エグゼクティブサマリー：世界の物理AI市場

2.1. 研究目的

2.2. 製品概要

2.3. 市場セグメンテーション

2.4. 質的研究
2.4.1. 一次資料と二次資料

2.5. 定量調査
2.5.1. 一次資料と二次資料

2.6. 一次調査回答者の地域別内訳

2.7. 研究の前提

2.8. 市場規模の推定

2.9. データの三角測量

3.1. 産業バリューチェーン分析
3.1.1. AIコンピューティング、チップ、エッジハードウェアプロバイダー
3.1.2. 基盤モデル（VLA）およびロボットソフトウェア開発者
3.1.3. シミュレーションおよび合成データプラットフォームプロバイダー
3.1.4. ロボット／実体OEMおよびシステムインテグレーター
3.1.5. エンドユーザー（産業、自動車、ヘルスケア、防衛）

3.2. 業界の展望
3.2.1. 世界の物理AIおよび身体化知能産業の概要
3.2.2. 視覚・言語・行動モデルとシミュレーションから現実への転移
3.2.3. 労働力不足、ヒューマノイドの商業化、安全性／自律性の制約

3.3. PESTLE分析

3.4. ポーターの5つの競争要因分析
3.4.1. 供給者の交渉力
3.4.2. 買い手の交渉力
3.4.3. 代替品の脅威
3.4.4. 新規参入の脅威
3.4.5. 競争の度合い

3.5. 市場の成長と展望
3.5.1. 市場収益の推定と予測（百万米ドル）、2020年～2035年
3.5.2. コンポーネント別の価格動向分析

4.1. 競合ダッシュボード
4.1.1. 市場集中度
4.1.2. 企業別市場シェア分析（金額％）、2025年
4.1.3. 競合他社マッピングとベンチマーキング

5.1. 市場の動向とトレンド
5.1.1. 成長促進要因
5.1.2. 阻害要因
5.1.3. 機会
5.1.4. 主要トレンド

5.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
5.2.1. コンポーネント別
5.2.1.1. 主要な洞察
5.2.1.1.1. ソフトウェアと基盤モデル
5.2.1.1.1.1. ビジョン・言語・アクションモデル
5.2.1.1.1.2. ポリシー／制御
5.2.1.1.2. シミュレーションと合成環境
5.2.1.1.3. オンボードコンピューティングとハードウェア
5.2.1.1.4. サービス
5.2.2. 実装別
5.2.2.1. 主要な洞察
5.2.2.1.1. ヒューマノイドロボット
5.2.2.1.2. モバイルロボット／AMR
5.2.2.1.3. 自律走行車
5.2.2.1.4.産業用マニピュレータ
5.2.2.1.5. ドローン
5.2.3. テクノロジー別
5.2.3.1. 主な洞察
5.2.3.1.1. ビジョン・言語・アクション
5.2.3.1.2. 強化学習
5.2.3.1.3. ワールドモデル
5.2.3.1.4. センサーフュージョン
5.2.3.1.5. 模倣学習
5.2.4. 自律レベル別
5.2.4.1. 主な洞察
5.2.4.1.1. アシスト/遠隔操作
5.2.4.1.2. 半自律
5.2.4.1.3. 完全自律
5.2.5. アプリケーション別
5.2.5.1. 主な洞察
5.2.5.1.1. 製造および物流
5.2.5.1.2.モビリティ
5.2.5.1.3. ヘルスケアとサービス
5.2.5.1.4. 農業
5.2.5.1.5. 防衛
5.2.6. エンドユーザー別
5.2.6.1. 主要な洞察
5.2.6.1.1. 産業
5.2.6.1.2. 商業
5.2.6.1.3. 自動車
5.2.6.1.4. 防衛
5.2.6.1.5. 研究
5.2.7. 地域別
5.2.7.1. 主要な洞察
5.2.7.1.1. 北米
5.2.7.1.1.1. 米国
5.2.7.1.1.2. カナダ
5.2.7.1.1.3. メキシコ
5.2.7.1.2. ヨーロッパ
5.2.7.1.2.1. 西ヨーロッパ
5.2.7.1.2.1.1. The UK
5.2.7.1.2.1.2. Germany
5.2.7.1.2.1.3. France
5.2.7.1.2.1.4. Italy
5.2.7.1.2.1.5. Spain
5.2.7.1.2.1.6. Rest of Western Europe
5.2.7.1.2.2. Eastern Europe
5.2.7.1.2.2.1. Poland
5.2.7.1.2.2.2. Russia
5.2.7.1.2.2.3. Rest of Eastern Europe
5.2.7.1.3. Asia Pacific
5.2.7.1.3.1. China
5.2.7.1.3.2. India
5.2.7.1.3.3. Japan
5.2.7.1.3.4. Australia & New Zealand
5.2.7.1.3.5. 韓国
5.2.7.1.3.6. ASEAN
5.2.7.1.3.7. その他のアジア太平洋地域
5.2.7.1.4. 中東・アフリカ (MEA)
5.2.7.1.4.1. サウジアラビア
5.2.7.1.4.2. 南アフリカ
5.2.7.1.4.3. アラブ
5.2.7.1.4.4. その他のMEA地域
5.2.7.1.5. 南米
5.2.7.1.5.1. アルゼンチン
5.2.7.1.5.2. ブラジル
5.2.7.1.5.3. その他の南米地域

6.1. 市場の動向とトレンド
6.1.1. 成長促進要因
6.1.2. 阻害要因
6.1.3. 機会
6.1.4. 主要トレンド

6.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
6.2.1. 主要な洞察
6.2.1.1. コンポーネント別
6.2.1.2. 実装形態別
6.2.1.3. 技術別
6.2.1.4. 自律レベル別
6.2.1.5. アプリケーション別
6.2.1.6. エンドユーザー別
6.2.1.7. 国別

7.1. 市場の動向とトレンド
7.1.1. 成長促進要因
7.1.2. 阻害要因
7.1.3. 機会
7.1.4. 主要トレンド

7.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
7.2.1. 主要な洞察
7.2.1.1. コンポーネント別
7.2.1.2. 実装形態別
7.2.1.3. 技術別
7.2.1.4. 自律レベル別
7.2.1.5. アプリケーション別
7.2.1.6. エンドユーザー別
7.2.1.7. 国別

8.1. 市場の動向とトレンド
8.1.1. 成長促進要因
8.1.2. 阻害要因
8.1.3. 機会
8.1.4. 主要トレンド

8.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
8.2.1. 主要な洞察
8.2.1.1. コンポーネント別
8.2.1.2. 実装形態別
8.2.1.3. 技術別
8.2.1.4. 自律レベル別
8.2.1.5. アプリケーション別
8.2.1.6. エンドユーザー別
8.2.1.7. 国別

9.1. 市場の動向とトレンド
9.1.1. 成長促進要因
9.1.2. 阻害要因
9.1.3. 機会
9.1.4. 主要トレンド

9.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
9.2.1. 主要な洞察
9.2.1.1. コンポーネント別
9.2.1.2. 実装形態別
9.2.1.3. 技術別
9.2.1.4. 自律レベル別
9.2.1.5. アプリケーション別
9.2.1.6. エンドユーザー別
9.2.1.7. 国別

10.1. 市場の動向とトレンド
10.1.1. 成長促進要因
10.1.2. 阻害要因
10.1.3. 機会
10.1.4. 主要トレンド

10.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
10.2.1. 主要な洞察
10.2.1.1. コンポーネント別
10.2.1.2. 実装形態別
10.2.1.3. 技術別
10.2.1.4. 自律レベル別
10.2.1.5. アプリケーション別
10.2.1.6. エンドユーザー別
10.2.1.7. 国別

11.1. Cera
11.2. Cleerly
11.3. CMR Surgical
11.4. Diligent Robotics
11.5. Ekso Bionics
11.6. Intuitive Surgical
11.7. Medtronic
11.8. NDR Medical Technology
11.9. Owkin
11.10. PathAI
11.11. SWORD Health
11.12. Tempus
11.13. その他の主要企業

12.1. 二次資料一覧
12.2. 主要国市場 - マクロ経済見通し/指標