Next-generation service robots
【 緒言 】
【 サービスロボットに関するコンセプチュアルな次元での最定義・再編成 】
1 サービスロボットにおける「サービス」概念の現代的・未来的広がり
1.1 なぜいま「サービス」「サービスロボット」の再定義が必要か
1.2 伝統的な「サービス」概念の出発点
1.3 サービスロボット文脈での「サービス」の4層構造
① 機能的サービス：作業の代行・補助
② 情報・認知的サービス：知的インタフェースとしてのロボット
③ 社会的・情動的サービス：関係性とケア
④ 制度的・プラットフォーム的サービス：エコシステム内の役割
1.4 学究的枠組みから見たサービス概念の再構成
① サービス・ドミナント・ロジック（S-Dロジック）
② サービスシステムのサイエンス概念
③ HRI（Human-Robot Interaction）とユーザ体験（UX）
1.5 現代的な「サービス」概念の広がり
① タスクから「経験」へ
② 一対一から「エコシステム」へ
③ 所有から「利用・アクセス」へ（RaaS）
④ データ駆動・予測的サービス
⑤ 倫理・社会的包摂の文脈での「サービス」
1.6 次世代サービスロボットにおける未来的な「サービス」像
① 予測的・先取り的サービス（Proactive Service）
② 交渉・調整としてのサービス
③ 人間–AI–ロボットの協働チームにおけるサービス
④ サイバー・フィジカル・ヒューマン・システムとしてのサービス
1.7 日本的文脈：「おもてなし」とサービスロボット
1.8 制度・倫理・ガバナンスの観点からの「サービス」再定義
1.9 小括：サービスロボット時代の「サービス」概念の再整理
2 学際・業際的な広がりで見た“次世代サービスロボット“
2.1 経営学・サービスサイエンスの視点：価値共創とサービス・ドミナント・ロジック
① 提唱者・団体：S. Vargo & R. Lusch（マーケティング学者）
② 提唱者・団体：Jim Spohrer（元IBMアルマデン研究所所長 / ISSIP）
2.2 技術・産業・シンクタンクの視点：RaaS、Physical AI、エコシステム
① 提唱者・団体：国際ロボット連盟（IFR）
② 提唱者・団体：Gartner（ガートナー）
③ 提唱者・団体：経済産業省（METI） / ロボット革命・産業IoTイニシアティブ協議会（RRI）
④ 提唱者・団体：建設RXコンソーシアム（鹿島建設、清水建設、竹中工務店など）
2.3 倫理・関係・心理学的視点：ケアと関係性の質
① 提唱者・団体：Cynthia Breazeal（MITメディアラボ / Social Robotics）
② 提唱者・団体：Shannon Vallor（エディンバラ大学 / テクノロジー倫理学者）
③ 提唱者・団体：Sherry Turkle（MIT社会学者）
2.4 日本独自の視点：おもてなし・感性工学
① 提唱者・団体：サービソロジー学会（Society for Serviceology）
② 提唱者・団体：産業技術総合研究所（AIST）人間拡張研究センター
2.5 まとめ：各視点の対比
【 2026年以降のサービスロボットのトレンド・展開予測 】
3 2026年から2030年のサービスロボット新たな潮流
3.1 市場規模の急速な拡大と産業構造の変化
3.2 エンボディド・AI（実体化AI）の商用化と現実世界への展開
3.3 ヒューマノイドロボットの量産化と急速な市場浸透
3.4 エッジAIと5G技術による自律性の劇的な向上
3.5 ロボット・アズ・ア・サービス（RaaS）ビジネスモデルの拡大
3.6 協働ロボット（コボット）市場の急速拡大と応用拡大
3.7 医療ロボット市場の急速な成長と多機能化
3.8 物流・倉庫自動化の急速な拡大と新規自動化形態
3.9 スワーム・ロボティクスの本格化と分散型オートメーション
3.10 ロボット用ハードウェアの進化と低コスト化
3.11 ロボット向けソフトウェア市場の成長と重要性の上昇
3.12 地理的には亜太地域（特にアジア太平洋）の主導権確立
3.13 セキュリティと規制枠組みの整備
3.14 小括
4 2026年～2030年に向けた革新的サービスロボット・ビジネスモデルの出現
4.1 推論的視点：サービスロボットの本質的変化
4.2 文脈適応型マイクロモーメント・コンビニロボット
4.3 適応型充電スポット・ネットワークロボット
4.4 感情知能統合型レストランロボット・エクスペリエンス
4.5 ロボット×自律移動体（ドローン・ロボタクシー）統合型複合レジャーランド
4.6 AIコーチロボット：個別型学習支援から「共成長」へ
4.7 高齢者向けコンパニオンロボット：「親密性」と「個別化」の極致
4.8 都市インフラ最適化ロボット・ネットワーク：人間にとって「見えない」が「感じられる」存在
4.9 文化的・社会的無形資産の「共創ロボット」
4.10 文脈適応型「超ローカル社会インフラ」ロボット
4.11 小括：2026年～2030年のサービスロボット市場の本質的変化
5 2026年～2030年に向けたセキュリティ・リスク防御領域の革新的ロボットモデル
5.1 本質的視点：予測的・前適応型セキュリティから「リスク認知共有型社会インフラ」へ
5.2 多モーダル・コンテクスト融合型タウンセキュリティ・ロボット・ネットワーク
5.3 溺死防止・予測型水面監視ロボット・エコシステム
5.4 野獣・自然災害予測型地域防御ロボット・システム
5.5 家庭内・高齢者ケア施設向け転倒・緊急検知ロボット
5.6 高度化したホームセキュリティ・ロボット：「侵入予防」から「行動コンテクスト理解」へ
5.7 自律型「リスク評価・個別対応」ロボット・エージェント
5.8 スワーム型ドローン・グラウンドロボット複合防御システム
5.9 「信頼と透明性」のための分散型セキュリティ・ロボット
5.10 規制的・倫理的フレームワークの成熟
5.11 小括：2026年～2030年のセキュリティ・ロボット市場の本質的変化
6 2026年～2030年のセキュリティ・リスク防御ロボット：多彩な切り口からの推論的展開
6.1 生態系型「捕食者-被食者」ダイナミクスを活用したリスク検知ロボット
6.2 菌糸体ネットワーク型：地下から潜在的脅威を検知するロボット・マイセリウム
6.3 集団知性と市民参加型セキュリティ・プラットフォーム
① 参加型・コミュニティ主導型セキュリティ・センシング・プラットフォーム
② 市民科学型ロボット：市民が自ら脅威仮説を構築するプラットフォーム
6.4 心理社会的レジリエンスと予防的セキュリティ
① 心理社会的レジリエンス構築型ロボット：「予防的心理支援」としてのセキュリティ
② 地域コミュニティの社会的結合性を強化するセキュリティロボット
6.5 動的・適応型脅威評価システム
① 自律的脅威モデル更新型ロボット・セキュリティシステム
② 気候変動に適応する「生態系ベースの脅威検知」ロボット
6.6 新規ビジネスモデルとガバナンス
① 「リスク分散型」ロボット保険と相互扶助モデル
② 「セキュリティ・データ・ケア」ビジネス：データ民主化とステークホルダー民主主義
6.7 小括：セキュリティロボットの社会的転換
7 2026年～2030年における観光・ホスピタリティ領域の革新的サービスロボットモデル
7.1 多次元言語・文化適応型ガイドロボット
① 「リアルタイム多言語融合翻訳」を超えた「文化適応型対話」ロボット
② 「適応型ストーリーテリング」ロボット：文化遺産解釈の個別化
③ リアルタイム「文化的違和感検知」ロボット：インクルーシブ体験の最適化
7.2 高度化した「個別化」と「群集管理」の融合
① 空港・クルーズ船における「マイクロモーメント対応型」ロボット・ネットワーク
② 「包括的・多重ニーズ対応」ロボット：障害者・高齢者・異文化者の統合サービス
7.3 地域経済・文化保全との連携
① 「ハイパーローカル・コミュニティ連携」ロボット：観光と地域経済の共生
② 「参加型・共創的」ガイド体験：ロボット-ゲスト-地域の三角形協働
7.4 未来的・スペキュラティブなモデル
① 「タイムカプセル・エモーショナルガイド」：個人的記憶と共有文化の融合
7.5 小括：2026年～2030年の観光・ホスピタリティロボットの本質的転換
8 2026年～2030年におけるスポーツ・音楽・エンターテイメント領域の革新的ロボットモデル
8.1 スポーツ審判・安全保護ロボット群
① 多層AI審判システム：「人間の直感」と「機械の正確性」の弁証法的統合
② 「予測的安全保護」ロボット：事前傷害予防と文脈依存的リスク管理
③ エクソスケルトン・パフォーマンス拡張ロボット：「人間の限界」の再定義
8.2 音楽・創作共演ロボット
① 「意図読取型」ミュージシャン・ロボット：人間の創意を「先読み」する協奏
② 「個別化された教師」ロボット・ミュージシャン：文化的・感情的成長の支援
8.3 高度化したスポーツ訓練ロボット
① 「適応型ドリル」ロボット：リアルタイム難度調整と個別フィードバック
② テニス・ロボット「PongBot」モデルの深化：個別スタイルの学習と共進化
8.4 包括的エンターテイメント・ロボット・エコシステム
① 「包括的音楽制作」ロボット：障害者・高齢者の創作参加
【 サービスロボットの先端事例・個別市場・実装動向 】
9 AIを活用した予測メンテナンス・サービスロボット
9.1 概要
9.2 導入形態
9.3 導入されるモデルやツール類
9.4 外部機能との連携
9.5 AI関連機能
9.6 実装にあたっての留意点
9.7 注目を集める最新動向
9.8 関与する企業
9.9 主要な事例と産業別の展開
9.10 進化し続けるアルゴリズムと先端技術
9.11 ロボティクスを支える周辺エコシステムの最適化
9.12 セキュリティやガバナンスといったリスクへの対応
9.13 人とAIの協調：現場への適応と組織変革
9.14 注目される最新プロジェクトや実証事例
9.15 将来展望と課題
9.16 まとめ
10 配膳サービスロボット
10.1 配膳ロボットサービス化の概要と最新動向
10.2 配膳ロボットの導入形態
10.3 導入される主要モデルやツール類
10.4 外部機能との連携
10.5 AI関連機能
10.6 実装にあたっての留意点
10.7 注目を集める最新動向
10.8 関与する代表的企業
10.9 配膳ロボットの技術進化と今後の展望
10.10 配膳ロボティクスの標準化とデータ連携
10.11 世界の配膳ロボットトレンドと地域別事例
10.12 ロボット人材育成と現場スタッフの新しい役割
10.13 配膳ロボットに関する今後の課題
10.14 サービスロボティクスの社会的インパクトと政策的支援
10.15 今後登場が期待される技術要素・新機能
10.16 まとめ
11 ルームサービスロボット
11.1 最新動向と事例
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・デジタルツインなど先端技術関連
11.6 関与している企業
11.7 まとめ
12 診断支援サービスロボット
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 関与する企業
12.9 変革と標準化の進行
12.10 導入・運用事例と成果
12.11 今後の展望と課題
13 リハビリテーションロボティクスとエクソスケルトン
13.1 概要：リハビリテーションロボティクスとエクソスケルトンの最新動向
13.2 導入形態：医療領域における実装方法と主な導入先
13.3 導入されるモデルやツール類：主な製品、技術バリエーション
13.4 外部機能との連携：情報連動とDX推進の潮流
13.5 AI関連機能：知能化されたサポートと個別最適化
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
13.8 関与する企業：主要プレイヤーと特徴
13.9 最新の課題：実装・社会適合へのチャレンジ
13.10 今後の展望とイノベーションの可能性
14 視覚障害者向けパーソナル・エスコートロボット
14.1 はじめに
14.2 インタラクティブ「AIガイドスーツケース」2.0
14.3 大型病院・介護施設向けインドア・エスコートロボット
14.4 屋外・市街地でのハンディキャップ者エスコートロボット
14.5 スウォーム型海難救助ロボット
14.6 2030年頃までの形成が想定される「共通アーキテクチャ」
15 「ナレーティブ・エンタメ」ロボット・ホスト：マルチリアリティ・ストーリーテリング
15.1 基本概念
15.2 事例
15.3 2026年～2030年のスポーツ・音楽・エンターテイメント領域の本質的転換
16 美術館でのガイド・案内支援
16.1 事例の内容と最新動向
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やデジタルツインなどの先端技術関連
16.6 関与している企業
17 博物館巡回案内
17.1 最新動向と事例
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・デジタルツインなど先端技術関連
17.6 関与している企業
17.7 まとめ
【 次世代サービスロボットの技術的検証・最新動向 】
18 サービスロボット・ネットワークのための通信プロトコル
18.1 概要──ロボットネットワーク通信プロトコルの意義と最新潮流
18.2 導入形態──集中・分散・エッジモデルと新興アーキテクチャ
18.3 導入されるモデルやツール類──主要プロトコルとソフトウェア基盤
18.4 外部機能との連携──IoT・クラウド・外部サービスとの融合
18.5 AI関連機能──ロボットネットワークにおける知能化とAIの役割
18.6 実装にあたっての留意点──技術的・運用的観点
18.7 注目を集める最新動向──6G時代／AIのためのネットワーク／ロボット・マルチエージェント連携
18.8 関連するビジネスモデル・導入ユースケース
18.9 注目企業・研究機関──プロトコル開発／商用・プラットフォーマー／AI融合組織
18.10 最新の社会実証・導入動向──現場変革を牽引する事例
18.11 今後の展望──「人と調和するAI」とネットワークが牽引する産業競争力
18.12 まとめ──進化するロボットネットワーク通信の未来
19 マルチモーダル対応／音響ビジョン融合型サービスロボット
19.1 最新動向と音響ビジョン融合システムの研究進展
19.2 モデル・手法・ツール類の現状
19.3 外部機能や他システムとの連携
19.4 AI・デジタルツイン等の先端技術との融合
19.5 主要な研究機関・産業界のプレイヤー
20 環境認識を強化するためのマルチモーダルセンサー融合
20.1 はじめに
20.2 マルチモーダルセンサー融合の概要
20.3 技術実装と主な構成例
20.4 運用・導入時の留意点
20.5 2025年時点の最新動向
20.6 今後の展望
21 サービスロボットの感覚器官型センサー
21.1 概要：感覚器官型センサーの最新動向
21.2 導入形態
21.3 導入されるモデルやツール類
21.4 外部機能との連携
21.5 AI関連機能
21.6 実装にあたっての留意点
21.7 注目を集める最新動向
21.8 関与する企業
22 人間型インタラクション - 人間のようなジェスチャーと表情認識
22.1 最新動向と事例
22.2 AI関連機能および導入形態
22.3 導入しているモデルやツール類
22.4 外部機能との連携
22.5 関与している企業
23 協働作業空間共有 - 人間とロボットの近接性と意図検出
23.1 最新動向と事例
23.2 AI関連機能および導入形態
23.3 導入しているモデルやツール類
23.4 外部機能との連携
23.5 関与している企業
24 環境文脈認識 - マルチモーダルシーン理解と適応
24.1 最新動向と事例
24.2 AI関連機能および導入形態
24.3 導入しているモデルやツール類
24.4 外部機能との連携
24.5 関与している企業
25 モバイル操作 - 視覚誘導ナビゲーションとハプティックオブジェクト相互作用
25.1 最新動向と事例
25.2 AI関連機能および導入形態
25.3 導入しているモデルやツール類
25.4 外部機能との連携
25.5 関与している企業
26 エッジAIのロボットへの展開
26.1 エッジAIのロボット展開の概要
26.2 導入形態
26.3 導入されるモデルやツール類
26.4 外部機能との連携
26.5 AI関連機能
26.6 実装にあたっての留意点
26.7 注目を集める最新動向
26.8 関与する企業
26.9 現場での具体的なエッジAI導入事例
26.10 セキュリティ・プライバシー対策
26.11 遠隔管理・運用の高度化
26.12 技術選定・開発実装の注意点
26.13 業界別事例・ROIと社会へのインパクト
26.14 エッジAIロボットの将来展望
26.15 まとめ
27 エンボディッドAIとサービスロボット：ロボットの身体性・環境適応力・認知知能の融合
27.1 最新動向と研究内容
27.2 検討しているモデルやツール類
27.3 外部機能との連携
27.4 AIやデジタルツインなどの先端技術関連
27.5 関与している研究機関
28 フィジカルAI／大規模アクションモデル
28.1 最新動向と事例
28.2 AI関連機能および導入形態
28.3 導入しているモデルやツール類
28.4 外部機能との連携
28.5 関与している企業
29 ヒューマノイド型サービスロボット・プラットフォーム
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
30 ロボットサービスの自動スケーリング
30.1 概要／最新動向
30.2 導入形態
30.3 導入されるモデルやツール類
30.4 外部機能との連携
30.5 AI関連機能
30.6 実装にあたっての留意点
30.7 注目を集める最新動向
30.8 関与する企業
31 自律ナビゲーションエージェント - リアルタイム経路計画と衝突回避
31.1 最新動向と事例
31.2 AI関連機能および導入形態
31.3 導入しているモデルやツール類
31.4 外部機能との連携
31.5 関与している企業
32 ヒューマンロボットインタラクションエージェント - 自然なコミュニケーションと協業インターフェース
32.1 最新動向と事例
32.2 AI関連機能および導入形態
32.3 導入しているモデルやツール類
32.4 外部機能との連携
32.5 関与している企業
33 テレオペレーション・自然言語指示統合
33.1 事業環境と市場プレゼンス
33.2 事業特性と注目トピック
33.3 先端技術動向
33.4 適用ツール／モデル／プロダクト
33.5 外部ツール連携と標準化動向
33.6 実装・応用事例
33.7 課題点
33.8 主要ステークホルダー
33.9 標準化動向の詳細分析
33.10 企業戦略の比較分析
33.11 投資動向と市場予測
33.12 将来展望と課題
33.13 日本の地方創生とテレオペレーション
33.14 結論と提言
34 サービスロボティクス向けマルチテナントサポート
34.1 最新動向の概要
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 RaaS／サブスクリプション型ロボット提供
35.1 サブスクリプション型ロボット提供の概要
35.2 導入形態（契約・支払いモデル）
35.3 導入されるモデルやツール類
35.4 外部機能との連携
35.5 AI関連機能
35.6 実装にあたっての留意点
35.7 注目を集める最新動向
35.8 関与する企業
35.9 最新動向・市場展望
35.10 進化するAI・ソフトウェア連携と新機能
35.11 導入の現場・ベストプラクティス
35.12 外部システム・業界向け連携
35.13 注目企業とスタートアップ
35.14 サステナビリティ・新概念
35.15 今後の課題と展望
36 RaaS (Robotics as a Service) プラットフォーム
36.1 RaaS（Robotics as a Service）プラットフォームの概要と市場動向
36.2 RaaS導入の主要形態
36.3 RaaSで導入されるロボットモデルやツール類
36.4 外部機能・他システムとの連携
36.5 AI関連技術とRaaS
36.6 RaaS導入の実装における留意点
36.7 注目を集めるRaaS最新動向
36.8 主要な導入モデル・ユースケース
36.9 先進RaaSプラットフォームと関与する企業
36.10 今後の展望とさらなる進化
37 Sim-to-Real技術による実世界適用システム
37.1 概要：Sim-to-Real技術の意義と最新動向
37.2 導入形態：産業現場・サービスロボットのユースケース
37.3 導入されるモデル／ツール類
37.4 外部機能との連携
37.5 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
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と社会実装事例
37.8 関与する国内外企業とその技術動向
38 適応制御システム／適応制御型サービスロボット
38.1 概要
38.2 導入形態
38.3 導入されるモデルやツール類
38.4 外部機能との連携
38.5 AI関連機能
38.6 実装にあたっての留意点
38.7 注目を集める最新動向
38.8 関与する企業
38.9 産業分野別の適用事例
38.10 ］研究開発の最前線動向
38.11 今後の課題と展望
38.12 技術者・開発体制構築のポイント
38.13 オープンソースと産学連携
38.14 まとめ・今後の期待
39 環境認識型サービスロボット
39.1 概要
39.2 導入形態
39.3 導入されるモデルやツール類
39.4 外部機能との連携
39.5 AI関連機能
39.6 実装にあたっての留意点
39.7 注目を集める最新動向
39.8 関与する企業
39.9 最新事例と先進的実装例
39.10 AIエージェントの進化と役割
39.11 社会実装とエコシステム構築
39.12 注目企業・プレーヤーの躍進
39.13 将来展望と課題
40 サービスロボットの非線形制御
40.1 非線形制御の概要および最新動向
40.2 導入形態
40.3 導入されるモデルやツール類
40.4 外部機能との連携
40.5 AI関連機能
40.6 実装にあたっての留意点
40.7 注目を集める最新動向
40.8 関与する企業
41 学習制御統合サービスロボット
41.1 学習制御統合システムの概要
41.2 導入形態
41.3 導入されるモデル・ツール類
41.4 外部機能との連携
41.5 AI関連機能とその例
41.6 実装にあたっての留意点
41.7 注目を集める最新動向
41.8 関与する企業・プレイヤー
41.9 注目される最新技術とその応用事例
41.10 次世代プロトコルと標準化の動向
41.11 実装時の課題とベストプラクティス
41.12 主要企業の戦略と技術特色
41.13 普及促進に向けた社会的・技術的課題
41.14 今後の展望と進化の方向
42 フェデレーテッド学習システム - 分散型ロボット知識共有
42.1 最新動向と研究内容
42.2 検討しているモデルやツール類
42.3 外部機能との連携
42.4 AIやデジタルツインなどの先端技術関連
42.5 関与している研究機関
43 マルチロボットフリート協調
43.1 ［1］概要／最新動向
43.2 導入形態
43.3 導入されるモデルやツール類
43.4 外部機能との連携
43.5 AI関連機能
43.6 実装にあたっての留意点
43.7 注目を集める最新動向
43.8 関与する企業
44 5G対応サービスロボット
44.1 最新動向と概要
44.2 導入形態
44.3 導入されるモデルやツール類
44.4 外部機能との連携
44.5 AI関連機能
44.6 実装にあたっての留意点
44.7 注目を集める最新動向
44.8 関与する主な企業・組織
44.9 まとめ
45 ブロックチェーンによるサービスロボット認証
45.1 概要
45.2 導入形態
45.3 導入されるモデルやツール類
45.4 外部機能との連携
45.5 AI関連機能
45.6 実装にあたっての留意点
45.7 注目を集める最新動向
45.8 関与する企業
45.9 技術的な実装例の詳細
45.10 エコシステム展開と分散型社会基盤との関係
45.11 グローバル動向・標準化と法規制
45.12 スマートコントラクト活用における課題
45.13 セキュリティとプライバシー保護の進展
45.14 ロボット認証×AIの次世代応用シナリオ
45.15 ユーザーエクスペリエンスの変革
45.16 今後の展望・課題と方向性
45.17 代表的な活用業界・応用シーン
45.18 業界をリードする企業・団体の戦略フォーカス
45.19 まとめ
46 ソフトロボティクス
46.1 事業環境と市場概況
46.2 事業特性と技術的優位性
46.3 先端技術動向
46.4 適用されるツール・モデル・プロダクト
46.5 外部ツールとの連携
46.6 標準化動向
46.7 市場でのプレゼンス
46.8 実装および応用事例
46.9 課題点と制約要因
46.10 関与している企業・研究機関・スタートアップ
46.11 将来展望と技術革新の方向性
47 バイオミメティック型サービスロボット
47.1 バイオミメティック人工筋肉の概要
47.2 導入形態
47.3 導入されるモデルやツール類
47.4 外部機能との連携
47.5 AI関連機能
47.6 実装にあたっての留意点
47.7 注目を集める最新動向
47.8 関与する主な企業・研究機関
47.9 将来展望と課題
47.10 具体的な応用事例
47.11 関連分野・連携分野
47.12 まとめと展望
【 次世代サービスロボット対応の主なプラットフォーム 】
48 NVIDIA Isaacプラットフォーム - 1TB/sのセンサーデータ処理によるリアルタイム適応型ワークフロー
48.1 最新動向と事例
48.2 AI関連機能および導入形態
48.3 導入しているモデルやツール類
48.4 外部機能との連携
48.5 関与している企業
49 OpenAI GPT-4V統合 - ロボティクス向けのマルチモーダルテキスト、画像、音声処理
49.1 最新動向と事例
49.2 AI関連機能および導入形態
49.3 導入しているモデルやツール類
49.4 外部機能との連携
49.5 関与している企業
50 GPT-4oリアルタイム機能 - 人間のようなロボットインタラクションのための320msの応答時間
50.1 最新動向と事例
50.2 AI関連機能および導入形態
50.3 導入しているモデルやツール類
50.4 外部機能との連携
50.5 関与している企業
51 Google Geminiマルチモーダル - コボット向けのテキスト、画像、音声、コード、動画統合
51.1 最新動向と事例
51.2 AI関連機能および導入形態
51.3 導入しているモデルやツール類
51.4 外部機能との連携
51.5 関与している企業
52 RT-2 Robotics Transformer - Googleのビジョン・言語・アクションモデルによるロボット認識
52.1 最新動向と事例
52.2 AI関連機能および導入形態
52.3 導入しているモデルやツール類
52.4 外部機能との連携
52.5 関与している企業
53 Meta ImageBind - 6モダリティAI（テキスト、音声、視覚、運動、熱、深度）
53.1 最新動向と事例
53.2 AI関連機能および導入形態
53.3 導入しているモデルやツール類
53.4 外部機能との連携
53.5 関与している企業
54 Claude 3.7 Sonnet - ロボット文書分析のための強化されたマルチモーダルインテリジェンス
54.1 最新動向と事例
54.2 AI関連機能および導入形態
54.3 導入しているモデルやツール類
54.4 外部機能との連携
54.5 関与している企業
【 サービスロボットに関与する主なロボティクス企業・スタートアップ企業 】
55 サービスロボットに関与する主な国内企業
55.1 株式会社アールティ
55.2 ソフトバンクロボティクス株式会社
55.3 株式会社センシンロボティクス
55.4 GROUND株式会社
55.5 株式会社メルティンMMI
55.6 GROOVE X株式会社
55.7 CYBERDYNE株式会社
55.8 株式会社ZMP
55.9 Telexistence株式会社
55.10 株式会社log build
55.11 AGRIST株式会社
55.12 株式会社キビテク
55.13 株式会社ソラリス
55.14 株式会社DFA Robotics
55.15 株式会社A-Traction
55.16 ユニロボット株式会社
55.17 ドーナッツロボティクス株式会社
55.18 株式会社イノフィス
55.19 ザ・ハーモニー株式会社
55.20 ugo株式会社
56 サービスロボットに関与する主な海外企業
56.1 ボストン・ダイナミクス（米国、1992年）
56.2 アジリティ・ロボティクス（アメリカ、2015年）
56.3 フィギュアAI（米国、2022年）
56.4 1X Technologies（ノルウェー/米国、2014年）
56.5 テスラ オプティマス（アメリカ、2021年）
56.6 サンクチュアリAI（カナダ、2018年）
56.7 アンドゥリル・インダストリーズ（米国、2017年）
56.8 ジップライン（米国、2014年）
56.9 Intuitive Surgical（米国、1995年）
56.10 Nuro（米国、2016年）
56.11 スターシップ・テクノロジーズ（米国/エストニア、2014年）
56.12 Standard Bots（米国、2020年）
56.13 ディリジェント・ロボティクス（米国、2017年）
56.14 iRobot（米国、1990年）
56.15 ナイトスコープ（米国、2013年）
56.16 コバルト・ロボティクス（米国、2016年）
56.17 アイアン・オックス（米国、2015年）
56.18 リシンク・ロボティクス（米国、2008/2020）
56.19 Dreame Technology（中国、2015年）
56.20 Robust AI（米国、2019年）
【 以上 】