サマリー

はじめに

2050年、私たちの周囲には「静かな知能」が溢れている。街を走る自律走行車、家庭で家事を支えるヒューマノイド、体内を巡り健康を監視する微細デバイス。これらを実現したのは、クラウドAIの巨大化ではなく、現場（エッジ）における物理的な「フィジカルAI」の進化である。本レポートは、2050年という象徴的な分岐点において、材料、デバイス、実装の三者がどのような統合を果たし、社会をどう変容させるかを詳述したものである。

物理世界は、デジタルのように0と1で割り切れるものではない。熱、振動、摩耗、そして経時劣化。これらの「ノイズ」を逆手に取り、物理現象そのものを演算や検知に利用する技術こそが、フィジカルAIの本質である。本書の序論では、物質と知能の再統合という哲学的な問いから始まり、具体的なデバイスの変遷、さらには企業各社の戦略までを網羅した。

特に注目すべきは、第VI編で示す「協働のパラダイム」である。AIが人間の指示を待つ道具であった時代は終わり、物理インテリジェンスを備えたシステムが自律的に環境を認識し、物理的に干渉し、人間と共生する。この大きな転換点において、技術者に求められるのは、専門分野への埋没ではなく、分野横断的な「統合の視点」である。本レポートは、化学、物理、電子、機械、情報工学に携わるすべてのプロフェッショナルへ向けに、未踏の領域に挑むための確かな知見と、将来展望をこの一冊に凝縮した。

本書の構成

第 I   編　フィジカルAIの基礎と設計アーキテクチャ
第 II  編　マテリアル・インテリジェンス（材料の知能化）
第 III 編　高度センシング・デバイスと知覚システム
第 IV 編　次世代アクチュエータとソフトロボティクス
第 V  編　システム統合と実装テクノロジー
第 VI 編　社会実装事例と将来展望

■　発　　行：2026年4月25日
■　体　　裁：A4判・並製・603頁
■　編集発行：（株）シーエムシー･リサーチ

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目次

フィジカルAI：材料・デバイス・実装の統合技術
Physical AI: Integrated Technologies in Materials, Devices, and System Implementation

序論　フィジカルAI物質と知能の再統合

第Ⅰ編　フィジカルAIの基礎と設計アーキテクチャ

第1章　2050年におけるフィジカルAIの定義と変遷
1　概要
2　フィジカルAIにおける「クロスドメイン化」の本質
　2.1　なぜ「融合」が必要なのか
　2.2　領域の役割の変化
3　メカニクス×インフォマティクス：身体化された知能
　3.1　形態学的知能
　3.2　デジタルツインによる設計融合
4　エレクトロニクス×インフォマティクス：神経系の高速化
5　メカニクス×エレクトロニクス：高密度な身体の実現
6　クロスドメイン化を阻む課題と解決策
7　将来展望：生成AIが加速させるクロスドメイン

第2章　フィジカルAI演算デバイス
1　概要
2　フィジカルAI演算デバイスの本質的特徴
3　演算デバイスのアーキテクチャ分類
4　フィジカルAIが直面する演算デバイスの課題
5　解決に向けた技術トレンド

第3章　フィジカルAIのバーティカル統合：材料・部品・構造・信号処理の四位一体アーキテクチャ
1　概要
2　フィジカルAIにおける「階層構造」の全体像
3　材料：物理情報の入り口と出口
4　部品：機能のユニット化
5　構造：物理法則との対話
　5.1　構造が生み出す「受動的知能」
　5.2　軽量化と剛性のトレードオフ
6　信号処理：統合と制御
7　技術的課題：境界領域の摩擦

第Ⅱ編　マテリアル・インテリジェンス（材料の知能化）

第1章　材料が支える高性能化（高感度・低ノイズ・高耐熱材料の開発潮流）
1　概要
2　高感度材料の潮流：微細な予兆を捉える
3　低ノイズ材料の潮流：情報の純度を守る
4　高耐熱材料の潮流：限界環境への挑戦
5　協調設計（Co-design）による高性能化の実装
6　フィジカルAIが求める「材料」のパラダイムシフト
　6.1　概要
　6.2　高感度材料─「触覚」と「視覚」の極限追求
　　6.2.1　次世代の触覚センサー：エラストマーとナノ材料の融合
　　6.2.2　量子ドット（QD）による超高感度イメージング
　6.3　低ノイズ材料─信号の純度を守る「盾」と「フィルター」─
　　6.3.1　磁性材料による電磁波遮蔽（EMIシールド）
　　6.3.2　低誘電損失材料（Low-Dk／Low-Df）
　6.4　高耐熱材料─過酷な環境がAIを鍛える─
　　6.4.1　ワイドバンドギャップ半導体（SiC／GaN）
　　6.4.2　耐熱構造材料：セラミックスと高耐熱樹脂
　6.5　業界分析と今後の予測
　　6.5.1　材料メーカーの「プラットフォーマー化」
　　6.5.2　開発手法の変革：マテリアルズ・インフォマティクス（MI）

第2章　材料設計指標の革新：構造・機能・プロセスの三位一体最適化
1　三位一体設計の必然性
2　構造：階層性が生むマルチスケール設計
3　プロセス：デジタル・マニュファクチャリングとの同期
4　三位一体の最適化手法：トポロジー最適化とAI駆動開発

第3章　自己適応・自己修復材料による物理インテリジェンス
1　なぜ今，物理インテリジェンスなのか
2　身体化知能から物理インテリジェンスへ
3　自己維持の知能（自己修復材料によるホメオスタシス）
4　環境最適化の知能（自己適応材料による動的変容）
5　演算する物質（メカノコンピューティングとリザーバー）
6　社会実装の拡がり─ロボティクスを超えて7課題と技術的ブレイクスルー

第4章　企業分析
　1　ソニーグループ
　2　浜松ホトニクス
　3　村田製作所
　4　旭化成
　5　STMicroelectronics
　6　Analog Devices（ADI）
　7　AGC
　8　キーエンス
　9　オムロン
　10　NVIDIA
　11　Intel
　12　IBM Research（IBM研究所）
　13　TSMC
　14　Samsung
　15　レゾナック
　16　ローム
　17　信越化学工業
　18　JSR
　19　富士フイルム
　20　東レ
　21　三菱ケミカルグループ
　22　IHI
　23　日本ガイシ
　24　住友電工
　25　京セラ
　26　帝人
　27　BASF
　28　3M
　29　Corning

第Ⅲ編　高度センシング・デバイスと知覚システム

第1章　MEMS・ナノ構造化による高感度化
1　概要
2　フィジカルAIに「微細化」が必要な理由
3　MEMS技術による物理センシングの革新
4　ナノ構造化による「超・五感」の実現
5　信号処理との密接な関係：エッジAIへの直結
6　感度を飛躍させるメカニズム
7　業界分析：2026年の市場構造と主要プレーヤー
　7.1　概要
　7.2　フィジカルAI・ナノセンサー実装の現実的ロードマップ
　7.3　主要プレーヤーの現実路線・戦略
　7.4　業界別フィジカルAI導入シナリオ
8　ィジカルAIを支える技術分野別・進化の最前線
　8.1　概要
　8.2　ロボティクス分野
　8.3　車載・モビリティ分野
　8.4　バイオ・ヘルスケア分野
9　コスト感と量産化の課題
　9.1　概要
　9.2　導入のコスト感（フェーズ別）
　9.3　量産化における4つの主要課題
　9.4　分野別：量産化の「死の谷」と克服シナリオ

第2章　フィジカルAIとフレキシブルセンシングの融合
1　概要
2　フレキシブルセンシングを支える材料工学
　2.1　有機半導体と導電性高分子
　2.2　ナノ材料の複合化
　2.3　自己修復性材料（セルフヒーリング）
3　主要なセンシング・メカニズムとフィジカルAIへの応用
　3.1　電子皮膚のシステム設計：マルチモーダル統合
　3.2　AIアルゴリズムとの連携：生体模倣型アプローチ
4　フィジカルAIにおける情報処理のパラダイムシフト
5　具体的なユースケースと社会実装
6　現在の課題と将来展望
7　業界分析：現在の勢力図と技術動向
　7.1　スマートロボティクス市場
　7.2　ヘルスケア・ウェアラブル市場
　7.3　自動車・インフラ市場
8　ユースケース別の比較分析
9　技術予測：2050年へのロードマップ

第3章　各種センシング方式（光学，圧力，触覚，化学）の最新動向とAI融合
1　概要
2　圧力・触覚センシング：皮膚としての進化
3　化学センシング：環境と内部状態の把握
4　センシング動向の十字路：統合と課題
5　業界分析
6　現場適用の実務課題
7　現場適用のための実務課題と設計指針
8　技術要素と設計指針
　8.1　光学センサ
　8.2　圧力センサ
　8.3　触覚センサ
　8.4　化学センサ
　8.5　AIアルゴリズム
9　ハードウェアとソフトウェアの統合
10　具体的なユースケース
　10.1　多品種・不定形物を取り扱う協働ロボット10.2自動運転
　10.3　医療用ロボット
　10.4　スマートファクトリー
11　2050年へのフィジカルAI技術ロードマップ
12　技術的ブレイクスルー：センサフュージョンの高度化

第4章　企業分析
1　ソニーグループ
2　NVIDIA
3　キーエンス
4　オムロン
5　旭化成エレクトロニクス（AKM）
6　TDK
7　浜松ホトニクス
8　村田製作所
9　ルネサスエレクトロニクス10STMicroelectronics
11　Prophesee
12　Luminar Technologies
13　Aeva Technologies
14　Ultraleap（旧Ultrahaptics）
15　Vayyar Imaging
16　Exyn Technologies
17　TriEye
18　Ouster
19　SenseTime
20　日立製作所
21　パナソニックグループ22クボタ
23　ファナック
24　三菱電機
25　デンソー
26　Boston Dynamics
27　Tesla
28　Amazon Robotics
29　ソフトバンクグループ
30　Robert Bosch
31　Bosch Sensortec
32　Knowles Corporation
33　Amphenol Corporation
34　Sensirion
35　Silicon Sensing Systems
36　Melexis
37　SICK
38　ローム
39　デンソー
40　Syntiant
41　Graphcore
42　MEMS Drive
43　Usound
44　X-FAB Silicon Foundries
45　Afore Oy
46　Sand 9
47　MCube
48　Boréas Technologies
49　Samsung Electronics
50　LG Display
51　パナソニック
52　セイコーエプソン
53　村田製作所
54　ローム55DuPont56Covestro57BASF
58　東レ
59　三井化学
60　住友化学
61　DIC
62　旭化成
63　Brewer Science
64　E Ink Holdings
65　Xenoma
66　フューチャーインク
67　TactoTek
68　StretchSense
69　Cambridge Touch Technologies（CTT）
70　BeBop Sensors
71　Canatu
72　SynTouch

第Ⅳ編　次世代アクチュエータとソフトロボティクス

第1章　フィジカルAIにおけるアクチュエータの役割と性能指標
1　概要
2　主要なアクチュエータの種類と特徴
3　フィジカルAIにおけるアクチュエータ活用の最新トレンド
　3.1　ロボットの「神経系」を支えるプラットフォーム
　3.2　センサーから筋肉へ：指令が伝わる3つのルート
　3.3　次世代アクチュエータの展望と技術比較
　3.4　分野別の分析
　3.5　技術トレンド詳細
　3.6　日本企業の立ち位置：高付加価値な「インテリジェント・ユニット」への脱却
　3.7　物理リザーバコンピューティング（PRC）とアクチュエータの融合：2026年版ロードマップ

第2章　小型・軽量・高効率アクチュエータの設計と制御
1　概要
2　形状記憶合金（SMA）とナノ材料の融合
3　高分子人工筋肉（EAP:Electroactive Polymers）
4　磁場駆動型マイクロアクチュエータ
5　静電リニアアクチュエータ（HASEL）
6　静電・圧電MEMSアクチュエータ

第3章　ソフトロボティクス向け材料と駆動原理の進化
1　概要
2　フィジカルAIとソフトロボティクスの融合
3　流体駆動型ソフトアクチュエータ：マッキベン型から進化へ
4　電気応答性高分子（EAP）：真の人工筋肉へ
5　相転移・熱応答材料：高出力と形状記憶
6　静電・磁気駆動の新展開
7　自律化を支える「センシング」と「自己修復」
8　フィジカルAIにおける制御理論の転換
9　業界・技術分析
10　ソフトロボティクス実装における課題とリスク
11　ソフトロボティクスの社会実装における具体的なユースケースと深掘り分析
12　フィジカルAI×ソフトロボティクス：ロードマップ（2025-2050）
13　フィジカルAI・グローバル競争比較分析

第4章　サステナブルマテリアルの登場と社会実装の課題
1　概要
2　フィジカルAIを支える次世代材料の分類
3　次世代太陽電池：ペロブスカイトの比較詳細
4　サステナブルマテリアルの登場背景
5　具体的な革新：自己修復と生分解
6　高性能化に向けた技術的課題
7　技術的転換点：マテリアル・インフォマティクス（MI）

第5章　企業分析
1　Maxon
2　ハーモニック・ドライブ・システムズ（HDS）
3　Moog
4　SMC
5　FAULHABER
6　Synapticon
7　CubeMars
8　INSPIRE-ROBOTS
9　Allient
10　ナブテスコ
11　Boston Dynamics
12　Tesla
13　Figure AI
14　1X Technologies
15　Agility Robotics
16　Apptronik
17　Sanctuary AI
18　Unitree Robotics
19　AgiBot
20　人機一体
21　川崎重工業
22　安川電機
23　ABB
24　Intuitive Surgical
25　Artimus Robotics
26　Clone Robotics
27　Festo
28　Sarcomere Dynamics
29　Alva Industries
30　GITAI
31　Covestro
32　三菱ケミカルグループ
33　三井化学
34　東レ
35　帝人
36　Arkema
37　Syensqo
38　NatureWorks
39　Umicore
40　U.S. Steel
41　日本ガイシ
42　住友電気工業
43　Johnson Matthey（JM）
44　Norsk Hydro
45　Rio Tinto
46　UPM-Kymmene

第Ⅴ編　システム統合と実装テクノロジー

第1章　フィジカルAI：要素技術からシステムへ─モジュール化・統合化アプローチの深層─
1　概要
2　モジュール化アプローチ：複雑さを解体する
3　統合化アプローチ：バラバラの要素を「生命」に変える
4　システム統合における3つの大きな課題
5　ケーススタディ：自律配送ロボットの統合設計
6　未来への展望：自己再構成ロボティクス

第2章　エネルギー伝達と制御回路の協調設計
1　概要
2　協調設計（Co-design）が必要とされる背景
3　エネルギー伝達効率の革新：パワーエレクトロニクスの統合
4　制御回路と物理特性の「インピーダンス整合」
5　エネルギー回生と持続可能な駆動：生物模倣への挑戦
6　設計手法の変革：トポロジー最適化とAI駆動設計
7　具体的な実装例と将来像
8　回路と素材の接合技術
9　導電性接着剤と液体金属（ミクロな接合）
10　回路基板の柔軟化：FPCからe-Textilesへ
11　協調設計における接合部の評価と課題
12　フィジカルAIにおける設計の限界と解決策
13　業界分析：2026年の市場勢力図
14　技術予測：2027年〜2050年への展望

第3章　電子回路・信号処理との融合設計
1　概要
2　フィジカルAIを支える要素技術
3　電子回路・信号処理との「融合設計」がなぜ必要なのか
4　フィジカルAIシステムの設計フロー

第4章　実装・パッケージングの課題と対策
1　フィジカルAIにおける「実装」の定義
2　実装における3つの大きな壁
3　次世代パッケージング技術の深掘り：チップレットと3D積層
4　フィジカルAIで「ハイブリッド実装」が主流になる3つの理由
5　フィジカルAI向けハイブリッド実装の構造比較
6　実装の現場で起きている最新トレンド

第5章　企業分析
1　Texas Instruments（TI）
2　STMicroelectronics（ST）
3　Arm
4　Tesla
5　FigureAI
6T　elexistence
7　NVIDIA
8　Cloud CSPs（AWS／Google）
9　ASE（Advanced Semiconductor Engineering）
10　Amkor Technology
11　ジェイデバイス
12　レゾナック
13　イビデン
14　新光電気工業
15　味の素ファインテクノ
16　千住金属工業
17　積水化学工業
18　太陽ホールディングス
19　ニデック
20　Vertiv Holdings
21　TE Connectivity
22　Qualcomm
23　ルネサスエレクトロニクス
24　Boston Dynamics
25　安川電機
26　ファナック
27　Ansys
28　Siemens
29　Cadence Design Systems
30　Skild AI
31　Hexagon
32　Franka Robotics
33　Techman Robot

第VI編　社会実装事例と将来展望

第1章　自動運転・ヒューマノイドロボット・医療デバイス事例
1　概要
2　自動運転（Autonomous Driving）：極限のリアルタイム性と信頼性
3　ヒューマノイドロボット：電力制約下での全身協調制御
4　医療デバイス：体内・皮膚密着型の究極の小型化
5　フィジカルAIの応用における「共通課題」と解決の方向性

第2章　フィジカルAIの応用展開：機能要求の違いとデバイス選択の戦略
1　概要
2　応用分野別の機能要求の分析
3　デバイス選択の考え方と選定基準
4　ケーススタディ：デバイス選択の実践例

第3章　フィジカルAIの研究開発事例から見る今後の方向性
1　概要
2　フィジカルAIの研究開発事例から見る今後の方向性
　2.1　研究開発の全体潮流：シミュレーションから「身体性」の獲得へ
　2.2　最先端の研究開発事例（ケーススタディ）
3　今後の技術的進化の方向性：4つのキーワード
4　研究開発をシステムへ繋ぐためのロードマップ

第4章　フィジカルAIの将来展望：2050年へのロードマップと協働のパラダイム
1　概要
2　2050年までの主要研究トレンド
　2.1　ロボット基盤モデル（VLAモデル）の深化
　2.2　VLAモデルが実現する「物理的因果関係」の理解
　2.3　Sim-to-Real（シミュレーションから現実へ）の完全克服
3　エッジ・ニューロモルフィック・コンピューティング
4　人機協調：マルチモーダル意図推定とプロアクティブ支援
5　クロスセクター協働：社会実装を加速する仕組み

第5章　未踏領域への挑戦
1　概要
2　未踏領域①：生体模倣デバイス（BiomimeticDevices）
3　未踏領域②：物理情報統合AI（Physics-InformedAI）
4　未踏領域③：マルチモーダルセンシングと身体性知能
5　フィジカルAIがもたらす社会変革と課題