再帰型ニューラルネットワークの特殊モデルとして発展したリザバーコンピューティング（RC）は、計算コストが低い、高速学習が可能といった特徴から、近年注目を集めている。特にリザバー層をハードウェア実装した物理RCは、更なる計算負荷の低減が可能であり、エッジAIデバイスへの応用が期待されている。本講演では、物理RCの原理を概説した後、圧電MEMS共振器による実証例を紹介する。