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フィジカルAIプレイブック: 自律物理エージェント/ロボット+AI融合の完全ガイド2026年版

フィジカルAIプレイブック: 自律物理エージェント/ロボット+AI融合の完全ガイド2026年版


■ キーメッセージ フィジカルAI(Embodied AI)は、単なるロボット技術の進化ではなく、物理世界における自律エージェントの時代への転換点である。2025年から2027年の短期(特定タスク特化型AI)、2027年... もっと見る

 

 

出版年月
2026年1月28日
電子版価格
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
2,200
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
フィジカルAI(Embodied AI)は、単なるロボット技術の進化ではなく、物理世界における自律エージェントの時代への転換点である。2025年から2027年の短期(特定タスク特化型AI)、2027年から2030年の中期(汎用ヒューマノイド商用展開)、2030年以降の長期(家庭普及とインフラ化)の三段階で市場が劇的に拡大する。

特に注目すべきは、北米資本が投資全体の82%を占める一方で、中国が低価格化とスケール戦略で追い上げ、日本が高齢化対応サービスロボットとハードウェア統合で独自の道を走り始めたという地政学的な多極化である。このレポートは、その動態を時系列・地域別・プレイヤー別に解き明かす。
(※ プレイブック=「手順・標準化・戦略ノウハウ」といった概念のこと)

■ 利用シーン
1. 投資・VC・PE判断の意思決定支援

▶ フィジカルAI企業の評価額の妥当性・バブルリスク判定
▶ ポートフォリオ企業・提携候補の技術堀(Moat)分析
▶ シリーズB以降の資金調達トレンドと勝者選別の見極め

2. 大手製造業・自動車メーカーの事業戦略策定

▶ 既存ロボット・製造システムのAI化へのアップグレードパス
▶ レガシーシステムとの統合ロードマップ設計
▶ 自動車メーカーが直面する「自社開発 vs 外部調達」の判断基準

3. ソフトウェア・プラットフォーム企業の市場参入戦略

▶ ロボット基盤モデル・AIスタックの競争構図
▶ NVIDIA・Intrinsic・Physical Intelligence らの「つるはし」ビジネスモデル
▶ オープンイノベーション戦略とエコシステム設計

4. スタートアップの競争戦略立案

▶ 先行者利益 vs フォロワー戦略の判断軸
▶ 破壊的イノベーションへのリスク管理フレーム
▶ 地域・技術分野別のニッチトップ戦略の事例分析

5. 規制・政策立案者のガバナンス設計

▶ EU AI Act、中国「人形ロボット革新発展指導意見」の解読
▶ 補助金・税制競争の構図と効果測定
▶ 倫理・安全性・雇用への対応策の比較検証

6. 業界分析・市場調査の高度化

▶ 市場規模・セグメント別成長率の精密予測
▶ 技術トレンド(4Dプリンティング・バイオハイブリッド・量子最適化)の実装時期評価
▶ 地政学的リスク(米中デカップリング・重要鉱物依存)の産業インパクト分析


■ 推奨読者/ゴール(例)

● エンタープライズ経営層 - CEO/CTO/事業開発責任者
● 投資家・VC・キャピタリスト - ポートフォリオ管理者、シリーズB/C投資判断者
● テック企業の戦略部門 - MAMAA系やソフトウェア企業の事業開発者
● 産業ロボット大手 - Kawasaki、Fanuc、Yaskawa、ABB等の経営・R&D層
● アナリスト・コンサルタント - 業界調査・競争分析の高度化
● 政策立案者・規制当局 - ガバナンス設計・補助金効果測定
● 学術研究者・大学経営層 - ディープテック支援体制設計

■ 各読者層の主要ゴール(例)

▼ 経営者
経営判断の確実性向上・リスク低減
市場トレンド・競争相手の戦略・技術ロードマップ全体像

▼ 投資家
ポートフォリオ収益性最大化
スタートアップ評価の妥当性検証・バブルリスク判定

▼ 事業開発
M&A・パートナーシップの意思決定
買収ターゲットのMoat分析・事業シナジー評価

▼ テック企業
エコシステム支配と勝利の条件
プレイヤー群の強み・弱み・次の一手の予測

▼ ロボット大手
デジタルトランスフォーメーションの方向性
AI統合ロードマップ・レガシーシステム統合戦略

▼ アナリスト
業界理解の深度と説得力
市場規模・技術進化・地政学的動態の統合分析

 

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



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目次

Physical AI Playbook

【 緒言 】

【 現況・構造・主要トレンド 】

  • 1.1 はじめに
  • 1.2 市場規模の現在地と成長軌跡
  • 1.3 市場を牽引する主要セグメント
  • 1.4 地域別市場構造と競争軸
  • 1.5 推進要因としての深刻な社会課題
  • 1.6 技術進化が支える実装可能性
  • 1.7 市場導入における構造的制約
  • 1.8 産業セグメント別モデルと収益構造

① 製造業向けAIロボット統合:スマートファクトリー化の加速

② 協働ロボット(コボット)市場:人間中心オートメーションの爆発

③ サービスロボット:高齢化社会への実装ソリューション

  • 1.9 ハードウェアとソフトウェアの価値分裂
  • 1.10 地域別市場戦略の相違
  • 1.11 2030年シナリオと戦略的展開
  • 1.12 技術進化のマイルストーン:2030年までの達成目標
  • 1.13 産業セグメント別の2030年展開
  • 1.14 地域競争ダイナミクスと日本の戦略的ポジション

① 米国:ソフトウェア・AI優位性の維持と領域拡張

② 中国:スケール・コスト・市場占有戦略の徹底

③ 日本:ハードウェア・エコシステム・現場知識の統合

  • 1.15 2030年シナリオにおける主要な機会と制約
  • 1.16 小括:2030年へ向けた戦略的方向性

【 ビジネスモデル・経済性〜収益化とROI〜 】

2 各国の補助金・税制優遇政策の比較

  • 2.1 概観: フィジカルAIを巡る「補助金競争」
  • 2.2 米国: CHIPS法・IRA・AI向け税額控除構想

① 半導体・AIインフラへの大型補助

② AI・ロボティクス向け税制優遇の議論

  • 2.3 欧州: Horizon Europe・IPCEI・GenAI4EU

① 研究補助と共同プロジェクト

② IPCEIと税制・国家補助

  • 2.4 日本・アジア: 半導体復活・ロボット・人材リスキリング

① 日本: 半導体・ロボット・人材投資

② 中国・韓国などのロボット補助

  • 2.5 比較表: 主な補助・税制スキームの特徴
  • 2.6 今後のシナリオ: 補助金競争とフィジカルAIガバナンス

3 日本の「ロボット新戦略」とムーンショット目標

  • 3.1 ロボット新戦略の位置づけとアップデート動向
  • 3.2 地域エコシステムと官民連携
  • 3.3 ムーンショット目標とフィジカルAI

① ムーンショット目標1・3とサイバネティックアバター

② ムーンショット目標3: 共生ロボット

  • 3.4 優先法制・ガバナンス・標準化

① Society 5.0とガバナンス設計

② 標準化戦略と国際協力

  • 3.5 今後のシナリオ: フィジカルAI時代の日本ロボット戦略

4 日本: 少子高齢化課題とサービスロボット需要

  • 4.1 少子高齢化とケア現場の構造問題
  • 4.2 地域別エコシステムと主要プレイヤー
  • 4.3 政策枠組み・優先法制・政策支援

① 介護ロボット重点分野と補助制度

② 研究開発プログラムとスタートアップ支援

  • 4.4 サービスロボット需要の具体領域と市場動向

① 高齢者ケア・医療

② 介護現場から見た評価

  • 4.5 規制・標準化・国際協力

① サービスロボット安全規格と日本の主導

② 倫理・社会受容と国際比較

  • 4.6 今後のシナリオ: フィジカルAIと日本のサービスロボット

5 北米 (シリコンバレー/ボストン): 投資額82%支配の背景

  • 5.1 投資集中の現状と数字の意味
  • 5.2 地域別エコシステム: シリコンバレーとボストン

① シリコンバレー: AI資本とフィジカルAIの集積

② ボストン: ロボティクスとディープテックの伝統

  • 5.3 優先法制・政策支援と規制環境

① 国家レベルのAI・ロボティクス戦略

② インセンティブと政府需要

  • 5.4 国際協力・標準化・ガバナンス

① グローバル標準と北米主導

② 連携と競争の二重構造

  • 5.5 なぜ投資額の82%が北米に集中するのか

① 資本・人材・プラットフォームの集積

② 政策・規制の「選好」

  • 5.6 今後のシナリオ: 北米支配の持続と変容

6 米中デカップリングによる技術ブロック化

  • 6.1 概観: 半導体・AI・ロボティクスをめぐる「技術ブロック」の形成
  • 6.2 米国・同盟側ブロック: 輸出規制とサプライチェーン再編

① 半導体・AIチップ輸出規制の強化

② 投資規制・同盟ネットワーク・標準化

  • 6.3 中国側ブロック: 自立自強戦略と「AI+」「双循環」

① 技術安全戦略と自前エコシステム構築

② 輸出規制への対応と「別系統」の構築

  • 6.4 フィジカルAI・ロボット産業への影響

① サプライチェーンと地域エコシステム

② 企業戦略・ガバナンスへの影響

  • 6.5 今後のシナリオ: 技術ブロック化とフィジカルAIの行方

7 EU AI Act のフィジカルAIへの影響

  • 7.1 概要: リスクベースAI規制と物理システム
  • 7.2 高リスク判定とフィジカルAI

① Article 6とAnnex IIIの位置づけ

  • 7.3 義務: リスク管理・データガバナンス・適合性評価

① 高リスクAIに課される共通義務

② 適合性評価とCEマーキング

  • 7.4 地域エコシステム・国際協力への影響

① 欧州内エコシステムへの作用

② 国際協力と域外効果

  • 7.5 今後のシナリオ: フィジカルAIとAI Actの関係

8 欧州 (ドイツ/デンマーク): 産業用ロボットの伝統とAI規制

  • 8.1 概要: 産業ロボット強国と「規制先行」地域としての欧州
  • 8.2 ドイツ: 産業用ロボットの伝統とフィジカルAIへの拡張

① ロボット産業クラスターと主要企業

② AI統合と国家戦略

  • 8.3 デンマーク: オーデンセの協働ロボット・モバイルロボットクラスター

① Odenseクラスターと企業群

② グローバルパートナーシップとフィジカルAI

  • 8.4 欧州AI Actと機械規則: ロボット+AIへの影響

① AI Actのリスクベース枠組み

② 新EU機械規則との二重適用

  • 8.5 ガバナンス・標準化・国際協力
  • 8.6 今後のシナリオ: 伝統産業ロボットとフィジカルAIの融合

9 韓国: サービス産業へのロボット導入速度

  • 9.1 概観: 「世界一のロボット密度」からサービス産業へ
  • 9.2 地域別エコシステムと主要ユースケース

① ソウル首都圏とリゾート・スマートシティ

② 医療・ホテル・物流でのフィジカルAI

  • 9.3 政策枠組み・法制度・ガバナンス

① 知能型ロボット基本計画とロボット振興法

② ロボット規制イノベーションとAI基本法

  • 9.4 政策支援・実証プロジェクトと導入スピード
  • 9.5 国際協力・標準化と今後のシナリオ

10 国境を越えた人材獲得競争

  • 10.1 概観: フィジカルAIとグローバル人材市場
  • 10.2 地域別エコシステムと人材フロー

① 米欧・カナダ・英国

② 中国・インド・グローバルサウス

  • 10.3 移民政策・優先法制としての人材獲得

① ビザ・在留資格の「武器化」

② 規制・データ政策と人材

  • 10.4 政策支援・国際協力と標準化
  • 10.5 今後のシナリオ: フィジカルAI人材競争の行方

11 重要鉱物・レアアースの供給リスク

  • 11.1 概観: フィジカルAIを支える鉱物とボトルネック
  • 11.2 地域別エコシステムと中国依存

① 中国の圧倒的な精製・加工シェア

② 他地域の資源ポテンシャルと制約

  • 11.3 政策支援・規制・国際協力

① 米国・日本・EUの戦略

② 中国の輸出規制と産業高度化

  • 11.4 フィジカルAI・ロボット産業への含意

① ロボット・AIサーバーへの具体的影響

② 企業レベルのリスクと対応

  • 11.5 今後のシナリオ: 供給リスクとフィジカルAIの持続可能性

12 台湾: AIサーバーとロボット製造のハブ化

  • 12.1 概観: 半導体・AIサーバー・ロボットの三位一体エコシステム
  • 12.2 AIサーバー製造ハブとしての台湾

① Foxconn・Quanta・Wistron・Wiwynnの役割

② AIチップ・HPCクラスタとの連携

  • 12.3 ロボット製造と産業クラスター

① 工研院・科学園区を核としたロボットR&D

② 国家ロボット産業計画とTainanロボットハブ

  • 12.4 政策支援・規制・国際協力
  • 12.5 今後のシナリオ: フィジカルAIハブとしての台湾

13 大学・研究機関発のディープテック支援体制

  • 13.1 概観: フィジカルAIとディープテック・エコシステム
  • 13.2 北米: NSF Engines・AI研究所・イノベーションハブ

① NSF Enginesと大学主導リージョナル・クラスター

② 大学周辺のディープテック拠点

  • 13.3 欧州: EIC・Pathfinder/Transitionと大学発スピンアウト

① EICによるディープテック・コンティニウム

② スピンアウト・エコシステムと支援モデル

  • 13.4 日本・アジア: NEDO/JST・ディープテック基金・ムーンショット

① 日本: NEDO・JST・ディープテック・スタートアップ支援

② アジア他国の動き

  • 13.5 支援アーキテクチャと今後のシナリオ

14 中国 (深圳/上海): ハードウェアサプライチェーンの強み

  • 14.1 概要: ヒューマノイド・フィジカルAIの「工場」としての中国
  • 14.2 深圳エコシステム: 電子・メカ・AIの垂直統合

① コンポーネント密集とコスト優位

② AI・ソフトウェアとの結合

  • 14.3 上海エコシステム: 産業ロボット+エンボディドAI戦略

① ロボット産業クラスターと政策

② 国際展示会とサプライチェーンハブ

  • 14.4 優先法制・政策支援・規制

① 国家レベルの計画とガイドライン

② 規制とリスク管理

  • 14.5 国際協力・標準化・ガバナンス
  • 14.6 今後のシナリオ: サプライチェーン優位の行方

15 中国政府の「人形ロボット革新発展指導意見」

  • 15.1 文書の位置づけと基本方針
  • 15.2 主要目標: 2025年と2027年

① 2025年までの短期目標

② 2027年前後の中期目標

  • 15.3 技術・産業エコシステムへの施策

① 技術イノベーション体系

② 産業チェーン・クラスター形成

  • 15.4 応用分野・地域エコシステムとの接続

① 重点応用シナリオ

② 地方政府の役割

  • 15.5 ガバナンス・倫理・標準化

① ガバナンス指針と倫理フレーム

② 標準化と国際協力

  • 15.6 今後のシナリオとフィジカルAIへの波及

16 インド: ソフトウェア人材と新たな市場可能性

  • 16.1 概観: AI・ロボティクス戦略と巨大ソフトウェア人材
  • 16.2 地域別エコシステムとフィジカルAIの萌芽

① バンガロール・ハイデラバード・プネなどの技術クラスター

  • 16.3 優先法制・政策支援と市場形成

① National Strategy on RoboticsとIndiaAIミッション

② 産業ロボット市場の成長余地

  • 16.4 ソフトウェア人材とフィジカルAIの接点

① AI・ロボティクス人材の現状とギャップ

② 新たな市場機会: RaaS・制御ソフト・シミュレーション

  • 16.5 ガバナンス・規制・標準化と国際協力
  • 16.6 今後のシナリオ: ソフトウェア優位を活かしたフィジカルAI戦略

【 戦略的意思決定〜未来へのロードマップ〜 】

17 2025-2027年 (短期): 特定タスク特化型AIの普及

  • 17.1 概観: 汎用モデルから特化エージェントへ
  • 17.2 特定タスク特化型AIの定義と特徴

① 垂直型エージェントとタスク特化

  • 17.3 2025-2027年の普及ドライバー

① 技術トレンド

② ビジネス・市場要因

  • 17.4 フィジカルAI/ロボットへの実装パターン

① 製造・物流

② サービスロボット・ヒューマノイド

  • 17.5 2025-2027年のロードマップ

① 2025年: 導入基盤整備とPoC拡大

② 2026年: マルチモーダル化と垂直特化の本格化

③ 2027年: 自律エージェントとマルチエージェント協調

  • 17.6 フィジカルAI戦略への含意

18 2027-2030年 (中期): 汎用ヒューマノイドの商用展開開始

  • 18.1 概観: 「実証」から「初期量産」フェーズへ
  • 18.2 市場規模と成長ポテンシャル

① 中期市場のマクロ像

② セグメント別の立ち上がり

  • 18.3 主要ユースケースと実装ロードマップ

① 自動車・製造業

② 物流・倉庫・3PL

③ サービス・ヘルスケア・公共空間

  • 18.4 技術要件とエコシステム

① センサ・アクチュエータとコンポーネント産業

② 安全性・人共存設計

  • 18.5 ビジネスモデルと経済性

① 価格帯とRaaSモデル

② ROIと労働市場への影響

  • 18.6 推進要因・機会・制約

① 推進要因・機会

② 制約・リスク

  • 18.7 フィジカルAI戦略への含意

19 2030年以降 (長期): 家庭への一般普及と社会インフラ化

  • 19.1 概観: 家庭と社会インフラへの浸透像
  • 19.2 家庭への一般普及シナリオ

① 普及率と価格帯

② 家庭内タスクと役割

  • 19.3 社会インフラとしてのロボット・フィジカルAI

① 都市・公共インフラとの統合

② 労働市場・介護・教育への組み込み

  • 19.4 長期的な経済・社会インパクト

① マーケット規模と産業構造

② 社会システム・価値観への影響

  • 19.5 フィジカルAI戦略への長期的示唆

20 AI倫理ガイドラインの策定とガバナンス

  • 20.1 概観: 国際原則を土台にした「信頼できるAI」の社内実装が中核となる
  • 20.2 ベースラインとなる国際的AI倫理原則

① OECD AI原則とUNESCO勧告

② EU AI Actにみる法的要求と倫理原則の接続

  • 20.3 フィジカルAI向け倫理ガイドラインの設計要素

① 原則レベルのポリシー

② 実装レベルの方針と標準

  • 20.4 ガバナンス体制: 役割・プロセス・監査

① 組織構造と責任分担

② プロセス・監査・透明性

  • 20.5 フィジカルAI固有の倫理・ガバナンス課題への対応

① 身体安全・人間監督・自律性

② 公平性・プライバシー・人間の尊厳

  • 20.6 実務的ロードマップ: ガイドライン策定から運用まで

21 オープンイノベーションとパートナーシップ戦略

  • 21.1 概観: クローズド統合からエコシステム型競争への転換
  • 21.2 オープンイノベーションの基本構造

① オープン vs クローズドなロボティクス環境

  • 21.3 オープンソースと標準プラットフォームの活用戦略

① ROS・ROS-Industrial・Open-RMF などの役割

② オープンソース活用の利点と注意点

  • 21.4 産業エコシステムとパートナーのタイプ

① OEM・インテグレータ・ディストリビュータ

② 共創型OEMパートナーシップ

  • 21.5 オープンイノベーションの設計原則とガバナンス

① エコシステム設計の基本原則

② ガバナンス・IP・リスク管理

  • 21.6 フィジカルAI戦略における具体的なパートナーシップ構想

22 サイバーフィジカルセキュリティへの投資優先度

  • 22.1 概観: 「まず安全・次に稼働・最後に効率」を守る投資配列が中核となる
  • 22.2 優先度レベル1: 人身・設備安全に直結する制御レイヤーの防御

① ロボットエンドポイントと制御ネットワーク

② 安全機能とセキュリティの連動

  • 22.3 優先度レベル2: OT全体のレジリエンスと異常検知

① OTセキュリティフレームワークの導入

② AI・ロボット特有の脅威への備え

  • 22.4 優先度レベル3: 事業継続・知的財産・ブランド保護

① 生産停止・品質事故・IP流出のリスク

  • 22.5 優先度レベル4: 組織能力・ガバナンス・標準準拠

① セキュリティ・バイ・デザインとモデリング

② 人材・プロセス・標準準拠

  • 22.6 フィジカルAI企業にとっての投資優先度まとめ

23 サステナビリティ (省エネ、廃棄物) への貢献

  • 23.1 概観: フィジカルAIはエネルギー効率と資源循環の「操作レバー」になり得る
  • 23.2 省エネ: プロセス効率とロボット自体の高効率化

① 製造プロセス全体のエネルギー強度低減

② ロボット単体のエネルギー最適化

  • 23.3 廃棄物削減: 精密生産とAI廃棄物ソーティング

① 高精度化によるスクラップ・不良の減少

② AI×ロボットによる廃棄物分別・資源回収

  • 23.4 サステナブル設計とライフサイクル視点

① ロボット製品自体の環境フットプリント低減

② AIによるエコデザイン・オペレーション最適化

  • 23.5 フィジカルAI戦略に対する示唆

24 レガシーシステムとの統合ロードマップ

  • 24.1 概観: 「リプレース前提」ではなく段階的なレイヤー統合を基調とする
  • 24.2 フェーズ1: 現状評価とターゲット選定

① レガシーIT/OT環境のアセスメント

② IT/OTコンバージェンスの前提確認

  • 24.3 フェーズ2: インテグレーションレイヤーの設計

① API・ミドルウェア・ゲートウェイによるブリッジ

② ロボット・AMRに特有の統合要件

  • 24.4 フェーズ3: 段階的導入とスケーリング

① パイロット・シャドーモード・ロールアウト

② 運用・MLOps・変更管理

  • 24.5 フェーズ4: セキュリティ・ガバナンス・長期アーキテクチャ

① IT/OT境界のセキュリティ

② レガシーモダナイゼーションとの連携

③ 継続的改善とKPI管理

25 規制課題 (安全性、プライバシー、雇用) への対応策

  • 25.1 概観: リスクベース規制と産業標準の二層構造で対応する
  • 25.2 安全性: ロボット安全規格とリスクアセスメント

① 主要安全規格とフィジカルAI

② 推奨される対応策

  • 25.3 プライバシー・データ保護: AI横断規制との整合

① 法規制の枠組み

② 推奨される対応策

  • 25.4 雇用・労働市場: 移行支援とスキル戦略

① リスク評価とエビデンス

② 推奨される対応策

  • 25.5 総合的な対応フレーム: フィジカルAIガバナンスの実装

26 技術的制約 (バッテリー、熱、推論コスト) の解決予測

  • 26.1 概観: 制約は消えるのではなく「設計パラメータ」化する
  • 26.2 推論コスト: 10年スパンでの急速な低下

① 価格トレンドと2030年までの見通し

② エッジAIチップと省電力推論

  • 26.3 バッテリーとエネルギー密度: 2030年までの技術ロードマップ

① 現状とドローン・ロボット分野の動き

② ロボット向け電源設計の方向性

  • 26.4 熱設計とパワーマネジメント

① エッジAIにおける熱制約

② 解決アプローチ

  • 26.5 2030年前後の「解決レベル」をどう見るか

① 実務的な評価軸

② フィジカルAI設計への含意

27 経済的障壁 (ハードウェアコストダウン) の見通し

  • 27.1 概観: コストダウンは「部品価格の曲線」と「量産規模」の掛け算で決まる
  • 27.2 ロボット本体価格のトレンド

① 産業ロボット・協働ロボット

② ヒューマノイドロボット

  • 27.3 コンポーネント別のコストダウン要因

① アクチュエータ・減速機・センサ

② 計算ハードウェア・エッジAI

  • 27.4 市場規模拡大と量産効果

① ヒューマノイド市場の成長シナリオ

② 産業・サービスロボットの裾野拡大

  • 27.5 経済的障壁として残るポイント

① 材料・バッテリー・メカ構造の下げ止まり

② ソフトウェア・統合・保守の隠れコスト

  • 27.6 フィジカルAIにとっての意味合いと戦略示唆

28 自社開発 vs 外部調達 (Buy or Make) の判断基準

  • 28.1 概観: 「コアは自社開発・ユーティリティは外部調達」のハイブリッドが基本線である
  • 28.2 戦略軸: コアかコンテキストか

① ビジネス戦略との整合

  • 28.3 実務軸1: コスト・TCOとタイムトゥマーケット

① 初期コスト vs ランニングコスト

② タイムトゥマーケットと学習曲線

  • 28.4 実務軸2: ケイパビリティ・リスク・ガバナンス

① 社内能力と人材リスク

② セキュリティ・IP・コンプライアンス

  • 28.5 実務軸3: フィジカルAI固有の構成要素別判断

① ハードウェア層(機構・センサ・ベース)

② ソフトウェア層(スタック・AI・運用)

  • 28.6 実務軸4: ハイブリッド戦略と意思決定プロセス

① 「Buyで始めてMakeへ移行」の段階的アプローチ

② 意思決定フレーム(Cost・Capability・Risk)

29 従業員のリスキリング計画と組織変革

  • 29.1 概観: リスキリングは「人的投資」と「組織設計」を一体で進める長期プロジェクトである
  • 29.2 フェーズ1: スキルギャップ分析と戦略立案

① 将来像から逆算したスキル定義

② リスキリングを経営課題として位置付ける

  • 29.3 フェーズ2: リスキリングカリキュラムと学習設計

① 多層スキルモデルと学習パス

② ターゲット別の学習設計

  • 29.4 フェーズ3: 組織変革とチェンジマネジメント

① AI時代のチェンジマネジメント原則

② 組織構造・ロール・評価制度の見直し

  • 29.5 フェーズ4: パートナーシップ・政策連携とスケール戦略

① 外部教育機関・政府との連携

② 継続的改善とKPI

  • 29.6 フィジカルAI導入企業への実務的含意

30 先行者利益 vs フォロワー戦略の選択

  • 30.1 概観: 「いつ入るか」より「どの能力で入るか」が競争優位を左右する
  • 30.2 先行者利益が成立しやすい条件

① データネットワーク効果と学習曲線

② プラットフォーム・標準・エコシステム構築

  • 30.3 フォロワー戦略が有利になる状況

① 技術・市場変化が激しい場合

② フォロワーの補完資産・実行力が強い場合

  • 30.4 フィジカルAIに特化した意思決定ポイント

① 技術・市場の成熟度とコンバージェンス

② ネットワーク効果とロックインの評価

  • 30.5 実務的な戦略選択フレーム

31 破壊的イノベーションに対するリスク管理

  • 31.1 概観: 「イノベーションそのもの」と「イノベーションに晒される既存事業」の両面を同時に管理する
  • 31.2 破壊的イノベーションの特性とフィジカルAIへの当てはめ

① 破壊的イノベーションの典型パターン

② フィジカルAIに特有のディスラプション要因

  • 31.3 組織アンビデクストリティによる構造的リスク管理

① 探索と深化の両立(アンビデクストリティ)

② ゾーニングとトランスフォーメーションゾーン

  • 31.4 リスクマネジメントプロセスの設計

① 破壊リスクの識別・評価

② リスク対応戦略とポートフォリオ管理

  • 31.5 フィジカルAI固有のリスク領域と対策

① 技術・安全・責任の集中リスク

② ビジネスモデル転換の財務・組織リスク

  • 31.6 フィジカルAI企業にとっての実務的示唆

【 フロンティア・未来技術〜次世代の萌芽〜 】

32 4Dプリンティングによる形状変化構造とフィジカルAI

  • 32.1 4Dプリンティングの基本原理と材料

① 刺激応答性材料の種類

② 多材料・マルチスケール造形

  • 32.2 形状変化構造を用いたソフトロボット・ハイブリッドロボット

① ハイドロゲルベースの4Dソフトロボット

② LCE・複合材料による高出力アクチュエータ

③ スマートキャリア・マイクロマシン

  • 32.3 形状変化・可変剛性・機械知能の統合

① 埋め込み形状変化モジュールと可変剛性

② 機械知能のエンコードと強化学習

  • 32.4 課題・リスク要素・実装上の制約

① 応答速度・駆動条件の制約

② 機械強度・耐久性・スケーリング

③ 設計・シミュレーションの複雑さ

  • 32.5 フィジカルAIへの統合と将来展望

33 スワームロボティクスの創発的行動とフィジカルAI

  • 33.1 スワームロボティクスと創発的行動の基礎

① 代表的な創発パターン

② 創発行動の探索とReal2Sim2Real

  • 33.2 フィジカルAIとしてのスワームと応用可能性

① 典型的な応用領域

② 具現化スワームと身体拡張

  • 33.3 課題・リスク要素・創発行動ならではの危険

① 予測困難性とカスケード故障

② 物理安全・占有・環境影響

③ セキュリティと敵対的操作

④ 社会的・倫理的リスク

  • 33.4 安全・保証・ガバナンスに向けた対策動向

① 創発行動の安全保証(AERoS / EB要件)

② フォールトトレランスと「安全は数の力」

③ セキュリティ強化とロバスト通信

④ 倫理ガバナンスと社会的受容

  • 33.5 フィジカルAIとの統合と今後の展望

34 バイオハイブリッドロボット(生体組織との融合)の現在地と論点

  • 34.1 バイオハイブリッドロボットとは何か

① 主な構成タイプ

  • 34.2 技術的進展と応用ポテンシャル

① 筋肉駆動ロボットとソフトアクチュエータ

② eBiobotとインテリジェント・バイオマシン

③ サイボーグ・オルガノイドとAI

④ オルガノイド・インテリジェンスと生体計算

  • 34.3 課題・リスク要素・技術的障壁

① 生体コンポーネントの寿命・安定性

② 制御・モデリングの困難さ

③ スケーラビリティと製造プロセス

④ バイオセーフティと環境リスク

  • 34.4 倫理・ガバナンス上の論点

① セミリビング存在の道徳的地位

② 動物実験・オルガノイド倫理との関係

③ 社会的受容と「不気味さ」

④ 責任と規制枠組み

  • 34.5 対策動向と設計・運用上の留意点

① 技術的セーフガードとコンテインメント

② 標準化された倫理レビューと透明性

③ インタラクション設計と人間中心性

④ 責任分担とライフサイクル管理

  • 34.6 フィジカルAIとの接続と将来展望

35 意識を持つAIと身体性という問い

  • 35.1 具現化AIとAGIの関係

① 具現化AGIの特徴と利点

② フレーム問題と分散具現化

  • 35.2 機械意識と身体の必要性をめぐる議論

① 身体性を重視する立場

② 身体性に懐疑的・中立的な立場

③ 認識論的限界と「判定不能」論

  • 35.3 身体性・道徳性・社会的整合性

① 道徳的基盤と身体を共有すること

② 脆弱性・有限性と存在論的問い

  • 35.4 フィジカルAIとしてのAGI/ASIを設計する際の論点

① 世界モデルと記号接地

② 自己モデル・感情・ホームオスタシス

③ 安全性・統治・権利と責任

  • 35.5 展望:身体性を前提にしないが重視する、という折衷的立場

36 宇宙探査・テラフォーミング向け完全自律システムのビジョン

  • 36.1 自律システムを支える基盤技術

① ISRUとロボット建設技術

② 自律ロボット・スワームとインフラ構築

③ スワームロボティクスと資源開発

  • 36.2 完全自律アーキテクチャの構成

① 階層制御とミッションレイヤ

② ロボット種別と機能分担

③ 自律運用ソフトウェアと安全機構

  • 36.3 テラフォーミングへの拡張:段階的自律生態工学

① ISRUベースの環境改変ステップ

② 自律テラフォーミングAIの概念提案

  • 36.4 課題・リスク・ガバナンス

① 技術的ギャップと信頼性

② 惑星保護と倫理的制約

③ 宇宙版「エコロジー・オブ・オートメーション」

  • 36.5 フィジカルAI設計者への示唆と当面の現実的路線

37 可変剛性メカニズムとフィジカルAI

  • 37.1 可変剛性アクチュエータとロボット関節

① VSAの基本構造と設計観点

② 代表的VSAと応用例

  • 37.2 ソフトロボティクスと可変剛性材料・機構

① 材料ベースの可変剛性

② ジャミングと幾何学的再構成

③ ハイブリッド可変剛性機構

  • 37.3 具現知能・ヒューマンインタラクションとの関係

① 具現知能としての可変剛性指・手

② ソフトロボットと安全なヒューマン–ロボットインタラクション

  • 37.4 課題・リスク要素・設計上のトレードオフ

① 機構の複雑さと信頼性

② 制御の難しさと安定性

③ ユーザ視点・実装コスト

  • 37.5 フィジカルAI設計者への示唆と将来展望

38 フィジカルAIと感情コンピューティングの深化

  • 38.1 感情コンピューティングの基盤とロボティクスへの展開

① マルチモーダル情動認識

② 情動モデルと内部状態

  • 38.2 具現化エージェントと情動的インタラクション

① 動き・姿勢・リズムによる情動表現と認知

② 情動ロボットとウェルビーイング

③ 具現AIチュータと情動適応

  • 38.3 感情コンピューティング深化の技術的潮流

① マルチモーダル・大規模モデルとオンライン学習

② 情動生成・表現戦略の高度化

③ 具現AIエージェントとプロンプト設計

  • 38.4 倫理・社会的リスクとガバナンス

① プライバシー・データ保護・バイアス

② 操作・自律性・擬似親密さ

③ 研究・設計レベルの倫理フレームワーク

  • 38.5 フィジカルAI設計者への示唆と今後の展望

39 環境発電によるフィジカルAI自律駆動の位置づけ

  • 39.1 環境発電の基本原理と主要方式

① 主なエネルギー源と変換方式

② 圧電・トライボ系ハーベスタの特徴

  • 39.2 自律物理エージェント・ロボットへの応用

① 自己給電センサ・自己診断ノード

② ロボット・ウェアラブルの自律駆動

③ マイクロロボット・ソフトロボットへの統合

  • 39.3 エネルギー中心の制御と「エネルゲンティック・インテリジェンス」

① エネルゲンティック・エージェントの概念

② 生物由来エネルギーとロボット

  • 39.4 課題・リスク要素・設計上のトレードオフ

① 出力不足と電力マネジメント

② 環境ばらつき・信頼性・寿命

③ 質量・サイズ・柔軟性の制約

④ 環境・倫理的側面

  • 39.5 フィジカルAI設計への実務的示唆と展望

40 フィジカルAIにおける自己修復素材外装応用の現状と論点

  • 40.1 自己修復素材とロボット外装の関係

① 主な自己修復メカニズム

② フィジカルAI外装に求められる要件

  • 40.2 ソフトロボティクスと電子皮膚への外装応用

① 自己修復ソフトロボットの外装

② 自己修復電子皮膚(E-skin)の外装統合

③ 損傷認識・自己報告機能を備えた外装

  • 40.3 課題・リスク要素・実装上の障壁

① 機械特性と修復性能のトレードオフ

② 多材料一体構造での自己修復

③ 環境条件・寿命・メンテナンス

④ 安全性・信頼性とフェイルセーフ

  • 40.4 対策動向:設計指針・評価軸・運用戦略

① 材料レベルの設計指針

② 構造・システムレベルの統合設計

③ 評価方法と標準化の動き

④ 運用・保守戦略とデジタルツイン

  • 40.5 フィジカルAIへのインパクトと将来展望

41 深海・極地対応フィジカルAI技術の全体像

  • 41.1 極限環境ロボティクスに共通する設計課題

① 物理条件:高圧・低温・腐食・乱流

② 通信・測位・電力

  • 41.2 深海・極地用自律水中ビークル(AUV)とソフトロボット

① 深海・極地AUVの研究動向

② ソフトロボットと極限環境

③ 極域観測プラットフォームとドッキング

  • 41.3 オフショア構造物・極地インフラの検査・保守ロボット

① 多環境ロボットとIMRタスク

② 材料・シール・接着機構

③ スマート材料と耐腐食設計

  • 41.4 極限環境フィジカルAIのシステム課題

① センサフュージョンと自己位置推定

② 長期自律運用とヘルスモニタリング

③ 人間との役割分担と遠隔運用

  • 41.5 フィジカルAI設計者への示唆と今後の展望

42 フィジカルAIと人間拡張融合の位置づけ

  • 42.1 人間拡張とウェアラブルロボットの技術基盤

① 外骨格・義肢・超数ロボット肢

② ニューロモータインタフェースと意図推定

③ 人間中心・ヒューマンインザループ制御

  • 42.2 共有自律・ポジティブパワー制御とフィジカルAI

① 共有自律外骨格とタスク遂行

② ウェアラブルと協働ロボティクス

  • 42.3 人間拡張市場と社会実装の潮流

① 市場規模と産業動向

② 労働・高齢社会へのインパクト

  • 42.4 倫理・法制度・「サイボーグ化」をめぐる論点

① 公平性・データ・安全

② サイボーグ化とアイデンティティ

③ 規制・ガバナンスの方向性

  • 42.5 フィジカルAI設計者への示唆と将来像

43 フィジカルAIとBCI直接制御の全体像

  • 43.1 BCIとロボット直接制御の技術構成

① 信号取得とBCIタイプ

② 意図推定とコマンド生成

  • 43.2 ロボット種別ごとのBCI直接制御事例

① ロボットアーム・義手の制御

② 移動ロボット・テレプレゼンスロボット

③ ヒューマノイド・フィジカルAIプラットフォーム

  • 43.3 課題・リスク要素・フィジカルAI特有の懸念

① 技術的課題とユーザ負荷

② 安全性とリスク–ベネフィット

③ プライバシー・セキュリティ・メンタルインテグリティ

④ 自律性・責任・倫理的ガバナンス

  • 43.4 対策動向:共有自律・マルチモーダル・人間中心設計

① 共有自律とAIコパイロット

② マルチモーダルBCIと補助信号

③ 人間中心設計とユーザトレーニング

④ 規制・倫理枠組みと標準化

  • 43.5 フィジカルAI設計者への示唆と今後の展望

44 分子ロボティクスとDNAオリガミのフィジカルAI的展開

  • 44.1 分子ロボティクスとDNAオリガミの基礎

① DNAモーターとDNAウォーカー

② 分子ロボットのプラットフォーム

  • 44.2 医療・創薬におけるDNAナノロボットの展開

① DNAオリガミドラッグキャリア

② ロジックゲート付きインテリジェントナノロボット

③ 医療ナノロボットの展望

  • 44.3 分子ロボティクスのフィジカルAI的側面と課題

① 分子スケールの認知・情報処理

② マルチスケール統合とフィジカルAI

③ 技術的課題とスケーラビリティ

  • 44.4 リスク要素・倫理・ガバナンスの論点

① バイオセーフティと免疫応答

② デュアルユースと悪用可能性

③ 情報と身体の境界

  • 44.5 今後の展望とフィジカルAIへの統合シナリオ

45 フィジカルAIと量子最適化計算の位置づけ

  • 45.1 量子最適化アルゴリズムとNISQ時代の前提

① 代表的量子最適化手法

② NISQ時代の限界と課題

  • 45.2 ロボット単体系への応用:軌道計画・姿勢最適化

① ロボット軌道計画と量子最適化

② 姿勢・逆運動学問題への適用

  • 45.3 マルチロボット・自律エージェントへの適用

① マルチロボットタスク割当(MRTA)

② マルチロボット経路・カバレッジ最適化

③ スワームロボティクスと量子計画

  • 45.4 産業・物流・交通における量子最適化

① 物流・ルーティング・マテリアルフロー

② ロボット軌道計画と量子インスパイアド手法

  • 45.5 課題・リスク要素・実装上の障壁

① ハードウェアの制約とスケーラビリティ

② ハイブリッド統合の複雑さ

③ ベンチマークと真の「量子優位」の不透明さ

④ 安全性・説明可能性・責任

  • 45.6 フィジカルAI設計者のための実務的留意点
  • 45.7 今後の展望:量子フィジカルAIに向けて

【 主なプレーヤーと企業評価〜覇権を争うプレイヤー群〜 】

46 Agility RoboticsとAmazonパートナーシップのフィジカルAI戦略

  • 46.1 企業概要とDigitの位置づけ
  • 46.2 Amazonとのパートナーシップの概要
  • 46.3 DigitのフィジカルAI/自律物理エージェント設計
  • 46.4 Amazonとの協業ユースケースと運用コンセプト
  • 46.5 事業モデルとソフトウェアアーキテクチャ
  • 46.6 強みとする領域:物流特化と商用化スピード
  • 46.7 実績:パイロットから商用デプロイへ
  • 46.8 投資・資金調達と評価額の推移
  • 46.9 RoboFabとスケールアウト戦略
  • 46.10 AI・ロボティクススタックとNVIDIA連携
  • 46.11 Amazon視点から見たパートナーシップの意義
  • 46.12 競争環境とAgilityのポジショニング
  • 46.13 リスクと課題
  • 46.14 今後のシナリオとフィジカルAIへの示唆

47 Appleの家庭用卓上ロボットの噂と特許

  • 47.1 概観: AI再起戦略の中核としての卓上ロボット
  • 47.2 事業構想: iPad+ロボットアーム+Siri
  • 47.3 フィジカルAI/自律物理エージェントとしての機能イメージ
  • 47.4 特許・研究動向: ロボットアームとインタラクション
  • 47.5 AI戦略と組織体制: Siri・ロボティクス・Apple Intelligence
  • 47.6 競合・市場ポジションとフィジカルAIとしての特徴
  • 47.7 リスクと今後のシナリオ

48 Boston Dynamicsの研究開発主導から商用フィジカルAI企業への転換

  • 48.1 企業概要とフィジカルAIにおける位置づけ
  • 48.2 研究開発から商用化への歴史的転換
  • 48.3 フィジカルAI/自律物理エージェントとしてのプロダクト群
  • 48.4 事業モデルとソリューションアーキテクチャ
  • 48.5 技術スタックと物理AI能力の特徴
  • 48.6 データ戦略とAIソフトウェア
  • 48.7 強みとする領域
  • 48.8 商用化実績と導入ケース
  • 48.9 投資・資本構造と親会社シナジー
  • 48.10 研究機関・テック企業とのパートナーシップ
  • 48.11 フィジカルAIとしてのOrbit・エンタープライズソフトウェア
  • 48.12 今後のAtlas商用化戦略とシナリオ
  • 48.13 物理AI市場におけるポジショニングと競争環境
  • 48.14 リスクと課題
  • 48.15 今後のシナリオとフィジカルAI産業への示唆

49 CovariantのピッキングAIからフィジカルAI基盤モデルへの展開

  • 49.1 企業概要とピッキングAIの出発点
  • 49.2 ピッキングAI事業の構造と強み
  • 49.3 RFM-1:ピッキングAIからロボット基盤モデルへ
  • 49.4 物理世界データに基づく大規模学習
  • 49.5 フィジカルAIスタック:Covariant BrainからRFM-1へ
  • 49.6 事業モデル:ピッキングSaaSからユニバーサルAIプラットフォームへ
  • 49.7 資金調達・評価額と成長ステージ
  • 49.8 フィジカルAI/自律物理エージェントとしての強み
  • 49.9 他社基盤モデルとの比較視点
  • 49.10 リスクと課題
  • 49.11 今後のシナリオとフィジカルAI産業への示唆

50 Dysonの家庭用ロボット参入計画

  • 50.1 事業概要とフィジカルAIへの位置づけ
  • 50.2 投資計画と研究開発体制
  • 50.3 既存ロボット製品: 360 Vis Navロボット掃除機
  • 50.4 家庭用汎用ロボットのコンセプトと試作

① プロトタイプの内容

② フィジカルAI技術要素

  • 50.5 Dysonの強みと競争優位
  • 50.6 リスクと課題
  • 50.7 今後のシナリオとフィジカルAIへの影響

51 Figure AIのフィジカルAI戦略とOpenAI / Microsoft連携

  • 51.1 企業概要とフィジカルAIにおける位置づけ
  • 51.2 プロダクトと技術スタックの全体像
  • 51.3 OpenAI / Microsoft との連携の枠組み
  • 51.4 フィジカルAI連携の技術的意味
  • 51.5 事業モデル:汎用ヒューマノイドとHelixプラットフォーム
  • 51.6 強みとする領域
  • 51.7 実績:BMW工場での実証と長時間稼働
  • 51.8 投資・資金調達の動向
  • 51.9 HelixとBotQ:フィジカルAIプラットフォーム構想
  • 51.10 OpenAI / Microsoft連携のビジネス的インプリケーション
  • 51.11 今後のシナリオ:産業から家庭へ
  • 51.12 リスクと課題
  • 51.13 フィジカルAI/自律物理エージェント分野への示唆

52 Honda / Toyota のロボティクス再挑戦

  • 52.1 概観: 自動車メーカーからフィジカルAI企業へ
  • 52.2 Honda: ASIMO遺産からUNI-ONEとアバターロボットへ

① ASIMO技術の継承とUNI-ONE

② アバターロボットと生成AI活用

  • 52.3 Toyota: TRIヒューマノイドとLarge Behavior Model

① T-HR3とパートナーロボット

② Large Behavior ModelとフィジカルAI戦略

  • 52.4 HondaとToyotaのアプローチ比較
  • 52.5 投資・提携・今後のシナリオ

53 Intrinsic(Alphabet)のソフトウェアプラットフォーム戦略

  • 53.1 企業概要とフィジカルAIにおける位置づけ
  • 53.2 Flowstate: 中核ソフトウェアプラットフォーム
  • 53.3 技術スタックとNVIDIA連携によるフィジカルAI強化
  • 53.4 買収戦略:VicariousとOSRCによるソフトウェア基盤強化
  • 53.5 事業モデル:ソフトウェアサブスクリプションとRaaS支援
  • 53.6 投資・資本構造とAlphabetシナジー
  • 53.7 強みとする領域
  • 53.8 実績と導入事例
  • 53.9 リスクと課題
  • 53.10 今後のシナリオとフィジカルAIへの示唆

54 NVIDIAのフィジカルAIエコシステム支配と「つるはし」戦略

  • 54.1 事業概要と「3コンピューターフレームワーク」
  • 54.2 フィジカルAIポートフォリオの全体像
  • 54.3 IsaacプラットフォームとOmniverseの役割
  • 54.4 Jetson ThorとIsaac ROS 4.0によるエッジ制覇
  • 54.5 GR00Tとロボット基盤モデル戦略
  • 54.6 エコシステム支配の実態:パートナー網の広がり
  • 54.7 「つるはし」戦略としてのビジネス構造
  • 54.8 フィジカルAI特化のオープンソース貢献
  • 54.9 リスクと制約要因
  • 54.10 今後のシナリオとフィジカルAI産業への示唆

55 Physical Intelligenceの汎用ロボット脳開発アプローチ

  • 55.1 企業概要とフィジカルAIにおける立ち位置
  • 55.2 創業チームと研究バックグラウンド
  • 55.3 汎用脳アーキテクチャ:π0とVLAモデル
  • 55.4 学習アプローチ:模倣学習からRecap強化学習へ
  • 55.5 ソフトウェア中心・ボディ非依存の戦略
  • 55.6 フィジカルAIスタックと汎用脳の構成要素
  • 55.7 資金調達・投資家構成と評価額
  • 55.8 実績:長時間タスクとマルチロボットデモ
  • 55.9 産業分野への応用とパートナーシップ
  • 55.10 競合との比較と差別化ポイント
  • 55.11 リスク・課題:汎用性と現場適合のギャップ
  • 55.12 今後のシナリオ:汎用脳レイヤーの行方

56 Skild AIの基盤モデル特化戦略とフィジカルAIにおける強み

  • 56.1 企業概要とフィジカルAIでの位置づけ
  • 56.2 Skild Brainとオムニボディ基盤モデル
  • 56.3 データ戦略:物理世界の行動データのスケーリング
  • 56.4 NVIDIAとの協業とシミュレーション基盤
  • 56.5 実績:多様なロボットでのデモ
  • 56.6 事業モデル:基盤モデルAPIとリファレンスロボット
  • 56.7 資金調達・評価額と投資家構成
  • 56.8 基盤モデル特化がもたらす強み
  • 56.9 フィジカルAI/自律物理エージェントとしての応用領域
  • 56.10 リスクと課題:基盤モデル特化ゆえの難所
  • 56.11 今後のシナリオと産業全体への示唆

57 SoftBank Groupのロボット事業再編とフィジカルAI投資戦略

  • 57.1 全体像: 「Physical AI」への再集中
  • 57.2 ロボット事業再編の軌跡

① Pepper・SoftBank Roboticsの整理

② ABB Robotics買収による産業ロボットの基盤獲得

  • 57.3 主要ロボット関連投資ポートフォリオ
  • 57.4 Skild AI・Physical Intelligenceなど基盤モデル投資
  • 57.5 Agility Roboticsなどハードウェアスタートアップへのアプローチ
  • 57.6 SoftBank Roboticsの役割変化
  • 57.7 財務・資金調達の文脈
  • 57.8 強みとする領域:ボディ×ブレイン×インフラの三位一体
  • 57.9 リスクと課題
  • 57.10 今後のシナリオとフィジカルAI産業へのインプリケーション

58 フィジカルAI時代におけるTeslaのデータ優位性と垂直統合モデル

  • 58.1 フィジカルAIとTeslaの位置づけ
  • 58.2 事業全体像とフィジカルAIポートフォリオ
  • 58.3 自律物理エージェントとしての車両とロボット
  • 58.4 データ優位性:実世界データの規模と質
  • 58.5 垂直統合モデルの構造
  • 58.6 垂直統合がロボティクスに与える効果
  • 58.7 ロボット+AI融合の技術スタック
  • 58.8 強みとする領域
  • 58.9 実績:自動運転とロボティクスの成果
  • 58.10 投資・資金調達と資本配分の動向
  • 58.11 自律工場と「Full Manufacturing Autonomy」構想
  • 58.12 自己複製ロボットと生産スケールの野心
  • 58.13 他社アプローチとの比較視点
  • 58.14 リスク要因と課題
  • 58.15 今後のシナリオ:フィジカルAI企業としてのTesla
  • 58.16 フィジカルAI/自律物理エージェント領域への示唆

59 シリーズB以降の資金調達動向と勝者選別

  • 59.1 マクロ動向: フィジカルAIへの資本集中とレイトステージ偏重
  • 59.2 シリーズB以降に進めるスタートアップの特徴

① 資本効率とトラクションの閾値

② ステージ別に見た資金調達額とテーマ

  • 59.3 勝者選別: Figure/Neura/Physical Intelligenceなどトップティア
  • 59.4 地域別のシリーズB以降資金調達の特徴

① 中国: ボリューム優位だが政策リスク

② 欧州: レイトステージ資本の不足と早期エグジット

③ 米国・シリコンバレー: フィジカルAIへの集中砲火

  • 59.5 勝者選別の評価軸: 投資家が見るポイント
  • 59.6 今後のシナリオ: フィジカルAIスケールアップの行方

60 フィジカルAIスタートアップの評価額バブル懸念

  • 60.1 現状認識: ヒューマノイドとロボット脳への資金集中
  • 60.2 代表的スタートアップと評価額水準

① ロボット基盤モデル/ロボット脳

② ヒューマノイド・ロボット本体

  • 60.3 バブル懸念の構造: 期待とファンダメンタルのギャップ

① 収益性・商用実績との乖離

② 技術的ハードルとコスト構造

③ AIバブルとの相互強化

  • 60.4 地域別のバブルリスク認識

① 中国: 政府レベルでの警戒

② 米欧: VC発の警告

  • 60.5 投資家・事業会社にとってのチェックポイント
  • 60.6 シナリオ分析: バブル形成とその後
  • 60.7 まとめ: バブル懸念下でのフィジカルAIの本質的価値

61 ユニコーン企業の技術的堀 (Moat) の分析

  • 61.1 分析対象とMoatのフレームワーク
  • 61.2 ロボット基盤モデル系ユニコーンのMoat

① Physical Intelligence(π)

② Skild AI

③ Covariantなど既存プレイヤーとの比較

  • 61.3 ヒューマノイド本体系ユニコーンのMoat

① Figure AI

② Unitreeなど中国勢とのMoat比較

  • 61.4 共通するMoatの型と限界

① データ・ネットワーク効果

② ハードウェア統合と切替コスト

③ スイッチングコストと安全・信頼性

  • 61.5 ユニコーンのMoatの持続可能性とシナリオ

62 欧州勢 (German Bionic, PAL Robotics) のニッチトップ戦略

  • 62.1 欧州ロボティクスとフィジカルAIの位置づけ
  • 62.2 German Bionic: AIエクソスケルトンによる人間強化
  • 62.3 German Bionicの事業モデルと投資動向
  • 62.4 PAL Robotics: サービス・研究向けヒューマノイドの専門家
  • 62.5 PAL RoboticsのフィジカルAIソフトウェアスタック
  • 62.6 ニッチトップ戦略の共通点
  • 62.7 投資・資金調達の特徴
  • 62.8 フィジカルAI/自律物理エージェントとしての位置づけ
  • 62.9 リスクと今後のシナリオ

63 大手テック企業 (MAMAA) のロボティクスM&A

  • 63.1 全体像とフィジカルAIへの狙い
  • 63.2 Amazon: iRobot買収失敗と学び
  • 63.3 Alphabet (Google): Intrinsicを通じたソフトウェア買収
  • 63.4 Microsoft・Amazon・Meta: Figure AI・ロボット脳への出資
  • 63.5 AppleとMeta: 家庭用ロボット・XRとのシナジー
  • 63.6 MAMAAのロボティクスM&Aパターン
  • 63.7 規制環境と今後のシナリオ

64 中国勢ヒューマノイドの低価格戦略とフィジカルAIへのインパクト

  • 64.1 中国ヒューマノイド市場の概観
  • 64.2 Unitree: Go2とG1による「大衆化」戦略
  • 64.3 Fourier Intelligence: リハビリ発の汎用ヒューマノイドGR-1
  • 64.4 UBTECH: WalkerシリーズとWalker S2の量産
  • 64.5 低価格戦略のメカニズム
  • 64.6 フィジカルAIスタックとの関係
  • 64.7 競争上の強みと制約
  • 64.8 今後のシナリオとグローバル市場への影響

65 日本勢 (Kawasaki, Fanuc, Yaskawa) のAI対応状況

  • 65.1 概観: フィジカルAIへのキャッチアップ構図
  • 65.2 川崎重工: NVIDIA連携とデジタルツイン活用

① 事業概要とAI連携の方向性

② デジタルツインと物理AIの実装

  • 65.3 ファナック: FIELD systemとAIサーボ・AIピッキング

① FIELD systemによる「つなげる・見える・考える・動かす」

② AIサーボ/AIピッキングなどの具体機能

  • 65.4 安川電機: i^3-MechatronicsとYRM-Xによる自律セル

① i^3-MechatronicsコンセプトとYRM-Xコントローラ

② NVIDIA Isaacとの統合とフィジカルAI

  • 65.5 3社のAI対応の比較
  • 65.6 投資・資金調達と今後のシナリオ

【 地域別エコシステム〜地政学とイノベーション〜 】

66 EU AI Act のフィジカルAIへの影響

  • 66.1 概要: リスクベースAI規制と物理システム
  • 66.2 高リスク判定とフィジカルAI

① Article 6とAnnex IIIの位置づけ

  • 66.3 義務: リスク管理・データガバナンス・適合性評価

① 高リスクAIに課される共通義務

② 適合性評価とCEマーキング

  • 66.4 地域エコシステム・国際協力への影響

① 欧州内エコシステムへの作用

② 国際協力と域外効果

  • 66.5 今後のシナリオ: フィジカルAIとAI Actの関係

67 インド: ソフトウェア人材と新たな市場可能性

  • 67.1 概観: AI・ロボティクス戦略と巨大ソフトウェア人材
  • 67.2 地域別エコシステムとフィジカルAIの萌芽

① バンガロール・ハイデラバード・プネなどの技術クラスター

  • 67.3 優先法制・政策支援と市場形成

① National Strategy on RoboticsとIndiaAIミッション

② 産業ロボット市場の成長余地

  • 67.4 ソフトウェア人材とフィジカルAIの接点

① AI・ロボティクス人材の現状とギャップ

② 新たな市場機会: RaaS・制御ソフト・シミュレーション

  • 67.5 ガバナンス・規制・標準化と国際協力
  • 67.6 今後のシナリオ: ソフトウェア優位を活かしたフィジカルAI戦略

68 欧州 (ドイツ/デンマーク): 産業用ロボットの伝統とAI規制

  • 68.1 概要: 産業ロボット強国と「規制先行」地域としての欧州
  • 68.2 ドイツ: 産業用ロボットの伝統とフィジカルAIへの拡張

① ロボット産業クラスターと主要企業

② AI統合と国家戦略

  • 68.3 デンマーク: オーデンセの協働ロボット・モバイルロボットクラスター

① Odenseクラスターと企業群

② グローバルパートナーシップとフィジカルAI

  • 68.4 欧州AI Actと機械規則: ロボット+AIへの影響

① AI Actのリスクベース枠組み

② 新EU機械規則との二重適用

  • 68.5 ガバナンス・標準化・国際協力
  • 68.6 今後のシナリオ: 伝統産業ロボットとフィジカルAIの融合

69 各国の補助金・税制優遇政策の比較

  • 69.1 概観: フィジカルAIを巡る「補助金競争」
  • 69.2 米国: CHIPS法・IRA・AI向け税額控除構想

① 半導体・AIインフラへの大型補助

② AI・ロボティクス向け税制優遇の議論

  • 69.3 欧州: Horizon Europe・IPCEI・GenAI4EU

① 研究補助と共同プロジェクト

② IPCEIと税制・国家補助

  • 69.4 日本・アジア: 半導体復活・ロボット・人材リスキリング

① 日本: 半導体・ロボット・人材投資

② 中国・韓国などのロボット補助

  • 69.5 比較表: 主な補助・税制スキームの特徴
  • 69.6 今後のシナリオ: 補助金競争とフィジカルAIガバナンス

70 韓国: サービス産業へのロボット導入速度

  • 70.1 概観: 「世界一のロボット密度」からサービス産業へ
  • 70.2 地域別エコシステムと主要ユースケース

① ソウル首都圏とリゾート・スマートシティ

② 医療・ホテル・物流でのフィジカルAI

  • 70.3 政策枠組み・法制度・ガバナンス

① 知能型ロボット基本計画とロボット振興法

② ロボット規制イノベーションとAI基本法

  • 70.4 政策支援・実証プロジェクトと導入スピード
  • 70.5 国際協力・標準化と今後のシナリオ

71 国境を越えた人材獲得競争

  • 71.1 概観: フィジカルAIとグローバル人材市場
  • 71.2 地域別エコシステムと人材フロー

① 米欧・カナダ・英国

② 中国・インド・グローバルサウス

  • 71.3 移民政策・優先法制としての人材獲得

① ビザ・在留資格の「武器化」

② 規制・データ政策と人材

  • 71.4 政策支援・国際協力と標準化
  • 71.5 今後のシナリオ: フィジカルAI人材競争の行方

72 重要鉱物・レアアースの供給リスク

  • 72.1 概観: フィジカルAIを支える鉱物とボトルネック
  • 72.2 地域別エコシステムと中国依存

① 中国の圧倒的な精製・加工シェア

② 他地域の資源ポテンシャルと制約

  • 72.3 政策支援・規制・国際協力

① 米国・日本・EUの戦略

② 中国の輸出規制と産業高度化

  • 72.4 フィジカルAI・ロボット産業への含意

① ロボット・AIサーバーへの具体的影響

② 企業レベルのリスクと対応

  • 72.5 今後のシナリオ: 供給リスクとフィジカルAIの持続可能性

73 台湾: AIサーバーとロボット製造のハブ化

  • 73.1 概観: 半導体・AIサーバー・ロボットの三位一体エコシステム
  • 73.2 AIサーバー製造ハブとしての台湾

① Foxconn・Quanta・Wistron・Wiwynnの役割

② AIチップ・HPCクラスタとの連携

  • 73.3 ロボット製造と産業クラスター

① 工研院・科学園区を核としたロボットR&D

② 国家ロボット産業計画とTainanロボットハブ

  • 73.4 政策支援・規制・国際協力
  • 73.5 今後のシナリオ: フィジカルAIハブとしての台湾

74 大学・研究機関発のディープテック支援体制

  • 74.1 概観: フィジカルAIとディープテック・エコシステム
  • 74.2 北米: NSF Engines・AI研究所・イノベーションハブ

① NSF Enginesと大学主導リージョナル・クラスター

② 大学周辺のディープテック拠点

  • 74.3 欧州: EIC・Pathfinder/Transitionと大学発スピンアウト

① EICによるディープテック・コンティニウム

② スピンアウト・エコシステムと支援モデル

  • 74.4 日本・アジア: NEDO/JST・ディープテック基金・ムーンショット

① 日本: NEDO・JST・ディープテック・スタートアップ支援

② アジア他国の動き

  • 74.5 支援アーキテクチャと今後のシナリオ

75 中国 (深圳/上海): ハードウェアサプライチェーンの強み

  • 75.1 概要: ヒューマノイド・フィジカルAIの「工場」としての中国
  • 75.2 深圳エコシステム: 電子・メカ・AIの垂直統合

① コンポーネント密集とコスト優位

② AI・ソフトウェアとの結合

  • 75.3 上海エコシステム: 産業ロボット+エンボディドAI戦略

① ロボット産業クラスターと政策

② 国際展示会とサプライチェーンハブ

  • 75.4 優先法制・政策支援・規制

① 国家レベルの計画とガイドライン

② 規制とリスク管理

  • 75.5 国際協力・標準化・ガバナンス
  • 75.6 今後のシナリオ: サプライチェーン優位の行方

76 中国政府の「人形ロボット革新発展指導意見」

  • 76.1 文書の位置づけと基本方針
  • 76.2 主要目標: 2025年と2027年

① 2025年までの短期目標

② 2027年前後の中期目標

  • 76.3 技術・産業エコシステムへの施策

① 技術イノベーション体系

② 産業チェーン・クラスター形成

  • 76.4 応用分野・地域エコシステムとの接続

① 重点応用シナリオ

② 地方政府の役割

  • 76.5 ガバナンス・倫理・標準化

① ガバナンス指針と倫理フレーム

② 標準化と国際協力

  • 76.6 今後のシナリオとフィジカルAIへの波及

77 日本: 少子高齢化課題とサービスロボット需要

  • 77.1 少子高齢化とケア現場の構造問題
  • 77.2 地域別エコシステムと主要プレイヤー
  • 77.3 政策枠組み・優先法制・政策支援

① 介護ロボット重点分野と補助制度

② 研究開発プログラムとスタートアップ支援

  • 77.4 サービスロボット需要の具体領域と市場動向

① 高齢者ケア・医療

② 介護現場から見た評価

  • 77.5 規制・標準化・国際協力

① サービスロボット安全規格と日本の主導

② 倫理・社会受容と国際比較

  • 77.6 今後のシナリオ: フィジカルAIと日本のサービスロボット

78 日本の「ロボット新戦略」とムーンショット目標

  • 78.1 ロボット新戦略の位置づけとアップデート動向
  • 78.2 地域エコシステムと官民連携
  • 78.3 ムーンショット目標とフィジカルAI

① ムーンショット目標1・3とサイバネティックアバター

② ムーンショット目標3: 共生ロボット

  • 78.4 優先法制・ガバナンス・標準化

① Society 5.0とガバナンス設計

② 標準化戦略と国際協力

  • 78.5 今後のシナリオ: フィジカルAI時代の日本ロボット戦略

79 米中デカップリングによる技術ブロック化

  • 79.1 概観: 半導体・AI・ロボティクスをめぐる「技術ブロック」の形成
  • 79.2 米国・同盟側ブロック: 輸出規制とサプライチェーン再編

① 半導体・AIチップ輸出規制の強化

② 投資規制・同盟ネットワーク・標準化

  • 79.3 中国側ブロック: 自立自強戦略と「AI+」「双循環」

① 技術安全戦略と自前エコシステム構築

② 輸出規制への対応と「別系統」の構築

  • 79.4 フィジカルAI・ロボット産業への影響

① サプライチェーンと地域エコシステム

② 企業戦略・ガバナンスへの影響

  • 79.5 今後のシナリオ: 技術ブロック化とフィジカルAIの行方

80 北米 (シリコンバレー/ボストン): 投資額82%支配の背景

  • 80.1 投資集中の現状と数字の意味
  • 80.2 地域別エコシステム: シリコンバレーとボストン

① シリコンバレー: AI資本とフィジカルAIの集積

② ボストン: ロボティクスとディープテックの伝統

  • 80.3 優先法制・政策支援と規制環境

① 国家レベルのAI・ロボティクス戦略

② インセンティブと政府需要

  • 80.4 国際協力・標準化・ガバナンス

① グローバル標準と北米主導

② 連携と競争の二重構造

  • 80.5 なぜ投資額の82%が北米に集中するのか

① 資本・人材・プラットフォームの集積

② 政策・規制の「選好」

  • 80.6 今後のシナリオ: 北米支配の持続と変容

【 倫理・社会・法的課題〜人間とロボットの共生〜 】

81 フィジカルAIと「不気味の谷」現象の心理的影響

  • 81.1 不気味の谷とは何か

① 心理学的解釈

② 実験的検証

  • 81.2 フィジカルAI文脈での心理的影響

① 不安・恐怖・回避行動

② 信頼・共感の低下

③ 長期利用への影響

  • 81.3 課題・リスク要素・社会実装上の障壁

① 特定集団への心理的負荷

② 人間同士の関係と職場環境への影響

③ 誤解・過大期待と失望

  • 81.4 対策動向:デザイン・インタラクション・政策

① デザイン戦略:谷を避けるか、橋をかけるか

② 動き・振る舞いの調整

③ 対話品質とLLMの活用

④ デヒューマナイズ手法による谷の緩和

⑤ 相互作用・馴化を活かした導入

  • 81.5 フィジカルAI設計・運用上の留意点

① ユーザ調査とプロトタイピング

② 文脈に応じた人間らしさのチューニング

③ 心理的リスクの管理と説明責任

④ 文化差・個人差への配慮

  • 81.6 今後の研究課題と展望

82 フィジカルAIにおけるアクセシビリティとインクルーシブデザイン

  • 82.1 アクセシビリティとインクルーシブデザインの位置づけ

① フィジカルAIがもたらす機会

② それでも残るギャップ

  • 82.2 主な課題・リスク要素

① デザインの前提としての「健常性」とバイアス

② 当事者不在の設計プロセス

③ コストとアクセスの不平等

④ 安全・プライバシーと権利保護

  • 82.3 インクルーシブデザインの原則とツール

① 共同設計(Co-design)と参加型プロセス

② アクセシビリティ中心のベンチマークとチャレンジ

③ デザイン推奨事項と実装指針

  • 82.4 フィジカルAI設計・運用上の留意点

① マルチモーダル・冗長なインタフェース

② 身体・文化・アイデンティティの多様性への配慮

③ 権利ベースの評価枠組み

④ 社会実装と支援体制

  • 82.5 今後の方向性とオープンイシュー

83 アルゴリズムのバイアスと物理的差別動作

  • 83.1 概観: データ上の不公平が物理世界の差別行動として現れるリスク
  • 83.2 課題: バイアスが物理行動に転写されるメカニズム

① データ・モデル・設計の三層からのバイアス流入

② 人間側のバイアスと責任転嫁

  • 83.3 リスク要素: 物理的差別動作が生む具体的危険

① サービスアクセス・安全性・尊厳への影響

② 法的・社会的ガバナンス上のリスク

  • 83.4 対策動向: 技術・デザイン・ガバナンスの多層的アプローチ

① 技術的対策: データ・モデル・評価

② デザイン・運用面の対策

③ 規範・ガバナンスの枠組み

  • 83.5 留意点: フィジカルAI実装時の実務的チェックポイント

84 フィジカルAIのテロ・犯罪悪用リスク

  • 84.1 悪用されうるフィジカルAIの代表的シナリオ

① 自律ドローン・ロボットを用いた攻撃

② 侵入・窃盗・監視などの高度犯罪

③ AI支援によるCBRNテロ・サイバー攻撃

④ 自律エージェントによるオンライン支援・扇動

  • 84.2 リスク要素と構造的課題

① 入手容易性と低コスト化

② 技術的敷居の低下と「スケーリングされた悪意」

③ 検知・ attribution の困難さ

④ 国際的規制ギャップとフォーラムショッピング

  • 84.3 導入・対策における障壁

① イノベーションと安全保障のトレードオフ

② 技術的検知能力の限界

③ 国際協調と情報共有の不足

  • 84.4 対策動向:政策・技術・ガバナンス

① 国際機関・治安機関による枠組み

② AIモデルへの安全装置と利用監視

③ デュアルユース研究のリスク評価とガイドライン

④ ロボティクス・ドローンの規制と登録制度

⑤ 情報リテラシーと社会的レジリエンス

  • 84.5 フィジカルAI開発・運用側の留意点

① 利用規約・契約による用途制限

② ログ・テレメトリによる異常検知

③ セキュア設計と改造困難性

④ デュアルユース評価プロセスの社内組み込み

  • 84.6 今後の方向性とオープンイシュー

85 ハッキングされたフィジカルAIによる物理的損害の脅威

  • 85.1 フィジカルAIとサイバー・フィジカル脅威の構造

① 典型的な攻撃面

② フィジカルAI固有のリスク

  • 85.2 想定される物理的損害シナリオ

① 産業ロボット・OTシステムへの攻撃

② サービスロボット・AMRの悪用

③ 家庭用・ヒューマノイドロボットのリスク

④ 自動運転・モビリティシステムへの攻撃

  • 85.3 技術的・組織的なリスク要因

① セキュリティ後付け文化と旧来設計

② 深層学習モデルの脆弱性

③ IT/OT/AIのサイロ化と責任分散

  • 85.4 対策動向:セキュアロボティクスとEmbodied AIセキュリティ

① 設計段階からのセキュリティ・バイ・デザイン

② ネットワーク分離とゼロトラスト

③ 監視・検知とインシデント対応

④ セキュア更新とSBOM

⑤ Embodied AI向けの防御研究

  • 85.5 フィジカルAI導入側の実務的留意点

① リスクアセスメントと資産棚卸し

② アクセス管理と運用ルール

③ 物理安全機構との連携

④ テスト・訓練とレッドチーミング

  • 85.6 今後の方向性とオープンイシュー

86 フィジカルAIロボットの常時センシングとプライバシー侵害

  • 86.1 フィジカルAIロボットと常時センシングの特徴

① 移動能力と全域アクセス

② 常時オンのカメラ・マイク

  • 86.2 主要なプライバシー課題

① 情報プライバシー:個人データと機微情報

② 心理的・身体的プライバシー

③ 社会的プライバシーと周辺人物の権利

④ 脆弱な人々への影響

  • 86.3 リスク要素の分析

① センサデータの漏えい・不正アクセス

② 意図しない推論と二次利用

③ モーションプランニングを用いた「積極的な盗み見」

④ プライバシー認識能力の不足

⑤ 透明性不足と利用者の誤解

  • 86.4 制度的・社会的障壁

① 法制度の技術追随性の不足

② 第三者・周辺者への権利行使の困難

③ メーカー間の設計方針のばらつき

  • 86.5 対策動向:技術・制度・デザイン

① プライバシー・バイ・デザインとミニマルセンシング

② ローカル処理とエッジAI

③ データ匿名化・オンザフライマスキング

④ アクセス制御・セキュアアップデート

⑤ ユーザインタフェースと通知・制御手段

⑥ 規制・標準化の動向

  • 86.6 フィジカルAIロボット導入における実務的留意点

① データフローの把握とDPIA

② 同意と正当化の設計

③ ロール・責任の明確化

④ トレーニングデータと再利用ポリシー

⑤ 監査・評価と継続的改善

  • 86.7 今後の方向性とオープンイシュー

87 ロボットによる雇用代替とベーシックインカム論

  • 87.1 概観: 「雇用代替リスクの現実」と「UBIが担える役割・限界」をどう見るか
  • 87.2 ロボットによる雇用代替の実態とリスク要素

① 実証研究が示す雇用・賃金への影響

② AI・ロボット時代の雇用リスクの特徴

  • 87.3 ベーシックインカム論の争点と政策動向

① UBIの潜在的メリット

② UBIを巡る課題・批判・政治的障壁

  • 87.4 ロボット雇用代替とUBIをめぐる主なリスク・障壁

① 分配と社会的受容のリスク

② マクロ経済・財政・インセンティブ面のリスク

  • 87.5 対策動向と政策・企業レベルでの留意点

① 公共政策: 組み合わせ型アプローチ

② 企業・産業レベルでの対応

③ フィジカルAI時代の留意点

88 フィジカルAI時代におけるロボットの権利と法的地位

  • 88.1 ロボット法的地位の基本概念

① 自然人・法人・電子人

② 法的アクターと限定的義務付与

  • 88.2 電子人構想の背景と現状

① EUにおける電子人議論

② 学術界・専門家からの批判

  • 88.3 フィジカルAIと自律性の新局面

① 自律物理エージェントの特徴

② 実世界タスクと法領域の拡張

  • 88.4 主要な課題

① 責任帰属と損害賠償

② 人権・人格権との競合

③ 意思決定の透明性と説明可能性

④ 倫理的エージェンシーと道徳的責任

⑤ 経済インセンティブと規制回避

  • 88.5 リスク要素の分析

① 責任の希薄化とモラルハザード

② 人間の権利保護の弱体化

③ 軍事・治安領域での逸脱リスク

④ 社会的認知と擬人化

  • 88.6 導入障壁と制度的ボトルネック

① 法体系との整合性

② 国際的な不整合とフォーラムショッピング

③ 技術評価と認証の困難性

  • 88.7 対策動向:電子人以外のアプローチ

① 義務ベースの「法に従うAI」モデル

② 強化された製造物責任とリスクベース規制

③ 登録・ライセンスと監督インフラ

④ 保険・補償スキーム

  • 88.8 ロボットの権利論の位置づけ

① ロボット権利支持論

② ロボット権利懐疑論

③ 中間的立場:保護規範としての権利言説

  • 88.9 フィジカルAI設計・運用上の留意点

① ガバナンス構造と責任の明確化

② ログ・監査・説明可能性

③ 安全設計とフェイルセーフ

④ 倫理・人権インパクト評価

⑤ 国際標準・ベストプラクティスとの整合

  • 88.10 今後の方向性とオープンイシュー

89 フィジカルAI時代のロボット工学三原則の現代的解釈

  • 89.1 アシモフのロボット工学三原則とその限界

① 法・倫理フレームとのギャップ

② 技術的実装の困難

  • 89.2 現代的解釈:法と安全工学へのマッピング

① 第一原則:人間安全と人権尊重

② 第二原則:人間の指示と法・倫理の整合

③ 第三原則:自己保存と社会的責任

  • 89.3 フィジカルAIに特有のリスクと三原則の適用限界

① 物理モデルと危険認知のギャップ

② ジェイルブレイクと指示の悪用

③ 致死性自律兵器との関係

  • 89.4 現代版「フィジカルAI三原則」への再構成の方向性

① 安全第一・危害最小化の原則

② 合法性・説明責任・拒否義務の原則

③ 回復性・ログ・責任追跡性の原則

④ 社会・環境への広い配慮(第四原則の提案)

  • 89.5 フィジカルAI開発・運用の実務的留意点

① 要求仕様としての「原則」への落とし込み

② ヒューマン・イン・ザ・ループと権限設計

③ セキュリティと原則走り抜け攻撃への備え

④ 社会的期待とコミュニケーション

  • 89.6 今後の研究課題と展望

90 フィジカルAIとロボット税導入議論

  • 90.1 ロボット税の基本コンセプト

① 想定される目的

② 課税対象の定義の難しさ

  • 90.2 賛成論:自動化利益の再分配と中立的税制

① 雇用喪失と所得格差への対応

② 税制の中立性と効率性

③ 適度な税率の提案

  • 90.3 反対論:イノベーション抑制と実務上の問題

① 生産性と競争力への悪影響

② 技術的定義と執行コスト

③ 国際課税と投資移転

  • 90.4 代替案:広義の税制・社会保障改革としてのアプローチ

① 資本所得税・法人税の見直し

② 教育・再訓練のための目的税

③ 社会保険・所得支援の再設計

  • 90.5 フィジカルAI文脈での固有論点

① ハイブリッド労働と計測の難しさ

② 中小企業・新興国への影響

③ イノベーション誘導と社会的期待

  • 90.6 実務的留意点と今後の方向性

① 政策設計・議論における留意点

② ステークホルダーとの対話

③ モニタリングと段階的対応

  • 90.7 まとめ的視点

91 フィジカルAI・自律兵器の規制と課題

  • 91.1 LAWSとフィジカルAIの位置づけ

① 既存システムと完全自律兵器

② 物理AIとしての特性

  • 91.2 主なリスク要素

① 人間性の喪失と「デジタル非人間化」

② 国際人道法との適合性

③ 予測不能性とエスカレーション

④ 拡散性と非国家主体による利用

⑤ 責任の希薄化と戦争コストの低減

  • 91.3 規制をめぐる国際的な議論状況

① CCW政府専門家会合(GGE)

② 国連総会と新条約の呼びかけ

③ NGO・市民社会のキャンペーン

  • 91.4 規制論の主要な争点

① 「有意味な人間の統制」とは何か

② 自律性のレベルと対象範囲

③ 既存国際法で十分か、新条約が必要か

  • 91.5 対策動向:規範・技術・ガバナンス

① 国際条約に向けた要素

② 軍内部の兵器レビューと倫理ガバナンス

③ 技術的セーフガードと物理的AI安全

④ 企業・研究機関の行動規範

  • 91.6 フィジカルAI開発・運用における留意点

① デュアルユース評価と用途制限

② 国際規範との整合とコンプライアンス

③ 研究開示と透明性のバランス

  • 91.7 今後の方向性とオープンイシュー

92 公共空間における移動権とロボット占有

  • 92.1 公共空間と移動権の基本枠組み

① 歩道配送ロボットと法的地位

② 日本・韓国などの動向

  • 92.2 課題・リスク要素

① 安全とアクセシビリティ

② 公共空間の商業化と占有

③ 社会的不平等と環境の偏り

④ 感覚的快適性と「雰囲気」への影響

  • 92.3 制度的・ガバナンス上の障壁

① 権限分散と規制の断片化

② ロボット分類と法的扱い

③ 参加型ガバナンスの不足

  • 92.4 対策動向:ロボットと人間の共存ルール

① 許可制・数量制限・速度制限

② 歩行者優先とアクセス権の明文化

③ 都市デザインとインフラ改修

④ 先取り型・協働的政策設計

  • 92.5 フィジカルAI導入側の実務的留意点

① サイト選定と時間帯管理

② 行動規範とインタフェース

③ データ収集とプライバシー配慮

④ 公平性・包摂性の観点

  • 92.6 今後の方向性とオープンイシュー

93 フィジカルAI自律システム事故における責任の所在

  • 93.1 自律システム事故責任の基本構造

① 刑事責任の枠組み

② 民事責任(不法行為・契約・製造物)

  • 93.2 フィジカルAI・自律物理エージェントの特徴

① 高度自律性と予測不能性

② オンライン学習と振る舞い変容

  • 93.3 主要な課題

① 行為主体の特定の困難

② 過失認定と予見可能性

③ 因果関係の証明負担

④ 刑事責任と法人・経営層

  • 93.4 リスク要素の分析

① ブラックボックス化と説明不能リスク

② データの偏りとシステムバイアス

③ 人間と自律システムの役割分担の曖昧さ

④ ガバナンス不備と組織的過失

  • 93.5 導入障壁とボトルネック

① 法制度の断片性と不均衡

② 国際的調和の不足

③ 証拠アクセスとプライバシー

  • 93.6 対策動向:各国・国際レベルのアプローチ

① EUにおけるAI責任指令と関連制度

② 自動運転車を中心とした各国の交通事故責任

③ 厳格責任モデルと保険・基金

④ 刑事責任の再構成に向けた議論

  • 93.7 フィジカルAI開発・運用における留意点

① 責任マッピングと契約設計

② ログ・データ保持と監査可能性

③ 安全設計とリスクアセスメント

④ ヒューマンファクターとインタフェース設計

⑤ 組織的ガバナンスと倫理・コンプライアンス

  • 93.8 今後の論点とオープンイシュー

94 人間とロボットの感情的な絆と依存

  • 94.1 感情的な絆と依存のメカニズム

① 擬人化と社会的錯覚

② 情緒的サポートと孤独感の軽減

③ 感情的依存の形成

  • 94.2 利点とポジティブな可能性

① 高齢者・要支援者の生活の質向上

② メンタルヘルス支援と動機づけ

  • 94.3 リスク要素と懸念点

① 情緒的欺瞞と「偽の関係」

② 社会的孤立と人間関係の縮退

③ 操作と搾取のリスク

④ 喪失とサービス終了による心理的ダメージ

⑤ 脆弱集団への偏った影響

  • 94.4 導入・普及における障壁

① 倫理的評価フレームの不足

② 規制・法制度の遅れ

③ 社会的認知のギャップ

  • 94.5 対策動向:デザイン・政策・ケアのアプローチ

① 感情リスクを考慮したデザイン指針

② 依存を抑制するインタラクション制御

③ 透明性・説明責任の強化

④ 福祉・医療文脈での倫理ガバナンス

⑤ 心理教育とリテラシー向上

  • 94.6 フィジカルAI設計・運用上の留意点

① ターゲットユーザと脆弱性評価

② インタラクションログと感情状態のモニタリング

③ サービス終了・故障時の「グラデーション」

④ ビジネスモデルと倫理インセンティブ

  • 94.7 今後の方向性とオープンイシュー

95 フィジカルAIにおける人間中心設計の徹底

  • 95.1 人間中心設計の基本概念とフィジカルAIへの拡張

① ISO 9241-210/810が示す原則

② フィジカルAI固有の人間中心性

  • 95.2 課題・リスク要素・実装上の障壁

① 技術駆動とプロトタイプ偏重

② ユーザ参加の不足と代表性の偏り

③ 説明可能性とヒューマン・イン・ザ・ループの難しさ

④ 規格・法制度と現場ニーズのギャップ

  • 95.3 対策動向:人間中心なフィジカルAIのための枠組み

① ベンチマークとシミュレーションの人間中心化

② ISOベースの人間中心ロボット設計プロセス

③ 人間中心AIとEU AI Act

④ 感情・関係性を含む人間中心デザイン

  • 95.4 実務的な設計・運用上の留意点

① 利害関係者の特定と継続的関与

② 文脈に基づくシナリオ設計と反復評価

③ ヒューマン・イン・ザ・ループ制御と可視化

④ 組織プロセスと標準化

  • 95.5 今後の展望とオープンイシュー

【 基盤モデル・アルゴリズム〜脳の進化と身体性の獲得〜 】

96 Chain-of-Thoughtのロボット推論への適用

  • 96.1 CoTとロボット推論の基本的特性
  • 96.2 Embodied Chain-of-Thought (ECoT) のアーキテクチャ
  • 96.3 Visual / Manual Chain-of-Thoughtの発展

① CoT-VLAとVisual CoT

② ManualVLAとManualCoT

  • 96.4 CoT適用のメリットと実務上の活用形態
  • 96.5 エコシステム・システム統合と最適化
  • 96.6 産業応用・ロードマップと課題

97 GPT-4oのロボット制御への転用とレイテンシ

  • 97.1 GPT-4oの基本的特性
  • 97.2 ロボット制御への転用パターン

① 高レベルプランナ/タスク記述器としての利用

② 視覚理解とマニピュレーション補助

③ テレオペレーション・アシストと意図推定

  • 97.3 レイテンシ特性と制御への影響

① APIレイテンシと実測値

② ロボット応用でのレイテンシ事例

  • 97.4 アーキテクチャ設計と最適化のポイント

① 階層型制御と頻度分離

② プロンプト設計とトークン削減

③ ローカルキャッシュとオンデバイス化

  • 97.5 研究動向とエコシステム
  • 97.6 産業応用・ロードマップと課題

98 GR00T N1.5のマルチモーダル統合性能

  • 98.1 GR00T N1.5の概要と位置づけ
  • 98.2 アーキテクチャとモダリティ統合機構
  • 98.3 データピラミッドと合成データ統合
  • 98.4 クロスエンボディメントと表現の汎化
  • 98.5 言語追従性とインストラクション理解
  • 98.6 実世界ベンチマークとデータ効率
  • 98.7 LeRobotとの統合と導入形態
  • 98.8 産業応用とシステム統合の方向性
  • 98.9 マルチモーダル統合の技術的課題
  • 98.10 研究領域としての展望とロードマップ
  • 98.11 主な参考文献:

99 Helixの長期的タスク計画能力

  • 99.1 Helixの基本構造と目的
  • 99.2 System 1 / System 2による時間スケール分離
  • 99.3 長期タスク計画のメカニズム
  • 99.4 長期タスクでの性能とベンチマーク
  • 99.5 データ効率と学習設計
  • 99.6 導入形態とプラットフォーム統合
  • 99.7 最適化戦略とシステム設計上のポイント
  • 99.8 産業応用とロードマップ
  • 99.9 課題と今後の研究方向

100 JEPAの基本構造とフィジカルAIへの意義

  • 100.1 JEPAの原理と特徴
  • 100.2 V-JEPA / V-JEPA 2:ビデオ世界モデルとしての応用

① V-JEPAからV-JEPA 2への進化

② ロボット計画・制御への具体的応用

  • 100.3 VL-JEPA:ビジョン言語への拡張とロボティクス基盤としての潜在能力
  • 100.4 理論・最適化の進展:LeJEPAとエネルギーベース視点
  • 100.5 プラットフォーム化と産業応用のロードマップ
  • 100.6 課題と今後の研究方向

101 LLMからVLAへの転移学習効率

  • 101.1 LLMからVLAへの転移の基本像
  • 101.2 RT-2に見るWeb知識から行動への転移効率
  • 101.3 PaLM-EとOpen X-Embodimentに見るクロスエンボディメント転移
  • 101.4 転移効率を高めるアーキテクチャ: VLA-AdapterとVITA-VLA
  • 101.5 転移効率を左右する要因と最適化戦略
  • 101.6 エコシステム・プラットフォーム化と実務的ロードマップ

102 PaLM-Eの具体化(Embodiment)精度

  • 102.1 PaLM-Eの基本的特性
  • 102.2 具体化精度の指標とロボットタスク結果
  • 102.3 マルチエンボディメント対応と汎化
  • 102.4 具現化表現とプランニングの仕組み
  • 102.5 RT-2との関係と具体化精度の継承
  • 102.6 エコシステムと導入形態
  • 102.7 最適化・発展方向と課題
  • 102.8 産業応用・商用化の展望

103 RT-1 / RT-2とのベンチマーク比較

  • 103.1 RT-1 / RT-2の基本的特性
  • 103.2 ベンチマーク上の性能と汎化特性
  • 103.3 代表的VLAとの比較視点
  • 103.4 モデル・ツール構成とプラットフォーム化
  • 103.5 ベンチマーク比較が示す設計トレードオフ
  • 103.6 産業応用・実装ロードマップの観点

104 SmolVLAの軽量化技術とエッジ実装

  • 104.1 SmolVLAの基本特性
  • 104.2 アーキテクチャ構成とモジュール分割
  • 104.3 軽量化技術のコア要素
  • 104.4 非同期推論スタックとアクションチャンク
  • 104.5 エッジ実装とハードウェア要件
  • 104.6 コミュニティ駆動のデータと学習設計
  • 104.7 他の軽量VLAとの比較
  • 104.8 システム統合とエコシステム
  • 104.9 最適化戦略とエッジ展開の設計指針
  • 104.10 産業応用とロードマップ
  • 104.11 課題と今後の研究方向
  • 104.12 主な参考文献:

105 フィジカルAIにおけるThinkAct思考・行動ループの効率性

  • 105.1 ThinkActとフィジカルAIの位置づけ
  • 105.2 ThinkActアーキテクチャの基本構造
  • 105.3 思考・行動ループの効率性の定義
  • 105.4 強化学習による思考過程の最適化
  • 105.5 視覚潜在プランニングとアクション条件付け
  • 105.6 ベンチマークにおける性能とループ効率
  • 105.7 他のエージェントループとの関係
  • 105.8 開発の進捗と研究トレンド
  • 105.9 導入形態とツール構成
  • 105.10 プラットフォーム化とエコシステム
  • 105.11 最適化戦略と設計パラメータ
  • 105.12 産業応用とロードマップ
  • 105.13 課題と今後の研究方向
  • 105.14 主な参考文献:

106 Transformer vs SSM(Mamba等)の制御性能比較

  • 106.1 基本的特性と制御文脈での位置づけ
  • 106.2 実験結果に見る制御性能差

① Mambaモーションエンコーダ vs Transformer

② Mambaを用いたRLナビゲーション vs 既存手法

③ Mamba Policy vs 3D Diffusion Policy(DP3)

  • 106.3 空間・世界モデルレベルでのSSM活用

① SpatialVLA-MambaとRoboMamba

② 連続ロボットのSSMベースモデル予測制御

  • 106.4 計算効率・スケーリングの比較
  • 106.5 制御性能比較から見える使い分け指針
  • 106.6 産業応用・ロードマップと課題

107 Vision-Language-Actionモデルの汎化性能評価

  • 107.1 汎化性能評価の基本的な考え方
  • 107.2 主要ベンチマークと評価指標

① Open X-Embodiment / RT-X系

② LIBERO / LIBERO-Object / LIBERO-Plus

③ MultiNet / VLABench / VLA Bench

  • 107.3 汎化性能評価で用いられる共通メトリクス
  • 107.4 代表的VLAの汎化性能と課題
  • 107.5 汎化性能を高める設計・訓練上のポイント
  • 107.6 産業応用・商用化と評価の今後

108 フィジカルAIにおけるVLA-Adapterアーキテクチャ最適化

  • 108.1 フィジカルAIとVLAモデルの位置づけ
  • 108.2 VLA-Adapterの基本的な設計思想
  • 108.3 アーキテクチャ構成とBridge Attention
  • 108.4 特徴選択と中間層活用の最適化
  • 108.5 ポリシーネットワークの軽量化戦略
  • 108.6 学習手法とデータ利用
  • 108.7 ベンチマーク性能と実世界タスク
  • 108.8 物理エージェントへの応用コンテキスト
  • 108.9 エコシステム・プラットフォーム動向
  • 108.10 実装形態と導入シナリオ
  • 108.11 他方式との比較と選定指針
  • 108.12 アーキテクチャ最適化の実務的観点
  • 108.13 産業応用ロードマップとビジネスインパクト
  • 108.14 課題と今後の研究方向
  • 108.15 参考文献・参考文献:

109 World Model(世界モデル)の構築と予測精度

  • 109.1 世界モデルの基本的役割と評価軸
  • 109.2 代表的アーキテクチャと構築手法

① 潜在ダイナミクス型(Dreamer系・Navigation拡張)

② ビデオ生成ベース世界モデル(V-JEPA 2・Unified World Models等)

③ オブジェクト中心・言語条件付きモデル

  • 109.3 VLA+世界モデル統合と予測精度向上

① World-Env: VLAの仮想環境としての世界モデル

② 制御可能マルチビュー世界モデル(Controllable Generative World Model)

  • 109.4 プラットフォーム化とエコシステム
  • 109.5 最適化・産業応用・残された課題

110 Zero-shot / Few-shot Learningの実環境適応

  • 110.1 基本的特性と評価軸
  • 110.2 Zero-shot適応の代表的アプローチ

① Web知識転移型VLA(RT-2系列)

② マルチエンボディメント事前学習(Open X-Embodiment / RT-X)

③ オフ・ザ・シェルフVLLMによる計画(Wonderful Team / 多モデル統合)

④ Sim2Realゼロショット(Sim2Real-VLA)

  • 110.3 Few-shot適応とメタラーニング的アプローチ
  • 110.4 実環境適応に向けた設計・システム統合のポイント

① 層構造と役割分担

② データ多様性とロバストネス向上

③ メモリトラップとアフォーダンス誘導

  • 110.5 産業応用・ロードマップと残された課題

111 π0のフローベース制御手法

  • 111.1 π0の基本構造と位置づけ
  • 111.2 Flow Matchingに基づくアクション生成
  • 111.3 Action Expertと高周波チャンク制御
  • 111.4 VLM統合とマルチモーダル表現
  • 111.5 Pre-trainingとPost-trainingレシピ
  • 111.6 実験結果とフローベース制御の優位性
  • 111.7 導入形態とツールチェーン
  • 111.8 フローベース制御の最適化ポイント
  • 111.9 産業応用・商用化ロードマップ
  • 111.10 課題と今後の研究方向

112 エンドツーエンド学習とモジュラー型学習のハイブリッド構成

  • 112.1 基本的特性と設計思想
  • 112.2 代表的なハイブリッドフレームワーク

① ARCH:階層ハイブリッド学習による長期組立

② World4RL:模倣ポリシー+拡散世界モデル

③ LDuS:LLMガイド付きスキル拡散

  • 112.3 モジュール分解とエージェント統合の設計パターン

① 知覚・世界モデル・計画・制御の分担

② モジュラーファウンデーションモデルの協調

  • 112.4 研究上のポイントと最適化
  • 112.5 産業応用・ロードマップと課題

113 マルチモーダル・トークナイゼーション技術

  • 113.1 基本概念とVLAにおける役割
  • 113.2 代表的なマルチモーダル・トークナイゼーション手法

① 視覚トークン化(画像・動画)

② 言語・行動トークン化

  • 113.3 VLAに特化したアクション・トークナイゼーション

① RT-1とTokenLearnerによる圧縮

② FASTとアクションチャンク・トークナイザ

③ OmniJARVISと行動トークンの自己教師あり学習

④ VQ-VLAとベクトル量子化ベースの行動トークン

  • 113.4 統一トークン化フレームワークと基盤モデル
  • 113.5 産業応用と今後の課題

114 ロボット向け基盤モデルのファインチューニング手法

  • 114.1 基盤モデルの位置づけとファインチューニングの目的
  • 114.2 代表的基盤モデルとファインチューニングレシピ

① RT-X / OpenVLA / Open X-Embodiment

② π0 / π0-FAST

③ GR00T N1.5

  • 114.3 ファインチューニング手法の主要カテゴリ

① フルファインチューニングと共同学習

② パラメータ効率の高い微調整(LoRA / QLoRA)

③ 機能的/メカニスティック・ファインチューニング

④ RLベースのポストトレーニング

  • 114.4 実務的なファインチューニング手順と設計指針
  • 114.5 産業応用・ロードマップと課題

115 拡散モデル(Diffusion Policy)による動作生成

  • 115.1 基本的特性とロボット学習における位置づけ
  • 115.2 コアアーキテクチャと技術要素

① アクション拡散と時間的U-Net

② Receding Horizon Controlと位置制御

③ 学習安定性とマルチモーダル性

  • 115.3 拡張手法と先端研究トピック

① 長期タスク向け拡張:Trajectory-guided / Hierarchical Diffusion

② 言語条件付き・VLM連携:DISCOとDiVLA

③ 計算効率化:Two-Steps Diffusion Policy

  • 115.4 プラットフォーム化とシステム統合
  • 115.5 産業応用・最適化・課題

116 空間認識と言語理解のグラウンディング

  • 116.1 基本的特性とロボット文脈での位置づけ
  • 116.2 手法のスペクトラム:シンボルからエンベディングまで

① シンボリック表現ベース

② 連続埋め込み・エンドツーエンド型

③ ハイブリッド・ニューラルシンボリック型

  • 116.3 空間グラウンディングの先端技術

① 2D/3D視覚グラウンディングとSpatialRGPT

② VLM-Grounder・Zero-shot 3D Grounding

③ 3D-Grounded VLMによるタスクプランニング

  • 116.4 プラットフォーム化・エコシステム動向
  • 116.5 課題と今後の研究方向

117 継続学習(Continual Learning)と忘却防止

  • 117.1 基本的特性とロボットへの要求
  • 117.2 忘却防止アルゴリズムの主要カテゴリ

① パラメータ正則化型(EWC等)

② メモリ・リプレイ型

③ アーキテクチャ拡張・スキルライブラリ型

  • 117.3 ロボット向け継続学習フレームワーク

① LOTUS:継続模倣学習によるスキルライブラリ構築

② ロボットライフロング操作エージェント

③ EVOLVE-VLA:テスト時学習による継続適応

  • 117.4 忘却防止と安全性・制御の観点
  • 117.5 プラットフォーム・ベンチマークと産業ロードマップ

118 言語指示の曖昧性解消アルゴリズム

  • 118.1 基本的特性とロボット文脈での課題設定
  • 118.2 視覚言語モデルによる曖昧性検出と解消

① AmbResVLM:タスク曖昧性の事前検出

② ASK-TO-ACT系:VLMによる質問生成と高レベル制御

  • 118.3 対話・情報理論ベースの曖昧性解消アルゴリズム

① 情報利得最大化に基づく質問戦略

② LLMを用いた能動的タスク曖昧性解消

  • 118.4 ロボットタスク計画・世界モデルとの統合

① LTLや構造化仕様へのグラウンディング

② 世界モデル・状態推定を用いた暗黙解消

  • 118.5 プラットフォーム化・産業応用と課題

119 視覚・触覚・固有受容感覚のクロスモーダル学習

  • 119.1 基本的特性とフィジカルAIにおける意義
  • 119.2 視覚・触覚クロスモーダル学習の代表例

① 接触から視覚、視覚から接触を予測する生成モデル

② 視触Transformerと拡散ポリシーへの接続

③ 視触クロスモーダル物性推定とNeuralFeels

  • 119.3 視覚・触覚・固有受容の統合と身体スキーマ

① 視触固有のクロスモーダルマップとボディスキーマ

② Proprioception-aware MLLMによる具現化計画

③ PV-RNNによる三感覚統合と発達モデル

  • 119.4 マルチモーダル表現とVLA・ポリシーへの統合
  • 119.5 産業応用・プラットフォーム化と課題

120 自己教師あり学習によるデータ効率化

  • 120.1 基本的特性とロボット文脈での意義
  • 120.2 ロボット操作における代表的SSL手法

① センサモータ事前学習(Robot Learning with Sensorimotor Pre-training)

② 把持タスクにおける視覚SSL(Improving Data Efficiency of SSL for Grasping)

③ 接触リッチ操作におけるマルチセンサSSL(MSDP)

  • 120.3 コントラスト学習と行動指向表現

① CLASS:行動シーケンス監督によるコントラスト表現

② コントラスト正則化によるVLAの物理グラウンディング

  • 120.4 世界モデル・JEPA系による大規模SSLと少量ロボットデータ
  • 120.5 データ効率化の実務的導入形態と課題

【 シミュレーション & Sim-to-Real〜仮想と現実のギャップ解消〜 】

121 3D Gaussian Splatting のロボット認識への応用

  • 121.1 基本的特性とロボット認識での位置づけ
  • 121.2 応用領域:シーン理解・SLAM・ナビゲーション

① シーン理解とセマンティックマッピング

② SLAM・地図生成と協調マッピング

  • 121.3 ロボット操作・把持・Sim2Realでの応用

① SplatSim によるフォトリアル模倣学習とゼロショット転移

② Object-Aware Gaussian とGaussianGrasper

③ Physically Embodied Gaussian とインタラクティブ認識

  • 121.4 モデル・ツール構成とエコシステム統合

① 3DGSロボティクススタックの典型構成

② デジタルツイン・シミュレータとの統合

  • 121.5 最適化・産業応用・課題とロードマップ

① 計算効率・オンライン更新の最適化

② 産業応用とロードマップ

③ 課題と今後の研究テーマ

122 Gazebo / MuJoCo / PyBullet の比較と統合

  • 122.1 基本的特性と位置づけ
  • 122.2 物理エンジンとシミュレーション精度の比較

① MuJoCo の数値特性とベンチマーク

② PyBullet の接触再現性とロバストさ

③ Gazebo の実機移行前提のモデル化

  • 122.3 導入形態・エコシステムと統合パターン

① ROS / ROS2 との統合

② モデルフォーマットと相互運用

③ 比較と選択の実務指針

  • 122.4 統合アーキテクチャと研究動向

① マルチシミュレータ・パイプライン

② 自動パラメータ同定・ドメインランダム化

  • 122.5 産業応用・商用化ロードマップと課題

123 Neural Radiance Fields (NeRF) による環境復元

  • 123.1 基本的特性とフィジカルAIでの位置づけ
  • 123.2 関連技術とロボティクス向けNeRF応用

① ロボティクス分野でのNeRF応用サーベイ

② NeRFを用いた視覚ナビゲーション・衝突回避

  • 123.3 NeRF2Realを中心としたSim2Real応用

① NeRF2Real の構成と成果

② NeRFベースSim2Realの特性

  • 123.4 導入形態・ツール構成・統合アーキテクチャ

① 典型的なパイプライン構成

② ロボットシステム・デジタルツインとの統合

  • 123.5 最適化・研究課題・ロードマップ

① 計算効率・リアルタイム性の向上

② 品質評価・ベンチマークとSim2Real

③ 課題と今後の方向性

124 NVIDIA Isaac Sim の物理エンジン精度

  • 124.1 基本的特性と物理モデリングの範囲
  • 124.2 物理エンジン精度に関わる主要要素

① 剛体・関節ダイナミクスと決定論性

② 接触・摩擦モデルとパラメータチューニング

③ アクチュエータ・関節摩擦モデル

  • 124.3 性能・精度ベンチマークとIsaac Labとの連携

① Isaac Sim ベンチマーク指標

② Isaac Lab / Orbit による精度検証

  • 124.4 精度向上のためのチューニングとベストプラクティス

① 物理ステップ・サブステップ・ソルバ設定

② 素材・摩擦・センサモデルのキャリブレーション

  • 124.5 産業応用・エコシステム統合と課題

125 Omniverse エコシステムの拡張性

  • 125.1 基本的特性とフィジカルAIでの役割
  • 125.2 拡張アーキテクチャ:Kit・Extension・Connector・Microservice

① Omniverse Kit と Extension モデル

② Connectors と外部ツール連携

③ Microservices とクラウド展開

  • 125.3 Isaac Sim とロボットエコシステムへの拡張

① Isaac Sim Extensions とロボット機能

② 産業デジタルツインとの統合事例

  • 125.4 エコシステム統合・最適化のポイント

① Nucleus・USD・OmniGraph を核とした拡張

② 開発・配布モデルと最適化

  • 125.5 産業応用・ロードマップと課題

126 Sim-to-Real ドメインギャップの定量的評価指標

  • 126.1 基本的特性と評価観点
  • 126.2 政策レベルのSim-to-Realギャップ指標

① 成功率差・報酬差・ランク整合性

② 軌道ダイバージェンスと分布距離

③ ベイズ的成功率推定

  • 126.3 知覚・データレベルのSim-to-Realギャップ指標

① 従来の画像統計メトリクスと限界

② Instance Performance Difference(IPD)

③ Domain Invariance Score(DIS)と表現空間整合

  • 126.4 タスク・設計レベルのギャップ指標と応用

① モルフォロジー設計におけるSim-to-Real差分

② Real2Sim2Realとフォトリアル環境の評価

  • 126.5 プラットフォーム化・ベンチマークと実装指針
  • 126.6 課題と今後の研究方向

127 USD (Universal Scene Description) の産業標準化

  • 127.1 基本的特性とフィジカルAIでの位置づけ
  • 127.2 関連技術とロボティクス向け拡張

① OpenUSD と Alliance for OpenUSD

② ロボット・センサスキーマと知識表現

  • 127.3 導入形態・プラットフォーム化とエコシステム

① Omniverse/デジタルツイン基盤との統合

② ロボットシミュレーションとモジュール構成

  • 127.4 研究・先端技術としてのポイントと最適化

① LLM・知識グラフ・物理シミュレーションの橋渡し

② インターチェンジとパフォーマンス最適化

  • 127.5 産業標準化の進捗・ロードマップと課題

128 VR/XR を用いた人間の動作教示インターフェース

  • 128.1 基本的特性とフィジカルAIでの意義
  • 128.2 VR ベース動作教示とテレオペレーション

① ImVR やVRテレオペシステムの特徴

② VRテレオペと他入力デバイスの比較

③ ライブ3Dシーン再構成との統合

  • 128.3 AR/XR によるProgramming by Demonstration と説明的インタラクション

① ARベースの直感的軌道教示

② XR+XAIによるタスク教示と説明

③ XRベース遠隔HRIサーベイと教育用途

  • 128.4 導入形態・ツール構成・エコシステム統合

① 典型的システム構成

② ロボット学習との連携

  • 128.5 産業応用・ロードマップと課題

129 クラウドベースの大規模並列シミュレーション

  • 129.1 基本的特性とフィジカルAIにおける位置づけ
  • 129.2 主要プラットフォームと関連技術

① GPU並列シミュレーション(Isaac Gym / Isaac Lab / ManiSkill3)

② クラウド最適化シミュレーション(NRP・AWS系)

③ 分散RLフレームワーク(Ray RLlib など)

  • 129.3 モデル・ツール構成とエコシステム統合

① 典型的アーキテクチャ層

② クラウドロボティクスとフェデレーテッド学習

  • 129.4 研究・先端技術としてのポイントと最適化

① 高スループット訓練とスケーリング

② 実験管理・ハイパーパラメータ探索

③ Sim2Real・デジタルツインとの接続

  • 129.5 産業応用・ロードマップと課題

130 デジタルツイン環境のリアルタイム同期技術

  • 130.1 基本的特性と同期要件
  • 130.2 通信・時刻同期とアーキテクチャ

① ROS2 / DDS とUnity/Isaac Sim 連携

② OPC UA / MQTT / TSN による産業プロトコル

  • 130.3 同期アルゴリズムと制御との統合

① 協働ロボットアームのリアルタイム同期

② デジタルツインを用いたリアルタイム最適制御

③ マルチロボット協調と同期評価

  • 130.4 プラットフォーム化とエコシステム統合

① Omniverse / Isaac Sim によるロボットDT

② MQTTベースUNSとクラウドDT

  • 130.5 産業応用・ロードマップと課題

131 テレオペレーションによるデモンストレーション収集効率

  • 131.1 基本的特性と役割
  • 131.2 スケーラブル収集のための支援テレオペレーション

① PATO: Policy Assisted TeleOperation

② 共有自律・MPCベース支援

  • 131.3 VRテレオペレーションとプラットフォーム化

① VRテレオペの直感性とデモ品質

② RoboTurk・LeVR・ImVR などの収集基盤

  • 131.4 データ効率最適化:ヒューマンデータ・自動化・ハイブリッド

① テレオペ vs 一般人間データ

② テレオペ+手動デモ・シミュレーションの組み合わせ

  • 131.5 産業応用・ロードマップと課題

132 ドメインランダム化 (Domain Randomization) の高度化

  • 132.1 基本的特性とフィジカルAIにおける役割
  • 132.2 高度なドメインランダム化の主要アプローチ

① 実データ・理論に基づく指針

② ガイド付き・アダプティブDR

  • 132.3 ベイズ的・学習ベースのドメインランダム化

① Bayesian Domain Randomization(BayRn と拡張)

② Flow-based Domain Randomization(GoFlow など)

③ 継続ドメインランダム化(Continual DR)

  • 132.4 研究動向と最適化・プラットフォーム統合

① Sim-to-Real戦略との組み合わせ

② 実装・チューニングのベストプラクティス

  • 132.5 産業応用・ロードマップと課題

133 ハードウェア・イン・ザ・ループ (HIL) テスト手法

  • 133.1 基本的特性とフィジカルAIでの位置づけ
  • 133.2 関連技術と典型的アーキテクチャ

① テストレベル階層:MIL・SIL・HIL・VIL

② HILシステムの構成要素

③ デジタルツインとの連携

  • 133.3 研究・先端技術としてのポイント

① 産業ガントリやモバイルマニピュレータでの応用

② 自動運転・ADAS向けシナリオベースHIL

③ ロボティクス向けリアルタイムシミュレータ

  • 133.4 導入形態・エコシステム統合と最適化

① プラットフォームアーキテクチャとワークフロー

② テスト自動化・シナリオ管理

③ 最適化の観点

  • 133.5 産業応用・ロードマップと課題

134 フォトリアリスティック・レンダリングと知覚学習

  • 134.1 基本的特性と役割
  • 134.2 フォトリアルなシンセティックデータと知覚精度

① 大規模レイトレーシング合成データ(Synthetica)

② インドア環境でのフォトリアルシミュレータ(InteriorSim)

③ 産業向けフォトリアル合成データサービス

  • 134.3 ニューラルレンダリングとSim-to-Real

① NeRF / Dual-NeRF による環境・人間のフォトリアル表現

② Gaussian Splatting を用いたSplatSim

③ NeRFを触覚・マルチモーダル知覚に広げる試み

  • 134.4 ロボットプラットフォームへの組み込みと最適化

① Isaac Sim / センサ物理ベースレンダリング

② BlenderProc / オープンソース生成パイプライン

③ フォトリアル vs ドメインランダム化のバランス

  • 134.5 産業応用・ロードマップと課題

135 ロボット強化学習における報酬設計の自動化

  • 135.1 基本的特性とフィジカルAIでの意義
  • 135.2 関連技術の主要カテゴリ

① 逆強化学習・報酬学習

② 人間フィードバック・対話的報酬設計

③ LLM/VLM を用いた自動報酬生成

  • 135.3 導入形態・ツール構成とエコシステム

① モデル・ツールの構成パターン

② プラットフォーム化と統合動向

  • 135.4 研究・先端技術としてのポイントと最適化

① 報酬モデル・構造化表現の活用

② 自動化における評価・ロバスト性

  • 135.5 産業応用・ロードマップと課題

136 安全性検証のための敵対的シミュレーション

  • 136.1 基本的特性とフィジカルAIでの位置づけ
  • 136.2 関連技術と代表的なアプローチ

① 最適化・MCTS・形式手法に基づくテスト生成

② 敵対的シナリオ生成と自動運転

③ ロバスト制御・ロボットRLにおける敵対的訓練

  • 136.3 導入形態・ツール構成とエコシステム統合

① シミュレーション+形式検証フレームワーク

② オープンソースツールと産業プラットフォーム

  • 136.4 研究・先端技術としてのポイントと最適化

① 敵対的シナリオ生成の知能化と説明可能性

② フォーマルメソッド・ブラックボックス検証との統合

  • 136.5 産業応用・ロードマップと課題

137 仮想環境におけるコーナーケース生成

  • 137.1 基本的特性とフィジカルAIでの意義
  • 137.2 関連技術と生成アプローチ

① シナリオグラフ・確率モデル+強化学習

② レアイベントシミュレーションと重要度サンプリング

③ LLM・マルチモーダルモデルによるシナリオ生成

  • 137.3 ロボット向けテストフレームワークとファルシフィケーション

① 形式仕様に基づくファルシフィケーションRL

② カバレッジ指標とファジング(Coverage-Guided Fuzzing)

③ ロボット・VRシミュレータを用いた人間との相互作用評価

  • 137.4 導入形態・エコシステム統合と最適化

① ツールチェーンとシナリオ表現

② ロボット開発プロセスへの統合

③ 最適化の観点

  • 137.5 産業応用・ロードマップと課題

138 合成データの生成と品質管理

  • 138.1 基本的特性とフィジカルAIでの役割
  • 138.2 合成データ生成の主要技術とプラットフォーム

① 物理ベースシミュレーション+レンダリング

② 大規模合成データセット(Synthetica など)

③ 生成AI・統計モデルによるデータ拡張

  • 138.3 品質管理:指標・検証手順・バイアス管理

① 分布レベルの品質評価指標

② タスク性能ベースの品質評価

③ バイアス検出と補正

  • 138.4 ロボティクス向け合成データプラットフォームと統合

① Isaac Sim+Replicator と商用クラウド

② 品質管理の実務的プロセス

  • 138.5 最適化・産業応用・今後の課題

139 実環境データのシミュレーションへのフィードバックループ

  • 139.1 基本的特性とフィジカルAIでの役割
  • 139.2 関連技術:Sim2Real2Sim・システム同定・ドメイン適応

① Sim2Real2Sim 戦略と逆動力学ベース更新

② オンラインシステム同定と微分可能物理

③ ドメインランダム化と実データ適応

  • 139.3 実装形態:デジタルツインとクローズドループ評価

① デジタルツインのリアルタイム更新

② 実データからのシミュレーションベンチマーク生成

  • 139.4 最適化・エコシステム統合のポイント

① フィードバックループの設計パターン

② ツール/プラットフォーム連携

  • 139.5 産業応用・ロードマップと課題

140 接触・衝突ダイナミクスのモデリング精度

  • 140.1 基本的特性とフィジカルAIでの重要性
  • 140.2 接触モデルと数値解法の基礎

① 法線方向・摩擦の物理則

② ペナルティ法 vs 解析的接触(LCP/NCP)

  • 140.3 シミュレータ・物理エンジンの精度比較とロボット応用

① SimBenchmark とエンジン比較

② Contact Models in Robotics の比較分析

③ 接触リッチマニピュレーションと現実ギャップ

  • 140.4 データ駆動・学習ベース接触モデルとエコシステム統合

① データ駆動接触モデリング

② 接触に頑健なポリシー学習

  • 140.5 産業応用・ロードマップと課題

141 大規模仮想環境 (Metaverse) での強化学習

  • 141.1 基本的特性とフィジカルAIにおける位置づけ
  • 141.2 関連技術とプラットフォーム動向

① 産業メタバースとIsaac Lab / Omniverse

② ゲーム・ソーシャルメタバースを利用したRL

  • 141.3 研究領域・先端技術のポイント

① スワーム・マルチエージェントRLと機械ティーチング

② LLM+マルチモーダル統合とバーチャルエンボディメント

③ メタバースインフラと通信要件

  • 141.4 導入形態・エコシステム統合と最適化

① モデル・ツール構成の典型パターン

② サンプル効率・計算効率の最適化

  • 141.5 産業応用・商用化ロードマップと課題

142 物理パラメータ(摩擦、質量)のシステム同定

  • 142.1 基本的特性とフィジカルAIにおける意義
  • 142.2 摩擦・質量パラメータ同定の古典的手法

① 最小二乗法と回帰ベース動力学同定

② 摩擦モデルとオフライン同定

  • 142.3 先端的アプローチ:最適化・ベイズ・学習ベース同定

① 制約付きロボットのシステム同定とDigitでの検証

② PINN・物理インフォームドNNによる摩擦同定

③ ベイズ学習・潜在変数モデル

  • 142.4 オンライン同定・Sim2Realとの統合

① リアルタイム摩擦係数同定(脚ロボット)

② 適応制御と摩擦推定の統合

③ 残差物理・Sim2Realパイプラインとの連携

  • 142.5 プラットフォーム化・エコシステムと実務的導入

① 同定ツールチェーンとオープンソース実装

② 産業応用とロードマップ

  • 142.6 課題と今後の研究方向

143 物理法則を組み込んだニューラルネットワーク (PINNs)

  • 143.1 基本的特性とフィジカルAIでの位置づけ
  • 143.2 関連技術とロボティクスでの応用パターン

① ロボットモデリングと制御への応用

② ソフトロボット・連続体ロボット

③ 最適制御・強化学習との接続

  • 143.3 モデル・ツール構成とエコシステム

① PINNアーキテクチャと訓練

② ロボティクス向けフレームワーク・ライブラリ

  • 143.4 産業応用・ロードマップと課題

144 変形物体(布、液体)のシミュレーション技術

  • 144.1 基本的特性とフィジカルAIでの意義
  • 144.2 代表的な物理モデルと計算手法

① 布・ソフトボディのモデリング

② 流体・液体シミュレーション

③ GPU向け統合エンジン(PhysX 5 / FleX 系)

  • 144.3 ロボティクス向けシミュレーション環境と研究動向

① 布・柔軟物操作ベンチマーク

② 医療・手術シミュレータ

③ 微分可能シミュレーションとポリシー学習

  • 144.4 エコシステム・統合と最適化

① ロボットシミュレータとの統合

② シミュレーション精度と計算コストの最適化

  • 144.5 産業応用・ロードマップと課題

145 模倣学習のデータセット拡張

  • 145.1 基本的特性とフィジカルAIでの位置づけ
  • 145.2 伝統的データ拡張と因果構造に基づく高度化

① ノイズ注入・幾何変換・時間伸縮

② RoCoDA:因果・対称性を利用した拡張

  • 145.3 シミュレーション・生成モデルを用いた大規模拡張

① JUICER:組立タスク向けシミュレーション拡張

② 生成モデルベース拡張:GenAug・OP-Gen・EMMA

③ Isaac Lab のAugmented Imitation Learning

  • 145.4 人間動画・マルチモーダルデータからのロボットデータ拡張

① H2R:Human-to-Robot映像拡張

② 動画模倣・視覚頑健性のための拡張

  • 145.5 評価・プラットフォーム・実務的導入

① DABI・ロボティクスベンチマークによる評価

② シミュレーションスケールアップとプラットフォーム化

  • 145.6 産業応用・ロードマップと課題

【 ハードウェア・コンポーネント〜身体性の実装と進化〜 】

146 3D LiDAR vs ビジョンオンリーのアプローチ比較

  • 146.1 基本的特性とセンサ原理の違い
  • 146.2 特性比較と技術トレードオフ

① センサ特性・性能比較

② 代表的アプローチ(Waymo vs Tesla)

  • 146.3 導入形態・プラットフォームとエコシステム

① マルチセンサフュージョンアーキテクチャ

② ビジョンオンリープラットフォーム

  • 146.4 研究・先端技術としてのポイントと最適化

① LiDARの高度化とコスト削減

② ビジョンオンリーの限界と拡張

  • 146.5 産業応用・ロードマップと課題

147 FPGA による低遅延推論アクセラレータ

  • 147.1 基本的特性とフィジカルAIでの意義
  • 147.2 関連技術・代表的アーキテクチャ

① 低遅延推論の設計手法

② エッジロボティクス向けFPGAアクセラレータ

③ 商用FPGAプラットフォーム(Versal / Agilex)

  • 147.3 導入形態・ツール構成とエコシステム統合

① 開発フローとツールチェーン

② ロボットプラットフォームとの統合

  • 147.4 研究・先端技術のポイントと最適化

① モデル圧縮・量子化と極低遅延化

② ロボティクス特化の低遅延設計

  • 147.5 産業応用・ロードマップと課題

148 MEMS センサーによる超小型IMUの精度

  • 148.1 基本特性とフィジカルAIでの位置づけ
  • 148.2 精度レベルと超小型IMUの到達点

① コンシューマ級〜戦術級MEMS IMUの仕様比較

② 超小型化とパッケージング技術

  • 148.3 誤差要因と先端的な補償・最適化技術

① 温度・バイアス安定性の改善

② 回転モジュレーション・学習的補正

  • 148.4 ロボット・フィジカルAIへの統合とプラットフォーム動向

① センサフュージョンとVIO/INSアーキテクチャ

② 市場動向とエコシステム

  • 148.5 産業応用・ロードマップと課題

149 NVIDIA Jetson Thor の処理能力と熱設計

  • 149.1 基本的特性とフィジカルAIでの位置づけ
  • 149.2 処理能力・アーキテクチャの概要

① GPU・CPU・メモリ構成

② 物理AIスタックにおける役割

  • 149.3 熱設計・電力プロファイルと最適化

① TDPと電力レンジ

② 開発キットの冷却機構と柔軟な熱設計

  • 149.4 導入形態・エコシステム統合

① モジュール形態とインターフェース

② ソフトウェアスタックと物理AIプラットフォーム

  • 149.5 産業応用・ロードマップと課題

150 イベントカメラ (DVS) による高速動作認識

  • 150.1 基本的特性とフィジカルAIでの意義
  • 150.2 高速動作認識における代表的研究と性能

① 四足ロボットによる高速物体キャッチング

② 高速トラッキング・VO・障害物回避

③ ヒューマンロボットナビゲーション・フラッピングロボット

  • 150.3 関連技術とモデル・ツール構成

① イベントデータ表現と深層学習モデル

② ハイブリッドイベント+フレームセンサとFPGA処理

  • 150.4 プラットフォーム化の動向とエコシステム統合

① センサプラットフォームと商用製品

② ロボットソフトウェアとの統合

  • 150.5 研究・先端技術のポイントと最適化

① センサ・ハードウェア側の革新

② アルゴリズムとSim2Realの課題

  • 150.6 産業応用・ロードマップと課題

151 エッジAIチップの電力効率 (TOPS/W)

  • 151.1 基本概念とフィジカルAIでの意義
  • 151.2 アーキテクチャ別の電力効率の特徴

① GPU/SoCベース・NPUベース・専用ASIC

② クラウド〜エッジを跨ぐ高効率化の潮流

  • 151.3 技術要素:電力効率を決める要因

① プロセス・アーキテクチャ・メモリ階層

② モデル構造・量子化・スパース化

  • 151.4 プラットフォーム化とエコシステム

① ロボティクス向けエッジAIプラットフォーム

② 市場規模と産業トレンド

  • 151.5 産業応用・ロードマップと課題

152 カーボンファイバー強化樹脂による軽量化設計

  • 152.1 基本特性とフィジカルAIでの意義
  • 152.2 ロボット構造への適用形態と設計ポイント

① ロボットアーム・ボディへの適用

② CFRPの異方性とレイアップ設計

  • 152.3 先端技術:トポロジー最適化とAMによるCFRP構造

① トポロジー最適化+繊維配向最適化

② CFRPのアディティブマニュファクチャリングとロボット製造

  • 152.4 産業応用・エコシステムと統合

① 産業ロボット・ドローン・モバイルプラットフォーム

② 実装エコシステム・設計ツール

  • 152.5 ロードマップと課題

153 ジャム転移 (Jamming) グリッパーの汎用性

  • 153.1 基本原理と特徴
  • 153.2 汎用性を支える物理メカニズム

① 粒状ジャミングと把持力の発現

② 粒子材料・層ジャミングの拡張

  • 153.3 関連技術・プラットフォーム動向

① ソフトグリッパ全体における位置づけ

② UAV・移動ロボットへの応用

  • 153.4 産業応用・エコシステムと統合

① 現状の応用領域

② システム統合・最適化のポイント

  • 153.5 ロードマップと課題

154 ニューロモーフィックチップのロボット制御応用

  • 154.1 基本的特性とフィジカルAIでの意義
  • 154.2 代表的ハードウェアとロボット制御応用

① Intel Loihi 系と強化学習ロボット

② ロボットビジョン・回避行動への応用

③ リズミック運動生成・CPGと蛇型/四足ロボット

  • 154.3 ソフトウェア・プラットフォームとシステム統合

① SNN開発環境とロボットミドルウェア

② デジタルツイン・サイバーツインとの連携

  • 154.4 研究・先端技術としてのポイントと最適化

① エネルギー効率・レイテンシの優位性と制御設計

② Sim2Real・学習パイプラインの最適化

  • 154.5 産業応用・ロードマップと課題

155 モジュール式ハードウェアのプラグアンドプレイ規格

  • 155.1 基本概念とフィジカルAIにおける意義
  • 155.2 標準化動向と代表的プラットフォーム

① ISO 22166-1 などの国際標準

② モジュラーロボット製品とPlug & Produceコネクタ

  • 155.3 関連技術:コネクタ、通信、ソフトウェア抽象化

① 物理・電気コネクタと識別機構

② ROS 2・ros2_control とゲートウェイ

  • 155.4 プラットフォーム化・エコシステムと最適化

① モジュールプラットフォームとデジタルツイン

② ロボット+IoT+クラウド統合

  • 155.5 産業応用・ロードマップと課題

156 ワイヤレス給電・自動充電ドッキングシステム

  • 156.1 基本的特性とフィジカルAIにおける位置づけ
  • 156.2 給電方式と関連標準

① 磁界結合ワイヤレス給電

② Qi / Qi2 などの標準とロボット応用

  • 156.3 自動充電ドッキングのアーキテクチャ

① 誘導/接触ドックと自律アライメント

② ワイヤレス給電システム構成と制御

  • 156.4 研究フロンティアとプラットフォーム動向

① 高出力WPTと動的給電

② 自動ドッキングアルゴリズムとマルチロボットエネルギーマネジメント

  • 156.5 産業応用・商用化の状況

① 倉庫・工場・サービスロボット

② エコシステムとベンダー

  • 156.6 ロードマップと課題

157 高速通信モジュール (5G/6G) の統合

  • 157.1 フィジカルAIと5G/6Gの基本的役割
  • 157.2 5G統合:URRLCとエッジコンピューティング

① 産業向けURLLCとプライベート5G

② エッジコンピューティングとの連携

  • 157.3 6G統合:ロボット・ファーストネットワークの構想

① THz・IRS・AIネイティブネットワーク

② ロボット・ファースト6Gと共有知性

  • 157.4 実装形態・プラットフォーム化

① ロボットへの5G/6Gモジュール統合

② モデル・ツールチェーンと統合最適化

  • 157.5 産業応用・ロードマップと課題

158 高密度バッテリー技術と稼働時間延長

  • 158.1 基本特性とロボットにおける要求性能
  • 158.2 主要バッテリー技術とエネルギー密度

① 現行主流:リチウムイオン・リチウムポリマー

② 次世代:半固体・全固体・リチウム金属電池

③ 構造バッテリー・エンボディードバッテリー

  • 158.3 稼働時間延長に向けたシステムアーキテクチャとBMS

① バッテリー構成・スワップ・充電戦略

② BMS・セルバランシング・安全設計

  • 158.4 フィジカルAI向け最適化の方向性

① ロボット設計・運用との共同最適化

② 将来技術とロードマップ

  • 158.5 課題と設計上の留意点

159 指先マニピュレータの多自由度機構設計

  • 159.1 基本概念とフィジカルAIでの役割
  • 159.2 多自由度指の代表的機構アーキテクチャ

① 直列・並列・直並列ハイブリッド機構

② 折りたたみ・多自由度グリッパ

  • 159.3 アクチュエーション戦略とコンプライアンス

① 能動関節配分とアンダーアクチュエーション

② コンプライアント構造と高耐久設計

  • 159.4 指先センサ統合とタスク空間制御

① マルチモーダル触覚指先

② 指先タスク空間制御と評価

  • 159.5 産業応用・エコシステムとロードマップ

① 産業・サービス領域での利用可能性

② 今後の研究課題と最適化方向

160 準直駆動 (QDD) モータのトルク密度

  • 160.1 基本概念とフィジカルAIでの位置づけ
  • 160.2 トルク密度の水準と設計指標

① 代表的QDDアクチュエータのトルク密度

② トルク密度と他方式の比較

  • 160.3 構造・関連技術とプラットフォーム動向

① モータ+低減速比ギアの統合構造

② トルク推定・制御とプロプリオセプション

  • 160.4 応用分野・エコシステムと最適化

① 脚ロボット・ヒューマノイド・外骨格

② モジュール製品・DIYエコシステム

  • 160.5 産業応用・ロードマップと課題

161 触覚センサー (GelSight, Digit) の分解能向上

  • 161.1 基本原理とフィジカルAIでの役割
  • 161.2 分解能向上の技術要素

① 光学系・エラストマー設計

② 高フレームレートと動的接触

  • 161.3 製品化・プラットフォームとエコシステム

① GelSight製品と産業応用

② Digitとオープンソース触覚スタック

  • 161.4 研究フロンティアとフィジカルAIへの統合

① ロボット巧緻操作・埋設物体探索

② 設計自動化・データ生成と学習

  • 161.5 産業応用・ロードマップと課題

162 深度カメラ (RGB-D) の高解像度化と小型化

  • 162.1 基本的特性とフィジカルAIでの位置づけ
  • 162.2 技術方式と高解像度・小型化の動向

① ステレオ・構造光・ToFの比較

② 高解像度化と小型モジュールの具体例

  • 162.3 モデル・ツール構成とエコシステム統合

① ロボットビジョンパイプラインと応用

② カメラモジュールとAI統合の進展

  • 162.4 研究・先端技術としての論点と最適化

① 高品質3D再構成と深度補完

② 小型・多眼構成と分散センサ

  • 162.5 産業応用・ロードマップと課題

163 人工筋肉・ソフトロボティクス素材の耐久性

  • 163.1 基本的特性とフィジカルAIでの要求条件
  • 163.2 代表的人工筋肉の寿命特性と課題

① 空圧人工筋肉(PAM/X-PAM など)

② 誘電エラストマーアクチュエータ(DEA)

③ イオン性アクチュエータ・MXene人工筋肉など

  • 163.3 耐久性向上のための設計・素材・システム統合

① 材料レベルの工夫(タフポリマー・複合構造)

② アーキテクチャ・制御レベルでの耐久性設計

  • 163.4 産業応用・エコシステムと実装上のポイント

① 医療・ウェアラブル・アシスト用途

② プラットフォーム化とエコシステム

  • 163.5 ロードマップと残された課題

164 生体模倣メカニズム (Bio-inspired Design)

  • 164.1 基本的特性とフィジカルAIでの意義
  • 164.2 機構・アクチュエーションの生体模倣

① ソフトクロ―ラ・多脚・脚式メカニズム

② 接着・把持メカニズム

  • 164.3 センサ・知能・制御の生体模倣

① 生体模倣センサとマルチモーダル知覚

② バイオインスパイアド知能・制御フレームワーク

  • 164.4 データ駆動型最適化と自律性の向上

① 強化学習・最適化と生体模倣運動

② ソフトロボットの自律性と物理知能

  • 164.5 産業応用・ロードマップと課題

165 耐環境性能 (防塵・防水・耐熱) の向上

  • 165.1 フィジカルAIにおける耐環境性能の位置づけ
  • 165.2 防塵・防水技術とIP等級

① IP等級の目標設定と実装手法

② ロボットハンド・センサの耐環境化

  • 165.3 耐熱・熱マネジメント技術

① エレクトロニクスと電源の熱設計

② 高温作業ロボットと特殊材料

  • 165.4 プラットフォーム化・システム統合

① ラギッドコンピューティングとロボットプラットフォーム

② シーリング・筐体設計の最適化

  • 165.5 産業応用・ロードマップと課題

166 直列弾性アクチュエータ (SEA) のコンプライアンス制御

  • 166.1 基本概念とフィジカルAIにおける意義
  • 166.2 コンプライアンス制御の原理と典型アーキテクチャ

① PrattらのSEA制御枠組みとインピーダンス制御

② 安全高剛性インピーダンス制御とパッシビティ

  • 166.3 代表的応用・プラットフォームとモデル構成

① 脚ロボット・ヒューマノイドへの応用

② 産業用コボット・モジュラーロボット

  • 166.4 研究フロンティア:コンプライアンス調整・最適化と学習

① インピーダンスパラメータのオンライン調整

② 機械構造・制御の統合最適化と学習応用

  • 166.5 産業応用・ロードマップと課題

167 電子皮膚 (E-Skin) の大面積実装技術

  • 167.1 電子皮膚の基本概念とフィジカルAIでの役割
  • 167.2 大面積実装のためのセンサ・構造技術

① 伸縮性材料と構造設計

② 大面積・高分解能タクタイルアレイ

  • 167.3 配線・読み出しアーキテクチャと少配線化

① 大面積少配線E-Skinと計算的触覚

② エネルギー自律とノイズ対策

  • 167.4 ロボット適用・システム統合とフィジカルAI

① ヒューマノイド全身E-Skinとマルチコンタクト制御

② 市販e-skinプラットフォームと協働ロボット

  • 167.5 産業応用・ロードマップと課題

168 分散制御アーキテクチャと内部バス帯域

  • 168.1 基本的特性とフィジカルAIでの位置づけ
  • 168.2 代表的な内部バスと帯域特性

① CAN系バスとその限界

② 産業Ethernet・TSN・高速バス

  • 168.3 ROS 2 / DDSと分散制御ソフトウェア

① DDS-Pub/SubとQoS設定

② エッジ・クラウド含む分散制御アーキテクチャ

  • 168.4 最適化戦略と設計指針

① バス帯域の分析と階層分割

② TSN統合とコンバージドネットワーク

  • 168.5 産業応用・ロードマップと課題

169 油圧 vs 電動アクチュエータのエネルギー効率

  • 169.1 基本的特性とエネルギーフローの違い
  • 169.2 エネルギー効率の定量比較

① 一般的な効率レンジ

② ロボット分野における具体例

  • 169.3 技術トレンドと最適化アプローチ

① 油圧システム側の省エネ技術

② 電動アクチュエータ側の高効率化

  • 169.4 産業応用・フィジカルAI視点での使い分け

① 特性比較と適用領域

② ロードマップとハイブリッド構成

  • 169.5 課題と設計上の示唆

170 劣駆動ハンド (Underactuated Hand) の把持適応性

  • 170.1 基本特性とフィジカルAIにおける意義
  • 170.2 把持適応性のメカニズムと設計指標

① 受動コンプライアンスと形状適応

② メカニカルカップリングと弾性要素

  • 170.3 関連技術:コンプライアント制御と状態推定

① コンプライアントグラスプ制御

② 把持状態推定と観測強化

  • 170.4 開発・実用化の進捗とエコシステム

① 代表的な劣駆動ハンドと実績

② オープンソース設計と研究プラットフォーム

  • 170.5 産業応用・ロードマップと課題

① 適用領域と利点・限界

② 今後の最適化方向と課題

【 ヒューマノイドロボット〜汎用ロボットの最前線〜 】

171 1X Neo の家庭用安全性設計

  • 171.1 Neoの基本像と安全設計コンセプト
  • 171.2 ハードウェアレベルの安全性設計

① ソフトボディ・ピンチポイント防止・低慣性駆動

② 速度・力制限と快適性

  • 171.3 AI・運用面の安全性とプライバシー保護

① 行動安全:コンプライアント制御と「人間中心」AI

② データ・プライバシーと遠隔操作

  • 171.4 ビジネスモデル・導入形態と安全運用

① サブスクリプション提供とサポート

② プラットフォーム化と第三者エコシステム

  • 171.5 評価と残された課題

172 Agility Robotics Digit の物流倉庫導入実績

  • 172.1 Digitの基本特性と物流向けコンセプト
  • 172.2 Amazonとの提携とR&D段階の倉庫試験

① Amazonでのトライアル

② 技術的フィードバックと要件

  • 172.3 GXO Logistics・Spanx倉庫での商用配備と実績

① 世界初の商用ヒューマノイド導入

② 10万トート搬送と運用KPI

  • 172.4 新規契約・グローバル展開とプラットフォーム化

① Mercado Libre との商用契約

② Agility Arc によるシステム統合

  • 172.5 ロードマップ・課題とフィジカルAIとしての位置づけ

173 Apptronik Apollo のペイロード重量比

  • 173.1 Apolloの基本特性とペイロード重量比
  • 173.2 ペイロードを支えるアクチュエーションと構造設計

① 電動アクチュエータとモジュラ構造

② ペイロード重量比の競合比較

  • 173.3 導入形態・エコシステムとペイロード活用

① ロジスティクス向けモジュラ構成とシステム統合

② NASA・宇宙用途での重量比評価

  • 173.4 研究・最適化のポイントと課題

174 Boston Dynamics Atlas (電動版) の制御技術

  • 174.1 電動Atlasの基本特性とフィジカルAIとしての位置づけ
  • 174.2 全身制御アーキテクチャとモデル予測制御

① オフライン軌道最適化とオンラインMPC

② QPベース全身制御とゲイン適応

  • 174.3 センサ・コンピューティングと知覚統合制御

① センサ構成と状態推定

② AI・強化学習との融合

  • 174.4 エコシステム・システム統合と産業応用

① Orbitとの統合とフリート運用

② 産業応用・ロードマップと課題

175 Figure 01 / 02 の商業展開スピード

  • 175.1 基本像と「スピード」の意味づけ
  • 175.2 Figure 01 から Figure 02 までの技術・性能進化

① ハードウェア・AIスタックの進化

② 生産現場での性能向上スピード

  • 175.3 商業展開モデル・ロードマップとスケール戦略

① OEMとのパートナーシップ型ローンチ

② スロースタート+加速度的スケールの設計

  • 175.4 フィジカルAIスタック・エコシステム統合と最適化

① AI・ツールチェーン・プラットフォーム化

② 他ヒューマノイド・政策環境との関係

  • 175.5 商業展開スピードの評価と残された課題

176 Fourier Intelligence GR-1 のリハビリ応用

  • 176.1 GR-1の基本特性とリハビリ領域での位置づけ
  • 176.2 リハビリ応用の具体シナリオ

① 患者移乗支援・モビリティアシスト

② 作業療法・上肢リハビリへの応用

  • 176.3 Embodied AI for Rehabilitation プログラムとGR-1

① リハビリ特化Embodied AIイニシアチブ

② RehabWeek 2025でのGR-1デモ

  • 176.4 技術・エコシステム統合と最適化の方向性

① ビジョン技術・環境認識と安全性

② 既存リハビリ機器とのシステム統合

  • 176.5 商用化・実装ロードマップと課題

177 Sanctuary AI Phoenix の指先巧緻性

  • 177.1 Phoenix と指先巧緻性の基本像
  • 177.2 ハードウェア構成と触覚センサ技術

① 高自由度・油圧駆動ハンド

② 触覚センサとハプティクスの統合

  • 177.3 学習・制御アーキテクチャと指先巧緻性の獲得

① テレオペ+強化学習によるスキル獲得

② 触覚サーボと「ブラインドピッキング」

  • 177.4 プラットフォーム化・エコシステムと産業応用

① Carbon・モジュラーハンドとしての展開

② 産業適用領域とロードマップ

  • 177.5 評価と今後の課題

178 Tesla Optimus Gen 2 / Gen 3 の量産設計

  • 178.1 基本コンセプトとフィジカルAIとしての位置づけ
  • 178.2 Gen 2 の設計特徴と量産を意識した改良

① 機械構造・アクチュエータ・ハンド

② 電気・ソフト統合と自動車プラットフォーム再利用

  • 178.3 Gen 3(V3)の量産設計と製造戦略

① V3 プロトタイプと設計哲学

② サプライチェーンとスケール目標

  • 178.4 フィジカルAIスタック・導入形態・エコシステム統合

① モデル・ツール構成と学習パイプライン

② 工場内統合と外部エコシステム

  • 178.5 産業応用ロードマップと課題

179 UBTECH Walker シリーズの進化

  • 179.1 Walkerシリーズの基本像と進化の方向性
  • 179.2 Walker / Walker X:家庭・サービス領域での進化

① 初期WalkerからWalker Xへのハードウェア・制御進化

② マルチモーダル対話とスマートホーム連携

  • 179.3 Walker S / S2:産業・介護向けフィジカルAIプラットフォームへの展開

① Walker S:工場・介護施設向けの産業版

② Walker S2:自律バッテリ交換とスウォーム運用

  • 179.4 プラットフォーム化・エコシステムと技術スタックの進化

① ROSA / ROSA 2.0とCo-Agent

② 産業・介護・家庭を跨ぐソリューションエコシステム

  • 179.5 進捗・実績と今後の課題

180 Unitree H1 / G1 のコストパフォーマンス分析

  • 180.1 基本スペックと価格レンジ
  • 180.2 H1 / G1 のコストパフォーマンス要因

① H1:高運動性能×中価格帯

② G1:研究グレード機能×低価格

  • 180.3 用途別の導入形態と評価軸

① 研究・教育用途

② 産業・実証実験用途

  • 180.4 エコシステム・プラットフォーム化と今後の最適化ポイント

181 Xiaomi CyberOne のエコシステム連携

  • 181.1 CyberOneの基本像と位置づけ
  • 181.2 Xiaomiスマートホーム/AIoTとの連携構想

① Mi Homeプラットフォームとの統合

② CyberDog/EVとのマルチロボット連携

  • 181.3 開発プラットフォームとしてのCyberOneと外部アクセスの制約

① 自社向け研究プラットフォーム

② ROS・API公開の可能性と課題

  • 181.4 産業応用・商用化ロードマップとエコシステム展望
  • 181.5 評価と今後の課題

182 オープンソース・ヒューマノイドプロジェクト

  • 182.1 基本的特性と位置づけ
  • 182.2 代表的プロジェクトと関連技術

① Poppy Humanoid・PANDORAなど研究・教育志向

② Axonや低価格開発者向け機体

③ 既存商用機のオープンソフトウェア化

  • 182.3 プラットフォーム化とツールチェーン

① ROS 2・Gazebo・MoveIt 2との統合

② オープンBOM・オープンCADと製造の民主化

  • 182.4 研究領域・先端技術としてのポイント

① 構造・材料・コスト最適化の実験場

② AI・LLM統合フィジカルエージェントの実験基盤

  • 182.5 産業応用・ロードマップと課題

183 バイマニュアル(両腕)操作の同期精度

  • 183.1 バイマニュアル操作と同期精度の基本概念
  • 183.2 関連技術:運動学・力学モデルと制御戦略

① 相対/絶対座標による二腕協調制御

② 二腕協調コンプライアンスと内部力制御

  • 183.3 先端研究:模倣学習・言語条件付きポリシーとベンチマーク

① 人間データに基づく同期学習

② 学習ベースバイマニュアルベンチマークと同期指標

  • 183.4 プラットフォーム化・システム統合と最適化

① ヒューマノイド全身制御との統合

② テレオペレーションと人協調の同期精度向上

  • 183.5 産業応用・課題・ロードマップ

184 ヒューマノイド専用OSの開発動向

  • 184.1 ヒューマノイドOSの基本的特性
  • 184.2 基盤技術:ROS 2エコシステムとシミュレーション

① ROS 2ベースの共通基盤

② Gazebo/Ignitionとの統合と「シミュレーション駆動開発」

  • 184.3 主要プレイヤーと専用スタックの方向性

① オープンソース系:ROS 2+AI加速スタック

② 企業独自スタック:Tesla・Figure・Apptronikなど

  • 184.4 研究領域・先端技術としてのポイント

① リアルタイム性・安全性・セキュリティ

② シミュレーション・デジタルツイン統合

  • 184.5 産業応用・商用化ロードマップと課題

185 ヒューマノイドのBOM(部品表)コスト分析

  • 185.1 ヒューマノイドBOMコストの基本構造
  • 185.2 代表的なBOM内訳とコストドライバ

① アクチュエータ・構造・電源

② センサ・計算機・エレクトロニクス

  • 185.3 公開推計にみるヒューマノイドBOM水準とトレンド

① Optimusなど量産志向機のBOM推計

② 市場全体でのコスト低減見通し

  • 185.4 プラットフォーム化・エコシステムとコスト最適化

① 共通アーキテクチャとモジュール化

② ソフトウェア・AIとの分離とライセンスモデル

  • 185.5 産業応用・商用化ロードマップと残された課題

186 ヒューマノイドの二足歩行安定性評価 (ZMP, NMPC)

  • 186.1 二足歩行安定性評価の基本概念
  • 186.2 ZMPに基づく安定性評価と制御

① ZMPの定義とLIPMによる簡略モデル

② ZMP評価の限界と拡張

  • 186.3 NMPCによる二足歩行制御と安定性評価

① NMPCの枠組みと特徴

② ZMP/捕捉点制約を含むNMPC

  • 186.4 産業応用・プラットフォーム化の動向

① 予測反応制御アーキテクチャへの収束

② オープンソース実装とエコシステム

  • 186.5 研究課題と今後の展望

187 家庭内支援(家事、介護)への適用ハードル

  • 187.1 家庭内支援ロボットの基本像と期待
  • 187.2 技術的ハードル:複雑な家庭環境と長期運用

① 家庭環境の多様性・非構造性

② 長期自律運用と信頼性

  • 187.3 社会・倫理的ハードル:受容性・プライバシ・人間性

① 受容性とスティグマ

② プライバシ・データ保護・人間の尊厳

  • 187.4 経済・制度的ハードルとエコシステム統合

① コスト構造とビジネスモデル

② 介護・医療システムとの統合

  • 187.5 研究・開発の進捗と今後のロードマップ

188 重量物持ち上げ・運搬の動作計画

  • 188.1 重量物持ち上げ・運搬タスクの基本特性
  • 188.2 基盤技術:全身動作計画とタスク分解

① 重量リフトに特化したモーションプランニング

② 全身マニピュレーションと多接触保持

  • 188.3 人協調・HRCにおける重量物動作計画

① 協調持ち上げ(Co-lift)とロール分担

② 重量推定と戦略選択

  • 188.4 プラットフォーム化・エコシステムと実務的動向

① 産業ヒューマノイド・ソフトロボットの事例

② 研究プラットフォーム・ツールチェーン

  • 188.5 課題と今後のロードマップ

189 人間との自然なインタラクション (HRI)

  • 189.1 自然なHRIの基本概念とフィジカルAIとの関係
  • 189.2 マルチモーダル知覚と対話技術

① マルチモーダルHRIの構成要素

② 会話エージェントと視線・発話ターン制御

  • 189.3 社会的キュー:視線・プロクセミクス・身体動作

① 視線(ソーシャルゲイズ)と距離感

② 物理的HRIと身体協調

  • 189.4 プラットフォーム化・応用分野の動向

① スマート介護・ヘルスケア・教育

② スマートファクトリー・協働ロボット

  • 189.5 課題とロードマップ

190 人間と同様の道具使用能力

  • 190.1 人間同様の道具使用能力の基本的特性
  • 190.2 関連技術:知覚・アフォーダンス・世界モデル

① 道具と対象物の知覚・アフォーダンス推定

② 世界モデルと因果的道具使用

  • 190.3 導入形態とプラットフォーム化の動向

① 道具使用タクソノミとタスク設計

② LLM・基盤モデルとロボット道具使用

  • 190.4 研究領域・先端技術のポイント

① 高精度・高ロバストな道具操作(ドライバー・研磨・グリップ)

② 創造的・代用的な道具使用

  • 190.5 産業応用・ロードマップと課題

191 全身協調制御 (Whole-body Control)

  • 191.1 全身協調制御の基本的特性
  • 191.2 関連技術:階層最適化とタスク空間逆動力学

① 階層型二次計画(HQP)とタスク優先度

② Task-Space Inverse Dynamics (TSID) と安全制約

  • 191.3 導入形態・プラットフォーム化の動向

① マルチコンタクト・バランシングと産業ヒューマノイド

② 学習ベース全身制御と汎用コントローラ

  • 191.4 研究トピック・最適化とエコシステム統合

① 計算効率・コンプライアンス・安全性

② ソフトウェアフレームワークと開発エコシステム

192 転倒回復 (Fall Recovery) アルゴリズム

  • 192.1 転倒回復アルゴリズムの基本的枠組み
  • 192.2 転倒予測・検知と制御モード切り替え

① 転倒予測指標と検知アルゴリズム

② 転倒時モードと保護動作への移行

  • 192.3 転倒回避・被害軽減の戦略

① 従来の運動学・最適化ベース手法

② 強化学習・模倣学習による保護方策

  • 192.4 起き上がり動作とシステム統合

① マルチポーズ起き上がりとスタンドアップ制御

② ロボットアーキテクチャへの組み込み

  • 192.5 産業応用・ロードマップと課題

193 汎用ロボットとしての学習速度比較

  • 193.1 基本概念と評価軸
  • 193.2 物理AIと汎用ロボットの位置付け
  • 193.3 ロボット学習の代表的パラダイム
  • 193.4 学習速度に影響する要因
  • 193.5 ベンチマークと学習速度比較フレーム
  • 193.6 世界基盤モデルとシミュレーションによる加速
  • 193.7 マルチモーダル基盤モデルとサンプル効率
  • 193.8 LLM支援強化学習と学習速度
  • 193.9 代表的アーキテクチャと導入形態
  • 193.10 プラットフォーム化の動向
  • 193.11 自己教師あり学習と継続学習
  • 193.12 学習速度の産業的KPIとロードマップ
  • 193.13 エコシステムとシステム統合
  • 193.14 学習速度のボトルネックと課題
  • 193.15 産業応用と商用ロードマップへの示唆

194 表情・ジェスチャーによる非言語コミュニケーション

  • 194.1 基本的特性とフィジカルAIにおける位置づけ
  • 194.2 関連技術:表情生成・ジェスチャー表現・視線制御

① ロボット表情生成と評価

② ジェスチャーと身体動作による情動表現

③ 視線・距離・タイミングの制御

  • 194.3 導入形態・プラットフォーム化と統合

① ソーシャルロボット・アンドロイドプラットフォーム

② フィジカルAIエージェントへの組み込み

  • 194.4 研究トピック・最適化と評価

① 人の感情認識と応答最適化

② 非言語キューの効果とユーザ嗜好

  • 194.5 産業応用・ロードマップと課題

195 不整地・階段昇降能力のベンチマーク

  • 195.1 不整地・階段ベンチマークの基本的考え方
  • 195.2 代表的な不整地・階段ベンチマーク事例

① HRP-2ロコモーションベンチマーク

② DARPA Robotics Challenge(DRC)における不整地・階段課題

  • 195.3 技術要素とベンチマーク指標の設計

① モーション生成・姿勢制御・シンプルモデル

② 学習ベースロコモーションとシム2リアル評価

  • 195.4 標準化・プラットフォーム化の動向

① EurobenchとSTEPbySTEP階段テストベッド

② ベンチマーク設計の概念論

  • 195.5 産業応用・課題とロードマップ

【 スマートマニュファクチャリング〜製造現場の自律化〜 】

196 5G ローカルネットワークによる低遅延制御

  • 196.1 基本的特性とフィジカルAIとの関係
  • 196.2 関連技術とアーキテクチャ

① URLLC・ネットワークスライシング・MEC

② ローカル5Gの導入モデル

  • 196.3 研究領域・先端技術としてのポイント

① 5G URLLCとIndustry 5.0

② セキュリティ・MEC脆弱性

  • 196.4 実証・商用化の進捗と事例

① 5Gフルコネクテッドファクトリ

② 5Gによるロボット・FAの無線化

  • 196.5 エコシステム・システム統合と最適化
  • 196.6 産業応用・実装ロードマップと課題

197 AGV/AMR とロボットアームの協調 (Mobile Manipulator)

  • 197.1 モバイルマニピュレータの基本的特性
  • 197.2 関連技術と構成要素

① モバイルベース(AGV/AMR)

② ロボットアーム・エンドエフェクタ・センサ

③ 統合ソフトウェア・制御アーキテクチャ

  • 197.3 研究領域・先端技術としてのポイント

① 協調制御・モーションプランニング

② エネルギー・充電最適化と連続稼働

  • 197.4 産業応用・実績とプラットフォーム化

① 製造業・物流での応用

② プロダクト化と市場動向

  • 197.5 エコシステム・システム統合と最適化
  • 197.6 ロードマップと課題

198 AIによる外観検査・欠陥検出の精度向上

  • 198.1 外観検査の基本的特性とAI導入の狙い
  • 198.2 深層学習ベース外観検査の技術要素

① 教師あり学習による欠陥分類・検出

② 教師なし・半教師ありの異常検知

  • 198.3 モデル・ツール構成とプラットフォーム化

① エッジ〜クラウドのAI検査プラットフォーム

② 商用AIビジョンプラットフォーム

  • 198.4 研究領域・先端技術としてのポイント

① 産業用欠陥検知サーベイが示す課題

② 生成AI・基盤モデルの活用

  • 198.5 エコシステムとシステム統合の視点
  • 198.6 産業応用・商用化ロードマップ
  • 198.7 課題と今後の検討ポイント

199 BMW / Mercedes-Benz 工場におけるヒューマノイド実証実験

  • 199.1 実証実験の基本的枠組み
  • 199.2 BMW工場におけるFigure 01 / 02の試験

① Spartanburg工場でのパイロット

② 運用実績と評価指標

  • 199.3 Mercedes-Benz工場におけるApolloのパイロット

① Apptronik Apolloとの商業契約

② フィジカルAIプラットフォームとの連携

  • 199.4 関連技術とプラットフォーム化の動向

① 世界モデルと合成データによる学習

② ヒューマノイドの仕様と工場統合

  • 199.5 エコシステムとシステム統合
  • 199.6 産業応用・商用化・実装ロードマップ
  • 199.7 課題と今後の研究・実務上の論点

200 Intrinsic Flowstate によるロボット開発民主化

  • 200.1 IntrinsicのミッションとFlowstateの位置づけ
  • 200.2 Flowstateの基本的特性とユーザー体験
  • 200.3 ハードウェア抽象化レイヤとROS統合
  • 200.4 NVIDIA Isaac / Omniverseとの統合と物理AIスタック
  • 200.5 産業パートナーとの連携と実装事例
  • 200.6 ロボット開発民主化のメカニズム
  • 200.7 研究領域・先端技術としてのポイント
  • 200.8 エコシステムとシステム統合の動向
  • 200.9 産業応用・商用化ロードマップ
  • 200.10 課題と今後の技術・運用上の論点

201 Intrinsic Flowstate によるロボット開発民主化

  • 201.1 IntrinsicのミッションとFlowstateの位置づけ
  • 201.2 Flowstateの基本的特性と開発体験
  • 201.3 ハードウェア抽象化とROS/Gazeboとの連携
  • 201.4 NVIDIA Isaac/Omniverseとの統合と物理AIスタック
  • 201.5 コマウやシーメンスとの連携と実用事例
  • 201.6 Flowstateによるロボット開発民主化のメカニズム
  • 201.7 研究領域・先端技術としての位置づけ
  • 201.8 エコシステム・システム統合と物理AIコンテキスト
  • 201.9 開発ロードマップと対応ロボットクラス
  • 201.10 課題と今後の展望

202 フィジカルAIにおける Jigless 溶接・組立技術

  • 202.1 Jigless 溶接・組立の基本概念
  • 202.2 基本的特性とメリット・制約
  • 202.3 関連技術の全体像

① 協調ロボットとハンドリング・溶接ロボット

② 再構成可能クランプ・磁気治具

③ センシング・ビジョン・シーム検出

④ 溶接変形・熱管理

  • 202.4 デジタルツインとフィジカルAIとの連携

① 柔軟・治具レス生産コンセプトのデジタルツイン

② 再構成可能製造システムとの統合

  • 202.5 導入形態とモデル・ツール構成

① マルチロボット Jigless 溶接セル

② Jigless プログラミングとアセンブリ操作ツール

③ フィジカルAI プラットフォームへの組み込み

  • 202.6 研究領域・先端技術としてのポイント

① Robotic Fixtureless Assembly と Feature-based Fixturing

② デジタルツインと自律エージェント

  • 202.7 開発の進捗・実績と産業事例

① 学術・研究機関の成果

② 産業界の取り組み

  • 202.8 エコシステム・システム統合・最適化
  • 202.9 産業応用・商用化・実装ロードマップ
  • 202.10 課題と今後の論点
  • 202.11 代表的な文献・情報源

203 フィジカルAIにおける Jigless 溶接・組立技術

  • 203.1 Jigless 溶接・組立の基本概念
  • 203.2 基本的特性とメリット・制約
  • 203.3 関連技術の全体像
  • 203.4 ロボット協調セルと Jigless 溶接フロー
  • 203.5 Fixtureless 組立と航空宇宙・自動車への応用
  • 203.6 デジタルツインと Jigless 生産コンセプト
  • 203.7 フィジカルAI視点での位置づけ
  • 203.8 導入形態:セル構成とツールチェーン
  • 203.9 プラットフォーム化と標準化の動向
  • 203.10 研究領域・先端技術のポイント
  • 203.11 開発の進捗・実績と事例
  • 203.12 エコシステムとシステム統合
  • 203.13 最適化・品質保証と AI 活用
  • 203.14 産業応用・商用化・実装ロードマップ
  • 203.15 課題と今後の研究・実装上の論点
  • 203.16 代表的な参考文献:

204 Siemens と NVIDIA の産業用メタバース連携

  • 204.1 産業用メタバース連携の基本構想
  • 204.2 技術基盤: Siemens Xcelerator と NVIDIA Omniverse
  • 204.3 連携アーキテクチャと導入形態
  • 204.4 関連技術: デジタルツインとAI統合
  • 204.5 フィジカルAI/ロボット+AI融合への展開
  • 204.6 研究領域・先端技術としてのポイント
  • 204.7 エコシステムとシステム統合
  • 204.8 開発の進捗・実績と産業応用
  • 204.9 ロードマップと今後の方向性
  • 204.10 課題と今後の検討ポイント

205 Techman Robot のAIビジョン統合事例

  • 205.1 Techman RobotとフィジカルAIの位置付け
  • 205.2 統合ビジョンの基本特性
  • 205.3 TM AI+スイートとモデル構成
  • 205.4 AIビジョン統合の具体的事例
  • 205.5 NVIDIA Isaac/Omniverseとの連携と物理AI化
  • 205.6 MR・ROS2との統合と開発者エコシステム
  • 205.7 産業アプリケーションと最適化効果
  • 205.8 研究領域・先端技術としてのポイント
  • 205.9 プラットフォーム化と商用化ロードマップ
  • 205.10 課題と今後の展望

206 Wandelbots のノーコード教示プラットフォーム

  • 206.1 基本的特性とコンセプト
  • 206.2 TracePenとノーコード教示の仕組み
  • 206.3 Wandelbots NOVAと物理AIプラットフォーム
  • 206.4 物理AI/自律物理エージェントとしての位置づけ
  • 206.5 関連技術: ノーコード教示とマルチモーダルインタラクション
  • 206.6 導入形態とツール構成
  • 206.7 開発の進捗・資金調達と実績
  • 206.8 エコシステム・統合とAI最適化
  • 206.9 産業応用と商用ロードマップ
  • 206.10 課題と今後の研究・開発方向

207 エッジ・クラウド分散処理による工場制御

  • 207.1 基本的特性とフィジカルAIとの関係
  • 207.2 関連技術とアーキテクチャ

① エッジコンピューティングと工場制御

② クラウド・エッジ・デバイス協調フレームワーク

  • 207.3 研究領域・先端技術のポイント

① 性能駆動の閉ループ最適化と例外制御

② ハイパー分散プラットフォームとフェデレーテッド学習

  • 207.4 エコシステム・システム統合と最適化
  • 207.5 産業応用・実装ロードマップと課題

208 サプライチェーン連動型生産計画

  • 208.1 基本的特性とコンセプト
  • 208.2 関連技術とプラットフォーム構成

① APS・ERP・MESの統合

② デジタルツインとサプライチェーンモデル

  • 208.3 研究領域・先端技術としてのポイント

① サプライチェーン起点のスケジューリングとサステナビリティ

② AI・意思決定インテリジェンスの統合

  • 208.4 エコシステム・システム統合と最適化
  • 208.5 産業応用・商用化・実装ロードマップと課題

209 セル生産方式における自律搬送と連携

  • 209.1 セル生産と自律搬送の基本特性
  • 209.2 関連技術: AMR/AGVとセルの統合アーキテクチャ

① AMRのナビゲーションとフリート管理

② MES・WMS・ERPとの連携

  • 209.3 研究領域・先端技術としてのポイント

① マルチロボット協調とクラウド–エッジ–端末

② デジタルツインとライフサイクル最適化

  • 209.4 開発の進捗・実績と代表事例
  • 209.5 エコシステム・システム統合と最適化
  • 209.6 産業応用・商用化・実装ロードマップ
  • 209.7 課題と今後の研究・実務上の論点

210 デジタルツインによるライン設計最適化

  • 210.1 ライン設計最適化におけるデジタルツインの基本特性
  • 210.2 関連技術とツール構成

① プロセス・レイアウトシミュレーション

② 制御・自動化との連成(バーチャルコミッショニング)

  • 210.3 研究領域・先端技術としてのポイント

① ラインバランシングと性能評価のためのデジタルツイン

② AI・強化学習との統合

  • 210.4 エコシステム・システム統合と最適化
  • 210.5 産業応用・商用化の進捗
  • 210.6 ロードマップと今後の課題

211 ビンピッキング (Bin Picking) の99.9%信頼性確保

  • 211.1 ビンピッキングの基本特性と要求水準
  • 211.2 3Dビジョンとセンシング技術
  • 211.3 AIビジョン・基盤モデルによる認識精度向上
  • 211.4 把持計画・動作計画と信頼性
  • 211.5 研究動向: ビンピッキングの認識と学習
  • 211.6 エコシステム・統合と物理AIコンテキスト
  • 211.7 99.9%信頼性に向けた設計戦略
  • 211.8 産業応用・商用化ロードマップ
  • 211.9 残された課題と今後の展望

212 レガシー設備への後付けIoT/AI化

  • 212.1 レガシー設備後付けIoT/AI化の基本的特性
  • 212.2 関連技術: センサ・エッジ・クラウドの構成

① 外付けセンサと信号取得

② エッジコンピューティングとプロトコル統合

  • 212.3 プラットフォーム化と代表的導入形態

① 産業用IoTプラットフォームへの接続

② IoT対応コントロールユニット・レトロフィットキット

  • 212.4 研究領域・先端技術としてのポイント

① レガシーマシンレトロフィットの参照アーキテクチャ

② エッジAIと予知保全・品質最適化

  • 212.5 エコシステム・システム統合と最適化
  • 212.6 産業応用・商用化・実装ロードマップ
  • 212.7 課題と今後の検討ポイント

213 危険作業・クリーンルームの完全無人化

  • 213.1 危険作業・クリーンルーム無人化の基本的特性
  • 213.2 関連技術と導入形態

① クリーンルーム自動化とAMHS/モバイルロボット

② 危険環境向け自律ロボット・ロボット群

  • 213.3 研究領域・先端技術としてのポイント

① 自律工場・ゼロヒューマンオペレーション

② 安全性・クリーン性設計とロボット性能

  • 213.4 エコシステム・システム統合と最適化
  • 213.5 産業応用・商用化ロードマップと課題

214 協働ロボット (Cobot) の安全性規格 (ISO/TS 15066)

  • 214.1 ISO/TS 15066の位置づけと基本概念
  • 214.2 協働運転の4つのモード
  • 214.3 パワー・フォース限界値と「痛覚開始レベル」データ
  • 214.4 リスクアセスメントとアプリケーション設計
  • 214.5 関連規格との関係と最新動向
  • 214.6 技術的実装: センサ・制御・プラットフォーム
  • 214.7 研究領域・先端技術としてのポイント
  • 214.8 エコシステム・システム統合と最適化
  • 214.9 産業応用・商用化ロードマップ
  • 214.10 課題と今後の展望

215 フィジカルAIにおける産業用PC (IPC) とAIコントローラの統合

  • 215.1 概要と基本的特性
  • 215.2 IPCとAIコントローラの役割と構成

① 産業用PCの基本機能

② AIコントローラ/エッジコントローラの特徴

  • 215.3 関連技術:エッジAI・モーション制御・PLC/IPC連携

① エッジAI推論とモデル実行

② モーション制御とIPCベースコントローラ

③ PLC/IPC/Edge の協調アーキテクチャ

  • 215.4 プラットフォーム化とエコシステムの動向

① IPC/EdgeプラットフォームとAIツールチェーン

② 大手ベンダとAIアクセラレーション連携

  • 215.5 研究領域・先端技術のポイント

① エッジでの最適制御・MPCとAIの融合

② ロボティクス向けIPC+AIのパターン

  • 215.6 導入形態・モデルとツール構成

① 三層構造:PLC/IPC/クラウド

② オールインワンAIコントローラ構成

  • 215.7 産業応用・ロードマップと課題

① 短期〜中期の導入ステップ

② 長期ビジョンと課題

  • 215.8 代表的な参考文献:

216 フィジカルAIにおける自律的なエラー復旧・リトライ機能

  • 216.1 概要と基本的特性
  • 216.2 エラー検知・診断・復旧の基本ループ

① 三段階ループの構造

② エラーの種類と粒度

  • 216.3 関連技術:プランニング・行動表現・知識表現

① 階層型プランニングによるエラー復旧

② 逆実行に基づく自動エラー回復

③ セマンティックモデルと知識ベース

  • 216.4 フィジカルAI向けアーキテクチャとプラットフォーム化

① 行動木(Behavior Tree)と失敗ハンドリング

② 自律エージェントと自己治癒ループ

  • 216.5 代表的な研究事例と技術要素

① 産業用ロボットの階層型エラー復旧

② 自動逆実行による組立エラー回復

③ セマンティック復旧計画と評価指標

④ 自律組立フレームワークのエラーハンドラ

  • 216.6 エコシステム・システム統合・最適化
  • 216.7 産業応用・商用化・実装ロードマップ
  • 216.8 課題と今後の研究・実装上の論点
  • 216.9 代表的な参考文献:

217 柔軟物の組み立て(ケーブル配線等)の自動化

  • 217.1 柔軟物組み立ての基本的特性
  • 217.2 関連技術と研究動向

① 変形物体操作のロボット学習

② DLOモデリングとシミュレーション

  • 217.3 ワイヤハーネス自動化技術の構成要素

① 視覚・センサと認識

② 把持・操作・挿入計画

  • 217.4 産業ソリューションとプラットフォーム化

① AIビジョンベースのケーブルハンドリング

② 専用自動機・生産ラインの自動化

  • 217.5 研究領域・先端技術としてのポイント
  • 217.6 エコシステム・システム統合と最適化
  • 217.7 産業応用・商用化のロードマップ
  • 217.8 課題と今後の展望

218 フィジカルAIとMES API連携の全体像

  • 218.1 フィジカルAI/自律物理エージェントの基本特性
  • 218.2 MESの役割とAPI連携の意義
  • 218.3 関連技術スタックの整理

① OTデータ連携:OPC UAとMQTT

② APIとマイクロサービス

③ エージェント基盤とツール統合

④ クラウド/エッジとデータ基盤

  • 218.4 MES API連携のアーキテクチャモデル

① エージェント指向MES連携パターン

  • 218.5 導入形態とプラットフォーム化の動向

① ローコード/ノーコードとMES拡張

② エージェントプラットフォームのSaaS化

  • 218.6 研究領域・先端技術としてのポイント

① エージェント最適化・信頼性

  • 218.7 開発の進捗・既存実績

① MESとスマートエージェントの実装事例

  • 218.8 エコシステム/システム統合・最適化の視点

① システム統合パターンの整理

  • 218.9 産業応用と商用化ロードマップ

① ロードマップの典型ステージ

  • 218.10 課題とリスク

① 技術的・組織的課題

  • 218.11 今後の展望と設計上の示唆

219 多品種少量生産への段取り替え自動化

  • 219.1 多品種少量生産と段取り替え自動化の基本特性
  • 219.2 関連技術と導入形態

① SMEDとモジュラ治具・自動クランプ

② ロボットのオフラインプログラミングと柔軟自動化

③ AIビジョン・デジタル作業指示・ワークフロー自動化

  • 219.3 研究領域・先端技術としてのポイント

① SMEDとラインバランシングの統合モデル

② 柔軟生産システム(FMS)と再構成可能ロボット

  • 219.4 エコシステム・システム統合と最適化
  • 219.5 産業応用・ロードマップ
  • 219.6 課題と今後の検討ポイント

220 適応型溶接・塗装プロセスのリアルタイム補正

  • 220.1 適応型溶接・塗装の基本的特性
  • 220.2 溶接プロセスのリアルタイム補正技術

① シームトラッキングと経路補正

② 溶融池モニタリングとAI制御

  • 220.3 塗装プロセスのリアルタイム補正と軌道最適化

① 塗膜厚シミュレーションと軌道設計

② センサフィードバックによるリアルタイム補正

  • 220.4 AI・ディープラーニングの役割とプラットフォーム化
  • 220.5 エコシステム・システム統合と物理AIコンテキスト
  • 220.6 産業応用・商用化ロードマップ
  • 220.7 課題と今後の研究・実務上の論点

221 予知保全 (Predictive Maintenance) のAIモデル

  • 221.1 予知保全AIモデルの基本的特性
  • 221.2 主要AIモデル種別と対象タスク

① 教師あり学習モデル

② 教師なし・半教師ありモデル

③ 強化学習・最適スケジューリング

  • 221.3 センサ・エッジAI・プラットフォーム構成

① センサリングと前処理

② エッジAIとリアルタイム分析

  • 221.4 プラットフォーム化とエコシステム統合
  • 221.5 産業応用・商用化の進捗
  • 221.6 研究トレンド・先端技術としてのポイント
  • 221.7 課題と今後のロードマップ

【 ロジスティクス・倉庫自動化〜物理インターネットの実現〜 】

222 フィジカルAIロボットの24時間365日稼働に向けた充電・保守運用

  • 222.1 24時間稼働を支える基本コンセプト
  • 222.2 バッテリ技術とエネルギーマネジメント
  • 222.3 充電方式のバリエーション
  • 222.4 ドッキングステーションとロボット側インタフェース
  • 222.5 フリート管理と充電スケジューリングモデル
  • 222.6 予知保全とメンテナンスアウェア運用
  • 222.7 充電・保守プラットフォームとエコシステム
  • 222.8 モデル・ツール構成の典型パターン
  • 222.9 24時間稼働向け最適化戦略
  • 222.10 産業応用と実績
  • 222.11 ロードマップと将来像
  • 222.12 課題と研究フロンティア

223 Amazon Sparrow / Cardinal / Proteus の導入効果

  • 223.1 概要と位置づけ
  • 223.2 各ロボットの基本特性

① Sparrow:AIピースピッキングロボット

② Cardinal:重量パッケージ用ロボットアーム

③ Proteus:自律移動ロボット(AMR)

  • 223.3 関連技術とアーキテクチャ

① AI・コンピュータビジョン

② ロボット制御・安全技術

③ フィジカルAI/自律エージェントとしての位置づけ

  • 223.4 導入形態(モデル・ツール構成)

① 倉庫オペレーションの統合フロー

② システム構成とプラットフォーム化

  • 223.5 導入効果:生産性・安全性・コスト

① スループットとリードタイム

② 安全性と人の負荷軽減

③ 労働コストと組織への影響

  • 223.6 研究領域・先端技術のポイント

① 汎用ピースピッキングと知覚能力

② 高信頼自律移動と機能安全

  • 223.7 開発の進捗と展開状況
  • 223.8 エコシステム・システム統合・最適化

① ロボット群とWMSの統合

② マルチロボット最適化の指標

  • 223.9 産業応用・商用化・実装ロードマップ

① 段階的展開ステージ

  • 223.10 課題・リスク・社会的含意

① 労働への影響とスキル転換

② 技術的・運用上の課題

  • 223.11 フィジカルAIとしての示唆

224 AMRフリート管理システムの最適化アルゴリズム

  • 224.1 AMRフリート管理の基本概念
  • 224.2 最適化アルゴリズムの主要クラス

① タスク割当アルゴリズム

② 経路計画・交通制御

③ バッテリー・保守スケジューリング

  • 224.3 関連技術とプラットフォーム動向

① AMRフリート管理ソフトウェア市場

② 代表的なプラットフォーム機能

  • 224.4 最適化アルゴリズムの設計視点

① 多目的最適化とヒューリスティクス

② 分散制御と協調マルチエージェント

  • 224.5 研究領域・先端技術のトレンド

① タスク割当に関する最新研究

② 渋滞回避とフリートサイズ設計

  • 224.6 MES・上位システムとの統合
  • 224.7 産業応用と実績

① 効率改善の定量効果

② 市場と主要プレーヤ

  • 224.8 実装ロードマップと導入形態

① 段階的導入ステップ

② モデル・ツール構成の例

  • 224.9 課題と今後の方向性

① 技術的課題

② 組織・エコシステム上の課題

225 RaaS導入によるCAPEX削減とフィジカルAIロボット活用

  • 225.1 RaaSとCAPEX削減の基本概念
  • 225.2 フィジカルAI・自律物理エージェントとの関係
  • 225.3 CAPEXモデルとRaaSモデルの経済構造
  • 225.4 RaaSによるCAPEX削減メカニズム
  • 225.5 代表的なRaaSビジネスモデル
  • 225.6 プラットフォーム化とクラウドロボティクス
  • 225.7 関連技術:AI・シミュレーション・遠隔オペレーション
  • 225.8 開発の進捗と市場規模
  • 225.9 エコシステムとシステム統合
  • 225.10 最適化とROI評価のポイント
  • 225.11 産業応用と導入形態のバリエーション
  • 225.12 フィジカルAI/自律エージェント文脈でのロードマップ
  • 225.13 課題とリスク要因

226 フィジカルAI時代のRFIDとビジョン認識のハイブリッド追跡

  • 226.1 フィジカルAIとハイブリッド追跡の位置づけ
  • 226.2 RFIDとビジョン認識の基本特性
  • 226.3 ハイブリッド追跡アーキテクチャの全体像
  • 226.4 センサフュージョンとデータ同定手法
  • 226.5 代表的研究事例と先端技術
  • 226.6 自律ロボット・ドローンによるインベントリ追跡
  • 226.7 フィジカルAIエージェントへの組み込みモデル
  • 226.8 プラットフォーム化と開発ツールチェーン
  • 226.9 システム統合とエコシステムの構造
  • 226.10 最適化戦略と性能指標
  • 226.11 産業応用シナリオ
  • 226.12 商用化・実装ロードマップ
  • 226.13 研究課題と技術的ボトルネック
  • 226.14 安全性・プライバシ・ガバナンス

227 SKU数百万規模に対応するAIピッキング

  • 227.1 概要と基本的特性
  • 227.2 関連技術スタック

① ビジョンと認識

② グリッパと把持戦略

③ AIモデルとフィジカルAI

  • 227.3 導入形態・モデル構成

① Goods-to-Robot型ピッキングセル

② フィジカルAIによるスキル再利用

  • 227.4 研究領域・先端技術のポイント

① ロボティクス基盤モデルと模倣学習

② 高難度カテゴリーへの対応

  • 227.5 開発の進捗・実績と市場動向
  • 227.6 エコシステム・システム統合・最適化

① WMS・ソーター・AMRとの統合

② 学習データとフリート共有

  • 227.7 産業応用・商用化ロードマップ

① ステップ的導入シナリオ

② 適用業種

  • 227.8 課題と今後の方向性

① 技術的課題

② 経済性・人との協働

228 Wiwynnにおけるリードタイム短縮(48h→2h)の詳細分析

  • 228.1 取り組みの概要と位置づけ
  • 228.2 リードタイム短縮の対象プロセス
  • 228.3 関連技術とシステム構成

① デジタルツインとOmniverseによるフィジカルAI基盤

② ASRS・AGV・ロボットの自律協調

③ エッジ〜クラウドのIT/OT統合

  • 228.4 フィジカルAI観点での基本特性
  • 228.5 モデル・ツール構成とデータフロー

① 物理レイヤとデータ取得

② デジタルツイン・AI・MES間の連携

  • 228.6 リードタイム短縮48h→2hのメカニズム

① 在庫・ピッキング時間の削減

② 段取り・スケジューリングの自動化

③ 検査・不良ループの短縮

  • 228.7 研究領域・先端技術としてのポイント

① デジタルツイン×生成AI

  • 228.8 プラットフォーム化とエコシステム

① ハイブリッドクラウドによるグローバル展開

  • 228.9 開発・導入の進捗と実績
  • 228.10 産業応用・商用化・実装のロードマップ

① 段階的な自動化ロードマップ

  • 228.11 システム統合と最適化の論点
  • 228.12 課題とリスク
  • 228.13 他社・他業種への示唆

229 クロスドッキングの自動化ソリューション

  • 229.1 基本的特性と狙い
  • 229.2 自動化を支える主要技術

① 高速コンベヤ・ソーターとスキャニング

② AMR・ロボットによる柔軟搬送・ソーティング

③ AIスケジューリングとエージェント

  • 229.3 導入形態・プラットフォーム化

① クロスドック専用ハブとパーセルハブ

② システム統合スタック

  • 229.4 研究領域・先端技術のポイント

① トラックスケジューリング・ルーティング最適化

② AIエージェントとデジタルツイン

  • 229.5 エコシステム・統合・最適化の視点

① 自動化コンポーネントの組み合わせ

② サプライチェーン全体との連携

  • 229.6 産業応用・商用化ロードマップ

① 導入ステージ

② 効果指標と事例

  • 229.7 課題と今後の方向性

① 実装上の課題

② フィジカルAIクロスドックへの展望

230 ダークストアの完全自動化運用

  • 230.1 ダークストアとマイクロフルフィルメントの基本像
  • 230.2 完全自動化を支える主要技術

① ロボットストレージとピッキング

② AIピッキングロボットとフィジカルAI

③ AMR・シャトルによる館内搬送

  • 230.3 導入形態・プラットフォーム化の動向

① MFC内蔵型と専用ダークストア型

② ロボット-as-a-Serviceとプラットフォーム提供

  • 230.4 研究領域・先端技術としてのポイント

① スウォーム制御とHiveロボティクス

② 需要予測AIとエージェントコマース

  • 230.5 エコシステム・システム統合と最適化

① WMS・OMS・ラストワンマイルとの連携

② 都市インフラ・ダークストアネットワークの設計

  • 230.6 開発の進捗・実績と限界

① 成功事例:Ocado系CFC/MFC

② 限界事例:Krogerの戦略見直し

  • 230.7 産業応用・商用化ロードマップ

① 段階的な自動化ステージ

② ラストワンマイルとの統合

  • 230.8 課題と今後の方向性

① 技術・運用・経済性の課題

② フィジカルAI時代のダークストア像

231 トラック荷積み・荷降ろしロボットの技術課題

  • 231.1 トラック荷役ロボットの位置づけと難しさ
  • 231.2 基本的特性と代表システム

① トラック荷降ろしロボットの特徴

② 荷積みロボットの追加要件

  • 231.3 関連技術とモデル・ツール構成

① 知覚・認識技術

② 動作計画と制御

③ フィジカルAIプラットフォーム

  • 231.4 技術課題:環境・荷物・安全

① 荷物の多様性と「ルースロード」問題

② トレーラ内環境と機構制約

③ 安全性と人との協調

  • 231.5 研究領域・先端技術のポイント

① 3Dパッキングと生成的積付け計画

② マルチピック・スループット向上

③ 学習による巧みさ向上

  • 231.6 開発の進捗・実績と事例
  • 231.7 システム統合・エコシステムと最適化

① WMS・ソーティングとの統合

② フリート管理と運用最適化

  • 231.8 産業応用・商用化ロードマップ

① 段階的導入ステージ

② 地域・業種別の展開

  • 231.9 残された課題と今後の展望

① 技術的課題

② 経済性・人との共存

232 トラック自動運転隊列走行とのハブ連携

  • 232.1 隊列走行とハブ連携の基本像
  • 232.2 フィジカルAI・自律物理エージェントとの関係
  • 232.3 技術要素:V2V・自動運転・インフラ
  • 232.4 ハブ・ツー・ハブ運行モデルと隊列運用
  • 232.5 ハブ連携のためのシステム構成
  • 232.6 経路計画・隊列形成最適化
  • 232.7 産業動向と実証・商用化の進展
  • 232.8 エコシステムとプラットフォーム化
  • 232.9 効果と最適化のポイント
  • 232.10 ロードマップと今後の展開
  • 232.11 課題と研究フロンティア

233 ドローンによる倉庫内在庫管理・棚卸し

  • 233.1 基本的特性と導入目的
  • 233.2 関連技術とシステム構成

① ナビゲーション・自律飛行

② データ取得:バーコード・RFID・画像

③ WMSとの統合と分析

  • 233.3 導入形態・プラットフォーム化の動向

① ドック+自律フライトの常時運用モデル

② 在庫精度・安全・コストの効果

  • 233.4 研究領域・先端技術のポイント

① ペリシャブル・特殊環境への応用

② フィジカルAIと予測インベントリ

  • 233.5 エコシステム・システム統合・最適化

① AMR・ASRSとの協調

② RFID/バーコード/IoTの比較

  • 233.6 産業応用・商用化・ロードマップ

① 導入ステージ

② 導入業種と事例

  • 233.7 課題と今後の方向性

① 技術的・運用上の課題

② 経済性と統合コスト

234 パレタイジング・デパレタイジングの混合荷物対応

  • 234.1 混合荷物パレタイズの基本特性
  • 234.2 関連技術とシステム構成

① ビジョンシステムとAI認識

② 積み付け計画と最適化

③ フィジカルAIプラットフォームとの連携

  • 234.3 導入形態・モデル構成の具体像

① 単一SKU→混載パレットのオーダーピッキング

② ランダム入荷パレットのデパレタイズ

③ ランダムシーケンス混載パレタイズ

  • 234.4 研究領域・先端技術のポイント

① ランダムケース認識と箱セグメンテーション

② 3DビンパッキングとPhysical AI

  • 234.5 開発の進捗・実績
  • 234.6 エコシステム・システム統合と最適化

① カメラ・ロボット・AIベンダの連携

② WMS・AMRとの連携

  • 234.7 産業応用・商用化・実装ロードマップ

① 導入フェーズの一般的ステップ

② 業種別の応用

  • 234.8 残された課題と今後の方向性

① 技術的・運用上の課題

② フィジカルAIとしての展望

235 ラストワンマイル配送ロボットの歩道走行規制

  • 235.1 基本枠組みと位置づけ
  • 235.2 日本における法制度と歩道走行条件

① 改正道路交通法と「遠隔操作小型車」

② 速度・サイズ・監視に関する規制

  • 235.3 海外(米国・EU)の歩道ロボット規制

① 米国各州のサイドウォークロボット法

② EUの状況とRADR/SADRの区別

  • 235.4 関連技術・モデル構成と規制との関係

① 安全走行を支えるセンシングと遠隔監視

② プラットフォーム化と運行管理

  • 235.5 研究領域・先端技術のポイント

① 歩道環境における認識・予測とリスク評価

② 規制サンドボックスと社会受容性

  • 235.6 開発・導入の進捗と事例

① 日本の事例と展望

② 海外のサービス展開

  • 235.7 エコシステム・統合・最適化の課題

① ガバナンスとマルチステークホルダー調整

② データとプライバシー

  • 235.8 商用化ロードマップと残された課題

① 段階的な自律度向上

② 安全・社会受容・ビジネスモデルの三立

236 リバースロジスティクス(返品処理)の自動化

  • 236.1 基本的特性と課題認識
  • 236.2 関連技術とシステム構成

① 物理レイヤ:AMR・ソーティングロボット・ピッキング

② 情報レイヤ:RMS/WMSとAIエンジン

  • 236.3 導入形態・プラットフォーム化の動向

① リターンセンター/3PLでの集中処理

② フロント〜バック一気通貫の自動化

  • 236.4 研究領域・先端技術としてのポイント

① AIによる状態判定・検品自動化

② 需要予測・設計改善へのフィードバック

  • 236.5 エコシステム・システム統合と最適化

① WMS・OMS・決済との連携

② ロボットフリート・ソーターとの協調

  • 236.6 産業応用・商用化ロードマップ

① ステージ別導入シナリオ

② 業種別の適用

  • 236.7 課題と今後の方向性

① 技術・運用面のリスク

② フィジカルAIエコシステムとしての展望

237 異機種ロボット間の相互運用規格 (VDA 5050等)

  • 237.1 相互運用規格の基本的特性
  • 237.2 関連技術とプロトコルスタック
  • 237.3 フィジカルAI・自律物理エージェントとの関係
  • 237.4 VDA 5050の設計思想と進化(ゾーンコンセプトなど)
  • 237.5 導入形態:フリートマネージャとアダプタ
  • 237.6 プラットフォーム化とエコシステム
  • 237.7 研究領域・先端技術としてのポイント
  • 237.8 最適化と運用上の利点
  • 237.9 産業応用と普及状況
  • 237.10 ロードマップと今後の展開
  • 237.11 課題と今後の論点

238 群制御(Swarm Intelligence)による渋滞回避

  • 238.1 群制御と渋滞問題の基本概念
  • 238.2 渋滞回避の基本戦略

① 分散トラフィック制御

② 人工ポテンシャル場と密度制御

  • 238.3 関連アルゴリズムとモデル

① 代表的な渋滞制御アルゴリズム

② 形成変形とスウォームモーフィング

③ マルチAGV向け群制御モデル

  • 238.4 フィジカルAIとの統合アーキテクチャ

① Swarm Managerとローカルエージェント

② 通信・情報構造

  • 238.5 産業応用・プラットフォーム化の動向

① マルチAGV管理への応用

② 交通信号制御や都市交通への展開

  • 238.6 実装形態とモデル・ツール構成

① ソフトウェアスタックの例

② デジタルツインとオフライン最適化

  • 238.7 研究開発の進捗と課題

① スケーラビリティと理論解析

② ルール設計と学習の統合

  • 238.8 産業応用・ロードマップとエコシステム

① 導入ロードマップの一例

② エコシステムと標準化

239 梱包・包装プロセスの3D認識と最適化

  • 239.1 概要と基本的特性
  • 239.2 関連技術:3D認識・ロボティクス・アルゴリズム

① 3Dビジョンとセンシング

② 3Dビンパッキング・カートナイゼーション

③ ロボットパッキングと物理AI

  • 239.3 導入形態・モデル構成とプラットフォーム化

① パッキングステーション支援とARガイダンス

② WMS・OMS・Box-on-Demandとの統合

  • 239.4 研究領域・先端技術のポイント

① 深層強化学習とハイブリッド手法

② 3D認識を用いた品質・安全最適化

  • 239.5 エコシステム・システム統合・最適化の視点

① 倉庫プロセス全体への波及効果

② APIプラットフォームとマルチクライアント対応

  • 239.6 産業応用・商用化ロードマップ

① 導入ステージの典型パターン

② 期待される効果

  • 239.7 課題と今後の方向性

① 計算負荷・データ品質・ガバナンス

② フィジカルAIとの統合展望

240 重量・重心変化に対するリアルタイム適応

  • 240.1 概要と基本的特性
  • 240.2 関連技術:センシング・推定・制御

① 質量特性・重心のオンライン推定

② コントローラへの反映:ペイロード/CoG設定

③ 全身制御・力制御

  • 240.3 フィジカルAIと学習ベース適応

① Rapid Motor Adaptationと環境パラメータ推定

② ロコマニピュレーションと協調ポリシー

  • 240.4 AMR・モバイルマニピュレータへの応用とプラットフォーム動向

① 荷重センシングを組み込んだAMR

② マルチロボット協調搬送

  • 240.5 産業応用・商用化ロードマップ

① 導入ステージの例

② 期待される効果

  • 240.6 課題と今後の方向性

① センサ信頼性・計算負荷・モデリング

② 変動環境下での汎用フィジカルAI

241 人間とロボットの倉庫内混在ルール

  • 241.1 基本的枠組みと安全規格
  • 241.2 関連技術:センシング・安全機能・人認識

① 衝突回避と協調安全

② 人間認識とヒューマンアウェアナビゲーション

  • 241.3 導入形態・オペレーションモデル

① ゾーニングとハイブリッド運用

② ピックアシストAMRモデル

  • 241.4 研究領域・先端技術のポイント

① 人間行動モデルと社会的ナビゲーション

② 組織・人材側の研究知見

  • 241.5 エコシステム・統合・最適化

① 安全規格とフリート・WMS連携

② 継続的改善とデータ駆動の安全管理

  • 241.6 産業応用・ロードマップと課題

① ロードマップの典型ステージ

② 主要課題と今後の方向性

242 倉庫管理システム(WMS)とロボット制御の統合

  • 242.1 概要と基本的特性
  • 242.2 役割分担:WMS・WES・WCS・ロボティクスハブ

① 機能レイヤの整理

② ロボティクスオーケストレーションハブ

  • 242.3 統合アーキテクチャと導入形態

① インタフェース標準化と日本の議論

② 代表的な統合パターン

  • 242.4 研究領域・先端技術としてのポイント

① マルチエージェントオーケストレーションとAI

② WMS側のAI・BI機能の進化

  • 242.5 エコシステム・システム統合・最適化

① 代表的な統合ユースケース

② システムインテグレーションと標準化の重要性

  • 242.6 産業応用・商用化・ロードマップ

① 導入ステージの典型パターン

② 効果指標と事例傾向

  • 242.7 課題と今後の方向性

① レガシーWMS・ベンダロックイン・スキルギャップ

② フィジカルAIプラットフォームへの進化

243 多層階倉庫におけるAMRのエレベーター連携

  • 243.1 概要と基本的特性
  • 243.2 関連技術とインタフェース構成

① エレベーター制御インタフェース

② 通信・ナビゲーション・安全

  • 243.3 導入形態・プラットフォーム化

① エレベーター連携の運用モデル

② エレベーター側の準備と標準化

  • 243.4 研究領域・先端技術としてのポイント

① AMR–リフト統合システムとAI

② ロボットフレンドリー環境とルール形成

  • 243.5 エコシステム・統合・最適化

① WMS・WESとの連携

② マルチロボット・マルチ階層の協調

  • 243.6 産業応用・ロードマップと課題

① 導入ステージとユースケース

② 課題と今後の方向性

244 フィジカルAI時代の配送ルート最適化と動的再計画

  • 244.1 フィジカルAIと自律物理エージェントの位置づけ
  • 244.2 配送ルート最適化と動的再計画の基本特性
  • 244.3 関連する最適化モデルと理論枠組み
  • 244.4 経路生成と動的再計画アルゴリズム
  • 244.5 ロボット・AMR・自動運転車への適用
  • 244.6 生成モデル・GNNなど先端AIの活用
  • 244.7 物理AIエージェントアーキテクチャとツール構成
  • 244.8 プラットフォーム化とエコシステム動向
  • 244.9 動的配送ルーティングの開発進捗と実績
  • 244.10 シミュレーションと検証基盤
  • 244.11 産業応用とビジネスインパクト
  • 244.12 ロードマップと今後の技術進化
  • 244.13 技術的課題と研究フロンティア
  • 244.14 エコシステム構築と標準化
  • 244.15 社会実装に向けた課題とガバナンス

245 物流センターのデジタルツイン化とフィジカルAI

  • 245.1 デジタルツイン化の基本概念
  • 245.2 フィジカルAI・自律物理エージェントとの関係
  • 245.3 デジタルツインの構成要素と関連技術
  • 245.4 プラットフォーム化とOmniverse系ソリューション
  • 245.5 ロボット・フィジカルAIブレインの検証環境
  • 245.6 導入形態:設計段階から運用段階まで
  • 245.7 研究領域・先端技術の焦点
  • 245.8 エコシステムとシステム統合
  • 245.9 最適化とオペレーション改善効果
  • 245.10 産業応用・商用化の進捗
  • 245.11 実装ロードマップの典型パターン
  • 245.12 課題と今後の研究・実務上の論点

246 冷蔵・冷凍倉庫でのロボット稼働耐久性

  • 246.1 基本的特性と要求条件
  • 246.2 耐久性を支えるハードウェア技術

① 低温対応材料・シール構造

② センサ・電子部の加熱・断熱

③ バッテリー・駆動系の耐久性

  • 246.3 ロボットプラットフォームと導入形態

① 冷凍対応AMR・AGV・シャトル

② パレタイズロボット・ASRS

  • 246.4 研究領域・先端技術としてのポイント

① 低温用電池・駆動技術

② 品質管理AIとの統合

  • 246.5 エコシステム・統合・最適化

① 管理システムとの統合と制御責任

② 冷凍自動化のマクロトレンド

  • 246.6 産業応用・ロードマップと耐久性評価

① 導入ステージ

② 耐久性指標と保守戦略

  • 246.7 課題と今後の方向性

① 技術的・運用上の課題

② フィジカルAI冷チェーンへの展望

【 自動運転・モビリティ〜移動の自律化〜 】

247 End-to-End自動運転モデルの安全性検証

  • 247.1 End-to-End自動運転モデルの基本特性
  • 247.2 安全性検証が難しい理由
  • 247.3 安全分析フレームワークとライフサイクル視点
  • 247.4 フォーマルメソッドと仕様ベース検証
  • 247.5 検証ガイド付きシールド・強化学習の統合
  • 247.6 シミュレーションとシナリオベース検証
  • 247.7 デジタルツインとPhysical AIによる安全保証
  • 247.8 データ主導の危険シナリオ発見と最適化
  • 247.9 説明可能性と監査性の向上
  • 247.10 エコシステム・プラットフォーム化の動向
  • 247.11 産業応用・実装ロードマップ
  • 247.12 課題と今後の研究テーマ

248 eVTOL (空飛ぶクルマ) の自律飛行制御

  • 248.1 eVTOLと自律飛行制御の基本像
  • 248.2 フライトコントロールシステムの構成と市場動向
  • 248.3 自律飛行制御の機能レイヤ
  • 248.4 離着陸・遷移フェーズの自動化技術
  • 248.5 eVTOLプログラムの自律飛行試験の進捗
  • 248.6 完全自律eVTOLと地上監督モデル
  • 248.7 規制・安全認証と自律レベル
  • 248.8 フィジカルAI・世界モデルとの接続
  • 248.9 エコシステム・プラットフォーム化の動向
  • 248.10 産業応用・商用化ロードマップ
  • 248.11 課題と今後の研究テーマ

249 V2X (Vehicle-to-Everything) 通信のインフラ整備

  • 249.1 V2X通信の基本的特性
  • 249.2 通信方式:DSRCとC-V2X / 5G-V2X
  • 249.3 インフラ構成要素とツールチェーン
  • 249.4 世界的な展開状況とロードマップ
  • 249.5 協調知覚とフィジカルAIスタックへの統合
  • 249.6 産業エコシステムと標準化
  • 249.7 最適化の観点:配置計画とエッジAI
  • 249.8 研究領域・先端技術の焦点
  • 249.9 産業応用と商用化ユースケース
  • 249.10 実装ロードマップと課題

250 Waymo vs Tesla FSD のアプローチ比較

  • 250.1 全体像と位置づけ
  • 250.2 センサスタックとマップ戦略
  • 250.3 ソフトウェアアーキテクチャとAIスタック
  • 250.4 安全性・冗長性の設計思想
  • 250.5 データ戦略と学習プロセス
  • 250.6 導入形態とビジネスモデル
  • 250.7 性能・安全指標と公開データ
  • 250.8 比較表:WaymoとTesla FSD の主要差分
  • 250.9 フィジカルAI/エコシステム観点での比較
  • 250.10 研究領域・先端技術としてのポイント
  • 250.11 ロードマップと課題

251 エッジケース(事故、工事)のデータ共有

  • 251.1 エッジケースデータ共有の基本像
  • 251.2 エッジケースの抽出とデータセット化
  • 251.3 オープンシナリオカタログと共有プラットフォーム
  • 251.4 メーカー独自データと共有データの補完関係
  • 251.5 フェデレーテッドラーニングによる分散学習
  • 251.6 衝突・工事情報とインフラ側AIの連携
  • 251.7 安全フレームワークと公開データハブ
  • 251.8 世界モデル・シミュレーションとエッジケース生成
  • 251.9 課題と今後のロードマップ

252 サイバーセキュリティ対策とOTA更新の安全性

  • 252.1 自動車サイバーセキュリティとOTAの基本像
  • 252.2 規制・標準:UN-R155/R156とISO/SAE 21434
  • 252.3 安全なOTA更新アーキテクチャの要素
  • 252.4 先端OTAプロトコルと研究動向
  • 252.5 フィジカルAI・自律車両におけるセキュリティ要件
  • 252.6 エコシステムとプラットフォーム化
  • 252.7 ライフサイクルリスク管理と運用
  • 252.8 課題と今後の研究・実装ロードマップ

253 センサーフュージョン (LiDAR/Radar/Camera) の最適解

  • 253.1 センサーフュージョンの基本的特性
  • 253.2 各センサモダリティの役割
  • 253.3 フュージョンアーキテクチャ:早期・中間・後期
  • 253.4 BEV変換とTransformerによる統合
  • 253.5 LiDAR-Camera・Radar-Camera融合の研究動向
  • 253.6 システムレベルでの「最適解」の考え方
  • 253.7 フィジカルAIプラットフォームとエコシステム
  • 253.8 産業応用とマップ・V2Xとの統合
  • 253.9 ロードマップと今後の最適化方向
  • 253.10 課題と研究テーマ

254 ドローン配送 (Drone Delivery) の空域管理 (UTM)

  • 254.1 UTMの基本的役割と概念
  • 254.2 ドローン配送とBVLOS運航におけるUTMの位置づけ
  • 254.3 代表的なUTM運用実証と配送ユースケース
  • 254.4 規制フレームワークとサービスプロバイダモデル
  • 254.5 欧州U-spaceとUTM/ATM統合
  • 254.6 技術アーキテクチャと主要機能
  • 254.7 フィジカルAI/ロボット群制御との統合
  • 254.8 エコシステムとプラットフォーム化の動向
  • 254.9 産業応用・商用化ロードマップ
  • 254.10 課題と今後の研究テーマ

255 マイクロモビリティの自律再配置

  • 255.1 自律再配置の基本的特性
  • 255.2 需要・再配置モデリングと最適化技術
  • 255.3 自律車両を組み込んだ新しい再配置パラダイム
  • 255.4 自律eスクーターの制御・ナビゲーション技術
  • 255.5 遠隔操作・半自律型再配置の実務動向
  • 255.6 充電・バッテリー交換との統合
  • 255.7 需要側・都市側から見た自律再配置の効果
  • 255.8 フィジカルAIプラットフォームとエコシステム統合
  • 255.9 商用化ロードマップと課題

256 モビリティサービスのMaaS統合

  • 256.1 MaaS統合の基本像とレベル概念
  • 256.2 技術基盤:アカウントベースチケッティングと統合決済
  • 256.3 MaaSプラットフォームとオーケストレーション
  • 256.4 ガバナンスモデル:パブリックMaaSとマーケット主導型
  • 256.5 データ標準・APIとエコシステム統合
  • 256.6 最適化・運行計画アルゴリズムの動向
  • 256.7 企業MaaS・コーポレートモビリティ
  • 256.8 実装ロードマップと課題

257 レベル4 / レベル5 自動運転の法的責任論

  • 257.1 レベル4/5と責任論の基本構図
  • 257.2 主な責任主体と責任の種類
  • 257.3 レベル別の責任シフト
  • 257.4 ロボタクシー事故の責任構造
  • 257.5 EU・米国など主要法域の動向
  • 257.6 保険・補償スキームの再設計
  • 257.7 法的・技術的統合プラットフォームの要請
  • 257.8 研究領域・先端論点
  • 257.9 商用化・実装ロードマップと課題
  • 257.10 フィジカルAI時代の責任ガバナンスの方向性

258 悪天候(雨、雪、霧)下の認識性能

  • 258.1 悪天候が与える基本的な影響
  • 258.2 センサ別の劣化メカニズム
  • 258.3 悪天候認識強化のマルチモーダル戦略
  • 258.4 データセットとシミュレーションの役割
  • 258.5 画像・点群側の頑健化手法
  • 258.6 不確実性推定と天候認識連携
  • 258.7 車車・路車協調による補完
  • 258.8 産業実務での運用戦略
  • 258.9 ロードマップと今後の課題

259 鉱山・採掘現場における無人ダンプ運行

  • 259.1 無人ダンプ運行の基本的特性
  • 259.2 主要プレイヤーと運用実績
  • 259.3 技術アーキテクチャとフィジカルAIスタック
  • 259.4 安全性・生産性の効果
  • 259.5 電動化・エネルギー最適化との統合
  • 259.6 デジタルツインと協調運行
  • 259.7 システム統合とエコシステム
  • 259.8 導入形態と最適化のポイント
  • 259.9 産業応用・商用化ロードマップ
  • 259.10 課題と今後の研究テーマ

260 高精度3Dマップ (HD Map) vs マップレス走行

  • 260.1 HDマップとマップレス走行の基本像
  • 260.2 HDマップ駆動の自動運転スタック
  • 260.3 HDマップの利点と制約
  • 260.4 マップレス走行のアプローチと特性
  • 260.5 HDマップ vs マップレスの比較
  • 260.6 産業動向:HDマップから「マップアウェア」へ
  • 260.7 フィジカルAI・基盤モデルとの関係
  • 260.8 エコシステムとプラットフォーム化
  • 260.9 研究フロンティアと先端技術
  • 260.10 商用化・実装ロードマップ
  • 260.11 課題と最適化の方向性

261 自動バレーパーキングの標準化

  • 261.1 自動バレーパーキングの基本像
  • 261.2 ISO 23374シリーズによる標準化枠組み
  • 261.3 AVPタイプ分類とシステム構成
  • 261.4 通信インタフェースとプロトコル
  • 261.5 代表的実証と商用化の進捗
  • 261.6 エコシステムとビジネスモデル
  • 261.7 研究領域・先端技術のポイント
  • 261.8 プラットフォーム化と5G・V2Xとの統合
  • 261.9 導入形態・運用モデルの最適化
  • 261.10 市場規模と商用ロードマップ
  • 261.11 課題と今後の標準化トピック

262 自動運転AIの解釈可能性 (Explainability)

  • 262.1 解釈可能性が求められる背景と基本特性
  • 262.2 自動運転におけるXAIの役割と分類
  • 262.3 主な技術アプローチ:視覚的・言語的・論理的説明
  • 262.4 モジュラ型パイプラインとエンドツーエンドのXAI
  • 262.5 SafeXなどの統合フレームワーク
  • 262.6 規制・ガイドラインと解釈可能性の位置づけ
  • 262.7 研究課題:安全性評価と人間の理解
  • 262.8 フィジカルAI・次世代意思決定との接続

263 自動運転トラックの長距離輸送実証

  • 263.1 長距離自動運転トラック実証の基本像
  • 263.2 代表的プレイヤーと実証状況
  • 263.3 技術アーキテクチャとフィジカルAIスタック
  • 263.4 ハブ・トゥ・ハブとトランスファーネットワーク
  • 263.5 経済性とTCO改善効果
  • 263.6 実証で得られている安全性と信頼性
  • 263.7 エコシステムとパートナー連携
  • 263.8 研究領域・先端技術の焦点
  • 263.9 商用化ロードマップと市場予測
  • 263.10 課題と今後の展望

264 車内モニタリングシステムへのAI活用

  • 264.1 車内モニタリングAIの基本像
  • 264.2 主要ユースケースと機能
  • 264.3 センサ構成とAI技術
  • 264.4 疲労・脇見検知アルゴリズム
  • 264.5 商用ソリューションとプラットフォーム化
  • 264.6 エコシステムと標準化の動向
  • 264.7 他センサとの統合とフィジカルAI化
  • 264.8 研究課題と今後のロードマップ

265 水中ドローン (AUV) の自律探査技術

  • 265.1 AUVの基本特性と用途
  • 265.2 キー技術の全体像
  • 265.3 自己位置推定と水中SLAM
  • 265.4 ミッションマネジメントと自律意思決定
  • 265.5 認知アーキテクチャとフィジカルAI的AUV
  • 265.6 協調探査とマルチエージェントAUV
  • 265.7 産業応用と市場動向
  • 265.8 最新機種とプラットフォーム化の事例
  • 265.9 最適化・計画アルゴリズムの動向
  • 265.10 完全自律AUVへのロードマップと課題

266 生成AIを活用した走行シナリオ生成

  • 266.1 生成AIベース走行シナリオ生成の基本像
  • 266.2 シナリオ生成の役割とフィジカルAIとの関係
  • 266.3 関連技術:基盤モデルと生成パラダイム
  • 266.4 LLMベースのテキスト・構造シナリオ生成
  • 266.5 画像・動画・世界モデルによる視覚シナリオ生成
  • 266.6 リスク感度の高いシナリオ生成とLLMガイド
  • 266.7 走行挙動生成フレームワーク(HAD-Gen等)
  • 266.8 ツール構成と導入形態
  • 266.9 プラットフォーム化とエコシステム
  • 266.10 研究フロンティアと先端技術
  • 266.11 産業応用・ロードマップ
  • 266.12 課題とガバナンス

267 知覚・予測・計画・制御の4層統合アーキテクチャ

  • 267.1 4層統合アーキテクチャの基本像
  • 267.2 知覚層:センサフュージョンと環境理解
  • 267.3 予測層:他者行動と将来状態のモデリング
  • 267.4 計画層:タスク計画とモーションプランニング
  • 267.5 制御層:リアルタイム制御と安全保証
  • 267.6 統合アーキテクチャと設計パラダイム
  • 267.7 シミュレーション・デジタルツインとの連携
  • 267.8 プラットフォーム化とソフトウェアスタック
  • 267.9 研究領域・先端技術の焦点
  • 267.10 エコシステム・システム統合と最適化
  • 267.11 商用化・実装ロードマップ
  • 267.12 課題とガバナンス

268 地域ごとの交通ルールへのAI適応

  • 268.1 地域適応の基本的考え方
  • 268.2 ODDによる地域条件の形式化
  • 268.3 交通法規適応のための意思決定フレームワーク
  • 268.4 大規模言語モデルを用いたローカルルール適応
  • 268.5 領域適応・ドメインシフトへの機械学習的対応
  • 268.6 フェデレーテッドリージョンラーニングと運転スタイル適応
  • 268.7 規制・ガバナンス観点からの地域適応
  • 268.8 フィジカルAIとしての最適化と今後の課題

269 都市環境における予測不可能な歩行者挙動への対応

  • 269.1 都市歩行者挙動の基本特性
  • 269.2 歩行者検出・追跡と状態推定
  • 269.3 歩行者行動予測モデル
  • 269.4 不確実性表現と多様な将来シナリオ
  • 269.5 予測困難性へのロバスト計画と制御
  • 269.6 社会的に許容されるナビゲーション
  • 269.7 深層強化学習とリスク指標の導入
  • 269.8 マルチモーダルAIと隠れ歩行者の推定
  • 269.9 フィジカルAIプラットフォームと実装形態
  • 269.10 産業応用と社会実装のロードマップ
  • 269.11 課題と今後の研究テーマ

270 農業機械・建設機械の自動運転化

  • 270.1 農業・建設分野における自動運転化の基本像
  • 270.2 自動運転農業機械の現状と特性
  • 270.3 海外農機メーカーとフィジカルAI化
  • 270.4 建設機械の自動化と代表例
  • 270.5 共通プラットフォームとソフトウェア定義化
  • 270.6 フィジカルAIスタックとオフロード環境
  • 270.7 産業エコシステムとベンダ連携
  • 270.8 研究領域・先端技術の焦点
  • 270.9 商用化・実装ロードマップと市場規模
  • 270.10 課題と今後のフィジカルAIへの展開

271 無人タクシー (Robotaxi) の事業採算性

  • 271.1 ロボタクシー事業の基本構造
  • 271.2 主要コスト要素とユニットエコノミクス
  • 271.3 料金水準と従来タクシーとの比較
  • 271.4 1マイルあたりコストの将来像
  • 271.5 収益ポテンシャルと稼働率
  • 271.6 事業モデルとプラットフォーム化
  • 271.7 地域別の採算性と中国勢の動き
  • 271.8 採算性に影響する技術・運用要因
  • 271.9 リスク・課題と投資回収
  • 271.10 中長期のロードマップと収益機会

【 ヘルスケア・医療・ライフサイエンス〜生命を守るAI〜 】

272 AI診断とロボット施術の統合ループ

  • 272.1 統合ループの基本概念
  • 272.2 AI診断レイヤ:マルチモーダル解析とリスク層別化
  • 272.3 ロボット施術レイヤ:精密操作から準自律制御へ
  • 272.4 デジタルツインと世界モデルによる閉ループ最適化
  • 272.5 具体的応用例:オンコロジー外科と創傷治療
  • 272.6 IoRT・遠隔ロボットと病院システム統合
  • 272.7 産業化・ロードマップと課題

273 FDA等の医療機器規制とAI認証プロセス

  • 273.1 AI医療機器規制の基本構造
  • 273.2 AI/ML SaMDアクションプランと適応的アルゴリズム
  • 273.3 Good Machine Learning Practice(GMLP)の位置づけ
  • 273.4 欧州MDR・AI Act・日本PMDAとの関係
  • 273.5 市販後監視・AI医療機器トラッキングと今後のロードマップ

274 スマートベッドと連携した体位変換ロボット

  • 274.1 基本的特性と目的
  • 274.2 スマートベッドの自動体位変換機能
  • 274.3 体位変換ロボットとの協調:ロボティックベッド+マニピュレータ
  • 274.4 空気圧式体位変換デバイスとICU活用
  • 274.5 AI・IoTプラットフォームとナース連携
  • 274.6 看護負担軽減・ロボット協働の評価と課題
  • 274.7 産業応用・商用化のロードマップ

275 ナノロボットによる体内薬物送達 (DDS)

  • 275.1 基本的特性とフィジカルAIとしての位置づけ
  • 275.2 代表的な駆動・誘導方式とイメージング
  • 275.3 標的化と薬物放出メカニズム
  • 275.4 研究開発の進捗と実験実績
  • 275.5 臨床応用・商用化に向けた課題

276 ラボオートメーション (創薬実験自動化) の加速

  • 276.1 自律ラボと創薬実験自動化の基本像
  • 276.2 閉ループ最適化とBayesian Optimization
  • 276.3 創薬向け自律ラボとプラットフォーム化
  • 276.4 実験設計・多忠実度最適化とデータ活用
  • 276.5 産業応用・エコシステムと課題

277 リハビリテーション用外骨格 (Exoskeleton) のAI制御

  • 277.1 リハビリ用外骨格とAI制御の基本像
  • 277.2 代表的な制御戦略とAIの役割
  • 277.3 Assist-as-Needed(必要最小限支援)とヒューマンインザループ最適化
  • 277.4 強化学習・深層RLによる自律適応制御
  • 277.5 生体信号・脳神経インタフェースを用いた意図検出
  • 277.6 商用リハビリ外骨格とAI的特徴
  • 277.7 安全性・最適化・臨床効果に関する課題
  • 277.8 フィジカルAIとしての展望とロードマップ

278 医師とAIロボットの役割分担論

  • 278.1 基本的特性と論点の枠組み
  • 278.2 医師に残すべきコア責務
  • 278.3 AIロボットに委譲しやすいタスク
  • 278.4 手術・診断における協働モデル
  • 278.5 信頼・責任・倫理フレームワークとロードマップ

279 医療データのプライバシー保護と連合学習

  • 279.1 基本的特性と意義
  • 279.2 関連技術:差分プライバシー・暗号・PPML
  • 279.3 医療分野での連合学習応用とプラットフォーム動向
  • 279.4 プライバシーリスク・攻撃モデルと防御
  • 279.5 規制・エコシステム統合とロードマップ

280 医療器具の自動滅菌・搬送サイクル

  • 280.1 基本像とフィジカルAIとしての位置づけ
  • 280.2 CSSD自動化の構成要素
  • 280.3 搬送ロボットと自律物流
  • 280.4 自動ローディング/アンローディングとライン最適化
  • 280.5 AI活用:ワークフロー、品質管理、予知保全
  • 280.6 エコシステム統合と今後の課題

281 院内物流・検体搬送ロボットの導入事例

  • 281.1 院内物流ロボットの基本特性
  • 281.2 Aethon TUGに代表される物流ロボット導入事例
  • 281.3 検体専用ロボットとラボ自動化への接続
  • 281.4 RelayRxなど次世代AMRのヘルスケア展開
  • 281.5 スケジューリング・経路最適化とフィジカルAI
  • 281.6 導入効果と看護・臨床現場へのインパクト
  • 281.1 ヒューマン・ロボット・インタラクションと社会受容
  • 281.2 エコシステム統合と今後のロードマップ

282 遠隔手術における通信遅延補正AI

  • 282.1 遠隔手術と遅延補正AIの基本像
  • 282.2 許容遅延の目安と5G/6G・エッジ環境
  • 282.3 ネットワーク資源最適化のためのAI
  • 282.4 遅延ロバストなモーション補償と予測制御
  • 282.5 映像・VRツインによる遅延隠蔽
  • 282.6 高レベルコマンド化とセミ自律フレームワーク
  • 282.7 触覚フィードバックの予測と補完
  • 282.8 実証・応用と今後のロードマップ
  • 282.9 課題と研究フロンティア

283 感染症病棟における非接触ケアロボット

  • 283.1 非接触ケアロボットの基本像と目的
  • 283.2 テレプレゼンス・テレケアロボットによる非接触診療
  • 283.3 自律移動ロボットによる物品配送・薬剤投与支援
  • 283.4 環境・設備の非接触消毒ロボット
  • 283.5 AIとロボティクスによる遠隔モニタリングと診療支援
  • 283.6 感染制御・IPCシステムとの統合と課題

284 看護・介護支援ロボットの対人安全性

  • 284.1 看護・介護ロボットと対人安全の基本枠組み
  • 284.2 安全規格と設計指針(ISO 13482など)
  • 284.3 身体接触を伴う移乗・身体支援ロボットの安全性
  • 284.4 センサ・AIを用いた安全な対人インタラクション
  • 284.5 看護・介護現場の評価とリスク
  • 284.6 社会的ロボット・コミュニケーション機能と心理的安全
  • 284.7 ラボ・実証フィールドと標準化動向
  • 284.8 フィジカルAIから見た今後の課題とロードマップ

285 義手・義足の直感的なAI制御 (筋電・脳波)

  • 285.1 直感的制御の基本的特性
  • 285.2 筋電ベース義手のAI制御
  • 285.3 生EMG×深層学習によるエンドツーエンド制御
  • 285.4 シェアードコントロールによる「半自律」バイオニックハンド
  • 285.5 音声・EMG・環境センサを組み合わせた多モーダル義手
  • 285.6 脳波(EEG)による義足・下肢装具のBCI制御
  • 285.7 下肢支援ロボット向けEEG‑BCIの動向
  • 285.8 プラットフォーム化・クラウドAIと将来ロードマップ

286 高齢者見守り・生活支援AIエージェント

  • 286.1 基本的特性と役割
  • 286.2 転倒検知・ADL認識とエッジAI
  • 286.3 マルチモーダル見守りと健康データ統合
  • 286.4 ソーシャルロボットとLLMベース対話エージェント
  • 286.5 スマートホーム統合と在宅生活支援
  • 286.6 プラットフォーム化・ヘルスケア連携と課題

287 細胞培養・操作のマイクロロボット技術

  • 287.1 マイクロロボットによる細胞操作の基本像
  • 287.2 単一細胞操作用オプトエレクトロニック・マイクロロボット
  • 287.3 磁気・音響駆動マイクロロボットとセルクリーンアップ
  • 287.4 ソフトマイクロマニピュレータと適応的細胞ハンドリング
  • 287.5 ロボット統合型細胞培養プラットフォームとAI最適化
  • 287.6 マイクロロボット技術の産業応用と課題

288 在宅医療を支援するモバイルマニピュレータ

  • 288.1 基本的特性と役割
  • 288.2 主要な応用タスクと技術要素
  • 288.3 AI・学習ベース制御と知覚
  • 288.4 ユーザ受容性・遠隔操作とのハイブリッド
  • 288.5 社会実装・エコシステムと今後の課題

289 手術支援ロボット (da Vinci以降) の自律化レベル

  • 289.1 手術支援ロボットと自律化の基本像
  • 289.2 自律化レベルの分類枠組み(LASRと関連タクソノミ)
  • 289.3 現行FDA承認ロボットの自律レベル
  • 289.4 先端研究機:STAR/µSTARと完全自律手技への挑戦
  • 289.5 AI・画像認識・世界モデルによる自律化支援
  • 289.6 規制・倫理・安全性の観点
  • 289.7 エコシステム・プラットフォーム化と今後のロードマップ

290 調剤・薬剤ピッキングの完全自動化

  • 290.1 基本的特性とフィジカルAIとしての位置づけ
  • 290.2 物理レイヤ:ロボットストレージとピッキング機構
  • 290.3 デジタルレイヤ:AI処方監査・ピル検証・在庫最適化
  • 290.4 統合プラットフォームとシステム構成
  • 290.5 研究領域・先端技術としての論点
  • 290.6 産業応用・ロードマップと課題

291 超音波検査ロボットの自律プローブ操作

  • 291.1 基本的特性とフィジカルAIとしての位置づけ
  • 291.2 システム構成:ロボットアーム・力制御・視覚フィードバック
  • 291.3 自律スキャンパイプラインと再現性評価
  • 291.4 機械学習・AIによるビュー計画と画像解析
  • 291.5 テレロボティクスと臨床応用の進展
  • 291.6 課題・エコシステム統合・ロードマップ

【 NVIDIA Three-Computer Model & インフラ〜AIロボットの神経系〜 】

292 Blackwell アーキテクチャのロボット産業への影響

  • 292.1 Blackwellの基本特性と設計思想
  • 292.2 生成AI・推論性能の向上とフィジカルAI
  • 292.3 Jetson ThorとBlackwellのエッジ展開
  • 292.4 ロボット開発スタックとエコシステムへの波及
  • 292.5 セキュリティ・信頼性と産業実装上の論点

293 CUDA エコシステムのロックイン効果

  • 293.1 CUDAエコシステムの基本特性
  • 293.2 ロックインを生む要因と関連技術
  • 293.3 フィジカルAI/ロボット+AI融合への波及
  • 293.4 代替プラットフォームとスイッチングコスト
  • 293.5 経済・産業構造としてのロックインと今後のロードマップ

294 DDS (Data Distribution Service) のチューニング

  • 294.1 DDSとQoSチューニングの基本視点
  • 294.2 QoSポリシーの要点と依存関係
  • 294.3 ロボット・無線環境におけるDDS最適化
  • 294.4 実装別の詳細設定とOSチューニング
  • 294.5 フィジカルAI・産業応用に向けた課題とロードマップ

295 Holoscan による医療・産業グレードの低遅延処理

  • 295.1 Holoscanプラットフォームの基本特性
  • 295.2 低遅延処理を支えるアーキテクチャ
  • 295.3 医療・産業グレード応用の進捗と実績
  • 295.4 エコシステム統合とプラットフォーム化の動向
  • 295.5 研究課題・最適化ポイントと将来ロードマップ

296 Isaac Lab / Isaac Perceptor / Isaac Manipulator の機能

  • 296.1 Isaac Labの基本特性と役割
  • 296.2 Isaac Labにおける強化学習ワークフロー
  • 296.3 Isaac Perceptorの機能とマルチカメラ3D認識
  • 296.4 Isaac Manipulatorと基盤モデルによるロボットアーム制御
  • 296.5 プラットフォーム統合、産業応用、課題

297 Jetson プラットフォームのロードマップ

  • 297.1 現行Jetsonファミリの基本像
  • 297.2 Orin世代の位置づけと長期供給
  • 297.3 Jetson Thor登場とプラットフォーム拡張
  • 297.4 ソフトウェアスタックとエコシステムの連続性
  • 297.5 フィジカルAI/自律エージェントに向けたロードマップ上のポイント
  • 297.6 課題と今後の検討テーマ

298 NVIDIA OVX (Simulation) のデジタルツイン構築力

  • 298.1 OVXとOmniverseによるデジタルツイン基盤
  • 298.2 ハードウェア構成とスケーラビリティ
  • 298.3 デジタルツイン構築における機能的強み
  • 298.4 産業・ロボティクスへの応用とエコシステム
  • 298.5 課題と今後のロードマップ

299 NVIDIA AGX (Edge Compute) のリアルタイム処理

  • 299.1 基本的特性とフィジカルAIにおける位置づけ
  • 299.2 アーキテクチャとリアルタイム処理能力
  • 299.3 ロボティクス・ROS2・Isaacスタックとの統合
  • 299.4 産業応用・エコシステムと最適化の方向性

300 NVIDIA DGX (Training) の役割とスケーリング

  • 300.1 DGXプラットフォームの基本像
  • 300.2 単体DGXノードのアーキテクチャと役割
  • 300.3 クラスタリング:BasePODとSuperPODによるスケールアウト
  • 300.4 ソフトウェアスタックとツール連携
  • 300.5 フィジカルAI向けスケーリングと今後の課題

301 Omniverse Cloud Sensor RTX の物理精度

  • 301.1 基本的特性とフィジカルAIにおける役割
  • 301.2 物理精度を支えるコア技術
  • 301.3 クラウドマイクロサービスとしての導入形態
  • 301.4 研究・産業ユースケースとエコシステム
  • 301.5 物理精度・スケーラビリティ・課題

302 ROS 2 (Robot Operating System) のリアルタイム性

  • 302.1 基本的特性とリアルタイム設計方針
  • 302.2 OS・ミドルウェアレイヤのリアルタイム化
  • 302.3 アプリケーションレベルのリアルタイム設計とツール
  • 302.4 研究動向・エコシステムと課題

303 ROS 2 への移行障壁と解決策

  • 303.1 基本的視点と移行パターン
  • 303.2 主な移行障壁

① 技術的ギャップとツールチェーンの違い

② エコシステムの成熟度と互換性

③ 開発プロセス・人材・ドキュメント

  • 303.3 代表的な解決策とベストプラクティス

① 段階的移行とros1_bridgeの戦略的利用

② エコシステム側の対応とサービス活用

  • 303.4 フィジカルAI・自律物理エージェント文脈でのポイント
  • 303.5 実装ロードマップとリスク低減策

304 WebAssembly (Wasm) のエッジ実行環境

  • 304.1 Wasmの基本特性とエッジ適性
  • 304.2 エッジ向けWasmランタイムと関連技術
  • 304.3 ロボット・サイバーフィジカルシステムにおける実験結果
  • 304.4 ROS 2・ロボティクスエコシステムとの統合
  • 304.5 エッジAI・サーバレスとの融合と今後の課題

305 Zenoh プロトコルによる通信効率化

  • 305.1 Zenohの基本特性と設計思想
  • 305.2 通信効率化メカニズム(オーバーヘッド・ディスカバリ)
  • 305.3 ROS 2・フィジカルAIスタックとの統合
  • 305.4 産業IoT・ロボティクスでの性能評価とエコシステム
  • 305.5 通信効率化の応用:フリート・デジタルツイン・低帯域リンク
  • 305.6 課題・最適化ポイントとロードマップ

306 オープンソース・エコシステムへの貢献度

  • 306.1 基本的特性とフィジカルAIにおける意義
  • 306.2 ガバナンスとプラットフォーム化の動向
  • 306.3 企業・研究機関による具体的な貢献
  • 306.4 研究・先端技術としての貢献ポイント
  • 306.5 産業応用・商用化における貢献度と課題

307 クラウド・エッジ間の帯域幅最適化

  • 307.1 基本的特性と課題設定
  • 307.2 関連技術:エッジ前処理・圧縮・協調学習
  • 307.3 導入形態とプラットフォーム化の動向
  • 307.4 研究トレンド:自律最適化とQoS制御
  • 307.5 産業応用・実装ロードマップと残る課題

308 コンテナ技術 (Docker/Kubernetes) のロボット適用

  • 308.1 基本的特性とロボット適用の意義
  • 308.2 DockerによるROSアプリケーションのコンテナ化
  • 308.3 Kubernetes/KubeEdge/KubeROSによるオーケストレーション
  • 308.4 研究動向・先端事例と課題
  • 308.5 産業応用・商用化に向けた最適化とロードマップ

309 セキュリティ・バイ・デザインの実装

  • 309.1 基本的特性とフィジカルAI文脈での位置づけ
  • 309.2 関連フレームワークと標準動向
  • 309.3 ロボット・自律エージェントに特有のリスクと対策
  • 309.4 実装モデル・ツール構成とエコシステム統合
  • 309.5 研究領域・先端技術と最適化ポイント
  • 309.6 産業応用・ロードマップと残された課題

310 ロボットフリート管理のためのクラウド基盤

  • 310.1 基本的特性とアーキテクチャ
  • 310.2 標準化とオープンソースツール
  • 310.3 商用クラウドサービスとエコシステム
  • 310.4 デジタルツイン・シミュレーションとの統合
  • 310.5 運用・最適化・今後の課題

311 専用データセンターの冷却とエネルギー効率

  • 311.1 フィジカルAI向け専用DCの前提条件
  • 311.2 エネルギー効率指標と設計目標
  • 311.3 冷却方式の選択肢と特徴
  • 311.4 研究・先端技術: 浸漬冷却と廃熱利用
  • 311.5 エコシステム統合と最適化戦略
  • 311.6 産業応用・ロードマップと課題

 

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