマノイドと産業用ロボットに大型AIモデルを結合する試みが本格化した。物流倉庫で商品を集めて分類するロボット、工場で不良を判別してすぐに調整するロボットが急速に商用化されている。単純自動化を超えて「自律的作業」に進化する段階だ。

国内企業の機敏に対応中だ。サムスン電子は半導体と電子生産ラインにビジョンAI（映像認識人工知能）とロボットを結合したスマートファクトリーシステムを拡大している。工程不良をリアルタイムで検知し、設備を自動調整する方式だ。

現代自動車はロボット技術を活用して製造現場の自動化水準を高めている。自律移動ロボットと作業補助ロボットを工場に導入して人材負担を軽減する方式だ。ロボットを単純補助装備ではなく「インテリジェント作業者」に進化させるという戦略だ。

斗山ロボティクスは協同ロボットにAI機能を組み込んで中小製造業現場に市場を広げている。従来は繰り返し作業中心であった場合、最近では非定型物体を拾ったり、複合工程を行うレベルまで高度化している。

フィジカルAI。 /AI生成イメージ

物流や医療分野も拡散速度が速い。自律走行配送ロボット、病院内案内・運搬ロボット、無人物流システムなどが試験段階を超えて商用段階に進入している。高齢化と人材不足の問題を解決する代案として注目される。

ちょうど技術のギャップは明らかである。専門家らは韓国が現場適用と製造自動化では競争力を備えたが、大型ロボット用AIモデルと学習データ、運営プラットフォームでは米国企業に遅れていると見ている。フィジカルAIの核心は、ハードウェアとソフトウェアを同時に統合する能力だ。センサー、駆動装置、制御ソフトウェア、AIモデルを有機的に組み合わせる必要があります。

投資規模も変数だ。グローバル企業は数千億ウォン単位でヒューマノイドとロボット用AIを開発している。一方、国内は個々の企業単位の投資にとどまる場合が多い。生態系レベルでの戦略が必要だという指摘が出ている。

雇用葛藤も解決すべき宿題だ。米国では大型電子商取引企業が２０２７年までにロボット中心の自動化を拡大する計画を明らかにし、雇用代替議論が広がった。現場労働者の間では雇用不安と再教育の圧迫が同時に提起されている。

国内でも同様の動きが感知される。現代自動車労組はヒューマノイドロボットの導入に対して「労使合意のない投入は受け入れられない」と反発している。生産性向上と雇用安定のバランスが新たな課題として浮上した。

業界は雇用「代替」より「再設計」に注目しなければならないと見ている。ロボットが繰り返し・リスク作業を担当し、人は管理・整備・高付加価値業務に移動する仕組みを設計しなければならないという主張だ。米国や日本などはロボット導入とともに職務転換教育を並行する政策を推進している。

あるAI業界関係者は「AI競争は今モデル性能を超えて実際の現場でどれだけ活用されるかに移っている」とし「フィジカルAIを先取りする国家と企業が製造競争力でも優位を占めるだろう」と話した。

パク・ソンギュ記者(お問い合わせ [email protected])
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