サマリー

はじめに

近年、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIの爆発的な普及により、デジタル空間における知的処理能力は飛躍的な進化を遂げた。しかし、AIがデジタル空間のテキストや画像を生成する段階から、現実世界の物理法則を理解し、自律的に判断して環境に働きかける「フィジカルAI」へと進化する過程において、技術的なボトルネックとなっているのが現実空間とのインターフェース、すなわち「センシング技術」である。フィジカルAIは、単に外界を「見る」だけでは成立しない。自己の位置や姿勢を把握する固有感覚と、対象物の温度、硬さ、摩擦、重量などを知覚する外部受容感覚を高度に統合し、実時間でAIモデルへと入力する次世代のデータパイプラインが不可欠となる。

レポートは、フィジカルAIを駆動するための次世代センシング技術について、その要求性能から材料開発、エッジAIとの統合に至るまでを体系的に網羅したものである。高解像度化を続ける視覚センサーやLiDARにとどまらず、これまで定量的評価が困難であった触覚・力覚・音響・振動・熱といった「五感を超えるセンシング」に焦点を当て、それらがどのようにマルチモーダル・センサーフュージョンを通じて「意味」を持つSemantic Dataへと変換されるのかを詳解している。

さらに、これらの高度なセンシングを実用化するために求められるMEMS技術、圧電材料、柔軟・伸縮材料などの最新マテリアルサイエンスの動向や、In-pixel Processingに代表されるセンサーとAIアクセラレータの統合（Smart Sensor）アーキテクチャについても深く掘り下げた。センサーは単なる物理量の変換器から、世界モデル（World Model）へと直結するインテリジェントな知覚器官へと変貌を遂げつつある。本書が、次世代センサーやデバイス開発に取り組む研究者、技術者、およびR&D戦略の意思決定者にとって、2030年以降の技術的ブレークスルーを見据えた確固たる羅針盤となることを確信している。

 

本書の構成

　第 I 編　フィジカルAIが変えるセンシング技術の開発要件
　第 II 編　フィジカルAIを構成する主要センシング技術
　第 III 編 「五感」を超えるフィジカルAIセンシング
　第 IV 編　センサーフュージョンとフィジカルAIアーキテクチャ
　第 V 編　次世代センサーを実用化する材料・デバイス・Edge AI技術
　第 VI 編　用途別フィジカルAIセンシング技術
　第 VII 編　主要国・地域におけるフィジカルAIセンシング産業政策・サプライチェーン分析
　第 VIII 編　主要企業の参入動向・アライアンス・エコシステム分析
　第 IX 編　技術開発ロードマップと R&D意思決定戦略

フィジカルAI時代の次世代センシング技術 
- 材料・デバイスからAIアーキテクチャまでの全貌 - 
Next-Generation Sensing Technologies in the Era of Physical AI

■　発　　行：2026年10月16日
■　体　　裁：A4判・並製・219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時代の次世代センシング技術 
- 材料・デバイスからAIアーキテクチャまでの全貌 - 
Next-Generation Sensing Technologies in the Era of Physical AI

構成および内容

第 I 編フィジカルAIが変えるセンシング技術の開発要件

第1章　フィジカルAIによって 何がセンシング技術に求められるのか
1　フィジカルAIの定義と技術構造
2　生成AI・Vision AIからフィジカルAIへの技術進化
3　デジタル空間と現実空間のセンシングの違い
4 「見る」だけでは成立しないフィジカルAI
5　認識・予測・判断・操作を支えるセンシング要件
6　フィジカルAIにおけるセンサーの役割変化
7　今後3 - 10年間で変化するセンシング技術開発

第2章　フィジカルAIが要求する次世代センシング性能
1　外部受容（Exteroception）と固有感覚（Proprioception）の分離・定義
　1.1　外部受容（Exteroception）
　1.2　固有感覚（Proprioception）
2　空間知覚・形状認識性能
　2.1　高密度3D点群と距離精度
　2.2　動的遮蔽・多重反射（マルチパス）への耐性
　2.3　透明・鏡面物体の形状復元能力
3　時間分解能と超低遅延（リアルタイム性）
4　位置・姿勢・速度・自己身体像の計測性能
　4.1　高分解能エンコーダによる関節角度計測
　4.2　高精度6軸IMUによるダイナミクス計測
　4.3　動的自己身体像（Dynamic Body Schema）のリアルタイム更新
5　接触・力・せん断力の計測性能
　5.1　法線力およびせん断力の分離計測
　5.2　触覚アレイ（Tactile Array）の空間解像度と応答速度
　5.3　初期滑り（Initial Slip / Pre-sliding）の検出
6　温度・振動・音響・破壊限界の検出性能
7　センサーの小型化・低消費電力化
　7.1　SWaP-C（Size, Weight, Power and Cost）の最適化
　7.2　In-Sensor Computing（センサー内演算）による伝送電力の削減
8　耐環境性・長期信頼性
9　AI処理・World Model入力を前提としたセンサーデータ品質
　9.1　厳格な時刻スタンプと同期構造
　9.2　不確実性（Uncertainty）の自己定量化出力
　9.3　トークン化・表現空間への即時適合

　
第 II 編　フィジカルAIを構成する主要センシング技術

第1章　視覚センシング技術
1　RGBカメラの高解像度化と高ダイナミックレンジ（HDR）対応
2　低照度・高速撮像技術とフレームレートの限界
3　イベントカメラ（Event-based Vision Sensor）の実効性と実装課題
　3.1　優位性
　3.2　実装課題
4　ステレオビジョン・ToF・3Dカメラの動作原理と用途別使い分け
5　マルチカメラセンシングと視覚センシングの限界・開発方向

第2章　LiDAR・3Dセンシング技術
1　LiDARの基本構造と検出原理
2　Mechanical LiDARからSolid-State LiDARへの進化
3　Flash LiDAR、MEMS LiDAR、FMCW LiDARの比較と用途別適性
4　3D点群データの生成・AI認識と高解像度・長距離化のトレードオフ
5　小型化・低コスト化に向けた課題とフィジカルAIにおける開発方向
　5.1　SiPh（シリコンフォトニクス）技術による光学系のワンチップ化
　5.2　LiDARとカメラのアーキテクチャ競合と協調

第3章　触覚センシング技術
1　フィジカルAIにおける触覚の機能的役割と意義
2　圧力・荷重センシングおよびせん断力（Shear Force）センシング
3　接触位置センシングと柔軟・伸縮型触覚センサー
4　電子皮膚（E-Skin）と高密度触覚センシングの材料技術
5　触覚データの取得・処理技術と量産化・耐久性課題

第4章　力覚・トルクセンシング技術
1　Force/Torque Sensorの基本技術と6軸力覚センシング
2　関節トルクセンシングとモーター電流による力推定の比較
3　力覚と位置制御の統合およびコンプライアンス制御
4　小型化・低コスト化と高精度化のトレードオフ
　4.1　軸間干渉（Crosstalk）の除去
　4.2　デジタル補正と機械学習の適用
5　フィジカルAIにおける力覚データの利用とR&D投資優先度
6　AI-Ready Sensor評価フレームワークによる総合評価

第5章　本編の総括と各産業プレイヤーの開発指針
1　センサー・デバイスメーカーの勝ち筋
　1.1　ロボット・FA・自動運転メーカーの勝ち筋
　1.2　AI・ソフトウェア企業の勝ち筋

第 III 編　「五感」を超えるフィジカルAIセンシング

第1章　音響・振動センシング技術
1　音響センシングの役割
2　マイクロフォンアレイ
3　超音波センシング
4　振動センシング
5　AE（アコースティック・エミッション）
6　異常音・異常振動のAI解析
7　音響・振動による状態推定
8　非接触センシングへの応用
9　技術開発課題

第2章　温度・熱・環境センシング技術
1　温度センシング
2　赤外線センシング
3　熱画像センシング
4　湿度・圧力・ガスセンシング
5　環境状態のリアルタイム取得
6　熱・画像・AIの統合
7　異常発熱・劣化の検知
8　フィジカルAIにおける環境認識

第3章　近接・距離・位置センシング技術
1　近接センシング
2　超音波・赤外線・磁気センシング
3　UWB（超広帯域無線）
4　高精度位置推定
5　センサーによる自己位置推定
6　GNSS・IMU・Visual Odometry統合
7　位置・距離センシングの相互補完

第 IV 編　センサーフュージョンとフィジカルAIアーキテクチャ

第1章　マルチモーダル・センサーフュージョン
1　センサーフュージョンの基本概念（Early / Late Fusion）
　1.1　Early Fusion（データレベルの低次融合）
　1.2　Middle / Deep Fusion（中間・深層特徴融合）
　1.3　Late Fusion（判定・意思決定レベルの融合）
2　Camera＋LiDAR
　2.1　空間的キャリブレーション（Extrinsic Calibration）
　2.2　BEV（Bird’s Eye View）表現による統合
3　Camera＋Radar
　3.1　信号レベルおよび点群レベルの結合
4　Vision＋Touch（視覚・触覚統合）
　4.1　視覚型触覚センサー（Optical Tactile Sensor）のメカニズム
　4.2　Visuo-Tactile Fusionモデル
5　Vision＋Force（視覚・力覚統合）
6　Vision＋Audio（視覚・音響統合）
　6.1　音源定位とカメラ画像への空間投影
　6.2　Audio-Visual Transformer
7　IMU＋Visual＋LiDAR（自己位置・身体感覚の統合）
8　異種センサーデータの時刻同期
　8.1　ハードウェア時刻同期の手段
9 センサーデータの時空間統合パイプライン
　9.1　運動歪み補正（Motion Unwarping / Motion Compensation）
　9.2　環状バッファ（Ring Buffer）とタイムスライシング
　9.3　融合精度を決めるのはモデルだけではない
　9.4　前段工程の品質をどう検証するか
10 マルチモーダル認識におけるデータ帯域・遅延課題
　10.1　データ帯域幅の定量試算
　10.2　どこでデータ量を削減するか
　10.3　遅延バジェット（Latency Budget）の配分設計

第2章　センサーから「意味」を抽出するAI技術
1　Raw DataからSemantic Dataへの変換
2　特徴量抽出とエッジ前処理
3　Object Detection & Tracking
　3.1　3D Object Detectionの分類
　3.2　3D Multi-Object Trackingと遮蔽対策
4　姿勢・行動認識
　4.1　6D Object Pose Estimation
　4.2　行動認識と軌跡予測
5　状態推定と異常検知
　5.1　分布外データ（OOD：Out-of Distribution）検知
6　World Model（世界モデル）とセンシングの連携
7　Sensor-to-Action アーキテクチャ
8　センサー × AIモデルの共同設計（Co-design）
　8.1　タスク駆動型センシング（Task-driven Sensing）
　8.2　Differentiable Sensor Optimizers（微分可能なセンサー最適化）

第3章　センサー価値の階層と投資判断
1　Sensor Value Stack（センサー情報の価値階層）
2　スペック競争から情報価値競争へ
3　プレイヤー別の開発・投資指針

第 V 編　次世代センサーを実用化する材料・デバイス・Edge AI技術

第1章　次世代センシングデバイス材料
1　MEMS材料
　1.1　MEMS材料に求められる要件
　1.2　単結晶シリコンと多結晶シリコン
　1.3　絶縁膜・犠牲層材料
　1.4　過酷環境向け材料
　1.5　水晶およびガラス
2　圧電材料・半導体材料
　2.1　圧電効果の利用形態
　2.2　PZT
　2.3　AlNとScAlN
　2.4　非鉛圧電材料
　2.5　高分子圧電材料
　2.6　システム設計軸からの圧電材料評価
　2.7　センサー用半導体材料
3　光電変換材料・磁気センシング材料
　3.1　光電変換の基本と材料選択
　3.2　シリコン系受光素子
　3.3　化合物半導体系受光素子
　3.4　量子ドット・有機材料による新しい選択肢
　3.5　磁気センシング材料
4　柔軟材料・伸縮材料
　4.1　柔軟性が要求される理由
　4.2　基板フィルム材料
　4.3　エラストマー材料
　4.4　構造による伸縮性の付与
5　導電性材料・透明電極材料
　5.1　要求特性
　5.2　ITOとその限界
　5.3　ナノ材料系の透明電極
　5.4　導電性高分子および液体金属
6　センシング材料の耐久性・信頼性課題
　6.1　劣化モードの体系的整理
　6.2　材料劣化がAI推論・制御へ及ぼす影響
　6.3　信頼性規格の体系
　6.4　材料信頼性とソフトウェア補正の役割分担

第2章　センサーの集積化・小型化・Smart Sensor技術
1　MEMS化・Sensor-on-Chip
　1.1　集積方式の3類型
　1.2　モノリシック集積の利点と制約
　1.3　2チップ構成という現実解
2　System-in-Package（SiP）・異種デバイス集積
　2.1　異種集積が必要となる理由
　2.2　接続技術と接続ピッチ
　2.3　パッケージが担う機能
3　光電融合センシング
　3.1　電気配線の限界と光配線
　3.2　センシングにおける光電融合の位置づけ
4　In-pixel Processing / Event-driven Sensing
　4.1　積層構造がもたらす設計自由度
　4.2　In-pixel Processing の考え方
　4.3　イベント駆動型センシング
5　センサーとAIアクセラレータの統合（Smart Sensor）
　5.1　処理をセンサー側へ寄せる意味
　5.2　統合の形態と実装例
　5.3　統合に伴う制約
6　エッジAIとの一体化と低消費電力化
　6.1　処理位置と消費電力の関係
　6.2　常時センシングにおける階層化
　6.3　低消費電力化の技術要素
7　高密度センサーアレイと配線削減技術
　7.1　配線数という物理的制約
　7.2　マトリクス走査とその限界
　7.3　イベント駆動読み出しという解
　7.4　センサー内デジタル化とシリアル伝送
8　次世代センサーアーキテクチャ
　8.1　発展の方向性
　8.2　ニューロモルフィック・センシング
　8.3　本章の位置づけと次章への接続

第3章　材料・デバイス・Edge AIをつなぐ設計フレームと投資判断
1　材料から行動性能へ至る因果フレーム
　1.1　センサーを評価する軸の置き換え
　1.2　連鎖のどこが律速となるかを特定する
2　技術領域別の現状・ボトルネック・投資論点
　2.1　整理の前提
　2.2　表から読み取れる構造
　2.3　投資判断において確認すべき事項
3　本編のまとめ
　3.1　一体設計という要請
　3.2　記述の限界について
　3.3　次に問われること

第 VI 編　用途別フィジカルAIセンシング技術

第1章　自動車・自動運転
1　自動車センシングの基本構造の変化
2　E2E自動運転におけるセンシング
3　カメラ中心アーキテクチャの進化
　3.1　HDRの重要性
　3.2　LEDフリッカー
4　ISPレス化と中央画像処理への移行
5　LiDAR・レーダーによるマルチモーダル化
　5.1　FMCW LiDAR
6　センサー融合が求める新しい校正
7　車室内センシングとドライバーーモニタリング
8　触覚・力覚センシングの車載応用
9　センサー冗長化と車載安全設計
10　自動車センシング技術の今後の重点領域

第2章　産業ロボット・協働ロボット
1　ロボットセンシングの中心課題は「認識」から「接触理解」へ
2　3Dビジョンとばら積みピッキング
3　視覚に加えて力覚が必要になる理由
4　インピーダンス制御と力覚センシング
5　近接センシングと協働安全
6　速度・間隔監視（SSM）
7　触覚センサーの重要性
8　e-skinと全身センシング
9　フィジカルAIロボットにおけるセンサー融合
10　フィジカルAIロボットの開発課題

第3章　AI Factory・スマート製造
1　工場センシングの役割は「監視」から「制御可能なデータ生成」へ
2　設備状態・工程・製品のセンシング
3　振動によるAI診断
4　音響・超音波センシング
5　熱・環境センシング
6　電流・電力センシング
7　自動外観検査の高度化
8　予知保全
9　予知保全から自律保全へ
10　センサーデータとMES・ERPの接続
11　エッジAIの役割
12　デジタルツインとセンシング
13　フィジカルAI Factoryの進化段階
14　AI Factoryにおけるセンサー投資判断
15　AI Factoryにおけるセンサー品質
16　フィジカルAI Factoryのセンシング・データアーキテクチャ
17　フィジカルAI Factoryの競争力の源泉

第4章　用途横断の共通技術と本編の結論
1　3領域を貫く共通技術
2　用途別センシング技術の投資判断
3　今後の技術開発の重点
4　本編の結論

第 VII 編　主要国・地域におけるフィジカルAIセンシング産業政策・サプライチェーン分析

第1章　主要国・地域の産業政策と地政学リスク
1　米国：AI・半導体・防衛技術を結ぶ政策エコシステム
　1.1　CHIPS法と国内製造基盤
　1.2　輸出管理とフィジカルAI
　1.3　調達規制と中国製センサー機器
　1.4　米国のフィジカルAI産業構造
2　中国：製造能力と量産エコシステムを基盤とするフィジカルAI政策
　2.1　中国の強み
　2.2　中国の課題
3　欧州：規制・標準・製品ライフサイクルを競争軸とする構造
　3.1　EU AI法
　3.2　サイバーレジリエンス法
　3.3　デジタル製品パスポート
　3.4　欧州企業の産業基盤
4　日本：センサー・材料・装置をつなぐ産業基盤
　4.1　日本の政策的な特徴
　4.2　日本企業の機会
5　台湾：先端半導体製造と先端パッケージの要衝
　5.1　CoWoSの位置付け
　5.2　TGV・ガラス基板
　5.3　日本と台湾の分業可能性
6　主要国・地域のフィジカルAI産業構造の比較

第2章　グローバルサプライチェーンと国際標準化
1　フィジカルAIサプライチェーンを5つの層で見る
2　重要鉱物・材料の地政学リスク
　2.1　ガリウム
　2.2　ゲルマニウム
　2.3　希土類
3　重要鉱物の供給集中と代替戦略
4　半導体サプライチェーン
5　先端パッケージ
6　センサーと通信インターフェース
7　AUTOSARによる車載ソフトウェアの標準化
8　ロボティクスのインターフェース標準化
9　AI安全・管理規格
10　ISO 21448とフィジカルAI
11　標準化の3層構造
12　規制対応が参入障壁となる構造
13　サプライチェーンのトレーサビリティ
14　サプライチェーンの二重化
15　センサー企業に必要となる経済安全保障への対応
16　フィジカルAIサプライチェーンのリスクマップ
17　2026年以降に重要となる5つの競争軸
18　サプライチェーン・コントロールタワーの構築
19　サプライチェーン戦略の基本方針
20　本編の結論

第 VIII 編　主要企業の参入動向・アライアンス・エコシステム分析

第1章　グローバル主要企業のセンシング戦略と競合マップ
1　大手センサー・デバイスメーカーのフィジカル AIシフト
　1.1　画像センサーのインテリジェント化
　1.2　MEMSセンサーのAI内蔵化
2　AIプラットフォーマー・AI半導体ベンダーとのアライアンス構造
3　自動運転企業・ヒューマノイド企業のセンサー選定と内製化
4　主要企業の特許・コア技術ポートフォリオ

第2章　フィジカルAIセンシングの注目スタートアップと投資トレンド
1　触覚・電子皮膚領域の先端企業
2　イベントベースビジョン・FMCW LiDAR領域の注目企業
　2.1　イベントベースビジョン
　2.2　FMCW LiDAR
3　VC・CVCの投資動向
4　大手企業によるM&A・共同開発・ライセンス戦略
　4.1　M&Aによる垂直統合
　4.2　共同開発による量産化
　4.3　ライセンス・IPビジネス
5　本編から導かれる主要な競争構造

第 IX 編　技術開発ロードマップとR&D意思決定戦略

第1章　2030 - 2035年のセンシング技術ロードマップ
1　機能軸による技術成熟度の評価
　1.1　距離センシング
　1.2　接触・触覚センシング
　1.3　力学センシング
　1.4　状態センシング
　1.5　予測センシング
2　短期ロードマップ：2027 - 2029年
　2.1　In-sensor／Near-sensor AIの普及
　2.2　触覚と力覚の統合
　2.3　FMCW LiDARの用途別展開
3　中期ロードマップ：2030 - 2032年
　3.1　イベントベースビジョンとフレームカメラの融合
　3.2　E-Skinの量産化
　3.3　量子センシングの局所導入
4　長期ロードマップ：2033 - 2035年
　4.1　環境発電型センシング
　4.2　自己適応型キャリブレーション
　4.3　閉ループの知覚・制御
5　異種技術の融合が進む領域
　5.1　シリコンフォトニクスと化合物半導体
　5.2　MEMSとフレキシブルエレクトロニクス
　5.3　イベントカメラとスパイキングニューラルネットワーク
6　技術的ブレークスルーが必要なボトルネック領域
　6.1　高密度触覚の配線
　6.2　耐環境性と感度の両立
　6.3　高分解能化と消費電力
7　センシング能力別の多次元評価

第2章　センシング技術開発のR&D意思決定戦略
1　研究開発テーマ選定の投資対効果基準
2　自社開発すべきコア技術と外部導入技術の切り分け
3　材料・半導体・MEMS・センサー企業の参入機会
　3.1　材料メーカー
　3.2　半導体メーカー・ファウンドリ・OSAT
　3.3　MEMSメーカー
　3.4　センサーモジュール企業
4　センサー企業とAIスタートアップの提携戦略
　4.1　センサーIPとAIアルゴリズムの組み合わせ
　4.2　シミュレーションと実センサーデータの組み合わせ
　4.3　共同検証
　4.4　共同検証とゲート審査の接続
5　2027 - 2030年に優先的に検討すべきR&Dテーマ
6　R&D意思決定のための段階管理
7　R&Dテーマ選定における最重要の判断軸
8　本編から導かれるR&D戦略