生成AIの次に、世界のテクノロジー企業が注目している領域があります。
「Physical AI（フィジカルAI）」です。
これまでAIは、
文章を作る。
画像を作る。
データを分析する。
質問に回答する。
といった「デジタル空間」の仕事を中心に進化してきました。
しかし、次のAIは現実世界に出てきます。
周囲を見る。
状況を理解する。
物を持つ。
歩く。
運ぶ。
掃除する。
AIがロボットという「身体」を持ち、現実世界で仕事をする。
それがPhysical AIです。
そして、この技術が大きな影響を与える可能性がある産業のひとつが、ホテル・旅館などの宿泊産業です。
宿泊施設では現在も、
客室清掃
ベッドメイク
リネン回収
館内配送
配膳
フロント
設備点検
など、多くの業務を人が担っています。
特に客室清掃は、宿泊需要が増えても人員を確保できなければ販売できる客室数を増やせないという、ホテル経営における大きなボトルネックになっています。
一方、2026年には中国でホテルのリネンを回収するヒューマノイドロボットの実証が進み、米国では人型ロボットがベッドメイクを行うところまで技術が進んできました。
ホテルの人手不足を「採用」で解決する時代から、人とAI・ロボットが一緒にホテルを運営する時代へ。
今回は世界で急速に進化するPhysical AIの最新動向と、ホテル・旅館の運営、そして宿泊不動産の投資価値にどのような影響を与える可能性があるのかを考えていきます。
1．Physical AI（フィジカルAI）とは？
Physical AIとは、AIが現実世界を認識・理解し、判断して、ロボットや自律システムを通じて物理的な行動を行う技術です。
NVIDIAはPhysical AIについて、ロボットや自律システムが動的な環境を認識し、推論し、学習し、安全に行動するための技術として位置付けています。
従来のロボットとの大きな違いは、決められた動きを繰り返すだけではないことです。
例えば従来の工場ロボットであれば、
「A地点の商品をつかむ」
↓
「B地点まで移動する」
↓
「商品を置く」
という動きをあらかじめプログラムします。
環境が一定であれば、非常に高い精度で作業できます。
しかしホテルではそうはいきません。
椅子の位置が違う。
ベッドの上に荷物がある。
タオルが床に落ちている。
宿泊者によって部屋の状態が違う。
毎回環境が変化します。
Physical AIでは、カメラや各種センサーによって周囲を認識し、
「今、この部屋がどういう状態なのか」
をAIが理解したうえで、次の行動を判断します。
つまり、
AIが「頭脳」、ロボットが「身体」になる
と考えるとわかりやすいかもしれません。
2．なぜ今、Physical AIが急速に進化しているのか
背景には、生成AIで起きた技術革新があります。
ChatGPTなどの生成AIは、大量の文章や画像などから学習することで、さまざまな質問や指示に対応できるようになりました。
ロボットでも同じような考え方が進んでいます。
画像を見る。
言葉を理解する。
状況を判断する。
身体を動かす。
これらをAIモデルによって統合する技術です。
代表的なのが、
Vision-Language-Action（VLA）モデル
と呼ばれる仕組みです。
例えば、
「この部屋を片付けて」
という指示を受けたロボットが、
カメラで部屋を見る
↓
散らかっている物を認識する
↓
何をどこへ移動するか判断する
↓
歩く
↓
物をつかむ
↓
片付ける
という一連の行動を行います。
ロボットが「プログラムされた機械」から、状況を理解して仕事をするAIエージェントへ変わり始めているのです。
3．2026年、Physical AIはどこまで進んでいるのか
では、実際の技術はどこまで進んでいるのでしょうか。
2025年には、世界で約7,000台のヒューマノイドロボットが産業・業務用途向けに販売されたと国際ロボット連盟（IFR）が報告しています。
ただし、まだ多くは研究開発や実証段階であり、一般的な産業ロボットやサービスロボットと比べれば市場規模は小さいのが現状です。
それでも、2026年に入って技術進化はさらに加速しています。
4．アメリカ｜「人型ロボット」が工場から生活空間へ
米国で急速に開発を進めている企業のひとつが、Figureです。
Figureは人型ロボット「Figure 03」と、ロボット向けAI「Helix」を開発しています。
同社のFigure 02はBMWの米国工場で11カ月間運用され、9万個以上の部品を扱い、3万台以上のBMW X3の生産に関わったとFigureは発表しています。
さらに2026年にはFigure 03をBMW工場へ投入。
決められた場所から部品を取るだけでなく、位置や向きが変化する部品を認識し、身体全体を動かしながら作業する段階へ進んでいます。
しかし、ホテル業界にとってさらに興味深いのは別の実験です。
人型ロボットが「ベッドメイク」
2026年5月、Figureは2台のヒューマノイドロボットが協力して寝室を片付ける実験を公開しました。
ロボットは、
ドアを開ける
衣類を掛ける
ゴミを捨てる
椅子を戻す
ベッドを整える
といった複数の作業を行っています。
さらに2台のロボットが協力してシーツを扱い、ベッドを整える動作も実演しました。
これはホテル業界にとって非常に重要な技術です。
ホテル清掃の中でも、ベッドメイクは自動化が難しい作業のひとつだからです。
5．「初めて入る部屋」で仕事ができるロボットへ
そして2026年9月、Figureはさらに興味深い技術を発表しました。
新しいAIモデル「Helix 2.5」です。
従来のロボットは、働く場所ごとにデータを集め、その環境に合わせて学習する必要がありました。
しかしHelix 2.5では、事前に個別学習していない30の住宅環境にロボットを投入し、新しいレイアウトや物体に対応する実験を行っています。
Figureによれば、環境ごとの追加学習を行わずに一定のタスクを実行できたとしています。
もしこの技術がさらに成熟すれば、ホテルへの影響は大きくなります。
なぜならホテルは、
「301号室専用ロボット」
を作りたいわけではないからです。
301号室
302号室
スイートルーム
ツインルーム
別のホテル
と環境が変わっても働けることが重要です。
Physical AIが「特定の場所でしか働けないロボット」から「初めての場所でも仕事を理解できるロボット」へ進化することが、ホテル導入の大きな条件になります。
6．中国｜Physical AIを「社会実装」するスピード
一方、Physical AIで急速に存在感を高めているのが中国です。
中国ではUnitree、UBTECH、AGIBOT、Pudu Robotics、Keenon Roboticsなど、多くのロボット企業が競争しています。
2026年7月に上海で開催されたWorld AI Conferenceでは、
商品の陳列
買い物商品の仕分け
お茶を淹れる
衣類を畳む
など、日常生活を想定したヒューマノイドが多数展示されました。
そしてホテル業界でも実証が始まっています。
7．中国ではホテルの「リネン回収」を人型ロボットが行う
中国のKeenon Roboticsが開発する「XMAN-R1」は、ホテルでの実証が進められています。
報道によれば、
客室まで移動する
↓
使用済みリネンを回収する
↓
ランドリールームまで運ぶ
↓
洗濯後の衣類を畳む
といった業務を想定しています。
ホテル運営に携わる人であれば、この意味はわかりやすいのではないでしょうか。
清掃スタッフの仕事は、掃除機をかけることだけではありません。
リネンを運ぶ。
ゴミを運ぶ。
アメニティを補充する。
タオルを回収する。
こうした「移動＋物を扱う仕事」が大量に存在します。
Physical AIは、この領域との相性が非常に良い可能性があります。
8．「ロボットがホテル全体を運営する」実証も
さらに中国では、より踏み込んだプロジェクトも始まっています。
Pudu Roboticsと深圳の文化観光関連企業は2026年6月、深圳・中山連絡路の人工島において、ロボットをホテル運営の幅広い場面へ導入するプロジェクトを発表しました。
計画では、
受付
客室への配送
清掃
飲食サービス
ゲスト対応
などにロボットを導入し、複数のロボットを連携させる構想です。
これまでホテルロボットといえば、
「料理を運ぶロボット」
「荷物を運ぶロボット」
など、一つの作業を担当する機械が中心でした。
今後は、
複数のPhysical AIがホテルオペレーション全体の中で連携する
という方向へ進む可能性があります。
9．ただし「人型ロボットが明日から働く」わけではない
ここで注意も必要です。
Physical AIのニュースでは、ロボットが走ったり、踊ったり、複雑な作業をしたりする映像が注目されます。
しかし、
デモンストレーションと実際の業務運用は別です。
Reutersは2026年8月、中国のヒューマノイド産業について、ハードウェア開発では急速に進歩している一方、実際の工場では器用さ、判断能力、適応力などに依然課題があり、人間の仕事を広範囲に代替できる段階には達していないと報じています。
ホテルならさらに、
宿泊者が突然通る
荷物が置かれている
子どもが触る
水回りがある
部屋ごとに状態が違う
といった複雑な環境になります。
そのため、Physical AIを考えるときには、
「できるか」だけでなく、「毎日、安全に、一定品質で、採算が合う形でできるか」
を見る必要があります。
10．日本のホテルでは、そもそも「人」が足りない
では、なぜホテル業界がPhysical AIに注目する必要があるのでしょうか。
最大の理由のひとつが、人手不足です。
帝国データバンクによると、2026年7月時点で正社員の人手不足を感じている国内企業は51.3％。
日本全体で人材不足が高水準で続いています。
旅館・ホテルの非正社員不足は以前より改善傾向にあるものの、宿泊業ではこれまで長期間にわたって人材確保が経営課題となってきました。
一方、日本の宿泊需要は高い水準にあります。
つまりホテル経営では、
「需要がない」ことだけではなく、「需要があっても運営する人を確保できない」ことが成長制約になり得る
という問題があります。
11．特に大きな課題が「客室清掃」
ホテル業務の中でも、Physical AIとの相性を考えるうえで重要なのが客室清掃です。
100室のホテルを考えてみます。
仮に1室30分の清掃時間が必要で、100室すべてを清掃すると、
50時間／日
の作業が必要になります。
さらにホテル清掃には時間制約があります。
11時チェックアウト。
↓
15時チェックイン。
この数時間に清掃業務が集中します。
そして清掃スタッフが不足すれば、
清掃できない
↓
販売できる客室を減らす
↓
売上が減る
という問題につながります。
Physical AIがホテルに与える価値は、単純な「人件費削減」だけではありません。
人手不足によって失われていた売上を取り戻せる可能性があることが重要です。
12．ホテル清掃はPhysical AIでどこまで変わるのか
ホテル清掃を分解すると、実はさまざまな業務があります。
① 床清掃
掃除機
モップ
床洗浄
この領域はすでに自律型清掃ロボットの実用化が進んでいます。
例えばPudu Roboticsは2026年、周囲の状況をAIで認識しながら清掃するAIネイティブ型の業務用清掃ロボットを投入しています。
② リネン・ゴミ搬送
使用済みシーツ
タオル
ゴミ
アメニティ
などをバックヤードまで運ぶ仕事です。
これは自律搬送ロボットやヒューマノイドとの相性が良い領域です。
③ アメニティ補充
タオル
歯ブラシ
水
ティッシュ
などを決められた場所へ補充します。
物体認識とロボットアームの精度が高まれば、自動化できる可能性があります。
④ ベッドメイク
ここから難易度が大きく上がります。
シーツのような柔らかい物体を扱う必要があるからです。
しかしFigureが2026年に公開した実験では、2台のヒューマノイドが協力してベッドを整えるところまで進んでいます。
⑤ 水回り清掃
浴室
トイレ
洗面台
などは、形状が複雑で衛生基準も高く、現時点では自動化難易度が高い領域です。
そのため当面は、
「客室清掃を100％ロボット化する」のではなく、人間とロボットで業務を分担する
形が現実的だと考えられます。
13．例えば「1人＋複数ロボット」で客室を清掃する
将来のホテル清掃は、このような形になるかもしれません。
ロボットA
→ 床清掃
ロボットB
→ リネン回収
ロボットC
→ タオル・アメニティ補充
ヒューマノイド
→ ベッドメイク・物品整理
人間
→ 水回り・最終確認・品質管理
つまり、
人間がすべての作業を行うのではなく、人間が複数のPhysical AIを管理する。
例えば現在、
10人 × 30室
を清掃している施設が、
将来的には、
5人＋ロボット × 30室
で同じ品質を維持できるようになれば、ホテル運営のコスト構造は大きく変わります。
14．Physical AIはホテルの「利益」を変える可能性がある
ここからが、INVESTELとして特に注目したいポイントです。
Physical AIは単なる「最新設備」の話ではありません。
ホテルの収益構造そのものに影響する可能性があります。
例えば売上3億円のホテルで、
人件費・清掃費：8,000万円
かかっていたとします。
Physical AIによって、
清掃
搬送
配膳
夜間対応
などの生産性が向上し、年間1,500万円のコスト改善が実現できた場合、
その1,500万円はホテルの利益改善につながります。
そしてホテルなどの収益不動産は、利益から価値を算定することがあります。
仮に、
年間NOI＋1,500万円
を、
Cap Rate 5％
で評価すると、
1,500万円 ÷ 5％ ＝ 3億円
となります。
もちろん、ロボットの購入・リース費用、保守費用、システム利用料、更新費用などを考慮する必要があります。
それでも重要なのは、
Physical AIへの投資は「人件費削減」だけではなく、不動産価値の向上につながる可能性がある
ということです。
15．「ロボット導入可能なホテル」が評価される時代になる？
もうひとつ考えておきたいのが、建物そのものです。
現在のホテルでは、
スタッフが運営すること
を前提に設計されています。
しかしPhysical AIが普及すれば、
ロボットがエレベーターに乗れる
自動ドアと連携できる
バックヤードを移動できる
充電ステーションを設置できる
PMSと連携できる
客室のドアを安全に開閉できる
といった「ロボットが働きやすい建物」が重要になる可能性があります。
これは将来的に、
Wi-Fiがあるホテル
↓
IoT対応ホテル
↓
AI対応ホテル
↓
Physical AI対応ホテル
という設備進化につながるかもしれません。
16．日本でも「ホテル×ロボット」はすでに始まっている
日本でもホテルのロボット活用はゼロからのスタートではありません。
例えば「変なホテル」はロボットを活用したチェックインなどを展開してきました。
また東京都も2026年、宿泊事業者向けにロボット導入支援セミナーを開催。
実際の宿泊施設における導入事例や、清掃・配膳ロボットの活用方法を紹介しています。
つまり、
「ホテルにロボットを導入するかどうか」
という議論から、
「ホテル業務のどこを、どの技術で自動化するのか」
という段階へ移りつつあります。
17．それでも「人」はホテルからいなくならない
Physical AIが進化すると、
「ホテルスタッフはいらなくなるのか？」
という議論が出てきます。
しかし、少なくとも現在の技術から考えると、すべてのスタッフがロボットに置き換わる未来を前提にするのは早いでしょう。
むしろホテルでは、
ロボット
→ 清掃・搬送・単純作業・反復作業
人間
→ 接客・判断・ホスピタリティ・品質管理・地域案内
という役割分担が進む可能性があります。
特に旅館やラグジュアリーホテルでは、
「人によるサービス」
そのものが商品価値の一部です。
そのため、
人を減らすためのAIではなく、人にしかできない仕事へ時間を戻すためのAI
という考え方が重要になるでしょう。
18．ホテル投資で「Physical AI」を見る時代へ
これまでホテル投資では、
立地
ADR
OCC
RevPAR
GOP
人件費
修繕費
CAPEX
などを中心に分析してきました。
今後はここに、
「Automation Potential（自動化余地）」
という考え方が加わる可能性があります。
例えば同じ100室のホテルでも、
Aホテル
・バックヤードが狭い
・段差が多い
・エレベーター連携不可
・システムが古い
Bホテル
・バックヤードが広い
・フラットな動線
・スマートロック
・PMS/API連携可能
・ロボット用設備あり
であれば、将来的な運営効率に差が生まれる可能性があります。
ホテルDDにおいて、
「この施設はどこまでPhysical AI化できるか」
を見る時代が来るかもしれません。
19．Physical AIはホテル経営の「人手不足」を解決できるのか
現時点で、
「Physical AIがホテルの人手不足をすべて解決する」
と考えるのは早いでしょう。
特に客室清掃は、
柔らかいシーツを扱う
水回りを清掃する
忘れ物を判断する
客室ごとの状態に対応する
など、ロボットにとって難しい作業が多く残っています。
一方で、2026年の世界を見ると、
工場で働くヒューマノイド
寝室を片付けるヒューマノイド
ベッドを整えるヒューマノイド
ホテルでリネンを回収するヒューマノイド
AIで自律清掃するロボット
まで、技術は着実に進んでいます。
重要なのは、
「人か、ロボットか」ではありません。
人間にしかできない仕事は人間が行う。
ロボットに任せられる仕事はロボットに任せる。
そして人間は、
接客
コミュニケーション
企画
地域との関係構築
サービス改善
など、よりホテルの価値を高める仕事へ集中する。
Physical AIの本当の可能性は、単純な省人化ではなく、ホテルという労働集約型産業の生産性そのものを変えることにあるのかもしれません。
20．「人がいないから運営できない宿」をなくせるか
日本には、魅力的なホテルや旅館が数多く存在します。
しかし地方では、
清掃スタッフが採用できない。
料理人がいない。
フロントスタッフがいない。
後継者がいない。
といった理由で、事業継続が難しくなる施設もあります。
これまで宿泊施設の再生では、
「どうやって人を採用するか」
が大きなテーマでした。
しかしこれからは、
「そもそも何人で運営できる施設にするか」
という発想が重要になる可能性があります。
AI。
ロボット。
自動チェックイン。
スマートロック。
PMS。
レベニューマネジメント。
そしてPhysical AI。
これらを組み合わせることで、
これまで10人必要だった宿を5人で運営できるようにする。
もしそれが実現すれば、Physical AIは単なるコスト削減技術ではありません。
人手不足によって運営継続が難しかった宿泊施設を再生し、次のオーナーへ承継できる可能性を広げる技術になります。
ホテル・旅館・民泊のM&Aを扱うINVESTELとしても、Physical AIは今後注目していきたいテーマのひとつです。
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INVESTELは、宿泊・不動産・M&A・地域開発などを通じて、地域と宿泊施設の新たな価値づくりに取り組むArkAnd合同会社が運営しています。
運営会社やその他の事業については、ArkAnd公式サイトをご覧ください。
参考資料
・NVIDIA「Robotics / Physical AI」
・NVIDIA「NVIDIA and Global Robotics Leaders Take Physical AI to the Real World」（2026年3月）
・Figure「Helix 02 Bedroom Tidy」（2026年5月）
・Figure「F.03 Arrives at BMW」（2026年6月）
・Figure「Helix 2.5: Zero-Shot 30-Home Generalization」（2026年9月）
・International Federation of Robotics（IFR）ヒューマノイドロボット市場データ
・World AI Conference 2026 関連報道
・Pudu Robotics「Hospitality in 2026」
・Pudu Robotics「PUDU BG1 Series」（2026年3月）
・帝国データバンク「人手不足に対する企業の動向調査（2026年7月）」
・東京都「宿泊施設向けロボット導入支援セミナー」（2026年）
※本記事は2026年9月時点の公開情報をもとに、INVESTEL編集部が宿泊施設運営・宿泊不動産・M&A・投資の観点から独自に編集・考察したものです。紹介しているロボットには研究開発・実証段階の技術も含まれており、ホテルでの実用性や導入効果を保証するものではありません。