職種：フィジカルAIエンジニア
稼働日数：週1日虎ノ門
報酬：〜22万円／月
フィジカルAI技術を活用した新規事業において、データ収集や既存プロダクトとの連携に関する企画構想からPoC開発までを推進します。
中長期的な研究開発を見据えつつ、直近の事業化に向けた取り組みを進めるポジショ...続きを読む
職種：フィジカルAIエンジニア
稼働日数：週3〜5日虎ノ門 or 東京
報酬：〜140万円／月
製造業のクライアント企業向けに、先端AIシステム開発における構想策定、技術課題の整理および開発計画の策定を支援いただくポジションです。
・既存資料の確認および関係者ヒアリングを通じた検討状況・技術課題の...続きを読む
職種：フィジカルAIエンジニア
稼働日数：週3日小作
報酬：〜62万円／月
ヒューマノイドロボットによる自律的な交通誘導の実現に向け、要件定義から開発まで技術面を牽引いただきたいです。
<業務詳細>
・ヒューマノイドロボット（二足歩行）の実用化に向けた要件定義〜PoCの実務作業
...続きを読む
職種：フィジカルAIエンジニア
稼働日数：週5日なんば
報酬：〜60万円／月
自動運転システムにおけるミドルウェア部分の置き換え業務。
使用技術はROS2、Apex.Graceなど。
■募集背景
自動運転システムの中核技術の刷新を図るため。続きを読む
職種：フィジカルAIエンジニア
稼働日数：週3〜5日水巻 or 折尾
報酬：〜96万円／月
自律移動ロボットの製品化に向け、以下のいずれかの領域を担当いただきます。
・モーターおよび機構運動の制御ソフト改善（Linux / RTOS）
・(Visual) SLAMを用いた自己位置推定機能の改善
・カメラ・近接センサ...続きを読む
職種：フィジカルAIエンジニア
稼働日数：週3〜5日、ビジネスタイム以外の空き時間渋谷
報酬：〜90万円／月
下記のようなフィジカルAIエンジニアとして業務を実施して頂きます。
全てを実施頂くわけではなく、ご経験に併せて下記のいずれかの業務を実施して頂きます。
・フィジカルAIを用いたプロトタイプ、PoCの設計、...続きを読む
職種：フィジカルAIエンジニア
稼働日数：週5日潮見
報酬：〜130万円／月
某日系自動車メーカー様と協働で進めている次世代の自動運転システムの開発における技術検証、設計、実装など
■募集背景
本プロジェクトは、某日系自動車メーカー様と共同で進めている来年発売予定の最新自動運...続きを読む
職種：フィジカルAIエンジニア
稼働日数：週5日多摩センター
報酬：〜48万円／月
・ミシンの針の深さや動作頻度から統計データを取得し、データとして蓄積
・蓄積したデータの分析や、商品機能化に向けた企画案出しとディスカッション支援
■募集背景
主力事業であるミシンの内部に導入されて...続きを読む
職種：フィジカルAIエンジニア
稼働日数：週5日六本木
報酬：〜100万円／月
某日系自動車メーカー様と協働で進めている次世代の自動運転システムの開発における技術検証、設計、実装など
■募集背景
当該企業では、大手日系自動車メーカー様などが直面している技術的な壁（課題）に対して...続きを読む
職種：フィジカルAIエンジニア
稼働日数：週3〜5日大井町
報酬：〜112万円／月
当該企業のMissionを理解し事業戦略を踏まえた上で、社内他部署や社外パートナーと連携してプロダクト・サービス開発、運用をご担当頂きます。
ご担当頂くプロジェクトはUGV、ドローンをはじめとしたロボットの開...続きを読む
フィジカルAIエンジニアとは、AIを物理世界で動かすエンジニアです。センサーで周囲を捉えてAIが状況を判断し、ロボットや機械を制御して現実のタスクを実行できるよう、設計から実装・検証までを担います。
混同されやすいのが機械学習エンジニアです。分ける軸は、AIをソフトの中で完結させるか、物理世界で動かすかにあります。機械学習エンジニアがデータ上でモデルの精度を高める役割なのに対し、フィジカルAIエンジニアはそのAIを実機に載せ、現実の制約の中で確実に動かす役割です。
従来のロボット制御との違いも押さえておきたい点です。決められた手順を正確に繰り返す従来型に対し、フィジカルAIは変化する環境を感知して自ら判断し、状況に合わせて動きを変えます。情報を出力して終わる生成AIとは異なり、現実世界で実際に動くことが前提の技術です。
人手不足を背景に、製造や物流をはじめ現場の自動化ニーズが高まる中、AIを物理世界で安定して動かせる人材はごくわずかです。ソフトとハードの両方を理解して実機で成果を出せる専門性は、希少価値が高まっています。
フィジカルAIエンジニアの主な業務は、AIを実機に組み込み、現場で正しく動く状態まで作り込むことです。ロボット開発やフィジカルAIの開発支援など、製造や物流をはじめ実機を扱う分野に案件があります。
具体的な業務の流れは以下のとおりです。
・環境認識
カメラやセンサーの情報から、周囲の状況をAIに認識させます。
・位置推定
実機が自分の位置や周囲の地図を把握できるようにします。
・計画・制御
状況に応じた動きを計画し、実機を制御して動かします。
・シミュレーション・実機検証
まずシミュレーションで確かめ、実機で期待どおりに動くかを検証します。
シミュレーションで動いても実機では動かないという差を埋めるところに、この職種ならではの難しさと価値があります。
最も求められるのは、AIと物理世界をつなぐ力です。機械学習の知識に加え、センサーや制御・ロボットを動かすための工学的な理解が土台になります。
あわせて、環境認識や位置推定（SLAM）・動作計画・制御といった技術が必要です。「ROS」などのフレームワークやシミュレーション環境を扱える経験も、実務で活きます。
実機を扱うため、シミュレーションと現実のズレを埋める検証力も欠かせません。ソフトとハードの両面を見られると、この職種で大きな強みになります。
必須の資格はありませんが、AIの知識を客観的に示せる資格があります。
ディープラーニングの理論から実装までを問う「E資格」や、基礎知識を示す「G検定」（いずれもJDLA）は、AI側の専門性の裏づけになります。一方でフィジカルAIやロボティクスの領域そのものに直結する資格は少なく、実務や研究での経験が重視される傾向です。
資格はあくまで補助材料です。実機で動かした実績を示せることの方が、評価につながりやすいでしょう。
難易度はかなり高い職種です。AIの知識に加え、センサーや制御といったハードウェア寄りの工学知識まで、幅広い領域をまたぐためです。
学習の出発点になるのは、シミュレーション環境やROSを使い、小さなロボットやモデルを実際に動かしてみることです。認識から制御までの流れを一度通すと、全体像がつかめてきます。
機械学習と制御工学のどちらかに基盤があると入りやすく、そこにもう一方を重ねていくのが現実的な道筋です。大学や研究機関でロボティクスを学んだ経験も活きます。
フィジカルAIエンジニアの将来性は高いと考えられます。人手不足を背景に、製造や物流をはじめ現場の自動化ニーズが広がっているためです。
調査会社のガートナーは、フィジカルAIを2026年の戦略的テクノロジのひとつに挙げ、労働力不足の解消や生産性の向上、危険な作業の代替といった価値をもたらすと予測しています。AIを物理世界で動かせる人材はまだごくわずかで、専門性の高さから需要は今後も続く見通しといえるでしょう。
出典：ガートナージャパン「フィジカルAIとは？従来のAIとの違いや活用例、将来性を解説」
フィジカルAIやロボット開発の案件を探すなら、FLEXYの活用がおすすめです。FLEXYはハイスキルなエンジニアと企業の案件をマッチングし、フィジカルAIやロボット開発の案件も扱っているためです。
実機を扱う開発は、新規ロボットの立ち上げや自動化の検証など専門性の高いフェーズで外部人材が求められます。FLEXYにはフィジカルAIエンジニアやロボットエンジニアの支援など、この職種の強みを活かせる案件があります。
案件の幅が広いぶん、自分の専門に合うものを自力で探すのは手間がかかります。FLEXYに登録しておけば希望に合う案件を紹介してもらえるため、開発に集中しやすくなるでしょう。
フィジカルAIエンジニアの業務委託単価は、月額でおおむね80万～120万円が目安です。AIとハードの両方を扱える希少性から、専門性次第で150万円以上の案件もあります。
単独の統計はありませんが、AIの中核を担う機械学習エンジニアの単価が基準になります。フリーランススタートによると、機械学習エンジニア案件の平均単価は約82万円、最高単価は約182万円です（2025年10月時点）。フィジカルAIはここにセンサーや制御といった専門性が上乗せされるため、希少性から高単価になりやすい傾向です。
報酬を左右するのは、AIを実機で動かせる実装力と、扱える専門領域です。実機で成果を出した実績を示せると、単価を上げやすくなります。
出典：フリーランススタート「機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人」
いちばんの違いは、AIをソフトの中で完結させるか、物理世界で動かすかです。機械学習エンジニアはデータ上でモデルの精度を高める役割で、フィジカルAIエンジニアはそのAIを実機に載せ、現実の制約の中で確実に動かします。ハードまで扱う点が大きな違いです。
生成AIが文章や画像などの情報を出力するのに対し、フィジカルAIは実機を通じて現実世界で動くことが前提です。また、決められた手順を繰り返す従来のロボット制御と違い、フィジカルAIは変化する環境を感知して自ら判断し、状況に合わせて動きを変えます。
いきなり未経験からは難しい職種です。機械学習と制御工学のどちらかに基盤があると入りやすく、そこにもう一方を重ねていくのが現実的です。大学や研究機関でロボティクスを学んだ経験も、強みとして活きます。
機械学習の知識に加え、センサーや制御といった工学的な理解が土台になります。さらに環境認識や位置推定（SLAM）・動作計画・制御などの技術、ROSやシミュレーション環境の経験があると、実務で強みになります。
一定の稼働で継続的に伴走する案件が中心です。実機の開発はシミュレーションから検証まで連続性が重要なため、腰を据えてプロジェクトに関われる方が活躍しやすい領域です。
