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。