生成AIの次の主戦場は「フィジカルAI」へ——。AIが物理世界を理解し、ロボットや設備を自律的に動かす時代が本格的に始まり、デジタルツインの役割は"物理世界の可視化・シミュレーション"から、"AIが行動を学び、実行するための訓練場・実行環境"へと再定義されつつあります。本講演では、昨年お話しした「AIエージェントによる工場全体最適化」の未来像がこの1年でどこまで現実になったのかを検証しながら、ワールドモデル・フィジカルAI時代におけるデジタルツインの新たな位置づけを解説します。 一方で、多くの企業がPoC（概念実証）の壁に直面しているのも事実です。成否を分けるのは、モデルの性能ではなく「データ」と「業務の再設計」。認知型アーキテクチャとSapisエンジンを活用した実装事例を交えながら、エージェントが現場で成果を出すために必要なデータマネジメント、コンテキスト設計、そして人とAIの役割分担の実際をご紹介します。 さらに、EU AI法の段階適用やAI事業者ガイドライン改訂など、エージェント活用に不可欠となるガバナンスの最新動向を、EDMA（データマネジメント協会）およびデジタルツインコンソーシアムでの取り組みを基に整理。国家戦略として動き出した日本のフィジカルAIの潮流の中で、現場データと技能を強みとする日本の製造業が取るべき「勝ち筋」を、中堅・中小企業でも今日から始められる実践ステップとともに提案します。