• 2026年10月13日(火) 10:00 ~ 17:00

（第１部）フィジカルAI・AIロボティクスへの取り組みと産業応用

１．国内外のフィジカルAI・ロボティクス関連の動向
　　（１）．日本のフィジカルAI政策の動向
　　（２）．米国のフィジカルAIの動向
　　（３）．中国のフィジカルAIの動向
　　（４）．米・中と日本のフィジカルAIの取り組みの比較
　　（５）．AIロボティクス戦略

２．構造的人手不足の解決×産業新興のためのロボット・サービスプロバイダーの創出
　　（１）．サービスロボット普及の課題は技術ではなく構造・仕組みの問題
　　（２）．日本の課題；構造的人手不足
　　（３）．職種別のAI・AIロボティクスの導入効果
　　（４）．人手不足の先を見据えたサービスロボットの発展へ
　　（５）．ロボット・サービスプロバイダーとは何か？
　　　　ａ．２重のロングテール市場への対応
　　　　ｂ．需要側と供給側の橋渡し
　　　　ｃ．ロボット・サービスプロバイダーに必要な事業基盤
　　（６）．ロボット・サービスプロバイダーの概念
　　（７）．稼動データを競争力に変える仕組み
　　（８）．業界・用途別に価値を生む基盤モデル
　　（９）．運用を支える人材基盤
　　（１０）．ロボット・サービスプロバイダーの萌芽事例と将来像　
　　（１１）．ロボット・サービスプロバイダー導入の効果

３．まとめ

（第２部） Physical AI を活用した自動化技術とその応用

１．製造業の現状と危機
　　（１）．日本製造業の構造変化
　　（２）．現場のリアル
　　（３）．自動化が進まない理由
　　（４）．本質的な問題：判断の自動化不足
　　（５）．自動化の新しい定義（Physical × Virtual）

２．Physical AI × Virtual AI による自動化技術
　　（１）．なぜ製造に AI が必要なのか
　　（２）．自動化の本質：判断の置き換え
　　（３）．計画 × 実行の統合
　　（４）．従来の自動化との違い
　　（５）．AI 自動化の効果

３．Physical AI による完全自動化と費用対効果（ROI）
　　（１）．自動化の価値
　　（２）．コスト構造の変化
　　（３）．夜間無人化の利益
　　（４）．工場間の品質統一
　　（５）．ARUM の ROI 実績

４．拡張性とスケール戦略
　　（１）．自動化は１台で終わらない
　　（２）．多品種少量への強さ
　　（３）．海外展開の容易さ
　　（４）．工場ネットワーク最適化
　　（５）．自律工場へのロードマップ
　
５．まとめ
　　（１）．製造業の本質課題
　　（２）．解決策は「判断の自動化」
　　（３）．製造の未来像
　
（第３部） フィジカルAIドローン技術と無人航空機への応用

１．フィジカルAIドローンと無人航空機の基礎
　　（１）．フィジカルAIドローンとは？
　　　　ａ．AIがフィジカルになる？
　　　　ｂ．移動体技術
　　（２）．フィジカルAIドローンと従来航空機の違い

２．フィジカルAIドローン技術を支えるテクノロジーとその応用
　　（１）．フィジカルAIドローンの構成要素技術
　　　　・高度なセンシング技術、ビジョン・LiDAR、エッジAI、基盤モデル（VLM/VAM）、
　　　　　自律航行システム、ロボティクス・駆動制御、物理シミュレーション (Sim-to-Real)、
　　　　　通信・協調技術、エッジ・クラウド連携、群制御
　　（２）．フィジカルセーフティー試験技術（落下、対人衝突、バッテリー発火、音響等）
　　（３）．空力的フィジカルセーフティー（低速落下技術）
　　（４）．フィジカルAIトラフィックの将来的な増大への対応策
　　　　　・HAPS (High Altitude Platform Station / 成層圏通信プラットフォーム)

３．まとめ
　　・フィジカルAIドローンと無人航空機の将来展望

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