フィジカルAI市場は、技術的成熟と商用化準備が整った転換点に到達している。NVIDIA Cosmos・Omniverse・Isaac Simエコシステム、VLA・ワールドファンデーションモデルの進化、Sim-to-Real技術の実用化により、開発サイクルの大幅な短縮と実装成功率の向上が実現されている。
本白書は、2024年38～41億ドル規模から2034年61～68億ドルへとCAGR 31～33%で拡大する市場の包括的分析を提供する。特にヒューマノイドロボット市場は39.2%の驚異的な成長率を示し、10年間で14倍の市場拡大が見込まれている。複数の関連市場セグメントが同時進行で急成長しており、相互連携による乗数効果が市場全体を加速させている。
本レポートは、市場規模・成長予測にとどまらず、統合アーキテクチャ、エコシステム構造、ドメイン別ソリューション、投資動向、技術標準化、そして2025年～2030年以降の段階的展望を網羅する。フィジカルAIは、製造、ロジスティクス、ヘルスケア、モビリティの各産業において、2030年までに主流技術として確立される見通しである。
労働力不足、医療需要増大、eコマース拡大という構造的推進力と、2024～2025年における記録的なベンチャー資本流入($4.5B超)が、この技術革新を支えている。本白書は、この歴史的転換点における戦略的意思決定のための必須資料である。
1. 短期アクション(2025～2027年):技術検証期から商用期への移行を捕捉
2. 中期戦略(2027～2030年):市場規模3倍成長への対応
3. 長期ビジョン(2030年以降):ロボティクス汎用利用時代への準備
4. 技術トレンド深化理解
5. エコシステム参加戦略の明確化
6. 標準化・相互運用性への注目
1. 市場機会の定量的把握
2. 技術トレンドの体系的理解
3. 競合環境の詳細分析
4. ドメイン別ソリューション実装理解
5. 投資判断・戦略策定の高度化
6. レポート作成・プレゼンテーション品質向上
7. 将来シナリオ構築能力の獲得
本白書は、フィジカルAI市場の歴史的転換点における戦略的意思決定を支援する包括的リファレンスとして、産業・技術アナリスト、市場アナリストの業務成果を飛躍的に向上させる
目次
緒言
【 フィジカルAIの市場 】
1 フィジカルAI市場の包括的分析
1.1 市場規模と成長率
1.2 関連市場セグメントと市場規模
1.3 市場の主要トレンド
1.3.1 ビジョン・ランゲージ・アクション（VLA）モデルの急速な進化
1.3.1 ワールドファンデーションモデル（WFM）の台頭
1.3.1 シミュレーション・トゥ・リアル（Sim-to-Real）技術の成熟
1.3.1 接続型ロボティクスとIoRT市場の急速な拡大
1.3.1 生成AIモデルと自動運転への統合
1.4 推進要因
1.5 市場機会と領先セグメント
1.6 制約と課題
1.7 規制・安全面の課題
1.8 主要企業と研究機関
1.9 市場セグメント別の詳細分析
1.9.1 ハードウェアセグメント
1.9.1 ソフトウェア・AIセグメント
1.9.1 産業応用別
1.10 投資動向と資金フロー
1.10.1 2024～2025年のロボティクス投資の概況
1.10.1 主要資金調達ラウンド（2024～2025年）
1.10.1 投資トレンドと特性
1.11 NVIDIA Cosmos・Omniverse・Isaac Simエコシステムの戦略的役割
1.12 市場成長見込みと将来動向
1.12.1 短期展望（2025～2027年）
1.12.1 中期展望（2027～2030年）
1.12.1 長期展望（2030年以降）
1.13 小括：フィジカルAI市場の将来ポジショニング
【 フィジカルAIの概況・概念整理 】
2 フィジカルAI統合・ソリューション：カテゴリー別詳細分析
2.1 はじめに
2.2 コア統合アーキテクチャ
2.2.1 NVIDIA Three-Computer Model（3層統合モデル）
2.2.1 統合ワークフロー例：Sim-to-Real Pipeline
2.3 ミドルウェア・OS層の統合
2.3.1 ROS 2（Robot Operating System 2）の統合ロール
2.3.1 GPU統合とリアルタイム処理
2.3.1 ロボティクス基盤モデルとの連携
2.4 ワールドモデル・OS化層
2.4.1 ワールドモデルの構造的役割
2.4.1 NVIDIA Cosmos：ワールドモデル・プラットフォーム
2.4.1 ワールドモデルのOSとしての機能
2.5 エッジ・クラウド統合アーキテクチャ
2.5.1 マルチレイヤーコンピューティング統合
2.5.1 接続型ロボティクス（Connected Robotics）の実装
2.6 マルチモーダル知覚統合
2.6.1 マルチセンサフュージョン・アーキテクチャ
2.6.1 Visual SLAM・VSLAM統合
2.7 AI駆動型動作計画・タスク実行層
2.7.1 ファンデーションモデル統合戦略
2.7.1 Behavior Tree（BT）・LLM統合
2.7.1 生成AIを使用した行動計画
2.8 ドメイン別統合ソリューション
2.8.1 スマートマニュファクチャリング・ソリューション
2.8.1 ロジスティクス・ウェアハウスソリューション
2.8.1 ヘルスケア・医療ソリューション
2.8.1 自動運転・モビリティソリューション
2.9 統合ソリューション・プラットフォーム
2.9.1 Intrinsic Flowstate + NVIDIA統合
2.9.1 ROS 2・NVIDIA統合エコシステム
2.9.1 General Robotics GRID統合プラットフォーム
2.10 自律移動システムのOSとしてのワールドモデル進化
2.10.1 ワールドモデルの機能拡張
2.10.1 マルチエージェント協調制御
2.11 業界別統合実装フレームワーク
2.11.1 Physical AI Agents（物理AI エージェント）
2.11.1 事例1: Ph-RAG（Physical Retrieval-Augmented Generation）
2.11.1 事例2: ハイブリッド・エージェントシステム
2.12 フィジカルAI統合の現在の制限と今後の展開
2.12.1 現在の統合課題
2.12.1 近期的展開（2025～2027年）
2.12.1 中期的進化（2027～2030年）
2.13 小括
3 フィジカルAIエコシステム：カテゴリー別詳細分析
3.1 エコシステムの全体構造
3.2 ロボットハードウェア・プラットフォーム層
3.2.1 ヒューマノイドロボット企業エコシステム
3.2.1 自律移動ロボット（AMR）・ロジスティクスエコシステム
3.2.1 マニピュレータ・コボットエコシステム
3.3 センサ・知覚システム層
3.3.1 LiDARセンサエコシステム
3.3.1 カメラ・ビジョンシステム層
3.3.1 触覚・IMU・運動センサ
3.4 エッジコンピュート・通信層
3.4.1 エッジAIチップセットエコシステム
3.4.1 通信・接続レイヤー
3.5 ロボティクスプラットフォーム・ソフトウェアレイヤー
3.5.1 ROS 2統合エコシステム
3.5.1 シミュレーション・デジタルツインプラットフォーム
3.5.1 生成AI・ファンデーションモデルプラットフォーム
3.6 システムインテグレータ・ソリューション企業層
3.6.1 主要システムインテグレータ
3.6.1 Accenture Physical AI Orchestrator事例[31]
3.7 研究・学術エコシステム
3.7.1 主要研究機関
3.7.1 大学・企業連携モデル
3.8 投資・資本フローエコシステム
3.8.1 2025年のロボティクス投資動向
3.8.1 投資テーマの進化
3.9 業界別・ドメイン別エコシステム
3.9.1 スマートマニュファクチャリングエコシステム
3.9.1 ヘルスケア・医療ロボティクスエコシステム
3.9.1 ロジスティクス・ウェアハウスエコシステム
3.9.1 自動運転・モビリティエコシステム
3.10 新興パラダイム：統合型ロボティクスプラットフォーム
3.10.1 Neuraverse（NEURA Robotics）
3.10.1 SAP Embodied AI Initiative
3.11 相互運用性・標準化エコシステム
3.11.1 OpenUSD（Universal Scene Description）
3.12 グローバルエコシステムの地域別特性
3.12.1 北米エコシステム
3.12.1 欧州エコシステム
3.12.1 アジア太平洋エコシステム
3.13 ベンチマークとKPI・エコシステム健全性指標
3.14 エコシステム成熟度の課題と対策
3.14.1 現在の課題
3.14.1 解決策の出現
3.15 小括：フィジカルAIエコシステムの統合的理解
【 フィジカルAI統合 】
4 現実世界との相互作用を実現するフィジカルAIシステム
4.1 概要
4.2 導入形態
4.3 導入されるモデルやツール類
4.4 外部機能との連携
4.5 AI関連機能
4.6 実装にあたっての留意点
4.7 注目を集める最新動向
4.8 関与する企業
5 フィジカルAIと身体化知能システム
5.1 概要と定義
5.2 導入形態
5.3 導入されるモデルやツール類
5.4 外部機能との連携
5.5 AI関連機能
5.6 実装にあたっての留意点
5.7 注目を集める最新動向
5.8 関与する企業
6 フィジカルAIの理論的深化と多角的アプローチ
6.1 概要
6.2 実環境への展開と社会的実装
6.3 限界点と今後の技術課題
6.4 社会価値と人間中心設計の要件
6.5 技術進化のドライブ要素と今後の展開
6.6 代表的な企業／イノベータ動向
6.7 今後の展望
7 フィジカルAIの理論的深化と多角的アプローチ
7.1 概要
7.2 実環境への展開と社会的実装
7.3 限界点と今後の技術課題
7.4 社会価値と人間中心設計の要件
7.5 技術進化のドライブ要素と今後の展開
7.6 代表的な企業／イノベータ動向
7.7 今後の展望
8 フィジカルAIと物理的ニューラルネットワークの関係
8.1 フィジカルAIと物理的ニューラルネットワークの関係性：技術的共通点と相違点
8.2 はじめに
8.3 フィジカルAIと物理的ニューラルネットワークの基本概念
8.4 共通点と相違点：技術的特性の比較分析
8.5 相互作用と技術連携：研究開発における相乗効果
8.6 最新の研究動向
8.7 結論：技術融合による未来のAI基盤の構築
9 実世界シミュレーション学習［1］
9.1 概要と定義
9.2 事業環境と市場特性
9.3 先端技術動向
9.4 主要ツール・プラットフォーム
9.5 産業応用事例
9.6 課題と技術的限界
9.7 企業エコシステムと市場プレゼンス
9.8 研究機関・学術連携の現状
9.9 スタートアップエコシステムの発展
9.10 技術標準化と業界動向
9.11 将来展望と課題
10 実世界シミュレーション学習［2］
10.1 概要と定義
10.2 事業環境と市場特性
10.3 注目すべき技術トレンド
10.4 主要ツールとプラットフォーム
10.5 実装事例と応用分野
10.6 技術的課題と解決アプローチ
10.7 標準化と研究機関の動向
11 実世界シミュレーション学習［3］
11.1 主要企業の戦略と競争優位性
11.2 市場競争状況とプレゼンス
11.3 スタートアップ動向と新興企業
11.4 標準化動向と規制環境
11.5 将来展望と課題
11.6 市場でのプレゼンス
11.7 実装および応用事例
11.8 課題点
11.9 関与する企業・団体・スタートアップ
12 IoT統合フィジカルシステム
12.1 事業環境
12.2 事業特性
12.3 注目すべきトピック
12.4 各種先端技術動向
12.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
12.6 外部ツールとの連携
13 NVIDIAのCosmosプラットフォーム活用システム
13.1 NVIDIA Cosmosプラットフォーム活用システム概要
13.2 導入形態
13.3 導入されるモデルやツール類
13.4 外部機能との連携
13.5 AI関連機能
13.6 実装にあたっての留意点
13.7 注目を集める最新動向
13.8 関与する企業
13.9 今後の展望
14 Omniverse連携による高度シミュレーション環境
14.1 概要
14.2 導入形態
14.3 導入されるモデルやツール類
14.4 外部機能との連携
14.5 AI関連機能
14.6 実装にあたっての留意点
14.7 注目を集める最新動向
14.8 関与する主要企業
14.9 より深い応用事例
14.10 今後の展望と課題
15 Sim-to-Real技術による実世界適用システム
15.1 概要：Sim-to-Real技術の意義と最新動向
15.2 導入形態：産業現場・サービスロボットのユースケース
15.3 導入されるモデル／ツール類
15.4 外部機能との連携
15.5 AI関連機能：シミュレーションAIから「行動モデル」「エージェント型AI」への進化
15.6 実装にあたっての留意点
15.7 注目を集める最新動向と社会実装事例
15.8 関与する国内外企業とその技術動向
【 フィジカルAIとロボティクス／自動運転の進展 】
16 強化学習による運動制御システム
16.1 強化学習による運動制御システムの概要
16.2 導入形態
16.3 導入されるモデルやツール類
16.4 外部機能との連携
16.5 AI関連機能
16.6 実装にあたっての留意点
16.7 注目を集める最新動向
16.8 関与する企業
16.9 今後の展望
17 ニューロモルフィックロボティクスと脳型計算
17.1 概要
17.2 導入形態
17.3 導入されるモデルやツール類
17.4 外部機能との連携
17.5 AI関連機能
17.6 実装にあたっての留意点
17.7 注目を集める最新動向
17.8 関与する企業
18 LiDAR・SLAM統合ナビゲーション
18.1 LiDAR・SLAM統合ナビゲーションの概要
18.2 導入形態
18.3 導入されるモデルやツール類
18.4 外部機能との連携
18.5 AI関連機能
18.6 実装にあたっての留意点
18.7 注目を集める最新動向
18.8 関与する主要企業・研究機関・スタートアップ
18.9 今後期待される応用領域の広がり
18.10 AI活用のさらなる進化と将来展望
18.11 導入・運用上の課題と解決動向
18.12 まとめ
19 ビジョントランスフォーマー（Vision Transformer, ViT）概説
19.1 ビジョントランスフォーマー（Vision Transformer, ViT）の概要
19.2 はじめに
19.3 主な特徴
19.4 分類トークン（CLS Token）の利用
20 ビジュアルリーズニング（視覚推論） 概説
20.1 ビジュアルリーズニング（視覚推論）の概要
20.2 主な特徴と仕組み
20.3 AIにおける視覚推論の応用
20.4 まとめ
21 ビジョントランスフォーマーの最新研究動向と開発状況
21.1 はじめに
21.2 DINOv2（Meta AI）
21.3 ViT-22B（Google Research）
21.4 Swin Transformer
21.5 Focal Transformer
21.6 PVT v2（Pyramid Vision Transformer v2）
21.7 Next-ViT
21.8 医療分野における応用研究
21.9 主要な研究開発機関
21.10 産業界の取り組み
21.11 結論
22 ビジュアルリーズニング（視覚推論）の最新研究動向と企業・機関の取り組み
22.1 はじめに
22.2 OpenAI o3およびo4-mini
22.3 LlamaV-o1：ステップバイステップ視覚推論
22.4 Visual Program Distillation（VPD）
22.5 NTTの視覚読解技術
22.6 産総研の「視覚から物体間に働く力を想起する能力」
22.7 Meta FARの知覚と推論プロジェクト
22.8 Metaの「Llama 3.2」
22.9 Alibaba「QVQ-72B-Preview」
22.10 主要な研究開発機関と企業
22.11 結論
【 フィジカルAI とロボティクス／ヒューマノイドロボット 】
23 フィジカルAIと人型汎用ロボット・ヒューマノイド・ロボット・擬人化ロボット 概説
23.1 フィジカルAIと人型汎用ロボットの関係性：技術と開発の統合的進化
23.2 人型ロボット導入による産業界への影響と活用事例：業界別・業務別分析
23.3 ヒューマノイドロボット市場の世界的動向と各国の戦略分析
23.4 世界の人型ロボット市場動向と各国の取り組み：成長と導入戦略の最新分析
23.5 人型汎用ロボット／ヒューマノイド・ロボット／擬人化ロボットの市場動向・国別状況・政府施策
23.5.1 日本
23.5.1 韓国
23.5.1 米国、中国、欧州
24 人型ロボット（ヒューマノイドロボット）の市場規模と成長予測
24.1 世界市場の最新動向
24.2 主要成長要因
24.3 主要プレイヤーと競争状況
24.4 まとめ表
24.5 今後の展望
25 人型ロボットの技術的発展と将来展望：特徴、構成要素、標準化とAI統合の最新動向
25.1 はじめに
25.2 人型ロボットの定義と技術的特徴
25.3 擬人化システムの設計分類
25.4 人型ロボットの優先設計要素
25.5 人型ロボットの構成要素
26 フィジカルAIのロボット業界での浸透・理解・採用状況
26.1 概念の浸透と理解
26.2 採用・応用事例
26.3 業界での受容度
26.4 まとめ
27 人型ロボットの技術検証期から大規模商用期への移行ステップ
27.1 はじめに
27.2 基礎研究・技術開発
27.3 実証実験・試験運用
27.4 技術精緻化・課題解決
27.5 社会実装・ビジネスモデル構築
27.6 大規模商用展開・量産
28 大規模商用期への移行に必要な主要な技術進歩
28.1 AI（人工知能）と機械学習の高度化
28.2 センサー・IoT技術の進化
28.3 クラウド・ネットワークインフラの強化
28.4 高効率・省エネ型半導体・計算資源の進化
28.5 ロボット本体のメカトロニクス・制御技術の進化
28.6 ソフトウェア・システム統合とオープン化
28.7 ビッグデータ活用とサービス最適化
29 生成AI統合型ヒューマノイド
29.1 概要
29.2 導入形態
29.3 導入されるモデルやツール類
29.4 外部機能との連携
29.5 AI関連機能
29.6 実装にあたっての留意点
29.7 注目を集める最新動向
29.8 関与する企業
29.9 実装事例と社会実装のインパクト
29.10 技術進化と基盤モデルの深化
29.11 エコシステムと開発プラットフォームの潮流
29.12 人間とAIの共創・協働インターフェース
29.13 社会的課題と今後の展開
29.14 先端企業・スタートアップ最前線
29.15 今後のシナリオと導入検討の指針
29.16 まとめ
30 人型ロボットの社会実装に向けたステップ
30.1 技術開発・基盤整備
30.2 事業性検証・モデルケース構築
30.3 制度・ルール整備
30.4 社会的受容性向上・普及活動
30.5 人材育成・エコシステム形成
30.6 大規模実装・持続的イノベーション
31 人型ロボットの商用化における主要な障壁
31.1 コスト課題
31.2 技術的制約
31.3 社会・制度面の課題
31.4 ビジネスモデルの未確立
31.5 インフラ・環境整備の遅延
31.6 課題解決の方向性
32 人型ロボットの安全性と法整備の現状
32.1 安全性確保の技術的アプローチ
32.2 現行法規制の枠組み
32.3 法整備の課題と方向性
32.4 企業対応のポイント
32.5 今後の展望
33 米中のヒューマノイドロボットのコア技術仕様の違い
33.1 ヒューマノイドロボットの導入が進められている業界
33.2 技術開発トレンド
33.2.1 投資動向
33.2.1 市場予測
33.3 主な導入業界
33.3.1 製造業
33.3.1 物流業
33.3.1 小売業
33.3.1 医療・ヘルスケア・介護
33.3.1 建設業
33.3.1 災害対応・宇宙開発
33.3.1 サービス業（飲食・教育・接客など）
34 ヒューマノイドロボットの導入が進められている具体的な企業
34.1 日本国内の主な導入企業・事例
34.2 海外の主な導入企業・事例
34.3 その他、導入・実証実験が進む企業・分野
34.4 傾向と今後の展開
35 擬人化ロボットの構成要素
35.1 身体性のデザイン（外観・表現）
35.2 感受性（センサ系）
35.3 表現系（アクチュエータ）
35.4 対話性・自律性のデザイン（知能・社会性）
35.5 統合制御・対話管理
36 ヒューマノイドロボットの最新技術動向
36.1 はじめに
36.2 AI統合の深化
36.3 生体模倣技術の進化
36.4 エネルギー効率の革新
36.5 国際標準化の動向
36.6 技術的課題と解決策
36.7 市場展望と予測
37 フィギュアAI（Figure AI） ヒューマノイドプラットフォーム
37.1 概要
37.2 導入形態
37.3 導入されるモデルやツール類
37.4 外部機能との連携
37.5 AI関連機能
37.6 実装にあたっての留意点
37.7 注目を集める最新動向
37.8 関与する企業
38 Jetson Thorの具体的な機能
38.1 はじめに
38.2 圧倒的なAI演算性能
38.3 マルチモーダル生成AIへの最適化
38.4 高性能CPUクラスタとI/O強化
38.5 機能安全プロセッサの統合
38.6 モジュラーアーキテクチャと省電力設計
38.7 Isaac Roboticsプラットフォームとの連携
39 Ariaロボットの感情的な会話能力
39.1 マルチモーダル感情認識システム
39.2 文脈適応型対話エンジン
39.3 学習進化型パーソナリティ
39.4 生理反応連動システム
39.5 技術的限界と今後の課題
40 Engine AIのSE01ロボットの特徴
40.1 はじめに
40.2 極めて自然な二足歩行と動作
40.3 高度な視覚・環境認識システム
40.4 堅牢かつ軽量な筐体設計
40.5 独自の関節・駆動モジュール
40.6 高性能なAI・計算プラットフォーム
41 Boston Dynamics Atlasロボットの最新動作能力（2025年春時点）
41.1 はじめに
41.2 驚異的な運動能力と柔軟性
41.3 環境適応力と自律性
41.4 設計とハードウェアの進化
41.5 産業応用への展開
41.6 まとめ
42 他の技術と連携することで人型ロボットの性能を向上させる方法
42.1 はじめに
42.2 AI技術との連携
42.3 センシング技術との連携
42.4 ロボティクスと材料科学の進化
42.5 シミュレーション技術との連携
42.6 AIとロボットの共進化
42.7 人間とロボットの協調
43 人型汎用ロボット分野で活動する主要国内企業
43.1 はじめに
43.2 株式会社アールティ
43.3 GROOVE X株式会社
44 人型汎用ロボット分野で活動する主要海外企業
44.1 Apptronik（米国）
44.2 UBTECH Robotics（中国）
44.3 Boston Dynamics（米国）
44.4 Agility Robotics（米国）
44.5 1X Technologies（ノルウェー/米国）
44.6 業界動向と予測
【 フィジカルAIとコネクテッド・ロボット 】
45 コネクテッド・ロボット市場の動向と各国の導入・推進施策
45.1 はじめに
45.2 世界のコネクテッド・ロボット市場の動向
45.3 国別の導入・活用状況
45.4 日本政府の支援策と推進施策
45.5 各国の支援策・推進施策
45.6 導入における課題と解決策
45.7 結論と今後の展望
46 フィジカルAIとコネクテッド・ロボットの関係性：技術融合がもたらす次世代ロボティクスの展望
46.1 はじめに
46.2 フィジカルAIの概念と技術的特徴
46.3 フィジカルAIの特性と利点
46.4 コネクテッド・ロボットの概念と技術的特徴
46.5 コネクテッド・ロボットの技術基盤
46.6 コネクテッド・ロボットの応用例
46.7 フィジカルAIとコネクテッド・ロボットの連携と相互関係
46.8 主要プレイヤーによる開発動向
46.9 現実世界での応用事例
46.10 結論
47 コネクテッド・ロボット技術の包括的分析：特徴、課題、AIとの融合と将来展望
47.1 はじめに
47.2 コネクテッド・ロボットの技術的特徴と構成要素
47.3 実装事例
47.4 標準化動向と業界の取り組み
47.5 他技術との連携
47.6 インテグレーション上の課題
47.7 AIとの統合状況と今後の展望
47.8 将来の可能性と展開
47.9 結論
48 コネクテッド・ロボットの技術的特徴と動向
48.1 はじめに
48.2 技術的特徴と構成要素
48.3 ドメイン特化AI
48.4 標準化動向
48.5 ここからここから
48.6 技術連携と課題
48.7 AI統合の現状と展望
48.8 今後の方向性
49 コネクテッドロボティクスが他の技術と連携する具体例
49.1 ホシザキとの連携：ロボット食洗システムの共同開発
49.2 JR東日本スタートアップとの連携：駅そばロボットの開発
49.3 既存ロボットや装置とのシステム統合
49.4 他分野機器との連携・省エネシステム
49.5 まとめ表
50 コネクテッドロボティクスのAI化と今後の可能性
50.1 はじめに
50.2 適応能力の高度化
50.3 生産プロセス最適化
50.4 エコシステム連携の深化
50.5 今後の展望
51 コネクテッドロボティクスがインテグレーションに際して重要なポイント
51.1 はじめに
51.2 オープンアーキテクチャの採用
51.3 既存インフラとの適合性向上
51.4 人材エコシステムの構築
52 コネクテッドロボティクスがAIと統合される際の具体的な例
52.1 はじめに
52.2 具体的な統合例
52.3 AI検査ソフトウェアの導入
52.4 ハードウェアとAIの連携による柔軟性向上
52.5 効果と今後の展望
53 コネクテッド・ロボットの産業界への影響と具体的な活用事例
53.1 はじめに
53.2 産業界全般への影響と導入効果
53.3 飲食業界（影響・導入効果）
53.4 食品製造・中食産業（影響・導入効果）
53.5 物流・運輸業界（影響・導入効果）
53.6 医療・福祉業界（影響・導入効果）
53.7 調理・製造業務（影響・導入効果）
53.8 清掃・衛生管理業務（影響・導入効果）
53.9 検査・検品業務（影響・導入効果）
53.10 物流・搬送業務（影響・導入効果）
53.11 接客・案内業務（影響・導入効果）
53.12 技術的展望
53.13 市場・ビジネス展望
53.14 社会的展望
53.15 結論
54 コネクテッド・ロボットの具体的な導入例
54.1 惣菜工場での盛付ロボット「Delibot」導入
54.2 そばゆでロボット・食洗機ロボット
54.3 ソフトクリームロボット
54.4 たこ焼きロボット
54.5 まとめ
【 コネクテッド・ロボット関連企業 】
55 コネクテッド・ロボット関連企業の総合分析
55.1 はじめに
55.2 コネクテッドロボティクス株式会社（Connected Robotics Inc.）
55.3 ロックウェル・オートメーション（Rockwell Automation Inc.）
55.4 InDro Robotics
55.5 その他の食品工場向けロボットSIer企業
55.6 海外のシステムインテグレータ企業
55.7 JETROのスタートアップ支援プログラム参加企業
56 コネクテッド・ロボットに取り組む国内のスタートアップ企業
56.1 コネクテッドロボティクス株式会社
57 コネクテッド・ロボットに取り組む海外のスタートアップ企業
57.1 はじめに
57.2 Robust AI
57.3 Voliro
57.4 Shield AI
57.5 Simbe Robotics
57.6 Harvest Automation
57.7 Unbox Robotics
57.8 Rapid Robotics
57.9 Telekinesis
57.10 Ascento
57.11 HygenX Ai
【 フィジカルAIと自動運転 】
58 フィジカルAIと自動運転
58.1 フィジカルAIと自動運転・自律走行車両の関係性：技術的融合と開発最前線
58.2 フィジカルAIの基本概念と特徴
58.3 自動運転・自律走行車両の技術概要
58.4 フィジカルAIと自動運転技術の連携と重複
58.5 主要企業の開発動向と戦略
58.6 課題と今後の展望
58.7 今後の展望
58.8 結論
59 フィジカルAIとE2E自動運転技術
59.1 フィジカルAIとE2E自動運転技術の関係性：概念・技術・開発動向の総合解析
59.2 はじめに
59.3 フィジカルAIとE2E自動運転の基本概念
59.4 E2E自動運転技術の概念
59.5 両技術の関連性と相互連携
59.6 技術的連携ポイント
59.7 機能的重複部分
59.8 産業プレーヤーの開発動向
59.9 両技術の統合的発展と今後の展望
59.10 将来の課題と展望
59.11 結論
【 スタートアップ企業 】
59.12 はじめに
59.13 Figure AI（米国）
59.14 Agility Robotics（米国）
59.15 1X Technologies（ノルウェー/米国）
59.16 Sanctuary AI（カナダ）
60 特に注目されているヒューマノイド・ロボット系スタートアップの最新動向
60.1 Figure AI（米国）
60.2 1X Technologies（ノルウェー/米国）
60.3 Agility Robotics（米国）
60.4 MagicLab（中国）
60.5 Skild AI（米国）
60.6 Realbotix（米国）
60.7 大手企業との比較
60.8 総括
61 海外スタートアップ企業の強みとする技術
61.1 はじめに
61.2 ディープテック（Deep Tech）
61.3 AI・データサイエンス
61.4 IoT・ロボティクス
61.5 柔軟な開発体制とスピード
61.6 オープンイノベーションと多様な分野への応用
61.7 まとめ
62 海外のヒューマノイド・ロボット系スタートアップ企業に投資・支援している主なファンド・企業
62.1 はじめに
62.2 Figure AI（米国）
62.3 1X Technologies（ノルウェー/米国）
62.4 Agility Robotics（米国）
62.5 Sanctuary AI（カナダ）
62.6 中国系スタートアップ（例：Fourier, MagicLab, LimX Dynamics, AI2 Robotics等）
63 国内スタートアップ企業
63.1 株式会社アールティ
63.2 GROOVE X株式会社
