先日、衆議院第一議員会館にて、当社代表取締役の大澤と諸岡が、生成AI・フィジカルAIの社会実装に関する政策対話に参加し、スタートアップの現場から、具体的な課題と提言をお伝えしてきました。
本対話には、今岡うえき衆議院議員（元財務省）、永田まりな衆議院議員（元フリーアナウンサー、元鎌倉市議・神奈川県議会議員）、東田淳平衆議院議員（元三菱商事）、丸尾なつこ衆議院議員（元経済産業省）の皆様にご参加いただきました。
今回の対話では、単なる技術論ではなく、「どうすれば日本でAI産業が立ち上がるのか」という観点で議論が行われ、Forcesteed Roboticsからは、以下の点を中心にお話ししました。
① 実証環境の不足
フィジカルAI・ロボット領域では、「実際に触って試す回数」が競争力を決めます。
一方で日本では、規制や安全要件、実証に伴う運用負担、失敗が許容されにくい構造により、試行回数を十分に確保しにくい環境があります。
そのため、特区やサンドボックスなど、“実証と改善を前提に回せる環境”の整備が不可欠であると提言しました。
②資金配分の構造（実装まで届く設計）
現在の補助金・研究費については、研究・開発段階に偏りやすく、「現場導入までやり切るスタートアップ」に十分に届ききらないケースがあるという課題認識が共有されました。
③ 大企業への資金投下（スタートアップへの循環）
一つの方向性として、大企業とスタートアップが連携し、社会実装まで一体で進められるような、実装フェーズまでを見据えた資金・制度設計への転換が重要ではないかとお話ししました。
これは、従来の研究開発支援や実証支援の延長としてではなく、「技術が成立すること」に加え、「現場で継続的に使われること」までを成果として捉え、制度を設計していく必要があるのではないかという問題意識に基づくものです。
その具体的な在り方の一つとして、スタートアップや大学に直接資金を配分する枠組みに加え、実際の現場や顧客基盤を持つ大企業に対して、実証・導入を前提とした形で資金を投じ、その中でスタートアップの技術を選定・活用していくような構造も、検討に値するのではないかと考えています。
大企業は、現場や顧客基盤を有し、実装およびスケールの力を持つ一方で、スタートアップは、技術開発のスピードや新しい発想、実装力に強みを持っています。
また、スタートアップにとって大企業は重要な顧客となるケースが多く、大企業側の実証・導入に係る取り組みが後押しされることで、新技術の採用や発注が進みやすくなる側面もあると考えています。
その結果として、スタートアップの技術がより早く現場に導入され、社会実装のスピードが高まる可能性もあるのではないかと感じています。
④ フィジカルAI人材の採用
フィジカルAI領域では、単なるAI人材ではなく、「実世界で動かせる人材」が不足しています。
センサー・制御・実機検証など、現場での試行錯誤を通じてしか得られないスキルが多く、教育だけでなく、実践機会そのものの設計が重要であるという議論がなされました。
フィジカルAIの競争は、試す → 失敗する → 学ぶ、というサイクルの速さが他領域以上に重要になります。
実世界では不確実性が高く、シミュレーションだけでは限界があるため、試行回数をどれだけ確保できるかが競争力に直結しやすい領域です。
短い時間でしたが、非常に示唆に富む対話でした。
このテーマは一度の議論で解決するものではなく、現場と政策の双方から継続的に向き合っていく必要があると強く感じています。
