１．フィジカルAIとは何か
　1.1 フィジカルAIの定義、対象領域の整理、従来AI／従来ロボットとの違い
　1.2 注目される背景（技術×社会的ニーズ×投資）
　1.3 技術的ブレイクスルー（AIの高性能化、マルチモーダル化、センサー／ハードの高性能化）
　1.4 社会ニーズ：人手不足・危険作業・「多品種少量」の仕事
　1.5 ヒューマノイドが「主役」の理由（ブラウンフィールド適合／ナラティブの強さ／研究の系譜）

２．世界の最新動向：プレイヤー・政策・投資
　2.1 主要プレイヤー概観：米中欧、自動車・物流・産業ロボ系
　2.2 BigTech／半導体企業の関与：投資・提携・開発基盤
　2.3 提携、製品化、採用事例、出荷・価格帯

３．技術トレンド（論点整理）
　3.1 研究開発の焦点：全身運動／精密動作／把持・接触／速度
　3.2 電池・熱・耐久：性能を縛る制約条件
　3.3 学習とデータ：フィジカルAIの中核が「AIの学習能力」にある理由
　3.4 データ収集の概観：遠隔操作・現場ログ・シミュレーション

４．産業インパクト（可能性）
　4.1 市場性：立ち上がりやすい用途の特徴（条件整理）
　4.2 付加価値：労働代替／補助／拡張、サービス化の可能性
　4.3 労働力不足・危険作業・「多品種少量」の仕事への効き方（産業別の見立て）
　4.4 周辺市場の広がり、サプライチェーンの論点：部品供給・調達・地政学リスク

５．社会実装の論点
　5.1 評価指標：成功率／停止頻度／サイクルタイム／稼働率
　5.2 現場運用：監視・復旧・保守・アップデート・責任分界
　5.3 安全・規格：機能安全／リスクアセスメントの基本線
　5.4 コストと導入形態：買い切り、ロボットアズアサービス
　5.5 ELSI：倫理（意思決定の透明性…）、法（事故時の責任…）、社会（雇用影響…）

６．日本の現在地と注目点
　6.1 日本のポジション：なぜ米中に遅れをとったか（構造要因の整理）
　6.2 日本の産業構造からみた強み／弱み（部品・現場など）、既存産業への影響
　6.3 諸外国と日本の政策の比較（産業育成／標準化の観点）
　6.4 日本国が取り得る方向性と企業の選択

　□ 質疑応答 □

※当日、一部内容が変更となる可能性がございます。