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AIが画面上の情報を処理する段階を超え、ロボットや機械のように現実世界で動く「フィジカルAI」へと広がるなか、異なる技術や産業をつなぐ共通基準の必要性も高まっています。国内の官民協力組織であるフィジカルAI標準化フォーラム（PASA）は、現場のニーズを反映した標準開発と国際標準化をあわせて進める方針を示しました。

電子新聞の報道によると、韓国人工知能・ソフトウェア産業協会（KOSA）は15日、ソウル・瑞草区のELタワーでフィジカルAI標準化戦略セミナーを開き、PASAの推進方向を紹介しました。科学技術情報通信部のICT標準化フォーラム支援事業として運営されるPASAは、KOSAと韓国情報通信技術協会（TTA）が主導しています。議長は張英宰KAIST教授が務め、Google Korea、HD現代重工業、Rebellionsなど20社余りの企業・機関が参加しています。

PASAは、製造・ロボット・モビリティ分野の技術ニーズを調査して標準化課題を見つけ、中長期ロードマップを策定する計画です。主な開発対象としては、安全性と信頼性の検証、データの全ライフサイクル管理などが示されました。国内標準の整備にとどまらず、国際標準化機構と連携してグローバル標準へ広げる構想も含まれています。

共通参照モデルは、まず取り組むべき課題として挙げられました。参照モデルとは、複数の技術やシステムが共通して参照できるよう、全体の構成と関係を整理した基準です。セミナーで発表した韓国電子通信研究院（ETRI）の兪相根・責任研究員は、フィジカルAIは特定の産業や一つの標準開発機構に限定されないため、全体を包摂する共通基準が必要だと説明しました。既存の標準はAIモデルの性能や精度に焦点を当てたものが多く、AIの判断が物理的な動作へつながる過程まで一貫して扱いにくいという指摘です。さらに、デジタルツイン、運用制御、システムのライフサイクルに関する標準もそれぞれ個別に整備されており、統合的な管理には限界があると付け加えました。

参照モデルが整えば、信頼・安全・責任性はもちろん、データ、モデル、行動の意味を整理し、異なる産業分野のシステム同士が情報をやり取りするための基準を具体化できます。ただし、標準だけで事業化が保証されるわけではありません。中央大学の朴俊浩教授は、技術開発とともに規制、標準、適合性評価を連携させるべきだと提言しました。企業側も、導入目的とリスク評価、データ連携方式、更新と運用の責任、受入基準などを初期段階から検討する必要があるという趣旨です。

フィジカルAIが産業現場に広く導入されるには、安全に動作するかを確認する方法と、企業間の相互運用性を支える基準がそろっている必要があります。PASAの標準化作業は、こうした基盤を国内で整え、それを国際的な議論へつなげようとする試みです。今後は、現場の実際のニーズをどれだけ具体的な標準として落とし込み、規制・認証の仕組みと調和できるかが重要な課題となりそうです。