国産フィジカルAI「Noetra（ノエトラ）」とは？参画44社と国家プロジェクトの全貌
監修者：市川雄一郎
GFS校長。CFP®。1級ファイナンシャル・プランニング技能士(資産設計提案業務)。日本FP協会会員。日本FP学会会員。 グロービス経営大学院修了(MBA/経営学修士)。
日本のFPの先駆者として資産運用の啓蒙に従事。ソフトバンクグループが創設した私立サイバー大学で教鞭を執るほか、講演依頼、メディア出演も多数。著書に「投資で利益を出している人たちが大事にしている 45の教え」（日本経済新聞出版）
公式X アカウント 市川雄一郎@お金の学校 校長
第1章 Noetra（ノエトラ）の誕生と基本概要
1.1 プロジェクトの定義と設立の経緯
株式会社Noetra（ノエトラ）は、日本の産業界・政府（経済産業省・NEDO）・学術研究機関が結集し、世界最高水準の「国産フィジカルAI基盤モデル」の開発を目指して立ち上げられた、国家級のAIスタートアップおよびその一大共同プロジェクトです。
2026年1月7日、前身となる「株式会社日本AI基盤モデル開発」としてスタートし、同年6月に現在の社名である「株式会社Noetra」へと改称。同年7月より研究開発事業および国家AIインフラの構築が本格始動しました。東京都渋谷区に本社を構え、日本を代表する巨大企業・研究機関が集結して推進しています。
1.2 「情報空間のAI」から「物理空間のAI（フィジカルAI）」へのパラダイムシフト
これまで世界を牽引してきたChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）などに代表される大規模言語モデル（LLM）や画像生成AIは、基本的に「画面の中（情報空間）」で完結するテクノロジーでした。文章の作成、プログラムコードの自動生成、データ分析、翻訳、対話型UIなどの「オフィスワーク（ホワイトカラー）」の生産性を劇的に飛躍させましたが、現実の物体を動かしたり、物理的な変化を起こしたりすることはできません。
これに対し、Noetraがターゲットに掲げる「フィジカルAI（実世界AI / オムニモーダルAI）」は、「現実世界（物理空間）」に直接作用するAIです。
テキストや画像といったデジタル情報にとどまらず、以下のような現実世界のあらゆるデータ（マルチモダリティ）を統合的に理解・処理します。
視覚・空間データ：RGBカメラ映像、3D LiDARによる点群データ、赤外線・熱画像
聴覚・音響データ：動作音、異音検知、音声指示
触覚・力学データ：圧力センサ、触覚センサ、トルク・歪みデータ
制御データ：ロボットの関節角度、電圧・電流値、モータの回転数、位置情報（GPS/SLAM）
フィジカルAIは、これらの膨大なデータをリアルタイムで解析し、重力・摩擦・慣性・粘性・流体挙動・材料強度といった物理法則を内部モデルとして理解します。その上で、ロボットアーム、自動運転車、建設機械、工場の生産ラインなどのアクチュエータ（駆動部）へ直接最適な制御命令を出力する「人工知能の頭脳」となることを目指しています。
第2章 なぜ日本が「フィジカルAI」に賭けるのか：設立の背景と戦略的意義
日本が国策として巨額の資金を投じ、オールジャパン体制でNoetraを立ち上げた背景には、日本の産業構造上の強みと強烈な安全保障上の危機感が存在します。
2.1 ソフトウェアの敗北とハードウェアでの逆転劇
テキストや一般的な画像を扱う汎用LLM市場においては、米国勢（OpenAI、Google、Meta等）や中国勢が圧倒的な先行利得、莫大な資金力、地球規模のユーザーデータを背景に市場を制覇しています。日本企業が今から同じ土俵で単に「日本語が得意な汎用チャットAI」を作ろうとしても、資本力とデータ量の差から世界市場で圧倒的な優位性を確保することは極めて困難です。
しかし、視点を「製造業」「ロボティクス」「モビリティ」「現場の熟練技術」へと移すと、日本の立ち位置は一変します。
日本は長年にわたり、産業用ロボット（世界シェアの過半数）、自動車、精密機械、電子部品、先進素材、プラント制御などの「ものづくり（ハードウェア＋現場ノウハウ）」の領域で世界トップレベルの技術と実績を蓄積してきました。
画面の中のAIで追従するのではなく、「日本の最大の強みであるハードウェア技術と現場の物理データを、最先端のAI基盤モデルと直結させる」ことによって、世界市場で唯一無二のポジショニングを狙う——これこそがNoetraの戦略の核心です。
2.2 経済安全保障と「データ主権（Data Sovereignty）」の確保
次世代の産業 DX（デジタルトランスフォーメーション）や自動化を進めるにあたり、自国の工場、建設現場、エネルギーインフラ、交通網、医療・介護施設から得られる機密データや現場ノウハウを海外ベンダーのクラウドAIに送って学習・運用させることは、産業機密の漏洩や国家的な安全保障上の重大なリスクとなります。
仮に地政学的リスクや国際紛争によって海外のAIサービスが突然停止された場合、自国の製造ラインや物流網、インフラ機能が全面的にストップしかねません。自国内に最先端の計算基盤と独自の基盤モデルを保持し、安全な閉域環境で重要データを学習・運用できる「国産のAI基盤」を確保することは、日本の経済安全保障における最重要課題です。
第3章 国家予算とNVIDIA連携による超大型インフラ構築
Noetraは、経済産業省およびNEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）の大型プロジェクトとして、異例の規模の支援を受けています。
3.1 巨額のプロジェクト予算とステージゲート制
2026年度政府支援額：約3,873億円
中長期総事業費：5年間で最大約1兆円規模（官民あわせて）
この巨額予算は無条件に給付されるものではなく、毎年の成果目標の達成度を厳格に評価する「ステージゲート審査」が組み込まれています。評価をクリアしなければ次年度の予算が縮小・打ち切られる仕組みとなっており、研究開発のみならず早期の「実用化・社会実装」が強く求められるプロジェクト構造になっています。
3.2 世界最高峰の国家AIインフラ「AIファクトリー」
フィジカルAIの構築には、現実世界の高度な物理シミュレーションと莫大なマルチモーダルデータをリアルタイム処理するための超巨大な計算資源（スーパーコンピュータ）が不可欠です。Noetraは米NVIDIA社との全面的な戦略提携のもと、国内最大級の「AIファクトリー（AI開発専用データセンター）」を構築します。
導入予定ハードウェア：NVIDIAの次世代最新アーキテクチャである「NVIDIA Rubin GPU」を約27,500基、およびVera CPUを13,750基導入。
構築スケジュール：2027年4月より基盤構築を開始し、2028年6月からの本格稼働予定。
目標性能：1兆パラメーター級の実世界オムニモーダル基盤モデルの学習・推論を支えるインフラとして機能します。
・投資で収入を得たい、資産を増やしたい YES or NO
・リスクはできるだけ抑えたい YES or NO
・投資先の見極め方を知りたい YES or NO
・成功している投資家と接点が欲しい YES or NO
・物価上昇への対策には投資が必要と考えている YES or NO
第4章 技術開発ロードマップ：実世界ネイティブAIへの到達プロセス
Noetraは、段階的かつ緻密な技術ロードマップに沿って研究開発を推し進めています。
【2026年度〜】
高度な日本語理解・論理推論・指示遂行能力を持つ「推論基盤モデル（Agent Kernel）」の確立
│
▼
【2028年度】
言語・画像・動画・音声を統合処理する「オムニモーダル基盤モデル」へ進化
（NVIDIA Rubin基盤本格稼働）
│
▼
【2030年度】
空間認識・物理特性を完全理解し、各種ハードウェアを直接制御する
「実世界ネイティブAI（Physical AI）」の完成・社会実装
4.1 フェーズ1：高度推論基盤モデルの確立（2026年度〜）
まずは複雑なテキスト指示、専門技術文書、ロジカルな思考展開を誤りなく処理できる「推論の核（AIエージェントの頭脳）」となるモデルを確立します。現場の複雑な作業手順書、安全基準マニュアル、専門的な制約条件を正しく解釈するための言語・論理基盤です。
4.2 フェーズ2：オムニモーダル化とリアルタイム処理（2028年度）
構築されたNVIDIA Rubin GPU群を本格稼働させ、リアルタイムでの多角カメラ映像解析、3D空間把握、音声対話、各種センサデータの同期処理を可能にするオムニモーダル基盤モデルへと進化させます。これにより、視界の遮蔽や突発的な環境変化を瞬時に認識・補正できる能力を獲得します。
4.3 フェーズ3：実世界ネイティブAI（Physical AI）の実現（2030年度）
物理空間の力学特性（物体の硬さ、滑りやすさ、重心の変化、粘性など）や幾何学構造を自律的に理解し、ロボットアーム、自動運転車両、各種産業機械へ直接制御命令（モーターの出力調整や軌道計画など）を出力できる「実世界ネイティブAI」を完成させ、各産業の現場へ本格導入します。
第5章 オールジャパンの参画企業とエコシステム・役割分担
Noetraの最大の特徴は、開発主体となる通信・IT企業だけでなく、「AIを組み込むべきハードウェアや現場（工場・建設・物流・インフラ等）」を持つ実業会社が44社結集している点にあります。
5.1 プロジェクトを牽引する中核4社とその役割
プロジェクトの意思決定および基盤構築の中核を担うのが以下の4社です。
1. ソフトバンク（通信・大規模ITインフラ）
役割：全国規模の大容量・低遅延な5G/6G通信ネットワークの提供、および国内大規模データセンター（GPU計算基盤）の構築・運用ノウハウの提供。リアルタイムなロボット制御に欠かせない「エッジAI」と「クラウドAI」をシームレスにつなぐ通信インフラの確立を担当します。
2. ソニーグループ（エレクトロニクス・センサー・ロボティクス）
役割：世界トップシェアを誇るCMOSイメージセンサー技術、映像・音響処理アルゴリズム、ロボティクス技術の提供。AIが現実世界を極めて精密に認識・把握するための「高度な目と耳（センシング）」の役割を担います。
3. 日本電気（NEC）（IT・システムインテグレーション・セキュリティ）
役割：高度な推論AIモデルの開発実績、安全なデータ連携のための暗号化・セキュリティ技術、官公庁や社会インフラ（交通・防災・航空など）へのシステム組み込み技術（SIノウハウ）を提供。ミッションクリティカルな現場でのAI運用の安全性を保障します。
4. 本田技研工業（ホンダ）（モビリティ・ロボティクス）
役割：自動運転技術、二足歩行ロボット（ASIMO等）で長年培った高度な物理制御技術の提供。膨大な実道路走行データや多関節ダイナミクス制御の知見を提供し、モビリティや自律移動体のAI学習を支えます。
5.2 業界別の参画パートナーと詳細な役割分担
Noetraには、日本の主要産業を網羅する企業群が参画しており、以下のようなエコシステムを形成しています。
| 業界カテゴリー | 主な参画企業・機関 | Noetraにおける具体的な役割と貢献 |
| ロボティクス・FA（工場自動化）・重工 | ファナック、安川電機、オムロン、川崎重工業、三菱電機、DMG森精機、オークマ、ヤマザキマザック など | 現場アセットと制御データの集積 世界中の製造現場で稼働する産業用ロボットやNC工作機械の動作データ、精密制御パラメータを提供。開発された基盤モデルを次世代の自律制御AIとして装置に標準実装。 |
| 電機・総合IT・半導体 | 日立製作所、富士通、東芝、シャープ、東京エレクトロン、村田製作所 など | 半導体技術と産業システム実装 最先端の半導体製造プロセスの高度化、電子部品・センサレベルでのエッジAI連携、スマートファクトリー全体のシステム統合を担当。 |
| 素材・エネルギー・建設・物流 | 日本製鉄、JFEスチール、神戸製鋼所、ダイキン工業、旭化成、鹿島建設、大和ハウス工業、SGホールディングス（佐川急便G）、JERA など | 過酷な実世界現場でのデータ提供と実証 製鉄所や化学プラントの危険作業自動化、建設現場での大型建機の遠隔・自律操作、物流倉庫での多品種ピッキングロボットの最適化など、生の実情データの共有と実証実験。 |
| 最先端AI研究機関 | 産業技術総合研究所（産総研）、Preferred Networks（PFN）、Sakana AI、東京大学松尾研究室（松尾研究所）など | AIアーキテクチャ・アルゴリズムの開発 国内トップクラスのAI研究者・数学者・エンジニアが集結。世界最高水準の推論アルゴリズムや物理シミュレーション連携モデルを開発。 |
| 金融・保険・リスク管理 | 三菱UFJ銀行、三井住友銀行、みずほ銀行、住友生命、日本生命、三井住友海上火災保険 など | 社会実装に向けた経済・リスク基盤の確立 フィジカルAIやロボットの事故に対するAI保険商品の開発、自律型設備導入に資する投融資枠の形成、法制度や安全基準整備のバックアップ。 |
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第6章 産業別ユースケース：フィジカルAIが変える日本の現場
NoetraのフィジカルAI基盤モデルが実装されることで、日本の各主要産業において具体的にどのような変革が起きるのかを詳述します。
6.1 スマートファクトリー・製造業：ティーチレスロボットの実現
従来の産業用ロボットは、作業ラインに導入する際に「ロボットティーチング」と呼ばれる極めて専門的で時間のかかるプログラミング作業が必要でした。そのため、多品種少量生産の工場や、製品形状が頻繁に変わる現場へのロボット導入はハードルが高いとされていました。
NoetraのフィジカルAIが導入されると、AIが設計図面（CADデータ）やカメラ映像、熟練工の作業動画を読み込み、「自律的に最適な関節の動かし方や加減速を判断するティーチレスロボット」が可能になります。乱雑に置かれたパーツの自動ピックアンドプレース、傷や不純物の触覚・視覚を交えた精密検品、複雑なハーネス（配線）の自動組み付けなど、従来は人間の熟練技に頼っていた作業が自動化されます。
6.2 物流・倉庫：完全自動化物流センターの構築
電子商取引（EC）の爆発的な拡大に伴い、物流倉庫での作業員不足は世界的な課題です。形状や重さ、硬さがバラバラな数万種類の商材を正確に箱詰めする「ピッキング作業」は、従来の硬直的なロボットでは困難でした。
フィジカルAIを搭載した物流ロボットは、「つかむ対象の硬さ（潰れやすさ）や表面の滑りやすさをリアルタイムでセンシングし、掴む力（握力）を瞬時に加減する」ことが可能になります。また、倉庫内の複数の自動搬送ロボット（AGV/AMR）が相互に空間を認識し合い、渋滞を起こさない最適な移動ルートを自律的に交信しながら走行します。
6.3 建設・インフラ維持管理：建機の自律遠隔操作とインフラ診断
建設業界では、熟練オペレーターの高齢化と退職が著しく進行しています。
Noetraの基盤モデルを油圧ショベルやブルドーザーなどの建設機械に組み込むことで、「地形の不整地や土質の硬さを感知しながら、ミリ単位で整地・掘削作業を行う自動建機」が実現します。また、橋梁、トンネル、送電塔などの高度経済成長期に作られた老朽化インフラの点検において、ドローンや多足歩行ロボットが自律的に壁面を打音検査・画像診断し、亀裂や内部空洞を早期発見するシステムが構築されます。
6.4 医療・介護：人に優しい介護アシストと手術支援
人間と直接触れ合う医療・介護現場では、何よりも「安全性」と「細やかな力の加減」が求められます。
フィジカルAIを備えた介護補助ロボットは、被介護者の体型や動き、体重の移動をセンサで瞬時に察知し、「痛みをあたえず、不安を感じさせない自然な力加減」でベッドからの移乗や歩行アシストを行います。医療分野では、執刀医の細かな手ブレを補正し、臓器や血管の柔らかさに応じて最適な抵抗感をフィードバックする高度外科手術支援ロボットへの応用が期待されています。
第7章 エンジニアと企業に求められる技術的・組織的変革
Noetraの登場とフィジカルAIの台頭は、IT業界や製造業におけるエンジニアの役割、そして企業経営のあり方を大きく変革します。
7.1 エンジニアに求められるスキルセットのシフト
従来のWeb開発者やLLMプロンプトエンジニアと、フィジカルAI時代に活躍するエンジニアとでは、必要な技術要素が大きく異なります。
【従来のAI / Webエンジニアの領域】
・テキストプロンプトの設計（Prompt Engineering）
・Web APIの叩き込み・RESTful通信
・2D画像・テキストデータの加工
・画面（UI/UX）上の対話処理
▼ フィジカルAI時代への進化
【フィジカルAI時代のエンジニアの領域】
・センサフュージョン（カメラ/LiDAR/IMU/触覚データの同期パイプライン構築）
・物理シミュレータ（NVIDIA Omniverse, Isaac Sim等）を用いたSim2Real環境の構築
・実世界データのノイズ処理と安全ガードレール（フェールセーフ）の組み込み
・エッジデバイス（Jetson等）での軽量・超低遅延推論モデルの最適化
特に、デジタル上の仮想空間でAIを事前に徹底学習させ、それをそのまま現実のハードウェアに移植して動かす「Sim2Real（Simulation to Reality）」技術のノウハウを持つエンジニアの価値が急速に高まることになります。
7.2 企業におけるデータ戦略の転換
これまで企業が蓄積してきたデータといえば、「顧客の購入履歴」「会計データ」「テキストの業務マニュアル」といったデジタル・文字データが主流でした。
しかしフィジカルAI時代においては、「工場での熟練工の視線と手の動きのデータ」「作業ロボットのトルク変化ログ」「建機の振動データ」「走行車両のカメラ映像とハンドル操作データ」といった、「物理現場の非構造化データ」こそが企業の競争力を左右する最大の資産（アセット）となります。企業はいかに自社の現場から高品質な物理データを取得し、Noetraのような基盤モデルへ安全にフィードバックできるパイプラインを構築するかが問われます。
第8章 直面する課題と今後の展望
国家的プロジェクトとして期待を集めるNoetraですが、その達成には数々の技術的・社会的ハードルが存在します。
8.1 技術的課題：「Sim2Realギャップ」と「超低遅延処理」
物理AIの開発における最大の壁が「Sim2Realギャップ」です。いくら計算機内の完璧な物理シミュレーション空間でAIを学習させても、現実世界には「微小なホコリ」「室温による金属の熱伸縮」「突発的な風の揺れ」「センサの僅かなノイズ」など、計算で完璧に再現しきれない不確実性が存在します。このギャップをいかに埋め、現実の過酷な環境でも誤動作を起こさない堅牢性（ロバスト性）を確保できるかが鍵となります。
また、文章の生成であれば「レスポンスに1〜2秒かかる」としても許容されますが、時速50kmで走る自動運転車や、人間の近くで動作する産業用ロボットの場合、数ミリ秒（ミリ秒単位）の遅延が致命的な事故につながります。大規模なオムニモーダルモデルをいかに超低遅延で推論させるかというエッジコンピューティングの課題も存在します。
8.2 法制度・安全性・倫理的課題
自律的に動くAIロボットが万が一事故を起こし、物損や人身傷害が発生した場合、その責任は「ロボットメーカー」にあるのか、「AIモデルを開発したNoetra」にあるのか、「運用したユーザー企業」にあるのかという法的責任の所在（プロダクトライアビリティ）がまだ十分に整備されていません。
Noetra参画企業に含まれる大手損害保険会社や金融機関と連携し、技術開発と並行して「AI安全基準の策定」や「フィジカルAI専用の保険・補償スキーム」をスピーディに構築していくことが社会実装の必須条件となります。
第9章 総括：日本の産業再生に向けた最終結節点
Noetra（ノエトラ）は、単なる1企業の技術開発スタートアップでも、一時的な政府の補助金事業でもありません。「日本の伝統的な製造業・ハードウェアの強み」と「次世代のAI・計算基盤」を高度に融合させ、世界の産業構造の中で日本が再び主導権を握るための国家的ラストチャンス（国家プロジェクト）です。
領域の転換：画面の中のテキスト生成（LLM）から、現実世界を動かす「フィジカルAI」へ主戦場をシフト。
圧倒的スケール：1兆円規模の官民投資、NVIDIA Rubin GPU 27,500基による国内最大級のAIファクトリー構築。
オールジャパンの連携：中核4社（ソフトバンク・ソニー・NEC・ホンダ）をはじめ、日本の主要メーカー、物流、建設、金融、研究機関など44社がワンチームで結集。
データ主権と少子高齢化への対応：国内の貴重な現場データと産業基盤を守りつつ、深刻な労働力不足に対する根本的ソリューションを提供する。
2026年から2030年にかけて、Noetraから生み出される「実世界ネイティブAI」が全国の工場、物流網、建設現場、医療・介護施設へ実装されていくことで、日本の「ものづくり」は「AI駆動型スマート・フィジカル産業」へと劇的な進化を遂げることが期待されています。
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