コネクテッド・ロボット／群ロボティクス／クラウド・ロボティクス／ロボット・シングス（IoRT）／リモート・ロボティクス白書2026年版

■　キーメッセージ本白書は、コネクテッドロボット、クラウドロボティクス、ロボットシンクス（Robot of Things / IoRT）、リモートロボティクスを統合的に扱う2026年版の総合市場・技術動向調査である... もっと見る

出版社

次世代社会システム研究開発機構

出版年月

2025年11月26日

冊子体価格

￥165,000 (税込)
ライセンス・価格情報／注文方法はこちら

電子版価格

￥129,800 (税込)
PDF（CD-ROM）
ライセンス・価格情報／注文方法(購入)はこちら

納期

ハードコピー、PDF（CD-ROM）ともに通常4-5営業日程度

ページ数

660

言語

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

■　キーメッセージ

本白書は、コネクテッドロボット、クラウドロボティクス、ロボットシンクス（Robot of Things / IoRT）、リモートロボティクスを統合的に扱う2026年版の総合市場・技術動向調査である。AIとIoTの融合により、ロボット産業は「単体機械」から「ネットワーク化された自律協調システム」へと質的転換を遂げている。

RaaS（Robotics-as-a-Service）モデルの浸透、AI統合型ロボット制御、5G/6G通信基盤の整備により、製造、物流、医療、建設、サービス業における自律分散型ロボット群の実用化が加速する。

技術トレンドとしては、以下の5つの方向性が重要となる。

●　第1に、5G/6G通信とTSNの統合により、1ミリ秒以下の通信遅延が実現され、リアルタイム制御精度が向上する。

●　第2に、LLM・生成AI統合により、自然言語によるロボット制御と創発的行動生成が可能になる。

●　第3に、DevOps for Robotics（ロボティクスのためのDevOps）が標準化され、継続的インテグレーション、継続的デリバリー、自動テストが実装される。

●　第4に、Interoperability標準（IEEEおよびISOによるAPI標準化、Open Robotics Foundationのオープンソース推進）が確立され、ベンダーロックインが回避される。第5に、AI-Ops（AI運用自動化）とAutonomic ROS Networkにより、Self-Healing（自己修復）、Self-Optimization（自己最適化）、Self-Protection（自己防御）機能を持つロボティクスシステムが実現される。

▼市場予測としては、2025年時点で1,500万台のコネクテッドロボットが稼働しており、2030年には5,000万台以上に達すると推定されている。2025年から2032年にかけ、IoT市場はCAGR 11.1%で成長し、クラウドロボティクス市場は2029年までCAGR 30.75%で拡大する見込みである。RaaS市場は2030年までに全ロボティクス市場の50%を占めるようになり、サブスクリプション型ビジネスモデルが主流となる。AI統合ロボティクス市場は、2025年のDeloitte Insightsレポートによると、2030年までに100,000百万ドル規模に成長する見込みである。

▼規制環境としては、EU AI Act、OECD AI Policy、NIST Autonomous Systems Standardsが国際的な枠組みとして確立され、Autonomous Ethics（自律倫理）、Explainable AI（説明可能AI）、Human-in-the-Loop（人間参加型制御）が法的要件となる。

▼特筆すべきは、NVIDIA Cosmos・Omniverseによるシミュレーション環境の進化、ROS 2を基盤とするクラウド統合制御、LLM（Large Language Model）を活用したGenerative Behavior Roboticsの登場である。これらにより、デジタルツイン技術とリアルタイムAI判断が融合し、2030年に向けた「Autonomous Collaborative Intelligence Society」の実現が視野に入る。IoRTは単なる技術トレンドではなく、製造業のDX、スマートインフラ、医療ロボティクス、災害対応、諸サービス、都市管理に至る広範な産業領域を変革する基盤アーキテクチャである。

■　利用シーン（例）

▼製造業・インダストリー4.0/5.0推進担当者
•　協働ロボット（Cobot）、AMR（Autonomous Mobile Robot）、AGVの統合運用による生産性向上
•　クラウド基盤のロボット群制御、デジタルツイン技術による生産ラインの最適化
•　RaaS導入による設備投資削減と柔軟な生産体制構築

▼物流・サプライチェーン戦略部門
•　自律搬送ロボット群の協調配車、リアルタイム在庫管理、倉庫自動化システム設計
•　クラウドロボティクスAPIによる複数拠点間ロボット統合運用
•　AIによる需要予測と自律ルート最適化

▼医療機関・ヘルスケアIT担当者
•　遠隔手術支援ロボット、リモート診療、院内物流ロボットの統合管理
•　Visual-Assisted Surgery Robot、Intraoperative 3D Mapping技術の導入評価
•　IoRTによる医療機器ネットワーク化とリアルタイムデータ統合

スマートシティ・インフラ管理者
▼•　ドローン群（UAV）を活用したインフラ点検、災害対応、セキュリティ監視
•　Swarm Roboticsによる自律協調型巡回システム
•　5G/6Gネットワークを基盤とする都市スケールのIoRTインフラ構築

▼IT・システムインテグレーター
•　ROS 2、OPC-UA、DDS（Data Distribution Service）、MQTTなどの通信プロトコル統合設計
•　AWS RoboMaker、Microsoft Azure Robotics、NVIDIA Omniverseを活用したクラウドロボティクス開発
•　ロボット群のセキュリティ設計（IEEE P7008、ISO/IEC 42001準拠）

▼経営企画・新規事業開発部門
•　ロボティクス市場参入戦略立案、技術トレンド予測、投資判断
•　RaaSビジネスモデル構築、パートナーシップ戦略策定
•　2030年に向けたロードマップ策定と競争優位性確保

********************

本白書が提供する体系的分析と実証データは、IoRTエコシステムの戦略的選択と効果的実装を支援し、次世代産業インフラ構築の加速に貢献する。

監修・発行：　一般社団法人次世代社会システム研究開発機構

ページTOPに戻る

1　現実世界との相互作用を実現するフィジカルAIシステム

1.1　概要
1.2　導入形態
1.3　導入されるモデルやツール類
1.4　外部機能との連携
1.5　AI関連機能
1.6　実装にあたっての留意点
1.7　注目を集める最新動向
1.8　関与する企業

2　フィジカルAIと身体化知能システム

2.1　概要と定義
2.2　導入形態
2.3　導入されるモデルやツール類
2.4　外部機能との連携
2.5　AI関連機能
2.6　実装にあたっての留意点
2.7　注目を集める最新動向
2.8　関与する企業

3　フィジカルAIの理論的深化と多角的アプローチ

3.1　概要
3.2　実環境への展開と社会的実装
3.3　限界点と今後の技術課題
3.4　社会価値と人間中心設計の要件
3.5　技術進化のドライブ要素と今後の展開
3.6　代表的な企業／イノベータ動向
3.7　今後の展望

4　フィジカルAIの理論的深化と多角的アプローチ

4.1　概要
4.2　実環境への展開と社会的実装
4.3　限界点と今後の技術課題
4.4　社会価値と人間中心設計の要件
4.5　技術進化のドライブ要素と今後の展開
4.6　代表的な企業／イノベータ動向
4.7　今後の展望

5　フィジカルAIと物理的ニューラルネットワークの関係

5.1　フィジカルAIと物理的ニューラルネットワークの関係性：技術的共通点と相違点
5.2　はじめに
5.3　フィジカルAIと物理的ニューラルネットワークの基本概念
5.4　共通点と相違点：技術的特性の比較分析
5.5　相互作用と技術連携：研究開発における相乗効果
5.6　最新の研究動向
5.7　結論：技術融合による未来のAI基盤の構築

6　ニューロモルフィックロボティクスと脳型計算

6.1　概要
6.2　導入形態
6.3　導入されるモデルやツール類
6.4　外部機能との連携
6.5　AI関連機能
6.6　実装にあたっての留意点
6.7　注目を集める最新動向
6.8　関与する企業

7　実世界シミュレーション学習

7.1　概要と定義
7.2　事業環境と市場特性
7.3　先端技術動向
7.4　主要ツール・プラットフォーム
7.5　産業応用事例
7.6　課題と技術的限界
7.7　企業エコシステムと市場プレゼンス
7.8　研究機関・学術連携の現状
7.9　スタートアップエコシステムの発展
7.10　技術標準化と業界動向
7.11　将来展望と課題

8　実世界シミュレーション学習①

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

9　実世界シミュレーション学習②

9.1　主要企業の戦略と競争優位性
9.2　市場競争状況とプレゼンス
9.3　スタートアップ動向と新興企業
9.4　標準化動向と規制環境
9.5　将来展望と課題
9.6　市場でのプレゼンス
9.7　実装および応用事例
9.8　課題点
9.9　関与する企業・団体・スタートアップ

10　IoT統合フィジカルシステム

10.1　事業環境
10.2　事業特性
10.3　注目すべきトピック
10.4　各種先端技術動向
10.5　適用されるツール／モデル／プロダクト
10.6　外部ツールとの連携

11　NVIDIAのCosmosプラットフォーム活用システム

11.1　NVIDIA Cosmosプラットフォーム活用システム概要
11.2　導入形態
11.3　導入されるモデルやツール類
11.4　外部機能との連携
11.5　AI関連機能
11.6　実装にあたっての留意点
11.7　注目を集める最新動向
11.8　関与する企業
11.9　今後の展望

12　Omniverse連携による高度シミュレーション環境

12.1　概要
12.2　導入形態
12.3　導入されるモデルやツール類
12.4　外部機能との連携
12.5　AI関連機能
12.6　実装にあたっての留意点
12.7　注目を集める最新動向
12.8　関与する主要企業
12.9　より深い応用事例
12.10　今後の展望と課題

13　Sim-to-Real技術による実世界適用システム

13.1　概要：Sim-to-Real技術の意義と最新動向
13.2　導入形態：産業現場・サービスロボットのユースケース
13.3　導入されるモデル／ツール類
13.4　外部機能との連携
13.5　AI関連機能：シミュレーションAIから「行動モデル」「エージェント型AI」への進化
13.6　実装にあたっての留意点
13.7　注目を集める最新動向と社会実装事例
13.8　関与する国内外企業とその技術動向

14　強化学習による運動制御システム

14.1　強化学習による運動制御システムの概要
14.2　導入形態
14.3　導入されるモデルやツール類
14.4　外部機能との連携
14.5　AI関連機能
14.6　実装にあたっての留意点
14.7　注目を集める最新動向
14.8　関与する企業
14.9　今後の展望

15　LiDAR・SLAM統合ナビゲーション

15.1　LiDAR・SLAM統合ナビゲーションの概要
15.2　導入形態
15.3　導入されるモデルやツール類
15.4　外部機能との連携
15.5　AI関連機能
15.6　実装にあたっての留意点
15.7　注目を集める最新動向
15.8　関与する主要企業・研究機関・スタートアップ
15.9　今後期待される応用領域の広がり
15.10　AI活用のさらなる進化と将来展望
15.11　導入・運用上の課題と解決動向
15.12　まとめ

16　生成AI統合型ヒューマノイド

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

17　ビジョントランスフォーマー（Vision Transformer, ViT）概説

17.1　ビジョントランスフォーマー（Vision Transformer, ViT）の概要
17.2　はじめに
17.3　主な特徴
17.4　分類トークン（CLS Token）の利用

18　ビジュアルリーズニング（視覚推論）　概説

18.1　ビジュアルリーズニング（視覚推論）の概要
18.2　主な特徴と仕組み
18.3　AIにおける視覚推論の応用
18.4　まとめ

19　ビジョントランスフォーマーの最新研究動向と開発状況

19.1　はじめに
19.2　DINOv2（Meta AI）
19.3　ViT-22B（Google Research）
19.4　Swin Transformer
19.5　Focal Transformer
19.6　PVT v2（Pyramid Vision Transformer v2）
19.7　Next-ViT
19.8　医療分野における応用研究
19.9　主要な研究開発機関
19.10　産業界の取り組み
19.11　結論

20　ビジュアルリーズニング（視覚推論）の最新研究動向と企業・機関の取り組み

20.1　はじめに
20.2　OpenAI o3およびo4-mini
20.3　LlamaV-o1：ステップバイステップ視覚推論
20.4　Visual Program Distillation（VPD）
20.5　NTTの視覚読解技術
20.6　産総研の「視覚から物体間に働く力を想起する能力」
20.7　Meta FARの知覚と推論プロジェクト
20.8　Metaの「Llama 3.2」
20.9　Alibaba「QVQ-72B-Preview」
20.10　主要な研究開発機関と企業
20.11　結論

21　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

21.1　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
21.2　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
21.3　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
21.4　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
21.5　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
21.5.1　日本
21.5.1　韓国
21.5.1　米国、中国、欧州

22　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

22.1　世界市場の最新動向
22.2　主要成長要因
22.3　主要プレイヤーと競争状況
22.4　まとめ表
22.5　今後の展望

23　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

23.1　はじめに
23.2　人型ロボットの定義と技術的特徴
23.3　擬人化システムの設計分類
23.4　人型ロボットの優先設計要素
23.5　人型ロボットの構成要素

24　フィジカルAIのロボット業界での浸透・理解・採用状況

24.1　概念の浸透と理解
24.2　採用・応用事例
24.3　業界での受容度
24.4　まとめ

25　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

25.1　はじめに
25.2　基礎研究・技術開発
25.3　実証実験・試験運用
25.4　技術精緻化・課題解決
25.5　社会実装・ビジネスモデル構築
25.6　大規模商用展開・量産

26　大規模商用期への移行に必要な主要な技術進歩

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

27　人型ロボットの社会実装に向けたステップ

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

28　人型ロボットの商用化における主要な障壁

28.1　コスト課題
28.2　技術的制約
28.3　社会・制度面の課題
28.4　ビジネスモデルの未確立
28.5　インフラ・環境整備の遅延
28.6　課題解決の方向性

29　人型ロボットの安全性と法整備の現状

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

30　米中のヒューマノイドロボットのコア技術仕様の違い

30.1　ヒューマノイドロボットの導入が進められている業界
30.2　技術開発トレンド
30.2.1　投資動向
30.2.1　市場予測
30.3　主な導入業界
30.3.1　製造業
30.3.1　物流業
30.3.1　小売業
30.3.1　医療・ヘルスケア・介護
30.3.1　建設業
30.3.1　災害対応・宇宙開発
30.3.1　サービス業（飲食・教育・接客など）

31　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

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

32　擬人化ロボットの構成要素

32.1　身体性のデザイン（外観・表現）
32.2　感受性（センサ系）
32.3　表現系（アクチュエータ）
32.4　対話性・自律性のデザイン（知能・社会性）
32.5　統合制御・対話管理

33　ヒューマノイドロボットの最新技術動向

33.1　はじめに
33.2　AI統合の深化
33.3　生体模倣技術の進化
33.4　エネルギー効率の革新
33.5　国際標準化の動向
33.6　技術的課題と解決策
33.7　市場展望と予測

34　フィギュアAI（Figure AI）ヒューマノイドプラットフォーム

34.1　概要
34.2　導入形態
34.3　導入されるモデルやツール類
34.4　外部機能との連携
34.5　AI関連機能
34.6　実装にあたっての留意点
34.7　注目を集める最新動向
34.8　関与する企業

35　Jetson Thorの具体的な機能

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

36　Ariaロボットの感情的な会話能力

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

37　Engine AIのSE01ロボットの特徴

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

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

38.1　はじめに
38.2　驚異的な運動能力と柔軟性
38.3　環境適応力と自律性
38.4　設計とハードウェアの進化
38.5　産業応用への展開
38.6　まとめ

39　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

39.1　はじめに
39.2　AI技術との連携
39.3　センシング技術との連携
39.4　ロボティクスと材料科学の進化
39.5　シミュレーション技術との連携
39.6　AIとロボットの共進化
39.7　人間とロボットの協調

40　人型汎用ロボット分野で活動する主要国内企業

40.1　はじめに
40.2　株式会社アールティ
40.3　GROOVE X株式会社

41　人型汎用ロボット分野で活動する主要海外企業

41.1　Apptronik（米国）
41.2　UBTECH Robotics（中国）
41.3　Boston Dynamics（米国）
41.4　Agility Robotics（米国）
41.5　1X Technologies（ノルウェー/米国）
41.6　業界動向と予測

42　コネクテッド・ロボット市場の動向と各国の導入・推進施策

42.1　はじめに
42.2　世界のコネクテッド・ロボット市場の動向
42.3　国別の導入・活用状況
42.4　日本政府の支援策と推進施策
42.5　各国の支援策・推進施策
42.6　導入における課題と解決策
42.7　結論と今後の展望

43　フィジカルAIとコネクテッド・ロボットの関係性：技術融合がもたらす次世代ロボティクスの展望

43.1　はじめに
43.2　フィジカルAIの概念と技術的特徴
43.3　フィジカルAIの特性と利点
43.4　コネクテッド・ロボットの概念と技術的特徴
43.5　コネクテッド・ロボットの技術基盤
43.6　コネクテッド・ロボットの応用例
43.7　フィジカルAIとコネクテッド・ロボットの連携と相互関係
43.8　主要プレイヤーによる開発動向
43.9　現実世界での応用事例
43.10　結論

44　コネクテッド・ロボット技術の包括的分析：特徴、課題、AIとの融合と将来展望

44.1　はじめに
44.2　コネクテッド・ロボットの技術的特徴と構成要素
44.3　実装事例
44.4　標準化動向と業界の取り組み
44.5　他技術との連携
44.6　インテグレーション上の課題
44.7　AIとの統合状況と今後の展望
44.8　将来の可能性と展開
44.9　結論

45　コネクテッド・ロボットの技術的特徴と動向

45.1　はじめに
45.2　技術的特徴と構成要素
45.3　ドメイン特化AI
45.4　標準化動向
45.5　ここからここから
45.6　技術連携と課題
45.7　AI統合の現状と展望
45.8　今後の方向性

46　コネクテッドロボティクスが他の技術と連携する具体例

46.1　ホシザキとの連携：ロボット食洗システムの共同開発
46.2　JR東日本スタートアップとの連携：駅そばロボットの開発
46.3　既存ロボットや装置とのシステム統合
46.4　他分野機器との連携・省エネシステム
46.5　まとめ表

47　コネクテッドロボティクスのAI化と今後の可能性

47.1　はじめに
47.2　適応能力の高度化
47.3　生産プロセス最適化
47.4　エコシステム連携の深化
47.5　今後の展望

48　コネクテッドロボティクスがインテグレーションに際して重要なポイント

48.1　はじめに
48.2　オープンアーキテクチャの採用
48.3　既存インフラとの適合性向上
48.4　人材エコシステムの構築

49　コネクテッドロボティクスがAIと統合される際の具体的な例

49.1　はじめに
49.2　具体的な統合例
49.3　AI検査ソフトウェアの導入
49.4　ハードウェアとAIの連携による柔軟性向上
49.5　効果と今後の展望

50　コネクテッド・ロボットの産業界への影響と具体的な活用事例

50.1　はじめに
50.2　産業界全般への影響と導入効果
50.3　飲食業界（影響・導入効果）
50.4　食品製造・中食産業（影響・導入効果）
50.5　物流・運輸業界（影響・導入効果）
50.6　医療・福祉業界（影響・導入効果）
50.7　調理・製造業務（影響・導入効果）
50.8　清掃・衛生管理業務（影響・導入効果）
50.9　検査・検品業務（影響・導入効果）
50.10　物流・搬送業務（影響・導入効果）
50.11　接客・案内業務（影響・導入効果）
50.12　技術的展望
50.13　市場・ビジネス展望
50.14　社会的展望
50.15　結論

51　コネクテッド・ロボットの具体的な導入例

51.1　惣菜工場での盛付ロボット「Delibot」導入
51.2　そばゆでロボット・食洗機ロボット
51.3　ソフトクリームロボット
51.4　たこ焼きロボット
51.5　まとめ

52　コネクテッド・ロボット関連企業の総合分析

52.1　はじめに
52.2　コネクテッドロボティクス株式会社（Connected Robotics Inc.）
52.3　ロックウェル・オートメーション（Rockwell Automation Inc.）
52.4　InDro Robotics
52.5　その他の食品工場向けロボットSIer企業
52.6　海外のシステムインテグレータ企業
52.7　JETROのスタートアップ支援プログラム参加企業

53　コネクテッド・ロボットに取り組む国内のスタートアップ企業一覧

53.1　コネクテッドロボティクス株式会社

54　コネクテッド・ロボットに取り組む海外のスタートアップ企業一覧

54.1　はじめに
54.2　Robust AI
54.3　Voliro
54.4　Shield AI
54.5　Simbe Robotics
54.6　Harvest Automation
54.7　Unbox Robotics
54.8　Rapid Robotics
54.9　Telekinesis
54.10　Ascento
54.11　HygenX Ai

55　フィジカルAIと自動運転

55.1　フィジカルAIと自動運転・自律走行車両の関係性：技術的融合と開発最前線
55.2　フィジカルAIの基本概念と特徴
55.3　自動運転・自律走行車両の技術概要
55.4　フィジカルAIと自動運転技術の連携と重複
55.5　主要企業の開発動向と戦略
55.6　課題と今後の展望
55.7　今後の展望
55.8　結論

56　フィジカルAIとE2E自動運転技術

56.1　フィジカルAIとE2E自動運転技術の関係性：概念・技術・開発動向の総合解析
56.2　はじめに
56.3　フィジカルAIとE2E自動運転の基本概念
56.4　E2E自動運転技術の概念
56.5　両技術の関連性と相互連携
56.6　技術的連携ポイント
56.7　機能的重複部分
56.8　産業プレーヤーの開発動向
56.9　両技術の統合的発展と今後の展望
56.10　将来の課題と展望
56.11　結論
56.12　はじめに
56.13　Figure AI（米国）
56.14　Agility Robotics（米国）
56.15　1X Technologies（ノルウェー/米国）
56.16　Sanctuary AI（カナダ）

57　特に注目されているヒューマノイド・ロボット系スタートアップの最新動向

57.1　Figure AI（米国）
57.2　1X Technologies（ノルウェー/米国）
57.3　Agility Robotics（米国）
57.4　MagicLab（中国）
57.5　Skild AI（米国）
57.6　Realbotix（米国）
57.7　大手企業との比較
57.8　総括

58　海外スタートアップ企業の強みとする技術

58.1　はじめに
58.2　ディープテック（Deep Tech）
58.3　AI・データサイエンス
58.4　IoT・ロボティクス
58.5　柔軟な開発体制とスピード
58.6　オープンイノベーションと多様な分野への応用
58.7　まとめ

59　海外のヒューマノイド・ロボット系スタートアップ企業に投資・支援している主なファンド・企業

59.1　はじめに
59.2　Figure AI（米国）
59.3　1X Technologies（ノルウェー/米国）
59.4　Agility Robotics（米国）
59.5　Sanctuary AI（カナダ）
59.6　中国系スタートアップ（例：Fourier, MagicLab, LimX Dynamics, AI2 Robotics等）

60　国内スタートアップ企業

60.1　株式会社アールティ
60.2　GROOVE X株式会社

ページTOPに戻る

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。市場調査レポートのお見積もり作成・購入の依頼もお気軽にご相談ください。

webからのご注文・お問合せはこちらのフォームから承ります

本レポートと同分野（ロボット）の最新刊レポート

次世代社会システム研究開発機構社のロボット分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（）の最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORDの最新刊レポートはありません。

よくあるご質問

次世代社会システム研究開発機構社はどのような調査会社ですか?

一般社団法人次世代社会システム研究開発機構は、社会・産業・経営に大きな影響を与える先端技術からマネジメント、次世代産業まで幅広い分野を対象に、経験豊富なアナリストによって編纂された学際的・... もっと見る

調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-４日と見て下さい。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。

注文の手続きはどのようになっていますか?

1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書（必要に応じて納品書も）を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ（通常は円払い）の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。

データリソース社はどのような会社ですか?

当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
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。

コネクテッド・ロボット／群ロボティクス／クラウド・ロボティクス／ロボット・シングス（IoRT）／リモート・ロボティクス白書2026年版

サマリー

目次

1 現実世界との相互作用を実現するフィジカルAIシステム

2 フィジカルAIと身体化知能システム

3 フィジカルAIの理論的深化と多角的アプローチ

4 フィジカルAIの理論的深化と多角的アプローチ

5 フィジカルAIと物理的ニューラルネットワークの関係

6 ニューロモルフィックロボティクスと脳型計算

7 実世界シミュレーション学習

8 実世界シミュレーション学習①

9 実世界シミュレーション学習②

10 IoT統合フィジカルシステム

11 NVIDIAのCosmosプラットフォーム活用システム

12 Omniverse連携による高度シミュレーション環境

13 Sim-to-Real技術による実世界適用システム

14 強化学習による運動制御システム

15 LiDAR・SLAM統合ナビゲーション

16 生成AI統合型ヒューマノイド

17 ビジョントランスフォーマー（Vision Transformer, ViT）概説

18 ビジュアルリーズニング（視覚推論） 概説

19 ビジョントランスフォーマーの最新研究動向と開発状況

20 ビジュアルリーズニング（視覚推論）の最新研究動向と企業・機関の取り組み

21 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

22 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

23 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

24 フィジカルAIのロボット業界での浸透・理解・採用状況

25 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

26 大規模商用期への移行に必要な主要な技術進歩

27 人型ロボットの社会実装に向けたステップ

28 人型ロボットの商用化における主要な障壁

29 人型ロボットの安全性と法整備の現状

30 米中のヒューマノイドロボットのコア技術仕様の違い

31 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

32 擬人化ロボットの構成要素

33 ヒューマノイドロボットの最新技術動向

34 フィギュアAI（Figure AI） ヒューマノイドプラットフォーム

35 Jetson Thorの具体的な機能

36 Ariaロボットの感情的な会話能力

37 Engine AIのSE01ロボットの特徴

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

39 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

40 人型汎用ロボット分野で活動する主要国内企業

41 人型汎用ロボット分野で活動する主要海外企業

42 コネクテッド・ロボット市場の動向と各国の導入・推進施策

43 フィジカルAIとコネクテッド・ロボットの関係性：技術融合がもたらす次世代ロボティクスの展望

44 コネクテッド・ロボット技術の包括的分析：特徴、課題、AIとの融合と将来展望

45 コネクテッド・ロボットの技術的特徴と動向

46 コネクテッドロボティクスが他の技術と連携する具体例

47 コネクテッドロボティクスのAI化と今後の可能性

48 コネクテッドロボティクスがインテグレーションに際して重要なポイント

49 コネクテッドロボティクスがAIと統合される際の具体的な例

50 コネクテッド・ロボットの産業界への影響と具体的な活用事例

51 コネクテッド・ロボットの具体的な導入例

52 コネクテッド・ロボット関連企業の総合分析

53 コネクテッド・ロボットに取り組む国内のスタートアップ企業一覧

54 コネクテッド・ロボットに取り組む海外のスタートアップ企業一覧

55 フィジカルAIと自動運転

56 フィジカルAIとE2E自動運転技術

57 特に注目されているヒューマノイド・ロボット系スタートアップの最新動向

58 海外スタートアップ企業の強みとする技術

59 海外のヒューマノイド・ロボット系スタートアップ企業に投資・支援している主なファンド・企業

60 国内スタートアップ企業