【新刊案内】フィジカルAI時代の次世代センシング技術～材料・デバイスからＡＩアーキテクチャまでの全貌～ 発行：（株）シーエムシー・リサーチ

★生成AIの次は、物理空間へ。フィジカルAIの実用化を左右する次世代センシング技術を、材料・デバイスからAIアーキテクチャ、産業戦略まで体系的に解説。

➢　生成AIの次は物理空間へ！ フィジカルAIを動かす次世代センシング技術の全貌！

➢　自動運転からロボットまで！ AIが求める「五感を超える」センサー開発要件を完全網羅！

➢　視覚と触覚の融合！ フィジカルAIを支えるマルチモーダルセンシング技術の最前線！

➢　2035年までの技術ロードマップを提示！ 次世代センサー開発・R&D投資戦略の決定版！

➢　素材開発からEdge AI統合まで！ 次世代センサー実用化を牽引するキーテクノロジー！

➢　日米欧中の政策とサプライチェーンを分析！ 経済安保時代のフィジカルAI覇権争い！

➢　AI進化が変える部品選定！ センサー・デバイスメーカーが生き残るための「勝ち筋」とは？

➢　注目スタートアップからメガテックの動向まで！ フィジカルAI時代の最新競合マップ！

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📘 書籍概要

タイトル：フィジカルAI時代の次世代センシング技術～材料・デバイスからＡＩアーキテクチャまでの全貌～（Next-Generation Sensing Technologies in the Era of Physical AI）

発行日：2026年10月16日

体裁：A4判・並製・219頁

定価：本体（冊子版）　180,000円 （税込 198,000円）

セット価格（書籍＋PDF版CD）：本体 + PDF版　　240,000円 （税込 264,000円）

ISBN：978-4-911892-07-7

編集発行：（株）シーエムシー・リサーチ

📝 本書の特徴

本書では、視覚センサーやLiDARに加え、触覚・力覚・音響・振動・熱などのセンシング技術、マルチモーダル・センサーフュージョン、センサーとAIの統合、次世代センサー材料・デバイスを幅広く取り上げます。さらに、自動車・自動運転、産業ロボット、スマート製造などの用途別技術、主要国・地域の産業政策とサプライチェーン、主要企業・スタートアップの動向、2030～2035年の技術ロードマップとR&D意思決定戦略を収録しています。

◎刊行に当たって

　近年、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIの爆発的な普及により、デジタル空間における知的処理能力は飛躍的な進化を遂げた。しかし、AIがデジタル空間のテキストや画像を生成する段階から、現実世界の物理法則を理解し、自律的に判断して環境に働きかける「フィジカルAI」へと進化する過程において、技術的なボトルネックとなっているのが現実空間とのインターフェース、すなわち「センシング技術」である。フィジカルAIは、単に外界を「見る」だけでは成立しない。自己の位置や姿勢を把握する固有感覚と、対象物の温度、硬さ、摩擦、重量などを知覚する外部受容感覚を高度に統合し、実時間でAIモデルへと入力する次世代のデータパイプラインが不可欠となる。

　本レポートは、フィジカルAIを駆動するための次世代センシング技術について、その要求性能から材料開発、エッジAIとの統合に至るまでを体系的に網羅したものである。高解像度化を続ける視覚センサーやLiDARにとどまらず、これまで定量的評価が困難であった触覚・力覚・音響・振動・熱といった「五感を超えるセンシング」に焦点を当て、それらがどのようにマルチモーダル・センサーフュージョンを通じて「意味」を持つSemantic Dataへと変換されるのかを詳解している。

　さらに、これらの高度なセンシングを実用化するために求められるMEMS技術、圧電材料、柔軟・伸縮材料などの最新マテリアルサイエンスの動向や、In-pixel Processingに代表されるセンサーとAIアクセラレータの統合（Smart Sensor）アーキテクチャについても深く掘り下げた。センサーは単なる物理量の変換器から、世界モデル（World Model）へと直結するインテリジェントな知覚器官へと変貌を遂げつつある。本書が、次世代センサーやデバイス開発に取り組む研究者、技術者、およびR&D戦略の意思決定者にとって、2030年以降の技術的ブレークスルーを見据えた確固たる羅針盤となることを確信している。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　シーエムシー・リサーチ 調査部

📖 本書の構成・目次概要

第Ⅰ編フィジカルAIが変えるセンシング技術の開発要件
第1章　フィジカルAIによって 何がセンシング技術に求められるのか
1　フィジカルAIの定義と技術構造
2　生成AI・Vision AIからフィジカルAIへの技術進化
3　デジタル空間と現実空間のセンシングの違い
4 「見る」だけでは成立しないフィジカルAI
5　認識・予測・判断・操作を支えるセンシング要件
6　フィジカルAIにおけるセンサーの役割変化
7　今後3〜10年間で変化するセンシング技術開発
第2章　フィジカルAIが要求する次世代センシング性能
1　外部受容（Exteroception）と固有感覚（Proprioception）の分離・定義
2　空間知覚・形状認識性能
3　時間分解能と超低遅延（リアルタイム性）
4　位置・姿勢・速度・自己身体像の計測性能
5　接触・力・せん断力の計測性能
6　温度・振動・音響・破壊限界の検出性能
7　センサーの小型化・低消費電力化
8　耐環境性・長期信頼性
9　AI処理・World Model入力を前提としたセンサーデータ品質
　　
第Ⅱ編　フィジカルAIを構成する主要センシング技術
第1章　視覚センシング技術
1　RGBカメラの高解像度化と高ダイナミックレンジ（HDR）対応
2　低照度・高速撮像技術とフレームレートの限界
3　イベントカメラ（Event-based Vision Sensor）の実効性と実装課題
4　ステレオビジョン・ToF・3Dカメラの動作原理と用途別使い分け
5　マルチカメラセンシングと視覚センシングの限界・開発方向
第2章　LiDAR・3Dセンシング技術
1　LiDARの基本構造と検出原理
2　Mechanical LiDARからSolid-State LiDARへの進化
3　Flash LiDAR、MEMS LiDAR、FMCW LiDARの比較と用途別適性
4　3D点群データの生成・AI認識と高解像度・長距離化のトレードオフ
5　小型化・低コスト化に向けた課題とフィジカルAIにおける開発方向
第3章　触覚センシング技術
1　フィジカルAIにおける触覚の機能的役割と意義
2　圧力・荷重センシングおよびせん断力（Shear Force）センシング
3　接触位置センシングと柔軟・伸縮型触覚センサー
4　電子皮膚（E-Skin）と高密度触覚センシングの材料技術
5　触覚データの取得・処理技術と量産化・耐久性課題
第4章　力覚・トルクセンシング技術
1　Force/Torque Sensorの基本技術と6軸力覚センシング
2　関節トルクセンシングとモーター電流による力推定の比較
3　力覚と位置制御の統合およびコンプライアンス制御
4　小型化・低コスト化と高精度化のトレードオフ
5　フィジカルAIにおける力覚データの利用とR&D投資優先度
6　AI-Ready Sensor評価フレームワークによる総合評価
第5章　本編の総括と各産業プレイヤーの開発指針
1　センサー・デバイスメーカーの勝ち筋
　　
第Ⅲ編　「五感」を超えるフィジカルAIセンシング
第1章　音響・振動センシング技術
1　音響センシングの役割
2　マイクロフォンアレイ
3　超音波センシング
4　振動センシング
5　AE（アコースティック・エミッション）
6　異常音・異常振動のAI解析
7　音響・振動による状態推定
8　非接触センシングへの応用
9　技術開発課題
第2章　温度・熱・環境センシング技術
1　温度センシング
2　赤外線センシング
3　熱画像センシング
4　湿度・圧力・ガスセンシング
5　環境状態のリアルタイム取得
6　熱・画像・AIの統合
7　異常発熱・劣化の検知
8　フィジカルAIにおける環境認識
第3章　近接・距離・位置センシング技術
1　近接センシング
2　超音波・赤外線・磁気センシング
3　UWB（超広帯域無線）
4　高精度位置推定
5　センサーによる自己位置推定
6　GNSS・IMU・Visual Odometry統合
7　位置・距離センシングの相互補完
　　
第Ⅳ編　センサーフュージョンとフィジカルAIアーキテクチャ
第1章　マルチモーダル・センサーフュージョン
1　センサーフュージョンの基本概念（Early / Late Fusion）
2　Camera＋LiDAR
3　Camera＋Radar
4　Vision＋Touch（視覚・触覚統合）
5　Vision＋Force（視覚・力覚統合）
6　Vision＋Audio（視覚・音響統合）
7　IMU＋Visual＋LiDAR（自己位置・身体感覚の統合）
8　異種センサーデータの時刻同期
9 センサーデータの時空間統合パイプライン
10 マルチモーダル認識におけるデータ帯域・遅延課題
第2章　センサーから「意味」を抽出するAI技術
1　Raw DataからSemantic Dataへの変換
2　特徴量抽出とエッジ前処理
3　Object Detection & Tracking
4　姿勢・行動認識
5　状態推定と異常検知
6　World Model（世界モデル）とセンシングの連携
7　Sensor-to-Action アーキテクチャ
8　センサー × AIモデルの共同設計（Co-design）
第3章　センサー価値の階層と投資判断
1　Sensor Value Stack（センサー情報の価値階層）
2　スペック競争から情報価値競争へ
3　プレイヤー別の開発・投資指針
　　
第Ⅴ編　次世代センサーを実用化する材料・デバイス・Edge AI技術
第1章　次世代センシングデバイス材料
1　MEMS材料
2　圧電材料・半導体材料
3　光電変換材料・磁気センシング材料
4　柔軟材料・伸縮材料
5　導電性材料・透明電極材料
6　センシング材料の耐久性・信頼性課題
第2章　センサーの集積化・小型化・Smart Sensor技術
1　MEMS化・Sensor-on-Chip
2　System-in-Package（SiP）・異種デバイス集積
3　光電融合センシング
4　In-pixel Processing / Event-driven Sensing
5　センサーとAIアクセラレータの統合（Smart Sensor）
6　エッジAIとの一体化と低消費電力化
7　高密度センサーアレイと配線削減技術
8　次世代センサーアーキテクチャ
第3章　材料・デバイス・Edge AIをつなぐ設計フレームと投資判断
1　材料から行動性能へ至る因果フレーム
2　技術領域別の現状・ボトルネック・投資論点
3　本編のまとめ
　　
第Ⅵ編　用途別フィジカルAIセンシング技術
第1章　自動車・自動運転
1　自動車センシングの基本構造の変化
2　E2E自動運転におけるセンシング
3　カメラ中心アーキテクチャの進化
4　ISPレス化と中央画像処理への移行
5　LiDAR・レーダーによるマルチモーダル化
6　センサー融合が求める新しい校正
7　車室内センシングとドライバーーモニタリング
8　触覚・力覚センシングの車載応用
9　センサー冗長化と車載安全設計
10　自動車センシング技術の今後の重点領域
第2章　産業ロボット・協働ロボット
1　ロボットセンシングの中心課題は「認識」から「接触理解」へ
2　3Dビジョンとばら積みピッキング
3　視覚に加えて力覚が必要になる理由
4　インピーダンス制御と力覚センシング
5　近接センシングと協働安全
6　速度・間隔監視（SSM）
7　触覚センサーの重要性
8　e-skinと全身センシング
9　フィジカルAIロボットにおけるセンサー融合
10　フィジカルAIロボットの開発課題
第3章　AI Factory・スマート製造
1　工場センシングの役割は「監視」から「制御可能なデータ生成」へ
2　設備状態・工程・製品のセンシング
3　振動によるAI診断
4　音響・超音波センシング
5　熱・環境センシング
6　電流・電力センシング
7　自動外観検査の高度化
8　予知保全
9　予知保全から自律保全へ
10　センサーデータとMES・ERPの接続
11　エッジAIの役割
12　デジタルツインとセンシング
13　フィジカルAI Factoryの進化段階
14　AI Factoryにおけるセンサー投資判断
15　AI Factoryにおけるセンサー品質
16　フィジカルAI Factoryのセンシング・データアーキテクチャ
17　フィジカルAI Factoryの競争力の源泉
第4章　用途横断の共通技術と本編の結論
1　3領域を貫く共通技術
2　用途別センシング技術の投資判断
3　今後の技術開発の重点
4　本編の結論
　　
第Ⅶ編　主要国・地域におけるフィジカルAIセンシング産業政策・サプライチェーン分析
第1章　主要国・地域の産業政策と地政学リスク
1　米国：AI・半導体・防衛技術を結ぶ政策エコシステム
2　中国：製造能力と量産エコシステムを基盤とするフィジカルAI政策
3　欧州：規制・標準・製品ライフサイクルを競争軸とする構造
4　日本：センサー・材料・装置をつなぐ産業基盤
5　台湾：先端半導体製造と先端パッケージの要衝
6　主要国・地域のフィジカルAI産業構造の比較
第2章　グローバルサプライチェーンと国際標準化
1　フィジカルAIサプライチェーンを5つの層で見る
2　重要鉱物・材料の地政学リスク
3　重要鉱物の供給集中と代替戦略
4　半導体サプライチェーン
5　先端パッケージ
6　センサーと通信インターフェース
7　AUTOSARによる車載ソフトウェアの標準化
8　ロボティクスのインターフェース標準化
9　AI安全・管理規格
10　ISO 21448とフィジカルAI
11　標準化の3層構造
12　規制対応が参入障壁となる構造
13　サプライチェーンのトレーサビリティ
14　サプライチェーンの二重化
15　センサー企業に必要となる経済安全保障への対応
16　フィジカルAIサプライチェーンのリスクマップ
17　2026年以降に重要となる5つの競争軸
18　サプライチェーン・コントロールタワーの構築
19　サプライチェーン戦略の基本方針
20　本編の結論
　　
第Ⅷ編　主要企業の参入動向・アライアンス・エコシステム分析
第1章　グローバル主要企業のセンシング戦略と競合マップ
1　大手センサー・デバイスメーカーのフィジカル AIシフト
2　AIプラットフォーマー・AI半導体ベンダーとのアライアンス構造
3　自動運転企業・ヒューマノイド企業のセンサー選定と内製化
4　主要企業の特許・コア技術ポートフォリオ
第2章　フィジカルAIセンシングの注目スタートアップと投資トレンド
1　触覚・電子皮膚領域の先端企業
2　イベントベースビジョン・FMCW LiDAR領域の注目企業
3　VC・CVCの投資動向
4　大手企業によるM&A・共同開発・ライセンス戦略
5　本編から導かれる主要な競争構造
　　
第Ⅸ編　技術開発ロードマップとR&D意思決定戦略
第1章　2030〜2035年のセンシング技術ロードマップ
1　機能軸による技術成熟度の評価
2　短期ロードマップ：2027〜2029年
3　中期ロードマップ：2030〜2032年
4　長期ロードマップ：2033〜2035年
5　異種技術の融合が進む領域
6　技術的ブレークスルーが必要なボトルネック領域
7　センシング能力別の多次元評価
第2章　センシング技術開発のR&D意思決定戦略
1　研究開発テーマ選定の投資対効果基準
2　自社開発すべきコア技術と外部導入技術の切り分け
3　材料・半導体・MEMS・センサー企業の参入機会
4　センサー企業とAIスタートアップの提携戦略
5　2027〜2030年に優先的に検討すべきR&Dテーマ
6　R&D意思決定のための段階管理
7　R&Dテーマ選定における最重要の判断軸
8　本編から導かれるR&D戦略

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