AIロボティクス白書2026年版

■　概要　■ ■ キーメッセージ AIロボティクス白書2026年版は、「ロボティクス × エージェント × 生成AI ×マルチモーダル × デジタルツイン × エッジAI × ヒ... もっと見る

出版社	出版年月	冊子体価格	電子版価格	納期	ページ数	言語
次世代社会システム研究開発機構	2025年12月19日	￥165,000 (税込) ライセンス・価格情報注文方法はこちら	￥129,800 (税込) ライセンス・価格情報注文方法はこちら	ハードコピー、PDF（CD-ROM）ともに通常4-5営業日程度	2,260	日本語

※税別価格：製本版150,000円/ 電子ファイル118,000円。製本版と電子ファイルをセットにした「コーポレートセット」もございます。価格の詳細はお問合せ下さい。※※製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。

サマリー

■　概要　■

■ キーメッセージ

AIロボティクス白書2026年版は、「ロボティクス × エージェント × 生成AI ×マルチモーダル × デジタルツイン × エッジAI × ヒューマノイド・ロボット」という現在の最重要な技術潮流を、産業構造・事業環境・標準化・主要プレイヤー・具体事例まで一気通貫で俯瞰できる実務志向の総合リファレンスである。

本白書は、市場基礎（トレンド・ドライバー・制約・CAGR）から、生成AIロボティクス／LLMロボティクス／AIエージェントロボティクス／フィジカルAIロボティクスまで、技術別・用途別に体系的なマップを提示する。

NVIDIA Isaac、OpenAI GPT-4V／GPT-4o、Google Gemini、RT-2、Meta ImageBind、GAN、LAM、VLA、デジタルツイン等々、実務上押さえるべき基盤モデル／プラットフォームを包括的・網羅的にカバーし、各社の導入形態・連携構成・先端事例を比較可能にしている。

NEC・デンソー・PFN・Sakana AI など国内企業から、Figure・Tesla Optimus・Boston Dynamics・主要協働ロボットベンダー、農業・建設・医療・物流・製造まで、業界横断で200件超の具体事例を整理し、「どの現場で、どのモデル／アーキテクチャが、どのようなROIで使われているか」をトレースできる。

その結果、産業・技術アナリストおよび市場アナリストは、個別技術の断片的な理解ではなく、「AIロボティクス産業の全体像」「競合ポジショニング」「中長期シナリオと成長ドライバー／制約条件」を、一つのレポート（白書）で定量・定性の両面から把握できる。

■ アクションプラン／提言骨子

▼　全体構造の把握と、自社の立ち位置の明確化

「AIロボティクスの市場・概況」パート（1〜5章）と「AIロボティクス関連業界・参入企業動向」パート（227章以降）を通読し、

▶　現在の市場構造
▶　技術別・用途別の成長ドライバー／制約要因
▶　主要プレイヤーのポジショニング

を整理したうえで、自社・クライアントのポジション（どの層／どのユースケースを狙うべきか）をマッピングすることを提言する。

▼　技術クラスター別の重点テーマ設定

生成AIロボティクス、LLMロボティクス、AIエージェントロボティクス、マルチモーダル統合、エッジAI、デジタルツインなど、レポートが提示する技術クラスターごとに、

▶　「自社が既に関与している領域」
▶　「3年以内に参入を検討すべき領域」
▶　「モニタリング対象に留める領域」

を三分割し、リサーチリソースおよびPoC予算の優先順位付けを行うことを推奨する。

▼　業界別ユースケースからの逆算的ロードマップ策定

製造、物流、建設、農業、医療・ヘルスケアなど、業界別章（6章以降および200番台章）に整理されたユースケースと事例を、

▶　「短期（〜2年）で実装可能なテーマ」
▶　「中期（3〜5年）で事業化が視野に入るテーマ」
▶　「長期（5年以上）の戦略オプション」

に分類し、自社の技術・事業ロードマップと突き合わせる形で、段階的なアクションプラン（PoC → Pilot → Scale）を構築することを提言する。

▼　エコシステム前提のパートナー戦略構築

NVIDIA Isaac／GR00T、OpenAI／Anthropic、Google、Meta などの基盤モデル／プラットフォームと、ロボットベンダー、SIer、スタートアップを横断的に整理した章構成を活用し、

「どの基盤モデル／プラットフォームと組むべきか」

「どのロボットベンダー／スタートアップと連携すべきか」
を技術・事業の両面から検討することを推奨する。

▼　ガバナンス・標準化・倫理の観点からのリスク評価

市場制約・規制・コンプライアンス、セキュリティ・プライバシー、倫理的ガバナンスなどを扱う章を参照し、

▶　データガバナンス
▶　安全性・信頼性
▶　倫理・社会受容性

の三層で、AIロボティクス導入に伴うリスクと必要な組織能力を洗い出すことを提言する。

そのうえで、レポートの標準化・規格動向パートを参照し、自社の技術開発・プロダクト設計をグローバルな標準化ロードマップとアラインさせることを推奨する。

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【　緒言　】

【　AIロボティクスの市場・概況　】

1　市場基礎と主要トレンド

1.1　市場の主要トレンド
1.2　市場範囲
1.3　収益ベース
1.4　CAGR（複合年間成長率）

2　市場推進要因と成長機会：概況

2.1　推進要因（Drivers）
2.2　機会（市場をリードするセグメント）

3　市場制約と成長見込み：概況

3.1　制約（Restraints）
3.2　市場成長見込み

4　市場推進要因と成長機会

4.1　推進要因 - 第一層：社会的・人口動態的要因
4.2　推進要因 - 第二層：技術的要因
4.3　推進要因 - 第三層：経済的・産業的要因
4.4　推進要因 - 第四層：政策的・制度的要因
4.5　機会1：医療・ヘルスケアロボット（最速成長セグメント）
4.6　機会2：物流・供給チェーン管理ロボット（超高成長セグメント）
4.7　機会3：製造業・産業オートメーション（最大セグメント）
4.8　機会4：協働ロボット（コボット）セグメント
4.9　機会5：品質検査・予測保全ロボット
4.10　機会6：その他の新興セグメント

5　市場制約と成長見込み

5.1　制約1：高い初期導入コストと投資回収期間
5.2　制約2：システムインテグレーション技術者の深刻な人材不足
5.3　制約3：中小企業における導入の構造的遅れ
5.4　制約4：規制・コンプライアンス要件の複雑性
5.5　制約5：セキュリティとプライバシーの懸念
5.6　制約6：技術者育成プログラムの不足と教育体制の課題
5.7　制約7：サービスロボット分野における期待と現実のギャップ
5.8　市場成長見込み：強気の長期展望
5.9　成長促進要因の複合効果
5.10　総括

【　AIロボティクス・プロジェクトの要件定義・実装手法・留意点　】

6　AIロボティクス・プロジェクトの要件定義・モデル開発・システム統合

6.1　AI実装の詳細手法
6.2　標準化プロセスの深化
6.3　パートナーエコシステム
6.4　スタートアップ動向
6.5　今後の展望と課題

7　AIロボティクスとガバナンス

7.1　データガバナンスと標準化の深化
7.2　表的実装事例
7.3　データガバナンス実装手法
7.4　先端事例と展望

8　Iロボティクスの導入・実装　概説

8.1　AI実装の詳細手法
8.2　スタートアップ動向
8.3　標準化プロセスの深化
8.4　パートナーエコシステム
8.5　今後の展望と課題

9　ロボティクス意思決定における説明可能なAI（XAI）

9.1　ロボティクス意思決定における説明可能なAI（XAI）の概要
9.2　XAIの導入形態
9.3　導入されるモデルやツール類
9.4　外部機能との連携
9.5　AI関連機能
9.6　実装にあたっての留意点
9.7　注目を集める最新動向
9.8　XAIのロボティクス応用における具体事例と企業動向
9.9　最新の技術トレンドと高度化するXAI手法
9.10　XAI実装・運用時の課題とリスク
9.11　ガバナンス・規制・評価指標動向
9.12　社会的インパクトと今後の展望
9.13　XAIロボティクス ― これからの開発・実装最前線

【　生成AIロボティクス　】

10　生成AIを活用したロボットの産業界への影響と導入効果

10.1　はじめに
10.2　業界別の影響と導入効果

①　製造業

②　小売・流通業

③　医療・ヘルスケア業界

④　農業分野

⑤　建設・建築業界

10.3　業務別の導入効果と活用事例

①　生産管理・品質管理業務

②　ロボット保守・メンテナンス業務

10.4　小括

11　生成AIロボット市場の世界動向と各国政府の推進施策

11.1　はじめに
11.2　市場規模と成長予測
11.3　国別の導入・活用状況
11.4　生成AIの導入状況
11.5　各国政府の支援策と推進施策
11.6　課題と展望
11.7　小括

12　生成AIロボット技術の進化と展望：特徴・課題・未来への可能性

12.1　概要
12.2　生成AIロボットの構成要素
12.3　インテグレーションフレームワーク
12.4　標準化動向
12.5　ロボティクス標準の進化
12.6　他の技術との連携
12.7　インテグレーション上の課題
12.8　将来の展望と可能性
12.9　小括

13　ロボット学習を拡張するフレームワーク

13.1　概説
13.2　視覚的なポリシー学習
13.3　ドメインの無作為化
13.4　ロボット学習のための事前学習モデル
13.5　コントロールのための表現学習
13.6　関連研究

①　CACTI: スケーラブルなマルチタスク・マルチシーン視覚模倣学習のフレームワーク

14　生成AIによる最適搬送経路生成

14.1　事例の内容
14.2　AI関連機能および導入形態
14.3　導入しているモデルやツール類
14.4　外部機能との連携
14.5　関与している企業
14.6　事例の内容
14.7　AI関連機能および導入形態
14.8　導入しているモデルやツール類
14.9　外部機能との連携
14.10　関与している企業

15　生成AIによるメンテ用マニュアル自動更新

15.1　事例の内容
15.2　AI関連機能および導入形態
15.3　導入しているモデルやツール類
15.4　外部機能との連携
15.5　関与している企業

16　画像生成AIでガイドマーク自動描画

16.1　事例の内容
16.2　AI関連機能および導入形態
16.3　導入しているモデルやツール類
16.4　外部機能との連携
16.5　関与している企業

17　ユニバーサルロボッツ・ポリスコープX - NVIDIA Jetsonを活用したAI駆動型動的経路計画

17.1　最新動向と事例
17.2　AI関連機能および導入形態
17.3　導入しているモデルやツール類
17.4　外部機能との連携
17.5　関与している企業

18　NVIDIA Isaacプラットフォーム - 1TB/sのセンサーデータ処理によるリアルタイム適応型ワークフロー

18.1　最新動向と事例
18.2　AI関連機能および導入形態
18.3　導入しているモデルやツール類
18.4　外部機能との連携
18.5　関与している企業

19　OpenAI GPT-4V統合 - ロボティクス向けのマルチモーダルテキスト、画像、音声処理

19.1　最新動向と事例
19.2　AI関連機能および導入形態
19.3　導入しているモデルやツール類
19.4　外部機能との連携
19.5　関与している企業

20　GPT-4oリアルタイム機能 - 人間のようなロボットインタラクションのための320msの応答時間

20.1　最新動向と事例
20.2　AI関連機能および導入形態
20.3　導入しているモデルやツール類
20.4　外部機能との連携
20.5　関与している企業

21　Google Geminiマルチモーダル - コボット向けのテキスト、画像、音声、コード、動画統合

21.1　最新動向と事例
21.2　AI関連機能および導入形態
21.3　導入しているモデルやツール類
21.4　外部機能との連携
21.5　関与している企業

22　RT-2 Robotics Transformer - Googleのビジョン・言語・アクションモデルによるロボット認識

22.1　最新動向と事例
22.2　AI関連機能および導入形態
22.3　導入しているモデルやツール類
22.4　外部機能との連携
22.5　関与している企業

23　Meta ImageBind - 6モダリティAI（テキスト、音声、視覚、運動、熱、深度）

23.1　最新動向と事例
23.2　AI関連機能および導入形態
23.3　導入しているモデルやツール類
23.4　外部機能との連携
23.5　関与している企業

24　Claude 3.7 Sonnet - ロボット文書分析のための強化されたマルチモーダルインテリジェンス

24.1　最新動向と事例
24.2　AI関連機能および導入形態
24.3　導入しているモデルやツール類
24.4　外部機能との連携
24.5　関与している企業

25　生成対抗ネットワーク（GAN） - ロボット設計の最適化とシミュレーション

25.1　最新動向と事例
25.2　AI関連機能および導入形態
25.3　導入しているモデルやツール類
25.4　外部機能との連携
25.5　関与している企業

26　大規模アクションモデル（LAM） - 汎用ロボット行動のための基盤モデル

26.1　最新動向と事例
26.2　AI関連機能および導入形態
26.3　導入しているモデルやツール類
26.4　外部機能との連携
26.5　関与している企業

27　視覚的逆強化学習 - 人間のようなロボット操作スキル

27.1　最新動向と事例
27.2　AI関連機能および導入形態
27.3　導入しているモデルやツール類
27.4　外部機能との連携
27.5　関与している企業

28　ロボット工学のための拡散モデル - 細粒度制御と運動計画

28.1　最新動向と事例
28.2　AI関連機能および導入形態
28.3　導入しているモデルやツール類
28.4　外部機能との連携
28.5　関与している企業

29　自然言語処理 - 音声コマンドの解釈とタスク実行

29.1　最新動向と事例
29.2　AI関連機能および導入形態
29.3　導入しているモデルやツール類
29.4　外部機能との連携
29.5　関与している企業

30　コンピュータビジョンAI - 95%の精度でリアルタイム物体認識

30.1　最新動向と事例
30.2　AI関連機能および導入形態
30.3　導入しているモデルやツール類
30.4　外部機能との連携
30.5　関与している企業

31　強化学習の統合 - 経験に基づく自己改善型ロボット性能

31.1　最新動向と事例
31.2　AI関連機能および導入形態
31.3　導入しているモデルやツール類
31.4　外部機能との連携
31.5　関与している企業

【　大規模言語モデル（LLM）ロボティクス　】

32　大規模言語モデルによるロボットの計画と制御

32.1　概説
32.2　関連研究

①　大規模言語モデルを用いた表現力豊かなロボット動作の生成

33　言語モデルの「手と目」として機能するロボット

33.1　概説
33.2　言語モデルの接地
33.3　言語条件行動の学習
33.4　関連研究

①　グーグルロボット工学

34　LLMとロボット動作指示チャットボット

34.1　事例の内容
34.2　AI関連機能および導入形態
34.3　導入しているモデルやツール類
34.4　外部機能との連携
34.5　関与している企業

35　3DスキャンとLLMによる部品識別

35.1　事例の内容
35.2　AI関連機能および導入形態
35.3　導入しているモデルやツール類
35.4　外部機能との連携
35.5　関与している企業

36　言語モデルによるログ分析と改善提案

36.1　事例の内容
36.2　AI関連機能および導入形態
36.3　導入しているモデルやツール類
36.4　外部機能との連携
36.5　関与している企業

37　LLMプラグインがAPI経由で動作呼び出し

37.1　事例の内容
37.2　AI関連機能および導入形態
37.3　導入しているモデルやツール類
37.4　外部機能との連携
37.5　関与している企業

38　推論LLM統合 - OpenAI o3による自律的意思決定機能

38.1　最新動向と事例
38.2　AI関連機能および導入形態
38.3　導入しているモデルやツール類
38.4　外部機能との連携
38.5　関与している企業

39　LLMとロボット動作指示チャットボット

39.1　事例の内容
39.2　AI関連機能および導入形態
39.3　導入しているモデルやツール類
39.4　外部機能との連携
39.5　関与している企業

40　3DスキャンとLLMによる部品識別

40.1　事例の内容
40.2　AI関連機能および導入形態
40.3　導入しているモデルやツール類
40.4　外部機能との連携
40.5　関与している企業

41　言語モデルによるログ分析と改善提案

41.1　事例の内容
41.2　AI関連機能および導入形態
41.3　導入しているモデルやツール類
41.4　外部機能との連携
41.5　関与している企業

42　LLMプラグインがAPI経由で動作呼び出し

42.1　事例の内容
42.2　AI関連機能および導入形態
42.3　導入しているモデルやツール類
42.4　外部機能との連携
42.5　関与している企業

43　推論LLM統合 - OpenAI o3による自律的意思決定機能

43.1　最新動向と事例
43.2　AI関連機能および導入形態
43.3　導入しているモデルやツール類
43.4　外部機能との連携
43.5　関与している企業

【　AIエージェント・ロボティクス　】

44　AIエージェントによる生産計画とMES・ERP・ロボット等の同期制御

44.1　事例の内容
44.2　AI関連機能および導入形態
44.3　導入しているモデルやツール類
44.4　外部機能との連携
44.5　関与している企業

45　強化学習エージェントによる順応制御

45.1　事例の内容
45.2　AI関連機能および導入形態
45.3　導入しているモデルやツール類
45.4　外部機能との連携
45.5　関与している企業

46　マルチエージェント学習による群協調

46.1　最新動向を踏まえた研究内容
46.2　検討しているモデルやツール類
46.3　外部機能との連携
46.4　AIやデジタルツインなどの先端技術関連
46.5　関与している研究機関

47　マルチエージェント学習による群協調

47.1　最新動向を踏まえた研究内容
47.2　検討しているモデルやツール類
47.3　外部機能との連携
47.4　AIやデジタルツインなどの先端技術関連
47.5　関与している研究機関

48　AI翻訳エージェントと海外協働ロボット

48.1　事例の内容
48.2　AI関連機能および導入形態
48.3　導入しているモデルやツール類
48.4　外部機能との連携
48.5　関与している企業

49　モデル圧縮エージェントによるエッジ実装

49.1　事例の内容
49.2　AI関連機能および導入形態
49.3　導入しているモデルやツール類
49.4　外部機能との連携
49.5　関与している企業

50　合成音声エージェントによる作業指導

50.1　事例の内容
50.2　AI関連機能および導入形態
50.3　導入しているモデルやツール類
50.4　外部機能との連携
50.5　関与している企業

51　マルチエージェントロボットシステム - 倉庫自動化のための協調行動

51.1　最新動向と事例
51.2　AI関連機能および導入形態
51.3　導入しているモデルやツール類
51.4　外部機能との連携
51.5　関与している企業

52　協働AIエージェントアーキテクチャ - エラーのないコード生成と抽象的な問題解決

52.1　最新動向と事例
52.2　AI関連機能および導入形態
52.3　導入しているモデルやツール類
52.4　外部機能との連携
52.5　関与している企業

53　分散型認知アーキテクチャ - モジュール型故障耐性ロボット知能

53.1　最新動向と事例
53.2　AI関連機能および導入形態
53.3　導入しているモデルやツール類
53.4　外部機能との連携
53.5　関与している企業

54　UROSA分散AIフレームワーク - ROS 2環境における専門化されたエージェントノード

54.1　最新動向と事例
54.2　AI関連機能および導入形態
54.3　導入しているモデルやツール類
54.4　外部機能との連携
54.5　関与している企業

55　神経記号AIコボット - 説明可能で信頼性の高いロボット推論システム

55.1　最新動向と事例
55.2　AI関連機能および導入形態
55.3　導入しているモデルやツール類
55.4　外部機能との連携
55.5　関与している企業

56　ファウンデーションモデルAIチーム - シアトルでの協働ロボティクスへの$100M投資

56.1　最新動向と事例
56.2　AI関連機能および導入形態
56.3　導入しているモデルやツール類
56.4　外部機能との連携
56.5　関与している企業

57　エージェント型AIロボティクス - 自主適応型マルチモーダルロボット機能

57.1　最新動向と事例
57.2　AI関連機能および導入形態
57.3　導入しているモデルやツール類
57.4　外部機能との連携
57.5　関与している企業

58　マイクロソフトリサーチアジア - 身体化AIと大規模アクションモデルの開発

58.1　最新動向と事例
58.2　AI関連機能および導入形態
58.3　導入しているモデルやツール類
58.4　外部機能との連携
58.5　関与している企業

59　スウォームインテリジェンスシステム - 多ロボット協調とタスク分配

59.1　最新動向と事例
59.2　AI関連機能および導入形態
59.3　導入しているモデルやツール類
59.4　外部機能との連携
59.5　関与している企業

60　セマンティック理解能力 - 人間のジェスチャーと意図認識

60.1　最新動向と事例
60.2　AI関連機能および導入形態
60.3　導入しているモデルやツール類
60.4　外部機能との連携
60.5　関与している企業

61　予測AIエージェント - メンテナンス最適化によるダウンタイム25%削減

61.1　最新動向と事例
61.2　AI関連機能および導入形態
61.3　導入しているモデルやツール類
61.4　外部機能との連携
61.5　関与している企業

62　AI駆動型知覚システム - 環境理解と障害物検出

62.1　最新動向と事例
62.2　AI関連機能および導入形態
62.3　導入しているモデルやツール類
62.4　外部機能との連携
62.5　関与している企業

63　自律ナビゲーションエージェント - リアルタイム経路計画と衝突回避

63.1　最新動向と事例
63.2　AI関連機能および導入形態
63.3　導入しているモデルやツール類
63.4　外部機能との連携
63.5　関与している企業

64　ヒューマンロボットインタラクションエージェント - 自然なコミュニケーションと協業インターフェース

64.1　最新動向と事例
64.2　AI関連機能および導入形態
64.3　導入しているモデルやツール類
64.4　外部機能との連携
64.5　関与している企業

【　マルチモーダル統合／マルチモーダルAI連携　】

65　マルチモーダルセンサー融合 - RGB、ToF、LIDARの統合による高度な知覚

65.1　最新動向と事例
65.2　AI関連機能および導入形態
65.3　導入しているモデルやツール類
65.4　外部機能との連携
65.5　関与している企業

66　ビジョン・言語・行動モデル - 統合された知覚と操作能力

66.1　最新動向と事例
66.2　AI関連機能および導入形態
66.3　導入しているモデルやツール類
66.4　外部機能との連携
66.5　関与している企業

67　マルチモーダルセンサー統合 - カメラ、LIDAR、触覚、力センサーの融合

67.1　最新動向と事例
67.2　AI関連機能および導入形態
67.3　導入しているモデルやツール類
67.4　外部機能との連携
67.5　関与している企業

68　マルチモーダルコミュニケーション - ジェスチャー、音声、視覚コマンドの解釈

68.1　最新動向と事例
68.2　AI関連機能および導入形態
68.3　導入しているモデルやツール類
68.4　外部機能との連携
68.5　関与している企業

69　クロスモーダル学習システム - 音声・視覚・触覚情報の処理

69.1　最新動向と事例
69.2　AI関連機能および導入形態

70　低遅延マルチモーダルモデル - 動的環境における100ms未満の応答時間

70.1　最新動向と事例
70.2　AI関連機能および導入形態
70.3　導入しているモデルやツール類
70.4　外部機能との連携
70.5　関与している企業

71　マルチモーダル学習でビジョン＋言語理解

71.1　事例の内容
71.2　AI関連機能および導入形態
71.3　導入しているモデルやツール類
71.4　外部機能との連携
71.5　関与している企業

72　マルチモーダルセンシング融合アーキテクチャ

72.1　最新動向を踏まえた研究内容
72.2　検討しているモデルやツール類
72.3　外部機能との連携
72.4　AIやデジタルツインなどの先端技術関連
72.5　関与している研究機関

73　マルチモーダルセンシングによる精密把持

73.1　事例の内容
73.2　AI関連機能および導入形態
73.3　導入しているモデルやツール類
73.4　外部機能との連携
73.5　関与している企業

74　マルチモーダル対話での遠隔メンテ

74.1　事例の内容
74.2　AI関連機能および導入形態
74.3　導入しているモデルやツール類
74.4　外部機能との連携
74.5　関与している企業

75　マルチモーダルセンシング融合アーキテクチャ

75.1　最新動向を踏まえた研究内容
75.2　検討しているモデルやツール類
75.3　外部機能との連携
75.4　AIやデジタルツインなどの先端技術関連
75.5　関与している研究機関

76　3Dシーン認識 - リアルタイムセマンティックセグメンテーションと物体認識

76.1　最新動向と事例
76.2　AI関連機能および導入形態
76.3　導入しているモデルやツール類
76.4　外部機能との連携
76.5　関与している企業

77　空間知能システム - ロボット操作のための3Dコンピュータビジョン

77.1　最新動向と事例
77.2　AI関連機能および導入形態
77.3　導入しているモデルやツール類
77.4　外部機能との連携
77.5　関与している企業

78　触覚フィードバック統合 - 繊細な組み立て作業のための力センシング

78.1　最新動向と事例
78.2　AI関連機能および導入形態
78.3　導入しているモデルやツール類
78.4　外部機能との連携
78.5　関与している企業

79　両手操作 - 多モーダルフィードバックを用いた二腕協調

79.1　最新動向と事例
79.2　AI関連機能および導入形態
79.3　導入しているモデルやツール類
79.4　外部機能との連携
79.5　関与している企業

80　人間型インタラクション - 人間のようなジェスチャーと表情認識

80.1　最新動向と事例
80.2　AI関連機能および導入形態
80.3　導入しているモデルやツール類
80.4　外部機能との連携
80.5　関与している企業

81　協働作業空間共有 - 人間とロボットの近接性と意図検出

81.1　最新動向と事例
81.2　AI関連機能および導入形態
81.3　導入しているモデルやツール類
81.4　外部機能との連携
81.5　関与している企業

82　環境文脈認識 - マルチモーダルシーン理解と適応

82.1　最新動向と事例
82.2　AI関連機能および導入形態
82.3　導入しているモデルやツール類
82.4　外部機能との連携
82.5　関与している企業

83　品質検査システム - 視覚、熱、振動データの統合

83.1　最新動向と事例
83.2　AI関連機能および導入形態
83.3　導入しているモデルやツール類
83.4　外部機能との連携
83.5　関与している企業

84　組み立てガイド - AR強化型マルチモーダルタスク指示とフィードバック

84.1　最新動向と事例
84.2　AI関連機能および導入形態
84.3　導入しているモデルやツール類
84.4　外部機能との連携
84.5　関与している企業

85　モバイル操作 - 視覚誘導ナビゲーションとハプティックオブジェクト相互作用

85.1　最新動向と事例
85.2　AI関連機能および導入形態
85.3　導入しているモデルやツール類
85.4　外部機能との連携
85.5　関与している企業

86　予測行動モデリング - マルチモーダル人間活動認識と予測

86.1　最新動向と事例
86.2　AI関連機能および導入形態
86.3　導入しているモデルやツール類
86.4　外部機能との連携
86.5　関与している企業

【　生成AIロボティクス＜2＞　】

87　生成AIを導入したロボットの具体的な事例

87.1　NEC：生成AI技術で環境適応型ロボットを開発
87.2　Figure（米国）：ヒト型ロボット「Figure01」
87.3　NVIDIA：「GR00T」プロジェクト
87.4　デンソー：生成AI搭載ロボット販売員
87.5　ケンブリッジ大学：動画から学ぶ料理ロボット
87.6　オムロン：自然言語指示で動くロボットアーム
87.7　まとめ

88　生成AIを活用したロボットの具体的な応用例

88.1　NEC：未知環境適応型ロボット
88.2　デンソー：生成AI搭載ロボット販売員
88.3　ケンブリッジ大学：料理動画から学ぶロボットシェフ
88.4　オムロン：自然言語指示で動くロボットアーム
88.5　HPE：自然言語による産業用ロボット操作
88.6　製造業全般：柔軟な自律作業・異常検知
88.7　まとめ

89　デンソーの生成AIロボットの具体的な役割

89.1　デンソーの生成AIロボットの具体的な役割
89.2　人間の自然言語指示を理解し、動作を自律判断・実行
89.3　接客業務への応用（販売員ロボット）
89.4　柔軟な生産現場対応
89.5　ロボット導入・運用の民主化
89.6　複数ロボットや人との協働・連携
89.7　まとめ

90　NECの生成AIロボットの具体的な活用例

90.1　物流倉庫でのピッキング・ハンドリング作業自動化
90.2　隠れた物体を予測した動作の自動生成
90.3　複数ロボットの協調作業
90.4　今後の展開と実証実験
90.5　まとめ

91　NVIDIAのGR00Tプロジェクトの詳細

91.1　はじめに
91.2　ヒューマノイドロボットのための汎用基盤モデル
91.3　デュアルシステムアーキテクチャ
91.4　大規模データと合成データによる学習
91.5　カスタマイズと拡張性
91.6　開発者コミュニティへの開放
91.7　まとめ

92　生成AIを活用したロボットが農業で貢献している主な分野

92.1　作業自動化による省力化・効率化
92.2　データ分析による最適化と意思決定支援
92.3　収穫量・収穫時期の予測とリスク管理
92.4　病害虫・異常気象への迅速な対応
92.5　技術継承と新規就農者支援
92.6　RaaS（Robot as a Service）モデルによる導入コストの低減
92.7　具体的な活用事例
92.8　まとめ

93　NECの「世界モデル」を活用したロボットの具体的事例

93.1　不規則配置の物品ハンドリング
93.2　時空間予測とロボット動作生成
93.3　多様な物品・動作への対応
93.4　隠れた物品や障害物の予測
93.5　教師なし学習による効率化
93.6　具体的な導入・デモ例
93.7　今後の展望
93.8　まとめ

94　デンソーの生成AIロボットの自動車産業での活用

94.1　生成AIロボットの主な特徴
94.2　自動車産業での具体的な活用例
94.3　導入の背景と効果
94.4　まとめ

95　生成AIを活用したロボットが製造業にもたらす効果

95.1　主な効果
95.2　まとめ

96　生成AIを活用したロボットが環境に適応する具体例

96.1　初見の環境での自律的な動作最適化
96.2　雑然とした環境での複雑な作業
96.3　強化学習による仮想環境での適応進化
96.4　災害・インフラ・農業分野での応用
96.5　環境保護やSDGsへの貢献
96.6　まとめ

97　デンソーの生成AIロボットがカフェで働く仕組みと特徴

97.1　来場者との対話によるパーソナライズ
97.2　生成AIによる自律的な判断と動作
97.3　自然なコミュニケーションと協働作業
97.4　カフェでの具体的な業務例
97.5　従来型ロボットとの違い
97.6　まとめ

98　生成AIロボットが人と一緒に働く具体的なシナリオ

98.1　小売・サービス業での協働
98.2　製造・食品加工現場での協働
98.3　オフィス・カスタマーサポートでの協働
98.4　クリエイティブ分野での協働
98.5　工場の流れ作業での協働
98.6　まとめ

99　デンソーの生成AIロボットが学習するプロセス

99.1　トレーニングデータの取得
99.2　学習（モデル生成）
99.3　推論と動作実行
99.4　生成AIロボット特有の学習の特徴
99.5　まとめ

100　生成AIロボットが予測外の動作にどう対応しているか

100.1　世界モデルによる状況理解とシミュレーション
100.2　モダリティ注意機構とセンサ情報の統合
100.3　予測モデルと予測誤差によるリアルタイム切替
100.4　予測系と反射系の組み合わせ
100.5　人や環境の動きの予測と動作計画の即時修正
100.6　まとめ

101　デンソーの生成AIロボットが製造業で実施しているタスク

101.1　主な実施タスクと特徴
101.2　具体的な作業例
101.3　まとめ

102　生成AIを活用したロボット関連企業（海外）

102.1　Groq（米国）
102.2　CynLr（インド）
102.3　Solomon Technology（台湾）

103　生成AIを活用したロボット関連企業（国内）

103.1　Preferred Networks（PFN）
103.2　ソフトバンクロボティクス
103.3　アウトソーシングテクノロジー
103.4　技術トレンド分析

104　海外スタートアップ

104.1　Groq（米国）
104.2　Architype AI（米国）

105　国内スタートアップ

105.1　株式会社New Innovations
105.2　Preferred Networks（PFN）
105.3　Sakana AI
105.4　ニューラルグループ
105.5　Spiral.AI
105.6　オルツ
105.7　比較表：主要企業の技術特徴
105.8　今後の市場予測

【　機械学習ロボティクス　】

106　ロボティクスと機械学習

106.1　はじめに
106.2　制御と意思決定のための機械学習

107　深層学習の統合による視覚認識と物体認識

107.1　概要
107.2　深層学習による視覚認識・物体認識技術の実装
107.3　実利用と応用事例
107.4　実装上の留意事項
107.5　最新動向
107.6　まとめ

108　リアルタイム物体識別と追跡のためのマシンビジョンシステム

108.1　概要
108.2　システム構成と実装技術
108.3　協働ロボットへの応用事例
108.4　実装上の留意点
108.5　最新動向
108.6　まとめ

109　品質検査と欠陥検出のためのコンピュータビジョン

109.1　概要
109.2　技術とシステム構成
109.3　実装と活用事例
109.4　実装上の留意点
109.5　最新動向
109.6　まとめ

110　複雑な組立作業向けのAI搭載画像分析

110.1　概要
110.2　技術とシステム構成
110.3　実装と活用事例
110.4　実装上の留意点
110.5　最新動向
110.6　まとめ

111　AIモデル訓練用の合成データ生成

111.1　協働ロボットにおけるAI機能の高度活用の概要
111.2　協働ロボット向けAIモデル訓練用の合成データ生成の概要
111.3　実装方法と主な手法
111.4　合成データ活用のメリットと得られる効果
111.5　実装および運用上の留意事項
111.6　最新動向と将来展望

112　溶接、組立、材料搬送におけるリアルタイムパラメーター調整機能

112.1　はじめに
112.2　AI機能の高度活用と実装概要
112.3　溶接・組立・材料搬送へのAI適用事例
112.4　実装上の留意事項
112.5　最新動向
112.6　今後の展望

113　メンテナンススケジュールと故障予防のための予測分析

113.1　はじめに
113.2　AIによるメンテナンススケジュール最適化の概要
113.3　故障予防のための予測分析の実装技術
113.4　導入・活用に当たっての留意事項
113.5　最新動向（2025年時点）
113.6　今後の展望

114　品質管理と欠陥検出のためのパターン認識

114.1　はじめに
114.2　AIパターン認識による品質管理・欠陥検出の概要
114.3　AIパターン認識の実装技術と活用事例
114.4　実装・運用時の留意点
114.5　2025年時点の最新動向
114.6　今後の展望

115　経験学習による段階的なスキル向上

115.1　はじめに
115.2　経験学習によるスキル向上の概要
115.3　実装技術と事例
115.4　運用・導入時の留意事項
115.5　2025年時点の最新動向
115.6　今後の展望

116　複雑なワークフロー管理のためのマルチタスク強化学習（MTRL）

116.1　はじめに
116.2　マルチタスク強化学習（MTRL）の概要
116.3　複雑ワークフローへのMTRLの実装技術
116.4　MTRL活用における留意事項
116.5　2025年時点の最新動向
116.6　今後の展望

117　タスク適応の高速化のための少例学習とゼロショット学習

117.1　はじめに
117.2　少例学習・ゼロショット学習の概要
117.3　技術的実装と活用例
117.4　導入・運用時の留意点
117.5　2025年時点の最新動向
117.6　今後の展望

118　分散型ロボットネットワークのための協働機械学習（CML）

118.1　はじめに
118.2　CMLの概要
118.3　CMLの実装技術と応用モデル
118.4　運用・活用に当たっての留意事項
118.5　2025年時点の最新動向
118.6　今後の展望

119　3D深度センシングと空間認識

119.1　概要
119.2　主要技術とシステム構成
119.3　実装・活用事例
119.4　実装上の留意点
119.5　最新動向
119.6　まとめ

120　視覚データと触覚データを組み合わせたセンサーフュージョン

120.1　概要
120.2　技術とシステム構成
120.3　実装と応用事例
120.4　実装上の留意点
120.5　最新動向
120.6　まとめ

121　プログラミング不要の高度な意思決定のためのニューラルネットワーク統合

121.1　はじめに
121.2　ニューラルネットワーク統合による意思決定AIの最新概要
121.3　実装技術と現場導入事例
121.4　運用・活用における留意点
121.5　2025年時点の最新動向
121.6　今後の展望

122　手術ロボットと機械学習

122.1　概説
122.2　先行研究

123　機械学習と群知能コンピューティングアルゴリズムの統合

123.1　概説

124　ロボティクスと強化学習

124.1　概説
124.2　先行研究

125　ロボティクスと模倣学習（IL）

125.1　概説
125.2　先行研究

【　ロボティクスと人工ニューラルネットワーク　】

126　ロボティクスと人工ニューラルネットワーク

126.1　ロボティクスと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
126.2　ロボティクスに関連したCNNの基本的な構成要素

①　畳み込み層

②　プーリング層

③　全結合層

126.3　ロボティクスに関連したCNNの種類別特性

①　LeNet-5

②　AlexNet

③　VGGNet

④　GoogLeNet

126.4　ロボティクスに関連したCNNの関連研究動向
126.5　ロボティクスと再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
126.6　ロボティクスとゲート付きリカレントユニット（GRU）
126.7　ロボティクスと分類ニューラルネットワーク（CRNN）

127　ロボティクスと深層ニューラルネットワーク（DNN）

127.1　FPGAベースの深層ニューラルネットワークアクセラレータの設計とプロトタイピング

128　ロボティクスとディープ・コンボリューショナル・ニューラル・ネットワーク（DCNN）

128.1　概説
128.2　実装動向

129　ロボティクスとニューラルネットワークプロセッサ（NNP）

129.1　概説
129.2　ニューラルネットワークプロセッサのアーキテクチャ
129.3　スケジューラモジュール
129.4　ニューロン処理ユニット
129.5　構成ソフトウェア

【　AIロボティクスと視覚言語行動モデル（VLA）　】

130　AIロボティクスと視覚言語行動モデル（VLA：Vision-Language Action Model）概説

130.1　概要
130.2　視覚言語モデル
130.3　ロボット操作のための事前トレーニング
130.4　関連研究

①　RT-2: 視覚-言語-動作モデルによるウェブ知識のロボット制御への応用

131　ロボット工学における視覚言語モデル（VLM）

131.1　概説
131.2　タスクとモーションプランニング
131.3　関連研究

①　ロボットの視覚言語プランニングにおけるGPT-4Vのパワー

132　視覚言語モデル（VLM）とロボットの空間推論の学習

132.1　概説
132.2　空間推論の学習
132.3　視覚言語モデルの接地
132.4　空間VLM
132.5　2D画像からの空間グラウンディング
132.6　2D画像からのオブジェクト中心のコンテキスト抽出
132.7　関連作品

①　空間推論の学習

133　空間VLM

133.1　概説
133.2　空間推理の学習
133.3　関連研究

①　SpatialVLM：視覚言語モデルに空間推論機能を与える

【　自律型AIロボティクス　】

134　自律システムとロボティクス

134.1　機能的特徴
134.2　導入形態
134.3　構成するモデル／ツール
134.4　外部機能との連携
134.5　先端技術
134.6　事例
134.7　関与している企業

135　自律移動ロボット制御

135.1　事業環境
135.2　事業特性
135.3　注目すべきトピック
135.4　先端技術動向
135.5　適用ツール／モデル／プロダクト
135.6　外部ツールとの連携
135.7　標準化動向
135.8　市場でのプレゼンス
135.9　実装および応用事例
135.10　課題点
135.11　関与組織・研究機関
135.12　スタートアップ動向
135.13　今後の展望

136　自律作動ロボット／自律型エージェントロボット

136.1　概説
136.2　自律型モバイルロボット（AMR）と自動誘導車両（AGV）
136.3　自律型ロボットにおける視覚知覚
136.4　自律型ロボットと自動プランニング（AP）
136.5　無人航空機（UAV）、ドローンの自律性制御
136.6　ロボットの自律型ナビゲーション
136.7　ロボットの自律航法と人体追従
136.8　自律行動計画ロボット
136.9　自律型ロボットのインクルーシブデザイン
136.10　自律航行における意思決定の問題
136.11　農業におけるドローンや無人航空機（UAV）の活用技術
136.12　自律作動ロボット、自律走行車両の安全性
136.13　自律型ロボットの劣化診断と対処に関する研究動向
136.14　事例

①　2023年SPARK Matrix™分析でGreyOrangeが自律移動ロボット（AMR）世界トップベンダーに選出される

136.15　関連研究

①　物体検出が不確実な屋外環境におけるドローンベースの自律行動計画システム

137　ABBロボティクス－産業自動化と協働ロボット

137.1　機能的特徴
137.2　導入形態
137.3　構成するモデル／ツール
137.4　外部機能との連携
137.5　先端技術
137.6　事例
137.7　関与している企業・機関

138　Amazon Warehouse Robots－フルフィルメントセンター自動化

138.1　機能的特徴
138.2　導入形態
138.3　構成するモデル／ツール
138.4　外部機能との連携
138.5　先端技術
138.6　事例
138.7　関与している企業・機関

139　iRobot－消費者向けロボットと自律清掃ロボット

139.1　機能的特徴
139.2　導入形態
139.3　構成するモデル／ツール
139.4　外部機能との連携
139.5　先端技術
139.6　事例
139.7　関与している企業・機関

140　KUKA－自動車と航空宇宙用ロボットソリューション

140.1　機能的特徴
140.2　導入形態
140.3　構成するモデル／ツール
140.4　外部機能との連携
140.5　先端技術
140.6　事例
140.7　関与している企業・機関

141　Ocado－食品配送用ロボットシステム

141.1　機能的特徴
141.2　導入形態
141.3　構成するモデル／ツール
141.4　外部機能との連携
141.5　先端技術
141.6　事例
141.7　関与している企業・機関

142　Starship Technologies－ラストマイル配送ロボット

142.1　機能的特徴
142.2　導入形態
142.3　構成するモデル／ツール
142.4　外部機能との連携
142.5　先端技術
142.6　事例
142.7　関与している企業・機関

143　NVIDIA物理AIブループリント - ロボティクスと物理世界の統合

143.1　概要
143.2　機能的特徴
143.3　導入形態
143.4　構成するモデル／ツール
143.5　外部機能との連携
143.6　先端技術
143.7　事例
143.8　関与している企業
143.9　モデル設計と評価
143.10　オペレーションとガバナンス
143.11　導入手順の推奨
143.12　市場動向と位置づけ
143.13　リスクと限界
143.14　今後の発展

144　インテュイティブ・サージカル－ダヴィンチ手術用ロボットシステム

144.1　機能的特徴
144.2　導入形態
144.3　構成するモデル／ツール

145　ウェイモ－自律走行車両のフリート運営

145.1　機能的特徴
145.2　導入形態
145.3　構成するモデル／ツール
145.4　外部機能との連携
145.5　先端技術
145.6　事例
145.7　関与している企業・機関

146　ソフトバンク・ペッパー－ソーシャルインタラクションロボットの展開

146.1　機能的特徴
146.2　導入形態
146.3　構成するモデル／ツール
146.4　外部機能との連携
146.5　先端技術
146.6　事例
146.7　関与している企業・機関

147　テスラ・ボット－ヒューマノイドロボット開発プログラム

147.1　機能的特徴
147.2　導入形態
147.3　構成するモデル／ツール
147.4　外部機能との連携
147.5　先端技術
147.6　事例
147.7　関与している企業・機関

148　ファナック－製造ロボティクスとAI統合

148.1　機能的特徴
148.2　導入形態
148.3　構成するモデル／ツール
148.4　外部機能との連携
148.5　先端技術
148.6　事例
148.7　関与している企業・機関

149　ボストン・ダイナミクス－アトラスとスポットロボットの商業展開

149.1　機能的特徴
149.2　導入形態
149.3　構成するモデル／ツール
149.4　外部機能との連携
149.5　先端技術
149.6　事例
149.7　関与している企業・機関

150　ホンダ・アシモ－先進ヒューマノイドロボット研究

150.1　機能的特徴
150.2　導入形態
150.3　構成するモデル／ツール
150.4　外部機能との連携
150.5　先端技術
150.6　事例
150.7　関与している企業・機関

151　ユニバーサル・ロボティクス－協働ロボットアームの展開

151.1　機能的特徴
151.2　導入形態
151.3　構成するモデル／ツール
151.4　外部機能との連携
151.5　先端技術
151.6　事例
151.7　関与している企業・機関

【　デジタルツインAIロボティクス　】

152　デジタルツイン技術を活用したロボティクス

152.1　エグゼクティブサマリー
152.2　デジタルツイン技術の基本概念
152.3　ロボティクス分野での応用現状
152.4　協働ロボット（コラボレーティブロボット）への展開
152.5　技術的課題と限界
152.6　関連技術との統合動向
152.7　産業実装事例と効果
152.8　技術標準化の動向
152.9　今後の展望と課題
152.10　小括

153　デジタルツインとロボティクス技術の最新動向

153.1　デジタルプロセスツインの発展と実行可能性
153.2　産業におけるデジタルツイン開発アプローチ
153.3　人間-ロボット協調システムの技術動向
153.4　混合現実技術とロボティクスの融合
153.5　海洋ロボティクスにおけるデジタルツイン応用
153.6　製造業におけるデジタルツインの実装戦略
153.7　技術的課題と将来展望
153.8　小括と提言

154　デジタルツイン技術を活用したロボティクス

154.1　エグゼクティブサマリー
154.2　デジタルツイン技術の基本概念
154.3　ロボティクス分野での応用現状
154.4　協働ロボット（コラボレーティブロボット）への展開
154.5　技術的課題と限界
154.6　関連技術との統合動向
154.7　産業実装事例と効果
154.8　技術標準化の動向
154.9　今後の展望と課題
154.10　小括

155　デジタルツインとロボティクス技術の最新動向

155.1　デジタルプロセスツインの発展と実行可能性
155.2　産業におけるデジタルツイン開発アプローチ
155.3　人間-ロボット協調システムの技術動向
155.4　混合現実技術とロボティクスの融合
155.5　海洋ロボティクスにおけるデジタルツイン応用
155.6　製造業におけるデジタルツインの実装戦略
155.7　技術的課題と将来展望
155.8　小括と提言

156　デジタルツインとヒューマンロボットコラボレーションの理論基盤

156.1　デジタルツイン技術の概念的発展
156.2　ヒューマンロボットコラボレーションにおけるデジタルツイン統合
156.3　デジタルツインアーキテクチャの多次元モデル
156.4　シミュレーションベースアプローチとレイヤーベースアプローチ
156.5　物理ベースモデリングとデータドリブンアプローチの融合
156.6　リアルタイム最適化と予測制御
156.7　安全システム設計とリスク評価フレームワーク

157　ロボティクス・デジタルツインの開発プラットフォームとツールチェーン

157.1　統合開発環境の選択戦略
157.2　Simscape Multibodyによる高忠実度モデリング
157.3　クラウドベース統合プラットフォーム
157.4　実装事例とアプリケーション
157.5　システムアーキテクチャ設計

158　ロボティクス・デジタルツインの新興技術統合

158.1　拡張現実・仮想現実技術の統合
158.2　WebXR技術による次世代インタフェース
158.3　人工知能・機械学習の高度統合
158.4　エッジAI・分散コンピューティングの進展
158.5　人間中心設計と次世代協調システム
158.6　特殊環境・専門分野への応用拡大
158.7　課題と解決戦略
158.8　将来展望と研究方向性
158.9　小括

159　医療ロボット分野におけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合

159.1　アーキテクチャ
159.2　導入モデル
159.3　ツールおよび導入形態
159.4　留意事項
159.5　注視すべきトピック
159.6　先端技術および先端研究開発動向
159.7　インテグレーションおよびソリューション分野
159.8　関与する企業

【　協働ロボットとAIロボティクス　】

160　人間協働ロボットシステムとAI［1］

160.1　事業環境
160.2　事業特性
160.3　注目すべきトピック
160.4　先端技術動向
160.5　適用ツール／モデル／プロダクト
160.6　外部ツールとの連携
160.7　標準化動向
160.8　市場でのプレゼンス
160.9　実装および応用事例
160.10　課題点
160.11　関与企業・団体
160.12　スタートアップ

161　人間協働ロボットシステムとAI［2］

161.1　人間協働ロボットシステムの深化分析－実装事例
161.2　人間協働ロボットシステムの深化分析－業界別応用イノベーション
161.3　人間協働ロボットシステムの深化分析－規格動向と将来展望
161.4　人間協働ロボットシステムの深化分析－国内市場動向および事例

162　【　エッジAIロボティクス　】

163　エッジAIロボティクス　概況・近況

163.1　市場動向と成長要因
163.2　競合企業のポジショニング比較
163.3　投資・ファイナンス動向
163.4　規制および標準化動向
163.5　技術トレンドと将来展望
163.6　応用事例の深化
163.7　課題と対応策
163.8　エコシステムと主要プレイヤー
163.9　社会的・倫理的側面
163.10　新興応用領域
163.11　倫理的ガバナンスと標準化の動向
163.12　今後の展望と課題
163.13　新興市場と地域別成長シナリオ
163.14　次世代通信（5G/6G）との融合
163.15　新興ユースケースシナリオ
163.16　ビジネスモデルの革新
163.17　課題と今後の展望

164　エッジAI処理 - クラウド依存を軽減するローカルインテリジェンス

164.1　最新動向と研究内容
164.2　検討しているモデルやツール類
164.3　外部機能との連携
164.4　AIやデジタルツインなどの先端技術関連
164.5　関与している研究機関

165　エッジAIのロボットへの展開

165.1　エッジAIのロボット展開の概要
165.2　導入形態
165.3　導入されるモデルやツール類
165.4　外部機能との連携
165.5　AI関連機能
165.6　実装にあたっての留意点
165.7　注目を集める最新動向
165.8　関与する企業
165.9　現場での具体的なエッジAI導入事例
165.10　セキュリティ・プライバシー対策
165.11　遠隔管理・運用の高度化
165.12　技術選定・開発実装の注意点
165.13　業界別事例・ROIと社会へのインパクト
165.14　エッジAIロボットの将来展望
165.15　まとめ

166　エッジAIとFPGAハードウェア共設計

166.1　最新動向とエッジAI×FPGAハードウェア共設計の潮流
166.2　主要研究内容・モデル・ツール類
166.3　外部機能・現場システムとの連携
166.4　AI・デジタルツインなど先端技術との融合
166.5　関与する研究機関・産業界プレイヤー

【　インテリジェントAIロボティクス　】

167　マニピュレーション学習AI

167.1　事業環境と市場概観
167.2　先端技術動向と核心技術
167.3　適用ツール・モデル・プロダクト
167.4　外部ツールとの連携と標準化動向
167.5　市場プレゼンスと実装事例
167.6　主要な課題点と技術的制約
167.7　関与企業・研究機関・スタートアップ
167.8　将来展望と技術動向予測
167.9　小括

168　ロボット視覚・認識システム

168.1　事業環境と市場概況
168.2　注目すべきトピックと先端技術動向
168.3　適用されるツール・モデル・プロダクト
168.4　外部ツールとの連携
168.5　標準化動向
168.6　市場でのプレゼンス
168.7　実装および応用事例
168.8　課題点と技術的限界
168.9　関与している企業・団体・スタートアップ
168.10　研究機関・大学の取り組み
168.11　将来展望と発展可能性

169　モーションプランニング（経路・動作計画）AI

169.1　市場概況と事業環境
169.2　主要技術動向と先端技術
169.3　実装技術とプロダクト
169.4　標準化動向と相互運用性
169.5　セキュリティと法的課題
169.6　主要企業と研究機関
169.7　実装および応用事例の詳細分析
169.8　主要課題と技術的制約
169.9　スタートアップエコシステムと新興企業
169.10　AIロボット協会と産業連携
169.11　将来展望と技術ロードマップ

【　ワールドモデルとAIロボティクス　】

170　ワールドモデルとAIロボティクス

170.1　概説
170.2　少量の実世界でのインタラクションでプランニングと行動学習を可能にするワールドモデル
170.3　先行研究
170.4　関連研究

①　デイドリーマーフィジカルロボット学習のためのワールドモデル

【　ソフトロボティクスとAIの統合　】

171　身体化インテリジェンスとソフトロボティクス・AIロボティクス

171.1　概説
171.2　AI時代における身体性の分類法
171.3　具現化の分類法
171.4　エージェントによる具体化
171.5　ソフトロボティクスの急速な進歩
171.6　身体性知能とソフトロボット
171.7　バイオニックソフトロボット
171.8　身体化された形態学的コンピューティング
171.9　身体化された人工進化
171.10　知覚、制御、意思決定

①　マルチモーダル知覚

②　自律的な意思決定

172　軟質ロボットの触覚知覚

172.1　概説
172.2　事例
172.3　関連研究

①　4Dプリンティングに向けた人間とロボットの安全な相互作用のためのAIベースのソフトモジュール

173　ソフトロボティクス応用とAI

173.1　事業環境と市場概況
173.2　事業特性と技術的優位性
173.3　先端技術動向
173.4　適用されるツール・モデル・プロダクト
173.5　外部ツールとの連携
173.6　標準化動向
173.7　市場でのプレゼンス
173.8　実装および応用事例
173.9　課題点と制約要因
173.10　関与している企業・研究機関・スタートアップ
173.11　将来展望と技術革新の方向性

【　スウォーム（群）ロボティクスとAIの統合　】

174　スウォームロボティクスとAI・機械学習

174.1　事業環境・市場概況
174.2　最新技術動向と先端技術
174.3　プラットフォーム・ツール・モデル
174.4　標準化動向と外部ツール連携
174.5　実装事例と応用分野
174.6　課題と制約要因
174.7　関与企業・研究機関の動向
174.8　技術開発の最新動向
174.9　応用分野の拡大
174.10　市場動向と将来展望
174.11　小括

【　フィジカルAIロボティクス　】

175　実世界シミュレーション学習

175.1　概要と定義
175.2　事業環境と市場特性
175.3　先端技術動向
175.4　主要ツール・プラットフォーム
175.5　産業応用事例
175.6　課題と技術的限界
175.7　企業エコシステムと市場プレゼンス
175.8　研究機関・学術連携の現状
175.9　スタートアップエコシステムの発展
175.10　技術標準化と業界動向
175.11　将来展望と課題

176　実世界シミュレーション学習

176.1　概要と定義
176.2　事業環境と市場特性
176.3　注目すべき技術トレンド
176.4　主要ツールとプラットフォーム
176.5　実装事例と応用分野
176.6　技術的課題と解決アプローチ
176.7　標準化と研究機関の動向

177　IoT統合フィジカルシステム

177.1　事業環境
177.2　事業特性
177.3　注目すべきトピック
177.4　各種先端技術動向
177.5　適用されるツール／モデル／プロダクト
177.6　外部ツールとの連携
177.7　標準化動向

178　実世界シミュレーション学習：企業戦略・市場競争・将来展望

178.1　主要企業の戦略と競争優位性
178.2　市場競争状況とプレゼンス
178.3　スタートアップ動向と新興企業
178.4　標準化動向と規制環境
178.5　将来展望と課題
178.6　市場でのプレゼンス
178.7　実装および応用事例
178.8　課題点
178.9　関与する企業・団体・スタートアップ

179　物理世界における知覚能動AIロボティクス

179.1　物理世界におけるアクティブエージェントやセンサー運動
179.2　アクティブエージェントと制御
179.3　学習のための仮想環境
179.4　関連研究

①　ギブソン・エンヴ身体化されたエージェントのための実世界知覚

【　ヒューマノイドAIロボティクス　】

180　フィジカルAIと人型汎用ロボット・ヒューマノイド・ロボット・擬人化ロボット　概説

180.1　フィジカルAIと人型汎用ロボットの関係性：技術と開発の統合的進化
180.2　人型ロボット導入による産業界への影響と活用事例：業界別・業務別分析
180.3　ヒューマノイドロボット市場の世界的動向と各国の戦略分析
180.4　世界の人型ロボット市場動向と各国の取り組み：成長と導入戦略の最新分析
180.5　人型汎用ロボット／ヒューマノイド・ロボット／擬人化ロボットの市場動向・国別状況・政府施策

181　人型ロボット（ヒューマノイドロボット）の市場規模と成長予測

181.1　世界市場の最新動向
181.2　主要成長要因
181.3　主要プレイヤーと競争状況
181.4　まとめ表
181.5　今後の展望

182　人型ロボットの技術的発展と将来展望：特徴、構成要素、標準化とAI統合の最新動向

182.1　はじめに
182.2　人型ロボットの定義と技術的特徴
182.3　擬人化システムの設計分類
182.4　人型ロボットの優先設計要素
182.5　人型ロボットの構成要素

183　フィジカルAIのロボット業界での浸透・理解・採用状況

183.1　概念の浸透と理解
183.2　採用・応用事例
183.3　業界での受容度
183.4　まとめ

184　人型ロボットの技術検証期から大規模商用期への移行ステップ

184.1　はじめに
184.2　基礎研究・技術開発
184.3　実証実験・試験運用
184.4　技術精緻化・課題解決
184.5　社会実装・ビジネスモデル構築
184.6　大規模商用展開・量産

185　大規模商用期への移行に必要な主要な技術進歩

185.1　AI（人工知能）と機械学習の高度化
185.2　センサー・IoT技術の進化
185.3　クラウド・ネットワークインフラの強化
185.4　高効率・省エネ型半導体・計算資源の進化
185.5　ロボット本体のメカトロニクス・制御技術の進化
185.6　ソフトウェア・システム統合とオープン化
185.7　ビッグデータ活用とサービス最適化

186　生成AI統合型ヒューマノイド

186.1　概要
186.2　導入形態
186.3　導入されるモデルやツール類
186.4　外部機能との連携
186.5　AI関連機能
186.6　実装にあたっての留意点
186.7　注目を集める最新動向
186.8　関与する企業
186.9　実装事例と社会実装のインパクト
186.10　技術進化と基盤モデルの深化
186.11　エコシステムと開発プラットフォームの潮流
186.12　人間とAIの共創・協働インターフェース
186.13　社会的課題と今後の展開
186.14　先端企業・スタートアップ最前線
186.15　今後のシナリオと導入検討の指針
186.16　まとめ

187　人型ロボットの社会実装に向けたステップ

187.1　技術開発・基盤整備
187.2　事業性検証・モデルケース構築
187.3　制度・ルール整備
187.4　社会的受容性向上・普及活動
187.5　人材育成・エコシステム形成
187.6　大規模実装・持続的イノベーション

188　人型ロボットの商用化における主要な障壁

188.1　コスト課題
188.2　技術的制約
188.3　社会・制度面の課題
188.4　ビジネスモデルの未確立
188.5　インフラ・環境整備の遅延
188.6　課題解決の方向性

189　人型ロボットの安全性と法整備の現状

189.1　安全性確保の技術的アプローチ
189.2　現行法規制の枠組み
189.3　法整備の課題と方向性
189.4　企業対応のポイント
189.5　今後の展望

190　米中のヒューマノイドロボットのコア技術仕様の違い

190.1　ヒューマノイドロボットの導入が進められている業界
190.2　技術開発トレンド
190.3　主な導入業界

191　ヒューマノイドロボットの導入が進められている具体的な企業

191.1　日本国内の主な導入企業・事例
191.2　海外の主な導入企業・事例
191.3　その他、導入・実証実験が進む企業・分野
191.4　傾向と今後の展開

192　擬人化ロボットの構成要素

192.1　身体性のデザイン（外観・表現）
192.2　感受性（センサ系）
192.3　表現系（アクチュエータ）
192.4　対話性・自律性のデザイン（知能・社会性）
192.5　統合制御・対話管理

193　ヒューマノイドロボットの最新技術動向

193.1　はじめに
193.2　AI統合の深化
193.3　生体模倣技術の進化
193.4　エネルギー効率の革新
193.5　国際標準化の動向
193.6　技術的課題と解決策
193.7　市場展望と予測

194　人間型ロボット設計

194.1　最新動向と技術革新
194.2　導入形態
194.3　代表的モデル・関連ツール
194.4　外部機能との連携
194.5　AI関連機能
194.6　実装時の留意点
194.7　目を引く最新潮流
194.8　関与企業

195　フィギュアAI ヒューマノイドプラットフォーム

195.1　概要
195.2　導入形態
195.3　導入されるモデルやツール類
195.4　外部機能との連携
195.5　AI関連機能
195.6　実装にあたっての留意点
195.7　注目を集める最新動向
195.8　関与する企業

196　人間とロボットの協働プロトコル

196.1　概要
196.2　導入形態
196.3　導入されるモデルやツール類
196.4　外部機能との連携
196.5　AI関連機能
196.6　実装にあたっての留意点
196.7　注目を集める最新動向
196.8　関与する企業

197　共有作業空間用の安全システム

197.1　概要
197.2　導入形態
197.3　導入されるモデルやツール類
197.4　外部機能との連携
197.5　AI関連機能
197.6　実装にあたっての留意点
197.7　注目を集める最新動向
197.8　関与する企業

198　共有作業空間用の安全システム

198.1　概要と最新動向
198.2　導入形態
198.3　導入されるモデルやツール類
198.4　外部機能との連携
198.5　AI関連機能
198.6　実装にあたっての留意点
198.7　注目を集める最新動向
198.8　関与する主な企業

199　ビジョンシステム内蔵型コボット

199.1　ビジョンシステム内蔵型コボットの概要と最新動向
199.2　導入形態
199.3　導入されるモデルやツール類
199.4　外部機能との連携
199.5　AI関連機能
199.6　実装にあたっての留意点
199.7　注目を集める最新動向
199.8　関与する主な企業

200　柔軟なプログラミングインターフェース

200.1　概要：柔軟なプログラミングインターフェースの最新動向
200.2　導入形態
200.3　導入されるモデルやツール類
200.4　外部機能との連携
200.5　AI関連機能
200.6　実装にあたっての留意点
200.7　注目を集める最新動向
200.8　関与する企業

201　使いやすいティーチングペンダント

201.1　概要
201.2　導入形態
201.3　導入されるモデルやツール類
201.4　外部機能との連携
201.5　AI関連機能
201.6　実装にあたっての留意点
201.7　注目を集める最新動向
201.8　関与する企業

202　衝突検出技術

202.1　概要：産業用ロボットの衝突検出技術の基本的枠組みと最新動向
202.2　導入形態：ソフトウェア・ハードウェア・システム連携
202.3　導入されるモデル・ツール類
202.4　外部機能との連携
202.5　AI関連機能
202.6　実装にあたっての留意点
202.7　注目を集める最新動向
202.8　関与する企業

203　力制限メカニズム

203.1　概要と最新動向
203.2　導入形態
203.3　導入されるモデルやツール類
203.4　外部機能との連携
203.5　AI関連機能
203.6　実装にあたっての留意点
203.7　注目を集める最新動向
203.8　関与する企業

204　直感的なユーザーインターフェース

204.1　直感的なユーザーインターフェースの概要
204.2　導入形態
204.3　導入されるモデルやツール類
204.4　外部機能との連携
204.5　AI関連機能
204.6　実装にあたっての留意点
204.7　注目を集める最新動向
204.8　関与する企業

205　直感的なユーザーインターフェース　導入形態

205.1　概要／最新動向
205.2　導入形態
205.3　導入されるモデルやツール類
205.4　外部機能との連携
205.5　AI関連機能
205.6　実装にあたっての留意点
205.7　注目を集める最新動向
205.8　関与する企業

206　プラグアンドプレイコボットシステム

206.1　概要
206.2　導入形態
206.3　導入されるモデルやツール類
206.4　外部機能との連携
206.5　AI関連機能
206.6　実装にあたっての留意点
206.7　注目を集める最新動向
206.8　関与する企業

207　モバイル協働プラットフォーム

207.1　モバイル協働プラットフォームの概要
207.2　導入形態
207.3　導入されるモデルやツール類
207.4　外部機能との連携
207.5　AI関連機能
207.6　実装にあたっての留意点
207.7　注目を集める最新動向
207.8　関与する企業

208　フィギュアAI（Figure AI）ヒューマノイドプラットフォーム

208.1　概要
208.2　導入形態
208.3　導入されるモデルやツール類
208.4　外部機能との連携
208.5　AI関連機能
208.6　実装にあたっての留意点
208.7　注目を集める最新動向
208.8　関与する企業

209　Jetson Thorの具体的な機能

209.1　はじめに
209.2　圧倒的なAI演算性能
209.3　マルチモーダル生成AIへの最適化
209.4　高性能CPUクラスタとI/O強化
209.5　機能安全プロセッサの統合
209.6　モジュラーアーキテクチャと省電力設計
209.7　Isaac Roboticsプラットフォームとの連携

210　Ariaロボットの感情的な会話能力

210.1　マルチモーダル感情認識システム
210.2　文脈適応型対話エンジン
210.3　学習進化型パーソナリティ
210.4　生理反応連動システム
210.5　技術的限界と今後の課題

211　Engine AIのSE01ロボットの特徴

211.1　はじめに
211.2　極めて自然な二足歩行と動作
211.3　高度な視覚・環境認識システム
211.4　堅牢かつ軽量な筐体設計
211.5　独自の関節・駆動モジュール
211.6　高性能なAI・計算プラットフォーム

212　Boston Dynamics Atlasロボットの最新動作能力（2025年春時点）

212.1　はじめに
212.2　驚異的な運動能力と柔軟性
212.3　環境適応力と自律性
212.4　設計とハードウェアの進化
212.5　産業応用への展開
212.6　まとめ

213　他の技術と連携することで人型ロボットの性能を向上させる方法

213.1　はじめに
213.2　AI技術との連携
213.3　センシング技術との連携
213.4　ロボティクスと材料科学の進化
213.5　シミュレーション技術との連携
213.6　AIとロボットの共進化
213.7　人間とロボットの協調

214　人型汎用ロボット分野で活動する主要国内企業

214.1　はじめに
214.2　株式会社アールティ
214.3　GROOVE X株式会社

215　人型汎用ロボット分野で活動する主要海外企業

215.1　Apptronik（米国）
215.2　UBTECH Robotics（中国）
215.3　Boston Dynamics（米国）
215.4　Agility Robotics（米国）
215.5　1X Technologies（ノルウェー/米国）
215.6　業界動向と予測

【　身体化AI・認知モデリングとロボティクス統合　】

216　身体性知能モデルによる合成性学習

216.1　事業環境の把握
216.2　事業特性
216.3　注目トピック
216.4　先端技術動向
216.5　適用ツール／モデル／プロダクト
216.6　外部ツールとの連携
216.7　標準化動向
216.8　市場でのプレゼンス
216.9　まとめ

217　身体性知能モデルによる合成性学習の実装および応用事例

217.1　概要
217.2　課題点
217.3　関与する企業・団体・研究機関
217.4　今後の展望

218　幼児学習パターン模倣AI システム

218.1　事業環境と市場概況
218.2　先端技術動向と技術的基盤
218.3　適用ツール・モデル・プロダクト
218.4　外部ツールとの連携
218.5　標準化動向と規制環境
218.6　市場でのプレゼンスと競合状況
218.7　実装および応用事例
218.8　課題とリスク
218.9　関与企業・研究機関・スタートアップ
218.10　今後の展望

219　物理環境との相互作用学習機構［1］

219.1　事業環境と市場動向
219.2　事業特性と注力分野
219.3　先端技術動向
219.4　ツール／モデル／プロダクト動向
219.5　外部ツールとの連携
219.6　標準化動向
219.7　市場でのプレゼンス
219.8　実装および応用事例
219.9　課題点とリスク
219.10　関与企業・団体およびスタートアップ

220　物理環境との相互作用学習機構［2］

220.1　主要企業の技術アーキテクチャ
220.2　標準化とセキュリティ動向
220.3　実装事例の技術詳細
220.4　各社開発ロードマップ
220.5　今後の展望と課題

221　透明性向上・説明可能AI アーキテクチャ［1］

221.1　事業環境の概要
221.2　事業特性
221.3　注目トピック
221.4　XAI手法の分類
221.5　先端アーキテクチャ
221.6　適用されるツール／モデル／プロダクト
221.7　外部ツールとの連携
221.8　標準化動向
221.9　市場でのプレゼンス
221.10　実装および応用事例
221.11　関与企業・団体・スタートアップ

222　透明性向上・説明可能AI アーキテクチャ［2］

222.1　実装技術詳細
222.2　先端研究動向
222.3　実世界適用事例
222.4　課題と今後の展望

【　主な分野別AIロボティクス事例　】

223　製造業向けAIロボット［1］

223.1　事業環境
223.2　事業特性
223.3　注目トピック
223.4　先端技術動向
223.5　適用ツール／モデル／プロダクト
223.6　外部ツールとの連携
223.7　標準化動向
223.8　市場でのプレゼンス
223.9　実装および応用事例
223.10　課題点
223.11　関与企業・団体

224　製造業向けAIロボット［2］

224.1　未来展望と技術進化の方向性
224.2　投資動向とビジネスモデル革新
224.3　人材育成とスキル開発戦略
224.4　政策支援と補助金制度
224.5　インダストリー5.0への移行
224.6　サステナビリティとグリーンテクノロジー
224.7　マルチベンダー環境と相互運用性
224.8　グローバル競争と市場戦略
224.9　新興アプリケーションと市場機会
224.10　小括

225　製造業向けAIロボット［3］

225.1　実装および応用事例

①　交通流最適化

②　物流ルート最適化

③　製造ライン最適化

④　データセンター冷却最適化

⑤　エネルギー・プラント最適化

225.2　課題点
225.3　プレーヤーおよびエコシステム
225.4　スタートアップ動向
225.5　今後の展望

226　物流最適化AI応用

226.1　事業環境
226.2　事業特性
226.3　注目すべきトピック
226.4　先端技術動向
226.5　適用ツール／モデル／プロダクト
226.6　外部ツールとの連携
226.7　標準化動向
226.8　市場でのプレゼンス

227　AIロボティクスと産業オートメーション

227.1　概説
227.2　関連研究

①　何でもフォロー：オープンセットの検出、追跡、フォローがリアルタイムで可能

228　建設・インフラ現場（自動化・ロボットの）AI応用［1］

228.1　事業環境
228.2　事業特性
228.3　注目トピック
228.4　先端技術動向
228.5　主なツール／モデル／プロダクト
228.6　外部ツール／プラットフォーム連携
228.7　標準化動向
228.8　市場プレゼンス
228.9　実装および応用事例
228.10　課題点
228.11　関与組織

229　建設・インフラ現場（自動化・ロボットの）AI応用［2］

229.1　AI実装の詳細手法
229.2　スタートアップ動向
229.3　標準化プロセスの深化
229.4　パートナーエコシステム
229.5　今後の展望と課題
229.6　AI実装の詳細手法
229.7　スタートアップ動向
229.8　標準化プロセスの深化
229.9　パートナーエコシステム
229.10　今後の展望と課題
229.11　データガバナンスと標準化の深化
229.12　代表的実装事例の詳細分析
229.13　データガバナンス実装手法
229.14　先端事例と展望
229.15　スタートアップおよびCVC動向
229.16　ROI（投資対効果）実証事例
229.17　CVC／オープンイノベーション最新事例
229.18　次世代実装技術の展望
229.19　パートナーエコシステム
229.20　協創プラットフォームの構造
229.21　AIモデル標準化ロードマップ
229.22　CVC投資戦略のケーススタディ
229.23　実プロジェクトによるROI試算詳細
229.24　ラーニングカーブ分析
229.25　ベストプラクティス集

230　農業・環境モニタリングAI＆AIロボティクス

230.1　事業環境
230.2　事業特性
230.3　注目すべきトピック
230.4　先端技術動向
230.5　適用ツール／モデル／プロダクト
230.6　外部ツールとの連携
230.7　標準化動向
230.8　市場でのプレゼンス
230.9　実装および応用事例
230.10　関与企業・団体
230.11　スタートアップ動向
230.12　研究機関・大学連携
230.13　スタートアップエコシステム
230.14　ビジネスモデル比較
230.15　地域別市場動向
230.16　将来展望

【　AIロボティクス関連業界・参入企業動向・一覧　】

231　基盤技術・プラットフォームロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

231.1　概況・近況
231.2　市場規模と成長予測の劇的拡大

①　日本市場の特徴と成長パターン

②　ロボット基盤モデルと生成AI技術の革新

③　実世界データ収集とシミュレーション技術

④　海外の主要プラットフォーム技術動向

⑤　産業界での実装事例

⑥　エッジAI技術とロボティクスの融合

⑦　エッジAI専用半導体の発展

⑧　日本の研究開発戦略と国際競争力

⑨　基盤モデルの応用範囲拡大

⑩　産業応用と社会実装の現状

⑪　米国企業の日本市場参入戦略

⑫　今後の技術革新と市場展望

⑬　AIロボティックプラットフォーム市場の爆発的成長

231.3　RLWRLD（韓国）
231.4　CloudMinds
231.5　NVIDIA（Project GR00T）

232　ヒューマノイド・ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

232.1　概況・近況

①　ヒューマノイド・ロボットとAIロボティクス：2025年の最新動向と技術革新

②　技術革新とパラダイムシフト

③　国際的な開発競争と主要プレイヤー

④　市場規模と成長予測

⑤　実用化と社会実装の進展

⑥　技術的課題と今後の展望

232.2　Figure
232.3　Apptronik：AIロボティクス領域のリーディングカンパニー
232.4　Tesla（Optimus）
232.5　Beyond Imagination（Beomni）
232.6　Boardwalk Robotics（Alex）
232.7　1X（ノルウェー）
232.8　Sanctuary AI（Phoenix）
232.9　UBTECH Robotics（中国）
232.10　トヨタ・リサーチ・インスティテュート（TRI）

233　産業用・製造業向けロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

233.1　概況・近況

①　AI技術の統合と産業ロボットの進化

②　協働ロボット（コラボレーティブロボット）の急成長

③　主要企業の技術革新と商品開発

④　市場規模と成長予測

⑤　課題と今後の展望

233.2　ABB（スイス）
233.3　FANUC（日本）
233.4　KUKA（ドイツ）
233.5　Yaskawa Motoman（安川電機）
233.6　Kawasaki Robotics（川崎重工業ロボットディビジョン）の
233.7　Epson Robots（日本）
233.8　Comau（イタリア）

234　協働ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向［最新動向］

234.1　概況・近況

①　協働ロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向

②　AI技術統合による協働ロボットの革新

③　市場成長と産業応用の拡大

④　技術革新と製品開発の最前線

⑤　産業応用と実証実験の成果

234.2　Kinova Robotics（カナダ）
234.3　Doosan Robotics（韓国）
234.4　Standard Bots（アメリカ）

235　特殊用途・製造支援ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

235.1　概況・近況

①　特殊用途・製造支援ロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向

②　ヒューマノイドロボット市場の投資ブームと技術革新

③　製造業におけるAI搭載ロボットの具体的活用事例

④　協働ロボットとAIの統合による新たな可能性

⑤　Embodied AIと物理世界での自律作業の実現

⑥　日本企業の技術開発と市場参入戦略

⑦　市場動向と技術トレンドの分析

235.2　GrayMatter Robotics
235.3　Machina Labs
235.4　Bright Machines

236　医療・外科用ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

236.1　概況・近況

①　医療・外科用ロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向

②　市場成長と産業規模の拡大

③　AI技術の外科手術への統合

④　自律型手術ロボットの開発

⑤　主要システムと技術革新

⑥　技術的課題と展望

⑦　将来展望と発展方向

236.2　Intuitive Surgical
236.3　Medtronic
236.4　Johnson & Johnson
236.5　Stryker
236.6　Asensus Surgical
236.7　CMR Surgical

237　専門医療ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向［最新動向］

237.1　概況・近況

①　専門医療ロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向

②　リハビリテーション分野でのAI統合

③　市場動向と成長予測

④　業界全体でのAI統合とサービス革新

⑤　将来展望と課題

237.2　Moon Surgical
237.3　Stereotaxis
237.4　Distalmotion
237.5　Noah Medical
237.6　Procept BioRobotics
237.7　Vicarious
237.8　Momentus Surgical
237.9　EndoQuest Robotics
237.10　MMI (Medical Microinstruments)

238　医療ヘルスケアロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向［最新動向］

238.1　概況・近況

①　医療ヘルスケアロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向

②　手術支援ロボット分野の革新と国産化

③　ヘルスケアコンパニオンロボットの市場拡大

④　AIを活用したリハビリテーション支援

⑤　病院運営の自動化・効率化

⑥　市場規模と成長予測

238.2　Diligent Robotics
238.3　MassRobotics

①　プログラム概要

239　インドの医療ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

239.1　概況・近況

①　インドにおける医療ロボット・AIロボティクスの最新動向

②　国産医療ロボット技術の革命的進展

③　AIと自動化技術の医療ロボティクスへの統合

④　政府機関と医療機関による先進的取り組み

⑤　遠隔手術とテレサージェリーの革新的展開

⑥　市場動向と成長予測

239.2　SS Innovations International
239.3　Makers Hive Innovations
239.4　Astrek Innovations
239.5　Comofi Medtech
239.6　Curneu
239.7　Theranautilus
239.8　DiFACTO Robotics and Automation

240　農業用ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

240.1　概況・近況

①　農業用ロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向：技術革新と市場拡大の現状分析

②　市場概況と成長予測

③　分野別成長動向

④　技術的イノベーションと新製品開発

⑤　企業動向と最新展示

⑥　遠隔操作と通信技術の進展

⑦　地域別の発展状況

⑧　課題と今後の展望

240.2　Deere & Company
240.3　AGCO Corporation
240.4　Blue River Technology
240.5　Saga Robotics

241　農業技術・自動化／アグリテック分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

241.1　概況・近況

①　農業技術・自動化におけるAIロボティクスの最新動向

②　市場規模と成長予測

③　技術革新と具体的応用分野

④　企業動向と競争環境

⑤　技術的課題と解決アプローチ

⑥　将来展望と持続可能性

241.2　Agrobot
241.3　Harvest Automation
241.4　Lely Industries
241.5　Naio Technologies
241.6　Precision Hawk
241.7　AG Eagle LLC
241.8　Agribotix LLC
241.9　Trimble
241.10　Carbon Robotics

242　物流・倉庫ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

242.1　概況・近況

①　物流・倉庫ロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向

②　市場概況と成長トレンド

③　AI技術の革新とロボットシステムへの統合

④　物流業界の課題とAIロボティクスによる解決策

⑤　次世代技術とイノベーション

⑥　海外における先進事例

⑦　今後の展望と課題

242.2　Locus Robotics
242.3　Exotec（フランス）
242.4　Nomagic（ポーランド）
242.5　AutoStore
242.6　Symbotic

243　物流ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

243.1　概況・近況

①　物流業界におけるAIロボティクスの最新動向と展望

②　物流DXの政策的推進と市場背景

③　AIロボティクス技術の多様化と高度化

④　物流現場における具体的導入事例

⑤　AI技術の高度化と物流への統合

⑥　課題と将来展望

243.2　Vecna Robotics
243.3　Brain Corp

244　サービス・消費者向けロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

244.1　概況・近況

①　サービス・消費者向けロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向

244.2　iRobot
244.3　Hanson Robotics
244.4　Piaggio Fast Forward

245　配送ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

245.1　概況・近況

①　配送ロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向

②　技術革新とAI活用の最前線

③　市場規模と成長予測

④　法制度と規制環境の整備

⑤　主要プレイヤーと実証実験

⑥　社会実装への課題と解決策

⑦　ラストマイル配送における革新

⑧　今後の展望と発展方向

245.2　Starship Technologies

246　清掃・メンテナンスロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

246.1　概況・近況

①　清掃・メンテナンスロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向

②　市場規模と成長トレンド

③　AI技術の革新的進歩

④　具体的な技術応用と事例

⑤　メンテナンスロボットにおけるAI技術の進歩

⑥　主要企業と製品イノベーション

⑦　今後の展望と課題

246.2　Scythe Robotics

247　食品・レストランロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

247.1　概況・近況

①　食品・レストランロボット業界におけるAIロボティクス最新動向

②　市場規模と成長トレンド

③　技術革新と機能の高度化

④　食品製造業における応用

⑤　レストラン・フードサービス業での活用

⑥　食品安全・衛生管理の向上

⑦　課題と今後の展望

247.2　Miso Robotics

248　ドローン・航空ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

248.1　概況・近況

①　ドローン・航空ロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向

②　市場概況と成長予測

③　技術革新とAI統合の進展

④　法規制の整備と実用化環境

⑤　産業応用分野の拡大

⑥　主要企業の動向と競争力強化

⑦　スウォーム技術と群集飛行

⑧　将来展望と課題

248.2　Skydio（アメリカ）
248.3　AeroVironment
248.4　Autel Robotics
248.5　Ascent Aerosystems
248.6　Asylon

249　防衛・軍事ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

249.1　概況・近況

①　防衛・軍事ロボット業界におけるAIロボティクスの最新動向

②　市場規模と成長予測

③　地域別動向と国際的な競争

④　技術革新とAI統合の進展

⑤　日本の取り組みと政策動向

⑥　国際的な研究開発動向

249.2　Anduril
249.3　MORSE
249.4　True Anomaly
249.5　Shield AI
249.6　Lincoln Laboratory
249.7　Johns Hopkins APL
249.8　Draper Laboratory
249.9　SRI
249.10　Leidos
249.11　Lunar Outpost
249.12　Teledyne/FLIR

250　リサイクル・環境関連ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向

250.1　概況・近況

①　リサイクル・環境関連ロボットのAIロボティクス最新動向

②　廃棄物選別・リサイクル自動化の技術革新

③　AI技術革新とロボット制御の進歩

④　海洋環境保護への技術応用

⑤　環境復旧・緑化への貢献

⑥　技術統合とグローバル展開の動向

⑦　社会的影響と今後の課題

250.2　AMP

251　その他・新興ロボット分野のAIロボティクス関連業界・参入企業動向［最新動向］

251.1　概況・近況

①　AIロボティクス最新動向：新興ロボット産業の革新的変化

②　ヒューマノイドロボットの革新的進展

③　協働ロボット技術の飛躍的発展

④　産業用ロボットの構造的変化

⑤　特化型ロボットの応用領域拡大

⑥　技術統合とAIの役割

⑦　技術課題と将来展望

【　主な参入企業の事業環境・実績・投資動向　】

252　Boston Dynamics

252.1　概要
252.2　事業特性と AI ロボティクス分野への注力
252.3　最近の動向とパートナーシップ戦略
252.4　製品ポートフォリオと技術的特徴
252.5　競合環境と市場ポジション
252.6　ユースケースと実際の活用事例
252.7　企業情報と投資状況
252.8　小括

253　Waymo

253.1　概要
253.2　企業基本情報と沿革
253.3　AIロボティクス事業の特性と注力分野
253.4　主要事業分野
253.5　パートナー企業との戦略的提携
253.6　競合製品と市場ポジション
253.7　最新の技術革新と機能
253.8　資金調達と投資家
253.9　実用化事例とユースケース
253.10　将来展望と市場価値
253.11　小括

254　Cruise

254.1　概要
254.2　事業特性とAIロボティクス技術の核心
254.3　技術開発の焦点分野と戦略的優先事項
254.4　最近の動向と事業展開状況
254.5　パートナーシップと企業連携
254.6　競合製品と市場競争状況
254.7　提供ツールとプロダクトの特徴
254.8　最新機能と技術革新
254.9　適用モデルと導入パターン
254.10　実際のユースケースと活用事例
254.11　企業の基本情報
254.12　小括

255　GreyOrange

255.1　概要
255.2　AIロボティクス事業特性と注力分野
255.3　最新動向と技術革新
255.4　パートナー企業とエコシステム
255.5　競合製品と企業
255.6　提供製品とソリューション
255.7　実際の活用事例
255.8　企業基本情報

256　Agility Robotics

256.1　概要
256.2　事業特性とAIロボティクス技術の特徴
256.3　注力分野と市場戦略
256.4　最近の動向と技術革新
256.5　パートナー企業との戦略的連携
256.6　競合製品と市場ポジション
256.7　製品・ツールの特徴と機能
256.8　実用事例とユースケース
256.9　企業情報と組織体制
256.10　小括

【　AIロボティクスの参入企業と実装・実稼働例　】

257　ABBロボティクス－産業自動化と協働ロボット

257.1　機能的特徴
257.2　導入形態
257.3　構成するモデル／ツール
257.4　外部機能との連携
257.5　先端技術
257.6　事例
257.7　関与している企業・機関

258　Amazon Warehouse Robots－フルフィルメントセンター自動化

258.1　機能的特徴
258.2　導入形態
258.3　構成するモデル／ツール
258.4　外部機能との連携
258.5　先端技術
258.6　事例
258.7　関与している企業・機関

259　iRobot－消費者向けロボットと自律清掃ロボット

259.1　機能的特徴
259.2　導入形態
259.3　構成するモデル／ツール
259.4　外部機能との連携
259.5　先端技術
259.6　事例
259.7　関与している企業・機関

260　KUKA－自動車と航空宇宙用ロボットソリューション

260.1　機能的特徴
260.2　導入形態
260.3　構成するモデル／ツール
260.4　外部機能との連携
260.5　先端技術
260.6　事例
260.7　関与している企業・機関

261　Ocado－食品配送用ロボットシステム

261.1　機能的特徴
261.2　導入形態
261.3　構成するモデル／ツール
261.4　外部機能との連携
261.5　先端技術
261.6　事例
261.7　関与している企業・機関

262　Starship Technologies－ラストマイル配送ロボット

262.1　機能的特徴
262.2　導入形態
262.3　構成するモデル／ツール
262.4　外部機能との連携
262.5　先端技術
262.6　事例
262.7　関与している企業・機関

263　NVIDIA物理AIブループリント - ロボティクスと物理世界の統合

263.1　概要
263.2　機能的特徴
263.3　導入形態
263.4　構成するモデル／ツール
263.5　外部機能との連携
263.6　先端技術
263.7　事例
263.8　関与している企業
263.9　モデル設計と評価
263.10　オペレーションとガバナンス
263.11　導入手順の推奨
263.12　市場動向と位置づけ
263.13　リスクと限界
263.14　今後の発展

264　インテュイティブ・サージカル－ダヴィンチ手術用ロボットシステム

264.1　機能的特徴
264.2　導入形態
264.3　構成するモデル／ツール

265　ウェイモ－自律走行車両のフリート運営

265.1　機能的特徴
265.2　導入形態
265.3　構成するモデル／ツール
265.4　外部機能との連携
265.5　先端技術
265.6　事例
265.7　関与している企業・機関

266　ソフトバンク・ペッパー－ソーシャルインタラクションロボットの展開

266.1　機能的特徴
266.2　導入形態
266.3　構成するモデル／ツール
266.4　外部機能との連携
266.5　先端技術
266.6　事例
266.7　関与している企業・機関

267　テスラ・ボット－ヒューマノイドロボット開発プログラム

267.1　機能的特徴
267.2　導入形態
267.3　構成するモデル／ツール
267.4　外部機能との連携
267.5　先端技術
267.6　事例
267.7　関与している企業・機関

268　ファナック－製造ロボティクスとAI統合

268.1　機能的特徴
268.2　導入形態
268.3　構成するモデル／ツール
268.4　外部機能との連携
268.5　先端技術
268.6　事例
268.7　関与している企業・機関

269　ボストン・ダイナミクス－アトラスとスポットロボットの商業展開

269.1　機能的特徴
269.2　導入形態
269.3　構成するモデル／ツール
269.4　外部機能との連携
269.5　先端技術
269.6　事例
269.7　関与している企業・機関

270　ホンダ・アシモ－先進ヒューマノイドロボット研究

270.1　機能的特徴
270.2　導入形態
270.3　構成するモデル／ツール
270.4　外部機能との連携
270.5　先端技術
270.6　事例
270.7　関与している企業・機関

271　ユニバーサル・ロボティクス－協働ロボットアームの展開

271.1　機能的特徴
271.2　導入形態
271.3　構成するモデル／ツール
271.4　外部機能との連携
271.5　先端技術
271.6　事例
271.7　関与している企業・機関

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お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。

AIロボティクス白書2026年版

サマリー

目次

【 緒言 】

【 AIロボティクスの市場・概況 】

1 市場基礎と主要トレンド

2 市場推進要因と成長機会：概況

3 市場制約と成長見込み：概況

4 市場推進要因と成長機会

5 市場制約と成長見込み

【 AIロボティクス・プロジェクトの要件定義・実装手法・留意点 】

6 AIロボティクス・プロジェクトの要件定義・モデル開発・システム統合

7 AIロボティクスとガバナンス

8 Iロボティクスの導入・実装 概説

9 ロボティクス意思決定における説明可能なAI（XAI）

【 生成AIロボティクス 】

10 生成AIを活用したロボットの産業界への影響と導入効果

① 製造業

② 小売・流通業

③ 医療・ヘルスケア業界

④ 農業分野

⑤ 建設・建築業界

① 生産管理・品質管理業務

② ロボット保守・メンテナンス業務

11 生成AIロボット市場の世界動向と各国政府の推進施策

12 生成AIロボット技術の進化と展望：特徴・課題・未来への可能性

13 ロボット学習を拡張するフレームワーク

① CACTI: スケーラブルなマルチタスク・マルチシーン視覚模倣学習のフレームワーク

14 生成AIによる最適搬送経路生成

15 生成AIによるメンテ用マニュアル自動更新

16 画像生成AIでガイドマーク自動描画

17 ユニバーサルロボッツ・ポリスコープX - NVIDIA Jetsonを活用したAI駆動型動的経路計画

18 NVIDIA Isaacプラットフォーム - 1TB/sのセンサーデータ処理によるリアルタイム適応型ワークフロー

19 OpenAI GPT-4V統合 - ロボティクス向けのマルチモーダルテキスト、画像、音声処理

20 GPT-4oリアルタイム機能 - 人間のようなロボットインタラクションのための320msの応答時間

21 Google Geminiマルチモーダル - コボット向けのテキスト、画像、音声、コード、動画統合

22 RT-2 Robotics Transformer - Googleのビジョン・言語・アクションモデルによるロボット認識

23 Meta ImageBind - 6モダリティAI（テキスト、音声、視覚、運動、熱、深度）

24 Claude 3.7 Sonnet - ロボット文書分析のための強化されたマルチモーダルインテリジェンス

25 生成対抗ネットワーク（GAN） - ロボット設計の最適化とシミュレーション

26 大規模アクションモデル（LAM） - 汎用ロボット行動のための基盤モデル

27 視覚的逆強化学習 - 人間のようなロボット操作スキル

28 ロボット工学のための拡散モデル - 細粒度制御と運動計画

29 自然言語処理 - 音声コマンドの解釈とタスク実行

30 コンピュータビジョンAI - 95%の精度でリアルタイム物体認識

31 強化学習の統合 - 経験に基づく自己改善型ロボット性能

【 大規模言語モデル（LLM）ロボティクス 】

32 大規模言語モデルによるロボットの計画と制御

① 大規模言語モデルを用いた表現力豊かなロボット動作の生成

33 言語モデルの「手と目」として機能するロボット

① グーグルロボット工学

34 LLMとロボット動作指示チャットボット

35 3DスキャンとLLMによる部品識別

36 言語モデルによるログ分析と改善提案

37 LLMプラグインがAPI経由で動作呼び出し

38 推論LLM統合 - OpenAI o3による自律的意思決定機能

39 LLMとロボット動作指示チャットボット

40 3DスキャンとLLMによる部品識別

41 言語モデルによるログ分析と改善提案

42 LLMプラグインがAPI経由で動作呼び出し

43 推論LLM統合 - OpenAI o3による自律的意思決定機能

【 AIエージェント・ロボティクス 】

44 AIエージェントによる生産計画とMES・ERP・ロボット等の同期制御

45 強化学習エージェントによる順応制御

46 マルチエージェント学習による群協調

47 マルチエージェント学習による群協調

48 AI翻訳エージェントと海外協働ロボット

49 モデル圧縮エージェントによるエッジ実装

50 合成音声エージェントによる作業指導

51 マルチエージェントロボットシステム - 倉庫自動化のための協調行動

52 協働AIエージェントアーキテクチャ - エラーのないコード生成と抽象的な問題解決

53 分散型認知アーキテクチャ - モジュール型故障耐性ロボット知能

54 UROSA分散AIフレームワーク - ROS 2環境における専門化されたエージェントノード

55 神経記号AIコボット - 説明可能で信頼性の高いロボット推論システム

56 ファウンデーションモデルAIチーム - シアトルでの協働ロボティクスへの$100M投資

57 エージェント型AIロボティクス - 自主適応型マルチモーダルロボット機能

58 マイクロソフトリサーチアジア - 身体化AIと大規模アクションモデルの開発

59 スウォームインテリジェンスシステム - 多ロボット協調とタスク分配

60 セマンティック理解能力 - 人間のジェスチャーと意図認識

61 予測AIエージェント - メンテナンス最適化によるダウンタイム25%削減