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第6号 フィジカルAIの利益は、どこに溜まるのか——13社の決算で描く4層マップ

第1章50万円の箱を買うと、なぜ抜けられなくなるのか——NVIDIAがロボット業界に売っているもの

この章の目次
  1. この記事の位置づけ——全3回の1回目です
  2. この記事で読めること
  3. 1. まず地図を引く——4つの層に割ってみる
  4. 2. NVIDIAの数字——ただし、その大半はロボットではない
  5. 3. 3つのコンピュータ——「技術を取り入れる」の中身
  6. 4. 時間を買う商売——36時間と3か月
  7. 頭脳のひな型まで配る
  8. 5. 開けたところと、閉じたままのところ——線引きを見る
  9. 6. 代わりは、本当にないのか——反対側も見ておく
  10. 7. まとめ——他の業界に当てはめるためのチェックリスト
  11. 数値の前提と免責

2026年7月16日、経済産業省のイベント会場に、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが立っていました。

日本語の「こんにちは」で挨拶したあと、講演をこう締めくくります。

「私たちはフィジカルAIを日本のメカトロニクスにもたらします。そして、次の産業革命もMade in Japanとなるでしょう」。

同じ日、富士通・ファナック・安川電機・川崎重工業の4社が、NVIDIAの技術を取り入れたフィジカルAIの事業検討を始めると発表しました。
記者説明会には4社のトップとフアン氏が並んでいます。
前回の記事で追った場面です。

さて、ここで素朴な疑問が出てきます。

「NVIDIAの技術を取り入れる」とは、具体的に何を買うことなのでしょうか。

チップでしょうか。それなら話は簡単です。もっと安いチップが出てきたら、そちらに乗り換えればいい。

調べてみると、そう単純ではありませんでした。

私は普段、事業の数字を分解して「何にいくら使い、それがどう効いているのか」を読み解く仕事（FP&A＝経営企画・財務計画）をしています。
この記事はその目線で、フィジカルAIという分野の地図を引き、その中心にいるNVIDIAが本当は何を売っているのかを見ていきます。
銘柄の推奨はしません。

先に結論を置きます。

NVIDIAがロボット業界に売っているのは、部品ではありません。ロボットを作りたい人が、最初に足を踏み入れる場所そのものです。

工具を売っているというより、工房を貸している。しかもその工房は、設計図の一部だけを公開して、土台は握ったままにしてあります。

この記事の位置づけ——全3回の1回目です

先に、全体の見取り図をお伝えします。

2026年7月、日本は「FRONTia（フロンティア）」という国家プロジェクトを立ち上げ、フィジカルAIに1兆円規模を投じると発表しました。
何が発表され、その1兆円が何に使われるのかは前回の記事にまとめています。

「次の産業革命もMade in Japan」は本当か——国策AI「FRONTia」とフィジカルAI1兆円戦略の現在地

その記事の最後で、次の3つをもう一段深く解剖すると予告しました。1本にまとめると重くなるので、3回に分けてお答えします。

各回は単独で読めるように書きます。前回の記事や他の回を読んでいなくても、そこで話は完結します。

この記事で読めること

1. まず地図を引く——4つの層に割ってみる

フィジカルAIという言葉は、画面の中で完結していたAIが身体を持って現実世界で動くことを指します。

便利な言葉ですが、便利すぎて困ります。この一語で語ると、まるで違う商売をしている会社が全部同じ袋に入ってしまうからです。

そこで4つの層に割ります。図版では上からL1・L2・L3・L4と番号が振ってあるので、本文の呼び名と対応させながら読んでください。

**一つ目は、計算の土台（L1）。
**ロボットの頭脳を学習させる計算機と、学習に使うシミュレーション環境です。
NVIDIA、スマートフォン向け半導体のQualcomm、パソコン向け半導体のAMDなど。

**二つ目は、ロボットの頭脳（L2）。
**見て、考えて、体を動かすためのソフトウェアです。
日本ではPreferred Networks（日本を代表するAI企業のひとつ）、海外ではPhysical Intelligence（ロボットの頭脳だけを作る米国の新興企業）やGoogleの研究部門など。

**三つ目は、ロボットの体（L3）。**実際に動く機械そのものです。工場で使う産業用ロボットのファナック・安川電機・川崎重工業。人型ロボットのTesla、中国の宇樹科技など。

**四つ目は、現場で動かし続ける人たち（L4）。**買ったロボットを倉庫や店舗で実際に働かせ、止まったら直す層です。Mujin、Telexistence、ラピュタロボティクスなど。

この4つに加えて、ロボットの体のわきに、部品を作る会社がいます。
精密減速機（ロボットの関節にあたる部品）のナブテスコとハーモニック・ドライブ・システムズ、直動案内機器（まっすぐ動く部分を支える部品）のTHK、センサ（ロボットの目にあたる装置）のキーエンス。
日本勢が強いと言われてきた領域です。

この地図は3回を通じてずっと使います。

そして先に言っておくと、この地図には裏切りがあります。「上のほうが儲かる」「下のほうが儲かる」という素直な話にならないのです。答え合わせは3回目でやります。

2. NVIDIAの数字——ただし、その大半はロボットではない

中心にいるNVIDIAから見ます。

直近の1年間（2026年1月までの1年）の売上高は、日本円にして30兆円を超えます。前の年から6割以上増えました。

利益率が驚くべき水準です。売上の6割が営業利益として残っています。

製造業なら5〜10パーセントもあれば健闘という世界です。6割は異常値と言っていい。

ただし、大事な但し書きがあります。

この売上の大半は、ロボットではありません。
生成AI向けのデータセンターです。
ロボット関連がいくらなのかは、同社が公表していません。
自動車・自動運転向けは開示されていて、全体のわずか1パーセント程度でした。

では、なぜロボットの地図の中心にNVIDIAを置くのか。

売上ではなく、入口を押さえているからです。

3. 3つのコンピュータ——「技術を取り入れる」の中身

冒頭の疑問に戻ります。ファナックや安川電機が「NVIDIAの技術を取り入れる」とは、何を買うことなのか。

NVIDIA自身は、自社の売り物を「3つのコンピュータ」と説明しています。

**一つ目は、学習用コンピュータ。**DGX（ディージーエックス）と呼ばれる大型の計算機で、ロボットの頭脳にあたるAIモデルをここで学習させます。たとえるなら、選手を鍛えるトレーニングルームです。

**二つ目は、シミュレーション環境。
**Omniverse（オムニバース）やCosmos（コスモス）という製品群です。
現実そっくりの仮想空間を作り、その中でロボットに何万回も試行させます。
たとえるなら、実戦の前に使う練習場です。

**三つ目は、エッジコンピュータ。
**Jetson（ジェットソン）と呼ばれる、ロボット本体に組み込む小型の計算機です。
学習した頭脳を積んで、現場でその場の判断をさせます。
たとえるなら、選手が本番で使う頭そのものです。

この三つ目の具体的な商品が、2025年8月25日に売り出されました。Jetson AGX Thorという開発キットで、価格は3,499ドル。日本円で約50万円です。

ここまでなら、単なる高性能な部品の話です。乗り換えようと思えば乗り換えられます。

効いているのは、二つ目のシミュレーション環境のほうでした。

4. 時間を買う商売——36時間と3か月

ロボットに何かを覚えさせるには、本来は実機を動かしてデータを取ります。掴む、運ぶ、置く。人が横についてひたすら繰り返させる。時間も場所も人手もかかります。

ここに仮想空間が効きます。

NVIDIAの研究部門は2025年6月、コンピュータの中で作った練習データを使って、ロボット用の頭脳をたった36時間で仕上げたと報告しました。
人手でデータを集めていたら約3か月かかった工程だそうです。

もうひとつ、分かりやすい例があります。

Amazonの倉庫ロボット部門は、この仮想空間を使って開発期間を年単位から月単位へ短縮したと2025年10月に公表しました。
BlueJayという新型機を、構想から量産まで1年ちょっとで通したそうです。

つまりNVIDIAが売っているのは、計算能力そのものというより、開発にかかる時間です。

そして時間を買える環境を持っている側は、業界全体の開発速度を決められる立場に立ちます。速いチップを作るのとは、意味がまるで違います。

頭脳のひな型まで配る

時間の売り方は、もう一段あります。

ロボットの頭脳を一から作るのは大変です。
そこでNVIDIAは、汎用のひな型を用意しました。
GR00T（グルート）という名前のロボット基盤モデルです。
2026年3月16日には、これを商用利用できるライセンス付きで提供開始しています。

自社で頭脳を作らなくても、ひな型に自社のデータを足せば動く。そういう入口です。

初期に採用した企業として、台湾の電子機器メーカーやドイツのロボット企業など4社が公表されました。
2025年10月には、人型ロボットのAgility Robotics、Amazonの倉庫ロボット部門、同じく人型のFigure、頭脳を作るSkild AIの4社が、この3つのコンピュータの組み合わせでロボットを開発・展開していると発表されています。

計算機を売り、練習場を貸し、頭脳のひな型まで配る。

ここまで揃うと、ロボットを作りたい会社にとって「使わない理由」を探すほうが難しくなります。

5. 開けたところと、閉じたままのところ——線引きを見る

さらに一手あります。

2025年8月11日、NVIDIAは練習場のソフトウェアの一部を、誰でも中身を見て改造できる形（オープンソース）で公開しました。太っ腹に見えます。

ところが、公開されたのは上に乗っている部分だけでした。その土台にあたる中核部分は非公開のままで、外部からの改造提案も受け付けないと明言しています。

同じ年の9月、物理法則を計算する部分については、Googleやディズニーの研究部門と共同で作ったものを完全に公開しました。管理も中立的な団体に委ねています。

開けるところは大きく開き、土台だけは握って離さない。

この形に見覚えのある方もいるかもしれません。NVIDIAが画像処理半導体の世界で圧倒的な地位を築いたときと、同じやり方です。

2026年3月16日には、さらに念入りな一手が打たれました。
世界最大級のAI開発者コミュニティであるHugging Faceと提携し、NVIDIA側のロボット開発者200万人と、そのコミュニティのAI開発者1,300万人をつなぐと発表したのです。

ロボットを作りたいと思った人が、検索して、最初にたどり着く場所。そこを取りにいっています。

2026年6月22日には安全の枠組みまで発表しました。
自動運転で積み上げた安全設計をロボットにも広げるという内容です。
安全の基準を提供する側になると、それに合わせることが業界の前提になります。
性能ではなく、規格の側から囲う動きです。

そして囲い込みは構想段階ではありません。
2026年3月の発表によれば、世界で200万台超のロボットを納入してきたファナック、スイスのABB、安川電機、ドイツのKUKAの4社が、NVIDIAの仮想空間を設計検証に、小さな計算機を制御装置に組み込む作業を進めています。

産業用ロボットの老舗も、人型ロボットの新興企業も、気がつけば同じ土俵の上に乗り始めていました。冒頭で紹介した日本企業4社の発表も、この流れの中にあります。

6. 代わりは、本当にないのか——反対側も見ておく

ここを見ないと、ただの提灯記事になってしまいます。

Qualcommは2026年1月、工場の搬送ロボットや大型の人型ロボット向けの半導体を発表しました。

AMDは2026年3月、ロボットに組み込む省電力の半導体を発表し、2026年7月から出荷を始める予定としています。
同時に、自社の技術がソフトウェアと機械を切り離すので、特定メーカーへの縛りを解消できると説明しました。
名指しこそしていませんが、NVIDIAへの依存を意識した言い方です。

中国にも選択肢があります。D-Roboticsという企業が、ロボット開発用の小型基板を出しています。

チップ単体で見れば、代わりはあります。

けれども、鍛えるための計算機と、練習場と、頭脳のひな型と、開発者の集まる場所と、安全の基準まで含めた一式でそろっているものは、いまのところ見当たりません。

50万円の箱を買うのは簡単です。抜けにくいのは、その箱ではなく、箱の周りに用意された環境のほうです。

7. まとめ——他の業界に当てはめるためのチェックリスト

最後に、予算を配る側の視点で整理します。

ロボットメーカーの立場になってみてください。自社でゼロから練習場を作るなら、何年もかかります。NVIDIAの環境に乗れば、その時間が買えます。

短期的には、乗るのが合理的です。開発費も期間も圧縮できます。

一方で、乗った瞬間から、自社の開発工程がその環境に合わせて設計されていきます。人材もその環境で育ちます。数年後に別の選択肢が出てきても、乗り換えのコストは買った時よりずっと高くなっている。

会計ソフト、顧客管理システム、クラウド。どれも同じ道をたどりました。最初は「便利で安い」として入ってきて、気がつくと業務のほうが道具に合わせて作り替えられている。

**費用として見えている金額と、実際に払っているものが違う。**これがプラットフォームという商売の本質です。

この見方は、新しい技術が入ってくるときに毎回使えます。転用のためのチェックリストにします。

最後にひとつ、問いを置いて終わります。

あなたの職場で「便利だから」と入れた道具のうち、いま抜こうとしたら本当に抜けるものは、どれくらいあるでしょうか。

次回は、ロボットの体（L3）を作っている米国・中国・日本の企業を、決算の数字で並べます。世界で一番多く人型ロボットを出荷している会社の販売先を見ると、この分野の実像がかなり違って見えてきます。

数値の前提と免責

本記事の財務数値は各社の直近通期開示にもとづくスナップショットで、決算期や会計基準は社ごとに異なります。
営業利益率などはいずれも全社の値であり、フィジカルAI事業単独の収益性を示すものではありません。
本文の比率は読みやすさのため丸めており、正確な値は図版と第3回の一覧表に記載します。
金額の円換算は概算です。

本記事は特定の有価証券の取得・売却を推奨するものではなく、投資助言を目的としたものでもありません。投資判断はご自身の責任でお願いします。

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