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AI特有の瞬時電流・動的負荷に対応する“キャパシタ的電源”とは何か。1500V絶縁設計、電極界面制御、厚膜化プロセス、負極材マトリクスを物理・材料視点で徹底解剖。ポストLi電池の実稼働データまで網羅。 |
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市場寡占30社の戦略、ESG・Battery Passport対応、ポストリチウム技術まで、次世代電源投資の判断軸も提示。 |
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📘 書籍概要 |
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タイトル：フィジカルAI：材料・デバイス・実装の統合技術
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（Physical AI: Integrated Technologies in Materials, Devices, and System Implementation） |
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発行日：2026年4月25日 |
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体裁：A4判・並製・603頁 |
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定価：本体（冊子版） 275,000円（税込） |
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セット価格（書籍＋PDF版CD）：本体 + CD（PDF版） 385,000円（税込） |
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ISBN：978-4-910581-82-8 |
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編集発行：（株）シーエムシー・リサーチ |
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📝 本書の特徴 |
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➢ 設計思想が激変する。材料・部品・構造・信号処理の「四位一体」戦略を完全詳解！ |
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➢ 物質と知能の再統合。次世代デバイス開発の核心に迫る、開発者必携の最新レポート！ |
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➢ 自己修復材料からソフトロボまで。物理インテリジェンスが切り拓く驚異の未来図！ |
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➢ GAFAの次を行く。実装技術とデバイス進化から読み解く、2050年の覇権シナリオ！ |
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➢ 企業分析も充実。技術課題とビジネスチャンスを特定し、投資と開発の指針を提示！ |
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➢ MEMSやフレキシブル素子の最新動向を凝縮。高度センシングが変える社会の姿！ |
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➢ 持続可能なモノづくり。サステナブルマテリアルと社会実装の課題を鋭く分析！ |
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➢ 自動運転から医療まで。2050年へのロードマップを描く、技術統合のバイブル！ |
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◎刊行に当たって |
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2050年、私たちの周囲には「静かな知能」が溢れている。街を走る自律走行車、家庭で家事を支えるヒューマノイド、体内を巡り健康を監視する微細デバイス。これらを実現したのは、クラウドAIの巨大化ではなく、現場（エッジ）における物理的な「フィジカルAI」の進化である。本レポートは、2050年という象徴的な分岐点において、材料、デバイス、実装の三者がどのような統合を果たし、社会をどう変容させるかを詳述したものである。 |
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物理世界は、デジタルのように0と1で割り切れるものではない。熱、振動、摩耗、そして経時劣化。これらの「ノイズ」を逆手に取り、物理現象そのものを演算や検知に利用する技術こそが、フィジカルAIの本質である。本書の序論では、物質と知能の再統合という哲学的な問いから始まり、具体的なデバイスの変遷、さらには企業各社の戦略までを網羅した。 |
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特に注目すべきは、第VI編で示す「協働のパラダイム」である。AIが人間の指示を待つ道具であった時代は終わり、物理インテリジェンスを備えたシステムが自律的に環境を認識し、物理的に干渉し、人間と共生する。この大きな転換点において、技術者に求められるのは、専門分野への埋没ではなく、分野横断的な「統合の視点」である。本レポートは、化学、物理、電子、機械、情報工学に携わるすべてのプロフェッショナルへ向けに、未踏の領域に挑むための確かな知見と、将来展望をこの一冊に凝縮した。 |
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CMCリサーチ調査部 |
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📖 本書の構成・目次概要 |
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■本書の構成 |
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第I編 フィジカルAIの基礎と設計アーキテクチャ |
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第II編 マテリアル・インテリジェンス（材料の知能化） |
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第III編 高度センシング・デバイスと知覚システム |
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第IV編 次世代アクチュエータとソフトロボティクス |
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第Ｖ編 システム統合と実装テクノロジー |
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第VI編 社会実装事例と将来展望 |
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■目次 |
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序論 フィジカルAI物質と知能の再統合 |
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第I編 フィジカルAIの基礎と設計アーキテクチャ |
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第1章 2050年におけるフィジカルAIの定義と変遷 |
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1 概要 |
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2 フィジカルAIにおける「クロスドメイン化」の本質 |
|
2.1 なぜ「融合」が必要なのか |
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2.2 領域の役割の変化 |
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3 メカニクス×インフォマティクス：身体化された知能 |
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3.1 形態学的知能 |
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3.2 デジタルツインによる設計融合 |
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4 エレクトロニクス×インフォマティクス：神経系の高速化 |
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5 メカニクス×エレクトロニクス：高密度な身体の実現 |
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6 クロスドメイン化を阻む課題と解決策 |
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7 将来展望：生成AIが加速させるクロスドメイン |
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第2章 フィジカルAI演算デバイス |
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1 概要 |
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2 フィジカルAI演算デバイスの本質的特徴 |
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3 演算デバイスのアーキテクチャ分類 |
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4 フィジカルAIが直面する演算デバイスの課題 |
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5 解決に向けた技術トレンド |
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第3章 フィジカルAIのバーティカル統合：材料・部品・構造・信号処理の四位一体アーキテクチャ |
|
1 概要 |
|
2 フィジカルAIにおける「階層構造」の全体像 |
|
3 材料：物理情報の入り口と出口 |
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4 部品：機能のユニット化 |
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5 構造：物理法則との対話 |
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5.1 構造が生み出す「受動的知能」 |
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5.2 軽量化と剛性のトレードオフ |
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6 信号処理：統合と制御 |
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7 技術的課題：境界領域の摩擦 |
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第II編 マテリアル・インテリジェンス（材料の知能化） |
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第1章 材料が支える高性能化（高感度・低ノイズ・高耐熱材料の開発潮流） |
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1 概要 |
|
2 高感度材料の潮流：微細な予兆を捉える |
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3 低ノイズ材料の潮流：情報の純度を守る |
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4 高耐熱材料の潮流：限界環境への挑戦 |
|
5 協調設計（Co-design）による高性能化の実装 |
|
6 フィジカルAIが求める「材料」のパラダイムシフト |
|
6.1 概要 |
|
6.2 高感度材料─「触覚」と「視覚」の極限追求 |
|
6.2.1 次世代の触覚センサー：エラストマーとナノ材料の融合 |
|
6.2.2 量子ドット（QD）による超高感度イメージング |
|
6.3 低ノイズ材料─信号の純度を守る「盾」と「フィルター」─ |
|
6.3.1 磁性材料による電磁波遮蔽（EMIシールド） |
|
6.3.2 低誘電損失材料（Low-Dk／Low-Df） |
|
6.4 高耐熱材料─過酷な環境がAIを鍛える─ |
|
6.4.1 ワイドバンドギャップ半導体（SiC／GaN） |
|
6.4.2 耐熱構造材料：セラミックスと高耐熱樹脂 |
|
6.5 業界分析と今後の予測 |
|
6.5.1 材料メーカーの「プラットフォーマー化」 |
|
6.5.2 開発手法の変革：マテリアルズ・インフォマティクス（MI） |
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第2章 材料設計指標の革新：構造・機能・プロセスの三位一体最適化 |
|
1 三位一体設計の必然性 |
|
2 構造：階層性が生むマルチスケール設計 |
|
3 プロセス：デジタル・マニュファクチャリングとの同期 |
|
4 三位一体の最適化手法：トポロジー最適化とAI駆動開発 |
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第3章 自己適応・自己修復材料による物理インテリジェンス |
|
1 なぜ今，物理インテリジェンスなのか |
|
2 身体化知能から物理インテリジェンスへ |
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3 自己維持の知能（自己修復材料によるホメオスタシス） |
|
4 環境最適化の知能（自己適応材料による動的変容） |
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5 演算する物質（メカノコンピューティングとリザーバー） |
|
6 社会実装の拡がり─ロボティクスを超えて7課題と技術的ブレイクスルー |
|
第4章 企業分析 |
|
1 ソニーグループ |
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2 浜松ホトニクス |
|
3 村田製作所 |
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4 旭化成 |
|
5 STMicroelectronics |
|
6 Analog Devices（ADI） |
|
7 AGC |
|
8 キーエンス |
|
9 オムロン |
|
10 NVIDIA |
|
11 Intel |
|
12 IBM Research（IBM研究所） |
|
13 TSMC |
|
14 Samsung |
|
15 レゾナック |
|
16 ローム |
|
17 信越化学工業 |
|
18 JSR |
|
19 富士フイルム |
|
20 東レ |
|
21 三菱ケミカルグループ |
|
22 IHI |
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23 日本ガイシ |
|
24 住友電工 |
|
25 京セラ |
|
26 帝人 |
|
27 BASF |
|
28 3M |
|
29 Corning |
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第III編 高度センシング・デバイスと知覚システム |
|
第1章 MEMS・ナノ構造化による高感度化 |
|
1 概要 |
|
2 フィジカルAIに「微細化」が必要な理由 |
|
3 MEMS技術による物理センシングの革新 |
|
4 ナノ構造化による「超・五感」の実現 |
|
5 信号処理との密接な関係：エッジAIへの直結 |
|
6 感度を飛躍させるメカニズム |
|
7 業界分析：2026年の市場構造と主要プレーヤー |
|
7.1 概要 |
|
7.2 フィジカルAI・ナノセンサー実装の現実的ロードマップ |
|
7.3 主要プレーヤーの現実路線・戦略 |
|
7.4 業界別フィジカルAI導入シナリオ |
|
8 ィジカルAIを支える技術分野別・進化の最前線 |
|
8.1 概要 |
|
8.2 ロボティクス分野 |
|
8.3 車載・モビリティ分野 |
|
8.4 バイオ・ヘルスケア分野 |
|
9 コスト感と量産化の課題 |
|
9.1 概要 |
|
9.2 導入のコスト感（フェーズ別） |
|
9.3 量産化における4つの主要課題 |
|
9.4 分野別：量産化の「死の谷」と克服シナリオ |
|
第2章 フィジカルAIとフレキシブルセンシングの融合 |
|
1 概要 |
|
2 フレキシブルセンシングを支える材料工学 |
|
2.1 有機半導体と導電性高分子 |
|
2.2 ナノ材料の複合化 |
|
2.3 自己修復性材料（セルフヒーリング） |
|
3 主要なセンシング・メカニズムとフィジカルAIへの応用 |
|
3.1 電子皮膚のシステム設計：マルチモーダル統合 |
|
3.2 AIアルゴリズムとの連携：生体模倣型アプローチ |
|
4 フィジカルAIにおける情報処理のパラダイムシフト |
|
5 具体的なユースケースと社会実装 |
|
6 現在の課題と将来展望 |
|
7 業界分析：現在の勢力図と技術動向 |
|
7.1 スマートロボティクス市場 |
|
7.2 ヘルスケア・ウェアラブル市場 |
|
7.3 自動車・インフラ市場 |
|
8 ユースケース別の比較分析 |
|
9 技術予測：2050年へのロードマップ |
|
第3章 各種センシング方式（光学，圧力，触覚，化学）の最新動向とAI融合 |
|
1 概要 |
|
2 圧力・触覚センシング：皮膚としての進化 |
|
3 化学センシング：環境と内部状態の把握 |
|
4 センシング動向の十字路：統合と課題 |
|
5 業界分析 |
|
6 現場適用の実務課題 |
|
7 現場適用のための実務課題と設計指針 |
|
8 技術要素と設計指針 |
|
8.1 光学センサ |
|
8.2 圧力センサ |
|
8.3 触覚センサ |
|
8.4 化学センサ |
|
8.5 AIアルゴリズム |
|
9 ハードウェアとソフトウェアの統合 |
|
10 具体的なユースケース |
|
10.1 多品種・不定形物を取り扱う協働ロボット10.2自動運転 |
|
10.3 医療用ロボット |
|
10.4 スマートファクトリー |
|
11 2050年へのフィジカルAI技術ロードマップ |
|
12 技術的ブレイクスルー：センサフュージョンの高度化 |
|
第4章 企業分析 |
|
1 ソニーグループ |
|
2 NVIDIA |
|
3 キーエンス |
|
4 オムロン |
|
5 旭化成エレクトロニクス（AKM） |
|
6 TDK |
|
7 浜松ホトニクス |
|
8 村田製作所 |
|
9 ルネサスエレクトロニクス10STMicroelectronics |
|
11 Prophesee |
|
12 Luminar Technologies |
|
13 Aeva Technologies |
|
14 Ultraleap（旧Ultrahaptics） |
|
15 Vayyar Imaging |
|
16 Exyn Technologies |
|
17 TriEye |
|
18 Ouster |
|
19 SenseTime |
|
20 日立製作所 |
|
21 パナソニックグループ22クボタ |
|
23 ファナック |
|
24 三菱電機 |
|
25 デンソー |
|
26 Boston Dynamics |
|
27 Tesla |
|
28 Amazon Robotics |
|
29 ソフトバンクグループ |
|
30 Robert Bosch |
|
31 Bosch Sensortec |
|
32 Knowles Corporation |
|
33 Amphenol Corporation |
|
34 Sensirion |
|
35 Silicon Sensing Systems |
|
36 Melexis |
|
37 SICK |
|
38 ローム |
|
39 デンソー |
|
40 Syntiant |
|
41 Graphcore |
|
42 MEMS Drive |
|
43 Usound |
|
44 X-FAB Silicon Foundries |
|
45 Afore Oy |
|
46 Sand 9 |
|
47 MCube |
|
48 Boreas Technologies |
|
49 Samsung Electronics |
|
50 LG Display |
|
51 パナソニック |
|
52 セイコーエプソン |
|
53 村田製作所 |
|
54 ローム55DuPont56Covestro57BASF |
|
58 東レ |
|
59 三井化学 |
|
60 住友化学 |
|
61 DIC |
|
62 旭化成 |
|
63 Brewer Science |
|
64 E Ink Holdings |
|
65 Xenoma |
|
66 フューチャーインク |
|
67 TactoTek |
|
68 StretchSense |
|
69 Cambridge Touch Technologies（CTT） |
|
70 BeBop Sensors |
|
71 Canatu |
|
72 SynTouch |
|
第IV編 次世代アクチュエータとソフトロボティクス |
|
第1章 フィジカルAIにおけるアクチュエータの役割と性能指標 |
|
1 概要 |
|
2 主要なアクチュエータの種類と特徴 |
|
3 フィジカルAIにおけるアクチュエータ活用の最新トレンド |
|
3.1 ロボットの「神経系」を支えるプラットフォーム |
|
3.2 センサーから筋肉へ：指令が伝わる3つのルート |
|
3.3 次世代アクチュエータの展望と技術比較 |
|
3.4 分野別の分析 |
|
3.5 技術トレンド詳細 |
|
3.6 日本企業の立ち位置：高付加価値な「インテリジェント・ユニット」への脱却 |
|
3.7 物理リザーバコンピューティング（PRC）とアクチュエータの融合：2026年版ロードマップ |
|
第2章 小型・軽量・高効率アクチュエータの設計と制御 |
|
1 概要 |
|
2 形状記憶合金（SMA）とナノ材料の融合 |
|
3 高分子人工筋肉（EAP:Electroactive Polymers） |
|
4 磁場駆動型マイクロアクチュエータ |
|
5 静電リニアアクチュエータ（HASEL） |
|
6 静電・圧電MEMSアクチュエータ |
|
第3章 ソフトロボティクス向け材料と駆動原理の進化 |
|
1 概要 |
|
2 フィジカルAIとソフトロボティクスの融合 |
|
3 流体駆動型ソフトアクチュエータ：マッキベン型から進化へ |
|
4 電気応答性高分子（EAP）：真の人工筋肉へ |
|
5 相転移・熱応答材料：高出力と形状記憶 |
|
6 静電・磁気駆動の新展開 |
|
7 自律化を支える「センシング」と「自己修復」 |
|
8 フィジカルAIにおける制御理論の転換 |
|
9 業界・技術分析 |
|
10 ソフトロボティクス実装における課題とリスク |
|
11 ソフトロボティクスの社会実装における具体的なユースケースと深掘り分析 |
|
12 フィジカルAI×ソフトロボティクス：ロードマップ（2025-2050） |
|
13 フィジカルAI・グローバル競争比較分析 |
|
第4章 サステナブルマテリアルの登場と社会実装の課題 |
|
1 概要 |
|
2 フィジカルAIを支える次世代材料の分類 |
|
3 次世代太陽電池：ペロブスカイトの比較詳細 |
|
4 サステナブルマテリアルの登場背景 |
|
5 具体的な革新：自己修復と生分解 |
|
6 高性能化に向けた技術的課題 |
|
7 技術的転換点：マテリアル・インフォマティクス（MI） |
|
第5章 企業分析 |
|
1 Maxon |
|
2 ハーモニック・ドライブ・システムズ（HDS） |
|
3 Moog |
|
4 SMC |
|
5 FAULHABER |
|
6 Synapticon |
|
7 CubeMars |
|
8 INSPIRE-ROBOTS |
|
9 Allient |
|
10 ナブテスコ |
|
11 Boston Dynamics |
|
12 Tesla |
|
13 Figure AI |
|
14 1X Technologies |
|
15 Agility Robotics |
|
16 Apptronik |
|
17 Sanctuary AI |
|
18 Unitree Robotics |
|
19 AgiBot |
|
20 人機一体 |
|
21 川崎重工業 |
|
22 安川電機 |
|
23 ABB |
|
24 Intuitive Surgical |
|
25 Artimus Robotics |
|
26 Clone Robotics |
|
27 Festo |
|
28 Sarcomere Dynamics |
|
29 Alva Industries |
|
30 GITAI |
|
31 Covestro |
|
32 三菱ケミカルグループ |
|
33 三井化学 |
|
34 東レ |
|
35 帝人 |
|
36 Arkema |
|
37 Syensqo |
|
38 NatureWorks |
|
39 Umicore |
|
40 U.S. Steel |
|
41 日本ガイシ |
|
42 住友電気工業 |
|
43 Johnson Matthey（JM） |
|
44 Norsk Hydro |
|
45 Rio Tinto |
|
46 UPM-Kymmene |
|
第Ｖ編 システム統合と実装テクノロジー |
|
第1章 フィジカルAI：要素技術からシステムへ─モジュール化・統合化アプローチの深層─ |
|
1 概要 |
|
2 モジュール化アプローチ：複雑さを解体する |
|
3 統合化アプローチ：バラバラの要素を「生命」に変える |
|
4 システム統合における3つの大きな課題 |
|
5 ケーススタディ：自律配送ロボットの統合設計 |
|
6 未来への展望：自己再構成ロボティクス |
|
第2章 エネルギー伝達と制御回路の協調設計 |
|
1 概要 |
|
2 協調設計（Co-design）が必要とされる背景 |
|
3 エネルギー伝達効率の革新：パワーエレクトロニクスの統合 |
|
4 制御回路と物理特性の「インピーダンス整合」 |
|
5 エネルギー回生と持続可能な駆動：生物模倣への挑戦 |
|
6 設計手法の変革：トポロジー最適化とAI駆動設計 |
|
7 具体的な実装例と将来像 |
|
8 回路と素材の接合技術 |
|
9 導電性接着剤と液体金属（ミクロな接合） |
|
10 回路基板の柔軟化：FPCからe-Textilesへ |
|
11 協調設計における接合部の評価と課題 |
|
12 フィジカルAIにおける設計の限界と解決策 |
|
13 業界分析：2026年の市場勢力図 |
|
14 技術予測：2027年～2050年への展望 |
|
第3章 電子回路・信号処理との融合設計 |
|
1 概要 |
|
2 フィジカルAIを支える要素技術 |
|
3 電子回路・信号処理との「融合設計」がなぜ必要なのか |
|
4 フィジカルAIシステムの設計フロー |
|
第4章 実装・パッケージングの課題と対策 |
|
1 フィジカルAIにおける「実装」の定義 |
|
2 実装における3つの大きな壁 |
|
3 次世代パッケージング技術の深掘り：チップレットと3D積層 |
|
4 フィジカルAIで「ハイブリッド実装」が主流になる3つの理由 |
|
5 フィジカルAI向けハイブリッド実装の構造比較 |
|
6 実装の現場で起きている最新トレンド |
|
第5章 企業分析 |
|
1 Texas Instruments（TI） |
|
2 STMicroelectronics（ST） |
|
3 Arm |
|
4 Tesla |
|
5 FigureAI |
|
6T elexistence |
|
7 NVIDIA |
|
8 Cloud CSPs（AWS／Google） |
|
9 ASE（Advanced Semiconductor Engineering） |
|
10 Amkor Technology |
|
11 ジェイデバイス |
|
12 レゾナック |
|
13 イビデン |
|
14 新光電気工業 |
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・ |
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・ |
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（以下略 詳細はHPをご確認ください。） |
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＜ページサンプル＞ |
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※詳細目次は下記リンクからご覧いただけます。 |
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先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： https://cmcre.com/ ）では、 各種材料・化学品などの市場動向・技術動向のセミナーや書籍発行を行っております。 |
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📂 関連情報 |
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