日本のフィジカルAI構想、10兆円規模の公的支援へ

フィジカルAI構想：日本の産業構造転換と経済再生への包括的分析レポート

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日本の「フィジカルAI構想」、10兆円規模の公的支援へ

 

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      1. インフォグラフィック
      2. スライド資料
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  1. 1. 概要とポイント：国家戦略としての「フィジカルAI」
    1. 1.1 構想の背景と定義：デジタルからフィジカルへの回帰
      1. フィジカルAIの技術的三要素
    2. 1.2 10兆円規模の公的支援と財政フレームワーク
    3. 1.3 ラピダスと次世代半導体の戦略的不可欠性
    4. 1.4 日米連携と「技術的繁栄のための取り決め」
  2. 2. 経済・景気への影響：160兆円の波及効果と構造転換
    1. 2.1 160兆円の経済波及効果のメカニズム
    2. 2.2 「賃上げと投資の好循環」とデフレからの完全脱却
    3. 2.3 地域経済へのインパクト：シリコンアイランドとロボットバレー
    4. 2.4 リスクシナリオ：格差の拡大と労働移動の摩擦
  3. 3. 影響を受ける業界：詳細分析
    1. 3.1 製造業（ロボティクス・FA）：日本の「勝ち筋」は手指にあり
    2. 3.2 半導体・エレクトロニクス：特需と技術革新
    3. 3.3 医療・介護・福祉：2026年診療報酬改定の衝撃
    4. 3.4 物流・建設：人手不足の解消と無人化
    5. 3.5 サービス・小売：接客のロボット化
  4. 4. 個人の生活への影響：「ロボットと暮らす」現実
    1. 4.1 家庭内労働からの解放と生活様式の変化
    2. 4.2 高齢者の自立支援と「見守り」の高度化
    3. 4.3 プライバシーとセキュリティ：「丸裸」のリスク
    4. 4.4 雇用と働き方の変化
  5. 5. 企業経営者の事業戦略：2026年を生き抜く指針
    1. 5.1 「デジタルDX」から「フィジカルDX」への転換
    2. 5.2 「PoC貧乏」からの脱却と実装への投資
    3. 5.3 オープンイノベーションとエコシステムへの参加
    4. 5.4 人材戦略：現場人材のリスキリング
    5. 5.5 ニッチトップ戦略：「特定動作」での世界シェア獲得
  6. 結論
      1. 引用文献

1. 概要とポイント：国家戦略としての「フィジカルAI」

1.1 構想の背景と定義：デジタルからフィジカルへの回帰

2026年初頭、日本政府によって発表された「フィジカルAI構想」は、単なる産業振興策の枠を超え、日本の国家としての存立基盤を再定義する歴史的な政策パッケージである。これまで米国（GAFAM）や中国（BAT）が主導権を握ってきた「バーチャル空間におけるAI（大規模言語モデルや画像生成AI）」の覇権争いに対し、日本政府は明確に戦場を変える決断を下した。それが、現実世界（フィジカル）の物理現象をデータ化し、AIによる解析を経て、再びロボットや工作機械を通じて物理的な「アクション」として還元する「フィジカルAI（Physical AI）」領域への集中投資である1。

高市早苗内閣総理大臣は2026年の年頭所感および記者会見において、日本が持つ最大の未利用資源は「現場データ」であると喝破した1。インターネット上の言語データや画像データにおいて日本は劣勢にあるが、製造業の工場、高度な医療現場、複雑な物流網、そして世界一の高齢化社会における介護現場には、他国が模倣できない高品質かつ高密度な「リアルデータ」が眠っている。このデータをAIに学習させ、物理的に動く身体（ハードウェア）と統合することで、日本は「AIが実世界を動かす」時代のリーダーシップを握ることを目指している。

フィジカルAIの技術的三要素

本構想において定義されるフィジカルAIは、以下の三つの要素の高度な統合によって成立する。

  1. 知覚（Perception）: 高精細センサーやカメラを通じ、環境を三次元的かつ意味的に理解する能力。
  2. 脳（Cognition/Computation）: エッジ側（ロボット内部）でのリアルタイム推論と、クラウド側での大規模学習を両立する計算基盤。
  3. 身体（Actuation）: AIの指令をミリ秒単位の遅延なく、かつ精密に物理動作へ変換するアクチュエータおよびロボティクス技術。

1.2 10兆円規模の公的支援と財政フレームワーク

本構想の実行力を担保するのが、異次元とも言える財政支援である。政府は「AI・半導体産業基盤強化フレーム」を策定し、2030年までの複数年度にわたり総額10兆円（約650億ドル）を超える公的資金の投入を決定した3。

この10兆円は、従来のバラマキ型補助金とは一線を画し、以下の戦略的意図に基づいて配分される。

支援カテゴリー目的と使途期待される効果
最先端半導体製造基盤ラピダス（Rapidus）等への設備投資補助、量産化支援AI推論用チップの国内自給、サプライチェーン強靭化
産業用AI基盤モデル開発現場データ（製造・医療等）を学習した基盤モデル（Foundation Model）の構築個別企業ごとのAI開発コスト低減、開発スピード加速
社会実装・導入支援中小企業や医療機関へのロボット導入補助、DX減税生産性向上による賃上げ原資の確保、人手不足解消
人材育成・研究開発AIセーフティ、標準化、大学・高専での人材育成国際標準の主導、高度AI人材のプール拡大

この10兆円の公的支援は「呼び水」としての機能を重視しており、政府はこれによって民間企業の研究開発投資や設備投資、さらには海外からの対日直接投資（FDI）を誘発し、官民合わせて50兆円規模の投資総額を実現するロードマップを描いている1。ジェットロ（JETRO）の分析によれば、この明確なコミットメントは海外投資家に対し「日本政府がこの市場を死守・育成する」という強力なシグナルとなっており、インテルやTSMC、マイクロソフトといったグローバル・テックジャイアントとの連携強化に直結している3。

1.3 ラピダスと次世代半導体の戦略的不可欠性

フィジカルAI構想において、北海道千歳市に拠点を置くラピダス（Rapidus）の成功は絶対条件とされている。フィジカルAI、特に自律的に動作するヒューマノイドロボットや自動運転車においては、クラウド経由の処理では通信遅延（レイテンシ）が致命的となる場面が多い。転倒しそうなロボットが姿勢を制御したり、飛び出しを検知した車がブレーキをかけたりするためには、端末側（エッジ）で瞬時に判断を下す必要がある。

そのためには、極めて高い演算能力を持ちながら、バッテリー駆動を可能にする低消費電力性を兼ね備えた「2ナノメートル（nm）世代」の最先端ロジック半導体が不可欠である1。政府はラピダスを単なる受託製造企業（ファウンドリ）としてではなく、日本のロボティクス産業や自動車産業専用の「AI脳」を供給する戦略的パートナーと位置づけている。これにより、半導体設計から製造、そして最終製品（ロボット）への実装までを国内で完結させる「垂直統合型」のエコシステムを構築し、経済安全保障上のチョークポイント（要衝）を自国で握る狙いがある。

1.4 日米連携と「技術的繁栄のための取り決め」

本構想は孤立主義的なものではなく、強固な日米同盟を基盤としている。2025年10月に署名された日米間の「技術的繁栄のための取り決め（Technology Prosperity Deal）」において、AIと半導体は協力の核心分野として明記された5。

  • AIセーフティと標準化: 物理的に動くAIが人間に危害を加えないよう、日米のAIセーフティ・インスティテュートが連携し、安全性評価基準や試験手法を共同開発する。これは、将来的に日本製のロボットが北米市場へ輸出される際の「パスポート」となる。
  • 共同研究の加速: 米国国立科学財団（NSF）と日本の科学技術振興機構（JST）などが連携し、AIの産業応用に関する基礎研究を推進する。これにより、米国のソフトウェア力と日本のハードウェア力を融合させる試みが進む。

2. 経済・景気への影響：160兆円の波及効果と構造転換

2.1 160兆円の経済波及効果のメカニズム

政府および関連シンクタンクの試算によれば、フィジカルAI構想に伴う直接的・間接的な経済波及効果は、約160兆円に達すると予測されている1。この巨額のインパクトは、以下の重層的な構造によって日本経済全体に浸透していく。

  1. 直接投資効果（約50兆円規模）:
    ラピダスをはじめとする半導体工場の建設、データセンターの日本国内への集積、ロボット製造ラインの新設など、ハードウェアへの直接的な設備投資がGDPを押し上げる。建設業、機械工業への即効性のある需要である。
  2. サプライチェーン波及効果（約70兆円規模）:
    半導体製造装置、高純度化学薬品、シリコンウエハ、さらにはロボット向けの精密モーター、減速機、センサーなど、日本がシェアを持つ部材産業への発注が急増する。「裾野が広い」と言われる自動車産業以上に、フィジカルAI産業は素材からソフトウェアまで広範な産業連関を持つ。
  3. 生産性向上と所得誘発効果（約40兆円規模）:
    ここが本構想の真の狙いである。全産業的にAI・ロボットが導入されることで、労働生産性が劇的に向上する。これにより企業の収益性が高まり、それが「賃上げ」として家計に還元され、消費が拡大するという循環である。また、AI関連の新たなサービス業やメンテナンス業が生まれ、雇用を創出する。

2.2 「賃上げと投資の好循環」とデフレからの完全脱却

2026年の日本経済政策において、フィジカルAI構想は「新しい資本主義」のエンジンとして機能する。「新しい資本主義実行計画2025改訂版」では、実質賃金で年1%程度の上昇を定着させることがノルム（社会通念）として掲げられている6。

長年、日本企業は利益を内部留保として蓄積し、賃上げや設備投資に消極的であった。しかし、フィジカルAIという強力な生産性向上ツールが国家主導で普及することで、以下のメカニズムが作動し始めている。

  • 労働代替と高付加価値化: 単純作業や重労働をロボットが代替することで、人間はより創造的、管理的、あるいは対人共感が求められる高付加価値業務にシフトする。これにより、一人当たりの付加価値額（労働生産性）が上昇し、持続的な賃上げが可能となる。
  • 投資減税とインセンティブ: 政府はAI・ロボット導入企業に対し、即時償却や税額控除といった強力なインセンティブを用意している。これにより、「投資しないことが経営リスク」というマインドセットへの転換を促している。

2.3 地域経済へのインパクト：シリコンアイランドとロボットバレー

この経済効果は東京一極集中ではなく、地方への分散が意図されている。

  • 北海道（ラピダス・バレー）: 千歳市を中心に、半導体関連企業の集積が進み、住宅、商業施設、交通インフラへの投資が活発化している。
  • 九州（シリコンアイランド）: 熊本のTSMCに加え、フィジカルAI向けのセンサーやパワー半導体の製造拠点として、ソニーやロームなどの投資が加速。
  • 北関東・中部: ロボットメーカー（ファナック、安川電機等）の工場が集積しており、マザーマシンの輸出拠点として地域経済が潤う。

2.4 リスクシナリオ：格差の拡大と労働移動の摩擦

一方で、光には影もある。急速な構造転換は、対応できる企業・個人とそうでない層との間に深刻な格差を生むリスクがある。

  • 企業間格差: 豊富な資金力でAIロボットを導入し、圧倒的な生産性を実現する大企業と、投資余力がなく人手不足に苦しむ中小企業との優勝劣敗が加速する。
  • 労働市場のミスマッチ: ロボットに代替される職種の労働者が、スムーズに新しい職種（ロボット管理、AIメンテ等）に移行できるとは限らない。リスキリング（再教育）が追いつかなければ、構造的失業が発生する懸念がある。

3. 影響を受ける業界：詳細分析

フィジカルAI構想の影響は全産業に及ぶが、特に以下の5つのセクターにおいては、ビジネスモデルの根幹に関わる変革が進行している。

3.1 製造業（ロボティクス・FA）：日本の「勝ち筋」は手指にあり

2026年、世界のヒューマノイドロボット開発競争において、日本企業は独自の戦略的ポジションを確立しつつある。

  • 「足」の米中 vs 「手」の日本: テスラ（Optimus）やボストン・ダイナミクスなどの米中勢が、二足歩行による移動能力（Locomotion）で先行する一方、日本企業（安川電機、ファナック、カワダロボティクス等）は「手・指（Manipulation）」の精緻な制御技術に勝機を見出している7。工場や医療現場で実質的な価値を生むのは「移動」ではなく「作業」であるという思想のもと、熟練工の指先の動きを再現するフィジカルAIの開発に注力している。
  • AI制御へのパラダイムシフト: 従来のロボット制御は、エンジニアがプログラムを一行一行記述する「ティーチング」方式であったが、2026年のトレンドは「AIによる自律制御」である。安川電機がNvidiaや富士通と連携して進めているように、AIが視覚情報から状況を判断し、自ら動作計画を生成する7。これにより、多品種少量生産の現場でもロボット導入が容易になる。
  • 市場規模: フィジカルAI市場は2030年までに19兆円規模に達すると予測されており、日本メーカーはこの巨大市場でのシェア獲得を狙う7。

3.2 半導体・エレクトロニクス：特需と技術革新

  • エッジAIチップ: ロボットの脳となるエッジAIチップの需要が爆発的に増加する。ラピダスの2nmチップは、この分野でのデファクトスタンダードを狙う。
  • パワー半導体: ロボットの関節を動かすモーターを制御するためのパワー半導体（三菱電機、東芝、ローム）は、EV向けと並ぶ成長の柱となる。省エネ性能がロボットの稼働時間に直結するため、日本のSiC（炭化ケイ素）技術などが優位性を持つ。
  • センサー: 人間の五感に相当するCMOSイメージセンサー（ソニー）、触覚センサー、力覚センサーの需要が急増する。

3.3 医療・介護・福祉：2026年診療報酬改定の衝撃

医療・介護業界は、制度改正をドライバーとして急速なAI化が進む。

  • 2026年診療報酬改定: 2026年6月の改定において、「医療DX推進体制整備加算」の要件が厳格化・拡充され、AIやロボットの導入が経営上の必須事項となる8。
  • エージェント型AI（Agentic AI）: 従来の「診断支援（画像を見て病変を見つける）」AIから進化し、リハビリ計画を自律的に立案し、ロボットアームを通じて患者の身体介助を行う「行動するAI」の実装が始まる8。
  • 介護の救世主: 入浴介助や移乗介助を行うパワーアシストスーツや、見守りと会話を行うコミュニケーションロボットに対し、厚労省が補助金を拡充。人手不足による「介護崩壊」を防ぐ最後の砦として期待される。

3.4 物流・建設：人手不足の解消と無人化

  • 物流倉庫の完全自動化: テレイグジスタンス（Telexistence）などのスタートアップが、コンビニの商品陳列から物流倉庫でのピッキング（商品取り出し）へと領域を拡大している9。AIが不規則に置かれた多様な商品を認識し、最適な把持方法を瞬時に判断して掴む技術が実用化段階に入った。
  • 建設現場のDX: 建設DXスタートアップの「燈（あかり）」が三菱電機から巨額調達を行うなど、建設現場の「頭脳」を作る動きが活発化している10。設計データ（BIM/CIM）と現場のロボット・重機をAIで直結し、熟練工不足を補う「自律施工」が進む。

3.5 サービス・小売：接客のロボット化

  • ビルマネジメント: 日立製作所の「EMIEW4」のように、オフィスビルや病院での受付・巡回・案内を行うヒューマノイドが普及する11。これらはエレベーターやセキュリティシステムと連携し、ビルの「動くインターフェース」として機能する。
  • 小売現場: 在庫管理や棚卸しを自動で行うロボットに加え、ドーナッツロボティクスなどが開発する「ジェスチャーで操作できるロボット」など、騒音環境下でも直感的に使える店舗用ロボットが登場する11。

4. 個人の生活への影響：「ロボットと暮らす」現実

2026年は、産業界だけでなく、一般消費者の生活空間にヒューマノイドロボットが進出する「家庭用ロボット元年」として記憶されることになるだろう。

4.1 家庭内労働からの解放と生活様式の変化

  • 家事ロボットの市場投入: 1X Technologiesの「NEO」やZerothのモデルなど、双腕を持つ家庭用ヒューマノイドロボットが一般販売を開始する12。
  • 機能と価格: これまでの掃除ロボット（ルンバ等）とは異なり、洗濯物を畳む、テーブルを拭く、食器を食洗機に入れる、といった「不定形かつ複合的な家事」をこなす能力を持つ。価格帯は300万円台からと高級車並みだが、富裕層や共働き世帯からの導入が始まり、月額数万円のサブスクリプションモデルも登場することで普及が加速する12。
  • 時間の創出: 家事労働から解放されることで、個人は余暇時間や自己研鑽、家族とのコミュニケーションに時間を充てることが可能になる。これは生活の質（QOL）を根本から変える可能性がある。

4.2 高齢者の自立支援と「見守り」の高度化

  • 在宅介護のパートナー: 独居高齢者の家庭において、フィジカルAIロボットは強力なパートナーとなる。単にカメラで見守るだけでなく、転倒しそうな時に物理的に支える、薬を持ってくる、水分補給を促すといった「介助」が可能になる。
  • 孤独の解消: 高度な大規模言語モデル（LLM）を搭載したロボットは、自然な会話が可能であり、高齢者の話し相手としてメンタルヘルスの維持に寄与する。これは「デジタル・セラピー」としての側面も持つ。

4.3 プライバシーとセキュリティ：「丸裸」のリスク

家庭内に「目（カメラ）」と「耳（マイク）」、そして「手」を持つロボットが入ることで、プライバシーリスクは極大化する。

  • データの扱い: 家庭用ロボット「NEO」などが、学習のために家庭内の映像や音声データをクラウドに送信することに対し、「プライベートが丸裸になる」という懸念が指摘されている12。
  • 物理的セキュリティ: ハッキングされた場合、情報漏洩だけでなく、ロボットが暴走して住人を物理的に傷つけるリスク（サイバー・フィジカル攻撃）が現実のものとなる。政府やメーカーは、厳格なセキュリティ基準の策定と、緊急停止スイッチの設置義務化などの対策を急いでいる。

4.4 雇用と働き方の変化

  • スキルの陳腐化: スーパーのレジ打ち、倉庫内の仕分け、清掃、警備といった定型業務は急速にロボットに置き換わる。これらの職種に従事する人々は、リスキリング（再教育）を迫られる。
  • 新しい職種: 一方で、「ロボット・オペレーター」「AIティーチング（ロボットに動きを教える職業）」「家庭用ロボットのセットアップ技術者」といった新しい職業が大量に生まれる。

5. 企業経営者の事業戦略：2026年を生き抜く指針

フィジカルAI構想という不可逆な潮流の中で、日本の企業経営者はどのような戦略をとるべきか。調査から導き出される5つの戦略的指針を提示する。

5.1 「デジタルDX」から「フィジカルDX」への転換

これまでのDXは、ペーパーレス化やSaaS導入といった「事務処理の効率化」が中心であった。しかし2026年以降の経営課題は、リアルの現場業務そのものをAIとロボットで変革する「フィジカルDX」である。

  • アクション: 現場の動作データ、環境データの収集・蓄積を直ちに開始する。自社の工場や現場にある「暗黙知（熟練工のカンやコツ）」をデジタルデータ化できるかどうかが、将来の競争力の源泉となる。データがなければ、どれだけ高性能なAIがあっても学習できないからである。

5.2 「PoC貧乏」からの脱却と実装への投資

日本のAIプロジェクトに散見される、実証実験（PoC）ばかりを繰り返し、本番運用に至らない「PoC死」や「PoC貧乏」を避ける必要がある。

  • スモールスタート: 中小企業におけるDX成功事例（埼玉県の製造業B社や虎屋など）の共通点は、「完璧を求めない」「小さな成功体験を積み重ねる」ことにある15。いきなり全ラインを無人化するのではなく、特定工程のボトルネック解消から着手し、ROI（投資対効果）を確実に出しながら拡大するアプローチが推奨される。
  • 経営者のコミットメント: AI導入を現場任せにせず、経営者が「失敗してもよいから実装せよ」という強いリーダーシップと予算権限を持つことが不可欠である。

5.3 オープンイノベーションとエコシステムへの参加

フィジカルAIの開発には、AIモデル、ロボット筐体、半導体、通信、セキュリティなど多岐にわたる技術が必要であり、トヨタや日立のような大企業であっても一社単独での開発は困難である。

  • コンソーシアム活用: 「AI Robot Association（AIRoA）」のような業界横断的な団体に参加し、ロボット基盤モデルの開発情報を共有する7。
  • スタートアップ連携: 燈（あかり）やテレイグジスタンスといった尖った技術を持つスタートアップに対し、出資や業務提携を通じて技術を取り込む。自前主義（NIH症候群）からの脱却が急務である。

5.4 人材戦略：現場人材のリスキリング

外部から高額なAIエンジニアを採用するだけが解ではない。むしろ、自社の業務内容を熟知している現場社員にデジタルスキルを付与する方が、実効性の高いDXにつながる場合が多い。

  • 現場起点のDX: 三浦製作所（従業員30名）の事例のように、コンサルタントに依存せず、社員自らがセンサーデータを活用して生産ラインを最適化する事例が出てきている15。
  • 賃金体系の見直し: 政府の掲げる「実質賃金1%上昇」に対応し、AIスキルを習得した社員には相応の処遇を行う人事制度への改定が必要である。

5.5 ニッチトップ戦略：「特定動作」での世界シェア獲得

グローバルな汎用ヒューマノイド競争で、資金力に勝る米中勢と「何でもできるロボット」で正面衝突するのは得策ではない場合がある。

  • 擦り合わせ技術の活用: 日本企業が得意とする「擦り合わせ技術」を活かし、特定の作業（例：複雑な形状の部品組み立て、日本料理の繊細な盛り付け、特定の農作物の収穫など）に特化したフィジカルAIソリューションを開発し、そのニッチ分野で世界シェアを独占する戦略が有効である。

結論

2026年の日本政府による「フィジカルAI構想」は、人口減少・少子高齢化という日本の構造的弱点を、AIとロボットというテクノロジーによって克服し、逆に産業競争力の源泉へと転換しようとする野心的な国家プロジェクトである。10兆円の公的支援と、それによって誘発される160兆円の経済波及効果は、日本経済が長年のデフレマインドと過少投資から脱却する千載一遇のチャンスを提供する。

産業界においては、「手指の巧緻性」という日本独自の勝ち筋と、ラピダスによる国産半導体基盤の確立がリンクすることで、製造業の復権が現実味を帯びている。また、個人の生活においても、ロボットが単なる機械から「生活のパートナー」へと進化する歴史的な転換点となる。

企業経営者にとっては、この変化を「対岸の火事」として静観する猶予はない。今まさに起きているフィジカルAIの波を捉え、自社のビジネスモデルを根本から再定義できるかどうかが、2030年代の生存を分ける決定的な要因となるだろう。

引用文献

  1. New Year’s Press Conference by Prime Minister TAKAICHI Sanae …, https://japan.kantei.go.jp/104/statement/202601/05kaiken.html
  2. Japan’s AI Demand Will Increase 320x by 2030, Industry Leader Says at NVIDIA AI Day Tokyo, https://blogs.nvidia.com/blog/ai-day-tokyo/
  3. A Vision for Japan’s Rapidly Growing AI Market | Expert …, https://www.jetro.go.jp/en/invest/insights/expert-perspectives/intel.html
  4. Japan mulls $65b in public support for AI, chips – China Daily, https://www.chinadailyhk.com/hk/article/597538
  5. U.S. – Japan Technology Prosperity Deal – The White House, https://www.whitehouse.gov/articles/2025/10/u-s-japan-technology-prosperity-deal/
  6. 新しい資本主義の グランドデザイン及び実行計画 2025年改訂版 – 内閣官房, https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/atarashii_sihonsyugi/pdf/ap2025.pdf
  7. 【26年のフィジカルAI】19兆円の巨大市場に高まる期待、日系 …, https://diamond.jp/articles/-/377912
  8. 2026年「医療業界×AI」大予想 ―AIと医療が融合する「実行」と「共創」の時代へ – note, https://note.com/rehab_logica/n/nf0ae39248ebd
  9. 忘備録 2026年現在、日本の人間型ロボティックスは「見せるための展示」から「利益を生む実用機」へと完全に移行しました。特に注目すべきは、**「フィジカルAI（身体性を持つAI）」**の進化と、それを支 – note, https://note.com/izuku_idea/n/n4967027cb1e7
  10. 燈（あかり）、三菱電機から50億円調達。企業評価額1000億円超で「次世代産業OS」開発へ, https://digital-construction.jp/news/3063
  11. 【2026年】ヒューマノイドロボットの日本企業15選！ | 【製造業AI×DX】図面バンク, https://zumen-bank.com/column/7834
  12. 310万円の家庭用ロボ「NEO」の知られざる正体、購入者の「プライベート丸裸」の衝撃, https://www.sbbit.jp/article/st/179351
  13. 世界初の家庭用ヒューマノイドロボット「NEO」が発売 – 知財図鑑, https://chizaizukan.com/news/1ZrgZWPOwgGoJlxcRyrmhY/
  14. 【CES2026速報】家庭用ヒューマノイド元年か：Zerothの5機種を紹介 – Arpable, https://arpable.com/artificial-intelligence/robot/zeroth-robotics-ces2026-ai-robot/
  15. DXで変わる日本企業の未来図 – 2026年最新成功事例集 – SXラボ, https://sx-lab.jp/3445/
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