１．論理知識型AIとデータ駆動型AI

　　（１）．記号推論 vs 統計学習

　　　　a．  記号推論の基本構造（論理・ルール・演繹推論）

　　　　b．  統計学習の特性（確率モデル・ニューラルネットワーク）

　　　　 c. 　両者の強みと限界の比較.　

　　（２）．LLM時代における知識表現の再評価

　　　　a．  大規模言語モデルの仕組みと特徴

　　　　b．  幻覚問題と知識の一貫性

　　　　c．  シンボリックAIとの補完関係

　　（３）．自動運転におけるハイブリッド構成

　　　　a．  認識系（ディープラーニング）と判断系（論理推論）の分離

　　　　b．  安全規範・交通法規の形式知化

　　　　c．  リアルタイム制御における役割分担

　　（４）．産業ロボットにおける課題

　　　　a．  作業手順の明示化と標準化

　　　　b．  熟練技能の継承問題

　　　　c．  柔軟作業における知識表現の必要性

２．オントロジーと知識表現技術

　　（１）．オントロジーの基礎

　　　　a．  クラス・プロパティ・インスタンスの概念

　　　　b．  階層構造と意味関係

　　　　c．  知識の形式化と共有可能性

　　（２）．OWL / RDF の概念

　　　　a．  RDFトリプルとグラフ構造

　　　　b．  OWLによる制約表現

　　　　c．  推論可能な知識ベースの構築

　　（３）．作業知識の構造化

　　　　a．  作業手順の分解と抽象化

　　　　b．  状態・条件・行為のモデル化

　　　　c．  知識ベース設計の実務例

　　（４）．熟練知の顕在化（現場作業者の阿吽の理解をデータベースへ）

　　　　a．  現場作業者の暗黙知の特徴

　　　　b．  暗黙知の顕在化プロセス

　　　　c．  オントロジーとプロパティによるルールベース（SWRL）

３．推論エンジンと行動生成

　　（１）．ルールベース推論

　　　　a．  前向き推論・後向き推論

　　　　b．  推論エンジンの構造

　　　　c．  リアルタイム適用時の課題

　　（２）．最適化問題（制約充足問題：CSPなど）

　　　　a．  制約充足問題の基本概念

　　　　b．  ロボット作業計画への応用

　　　　c．  探索空間と計算量の問題

　　（３）．計画生成（Planning）と意思決定問題（Decision-Making）

　　　　a．  STRIPS型プランニング

　　　　b．  状態遷移モデル

　　　　c．  論理推論と確率的意思決定の統合

　　（４）．シンボリックAIとロボット制御の接続

　　　　a．  知識ベースと制御系のインターフェース

　　　　b．  行動生成とフィードバック制御

　　　　c．  安全保証と説明可能性

４． ロボット機構学・動力学シミュレーションの基礎

　　（１）．剛体リンクモデル

　　　　a．  自由度と座標系

　　　　b．  順運動学と逆運動学

　　（２）．マルチボディダイナミクスと代数微分方程式

　　　　a．  拘束条件を含む運動方程式（DAE）

　　　　b．  ヤコビアン行列による拘束の表現

　　　　c．  数値解法と安定化手法（Baumgarte法など）

　　（３）．数値積分

　　　　a．  オイラー法とルンゲ＝クッタ法

　　　　b．  安定性と計算誤差

　　（４）．制御系との接続

　　　　a．  モデルベース制御の概念

　　　　b．  シミュレーションと実機の差異

　　　　c．  知識ベースとの統合可能性

５． MBD-Pythonによるロボットシミュレーション実装

　　（１）．Model Based Design x Multibody dynamics（MBD x MBD）の概念

　　　　a．  モデル駆動開発の流れ

　　　　b．  構造モデルと動力学モデルの統合

　　（２）．Pythonによる動力学シミュレーション例

　　　　a．  簡易リンクモデル実装例

　　　　b．  数値計算と可視化

　　（３）．デジタルツインとの関係

　　　　a．  仮想空間と実機の同期

　　　　b．  予測保全・検証への応用

　　（４）．知識ベースAIとシミュレーションの統合

　　　　a．  知識に基づく行動生成

　　　　b．  シミュレーションによる妥当性検証

　　　　c．  リアルタイム推論との接続

６．総括：論理知識型AIと自律型ロボットの将来

　　（１）．自律型作業ロボットの発展段階

　　（２）．人間協調ロボット

　　（３）．産業応用展望

　　（４）．参考文献紹介（さらなる学びへ