フィジカルAI時代の「安全」をつくる。QNXが支える「止まってはいけない」システムの基盤（BlackBerry Japan株式会社 遠藤真樹氏・木内志朗氏【前編】）

AIが文章や画像を生成するだけでなく、自動車やロボットを実際に動かす「フィジカルAI」の時代。AIの判断が現実世界の動作につながるなか、高度なAIと安全な制御をどう両立すればよいのでしょうか。 今回のゲストは、QNX テクニカルソリューション アカウントマネージャ、APACの遠藤真樹（マーク）さんと、QNX プリンシパル フィールドアプリケーションエンジニア GEMの木内志朗さんです。MCは、ジャーナリストの川端由美です。 QNXは、自動車やロボット、医療機器などを支える基盤ソフトウェアを提供しています。かつてスマートフォンで知られたBlackBerryの現在の事業を支える柱の一つです。 QNXホームページ https://qnx.software/ja 前編では、BlackBerryとQNXの現在地から、リアルタイムOSの役割、生成AIとフィジカルAIの違い、AIと安全な制御の両立、機能安全とサイバーセキュリティまでを伺います。日本のロボティクス開発者が「AI能力の向上」より「安全認証や規制対応」を優先した調査結果から、日本企業の特徴についても考えます。 ■□ ハイライト □■ ・BlackBerryとQNXの現在地   ・リアルタイムOSは何が違うのか   ・生成AIとフィジカルAIの違い   ・柔軟なAIと確実な制御   ・機能安全とサイバーセキュリティ   ・日本企業はなぜ「AIの前に安全基盤」を重視するのか ■□ 収録後記 □■ 今回、特に印象に残ったのは、「AIをどこまで高度化できるか」だけでなく、「間違える可能性のあるAIを、どう安全に動かすか」という視点です。自動車やロボットでは、AIの判断が現実世界の動作につながるからこそ、最後に止める「ガードレール」としての基盤が欠かせません。 また、日本のロボティクス開発者がAI能力の向上よりも安全認証や規制対応を優先しているという調査結果も興味深いものでした。日本企業の慎重さを弱みと見るのではなく、それをどう開発の強さにつなげるかが重要なのだと思います。 フィジカルAIというと、どうしてもAIそのものに目が向きます。しかし、そのAIを安全に動かす「見えない基盤」まで含めて考える必要がある。今回のお話から、フィジカルAIを見るための視点が一つ増えたように感じました。 （JCGR編集部）