先端ロボティクス総覧白書2025年版

【本白書編纂チームからのステートメント】

2025年／2026年のロボティクス分野は、AIロボティクス、デジタルツイン、センサーフュージョン、エッジAIの本格登場、生成AIやAIエージェント、マルチモーダル基盤モデルなどとの融合などが本格化し、これからのロボットの基盤構造を左右する重要な転換点を迎えている。さらに2025年は、ヒューマノイド・フィジカルAI、スウォーム制御、5G/6Gメタバース連携、群知能、極限環境ロボティクス、説明可能AI搭載ロボット、Sim-to-Real学習、といった動向が加速している。並行して、各国の標準化や規制（ISO/IEC 42001、産業安全規格、サイバーセキュリティ基準）が影響力を強める中、次世代の「事業機会とリスク」を俯瞰できる先端ロボティクス知識基盤が求められている。すなわち2025年／2026年はロボティクスにおいて、「テクノロジー爆発」から「社会実装拡大」への重要な橋渡し期として位置づけられる。

こうした背景のもと、本白書は、「技術的ブレークスルー」「商業化事例」「参入プレイヤーの動向」「市場成長シナリオ」」セクター別に特化したテクニカル・アドバイス」などを統合的にオーガナイズし、30＋分野・600項目以上の技術トピックを網羅している。事業開発責任者、産業リーダー、研究開発者、ビジネスプランナー、スタートアップ企業、コンサルタント、アナリスト、投資家等に必要な知見を凝縮し、マルチユースの知見集として編纂されたレポートである。

【本書のユニークバリュー】

多元的な購読者層に向けた“ピッチポイント”

• 産業界向け
  • －ROI事例掲載（資材管理AI導入で工数75%減　等）
  • －エッジAI・クラウド融合による大規模運用実績
  • －グローバル大手からスタートアップまでのベンチマーク
• 研究開発者向け
  • －最新アカデミックトレンド（イベントベースカメラ、量子ロボティクス等）
  • －世界主要大学・研究所の連携マップ
  • －教育・人材スキル設計ガイドライン
• ビジネスプランナー向け
  • －人間中心設計（Human-Centric AI）の要約
  • －医療／介護／生活支援ロボティクス実装
  • －社会的インパクトの分析
• 投資家向け
  • －成長市場予測（2030年に40兆円規模）
  • －有望なスタートアップリスト＆資金調達動向解析
  • －産業応用別「短期リターン／中長期リターン」セクター別マップ
• 政策・行政向け
  • －社会実装ロードマップ
  • －規制潮流
  • －国際標準化動向（ISO/IEC SC42など）
  • －安全・倫理・労働政策における新しい論点
  • －地域創生とテレオペレーション、農業ロボティクス連携の展望
  • －持続可能で公平な“ロボット社会実装”を推進
• 投資家・ファンド向け
  • －次のユニコーン候補探索
  • －市場成長率データ
• 大学・研究機関向け
  • －研究テーマと産業転用の橋渡しデータ提供

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【本書の構成要素】

【技術進化の俯瞰】

• 1. AIロボティクスの洗練
  • －説明可能AI（XAI）：意思決定の信頼性や透明性が重要課題。規制・ガバナンスと直結し、社会的受容に不可欠。
  • －フェデレーテッドラーニング：分散型学習を通じた協調ロボティクス。セキュリティ確保と産業間データ連携の新基盤。
  • －量子ロボティクス：強化学習との融合で次世代制御を実現。商業化は黎明期だが研究機関や大手ITが参入。
  • －マルチモーダル基盤モデル：視覚・言語・動作を横断的に統合、ロボット操作スキルを一般化。生成AI（GPT-4V、Geminiなど）との接続が進む。
  • －自己教師あり学習：環境からの試行錯誤で実世界適応を加速。スタートアップと研究機関がパイロット導入。
• 2. 高度センシングのブレークスルー
  • －視覚×触覚融合やニューロモルフィックセンサーなど、“人間的な感覚”を持つロボットが実用域へ。
  • －LiDAR＋センサーフュージョンのアーキテクチャが標準化し、移動・検知精度を飛躍的に向上。
  • －量子センサー導入が進展し、インフラ監視や医療精密操作に実装。
• 3. エッジAI基盤の台頭
  • －NVIDIA JetsonやGoogle Coral等のSoCが普及、産業ロボットのリアルタイム自律性を支える。
  • －モデル圧縮・小型LLMによりウェアラブルやドローンにも搭載可能に。
  • －エッジ×クラウドのハイブリッド型が工場・都市・物流オペレーションの基盤に。
• 4. フィジカルAI・身体化知能
  • －Figure AIやTesla Optimusなど、身体性を持つヒューマノイドが産業・介護現場に実証導入。
  • －ニューロモルフィックロボティクスが脳型処理を模倣。リアルタイム運動制御・適応に直結。
  • －Sim-to-Real学習技術の成熟で、シミュレーション→実機展開が効率化。

【産業応用・市場動向】

• 1. 製造・建設
  • －無人工場・スマートファクトリー：大手建設会社（鹿島・清水・大林・大成）がPoC実施。資材管理・トンネルAI解析・自律走行建機実験などでROIが明確化。
  • －予測メンテナンス：AIによる時系列分析が一般導入段階に。ダウンタイム削減・コスト効率化が経営課題を直撃。
  • －3Dプリンタ＋ロボット（AMR）：部品製造と自動組立の融合でサプライチェーン最適化が進展。
• 2. 医療・ヘルスケア
  • －手術支援（国内：hinotori™、国際：Da Vinci対抗機等）が市場拡大。
  • －リハビリ・エクソスケルトン：高齢化社会・人手不足課題を背景に普及。
  • －遠隔手術・テレメディシン：5G/6G帯域とロボット支援診断で地方医療格差を是正。
• 3. 農林漁業
  • －自動収穫ロボット：温室栽培だけでなく露地栽培も実用期に。
  • －ドローン農薬散布・AI診断：マルチスペクトル画像とAI解析の統合で収穫量予測精度が飛躍。
  • －スタートアップ躍進：FarmWise（除草）、FlyPix AI（無コード農業AI）が注目。
• 4. 宇宙・極限環境
  • －地球外探査ロボット：月・火星での地表探査や居住施設建設を見据えた設計が進行。
  • －放射線耐性ロボット：福島第一廃炉事例が国際的リファレンスに。
  • －宇宙採掘システム：自律運搬・ロボット群協調による宇宙資源開発の市場創出。
• 5. サービス・介護・生活
  • －見守りロボット、排泄支援ロボット、リハビリ支援——高齢者市場拡大が日本から世界へ波及。
  • －ヒューマノイドやバイオミメティクス（柔軟・ソフトアクチュエータ）により、人間協調型が進展。

【企業・エコシステムの動向】

• －プラットフォーマー：Google、Microsoft、AWS、NVIDIAが産業ロボ基盤の“操作系”を支配。
• －産業リーダー：ABB、Fanuc、KUKA、安川電機、三菱電機がスマートファクトリソリューションへ。
• －スタートアップ群：FarmWise（農業）、Figure AI（ヒューマノイド）、Serve Robotics（物流）、Adaptive（建設DX）など、資金調達とPoC導入が加速。
• －研究機関：MIT、Stanford、理研、産総研等がマルチモーダル学習・Sim-to-Real研究を先導。
• －日本企業：NEC／日立／ダイキンがデジタルツイン2.0を実装済み。パナソニック・京セラ・富士通も触覚センシングAIで台頭。

【政策・規制・標準化】

• －ISO/IEC 42001：AIマネジメントシステム規格（倫理・透明性・説明責任）
• －ISO/TS 15066：協働ロボット安全規格。産業実装で必須要件化。
• －OPC UA for Robotics：データモデル標準化の進展により業界間相互運用性が向上。
• －各国政策：
• －米国：AI＋ロボティクス安全標準整備、市場育成策。
• －EU：AI法案を背景に倫理的透明性・データガバナンス強調。
• －日本：ロボット政策支援（スマート農業、介護ロボ）、地域創生に直結。

【将来展望・シナリオ2025-2035】

• 1.ロボット群協調（Swarm AI）：物流・農業・宇宙で「群制御×分散知能」社会基盤へ。
• 2.人間拡張との融合：BMI（ブレイン・マシン・インターフェイス）＋エクソスーツで「人間×ロボットのコボット社会」へ。
• 3.生成AIの現場標準化：マニュアル自動更新、組立・保守作業のプロンプト駆動。技能継承・安全強化に直結。
• 4.社会的実装の加速：介護・農業・建設・製造で人手不足対応が主要推進力。
• 5.市場規模：2030年にはグローバルで2,500億ドル規模（2024年比2倍超成長）。日本市場も19.7兆円へ拡大予測。

【2025–2030 ロードマップ・カバレッジ】

• 市場と技術の到達点を両輪で整理。各年の重点は「現場適用スケール」と「安全・標準・運用の成熟度」を軸に定義。
• 本ロードマップは、先端ロボティクスのAI統合、センシング、エッジ/クラウド、デジタルツイン、協働/安全、スウォーム、ソフトロボ、ヒューマノイド、産業/医療/農業等の主要ユースケースを俯瞰し、2025–2030の到達点を段階化して整理。
• －実装の鍵は、モデル軽量化と低遅延制御、ガバナンスと安全、データ/運用の標準化、そして現場で回るMLOps/RobOps体制。

2025：現場実装の臨界点

• －モデル軽量化×エッジ推論が量産機で標準化（量子化/蒸留/プルーニング、100ms級応答）
• －デジタルツイン2.0（実機常時同期/クローズドループ最適化）導入が先進工場で拡大
• －LLM/VLAの現場統合（自然言語指示、作業手順自動生成、ログ解析）がPoC→本番へ
• －協働安全・HRI規格準拠のCobot普及、バーチャルコミッショニング常用化
• ＜マイルストーン＞
• －現場KPI：工数20–40%削減、ダウンタイム15–25%削減の事例が増加
• －運用：OTA安全枠組み、監視・リカバリの標準運用（AIOps/Observability）

2026：ハイブリッド自律の定着

• －エッジ×クラウドの役割分担が定式化（現場推論/上位最適計画/再学習のサイクル）
• －継続学習/オンライン学習が実運用に浸透、データガバナンスと評価指標が整備
• －マルチモーダル触覚×視覚による精密把持、両手操作の安定化（微細部品・食品等）
• －マルチエージェント協調（AMR群・ドローン群）で分散タスク割当が実運用へ
• ＜マイルストーン＞
• －KPI：品質不良・リワーク10–20%減、搬送/在庫最適で回転率向上
• －標準/安全：OPC UA for Robotics/ROS-Industrialの実装範囲拡大

2027：フィジカルAIの量産展開

• －生成AI×運動計画（拡散モデル/MPC/模倣学習）で未知タスク適応が加速
• －形態変化・ソフトロボの局所採用（食品/医療/保全）と再構成アルゴリズムの商用化
• －異種ロボ協調（AGV×アーム×ヒューマノイド）の実ライン統合、MES/ERP同期
• －セキュリティ：SBOM/ゼロトラストのロボ適用が一般化、フォールトインジェクション試験が定着
• ＜マイルストーン＞
• －KPI：多拠点横断の最適化、全体設備効率（OEE）5–10pt向上
• －人材/運用：RobOps/MLEの職掌定着、SLO設計とSLA連動

2028：自己改善型オペレーション

• －デジタルツイン主導の自動パラメータ最適化、閉ループ品質/エネルギー最適
• －スウォーム×ブロックチェーン/監査ログで広域分散の信頼運用（建設/防災/検査）
• －医療・遠隔支援での規制整備進展、術場/治療/リハの統合データ駆動運用
• －農業/環境モニタでマルチスペクトル・土壌/気象融合の地域運用クラスタ成立
• ＜マイルストーン＞
• －KPI：自動調整/スケジューリングでスループット10–20%改善、エネルギー10–15%削減
• －標準化：AI評価・運用監査、HRI/安全ケースの国際整合が進む

2029：異種・多拠点シームレス統合

• －グローバル多拠点の一元最適（生産/物流/保守）と自律連携、シナリオ自動生成
• －ヒューマノイドの限定運用領域での生産性実証（設備補助・搬送・点検）、TCO合理化の道筋
• －4Dプリント/自己修復材料と連動した保全の自動化サイクル
• －マルチエージェント×都市インフラ（ローカル5G/エッジMEC）の常設化
• ＜マイルストーン＞
• －KPI：在庫/搬送/作業者協調の全体最適、CO2・コスト可視化と持続性KPIの一体運用
• －ガバナンス：説明責任/倫理監査の仕組み化と監督ダッシュボードの普及
• （以下略）

実装ロードマップの推奨行動（各年の着手ポイント）

• －2025：現場PoCから「運用前提」へ。OTA/監視/権限/審査を含めた導入設計。エッジ推論の標準構成を確立
• －2026：継続学習/モデル更新プロセスをMLOps/RobOpsに統合。データガバナンス/評価指標を制度化
• －2027：ヒト–ロボ–システムの協調最適。異種ロボ協調とMES/ERP接続のテンプレート化、セキュリティ演習を定常化
• －2028：ツイン主導の自動最適化を拡大。広域・スウォーム適用に向けた監査ログ・台帳・復旧演習の整備
• －2029：多拠点統合と国際標準準拠の運用監査。ヒューマノイドの限定領域での効果検証とTCO管理
• －2030：自律社会基盤の要件（安全・倫理・相互運用・人材）を経営KPIへ統合、継続的改善の文化として定着

ロボティクスはもはや“エンジニア専用分野”ではない。本白書は、産業人材、倫理専門家、行政担当者、投資家、研究者、市民すべてに開かれた知識のレファレンスとして編纂し、ロボティクスに係るすべてのステークホルダーにおける新たな座標軸として活用されることを目指している。

■内容編成（目次）■

緒言

【1】先端ロボティクス - 伝統的な枠組みを超えたダイナミックな進化

＜1＞概説
• ［1］概況
• ［2］多分野に渡る知識・技術の横断的な統合の必要性
• ＜2＞新たな方向性
  • ［1］先端ロボティクスの新たなフレームワーク、モデル、ソリューションの方向性
  • ［2］先端ロボティクスにおける実践と理論の橋渡し：実装の課題
  • ［3］テクノロジー統合とインフラストラクチャの準備状況

【2】AIロボティクス

• ＜1＞AIロボティクスの導入・実装　概説
  • ［1］AI実装の詳細手法
  • ［2］スタートアップ動向
  • ［3］標準化プロセスの深化
  • ［4］パートナーエコシステム
  • ［5］今後の展望と課題
• ＜2＞AIロボティクス・プロジェクトの要件定義・モデル開発・システム統合
  • ［1］AI実装の詳細手法
  • ［2］スタートアップ動向
  • ［3］標準化プロセスの深化
  • ［4］パートナーエコシステム
  • ［5］今後の展望と課題
• ＜3＞AIロボティクスとガバナンス
  • ［1］ データガバナンスと標準化の深化
  • ［2］代表的実装事例
  • ［3］データガバナンス実装手法
  • ［4］先端事例と展望
• ＜4＞関連の最新動向・実証事例
  • ［1］CVCおよびスタートアップ動向
  • ［2］ROI（投資対効果）実証事例
  • ［3］CVC／オープンイノベーション最新事例
  • ［4］次世代実装技術の展望
• ＜5＞ロボティクス意思決定における説明可能なAI（XAI）
  • ［1］ロボティクス意思決定における説明可能なAI（XAI）の概要
  • ［2］XAIの導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］XAIのロボティクス応用における具体事例と企業動向
  • ［9］最新の技術トレンドと高度化するXAI手法
  • ［10］XAI実装・運用時の課題とリスク
  • ［11］ガバナンス・規制・評価指標動向
  • ［12］社会的インパクトと今後の展望
  • ［13］XAIロボティクス ― これからの開発・実装最前線
• ＜6＞分散型ロボティクスネットワークのためのフェデレーテッドラーニング
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］注目される最新技術と学術的トレンド
  • ［9］産業実装・社会応用事例
  • ［10］導入企業・研究機関の動向
  • ［11］社会実装／外部機能連携の最新事例
  • ［12］実装と運用の課題と今後の展望
  • ［13］今後の市場および技術成長シナリオ
  • ［14］まとめ
• ＜7＞量子ロボティクスと量子強化アルゴリズム
  • ［1］概要：量子ロボティクスと量子強化アルゴリズムの意味と重要性
  • ［2］導入形態：主な用途領域と導入方式
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
  • ［9］最新動向：2025年における量子ロボティクスと量子強化アルゴリズムの潮流
  • ［10］実運用事例・業界導入例
  • ［11］モデル・フレームワークの発展
  • ［12］外部連携・融合技術の深化
  • ［13］AI融合、ニューロテクノロジーへの波及
  • ［14］実装・運用上の課題とエッジ技術
  • ［15］関与する企業・エコシステムの変化
  • ［16］今後の展望と社会的インパクト
• ＜8＞ロボティクス向けのマルチモーダル基礎モデル
  • ［1］ロボティクス向けのマルチモーダル基礎モデルの概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業・研究機関
  • ［9］実装にあたっての留意点
  • ［10］今後の展望とまとめ
• ＜9＞ロボット操作における自己教師付き学習
  • ［1］概要――ロボット操作における自己教師付き学習の意義と最新動向
  • ［2］導入形態――ロボット操作における自己教師付き学習の実装パターン
  • ［3］導入されるモデルやツール類――自己教師付き学習の代表的アーキテクチャ
  • ［4］外部機能との連携――IoT・クラウド・デジタルツインとの融合
  • ［5］AI関連機能――生成AIと自己教師付き学習の融合
  • ［6］実装にあたっての留意点――ロボット操作における自己教師付き学習の実務上の注意
  • ［7］注目を集める最新動向――2024〜2025年の主要トレンド
  • ［8］関与する企業――グローバル＆日本発スタートアップの動向
  • ［9］今後の展望――社会実装と共進化する次世代ロボット操作AI
• ＜10＞機械学習を活用した適応型ロボティクス行動
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する主要企業
• ＜11＞ロボティクスビジョンシステム向けのディープラーニングアルゴリズム
  • ［1］概要：ロボティクスビジョンシステム向けディープラーニングアルゴリズムの最新動向
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜12＞自律行動適応のための強化学習
  • ［1］概要：自律行動適応のための強化学習の意義と進化
  • ［2］導入形態：ロボット実機・シミュレーション・ハイブリッドでの展開
  • ［3］導入されるモデルやツール類：アルゴリズム、プラットフォーム、シミュレータ
  • ［4］外部機能との連携：センサー・IoT・クラウド・エッジAIとの統合
  • ［5］AI関連機能：生成AI・言語モデル・世界モデルとのシナジー
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する主要企業・プレイヤー
  • ［9］実践的導入事例と応用領域の拡大
  • ［10］最新技術動向：世界モデル・マルチエージェント・生成AIとの統合
  • ［11］エンジニア視点の実装ポイント・ベストプラクティス
  • ［12］著名な導入企業・プロジェクトの最新概況
  • ［13］今後の展望：社会実装と継続的技術進化

【3】高度なセンシングと知覚

• ＜1＞視覚・触覚融合センシングシステム
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
  • ［9］技術的ブレークスルーとオープン化の進展
  • ［10］最新マルチモーダルAIとの統合・事例
  • ［11］産業・生活現場における導入と課題
  • ［12］センサーフュージョン手法と最適化ノウハウ
  • ［13］人間協調・生体脳機能とのリンク
  • ［14］注目される現場事例と業界動向
  • ［15］今後の展望と社会的インパクト
• ＜2＞高解像度触覚センシングとハプティックフィードバック
  • ［1］高解像度触覚センシングとハプティックフィードバックの概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業について
  • ［9］オープンハードウェア・コモディティ化と多モダリティ新潮流
  • ［10］民生・産業・医療応用と市場動向
  • ［11］ヒューマノイドロボットの革新
  • ［12］AI・データセット・エッジ技術の拡張
  • ［13］次世代ハプティクスアクチュエータと新用途
  • ［14］企業動向とエコシステムの広がり
  • ［15］制度・標準化・社会実装への潮流
  • ［16］実装現場での課題と進化方向
  • ［17］今後の展望と社会的インパクト
• ＜3＞ニューロモルフィックビジョンセンサーとイベントベースカメラ
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
  • ［9］最新動向と研究開発トレンド
  • ［10］最新応用事例と導入拡大領域
  • ［11］技術進歩とアルゴリズム革新
  • ［12］IoT・エッジAI・外部連携の最前線
  • ［13］国内外の研究開発動向と自治体・産学連携
  • ［14］AI機能強化：自己学習・省電力化・進化的最適化
  • ［15］ニューロテック・ブレインマシンインターフェース（BMI）との連携
  • ［16］関与企業最新動向
  • ［17］今後の展望と課題
• ＜4＞LiDARとマルチセンサー融合アーキテクチャ
  • ［1］LiDARとマルチセンサー融合アーキテクチャとは
  • ［2］概要と最新動向
  • ［3］導入形態
  • ［4］導入されるモデルやツール類
  • ［5］外部機能との連携
  • ［6］AI関連機能
  • ［7］実装にあたっての留意点
  • ［8］注目を集める最新動向
  • ［9］関与する主要企業・スタートアップ
  • ［10］実装事例と今後の技術展望
• ＜5＞バイオインスパイアードセンシングシステム
  • ［1］バイオインスパイアードセンシングシステムの概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
  • ［9］バイオインスパイアードセンシングシステムの最新動向
  • ［10］バイオインスパイアードセンシングシステム導入の先端事例
  • ［11］AI・IoT・エージェンティックAIとの連携動向
  • ［12］実装と社会実装における課題・リスク
  • ［13］注目ベンチャー・プロジェクト・研究機関
  • ［14］市場動向・産業へのインパクト
  • ［15］今後の展望
  • ［16］結語
• ＜6＞精密ロボティクス向け量子センサー
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
  • ［9］量子センサーの進化と社会実装の最前線
  • ［10］多モーダルセンシングと量子センサー
  • ［11］国際標準化と安全性確保
  • ［12］研究開発・イノベーションの潮流
  • ［13］未来展望と社会インパクト
  • ［14］実装課題・今後のチャレンジ
  • ［15］スタートアップ・ベンチャー動向
  • ［16］政策・国家プロジェクトの動向
  • ［17］量子センサとAIロボティクスの共進化
• ＜7＞3D触覚物体再構築
  • ［1］概要：3D触覚物体再構築とは何か
  • ［2］導入形態：採用環境と応用例
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する主要企業・研究団体
  • ［9］今後の発展と課題
  • ［10］産業応用・市場展開動向
  • ［11］標準化とエコシステムの形成
  • ［12］国内外の先進事例
  • ［13］イノベーションと今後の展望
  • ［14］まとめ
• ＜8＞不確実性下での動的環境認識
  • ［1］最新動向と背景
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能（LLM等との連携含む）
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する主要企業・組織
  • ［9］技術的・実環境への適応課題
  • ［10］今後の展開と展望

【4】エッジAIロボティクス

• ＜1＞エッジAI　概況・近況
  • ［1］市場動向と成長要因
  • ［2］競合企業のポジショニング比較
  • ［3］投資・ファイナンス動向
  • ［4］規制および標準化動向
  • ［5］技術トレンドと将来展望
  • ［6］応用事例の深化
  • ［7］課題と対応策
  • ［8］エコシステムと主要プレイヤー
  • ［9］社会的・倫理的側面
  • ［10］新興応用領域
  • ［11］倫理的ガバナンスと標準化の動向
  • ［12］今後の展望と課題
  • ［13］新興市場と地域別成長シナリオ
  • ［14］次世代通信（5G/6G）との融合
  • ［15］新興ユースケースシナリオ
  • ［16］ビジネスモデルの革新
  • ［17］課題と今後の展望
• ＜2＞エッジAIのロボットへの展開
  • ［1］エッジAIのロボット展開の概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
  • ［9］現場での具体的なエッジAI導入事例
  • ［10］セキュリティ・プライバシー対策
  • ［11］遠隔管理・運用の高度化
  • ［12］技術選定・開発実装の注意点
  • ［13］業界別事例・ROIと社会へのインパクト
  • ［14］エッジAIロボットの将来展望
  • ［15］まとめ
• ＜3＞リアルタイムロボティクス応用向けのエッジAI処理
  • ［1］最新動向と技術進化
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデル・ツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する主要企業
• ＜4＞　クラウド非依存自律判断システム
  • ［1］事業環境
  • ［2］事業特性
  • ［3］注目すべきトピック
  • ［4］先端技術動向
  • ［5］適用されるツール／モデル／プロダクト
  • ［6］外部ツールとの連携
  • ［7］市場でのプレゼンス
  • ［8］実装および応用事例
  • ［9］課題点
  • ［10］関与している企業・団体・研究機関
  • ［11］スタートアップ
• ＜5＞　最小パラメータによるリアルタイム決定
  • ［1］事業環境
  • ［2］事業特性
  • ［3］注目トピック
  • ［4］先端技術動向
  • ［5］適用ツール／モデル／プロダクト
  • ［6］外部ツールとの連携
  • ［7］標準化動向
  • ［8］市場でのプレゼンス
  • ［9］実装および応用事例
  • ［10］課題点
  • ［11］関与企業・団体・スタートアップ
  • ［12］業界動向別の詳細分析
  • ［13］各応用分野のロードマップ
  • ［14］採用事例の深堀り
  • ［15］さらなる課題と将来展望
  • ［16］将来展望
• ＜6＞　テレオペレーション・自然言語指示統合
  • ［1］事業環境と市場プレゼンス
  • ［2］事業特性と注目トピック
  • ［3］先端技術動向
  • ［4］適用ツール／モデル／プロダクト
  • ［5］外部ツール連携と標準化動向
  • ［6］実装・応用事例
  • ［7］課題点
  • ［8］主要ステークホルダー
  • ［9］標準化動向の詳細分析
  • ［10］ 企業戦略の比較分析
  • ［11］投資動向と市場予測
  • ［12］将来展望と課題
  • ［13］日本の地方創生とテレオペレーション
  • ［14］結論と提言
• ＜7＞　動的環境適応・タスク切替技術
  • ［1］事業環境と市場動向
  • ［2］事業特性と注目すべきトピック
  • ［3］先端技術動向
  • ［4］適用ツール・モデル・プロダクト
  • ［5］外部ツール連携とエコシステム
  • ［6］標準化動向
  • ［7］市場でのプレゼンス
  • ［8］実装および応用事例
  • ［9］課題点
  • ［10］関与企業・団体・研究機関
• ＜8＞ロボティクスと継続学習
  • ［1］継続学習（Continual Learning）アプローチの比較
  • ［2］ドメイン適応（Domain Adaptation）技術動向
  • ［3］エッジAI・フェデレーテッドラーニング連携
  • ［4］スタートアップ事例
  • ［5］実装ツール・ライブラリ
  • ［6］課題と展望

【5】デジタルツイン統合ロボティクス

• ＜1＞ロボット工学のためのデジタルツイン統合
  • ［1］ロボット工学のためのデジタルツイン統合の概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業例
  • ［9］デジタルツイン統合がもたらす具体的効果
  • ［10］活用事例
  • ［11］ロボット工学×デジタルツインに適用されるAI・シミュレータ技術の進化
  • ［12］システム統合と全体最適化に向けた潮流
  • ［13］今後の課題と展望
  • ［14］注目市場・研究領域と将来像
  • ［15］主要企業と今後のイニシアティブ
• ＜2＞デジタルツイン連携制御
  • ［1］デジタルツイン連携制御の概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
  • ［9］ロボット基盤モデルとデジタルツイン連携の進化
  • ［10］AI・フィジカルAIとの連携深化
  • ［11］自己改善型フィードバックループと統合制御
  • ［12］統合プラットフォーム戦略とエコシステム
  • ［13］都市・建設・重工業など実装分野の最前線
  • ［14］導入・運用上の最新課題と解決手法
  • ［15］主要企業の動向とグローバル展開
  • ［16］今後の展望
• ＜3＞リアルタイム仮想空間連携
  • ［1］はじめに
  • ［2］概要
  • ［3］導入形態
  • ［4］導入されるモデルやツール類
  • ［5］外部機能との連携
  • ［6］AI関連機能
  • ［7］実装にあたっての留意点
  • ［8］注目を集める最新動向
  • ［9］関与する主な企業
  • ［10］まとめ
• ＜4＞VR/AR統合制御システム
  • ［1］概要／最新動向
  • ［2］導入形態・適用モデル
  • ［3］主要な導入ツール・システムモデル
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する主要企業とプレイヤー動向
  • ［9］展望と今後の方向性
• ＜5＞産業用ロボットシミュレーション
  • ［1］産業用ロボットシミュレーションの概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
  • ［9］まとめ
• ＜6＞バーチャルコミッショニング
  • ［1］バーチャルコミッショニングの概要と意義
  • ［2］導入形態：適用領域・ワークフロー
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携／拡張性
  • ［5］AI関連機能／自律化への展開
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する主な企業・ベンダー
  • ［9］今後の展望とまとめ

【6】センサーフュージョン技術

• ＜1＞マルチモーダルセンサー統合
  • ［1］マルチモーダルセンサー統合の概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜2＞センサーフュージョン用のカルマンフィルタリング
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜3＞パーティクルフィルタの実装
  • ［1］パーティクルフィルタの概要と最新動向
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能との統合
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜4＞ベイジアンセンサーフュージョンアルゴリズム
  • ［1］概要：ベイジアンセンサーフュージョンアルゴリズムの最新動向
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能との融合の進展
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業・研究機関
• ＜5＞拡張カルマンフィルタ
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜6＞アンサンテッドカルマンフィルタ
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜7＞情報フュージョンフレームワーク
  • ［1］情報フュージョンフレームワークの最新動向
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜8＞センサーデータ前処理システム
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜9＞リアルタイムセンサーキャリブレーション
  • ［1］リアルタイムセンサーキャリブレーションの概要
  • ［2］主な導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する主要企業
• ＜10＞適応型センサー選択
  • ［1］適応型センサー選択の概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜11＞冗長センサー管理
  • ［1］冗長センサー管理の概要と意義
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜12＞センサーヘルスモニタリング
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜13＞故障耐性センサーシステム
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜14＞センサーネットワーク最適化
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜15＞分散型センサーアーキテクチャ
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜16＞ワイヤレスセンサーネットワーク
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜17＞産業用IoTセンサープラットフォーム
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜18＞エッジベースセンサー処理
  • ［1］概要・最新動向
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜19＞センサーデータ圧縮
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜20＞セキュアなセンサー通信
  • ［1］セキュアなセンサー通信の最新動向
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業

【7】先端ロボティクスと機械学習の応用

• ＜1＞故障検出システムのための監督学習
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜2＞異常識別のための非監督学習
  • ［1］概要／背景および最新動向
  • ［2］導入形態
  • ［3］モデル・ツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装・運用時の留意点
  • ［7］注目される最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜3＞ロボティクス向けの半監督学習アルゴリズム
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜4＞適応型ロボットのためのオンライン学習システム
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜5＞堅牢な意思決定のためのアンサンブル手法
  • ［1］堅牢な意思決定のためのアンサンブル手法の概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜6＞予測メンテナンスのための時系列分析
  • ［1］概要・最新動向
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜7＞品質保証のためのパターン認識
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜8＞物体分類のための分類アルゴリズム
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜9＞性能最適化のための回帰モデル
  • ［1］性能最適化のための回帰モデルの最新動向
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業について
• ＜10＞運用分析のためのクラスタリング技術
  • ［1］運用分析のためのクラスタリング技術の概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業

【8】自律型AIエージェントとロボティクス統合

• ＜1＞自律的意思決定ロボットのためのエージェント型AI
  • ［1］最新動向の概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜2＞AIエージェントによる生産計画とMES・ERP・ロボット等の同期制御
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜3＞強化学習エージェントによる順応制御
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜4＞マルチエージェント学習による群協調
  • ［1］最新動向を踏まえた研究内容
  • ［2］検討しているモデルやツール類
  • ［3］外部機能との連携
  • ［4］AIやデジタルツインなどの先端技術関連
  • ［5］関与している研究機関
• ＜5＞マルチエージェント学習による群協調
  • ［1］最新動向を踏まえた研究内容
  • ［2］検討しているモデルやツール類
  • ［3］外部機能との連携
  • ［4］AIやデジタルツインなどの先端技術関連
  • ［5］関与している研究機関
• ＜6＞AI翻訳エージェントと海外協働ロボット
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜7＞モデル圧縮エージェントによるエッジ実装
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜8＞合成音声エージェントによる作業指導
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜9＞マルチエージェントロボットシステム - 倉庫自動化のための協調行動
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜10＞協働AIエージェントアーキテクチャ - エラーのないコード生成と抽象的な問題解決
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜11＞分散型認知アーキテクチャ - モジュール型故障耐性ロボット知能
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜12＞UROSA分散AIフレームワーク - ROS 2環境における専門化されたエージェントノード
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜13＞神経記号AIコボット - 説明可能で信頼性の高いロボット推論システム
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜14＞ファウンデーションモデルAIチーム - シアトルでの協働ロボティクスへの$100M投資
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜15＞エージェント型AIロボティクス - 自主適応型マルチモーダルロボット機能
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜16＞マイクロソフトリサーチアジア - 身体化AIと大規模アクションモデルの開発
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜17＞スウォームインテリジェンスシステム - 多ロボット協調とタスク分配
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜18＞セマンティック理解能力 - 人間のジェスチャーと意図認識
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜19＞予測AIエージェント - メンテナンス最適化によるダウンタイム25%削減
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜20＞AI駆動型知覚システム - 環境理解と障害物検出
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜21＞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
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜22＞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
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業

【9】先端ロボティクスにおける生成AI連携／生成AI統合

• ＜1＞ロボティクスプログラミングインターフェース向けの生成AI
  • ［1］概要
  • ［2］導入形態
  • ［3］導入されるモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する企業
• ＜2＞生成AIによる最適搬送経路生成
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜3＞生成AIロボティクスによる作業手順ドキュメント自動生成
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜4＞生成AIによるメンテ用マニュアル自動更新
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜5＞画像生成AIでガイドマーク自動描画
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜6＞ユニバーサルロボッツ・ポリスコープX - NVIDIA Jetsonを活用したAI駆動型動的経路計画
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜7＞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
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜8＞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
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜9＞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
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜10＞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
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜11＞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
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜12＞Meta ImageBind - 6モダリティAI（テキスト、音声、視覚、運動、熱、深度）
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜13＞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
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜14＞生成対抗ネットワーク（GAN） - ロボット設計の最適化とシミュレーション
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜15＞大規模アクションモデル（LAM） - 汎用ロボット行動のための基盤モデル
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜16＞視覚的逆強化学習 - 人間のようなロボット操作スキル
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜17＞ロボット工学のための拡散モデル - 細粒度制御と運動計画
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜18＞自然言語処理 - 音声コマンドの解釈とタスク実行
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜19＞コンピュータビジョンAI - 95%の精度でリアルタイム物体認識
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜20＞強化学習の統合 - 経験に基づく自己改善型ロボット性能
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜21＞マルチモーダルセンサー融合 - RGB、ToF、LIDARの統合による高度な知覚
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業

【10】大規模言語モデル（LLM）連携型協働ロボット協働ロボット

• ＜1＞LLMとロボット動作指示チャットボット
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜2＞3DスキャンとLLMによる部品識別
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜3＞言語モデルによるログ分析と改善提案
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜4＞LLMプラグインがAPI経由で動作呼び出し
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜5＞推論LLM統合 - OpenAI o3による自律的意思決定機能
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業

【11】先端ロボティクスとマルチモーダル統合／マルチモーダルAI連携

• ＜1＞ビジョン・言語・行動モデル - 統合された知覚と操作能力
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜2＞マルチモーダルセンサー統合 - カメラ、LIDAR、触覚、力センサーの融合
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜3＞マルチモーダルコミュニケーション - ジェスチャー、音声、視覚コマンドの解釈
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜4＞クロスモーダル学習システム - 音声・視覚・触覚情報の処理
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
• ＜5＞低遅延マルチモーダルモデル - 動的環境における100ms未満の応答時間
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜6＞マルチモーダル学習でビジョン＋言語理解
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜7＞マルチモーダルセンシング融合アーキテクチャ
  • ［1］最新動向を踏まえた研究内容
  • ［2］検討しているモデルやツール類
  • ［3］外部機能との連携
  • ［4］AIやデジタルツインなどの先端技術関連
  • ［5］関与している研究機関
• ＜8＞マルチモーダルセンシングによる精密把持
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜9＞マルチモーダル対話での遠隔メンテ
  • ［1］事例の内容
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜10＞マルチモーダルセンシング融合アーキテクチャ
  • ［1］最新動向を踏まえた研究内容
  • ［2］検討しているモデルやツール類
  • ［3］外部機能との連携
  • ［4］AIやデジタルツインなどの先端技術関連
  • ［5］関与している研究機関
• ＜11＞3Dシーン認識 - リアルタイムセマンティックセグメンテーションと物体認識
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜12＞空間知能システム - ロボット操作のための3Dコンピュータビジョン
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜13＞触覚フィードバック統合 - 繊細な組み立て作業のための力センシング
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜14＞両手操作 - 多モーダルフィードバックを用いた二腕協調
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜15＞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
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜16＞協働作業空間共有 - 人間とロボットの近接性と意図検出
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜17＞環境文脈認識 - マルチモーダルシーン理解と適応
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜18＞品質検査システム - 視覚、熱、振動データの統合
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜19＞組み立てガイド - AR強化型マルチモーダルタスク指示とフィードバック
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜20＞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
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
• ＜21＞予測行動モデリング - マルチモーダル人間活動認識と予測
  • ［1］最新動向と事例
  • ［2］AI関連機能および導入形態
  • ［3］導入しているモデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］関与している企業
  • （※　以下、Webサイトのページ枠制限のため抜粋で記載）

【12】フィジカルAI統合

• ＜1＞現実世界との相互作用を実現する物理AIシステム
• ＜2＞物理AIと身体化知能システム
• ＜3＞フィギュアAI（Figure AI） ヒューマノイドプラットフォーム
• ＜4＞ニューロモルフィックロボティクスと脳型計算
• ＜5＞実世界シミュレーション学習
• ＜6＞実世界シミュレーション学習①
• ＜7＞実世界シミュレーション学習②
• ＜8＞IoT統合フィジカルシステム
• ＜9＞NVIDIAのCosmosプラットフォーム活用システム
• ＜10＞Omniverse連携による高度シミュレーション環境
• ＜11＞Sim-to-Real技術による実世界適用システム

【13】人型ロボット／ヒューマノイドロボティクス

• ＜1＞強化学習による運動制御システム
• ＜2＞LiDAR・SLAM統合ナビゲーション
• ＜3＞生成AI統合型ヒューマノイド

【14】ロボットの空間・動作理解、自然言語理解

• ＜1＞空間・動作記述理解システム
• ＜2＞バーチャル空間大量学習システム
• ＜3＞言語接地（Language Grounding）技術
• ＜4＞Visual Language Navigation（VLN）
• ＜5＞Serket・Neuro Serket フレームワーク

【15】ヒューマン・ロボット相互作用

• ＜1＞強化学習による運動制御システム
• ＜2＞LiDAR・SLAM統合ナビゲーション
• ＜3＞生成AI統合型ヒューマノイド

【16】人間-ロボット協働NLP技術

• ＜1＞自然言語指示による組立作業支援
• ＜2＞　リアルタイムエラー処理・修正技術
• ＜3＞変動環境対応タスク管理
• ＜4＞安全性向上コミュニケーション

【17】協働ロボティクス (Cobot)

• ＜1＞位置制御・力制御統合安全システム
• ＜2＞人間協調型マニピュレーション
• ＜3＞少量多品種生産対応システム
• ＜4＞ディープラーニング統合制御

【18】多次元視覚技術

• ＜1＞3Dハイビジョン立体視覚システム

【17】スワームロボティクス

• ＜1＞群知能による自律分散制御
• ＜2＞大規模ロボット群協調システム
• ＜3＞バイオインスパイアード群行動生成
• ＜4＞マルチエージェント協調アルゴリズム

【18】クラウドロボティクス

• ＜1＞RaaS (Robotics as a Service) プラットフォーム
• ＜2＞IoT Hub統合制御システム
• ＜3＞AI・機械学習クラウド連携

【19】ビッグデータ活用分析システム

• ＜1＞ビッグデータ活用分析システム

【20】ソフトロボティクス

• ＜1＞バイオミメティック人工筋肉
• ＜2＞誘電エラストマアクチュエータ
• ＜3＞流体駆動ソフトアクチュエータ
• ＜4＞環境適応型柔軟ロボット

【21】バイオミメティックロボティクス

• ＜1＞生物模倣移動ロボット
• ＜2＞昆虫型マイクロロボット
• ＜3＞海洋生物模倣水中ロボット
• ＜4＞形状記憶合金駆動システム

【22】ナノ・マイクロロボティクス

• ＜1＞マイクロロボット群システム
• ＜2＞ナノマシン医療応用
• ＜3＞MEMS技術統合システム
• ＜4＞生体内作業マイクロロボット

【23】人工筋肉技術

• ＜1＞McKibben型空気圧人工筋肉
• ＜2＞誘電エラストマアクチュエータ
• ＜3＞燃焼エネルギー駆動システム
• ＜4＞適応制御システム

【23】適応制御ロボティクス

• ＜1＞モデル規範型適応制御
• ＜2＞環境認識型制御調整
• ＜3＞非線形システム適応制御
• ＜4＞学習制御統合システム

【24】群知能ロボティクス

• ＜1＞蟻コロニー最適化
• ＜2＞人工蜂コロニーアルゴリズム
• ＜3＞カッコウ探索アルゴリズム
• ＜4＞重力探索アルゴリズム

【25】メタバース・ロボティクス

• ＜1＞産業用メタバース統合システム
• ＜2＞仮想空間ロボット制御
• ＜3＞R-Metaverse遠隔操作

【26】CPS（サイバーフィジカルシステム）とロボティクス統合

• ＜1＞CPS統合制御システム
• ＜2＞低コストAI制御
• ＜3＞動的再構成可能システム
• ＜4＞IoT連携フィジカル制御

【27】RaaS／サブスクリプション型ロボット提供

• ＜1＞サブスクリプション型ロボット提供
• ＜2＞配膳ロボットサービス化

【28】ソフトロボティクスと生物模倣システム

• ＜1＞プログラマブルソフトアクチュエーター
• ＜2＞生物模倣型移動メカニズム
• ＜3＞変形剛性制御付きソフトロボティクス
• ＜4＞連続体ロボットと柔軟な操作
• ＜5＞自己修復型および適応型材料
• ＜6＞気圧式および流体駆動システム
• ＜7＞ゲッコー着想型クライミングロボット
• ＜8＞オクトパス着想型多腕操作

【29】異種ロボット協調／スウォームロボティクスとマルチエージェントシステム

• ＜1＞スウォームインテリジェンスアルゴリズムと協調
• ＜2＞分散型マルチロボットタスク割り当て
• ＜3＞バイオインスパイアード集団行動
• ＜4＞ブロックチェーンで保護されたロボットスウォーム
• ＜5＞分散型意思決定アルゴリズム
• ＜6＞大規模群集における自己組織化行動
• ＜7＞異種ロボットチームの協調
• ＜8＞ロボットネットワークのための通信プロトコル
• ＜9＞バーチャル空間大量学習システム

【30】形態変化と再構成可能システム

• ＜1＞埋め込みアクチュエーターを備えた形状変化ロボット
• ＜2＞自己再構成可能モジュール型ロボット工学
• ＜3＞タイリングロボット工学とポリフォーム着想設計
• ＜4＞メタモルフィックメカニズムと構造
• ＜5＞折り紙着想の折りたたみロボット工学
• ＜6＞液体金属ロボット工学と形態変化
• ＜7＞4D印刷と刺激応答／ソフトアクチュエータによって自動的に変形・機能進化するロボット
• ＜8＞動的再構成アルゴリズム

【31】先進製造と産業応用

• ＜1＞自律システムを用いた無人工場製造
• ＜2＞AIを活用した予測メンテナンス
• ＜3＞マイクロアセンブリと精密製造
• ＜4＞3Dプリンティング技術とロボット工学を融合したアディティブ製造ロボティクス（AMR）
• ＜5＞コンピュータビジョンを用いた品質検査
• ＜6＞柔軟な生産ライン再構成
• ＜7＞Industry 4.0とサイバーフィジカルシステム
• ＜8＞長期・継続的自律運転ロボット

【32】医療・ヘルスケアロボティクス

• ＜1＞AI支援型手術ロボティクス
• ＜2＞薬物送達用マイクロ/ナノロボット
• ＜3＞リハビリテーションロボティクスとエクソスケルトン
• ＜4＞最小侵襲手術とロボット支援技術の活用
• ＜5＞ロボット支援診断と治療
• ＜6＞医療ロボット用生体適合性材料
• ＜7＞テレメディシンと遠隔手術
• ＜8＞精密医療応用

【33】手術支援ロボティクス

• ＜1＞国産手術支援ロボットhinotori™システム
• ＜2＞遠隔手術実証システム
• ＜3＞AI統合型手術ナビゲーション

【34】介護ロボティクス

• ＜1＞見守り・コミュニケーションシステム
• ＜2＞排泄支援ロボット
• ＜3＞排泄支援ロボット最新動向
• ＜4＞リハビリテーション支援システム

【35】極限環境ロボティクス／地球外探査ロボティクス

• ＜1＞地球外探査ロボット
  • ［1］概要：地球外探査ロボットとは
  • ［2］導入形態：運用方法の多様化
  • ［3］導入される代表的モデルやツール類
  • ［4］外部機能との連携
  • ［5］AI関連機能
  • ［6］実装にあたっての留意点
  • ［7］注目を集める最新動向
  • ［8］関与する主な企業および国内外機関
  • ［9］未来展望：技術トレンドと社会実装
  • ［10］技術課題と今後の対策
  • ［11］社会・経済インパクト
• ＜2＞自律型宇宙採掘システム
• ＜3＞人間とロボットの共生空間における居住施設建設
• ＜4＞放射線耐性ロボットシステム
• ＜5＞惑星探査ロボット

【36】新興技術とビジネスモデル

• ＜1＞ロボット・アズ・ア・サービス（RaaS）プラットフォーム
• ＜2＞エッジAIのロボットへの展開
• ＜3＞5G対応ロボット応用
• ＜4＞ブロックチェーンによるロボット認証
• ＜5＞自律運転のためのエネルギーハーベスティング

【36】主要セクター別AIロボティクス

• ＜1＞　製造業向けAIロボット①
• ＜2＞製造業向けAIロボット②
• ＜3＞物流最適化AI応用
• ＜4＞建設・インフラAI応用
• ＜5＞建設・インフラAIロボティクス

【37】農業ロボティクス

• ＜1＞スマート農業自動化システム
• ＜2＞ドローン農薬散布・センシング
• ＜3＞自動収穫ロボット
• ＜4＞AI作物診断・予測システム
• ＜5＞　農業・環境モニタリングAIロボティクス