Connected Robotics Swarm Robotics Cloud Robotics Robot Things (IoRT) Remote Robotics
1 現実世界との相互作用を実現するフィジカルAIシステム
1.1 概要
1.2 導入形態
1.3 導入されるモデルやツール類
1.4 外部機能との連携
1.5 AI関連機能
1.6 実装にあたっての留意点
1.7 注目を集める最新動向
1.8 関与する企業
2 フィジカルAIと身体化知能システム
2.1 概要と定義
2.2 導入形態
2.3 導入されるモデルやツール類
2.4 外部機能との連携
2.5 AI関連機能
2.6 実装にあたっての留意点
2.7 注目を集める最新動向
2.8 関与する企業
3 フィジカルAIの理論的深化と多角的アプローチ
3.1 概要
3.2 実環境への展開と社会的実装
3.3 限界点と今後の技術課題
3.4 社会価値と人間中心設計の要件
3.5 技術進化のドライブ要素と今後の展開
3.6 代表的な企業／イノベータ動向
3.7 今後の展望
4 フィジカルAIの理論的深化と多角的アプローチ
4.1 概要
4.2 実環境への展開と社会的実装
4.3 限界点と今後の技術課題
4.4 社会価値と人間中心設計の要件
4.5 技術進化のドライブ要素と今後の展開
4.6 代表的な企業／イノベータ動向
4.7 今後の展望
5 フィジカルAIと物理的ニューラルネットワークの関係
5.1 フィジカルAIと物理的ニューラルネットワークの関係性：技術的共通点と相違点
5.2 はじめに
5.3 フィジカルAIと物理的ニューラルネットワークの基本概念
5.4 共通点と相違点：技術的特性の比較分析
5.5 相互作用と技術連携：研究開発における相乗効果
5.6 最新の研究動向
5.7 結論：技術融合による未来のAI基盤の構築
6 ニューロモルフィックロボティクスと脳型計算
6.1 概要
6.2 導入形態
6.3 導入されるモデルやツール類
6.4 外部機能との連携
6.5 AI関連機能
6.6 実装にあたっての留意点
6.7 注目を集める最新動向
6.8 関与する企業
7 実世界シミュレーション学習
7.1 概要と定義
7.2 事業環境と市場特性
7.3 先端技術動向
7.4 主要ツール・プラットフォーム
7.5 産業応用事例
7.6 課題と技術的限界
7.7 企業エコシステムと市場プレゼンス
7.8 研究機関・学術連携の現状
7.9 スタートアップエコシステムの発展
7.10 技術標準化と業界動向
7.11 将来展望と課題
8 実世界シミュレーション学習①
8.1 概要と定義
8.2 事業環境と市場特性
8.3 注目すべき技術トレンド
8.4 主要ツールとプラットフォーム
8.5 実装事例と応用分野
8.6 技術的課題と解決アプローチ
8.7 標準化と研究機関の動向
9 実世界シミュレーション学習②
9.1 主要企業の戦略と競争優位性
9.2 市場競争状況とプレゼンス
9.3 スタートアップ動向と新興企業
9.4 標準化動向と規制環境
9.5 将来展望と課題
9.6 市場でのプレゼンス
9.7 実装および応用事例
9.8 課題点
9.9 関与する企業・団体・スタートアップ
10 IoT統合フィジカルシステム
10.1 事業環境
10.2 事業特性
10.3 注目すべきトピック
10.4 各種先端技術動向
10.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
10.6 外部ツールとの連携
11 NVIDIAのCosmosプラットフォーム活用システム
11.1 NVIDIA Cosmosプラットフォーム活用システム概要
11.2 導入形態
11.3 導入されるモデルやツール類
11.4 外部機能との連携
11.5 AI関連機能
11.6 実装にあたっての留意点
11.7 注目を集める最新動向
11.8 関与する企業
11.9 今後の展望
12 Omniverse連携による高度シミュレーション環境
12.1 概要
12.2 導入形態
12.3 導入されるモデルやツール類
12.4 外部機能との連携
12.5 AI関連機能
12.6 実装にあたっての留意点
12.7 注目を集める最新動向
12.8 関与する主要企業
12.9 より深い応用事例
12.10 今後の展望と課題
13 Sim-to-Real技術による実世界適用システム
13.1 概要：Sim-to-Real技術の意義と最新動向
13.2 導入形態：産業現場・サービスロボットのユースケース
13.3 導入されるモデル／ツール類
13.4 外部機能との連携
13.5 AI関連機能：シミュレーションAIから「行動モデル」「エージェント型AI」への進化
13.6 実装にあたっての留意点
13.7 注目を集める最新動向と社会実装事例
13.8 関与する国内外企業とその技術動向
14 強化学習による運動制御システム
14.1 強化学習による運動制御システムの概要
14.2 導入形態
14.3 導入されるモデルやツール類
14.4 外部機能との連携
14.5 AI関連機能
14.6 実装にあたっての留意点
14.7 注目を集める最新動向
14.8 関与する企業
14.9 今後の展望
15 LiDAR・SLAM統合ナビゲーション
15.1 LiDAR・SLAM統合ナビゲーションの概要
15.2 導入形態
15.3 導入されるモデルやツール類
15.4 外部機能との連携
15.5 AI関連機能
15.6 実装にあたっての留意点
15.7 注目を集める最新動向
15.8 関与する主要企業・研究機関・スタートアップ
15.9 今後期待される応用領域の広がり
15.10 AI活用のさらなる進化と将来展望
15.11 導入・運用上の課題と解決動向
15.12 まとめ
16 生成AI統合型ヒューマノイド
16.1 概要
16.2 導入形態
16.3 導入されるモデルやツール類
16.4 外部機能との連携
16.5 AI関連機能
16.6 実装にあたっての留意点
16.7 注目を集める最新動向
16.8 関与する企業
16.9 実装事例と社会実装のインパクト
16.10 技術進化と基盤モデルの深化
16.11 エコシステムと開発プラットフォームの潮流
16.12 人間とAIの共創・協働インターフェース
16.13 社会的課題と今後の展開
16.14 先端企業・スタートアップ最前線
16.15 今後のシナリオと導入検討の指針
16.16 まとめ
17 ビジョントランスフォーマー（Vision Transformer, ViT）概説
17.1 ビジョントランスフォーマー（Vision Transformer, ViT）の概要
17.2 はじめに
17.3 主な特徴
17.4 分類トークン（CLS Token）の利用
18 ビジュアルリーズニング（視覚推論） 概説
18.1 ビジュアルリーズニング（視覚推論）の概要
18.2 主な特徴と仕組み
18.3 AIにおける視覚推論の応用
18.4 まとめ
19 ビジョントランスフォーマーの最新研究動向と開発状況
19.1 はじめに
19.2 DINOv2（Meta AI）
19.3 ViT-22B（Google Research）
19.4 Swin Transformer
19.5 Focal Transformer
19.6 PVT v2（Pyramid Vision Transformer v2）
19.7 Next-ViT
19.8 医療分野における応用研究
19.9 主要な研究開発機関
19.10 産業界の取り組み
19.11 結論
20 ビジュアルリーズニング（視覚推論）の最新研究動向と企業・機関の取り組み
20.1 はじめに
20.2 OpenAI o3およびo4-mini
20.3 LlamaV-o1：ステップバイステップ視覚推論
20.4 Visual Program Distillation（VPD）
20.5 NTTの視覚読解技術
20.6 産総研の「視覚から物体間に働く力を想起する能力」
20.7 Meta FARの知覚と推論プロジェクト
20.8 Metaの「Llama 3.2」
20.9 Alibaba「QVQ-72B-Preview」
20.10 主要な研究開発機関と企業
20.11 結論
21 フィジカルAIと人型汎用ロボット・ヒューマノイド・ロボット・擬人化ロボット 概説
21.1 フィジカルAIと人型汎用ロボットの関係性：技術と開発の統合的進化
21.2 人型ロボット導入による産業界への影響と活用事例：業界別・業務別分析
21.3 ヒューマノイドロボット市場の世界的動向と各国の戦略分析
21.4 世界の人型ロボット市場動向と各国の取り組み：成長と導入戦略の最新分析
21.5 人型汎用ロボット／ヒューマノイド・ロボット／擬人化ロボットの市場動向・国別状況・政府施策
21.5.1 日本
21.5.1 韓国
21.5.1 米国、中国、欧州
22 人型ロボット（ヒューマノイドロボット）の市場規模と成長予測
22.1 世界市場の最新動向
22.2 主要成長要因
22.3 主要プレイヤーと競争状況
22.4 まとめ表
22.5 今後の展望
23 人型ロボットの技術的発展と将来展望：特徴、構成要素、標準化とAI統合の最新動向
23.1 はじめに
23.2 人型ロボットの定義と技術的特徴
23.3 擬人化システムの設計分類
23.4 人型ロボットの優先設計要素
23.5 人型ロボットの構成要素
24 フィジカルAIのロボット業界での浸透・理解・採用状況
24.1 概念の浸透と理解
24.2 採用・応用事例
24.3 業界での受容度
24.4 まとめ
25 人型ロボットの技術検証期から大規模商用期への移行ステップ
25.1 はじめに
25.2 基礎研究・技術開発
25.3 実証実験・試験運用
25.4 技術精緻化・課題解決
25.5 社会実装・ビジネスモデル構築
25.6 大規模商用展開・量産
26 大規模商用期への移行に必要な主要な技術進歩
26.1 AI（人工知能）と機械学習の高度化
26.2 センサー・IoT技術の進化
26.3 クラウド・ネットワークインフラの強化
26.4 高効率・省エネ型半導体・計算資源の進化
26.5 ロボット本体のメカトロニクス・制御技術の進化
26.6 ソフトウェア・システム統合とオープン化
26.7 ビッグデータ活用とサービス最適化
27 人型ロボットの社会実装に向けたステップ
27.1 技術開発・基盤整備
27.2 事業性検証・モデルケース構築
27.3 制度・ルール整備
27.4 社会的受容性向上・普及活動
27.5 人材育成・エコシステム形成
27.6 大規模実装・持続的イノベーション
28 人型ロボットの商用化における主要な障壁
28.1 コスト課題
28.2 技術的制約
28.3 社会・制度面の課題
28.4 ビジネスモデルの未確立
28.5 インフラ・環境整備の遅延
28.6 課題解決の方向性
29 人型ロボットの安全性と法整備の現状
29.1 安全性確保の技術的アプローチ
29.2 現行法規制の枠組み
29.3 法整備の課題と方向性
29.4 企業対応のポイント
29.5 今後の展望
30 米中のヒューマノイドロボットのコア技術仕様の違い
30.1 ヒューマノイドロボットの導入が進められている業界
30.2 技術開発トレンド
30.2.1 投資動向
30.2.1 市場予測
30.3 主な導入業界
30.3.1 製造業
30.3.1 物流業
30.3.1 小売業
30.3.1 医療・ヘルスケア・介護
30.3.1 建設業
30.3.1 災害対応・宇宙開発
30.3.1 サービス業（飲食・教育・接客など）
31 ヒューマノイドロボットの導入が進められている具体的な企業
31.1 日本国内の主な導入企業・事例
31.2 海外の主な導入企業・事例
31.3 その他、導入・実証実験が進む企業・分野
31.4 傾向と今後の展開
32 擬人化ロボットの構成要素
32.1 身体性のデザイン（外観・表現）
32.2 感受性（センサ系）
32.3 表現系（アクチュエータ）
32.4 対話性・自律性のデザイン（知能・社会性）
32.5 統合制御・対話管理
33 ヒューマノイドロボットの最新技術動向
33.1 はじめに
33.2 AI統合の深化
33.3 生体模倣技術の進化
33.4 エネルギー効率の革新
33.5 国際標準化の動向
33.6 技術的課題と解決策
33.7 市場展望と予測
34 フィギュアAI（Figure AI） ヒューマノイドプラットフォーム
34.1 概要
34.2 導入形態
34.3 導入されるモデルやツール類
34.4 外部機能との連携
34.5 AI関連機能
34.6 実装にあたっての留意点
34.7 注目を集める最新動向
34.8 関与する企業
35 Jetson Thorの具体的な機能
35.1 はじめに
35.2 圧倒的なAI演算性能
35.3 マルチモーダル生成AIへの最適化
35.4 高性能CPUクラスタとI/O強化
35.5 機能安全プロセッサの統合
35.6 モジュラーアーキテクチャと省電力設計
35.7 Isaac Roboticsプラットフォームとの連携
36 Ariaロボットの感情的な会話能力
36.1 マルチモーダル感情認識システム
36.2 文脈適応型対話エンジン
36.3 学習進化型パーソナリティ
36.4 生理反応連動システム
36.5 技術的限界と今後の課題
37 Engine AIのSE01ロボットの特徴
37.1 はじめに
37.2 極めて自然な二足歩行と動作
37.3 高度な視覚・環境認識システム
37.4 堅牢かつ軽量な筐体設計
37.5 独自の関節・駆動モジュール
37.6 高性能なAI・計算プラットフォーム
38 Boston Dynamics Atlasロボットの最新動作能力（2025年春時点）
38.1 はじめに
38.2 驚異的な運動能力と柔軟性
38.3 環境適応力と自律性
38.4 設計とハードウェアの進化
38.5 産業応用への展開
38.6 まとめ
39 他の技術と連携することで人型ロボットの性能を向上させる方法
39.1 はじめに
39.2 AI技術との連携
39.3 センシング技術との連携
39.4 ロボティクスと材料科学の進化
39.5 シミュレーション技術との連携
39.6 AIとロボットの共進化
39.7 人間とロボットの協調
40 人型汎用ロボット分野で活動する主要国内企業
40.1 はじめに
40.2 株式会社アールティ
40.3 GROOVE X株式会社
41 人型汎用ロボット分野で活動する主要海外企業
41.1 Apptronik（米国）
41.2 UBTECH Robotics（中国）
41.3 Boston Dynamics（米国）
41.4 Agility Robotics（米国）
41.5 1X Technologies（ノルウェー/米国）
41.6 業界動向と予測
42 コネクテッド・ロボット市場の動向と各国の導入・推進施策
42.1 はじめに
42.2 世界のコネクテッド・ロボット市場の動向
42.3 国別の導入・活用状況
42.4 日本政府の支援策と推進施策
42.5 各国の支援策・推進施策
42.6 導入における課題と解決策
42.7 結論と今後の展望
43 フィジカルAIとコネクテッド・ロボットの関係性：技術融合がもたらす次世代ロボティクスの展望
43.1 はじめに
43.2 フィジカルAIの概念と技術的特徴
43.3 フィジカルAIの特性と利点
43.4 コネクテッド・ロボットの概念と技術的特徴
43.5 コネクテッド・ロボットの技術基盤
43.6 コネクテッド・ロボットの応用例
43.7 フィジカルAIとコネクテッド・ロボットの連携と相互関係
43.8 主要プレイヤーによる開発動向
43.9 現実世界での応用事例
43.10 結論
44 コネクテッド・ロボット技術の包括的分析：特徴、課題、AIとの融合と将来展望
44.1 はじめに
44.2 コネクテッド・ロボットの技術的特徴と構成要素
44.3 実装事例
44.4 標準化動向と業界の取り組み
44.5 他技術との連携
44.6 インテグレーション上の課題
44.7 AIとの統合状況と今後の展望
44.8 将来の可能性と展開
44.9 結論
45 コネクテッド・ロボットの技術的特徴と動向
45.1 はじめに
45.2 技術的特徴と構成要素
45.3 ドメイン特化AI
45.4 標準化動向
45.5 ここからここから
45.6 技術連携と課題
45.7 AI統合の現状と展望
45.8 今後の方向性
46 コネクテッドロボティクスが他の技術と連携する具体例
46.1 ホシザキとの連携：ロボット食洗システムの共同開発
46.2 JR東日本スタートアップとの連携：駅そばロボットの開発
46.3 既存ロボットや装置とのシステム統合
46.4 他分野機器との連携・省エネシステム
46.5 まとめ表
47 コネクテッドロボティクスのAI化と今後の可能性
47.1 はじめに
47.2 適応能力の高度化
47.3 生産プロセス最適化
47.4 エコシステム連携の深化
47.5 今後の展望
48 コネクテッドロボティクスがインテグレーションに際して重要なポイント
48.1 はじめに
48.2 オープンアーキテクチャの採用
48.3 既存インフラとの適合性向上
48.4 人材エコシステムの構築
49 コネクテッドロボティクスがAIと統合される際の具体的な例
49.1 はじめに
49.2 具体的な統合例
49.3 AI検査ソフトウェアの導入
49.4 ハードウェアとAIの連携による柔軟性向上
49.5 効果と今後の展望
50 コネクテッド・ロボットの産業界への影響と具体的な活用事例
50.1 はじめに
50.2 産業界全般への影響と導入効果
50.3 飲食業界（影響・導入効果）
50.4 食品製造・中食産業（影響・導入効果）
50.5 物流・運輸業界（影響・導入効果）
50.6 医療・福祉業界（影響・導入効果）
50.7 調理・製造業務（影響・導入効果）
50.8 清掃・衛生管理業務（影響・導入効果）
50.9 検査・検品業務（影響・導入効果）
50.10 物流・搬送業務（影響・導入効果）
50.11 接客・案内業務（影響・導入効果）
50.12 技術的展望
50.13 市場・ビジネス展望
50.14 社会的展望
50.15 結論
51 コネクテッド・ロボットの具体的な導入例
51.1 惣菜工場での盛付ロボット「Delibot」導入
51.2 そばゆでロボット・食洗機ロボット
51.3 ソフトクリームロボット
51.4 たこ焼きロボット
51.5 まとめ
52 コネクテッド・ロボット関連企業の総合分析
52.1 はじめに
52.2 コネクテッドロボティクス株式会社（Connected Robotics Inc.）
52.3 ロックウェル・オートメーション（Rockwell Automation Inc.）
52.4 InDro Robotics
52.5 その他の食品工場向けロボットSIer企業
52.6 海外のシステムインテグレータ企業
52.7 JETROのスタートアップ支援プログラム参加企業
53 コネクテッド・ロボットに取り組む国内のスタートアップ企業一覧
53.1 コネクテッドロボティクス株式会社
54 コネクテッド・ロボットに取り組む海外のスタートアップ企業一覧
54.1 はじめに
54.2 Robust AI
54.3 Voliro
54.4 Shield AI
54.5 Simbe Robotics
54.6 Harvest Automation
54.7 Unbox Robotics
54.8 Rapid Robotics
54.9 Telekinesis
54.10 Ascento
54.11 HygenX Ai
55 フィジカルAIと自動運転
55.1 フィジカルAIと自動運転・自律走行車両の関係性：技術的融合と開発最前線
55.2 フィジカルAIの基本概念と特徴
55.3 自動運転・自律走行車両の技術概要
55.4 フィジカルAIと自動運転技術の連携と重複
55.5 主要企業の開発動向と戦略
55.6 課題と今後の展望
55.7 今後の展望
55.8 結論
56 フィジカルAIとE2E自動運転技術
56.1 フィジカルAIとE2E自動運転技術の関係性：概念・技術・開発動向の総合解析
56.2 はじめに
56.3 フィジカルAIとE2E自動運転の基本概念
56.4 E2E自動運転技術の概念
56.5 両技術の関連性と相互連携
56.6 技術的連携ポイント
56.7 機能的重複部分
56.8 産業プレーヤーの開発動向
56.9 両技術の統合的発展と今後の展望
56.10 将来の課題と展望
56.11 結論
56.12 はじめに
56.13 Figure AI（米国）
56.14 Agility Robotics（米国）
56.15 1X Technologies（ノルウェー/米国）
56.16 Sanctuary AI（カナダ）
57 特に注目されているヒューマノイド・ロボット系スタートアップの最新動向
57.1 Figure AI（米国）
57.2 1X Technologies（ノルウェー/米国）
57.3 Agility Robotics（米国）
57.4 MagicLab（中国）
57.5 Skild AI（米国）
57.6 Realbotix（米国）
57.7 大手企業との比較
57.8 総括
58 海外スタートアップ企業の強みとする技術
58.1 はじめに
58.2 ディープテック（Deep Tech）
58.3 AI・データサイエンス
58.4 IoT・ロボティクス
58.5 柔軟な開発体制とスピード
58.6 オープンイノベーションと多様な分野への応用
58.7 まとめ
59 海外のヒューマノイド・ロボット系スタートアップ企業に投資・支援している主なファンド・企業
59.1 はじめに
59.2 Figure AI（米国）
59.3 1X Technologies（ノルウェー/米国）
59.4 Agility Robotics（米国）
59.5 Sanctuary AI（カナダ）
59.6 中国系スタートアップ（例：Fourier, MagicLab, LimX Dynamics, AI2 Robotics等）
60 国内スタートアップ企業
60.1 株式会社アールティ
60.2 GROOVE X株式会社