ゆるふわフィジカルAI
フィジカルAI用語集30選｜VLA・基盤モデル・Sim2Realをゆるっと解説【2026年版】
2026-07-20 ・ 入門
フィジカルAIのニュースを読んでいると、知らないカタカナ語が次々出てきますよね。この記事では、これだけ知っていればニュースが読める30語を、ゆるっと解説します。辞書代わりにブックマークどうぞ🔖
まずはこの5語（最重要）
フィジカルAI（Physical AI）
現実世界を「見て・考えて・動く」AIの総称。ロボットや自動運転車の頭脳。くわしくは入門記事へ。
VLAモデル（Vision-Language-Action）
「目（Vision）」「言葉（Language）」「動作（Action）」をひとつにつないだAIモデル。「コップを取って」と言葉で指示すると、カメラ映像を理解してロボットアームが動く。GoogleのRT-2、Physical Intelligenceのpi-0が代表格。
Sim2Real（シムトゥリアル）
シミュレーション（Sim）で練習してから現実（Real)へ持っていく開発手法。現実世界は失敗するとモノが壊れるので、仮想世界で何百万回も練習する。
基盤モデル（Foundation Model）
大量のデータで訓練された「なんでもできるベースのAI」。ChatGPTの土台と同じ考え方をロボットに応用したものを「ロボット基盤モデル」と呼ぶ。
ヒューマノイド（Humanoid）
人型ロボット。人間用に作られた環境（工場・オフィス・家）でそのまま働けるのが強み。2026年の世界出荷台数は5万台超えの見込み。
AIの学習にまつわる用語
テレオペ（Teleoperation）
人間がコントローラーやVRでロボットを遠隔操作すること。この操作データが「お手本」としてAIの学習に使われる。
模倣学習（Imitation Learning）
人間のお手本（テレオペのデータなど）を真似して学ぶ方法。数十回のお手本から動作を覚えられる。代表的な手法にACT、Diffusion Policyがある。
強化学習（Reinforcement Learning）
試行錯誤して「うまくいったらご褒美」で学ぶ方法。シミュレーション内で大量に試行するのが定番。
E2E学習（End-to-End）
「カメラ映像→モーター出力」を1つのニューラルネットで直接つなぐ方式。部品ごとに人間が設計する従来型と対比される。
ドメインランダム化（Domain Randomization）
シミュレーションの色・光・摩擦などをわざとバラバラにして練習させるテクニック。「どんな環境でも動ける」AIになり、Sim2Realの成功率が上がる。
ハードウェア・システム用語
| 用語 | ゆるっと解説 |
|---|---|
| アクチュエータ | ロボットの「筋肉」。モーターなど動きを生む部品 |
| DoF（自由度） | 関節の数のようなもの。人間の腕は7DoF |
| エンドエフェクタ | ロボットの「手先」。グリッパー（つかむ装置）など |
| LiDAR | レーザーで距離を測るセンサー。自動運転の「目」 |
| IMU | 傾き・加速度センサー。ロボットの「三半規管」 |
| 力覚センサー | 触った力を感じるセンサー。「手加減」に必要 |
| SLAM | 地図を作りながら自分の位置も把握する技術 |
| ROS | ロボット開発の定番ミドルウェア（Robot Operating System） |
| エッジAI | クラウドではなくロボット本体でAIを動かすこと |
| デジタルツイン | 現実の工場などを仮想空間に丸ごと再現したもの |
開発ツール・プラットフォーム
| 用語 | ゆるっと解説 |
|---|---|
| LeRobot | Hugging Face製のロボット学習OSS。個人でも始めやすい定番 |
| MuJoCo | 物理シミュレータの定番。Google DeepMindがオープンソース化 |
| Isaac Sim | NVIDIAの高品質ロボットシミュレータ |
| Isaac GR00T | NVIDIAのヒューマノイド向け基盤モデルプロジェクト |
| SO-101 | LeRobot界隈の定番・低価格ロボットアーム（部品代3〜5万円ほど） |
| URDF | ロボットの形状・関節を記述するファイル形式 |
ビジネス・トレンド用語
| 用語 | ゆるっと解説 |
|---|---|
| Embodied AI | 「身体を持つAI」。フィジカルAIとほぼ同義で研究界隈でよく使う |
| ロボットファンデーションモデル | 多種類のロボットで共通に使える基盤モデル |
| クロスエンボディメント | 違う体（アーム・ヒューマノイド等）でも同じAIを使い回す考え方 |
| RaaS | Robot as a Service。ロボットを「時間貸し」するビジネスモデル |
| フィジカルAI元年 | 2026年をこう呼ぶ人が多い。投資・国策・製品化が一気に動いた年 |
ぜんぶ覚えなくてOK
まずは最初の5語だけで十分。あとはニュースで見かけたときにこのページへ戻ってくれば大丈夫です🌸
まとめ
- 最重要はフィジカルAI・VLA・Sim2Real・基盤モデル・ヒューマノイドの5語
- 学習方法は「模倣学習」「強化学習」の2本柱、それを支えるのが「テレオペ」データ
- ツールはLeRobot・MuJoCo・Isaac Simを押さえればOK
もう少し詳しく（背景）
フィジカルAIの用語が難しく感じるのは、ロボット工学とAIという2つの分野の言葉が混ざっているからです。片方は制御・機構・センサーといった伝統的なロボティクス、もう片方は学習・モデル・推論といった機械学習の語彙。両方を行き来するので、初学者は言葉の壁でつまずきがちです1。用語を丸暗記する必要はなく、「知覚（見る・測る）→判断（考える）→行動（動く）」のどの段階の話かで整理すると頭に入りやすくなります。たとえば、SLAM や物体認識は"知覚"、強化学習やVLAは"判断"、モーター制御や逆運動学は"行動"、という具合です2。新しい略語が次々に出てきますが、多くはこの3段階のどこかを担う技術。全部を一度に覚えようとせず、記事で出会うたびにこの地図のどこに位置づくかを確認していけば、自然と体系が身についていきます。
次の一歩
用語がわかったら、ヒューマノイド企業まとめでプレイヤーを知るか、学習ロードマップで学び方を確認しましょう。