REPORTS調査レポート

I.総括・集計編
　1.日本の工場向け（製造向け）フィジカルAI実装シナリオ

　　（1） 想定されるフィジカルAI関連システム導入ロードマップ
　　（2） フィジカルAIプラットフォーム（マルチモーダル基盤モデル）の位置づけ、導入主体部門
　2.業種別フィジカルAIポテンシャル市場規模推移（2026年、2027年、2028年、2029年、2030年、2035年予測、金額ベース）
　　（1） 市場定義
　　（2） 市場規模推移（ポテンシャル市場）
　　（3） 参入企業の取り組み
　　（4） アプリケーション動向
　3.フィジカルAI許容価格帯と機能
　4.日本の工場に於けるフィジカルAI実装に関する課題と解決展望
　　（1） 本社-設計-製造間の壁
　　（2）データ構造未統一・未整理 
　　（3）システム間未連携・システム未導入 
　　（4） 装置老朽化 
　　（5）予算規模
　5.AIの変化・進化
　　（1） AIの変遷 
　　（2） VLM・VLA・VAM・VTLA 
　　（3） フィジカルAIプラットフォーム
　6.フィジカルAI実現に向けたデータ取得状況
　　（1） データ収集状況（取得しているデータは？既存データで十分なのか？）
　　（2） データ活用状況（取得しているデータは何に活用しているか）
　　（3） サイバーフィジカルシステム（データ）構築状況
　　（4） Sim2Real実現に向けた取り組み（リアルデータとサイバーデータの融合）
　7.フィジカルAI市場の最新トレンド
　　（1） アライアンス動向 
　　（2） デジタルツイン（Sim2Real）
　　（3） データプラットフォーム 
　　（4） 汎用型？業種特化型？
　8.主要ITベンダー、FAメーカーの最新動向から見る工場向けフィジカルAIソリューションの現状
　　（1） 各社のソリューションと対象領域・狙い
　　（2） 最新マルチモーダル対応状況
　9.フィジカルAI実現における重要技術・構成部材動向
　　（1） センシング技術（カメラ、LiDARなど）
　　（2） アクチュエータ・ドライブ（減速機、モータ、エンドエフェクタ、バッテリなど）
　　（3） 通信・ネットワーク技術（ROS接続、クラウド、ローカル5Gなど）
　　（4） セーフティ・セキュリティ
　10.ユーザー企業実態から見るフィジカルAI導入キーファクター
　　（1） エンジニアリングチェーンの最適化視点
　　（2） サプライチェーンの最適化視点
　　（3） 人手不足に対応した無人化視点
　　（4） 導入主体
　11.フィジカルAIの課題と今後の方向性
　12.ユーザー集計結果一覧

II.メーカー・ベンダ編
　1.企業概要・プロフィール
　2.フィジカルAIにおける対象製品概要
　　（1） 製品概要 
　　（2） 関連製品の売上規模 
　　（3）フィジカルAIの実装状況 
　　（4）パッケージ化動向
　3.フィジカルAIへの対応・取り組み
　　（1） 展開・開発状況 
　　（2） 組織 
　　（3）最新取り組み事例
　4.フィジカルAIソリューション展開状況（ハード・ソフト）
　　（1） ソリューション内容・ビジネス実態
　　（2） ソリューション導入により解決する課題
　　（3） ソリューションの特徴・強み
　　（4） ソリューションの費用感・リードタイム
　　（5） 導入障壁・方向性
　5.フィジカルAI活用における取得データの見解
　　（1） 活用データ取得方法（カメラ、センサなど）と種類（画像、振動、力など）とデータ活用状況
　　（2） 新規データの取得必要性（既存データで十分なのか）
　　（3） フィジカルAI活用において取得すべきデータ（画像、振動、力など）
　　（4） フィジカルAI実現のためのデータ取得・活用への考え方（大量の画像データ、既存データの分解能向上、シミュレーション活用など）
　　（5） リアルデータとサイバーデータ（シミュレーション）の活用状況
　6.現場実装時の課題と対策見解
　　（1） 現場のすり合わせ工数と対応体制
　　（2） イレギュラー措置にせざるを得ない動作・業務
　7.採用部材・技術への見解・要望（センサ、アクチュエータ、通信・ネットワークなど）
　　（1） センシング技術（カメラ、LiDARなど）
　　（2） アクチュエータ（減速機、モータ、エンドエフェクタ、バッテリなど）
　　（3） 通信・ネットワーク技術（ROS接続、クラウド、ローカル5Gなど）
　　（4） セーフティ・セキュリティ
　8.フィジカルAIへの課題認識
　　（1） マルチモーダル対応・データ収集（動画、静止画、音声、テキスト）
　　（2） ワーク把持関連
　　（3） 技術的課題（ソフト・ハード、現状の技術で不可能なのか、別アプローチの可能性）
　　（4） コスト課題・外部環境
　9.アライアンス動向（同業他社、異業種連携、スタートアップ等）
　　（1） ロボット 
　　（2） アクチュエータ 
　　（3） センサ 
　　（4）AI 
　　（5）通信・セキュリティなど

III.エンドユーザー編
　1.企業概要・プロフィール
　2.AIの導入状況
　　（1） 導入状況（未導入、導入時期）
　　（2） 採用AI種（認知AI、生成AI、AIエージェント）、採用AIベンダ
　　（3） 業務フロー別AI導入実態（業務：設備仕様決定、ラインレイアウト、プログラミング、スケジューリング、オペレーション、加工関連業務、組立、工程間搬送、検査、保全等）と導入目的
　3.FA機器・装置に対するAI導入状況
　　（1） 採用機器（ロボット、AMR、製造装置、コントローラ等） 
　　（2）採用AI種（認知AI、生成AI、AIエージェント）、採用AIベンダ 
　　（3）導入目的・理由・効果
　4.フィジカルAI導入状況・見解
　　（1） 関心度・認知度 
　　（2）関心度・検討状況 
　　（3）導入予定時期
　5.フィジカルAIを活用したい工場・物流工程（荷降ろし、入荷検品、棚入・保管、仕分、ピッキング、搬送、梱包、荷積・出荷、配送）
　　（1） エンジニアリングチェーン軸（設計、生準、製造、出荷、販売後）
　　（2） サプライチェーン軸（受注、調達、製造、出荷）
　　（3） 具体的な製造工程（加工関連業務、組立、工程間搬送、検査、保全等）
　　（4） 具体的な物流工程（荷降ろし、入荷検品、棚入・保管、仕分、ピッキング、搬送、梱包、荷積・出荷、配送）
　　（5） フィジカルAIを活用したいFA機器・装置（FAロボット、搬送ロボット、ヒューマノイドロボット、製造装置など）
　　（6） 許容価格帯
　6.フィジカルAIを採用したFA機器・装置を導入するための障壁
　　（1） 技術的側面 
　　（2）コスト的側面 
　　（3）外部環境的側面（周辺環境、セキュリティ、安全性、API接続など）
　7.データ整理状況
　　（1） 現場データ取得方法
　　（2） 現状の保有データ
　　（3） サイバーフィジカルシステム構築状況（データ構築状況）
　8.フィジカルAI活用における取得データの見解・方向性
　　（1） マルチモーダル対応データ整理状況（データの意味付け・オントロジー）
　　（2） サイバーフィジカルシステムの活用状況
　　（3） フィジカルAI実現のためのデータ取得・活用への考え方（大量の画像データ、既存データの分解能向上、ルールベース併用など）
　　（4） フィジカルAIにおけるデータ取得主体（自社、AIベンダ、データ収集事業者、SIerなど）
　　（5） データ収集・活用における課題
　9.フィジカルAI導入によって何を実現したいか・期待すること（DX推進、無人化、人代替、何を改善したい？）
　10.フィジカルAIシステムの導入主体（AI ベンダ、ロボットメーカー、装置ベンダ、コントローラベンダ、コンポーネントベンダ、自社開発等）
　11.フィジカルAIシステムの構築における主要構成部材への見解（センサ、アクチュエータ、カメラ、モータ、通信・ネットワーク、セーフティ・セキュリティなど）
　12.IT人材の育成状況（IT・AIを理解した人員数、育成施策）

※調査過程で変更となる可能性がございます。