「フィジカルAIのChatGPTモーメントが到来した」とジェンセン・フアン氏はCESのステージから宣言した。「機械が現実世界を理解し、推論し、行動し始める時が来たのだ」
大規模な普及はまだ先かもしれないが、確実に近づいている。ただ、今年中に自分専用のR2-D2を手に入れられるとは思わない。
もちろん、CESは誇大宣伝で知られている。しかし、よく見れば、はるかに重要な変化が進行していることがわかる。エヌビディアCEOが発表したのは、フェーズシフトだった。2022年11月以降、AIは画面の中に存在し、メールを書き、画像を生成し、文書を要約してきた。今、それが工場、倉庫、街路へと進出している。企業リーダーにとっての影響は、技術導入をはるかに超える。それは2世紀にわたってビジネスを定義してきた、資本と労働の根本的な関係に及ぶ。
フィジカルAIが変えるもの
CES 2026はロボットに支配されていた。ボストン・ダイナミクスは、今年出荷予定の量産対応型Atlasヒューマノイドを発表した。ヒュンダイは2028年までに年間3万台の生産計画を発表した。LGは洗濯物を畳み、食器洗い機に食器を入れるロボットを実演した。エヌビディアはAlpamayoを発表し、フアン氏はこれを「カメラ入力から物理的な動作まで、エンドツーエンドで訓練された、世界初の思考し推論する自動運転車AI」と呼んだ。
これが重要なのは、これまでの自動化の波には人間のオペレーターが必要だったからだ。トラクターには農家が必要だった。組立ラインには労働者が必要だった。ATMは銀行窓口係を排除しなかった。実際、現在の窓口係の数は1980年より多い。しかし、フィジカルAIはその方程式を変える。これらのシステムは、人間の継続的な入力なしに知覚し、推論し、行動する。
マッキンゼーの2025年11月の調査は、この変化を定量化している。米国の労働時間の57%が、現在実証されている技術で理論的には自動化可能だという。AIエージェントは労働時間の44%を占めるタスクを実行でき、ロボットはさらに13%を担える。ゴールドマン・サックスは、世界で3億の雇用が影響を受ける可能性があり、米国と欧州の職業の3分の2が何らかの形で自動化にさらされると推定している。
大いなる分断
2世紀にわたり、資本は収益を生み出すために労働を必要としてきた。工場には労働者が必要だった。店舗には店員が必要だった。コールセンターには担当者が必要だった。これが好循環を生み出した。企業が労働者を雇用し、労働者が賃金を得て、賃金が消費支出となり、支出が利益を生み、利益がさらなる雇用を生んだ。
フィジカルAIは、この循環を断ち切る恐れがある。
例えば、ニューヨーク・タイムズの最近の報道は、アマゾンの野心的なロボット導入計画と、それがこのeコマース大手の労働力をどのように再構築しようとしているかを明らかにした。内部計画では、2033年までに業務の75%を自動化し、売上が2倍になる一方で、60万人以上の雇用が影響を受ける可能性がある。ルイジアナ州シュリーブポートの施設（ロボットがすでに人員配置ニーズを最大50%削減している）を参考に、同社は全国の倉庫を改装し、パンデミック後のコスト圧力の中でマージンを高めるために効率向上に賭けている。この変化は、アマゾンの業務革新におけるリーダーシップを強調するだけでなく、ブルーカラー雇用への広範な影響を示唆し、ウォルマートなどの他の小売業者に自社の自動化戦略を加速させるか、遅れをとるリスクを冒すかを迫っている。
この移行に流入する資本は前例がない。ゴールドマン・サックスは、2026年のハイパースケーラーの設備投資額を5270億ドルと予測しており、2025年の4000億ドルから増加し、企業史上最大の年間増加となる。2025年から2027年までの総支出額は1兆1500億ドルに達し、2022年から2024年の4770億ドルの2倍以上となる。
AIの誇大宣伝は最終的に経済的現実に直面する。ゴールドマン・サックスは、このインフラが現在の投資水準を正当化するには年間1兆ドル以上の利益が必要だと推定しており、これは2026年のコンセンサス予想4500億ドルの2倍以上だ。この計算が成り立つのは、AIが大規模な効率向上をもたらす場合のみだ。しかし、労働者を排除する効率向上は、顧客も排除する可能性がある。
誰もモデル化しない需要問題
ほとんどの自動化分析は、供給側の効率性に焦点を当てている。労働者の削減、コストの低減、マージンの向上だ。それは、失業した労働者が顧客でもあったことを無視している。
アマゾンの倉庫従業員は給料をアマゾンで使う。ウーバーの運転手は車両を購入する。コールセンターの労働者は、コールセンターを利用する企業から購入する。ロボットが注文を処理すると、労働者を置き換えるだけでなく、経済から購買力を奪う。ゴールドマン・サックスは、AIが10年間で世界のGDPを7%押し上げる可能性があると認めているが、それは失業した労働者が新しい雇用を見つけることを前提としている。同投資銀行は、労働者が新しい職を探す移行期間中、失業率が0.5ポイント上昇すると推定している。それは楽観的に思える。
経済的二極化はすでに目に見えている。今月発表された米連邦準備制度理事会（FRB）のデータによると、米国の家計資産は2025年第3四半期に過去最高の181兆6000億ドルに達したが、これはほぼ全面的にAI主導の株式市場の上昇によるもので、高所得者層に恩恵をもたらした。ムーディーズ・アナリティクスの計算では、上位10%の消費者が現在、総支出の49.2%を占めており、1989年の追跡開始以来最高の割合となっている。一方、家計債務総額は過去最高の18兆5900億ドルに達し、低所得層の借り手の間で延滞率が上昇している。
この置き換えは雇用データに現れている。ゴールドマン・サックスによると、20〜30歳のテクノロジー労働者の失業率は2025年初頭以来、約3ポイント上昇しており、全体の失業率の増加の4倍以上だ。「この期間の若い従業員は、少し犠牲者になっている」と、ゴールドマン・サックス・グローバル・インスティテュートの共同責任者であるジョージ・リー氏は認めた。
今回が異なる可能性がある理由
懐疑論者は常に歴史を指摘する。技術変化は、置き換えを相殺する新しい雇用を生み出す傾向がある。今回の波を区別する3つの要因がある。
1) スピード。Epoch AIの調査によると、GPT-4レベルの性能を達成するコストは年間約40倍のペースで低下している。世界のAIコンピューティング能力は7カ月ごとに2倍になる。過去の産業移行は数十年かけて展開され、労働者、制度、労働市場に適応する時間を与えた。今回の移行は四半期単位で測定される。企業が年次計画サイクルを完了する頃には、計画していたAI機能はすでに時代遅れになっている。
2) 範囲。農業革命は筋肉を自動化した。産業革命は反復運動を自動化した。コンピューティング革命は計算を自動化した。各波は、明確に人間的な何か、すなわち判断、推論、曖昧さを処理する能力を残した。フィジカルAIはその層を自動化する。ロボットが未知の物体を知覚し、それをつかむ方法について推論し、予期しないことが起きたときに適応できるとき、それはタスクを置き換えているのではない。労働者を不可欠にしていた人間の能力を置き換えているのだ。BCG、ゴールドマン・サックス、マッキンゼーの多数の報告書は、マーケティング、コンサルティング、グラフィックデザイン、オフィス管理、コールセンターなどの機能がすでにトレンドを下回る雇用成長を示していることを発見した。
3) 集中。何らかの形で、AIインフラの大部分はエヌビディアのインフラ上で動作している。同社はAIデータセンターチップの60%以上を支配している。TSMCは世界の最先端プロセッサの90%を製造している。フィジカルAIエコシステムの大部分がこれほど少数のプレーヤーに集中している場合、その企業はどのアプリケーションが成功するか、労働者が経済的に関連性を保つかどうかに関係なく、価値を獲得する。
企業リーダーが今すぐすべきこと
ゴールドマン・サックスは、エージェントAIを中心に完全に再構築された企業である、最初の「AIネイティブ」企業が2026年に登場すると予想している。ヒュンダイは2028年までに年間3万台のヒューマノイドロボットを計画している。フィジカルAIが意味のある形で展開され始める準備をするには、約1000日ある。企業リーダーが計画を始める必要がある5つのことを以下に示す。
1) 効率向上だけでなく、需要破壊を予測する。今週月曜日の朝、CFOに尋ねてほしい。当社の顧客の何パーセントが、自動化の可能性が高い役割から収入を得ているか? 職が失われる可能性のある労働者に販売している場合、効率予測には需要侵食に対応する収益予測が必要だ。ほとんどの企業は分子（コスト削減）をモデル化するが、分母（誰が買い続けるか）をモデル化しない。この移行を乗り切る企業は、方程式の両側をストレステストする企業だ。
2) AI商品化に対する競争上の堀を監査する。AI機能が普遍的に利用可能になると、4つの優位性のみが持続可能だ。フライホイール効果を持つ独自データ、複製できないブランド信頼、不可欠な人間の能力（複雑な交渉、創造的統合、曖昧な判断）、顧客ワークフローに組み込まれた流通だ。あなたの堀がこのリストにない場合、AIはそれを強化せず、商品化する。
3) 効率向上を堀の強化に再配置し、単なるコスト削減にしない。AIを純粋にコスト削減のために使用する企業は、競争力を生み出した優位性を破壊することが多い。マッキンゼーは、生産性向上の60%がサプライチェーン、臨床診断、コンプライアンスなどの特定のワークフローに集中していることを発見した。競合他社が同じ効率を達成すれば、これらの利益は蒸発する。勝利の一手は、節約をAIが複製できない能力に再配置することだ。
4) プラットフォーム依存リスクに備える。ゴールドマン・サックスは、2026年半ばまでにAIのリターンが実現しない場合の「ブームとバスト」シナリオを警告している。しかし、より深いリスクは構造的だ。すべてのロボットがほんの一握りのプラットフォーム上で動作する場合、それらはすべての取引から価値を抽出する。AIスタックの集中度を評価する。単一ベンダーが存在的依存を生み出す場所を特定する。必要になる前に選択肢を構築する。
人間とAIの協働に投資し、人間とAIの置き換えではない。ほとんどの仕事と業界は自動化に部分的にしかさらされておらず、したがってAIによって置き換えられるよりも補完される可能性が高い。マッキンゼーは、自動化可能な作業のスキルの72%が、自動化不可能な作業にも現れることを発見した。繁栄する企業は、人間の判断とAI能力を組み合わせるようにワークフローを再設計する企業であり、単に人間を機械に交換する企業ではない。
1000日の窓
ジェンセン・フアン氏は、エヌビディアをAI革命を支える基盤インフラにすることで、CES 2026を制した。最初は生成AIの波だった。昨年はエージェントAIの基盤を築くことだった。そして今、フィジカルAIは研究から展開へと移行した。ショーフロアのロボットはプロトタイプではなかった。今年出荷される。そして何らかの形で、それらはエヌビディアのAI時代のアクセラレーテッド・コンピューティングのビジョンによって動力を与えられ、接続され、またはインスピレーションを受けている。
過去のすべての技術革命は、最終的には破壊したものよりも多くの繁栄を生み出した。今回もそうかもしれない。しかし、2026年にAIインフラに流入する5270億ドルは、特定の未来への賭けだ。資本がより少ない労働投入で収益を生み出す未来だ。その賭けは、それを行う企業にとっては報われるかもしれない。問題は、その結果を吸収しなければならない経済にとって報われるかどうかだ。
今後1000日間に行動する企業リーダー、つまり効率と需要の両方をモデル化し、持続可能な堀を強化し、人間とAIのワークフローを構築するリーダーには選択肢がある。移行が明白になるまで待つ者は、窓がすでに閉じていることに気づくだろう。
フィジカルAIのChatGPTモーメントは、もうすぐそこまで来ている。
