星野誠 makoto hoshino

2026.4.4

DeNAの南場智子さんが、すごいことを言っていた。

「半分の人員で現業を成長させ、残りの半分は新規事業にシフトする」。

AIオールイン宣言から1年。その具体的な動きの一つとして、フィジカルAIのサンドボックス構想が出てきている。

簡単に言うと、「AIロボットのための“街一個ぶんの実験場”を、現実世界に作る」という発想。

自分は専門家ではないし、あくまで理解ベースだけれど、

これはかなり大きな転換点になる気がする。

これまでのAIは、どちらかというと画面の中で完結していた。

テキストを書いたり、画像を生成したり、コードを書いたり。

でもフィジカルAIは違う。

現実の空間を見て、判断して、実際に動く。

そのためには、「どこで試すか」が一気に重要になる。

今までは、研究室の一角や工場の一ラインで試していたものを、

ビル一棟まるごと使ってしまおう、という話だ。

倉庫、オフィス、店舗、病院、ホテル。

そういう現実のシーンをそのまま詰め込んで、

ロボットやAIが24時間動き続ける場所を作る。

いわば、「AIロボット専用のリアルなメタバース」。

この発想が面白いのは、

単なる技術の話ではなく、「インフラの話」になっているところだ。

インターネットの時代には、データセンターがあった。

これからのフィジカルAIの時代には、

「ロボットが学習するための実世界」が必要になる。

そのための場所を作る。

そして、そこにいろんな会社やスタートアップが集まる。

それぞれのロボットを持ち込み、

試して、失敗して、データを貯めて、また改善する。

その繰り返しが、全体の進化を加速させる。

この構造は、かなり強い。

少し視点を変えると、

これは「AIが賢くなる場所」を作るというよりも、

「AIが現実を理解するための環境」を作る、という話でもある。

そしてたぶん、この流れはビル一棟で終わらない。

最初は一部の実験施設から始まって、

やがて街全体、都市全体が、

フィジカルAIにとっての学習環境になっていく。

そうなると、

ロボットが動ける世界ではなく、

「ロボットが動くことを前提に設計された世界」に変わっていく。

これは、インターネットがそうだったのと同じだと思う。

最初は特別な場所だったものが、

いつの間にか前提になる。

そういう変化の入口に、いまいるのかもしれない。

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Building a “City-Scale Playground” for AI Robots

Tomoko Namba of DeNA recently shared a striking idea.

About a year after declaring an “AI all-in” strategy—where half of the workforce focuses on growing existing businesses and the other half shifts to new ventures—one of the emerging directions is what’s called a “physical AI sandbox.”

In simple terms, it’s the idea of building a real-world environment—almost like an entire mini city—where AI-powered robots can continuously learn and operate.

I’m not an expert, so this is just my interpretation, but it feels like an important shift.

Until now, most AI has lived inside screens—writing text, generating images, or producing code.

Physical AI is different. It sees the real world, makes decisions, and acts within physical space.

And that raises a key question: where do you actually test and train it?

Instead of small lab setups or limited factory lines, the idea is to use an entire building—or more—as a testing ground.

Warehouses, offices, retail spaces, hospitals, hotels—all recreated in one place, where robots and AI systems can operate around the clock.

You could think of it as a “real-world metaverse” designed specifically for AI.

What’s interesting is that this isn’t just about technology—it’s about infrastructure.

In the internet era, we built data centers.
In the age of physical AI, we may need real-world environments where machines can learn from reality itself.

Different companies and startups could bring their robots into these spaces, test them, fail, collect data, and improve. Over time, that shared environment would accelerate progress for everyone.

It’s a powerful structure.

Seen another way, this isn’t just about making AI smarter—it’s about giving AI a way to understand the physical world.

And it likely won’t stop at a single building.

What begins as dedicated facilities could expand into entire districts or cities, turning real environments into continuous learning spaces for AI.

At that point, we’re no longer talking about a world where robots exist, but a world designed with robots in mind.

In a way, it feels similar to the early days of the internet—something that started as a niche layer and gradually became a default.

We may be standing at the beginning of that transition now.

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