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世界一流に学ぶAIスキル 松尾豊#02｜仕事導入5ステップ②〜⑤・AIエージェント・フィジカルAI【8月15日】｜8/15 21:30

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2026年8月15日（土）21時30分からNHK Eテレで、「世界一流に学ぶAIスキル〜東大大学院教授・松尾豊〜 #02」が放送されます。

松尾豊教授による60分のAI特別講義を2回に分けて届ける後半。#02では、AIを仕事に導入する「5つのステップ」の②〜⑤、AIエージェント、フィジカルAI、家事ロボットが大きなテーマです。

「AIを使ってみる」入口を扱った#01から一歩進み、企業の現場でAIをどう組み込み、ソフトウェア上のAIから現実世界で動くAIへどうつなげるのかを考える内容です。

#02の要点
・放送：2026年8月15日（土）21:30～22:00／NHK Eテレ
・講師：東京大学大学院教授・松尾豊
・「AIを仕事に導入する5つのステップ」の②〜⑤を紹介
・松尾教授が企業を訪ね、AIエージェントの作り方を指南
・フィジカルAIへのアプローチを扱う
・家事ロボットとAIの処理能力、ビジネスパーソンからの質問も取り上げる
※ステップ②〜⑤の正式名称は事前情報では公表されていません。

世界一流に学ぶAIスキル#02の放送時間・講師

番組名世界一流に学ぶAIスキル〜東大大学院教授・松尾豊〜 #02
放送日2026年8月15日（土）
放送時間21:30～22:00
放送局NHK Eテレ1・東京
講師松尾豊（東京大学大学院教授）
テーマAI活用法／仕事導入／AIエージェント／フィジカルAI

前半の#01では、5つのステップの第1段階として「業務でAIを使ってみる」ことが示されました。前半の内容から確認したい人は、「世界一流に学ぶAIスキル」松尾豊#01の記事を先に読むとつながりが分かりやすくなります。

仕事にAIを導入する5つのステップ｜#02は②〜⑤

今回もっとも検索されそうなのが、「AIを仕事に導入するための5つのステップ」です。番組の公式SI情報では、#02でステップ②から⑤を紹介すると明記されています。

一方で、放送前の番組情報には②〜⑤の正式な名称や順序の詳細までは掲載されていません。一般的なAI導入フレームを松尾教授の5ステップとして置き換えると誤情報になるため、本記事では名称を推測しません。

段階事前に確認できる情報
ステップ①「業務でAIを使ってみる」※#01で紹介
ステップ②#02で紹介。正式名称は事前情報では未公表
ステップ③#02で紹介。正式名称は事前情報では未公表
ステップ④#02で紹介。正式名称は事前情報では未公表
ステップ⑤#02で紹介。正式名称は事前情報では未公表

見るときは「何をAIに任せる段階なのか」「人の判断はどこに残すのか」「個人利用から組織利用へどう移るのか」「投資効果をどう見るのか」という観点で整理すると、5段階の違いを追いやすくなります。

AIエージェントの作り方を企業で指南｜何がポイント？

番組では、松尾教授が自ら企業へ足を運び、AIエージェントの作り方を指南します。事前情報では対象企業名や具体的な業務フローまでは示されていないため、放送では「どんな仕事をエージェント化するのか」に注目です。

一般にAIエージェントは、質問に1回答えるだけでなく、目的に応じて情報を集め、複数の作業を順番に進める方向へ発展しています。実務では、権限、入力データ、確認者、失敗したときの戻し方まで設計できるかが重要です。

AIを「会話相手」から「仕事を進める道具」へ広げる考え方は、当サイトのChatGPT Workの機能とCodexとの違いでも整理しています。

フィジカルAIとは？家事ロボットの話につながる理由

#02では、フィジカルAIへのアプローチも扱われます。フィジカルAIは、文章や画像を扱うだけのAIではなく、ロボットなどを通じて現実の環境を認識し、動作につなげる領域として注目されています。

同じ回で「AIにより身近になった家事ロボット。我が家にやってくる日はいつ？」というテーマが置かれているため、ソフトウェア上の生成AIが、家の中で動く機械へどうつながるのかを考える構成です。

東京大学松尾・岩澤研究室の公式サイトでも、2026年時点で「Physical AI 基礎編」「Physical AI 2026 応用編」や開発コンペティションが案内されており、研究・人材育成の両面で力を入れている分野であることが分かります。

なぜAIはここまで進化した？「驚きの処理能力」をどう見る

番組では「なぜAIはここまで進化したのか？」という問いとともに、処理能力にも触れます。事前情報だけでは、どのハードウェアや数値を使って説明するかは明らかになっていません。

放送を見る際は、単に「コンピューターが速くなった」だけでなく、学習に使えるデータ、モデルの構造、計算資源、ソフトウェア、研究開発の積み重ねがどう結びついて説明されるのかがポイントです。

松尾豊教授の2026年現在｜生成AI・Physical AIまで研究領域が広がる

東京大学松尾・岩澤研究室の公式プロフィールによると、松尾豊教授の専門分野は人工知能、深層学習、生成AI。大規模言語モデルや深層強化学習などの研究に加え、ビジネスモデル研究も行っています。

公式サイトにはPhysical AIの講義・開発コンペも並んでおり、今回の番組で扱う「AIエージェント」「フィジカルAI」は、松尾研の現在の教育・研究テーマとも重なります。AIの最新機能だけでなく、仕事や社会のどこに実装するかという視点が#02の核心になりそうです。

放送中に確認したいポイント

  • 5ステップ②〜⑤の正式名称と、それぞれの違い
  • 訪問する企業と、AIエージェントに任せる具体的な業務
  • AIエージェントを作る際に必要なデータ・権限・人の確認
  • フィジカルAIの具体例と、企業が導入するための入口
  • 家事ロボットが家庭へ普及するうえで残る課題
  • AI研究30年の松尾教授が現在もっとも重視していること

参考情報

まとめ

「世界一流に学ぶAIスキル」#02は、AIを触ってみる段階から、企業の仕事へ組み込み、AIエージェントやフィジカルAIへ進む道筋を考える後半回です。5ステップ②〜⑤の具体名、企業での実践例、松尾教授がAI研究30年を経て何を考えているのかが、放送前後の最大の確認ポイントになります。

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