AWSは、製造・ロボティクス・半導体の競争力を持つ韓国をフィジカルAI分野のグローバルリーダーとしての潜在力が高い市場と評価した。国内企業のフィジカルAI全面導入率は6%にとどまっているが、実証・パイロットと導入計画は拡大しているため、自律ロボットや予知保全などの明確な活用事例の発掘と投資収益率（ROI）の検証が実際の事業拡大の鍵になると見ている。
AWSは9月11日にソウル江南区のオフィスで『2026年の韓国におけるAI潜在力発現』記者懇談会を開催した。AWSは、グローバルリサーチ機関ストランドパートナーズが実施した同名の報告書も発表した。この報告書は、国内企業のリーダー1000人と一般人1000人を対象に行った調査結果を基に、韓国企業のAI活用状況やエージェティックAI・フィジカルAIなど次世代AIの導入展望を分析した。
報告書によると、国内企業のAI活用率は58%に達したが、これを実際の新製品・サービスの発売や投資収益率（ROI）の測定に結びつけるには依然としてギャップがあることが示された。AWSは今回の調査で、エージェティックAIやフィジカルAIなど次世代AIに対する企業の準備状況と導入計画も分析した。
この日のオンライン発表に参加したニック・ボンストウストランドパートナーズのパートナーは、韓国が製造・ロボティクス・半導体および先端技術分野で強固な産業基盤を持っていることを挙げ、フィジカルAIを『韓国に特化した機会』と評価した。
AWSは、フィジカルAIがまだ全面導入よりも実証と準備段階にとどまっていると分析した。全面導入している企業は6%にとどまっているが、実証・パイロットを進めている企業は22%、今後導入を計画している企業は39%で、導入拡大の可能性は大きいと見ている。実際の適用分野としては、自律ロボットが最も多く挙げられ、予知保全や人間-機械協働、倉庫・物流などが続いた。
フィジカルAIの商用化におけるもう一つの課題として、ロボット学習データの確保が挙げられた。国内スタートアップのコンフィグの事例によると、コンフィグは実際の環境データを繰り返し収集する代わりに、1つの撮影データを5時間以内に88のシーンに拡張した。このデータを活用したロボットは、初めて接する環境で従来より9倍高い制御成功率を記録した。ボンストウパートナーは「実際の環境データを継続的に収集するには時間とコストがかかる」と説明した。
フィジカルAIを実際の事業に拡大するためには、明確なユースケースを発掘する必要があるとの診断も出た。ニック・ボンストウストランドパートナーズのパートナーは、懇談会の質疑応答で「核心は明確で説得力のあるユースケースを発掘することだ」と答えた。自律ロボットや予知保全のように効果が明確な分野で実際の適用事例を作り、導入後の投資収益率（ROI）を測定できることが、パイロットを事業に拡大するための条件であると見ている。
ボンストウパートナーは続けて「韓国にはグローバルなレベルでフィジカルAIをリードする潜在力が十分にある」と評価した。
* この記事はAIによって翻訳されました。
