フィジカルAI（Physical AI）基本
現実世界を「見て・考えて・動く」AIの総称。ロボットや自動運転車の頭脳。
くわしい記事へ →Embodied AI（エンボディドAI）基本
「身体を持つAI」。フィジカルAIとほぼ同義で、研究界隈でよく使われる呼び方。
VLAモデル（Vision-Language-Action）基本
正式名称: Vision-Language-Action Model（視覚・言語・動作モデル）
目（映像）・言葉・動作をひとつにつないだAIモデル。「コップを取って」で動く仕組み。RT-2やpi-0が代表格。
くわしい記事へ →Sim2Real（シムトゥリアル）基本
正式名称: Simulation to Real（シミュレーションから現実へ）
シミュレーションで練習してから現実のロボットへ移す開発手法。現実は失敗するとモノが壊れるため。
基盤モデル（Foundation Model）基本
大量データで訓練された「なんでもできるベースのAI」。ロボット向けは「ロボット基盤モデル」と呼ぶ。
ヒューマノイド（Humanoid）基本
人型ロボット。人間用の環境（工場・オフィス・家）でそのまま働けるのが強み。
くわしい記事へ →自律性（Autonomy）基本
人間の操作なしでロボットが自分で判断して動く度合い。テレオペ（遠隔操作）の対義語的に使われる。
テレオペ（Teleoperation）学習手法
人間がコントローラーやVRでロボットを遠隔操作すること。操作データがAIの「お手本」になる。
模倣学習（Imitation Learning）学習手法
人間のお手本を真似して学ぶ方法。数十回のデモから動作を覚えられる。ACTやDiffusion Policyが代表的。
強化学習（Reinforcement Learning）学習手法
試行錯誤して「うまくいったらご褒美」で学ぶ方法。シミュレーション内で大量に試行するのが定番。
E2E学習（End-to-End）学習手法
正式名称: End-to-End Learning（端から端まで一気通貫の学習）
「カメラ映像→モーター出力」を1つのニューラルネットで直接つなぐ方式。
ドメインランダム化（Domain Randomization）学習手法
シミュレーションの色・光・摩擦をわざとバラバラにして練習させ、どんな環境でも動けるAIにするテクニック。
ACT（Action Chunking Transformer）学習手法
正式名称: Action Chunking with Transformers（動作をかたまりで予測する手法）
模倣学習の代表的な手法。動作を「かたまり」で予測することで滑らかな操作を実現。LeRobotで手軽に試せる。
Diffusion Policy（ディフュージョンポリシー）学習手法
画像生成AIの拡散モデルをロボットの動作生成に応用した手法。多様な動きを学べる。
ファインチューニング（Fine-tuning）学習手法
できあいの基盤モデルに、自分のロボット・タスク用の追加学習をすること。
アクチュエータ（Actuator）ハードウェア
ロボットの「筋肉」。モーターなど動きを生む部品。日本メーカーの得意分野。
DoF（自由度）（Degrees of Freedom）ハードウェア
正式名称: Degrees of Freedom（自由度）
関節の数のようなもの。数字が大きいほど複雑な動きができる。人間の腕は7DoF。
エンドエフェクタ（End Effector）ハードウェア
ロボットの「手先」部分。グリッパー（つかむ装置）や吸着パッドなど。
LiDAR（ライダー）ハードウェア
正式名称: Light Detection and Ranging（光による検出と測距）
レーザーで周囲との距離を測るセンサー。自動運転の「目」として有名。
IMU（Inertial Measurement Unit）ハードウェア
正式名称: Inertial Measurement Unit（慣性計測装置）
傾き・加速度を測るセンサー。ロボットの「三半規管」。転ばないために必須。
力覚センサー（Force Sensor）ハードウェア
触った力を感じるセンサー。「そっと持つ」などの手加減に必要。
SLAM（スラム）ハードウェア
正式名称: Simultaneous Localization and Mapping（自己位置推定と地図作成の同時実行）
地図を作りながら自分の位置も同時に把握する技術。掃除ロボットにも入っている。
エッジAI（Edge AI）ハードウェア
クラウドに送らず、ロボット本体のコンピュータでAIを動かすこと。反応が速く通信切れにも強い。
サーボモーター（Servo Motor）ハードウェア
「30度の位置へ」と角度を指定して止められるモーター。ロボットの関節の主役。
くわしい記事へ →減速機（げんそくき / Gear Reducer）ハードウェア
モーターの「速いが弱い」回転を「遅いが強い」に変換するギア。日本メーカーが世界シェアの大半を握る得意分野。
くわしい記事へ →トルク（Torque）ハードウェア
「ひねる力」の強さ。ペットボトルのフタを開けるあの力。関節の力強さを表す最重要スペック。
リンクとジョイント（Link / Joint）ハードウェア
ロボットの骨（リンク）と関節（ジョイント）。どんなロボットもこの2つの繰り返しでできている。
くわしい記事へ →モータードライバ（Motor Driver）ハードウェア
コンピュータの微弱な命令を、モーターを動かせる大電流に変換する「脳と筋肉の通訳」回路。
くわしい記事へ →バックドライバビリティ（Backdrivability）ハードウェア
外から押されたとき関節が素直に動く性質。人と一緒に働くロボットの安全性のカギ。
エンコーダ（Encoder）ハードウェア
関節がいま何度の位置にあるかを測るセンサー。ロボットの「関節の感覚」。
センサーフュージョン（Sensor Fusion）ハードウェア
カメラ・LiDAR・IMUなど複数センサーの情報を組み合わせて判断すること。
くわしい記事へ →LeRobot（ルロボット）ツール
Hugging Face製のロボット学習オープンソース。個人でも始めやすい2026年の定番。
くわしい記事へ →MuJoCo（ムジョコ）ツール
正式名称: Multi-Joint dynamics with Contact（接触を含む多関節動力学）
物理シミュレータの定番。Google DeepMindが無料公開。pip installだけで始められる。
くわしい記事へ →Isaac Sim（アイザックシム）ツール
NVIDIAの本格派ロボットシミュレータ。リアルな映像で産業界の採用が多い。
くわしい記事へ →ROS（Robot Operating System）ツール
正式名称: Robot Operating System（ロボット・オペレーティング・システム）
ロボット開発の定番ミドルウェア。センサーやモーターのプログラムをつなぐ土台。
SO-101（エスオー101）ツール
LeRobot界隈の定番低価格ロボットアーム。部品代3〜5万円ほど＋3Dプリントで自作できる。
URDF（ユーアールディーエフ）ツール
正式名称: Unified Robot Description Format（統一ロボット記述形式）
ロボットの形状・関節構造を記述するファイル形式。シミュレータに読み込ませて使う。
デジタルツイン（Digital Twin）ツール
現実の工場や倉庫を仮想空間に丸ごと再現したもの。導入前のシミュレーションに使う。
RaaS（Robot as a Service）ビジネス
正式名称: Robot as a Service（サービスとしてのロボット）
ロボットを売らずに「時間貸し」するビジネスモデル。Figure×BMWの約25ドル/時間が有名。
クロスエンボディメント（Cross-Embodiment）ビジネス
違う体（アーム・ヒューマノイド等）でも同じAIを使い回す考え方。投資家の注目テーマ。
フィジカルAI元年（2026年）ビジネス
投資・国策・製品化が一気に動いた2026年をこう呼ぶ。日本は官民10.5兆円投資を表明。
くわしい記事へ →TAM/SAM/SOM（タム・サム・ソム）ビジネス
正式名称: Total / Serviceable Available / Serviceable Obtainable Market
市場規模の見方。全体市場／狙える市場／実際に取れる市場の3段階で考える。
触覚センサー（Tactile Sensor）ハードウェア
指先などで接触の力・すべりを感じるセンサー。器用な掴む・操るに不可欠。GelSightなど視覚型が注目。
くわしい記事へ →LiDAR（ライダー）ハードウェア
正式名称: Light Detection and Ranging
レーザー光で距離を測り、まわりを3D点群として捉えるセンサー。自動運転の主役。
くわしい記事へ →力覚センサー（Force/Torque Sensor）ハードウェア
手首などで3方向の力とトルクを測る。力制御による組み立てや安全な接触作業に使う。
くわしい記事へ →グリッパー（Gripper）ハードウェア
ロボットの掴む手。2本指・吸着・多指ハンドなど。掴むはロボットの難問の一つ。
くわしい記事へ →減速機（Reducer）ハードウェア
モーターの回転を遅くして力（トルク）を増やす部品。ハーモニックドライブが代表。日本が強い。
くわしい記事へ →BLDCモーター（ブラシレスDC）ハードウェア
高効率・高トルク・長寿命のモーター。近年のロボットやヒューマノイドの動力の中心。
くわしい記事へ →ZMP（ゼットエムピー）ハードウェア
正式名称: Zero Moment Point
二足歩行の安定指標。足裏の力の中心が接地面に収まれば倒れない。歩行制御の基本。
くわしい記事へ →ワールドモデル（World Model）学習手法
物理を学び未来を予測するAI。頭の中（想像）で試行錯誤して学べる。NVIDIA Cosmosなど。
くわしい記事へ →Diffusion Policy（拡散方策）学習手法
画像生成の拡散モデルでロボットの動作を生成する手法。複数のありうる動きを自然に扱える。
くわしい記事へ →
ゆるふわフィジカルAI