国のAIロボティクス戦略は、ロボットメーカーや大手製造業だけに関係する政策ではありません。

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AIロボットの社会実装が進むほど、ロボット本体の開発とは別に、現場の業務整理、施設改修、システム連携、データ整備、安全設計、導入教育、保守運用など、ロボットを実際の現場で使える状態にする仕事が必要になります。

これらは、特定業種の現場を知る中小企業、地域のIT事業者、設備会社、コンサルタント、システムインテグレーター、金融機関などが関われる市場です。

政府は2026年、AIロボティクスの社会実装を加速し、新たな市場を切り拓く方針を示しました。経済産業省の公式ページでは、2026年3月に政府の方向性を取りまとめ、同年5月に内容を改訂したことが公表されています。

また、経済産業省とNEDOは、2026年度から2030年度まで「AIロボット・フィジカルAIを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業」を進めています。対象となる情報は文章だけではありません。音声、画像、動画、センサー情報などを組み合わせて扱える国産AI基盤モデルを開発し、製造業などの産業競争力強化や生産性向上につなげることが目的です。

この記事では、国が何をするのかを紹介するだけでなく、国のAIロボティクス戦略によって中小企業はどう変わるのか、ロボットメーカー以外にどのような仕事が増えるのか、自社利用と支援事業への参入では何を準備すべきかを中心に解説します。

結論からいえば、最初に必要なのはロボットを購入することではありません。まずは、自動化する作業、人に残す判断、変更できる現場環境、必要なデータ、導入後の運用体制を整理することが重要です。

国のAIロボティクス戦略はロボットメーカーだけの政策ではない

国のAIロボティクス戦略と聞くと、ロボットを製造する企業や高度なAIを研究する大学、大手メーカーのための政策だと思われるかもしれません。

しかし、ロボットを開発できるだけでは、社会実装は進みません。ロボットが現場で安定して動くためには、導入先の業務フロー、通路、棚、床、照明、通信環境、安全ルール、既存システムなどを整える必要があります。

さらに、導入後には設定変更、トラブル対応、担当者教育、効果測定なども必要です。つまり、AIロボティクス市場は、ロボット本体を作る市場と、ロボットを使える状態にする市場の両方で構成されます。中小企業にとって参入可能性が高いのは、後者の周辺支援市場です。

フィジカルAIとは現実空間で認識・判断・動作するAI

フィジカルAIとは、カメラ、マイク、センサーなどから現実空間の情報を受け取り、その状況を認識し、判断したうえで、機械やロボットを通じて動作するAIです。

一般的な生成AIは、文章、画像、音声などのコンテンツを生成します。AIエージェントは、与えられた目的に応じて情報を集め、業務手順を考え、複数のシステムを操作しながら仕事を進めます。

一方、フィジカルAIは、工場内で部品を運ぶ、商品を棚から取り出す、建設現場を巡回する、設備の画像や温度を測定する、農作物を収穫するなど、現実空間での動作を担います。

従来型の産業用ロボットは、決められた環境で、決められた動作を繰り返すことを得意としていました。フィジカルAIでは、画像、音声、距離、温度、振動などの複数の情報を組み合わせ、周囲の状況に応じて動作を変えられることが期待されています。

ただし、何でも自律的に判断できるわけではありません。現場ごとに安全条件や判断範囲を定め、人が確認すべき場面を残す必要があります。

ロボットが普及するほど周辺の支援業務が必要になる

パソコンやクラウドサービスが普及したときも、機器やソフトウェアの販売だけで市場が成立したわけではありません。初期設定、ネットワーク構築、データ移行、従業員教育、保守、セキュリティ対策など、多くの周辺サービスが生まれました。

AIロボットでも同じことが起こると考えられます。むしろ、現実空間で動くロボットは、安全性や施設条件の影響を受けるため、通常のITツールよりも導入前の調整が重要です。

搬送ロボットを倉庫へ導入する場合は、搬送する物品と経路、通路幅や段差、人やフォークリフトとの交差場所、棚や荷物の置き方、通信環境、在庫管理システムとの連携、緊急停止の条件、現場教育、効果測定まで整理する必要があります。

これらをすべてロボットメーカーだけが担当するとは限りません。現場を知る企業、地域の設備会社、IT事業者、業務改善コンサルタントなどが、メーカーと導入企業の間をつなぐ役割を担えます。

中小企業には現場知識を生かせる機会がある

AIロボティクス市場で必要なのは、高度なプログラミング能力だけではありません。どの作業が負担になっているか、どこで事故が起こりやすいか、どの判断に熟練者の経験が必要かを理解していることも重要です。

食品工場の洗浄作業、物流倉庫の積み替え、建設現場の資材搬送、介護施設の見守りなどは、業界外の技術者だけでは業務の実態を把握しにくい分野です。

中小企業は「ロボットを作れないから関係がない」と考えるのではなく、「自社が知っている現場を、ロボットが導入できる形へ変換できないか」と考えることが重要です。

AIロボティクス戦略が作られた背景

少子高齢化で現場の働き手が減っている

日本では少子高齢化が進み、今後も生産年齢人口の減少が見込まれます。特に、製造、物流、建設、農業、介護、警備、宿泊など、現場で人が動く業種では、採用だけで人手不足を解消することが難しくなっています。

採用市場に働き手そのものが少なくなれば、人が辞めたら採用する、繁忙期は残業や外注で対応するという方法だけでは事業を維持できません。そこで、機械やAIに任せられる作業を増やし、限られた人材を判断、改善、顧客対応、技術継承などへ振り向ける必要があります。

現場の労働力不足が深刻になっている

人手不足の問題は、単に人数が足りないことだけではありません。熟練者の退職、夜間や危険作業の採用難、重量物運搬による身体負担、教育時間、品質のばらつき、採用費や人件費の上昇などが重なっています。

AIロボットは、これらを一度に解決する万能な手段ではありません。しかし、負担の大きい反復作業や危険作業を部分的に代替できれば、現場全体の働き方を変えられる可能性があります。

生産性の向上が求められている

AIロボティクスの目的を「人員削減」だけで捉えると、導入判断を誤りやすくなります。中小企業では、ロボットを導入しても、すぐに一人分の人件費を丸ごと削減できるとは限りません。

作業時間の短縮、残業時間の削減、生産量の安定、品質のばらつき低減、不良や手戻りの削減、事故の減少、夜間稼働、教育期間の短縮などを合わせて評価する必要があります。

日本にはロボット・製造技術の蓄積がある

日本企業は、産業用ロボット、工作機械、センサー、精密部品、制御機器、設備保全などの分野で技術を蓄積してきました。国のAIロボティクス戦略では、こうした製造技術とAIを組み合わせ、日本の新しい中核産業へ発展させる方向性が示されています。

部品加工、制御盤、電気工事、設備保守、ネットワーク構築、ソフトウェア開発などを担う中小企業も、AIロボットの供給網や導入支援網へ関わる可能性があります。

AI分野での国際競争が激しくなっている

生成AIや基盤モデルの開発競争は国際的に激化しています。NEDOは2024年からGENIACプロジェクトを通じて基盤モデル開発を支援し、2026年度からはAIロボットやフィジカルAIを見据えた国産マルチモーダル基盤モデルの開発へ対象を広げています。

フィジカルAIでは、文章を生成する能力だけでなく、現場の映像、音、動き、設備状態などを理解する能力が必要です。海外の汎用AIだけに依存せず、日本の製造現場や社会環境に合ったAIを開発することが重要になります。

国内の現場データを活用する必要がある

フィジカルAIの性能を高めるには、作業中の映像、機械や人の動き、異音、温度、振動、設備の稼働履歴、正常品と不良品の画像などの現場データが必要です。

これらはインターネット上の文章とは異なり、各企業の現場に蓄積されています。フィジカルAI時代には、現場データを集め、整理し、安全に活用できる企業の価値が高まります。

一方で、データには企業秘密、従業員の映像、顧客情報などが含まれる可能性があります。何を収集し、どこへ保存し、誰が利用できるかを決めるデータ管理も重要な支援領域です。

国が進めようとしている3つのこと

AIとロボットの基盤技術を開発する

NEDOの事業では、AIロボット・フィジカルAIの開発基盤となる国産マルチモーダルAI基盤モデルを開発し、製造業などの産業競争力強化やGXの実現を目指しています。事業期間は2026年度から2030年度ですが、2027年度以降は毎年度の審査によって継続可否が判断されます。

マルチモーダルとは、複数の種類の情報を組み合わせて扱うことです。設備点検では、画像、異音、温度や振動、過去の点検記録、設備仕様書などを同時に活用します。

今後は基盤モデルそのものに加え、現場データの収集、分類、保管、匿名化、評価などの関連業務も増える可能性があります。

実際の現場へAIロボットを導入する

どれだけ高度なAIが開発されても、工場、倉庫、建設現場、介護施設などで使われなければ、人手不足や生産性の問題は解決しません。

社会実装では、技術性能だけでなく、導入費用、現場適合、安全性、既存設備との連携、使いやすさ、保守体制、効果測定、横展開のしやすさが重要です。

中小企業にとっては、技術開発そのものよりも、社会実装の段階に事業機会が生まれやすいと考えられます。

ロボットを導入しやすい環境をつくる

経済産業省は、利用企業の業務フローや施設環境を「ロボットフレンドリーな環境」へ変革し、サービスロボットの社会実装を進める方針を示しています。

物流倉庫であれば、通路幅や床、荷物の置き場所、棚や容器の規格、無線通信、人とロボットの移動範囲、システムからの自動指示などを整えます。

ここで重要なのは、導入先がロボットに合わせて業務を変える場合があることです。どこまで現場を変更できるかを決める作業は、ロボット選定より前に必要です。

AIロボティクス戦略で最初に市場が広がる分野

製造業

部品や材料の搬送、外観検査、組立、溶接、設備点検、清掃、不良品の仕分けなどが候補です。多品種少量生産では、画像認識や柔軟な制御が進むことで対象作業が広がる可能性があります。ただし、製品や部品の置き方が毎回違う現場では、作業の標準化が先に必要です。

物流業

棚や荷物の搬送、ピッキング支援、仕分け、在庫確認、パレット移動、荷下ろし、巡回、清掃などが候補です。倉庫管理システムや受注システムと連携し、注文から作業指示、完了反映までつながることで業務全体が効率化されます。

建設業

現場巡回、進捗撮影、安全確認、資材搬送、測量、危険区域の点検、施工記録などが候補です。完全自動化よりも、人が行っていた移動、撮影、測定、記録を部分的に代替するところから進むと考えられます。

農業

収穫、除草、散布、生育確認、病害検知、選別、搬送などが候補です。農作物は形や大きさが一定でないため、画像認識や柔軟な動作が重要になります。地域の農機具販売会社や保守会社にも導入支援の機会があります。

小売・宿泊業

棚卸し、在庫確認、清掃、配膳、荷物やリネンの搬送、館内案内、営業時間外の巡回などが候補です。接客を人に残し、移動や確認をロボットへ任せることで従業員の負担を減らせます。

警備

夜間巡回、不審物確認、火災や煙の検知、扉の開閉確認、立入禁止区域の監視などが候補です。ロボットが情報を集め、異常時の最終判断を人が行う役割分担が基本になります。

介護

移乗支援、配膳、物品搬送、見守り、巡回、清掃、記録補助などが候補です。利用者の尊厳、プライバシー、安全性へ配慮し、介護職員が利用者と向き合う時間を増やせるかを基準に判断します。

インフラ点検

橋梁、トンネル、配管、電力設備、上下水道などで、ひび割れ、腐食、異音、振動、温度異常、高所・狭所の状態を確認します。AIで過去データと比較することで、見落とし防止や予防保全につながります。

災害対応

被災地の撮影、捜索、危険物確認、物資搬送、通信中継、建物内部の確認などが候補です。平常時から操作訓練と保守を行い、必要なときに使える状態を維持することが重要です。

ロボットメーカー以外に増える9つの仕事

AIロボティクス市場では、ロボット本体の販売台数だけでなく、導入前後の支援需要も増えると考えられます。

業務分析

「倉庫の出荷作業」のような大きな業務を、注文確認、保管場所検索、移動、取り出し、搬送、検品、梱包、在庫更新などへ分解します。どこに時間がかかり、どこに判断が必要で、どこでミスが起きるかを確認します。

導入診断

対象物の大きさや重量、作業頻度、作業場所、周囲の人、必要精度、停止時の影響、投資可能額などを確認し、技術的・経済的・運用的に導入できるかを判断します。導入しない選択肢も含めて診断することが重要です。

現場改善

通路、段差、棚、容器、荷物の置き方、照明、無線通信、自動ドアやエレベーターなどを整えます。ロボット側だけで対応するより、現場を少し変える方が費用を抑えられる場合があります。

システム連携

ロボットを受注、在庫、生産計画、設備管理などのシステムとつなぎます。API連携、データ変換、権限設定、通信管理などを担当するIT事業者の需要が増えると考えられます。

データ整備

正常と異常の分類、撮影条件の統一、センサー時刻の同期、個人情報の除去、権限設定、保存期間、学習用と評価用の分離などを行います。現場データの利用範囲や契約条件も整理します。

安全設計

人とロボットの区域、減速場所、緊急停止、異常時連絡、復旧手順、設定変更権限、事故記録、メーカーと利用企業の責任範囲を決めます。現場担当者も参加して設計する必要があります。

効果測定

作業時間、処理数、必要人数、残業、不良、手戻り、設備停止、事故、教育期間、稼働率、エラー、保守費用などを導入前後で比較します。

教育

現場担当者には通常操作と停止時対応、管理者には稼働確認、設定変更、異常判断、メーカー連絡、データ管理、効果測定などを教育します。人事異動や機能変更に合わせた継続教育も必要です。

保守運用

消耗品交換、センサー清掃、ソフトウェア更新、通信障害、地図や経路変更、新しい棚や設備への対応、エラー分析、稼働率改善などを行います。地域で迅速に対応できる事業者には機会があります。

中小企業に求められるのは「ロボットを作る力」だけではない

特定業種の現場知識

業界固有の作業、安全基準、繁忙期、例外処理を知っていることが強みです。どの作業で事故が起こりやすいか、どの判断が品質を左右するか、どの設備を止めてはいけないかを理解していることは、技術知識とは別の価値です。

作業を標準化する力

AIやロボットへ任せるには、入力、手順、正常と異常、停止条件、人への引き継ぎ、完了条件を整理する必要があります。「ベテランなら分かる」を言語化する力が求められます。

導入企業とメーカーの間をつなぐ力

現場の「腰への負担を減らしたい」「夜間巡回を減らしたい」という悩みを、対象物、重量、距離、回数、精度、周囲の人、異常時対応などの技術要件へ変換します。

地域の企業を支援する力

コンサルタント、ロボットSIer、設備会社、IT事業者、金融機関、支援機関、保守事業者が連携することで、中小企業の導入を支えられます。

効果を数値化する力

作業時間だけでなく、残業、事故、採用、教育、品質、設備停止などを含めて導入効果を評価します。定量効果と定性効果を分けて経営判断につなげます。

現場の抵抗や不安を整理する力

仕事がなくなる、操作が難しい、故障が怖い、監視されるのではないかといった不安を把握し、導入目的、役割分担、安全、異常時対応を説明します。現場の意見を設計へ反映することが定着につながります。

フィジカルAIとAIエージェントはどう連携するのか

フィジカルAIだけでは、企業の業務全体は完結しません。現場で撮影や搬送ができても、予定作成、担当者への報告、記録更新、修理手配などが人の手作業のままでは、効率化できる範囲が限られます。

AIエージェントは業務を進める司令塔

AIエージェントは、点検予定の作成、対象設備の抽出、過去履歴の確認、ロボットへの作業指示、取得データの整理、担当者への報告、修理依頼、点検記録の更新などを担います。デジタル上の業務をつなぐ司令塔です。

フィジカルAIは現場で動く実行手段

フィジカルAIは、対象設備まで移動し、カメラで撮影し、温度や振動を測定し、音を記録し、物品を運ぶなど、現実空間の作業を担います。

設備点検における連携例

1. AIエージェントが設備台帳と点検周期を確認する
2. 点検対象と順番を決める
3. ロボットへ点検場所を指示する
4. ロボットが現場を移動する
5. カメラ、マイク、センサーで情報を取得する
6. AIが過去データと比較して異常の可能性を判定する
7. AIエージェントが担当者へ報告する
8. 必要に応じて修理依頼を作成する
9. 点検記録や設備台帳を更新する

異常確定や修理の要否など、重要な判断は人が行う設計も考えられます。完全無人化を目指すのではなく、AIエージェント、フィジカルAI、人間がそれぞれ得意な役割を担当することが重要です。

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AIロボット導入で起こりやすい失敗

ロボットありきで対象作業を決める

展示会や動画で見た製品から検討を始めると、無理に対象業務を当てはめやすくなります。先に、困りごと、時間、危険性、採用難、人が残す判断を整理し、通常の改善、IT、AIエージェント、ロボットを比較します。

例外作業を整理していない

商品がない、通路がふさがる、バーコードが読めない、荷物が破損するなどの例外を整理し、どこから人へ引き継ぐか、誰へ通知するかを決めます。

施設や動線を変えずに導入する

現場を一切変えずにロボット側だけで対応すると、個別開発が増えて費用が上がることがあります。棚、通路、容器、表示方法を少し標準化するだけで導入しやすくなる場合があります。

導入効果を測る基準がない

導入前の作業時間、回数、人数、待ち時間、ミス、事故、残業、外注、教育時間を記録します。この数値が投資判断と導入後評価の基準になります。

導入後の責任者が決まっていない

日常点検、エラー確認、停止判断、設定変更、メーカー連絡、データ管理、効果測定、従業員教育の担当を決めます。

中小企業が今から準備すべき7つのこと

1．現場業務を見える化する

作業名、担当者、場所、頻度、時間、設備、入力情報、完了条件、異常、困りごとを整理します。大きな業務名ではなく、実際の動作まで分解します。

2．作業手順を標準化する

担当者ごとの違いを確認し、共通化できる部分と、状況によって変える部分を分けます。熟練者の判断理由を言語化します。

3．紙情報をデータ化する

作業指示書、日報、点検記録、故障記録、不良報告、在庫表、設備台帳、ヒヤリハット報告などの入力項目と記録方法を統一します。

4．作業時間と異常を記録する

時間、頻度、危険性、品質への影響を記録し、優先順位を判断します。月に数回でも、危険性や熟練者依存が高い作業は候補になります。

5．AIエージェントで事務業務を自動化する

予定作成、情報検索、報告、記録更新などを先に整理すると、将来フィジカルAIと連携しやすい業務基盤をつくれます。

6．ロボット導入候補の作業を抽出する

反復、作業量、移動、重量物、危険、夜間、品質差、採用難、標準化、効果測定のしやすさを基準に候補を選びます。

7．導入後の責任者と運用体制を考える

現場責任者、日常点検、システム管理、メーカー窓口、安全管理、効果測定の役割を明確にします。

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ロボット支援市場へ参入したい企業が準備すべきこと

既存顧客の現場課題を把握する

人が集まらない、残業が多い、危険、熟練者へ集中、移動が多い、記録がない、ミスが多いなど、既存顧客の困りごとから市場を探します。複数社に共通する課題は商品化できる可能性があります。

自社が担当する範囲を決める

業務診断、現場調査、要件整理、ベンダー選定、システム連携、通信整備、施設改修、教育、保守、効果測定から、自社の強みを生かせる範囲を決めます。

メーカーやシステムインテグレーターと連携する

自社は顧客業務を整理し、専門事業者が技術設計や施工を担当する形も考えられます。安全責任や保証範囲も契約前に明確にします。

診断から小規模実証へ進む商品をつくる

現場ヒアリング、見える化、候補抽出、簡易診断、要件提示、小規模実証、効果測定、本番導入、対象拡大という段階を設けます。

効果測定までをサービスに含める

導入後に、作業時間、品質、稼働率、エラー、現場負担などを確認し、経路、作業指示、担当者の役割、対象時間帯を改善します。

AI・ロボット導入前に確認したいチェックリスト

自社の準備状況を、次の項目で確認してみましょう。

□ 対象作業を一文で説明できる

□ 現在の作業時間を把握している

□ 1日または1か月の作業回数を把握している

□ 作業で必要な判断を整理している

□ 通常時と例外時の違いを整理している

□ 人とロボットの作業範囲を分けられる

□ 通路、棚、床、照明、通信環境を確認している

□ 接続が必要なシステムを把握している

□ 導入後の責任者を検討している

□ 効果測定の指標を決めている

該当項目が少ない場合は、まだロボット製品を比較する段階ではない可能性があります。先に業務の見える化や作業記録から始めることをおすすめします。

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ベストプランナーが検討できる支援領域

ベストプランナーでは、ロボット本体の製造や販売ではなく、導入前の業務整理や要件作成を中心とした支援領域を検討できます。

AI業務改善診断

現在の業務を確認し、どの課題をAI、通常のITツール、業務改善、人員配置の変更などで解決すべきかを整理します。ロボット導入を前提にせず、より低い費用で改善できる方法がないかも確認します。

AI・ロボット導入可能性診断

反復性、危険性、作業量、標準化、現場環境、必要な判断、既存システム、投資可能額、期待成果を確認し、優先して検討すべき作業を絞ります。

自動化候補作業の洗い出し

通常の業務改善、既存ITツール、AIエージェント、ロボット化、人が残す作業に分類します。

業務フローの作成

導入前後の業務フローを可視化し、誰がどの情報を受け取り、何を判断し、どのシステムやロボットへ渡すのかを整理します。

費用対効果の仮計算

作業時間、人件費、残業、外注、不良、手戻り、停止、事故、採用、教育、保守を含めて、初期段階の仮計算を行います。

導入ベンダーへ渡す要件整理

対象作業、対象物、頻度、場所、精度、安全条件、現場環境、連携システム、希望成果、予算、時期を整理します。

導入後の効果測定

作業時間、品質、稼働率、エラー、現場負担などを比較し、作業手順、経路、教育、システム連携の改善につなげます。

まとめ｜フィジカルAI時代の市場はロボットの周辺にも広がる

国のAIロボティクス戦略は、ロボットメーカーだけに関係する政策ではありません。政府は、AIロボティクスの社会実装を加速し、新たな市場を切り拓く方針を示しています。

AIロボットが普及するほど、業務分析、導入診断、現場改善、システム連携、データ整備、安全設計、効果測定、教育、保守運用が必要になります。

中小企業に求められるのは、必ずしもロボットを開発する力ではありません。特定業種の現場知識、作業を標準化する力、導入企業とメーカーをつなぐ力、効果を数値化する力も大きな価値になります。

また、AIエージェントが予定作成、情報連携、報告、記録更新を行い、フィジカルAIが現場で撮影、計測、搬送、操作を行うことで、業務全体の自動化が進みます。

中小企業が今から行うべきことは、ロボット製品の比較ではありません。まずは現場業務を見える化し、作業手順を標準化し、作業時間や異常を記録してください。

そのうえで、自動化する作業、人が残す判断、変更できる現場環境、導入後の責任者を整理することが重要です。フィジカルAI時代の事業機会は、ロボット本体だけでなく、その周辺に広がっています。

よくある質問

国のAIロボティクス戦略は、中小企業にも関係がありますか？

関係があります。ロボットメーカーだけでなく、導入前の業務分析、現場改修、システム連携、教育、保守などの仕事が必要になるためです。地域の支援会社や設備会社にも参入機会があります。

フィジカルAIと一般的なロボットの違いは何ですか？

一般的なロボットは、設定された環境と手順に従って決められた動作を繰り返すものが中心です。フィジカルAIは、画像、音声、センサーなどから周囲を認識し、状況に合わせて判断や動作を変えることを目指します。

ロボットメーカーでなくても関連市場へ参入できますか？

参入できる可能性があります。業務診断、要件整理、設備改修、通信環境整備、システム連携、データ整備、教育、効果測定、保守などは、ロボットメーカー以外の企業も担当できます。

中小企業が最初に導入しやすい作業は何ですか？

繰り返しが多い、移動や運搬が多い、危険性が高い、夜間に行う、人による品質差が大きい、標準化しやすい、効果を測りやすい作業が候補です。

ロボット導入の前にAIエージェントを導入する意味はありますか？

あります。予定作成、情報検索、報告、記録更新などをAIエージェントで整理しておくと、将来ロボットが取得した現場データを業務全体へつなぎやすくなります。

AI・ロボット導入の可能性を整理しませんか？

参考情報

• 経済産業省「AIロボティクス戦略検討会議」 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_robotics_strategy/index.html
• 経済産業省「ロボット政策」 https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/mono/robot/index.html
• NEDO「AIロボット・フィジカルAIを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業」 https://www.nedo.go.jp/koubo/CD2_100431.html

※政策、事業期間、支援内容などは変更される場合があります。公開時には必ず各公式サイトで最新情報をご確認ください。

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