『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』 発刊のお知らせ

2025-2030年の決定的転換期：フィジカルAI×ロボット統合が産業構造を変革する

一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構（INGS）は2026年1月28日、『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』の発刊ならびにその概要を発表した。（※　レポートサンプルを無償で提供中。）

■　本白書編纂チームからのご案内

■ キーメッセージ

▶　本白書は、AI技術と物理世界の融合である「フィジカルAI」が、製造業・物流・自動車・ヘルスケアなど全産業領域においてロボティクスと統合され、2030年までに市場規模が10倍規模へと拡大する過程を、技術・企業・政策・投資の四次元から完全解析した戦略レポートである。

▶　フィジカルAIとは、生成AIが獲得した「言語・知識・推論・生成」の能力を、センサ・アクチュエータ・制御・安全機構・運用ソフトウェアと結合し、物理世界で行為として実行可能な“自律物理エージェント”へと拡張する潮流の総称である。本白書は、このフィジカルAIを「ロボット＋AI融合」の個別技術論に還元せず、産業構造・市場形成・投資動向・地政学・規制・標準化・ガバナンスまでを含む、分析者向けの実務的な“プレイブック”として整理したものである。

▶　本白書が扱う中心命題は単純だ。生成AIは、デジタル業務の生産性を引き上げた。しかし経済の価値創出の大部分は、依然として物理世界の制約（人手、設備、空間、移動、物流、保全、介護、建設、農業、災害対応）に縛られている。従って次のフロンティアは「行為（action）を伴う自律化」であり、その主戦場は工場・倉庫・病院・店舗・街・家庭へと広がる。

▶　フィジカルAIは、デジタルの知能が“身体”を獲得する過程であり、同時に、現場（OT）をデータとソフトウェアで再編する過程でもある。

この波が“いつか来る未来”ではなく“いま市場が形になり始めた現実”として立ち上がっている背景には、複数の要因が重なっている。

▶　第一に、労働供給制約が不可逆に強まった。少子高齢化、技能継承の断絶、24/7運用の要請、危険・重労働からの人間解放は、先進国の慢性的課題にとどまらず、新興国の都市化・物流爆発・医療需要増大とも結びつく。

▶　第二に、サプライチェーンの再編が常態化した。地政学的分断、輸出規制、重要鉱物の供給制約、エネルギー価格変動は、製造・物流を「コスト最小化の最適化問題」から「レジリエンス最大化の制御問題」へと変えた。

▶　第三に、AIの技術的ボトルネックが連鎖的に解け始めた。マルチモーダル化、世界モデル、視覚言語行動（VLA）モデル、模倣学習と強化学習の融合、シミュレーションと合成データ生成の高度化、エッジ推論性能の向上が、個別最適ではなく“スタック全体の実装可能性”を底上げしている。

▶　フィジカルAIの市場は、いま明確な「構造化」と「集中化」の二重プロセスの中にある。構造化とは、テクノロジー・政策・資本・規制・データの各要素が体系的に結び付くことを意味し、集中化とは、その過程で一部の企業群がスタック構造の支配点を握ることを指す。この二重の動きが進行していることで、ロボティクスはもはや製品市場ではなく、プラットフォーム型の産業生態系として再定義されつつある。

▶　本白書は、全311章・60万字超の圧倒的情報量で、技術詳細・企業戦略・市場予測・導入ロードマップ・規制対応・ROI算定手法まで網羅し、経営判断・投資判断・技術選定に直結する実践的知見を提供する。

▶　Vision-Language-Action(VLA)モデル、Real2Sim2Realシミュレーション技術、Embodied AI基盤モデルという三大技術革新が、NVIDIA、Tesla、Figure AI、Physical Intelligence、Skild AIらプレイヤーによって実用化段階に到達し、産業現場への大規模展開が始まっている。2025-2027年はPoC・パイロット導入期、2027-2030年は本格展開期という明確なロードマップが描かれており、今後5年間で企業の競争優位性が決定づけられる。

▶　日本企業においては、川崎重工・ファナック・安川電機がNVIDIA Omniverseと連携したAI統合を進め、台湾のFoxconn・Quanta・WiwynnがAI対応ロボットのODM生産体制を構築するなど、グローバルサプライチェーン再編が進行中である。EU AI Act、米国CHIPS Act、日本のSociety 5.0政策という規制・産業政策の枠組みが固まりつつあり、標準化とコンプライアンス対応が競争要因となる。

▶　投資面では、2024-2025年にVC・CVC投資が93億ドルに達し、Physical Intelligence(シリーズB:6.56億ドル)、Skild AI(シリーズA:15億ドル)、Figure AI(シリーズC:10億ドル)への大型資金調達が相次ぎ、技術覇権争いが激化している。NVIDIA、SoftBank Group、Microsoft、OpenAI、Amazonといった巨大テックプレイヤーが戦略的出資とエコシステム構築を推進しており、業界地図が再編される局面である。

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■ 利用シーン

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▼　経営層・事業企画部門における戦略策定

●　M&A・提携判断: Physical Intelligence、Skild AI、Covariantなど注目スタートアップの技術競争力・資金調達状況・エコシステムポジションを評価し、買収・戦略提携・共同開発の意思決定材料とする

●　DX投資計画: 2025-2027年フェーズ別導入ロードマップ(PoC→パイロット→本格展開)を参照し、自社の製造現場・物流拠点・サービス拠点へのフィジカルAI導入時期と投資規模を策定

●　競合分析: Tesla(Optimus Gen 3)、Amazon(Digit導入)、BMW(Figure 01/02採用)、Mercedes-Benz(Apptronik Apollo導入)など先行事例から、業界ベンチマークと差別化ポイントを抽出

▼　技術部門・R&D部門における技術選定

●　AI基盤モデル選定: RT-2、OpenVLA、π0(Physical Intelligence)、Skild Brain、GR00T(NVIDIA)など主要VLAモデルの性能比較(Success Rate、Zero-shot能力、Fine-tuning効率)

●　シミュレーション環境構築: NVIDIA Isaac Sim/Isaac Lab、MuJoCo、Gazebo、Unity ROS2連携の比較評価、Sim-to-Real転移精度・GPU要件・導入コスト分析

●　ハードウェア選定: NVIDIA Jetson Thor(2070 TOPS)、Qualcomm Cloud AI 100 Ultra(400 TOPS)、Hailo-8(26 TOPS)などエッジAIチップの性能/消費電力/価格比較

▼　製造業・物流業における現場導入計画

●　ROI算定: RaaS(Robot-as-a-Service)モデルとCAPEX購入の比較、24/7稼働による人件費削減効果、SKU処理能力向上・在庫精度改善の定量効果

●　ベンダー選定: Boston Dynamics(Stretch/Atlas)、Agility Robotics(Digit)、Covariant(RFM-1)、Dexterity(Pick 3.0)などソリューションベンダーの機能比較・導入実績・SLA評価

●　システム統合: WMS/MES/ERP連携、OPC UA/MQTT/TSN通信プロトコル対応、既存AGV/AMRとの協調制御アーキテクチャ設計

▼　政策立案・標準化機関における規制対応

●　EU AI Act対応: Article 6 Annex IIIにおけるロボティクスAIのリスク分類、CE適合性評価、データプライバシー(DPIA)要件の理解

●　安全規格準拠: ISO/TS 15066(協働ロボット)、ISO 13482(サービスロボット)、ISO 23374(自動バレーパーキング)など国際規格への対応ロードマップ

●　産業政策評価: 米国CHIPS Act・NSF Engines、EU Horizon Europe・IPCEI、日本NEDO/JST助成金の活用戦略と申請ノウハウ

▼　サプライチェーン・調達部門におけるリスク管理

●　部品調達戦略: MEMS IMU(TDK InvenSense、Bosch)、RGB-Dカメラ(RealSense、Orbbec)、アクチュエータ(QDD、SEA)のサプライヤー評価とデュアルソーシング戦略

●　OEM/ODM選定: Foxconn、Quanta、Wistron、Wiwynn(台湾)のAI対応ロボット製造能力評価、生産キャパシティ・品質管理・リードタイム分析

●　地政学リスク: 米中技術対立・輸出規制(CHIPS Act・Wassenaar Arrangement)、台湾有事シナリオ、EU域内調達要求(Cyber Resilience Act)への対策

▼　投資家・アナリストにおけるセクター評価

●　VC/CVC投資判断: シリーズA〜Cラウンドにおける適正バリュエーション、資金使途(R&D vs Go-to-Market)、技術Moat(競合優位性)の定量・定性評価

●　上場企業分析: NVIDIA(Isaac/Omniverse/Jetson Thor)、SoftBank Group(ABB Robotics買収・Skild/Physical Intelligence出資)、Tesla(AI垂直統合戦略)のロボティクス事業インパクト評価

●　市場規模予測: 2025年の市場規模と2030年予測、CAGR、地域別(北米・EU・日本・中国・台湾)セグメント分析、TAM/SAM/SOM算定根拠

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■ アクションプラン／提言骨子

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▼　フェーズ1(2025-2027年): 基盤構築・PoC実証期

優先アクション:

▶　技術スタック選定と実証環境整備

●　NVIDIA Isaac Sim/Omniverse環境の構築(GPU: RTX/A6000以上推奨)

●　OpenVLA、π0、Skild Brainなど複数VLAモデルの性能ベンチマーク実施

●　自社製造ライン・物流拠点の3Dデジタルツイン化(OpenUSD形式)

●　Sim-to-Real精度検証(Domain Randomization、BayRn、Flow-based DR適用)

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▶　パイロットプロジェクト立ち上げ(1〜3拠点)

●　単純反復作業からの代替開始(Bin Picking、パレタイジング、検品)

●　RaaS契約による初期投資抑制(3年契約・稼働率保証条件の交渉)

●　KPI設定(処理速度・精度・稼働率・ROI)と四半期レビュー体制

●　IT/OTセキュリティ対策(IEC 62443、NIST CSF準拠)

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▶　組織・人材体制の整備

●　AI・ロボティクス専門チームの設置(データサイエンティスト・ロボティクスエンジニア・MLOpsエンジニア混成)

●　既存エンジニアへのROS 2、Isaac、PyTorchトレーニング実施

●　ベンダー・システムインテグレーター(SI)との協業体制構築

労働組合・現場従業員とのコミュニケーション(雇用不安の払拭、リスキリング支援)

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▶　規制・標準対応の先行準備

●　EU AI Act対応チーム設置(法務・技術・品質保証部門横断)

●　ISO/TS 15066、ISO 13482適合性評価の事前Gap分析

●　Embodied AI SBOM(Software Bill of Materials)整備

●　データプライバシー影響評価(DPIA)プロセス策定

●　投資規模目安: 中規模製造業で年間5,000万〜2億円(PoC・パイロット・人材育成含む)

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▼　フェーズ2(2027-2030年): 本格展開・スケール期

優先アクション:

▶　全拠点展開とオペレーション最適化

●　パイロット成功事例の水平展開(国内全工場・物流センター)

●　Fleet Management System構築(複数拠点のロボット群を統合管理)

●　WMS/MES/ERPとのAPI統合深化(リアルタイムデータ連携)

Predictive Maintenance(予知保全)導入による稼働率95%超達成

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▶　高度化・自律化の推進

●　Multi-Robot Task Allocation(複数ロボット協調制御)実装

●　Human-Robot Collaboration(HRC)領域拡大(ISO/TS 15066準拠)

●　End-to-End学習による作業自動化範囲拡大

●　異常検知・自己修復機能強化(AI Explainability: XAI導入)

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▶　エコシステム参画と競争優位確立

●　NVIDIA、OpenAI、Physical Intelligence、Skild AIらとのパートナーシップ強化

●　業界コンソーシアム参画(Open Robotics、ROS-Industrial、Alliance for OpenUSD)

●　自社ノウハウのIP化(特許出願・論文発表)と技術Moat構築

●　OEM/ODMとの長期契約・共同開発による調達安定化

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▶　事業モデル転換の検討

●　製造業: Jigless Assembly(治具レス組立)導入によるマスカスタマイゼーション実現

●　物流業: Micro-Fulfillment Center(MFC)展開による配送リードタイム短縮

●　自動車業: L4自動運転・Robotaxi展開(Waymo、Tesla FSDベンチマーク)

●　サービス業: ヒューマノイドロボット接客(UBTECHなどアジア市場先行事例参考)

●　投資規模目安: 中規模製造業で年間2億〜10億円(全拠点展開・システム統合・継続的R&D)

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▶　期待効果:

●　人件費30〜50%削減(24/7稼働、単純作業代替)

●　生産性向上20〜40%(処理速度向上、ダウンタイム削減)

●　品質向上(不良率50%以上低減、トレーサビリティ100%)

●　労働災害ゼロ達成(危険作業ロボット代替)

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▼　フェーズ3(2030年以降): 次世代技術統合・社会実装期

戦略的視点:

▶　AGI/ASI時代への対応

●　汎用人工知能(AGI)レベルのロボティクスAI統合シナリオ検討

●　倫理・ガバナンスフレームワーク策定(AI倫理委員会設置)

●　社会的受容性向上施策(UBI議論、労働市場影響分析)

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▶　次世代ハードウェア統合

●　量子コンピューティング(NISQ→Fault-Tolerant)による最適化問題高速化

●　BCI(Brain-Computer Interface)連携による直感的ロボット制御

●　DNA Storage・バイオコンピューティング活用検討

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▶　グローバル展開・新市場創出

●　新興国市場(インド・東南アジア)への低コストソリューション展開

●　宇宙・極限環境(深海・災害現場)ロボティクス応用

●　eVTOL・ドローン物流統合によるラストワンマイル自動化

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■　読了後の行動変容

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▼　Before(本白書参照前):

フィジカルAIは「将来技術」と認識、具体的アクション未着手

断片的なニュース情報のみで、体系的理解・競合比較が不十分

投資判断・技術選定に必要な定量データ・ベンチマークが不足

▼　After(本白書活用後):

2025-2030年ロードマップに基づく具体的導入計画策定

主要プレイヤー60社超の技術・戦略比較に基づくベンダー選定

ROI算定・リスク評価を踏まえた経営会議・取締役会での意思決定

規制対応・標準化動向を織り込んだコンプライアンス体制構築

M&A・提携・投資における Due Diligence 実施と交渉材料獲得

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本白書は、単なる情報提供を超え、“フィジカルAI”を多角的に探る読者層の確実な「意思決定」と「実行」を直接支援する戦略ツールである。

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▼　内容等の詳細は、下記（リンク先）をご参照ください。

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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　製本版

https://www.x-sophia.com/?pid=190313509

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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　PDF版

https://www.x-sophia.com/?pid=190313516

●　監修・発行：

発行：一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構

●　発刊日

2026年1月28日

●　ページ数

A4判／約2,200ページ

■　法人案内Webサイト（メディア向けのお問い合わせ先）

法人概要

http://www.x-sophia.com/?mode=sk#info

当団体刊行物に関する告知・案内Webサイト

http://www.x-sophia.com/

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