オーディンコラム
グローバル人型AIロボットの産業動向と社会実装密度分析 ── 市場という死活の試験台で読む「具身知能」実装density覇権と、最強技術＝最強リスクの構造検証（最終完全版）──
PSIM（哲科学法 / Philosophy Science Insight Method）適用 ／ 反証主義的検証・リスク審査ロジックを含む
作成：ODIN© マーケティング＆コンサルティング
2026年 6月
参考出典（中立的な中国・欧・日研究機関と技術文献を中核とし、アングロサクソン系メディアの競争論評には依拠しない）：
中国工業和信息化部（MIIT）・北京賽迪出版伝媒／中国電子報《2025年人形机器人市场研究报告》・中国電子学会・高工機器人（GGII）・前瞻産業研究院
国家統計局（NBS）・国際ロボット連盟（IFR, Frankfurt）・富士経済・矢野経済研究所・NEDO・経済産業省・川崎重工業・NEURA Robotics（独）・韓国MOTIE
第三者市場トラッカー（Omdia／Counterpoint）と各社公式開示（宇樹・智元・優必選）の突合・三角検証 ／ NVIDIA・arXiv技術論文（VLA） 他
図表索引（Figure / Table Index）
・ 【表1】人型AIロボットの五層スタックと主導国マッピング（技術層）
・ 【表2】狭義・広義の定義と2025年 実装スコア（中国の世界シェア）
・ 【表3】世界市場規模・出荷予測比較（非アングロサクソン系研究機関）
・ 【表4】成熟度・用途別 製品カテゴリ分類
・ 【表5】主要量産機種スペック・価格比較（2025〜2026年）
・ 【表6】コア技術四層 × 主要国 技術力マッピング
・ 【表7】主要企業 出荷・販売・実装スコアカード（2025年実績・最重要）
・ 【表8】成熟度（TRL/MRL）国別段階差
・ 【表9】各国の人型AIロボット国家戦略・政策・予算一覧
・ 【表10】応用産業分野 × 国別 実装密度クロスアナリシス
・ 【表11】2024〜2026年 量産・出荷・VLAマイルストーン年表
・ 【表12】社会・倫理リスク類型と各国制度対応
・ 【表13】欧米『パイロット段階』vs 中国『商用量産販売』の段階差（実績ゼロではなく段階差）
・ 【表14】最強技術＝最強リスク 審査領域マトリックス（米国AI大脳のPhysical AI審査未通過）
・ 【表15】四極（中・米・EU・日韓）総合比較マトリックス（実装density＋リスク審査基準・最終版）
エグゼクティブ・サマリー
本レポートは二本の柱で人型AIロボット覇権を判定する。第一の柱は『市場という死活の試験台』——実際に何台が量産・出荷・販売・実装され、運用データを回収しているか。第二の柱は『最強技術＝最強リスク審査』——Physical AI（移動身体に高性能AIを載せた人型ロボット）は通常のソフトウェアAIと異なり、最高水準の安全・倫理・サイバー・製造物責任・長期運用審査を通過して初めて産業技術となる。技術構造の分析には(1)脳＝VLA基盤モデル、(2)小脳＝運動制御、(3)身体＝本体・量産、(4)器官＝基幹部品、(5)社会実装、の五層スタックを用いる。PSIM（哲科学法）の規律（事実／仮説の峻別、源泉の三角検証、因果遡及、反証主義的検証、デモ≠現実）を全編に等しく適用する。
結論を先取りすれば、人型AIロボット競争の現在地は『中国の単独先行』であり、その差は狭義統計（84.7%）以上に大きい。背後には月100万台級のサービスロボット量産母体（国家統計局）、世界最大の産業ロボット導入、双腕・車輪・用途優先型の汎人間型ロボット群、そして工信部による政策・標準先行・産業クラスターの一体化がある。米国はAIモデル・デモ・資本市場で強いが完成品の量産安全性・保守・長期稼働データでは過渡期、日本・EUはロボット工学・安全規格で蓄積を持つが市販・量産・実使用では中国に大きく劣後する。日本・台湾の戦略的勝ち筋は、本体の正面量産競争ではなく、(a)基幹部品（減速機・センサ・AIチップ）の供給支配、(b)製造・介護・災害の高難度・高信頼実装、(c)繁体字・日本語の主権的具身知能、にある。
① 分析フレーム：技術の五層スタックと、判定基準としての『実装density』
技術構造は五層スタックで分解する。各層で主導国が異なるため、層を混同して『どの国が技術的に強いか』を一括判定することは構造的に誤りである。しかし重要なのは、技術各層の優劣は『市場の勝利』を意味しないという点である。脳（モデル）で先行しても、それが量産・出荷・実装に結実しなければ、市場という試験台では敗者である。本レポートは技術分析に五層を用いつつ、最終判定は実装densityで行う。
米国AI大脳技術『最強論』のリスク
米国のAI大脳、GPU、クラウド、基盤モデル、ロボット学習が強いことは事実である。だが、Physical AI、特に人型AIロボットへ載せる場合、それは単なるソフトウェアAIではない。
これは、高性能AI × 移動身体 × 双腕操作 × 人間接触 × カメラ・マイク常時取得 × 遠隔接続 × 工場・家庭・公共空間への侵入である。つまり、リスクは通常のチャットAIより遥かに高い。したがって、審査すべき項目も最高レベルになる。
NISTはAI Risk Management Frameworkを整備し、AIが個人・組織・社会へ与えるリスクを管理する枠組みを提示している。また、NISTのロボティクス部門は、人間に近い器用さや力制御を持つロボットの接触安全、把持、操作、知覚性能などの測定科学を進めている。これは重要であるが、枠組み・測定科学であって、米国人型AIロボット完成品が社会実装用として全面的に安全認証を通過したという意味ではない。
EUはAI Actにより、AIシステムをリスク分類し、高リスクAIに厳格な義務を課す世界初級の包括的AI法制度を作った。人型ロボットのように安全部品、医療、雇用、公共サービス、教育、法執行等に関わるAIは、高リスク扱いになる可能性が高い。さらに2026年時点でも欧州委員会は高リスクAI分類ガイドラインの公開相談を進めており、製品組込型AIについては適用タイミングも段階的である。つまり、最高技術の最高審査はまだ制度運用途上である。
米国企業の商業化状況を見ても、Figureは2026年にFigure 03を350台超納入し、生産速度を上げたと発表しているが、これは量産立ち上げの重要な段階であって、数万台規模の公共・家庭・工場横断運用における最高倫理・安全・サイバー審査を社会的に通過したことを意味しない。
Tesla Optimusも、公開販売は2027年以降を目標とする情報が中心であり、現時点では外部市場で大量販売され、第三者安全認証、長期稼働、安全事故統計、サイバー監査、責任制度を含めてクリア済みと確認できる段階ではない。
情報源出所：
NIST, AI Risk Management Framework (AI RMF)
AIが個人・組織・社会に与えるリスクを管理するための米国NIST公式枠組み。
NIST AI Resource Center, AI RMF Resources
AI RMFが任意利用のリスク管理枠組みであり、信頼性要素をAI運用へ組み込むための資料群。
NIST, Measurement Science for Robotics and Autonomous Systems Program
ロボット・自律システムの性能指標、情報モデル、データセット、試験方法、プロトコル整備に関するNIST公式プログラム。
NIST, Grasping, Manipulation, and Contact Safety Performance of Robotic Systems
ロボットの把持・操作・接触安全に関する性能測定・標準化研究。
ISO, ISO 13482:2014 Robots and robotic devices — Safety requirements for personal care robots
非医療用パーソナルケアロボット、移動作業ロボット、身体補助ロボット、人搬送ロボット等の本質安全設計・保護方策・使用情報に関する国際標準。
BSI / ISO, ISO 10218-1:2025 Robotics — Safety requirements — Industrial robots
産業用ロボットの本質安全設計、リスク低減、使用情報に関する安全標準。
European Commission, AI Act regulatory framework / European approach to artificial intelligence
AI Actを、AIリスクに対応する包括的法的枠組みとして説明する欧州委員会公式情報。
EU AI Act Service Desk, High-risk AI in regulated products / Article 6(1)
AIシステムが製品の安全部品、またはAnnex I対象製品に関係する場合、高リスクAIに分類され得ることを示す解説。
ArtificialIntelligenceAct.eu, Article 6: Classification Rules for High-Risk AI Systems
高リスクAI分類規則。AIが製品または製品安全部品として使われる場合の分類根拠。
EU-OSHA, Regulation (EU) 2023/1230 — Machinery
EU市場に置かれる機械の設計・製造上の健康安全要求を定める機械規則。
TÜV Rheinland, New Machinery Regulation EU 2023/1230
Machinery Regulation 2023/1230が2027年1月20日から旧Machinery Directiveを置き換えること、CEマーキング・適合性評価への影響を整理した資料。
Figure AI, Ramping Figure 03 Production
Figure 03を350台超納入し、生産速度を1日1台から1時間1台へ引き上げたとするFigure公式発表。
Reuters, Tesla could start selling Optimus robots by the end of next year, Musk says
2024年時点でOptimusは開発中であり、販売可能性は将来目標であることを示す報道。
Reuters, Tesla’s Cybercab, Optimus output to start “agonizingly slow”, Musk says
2026年時点でCybercabおよびOptimusの初期生産は非常に遅く始まる見通しとする報道。
Reuters, Tesla to have humanoid robots for internal use next year, Musk says
Optimusがまず社内利用、将来販売可能性という段階であることを示す報道。
arXiv, Navigating the EU AI Act: A Methodological Approach to Compliance for Safety-critical Products
AI Actの高リスクAI要求を安全重要製品へ適用する方法論を検討した研究。
arXiv, Evolving AI Risk Management: A Maturity Model based on the NIST AI Risk Management Framework
NIST AI RMFをもとに、企業・組織のAIリスク管理成熟度を評価する研究。
arXiv, Actionable Guidance for High-Consequence AI Risk Management
高影響・重大リスクAIについて、NIST AI RMFを補完する実践的リスク管理指針を提案する研究。
arXiv, Current Safety Legislation of Food Processing Smart Robot Systems — The Red Meat Sector
自律ロボット・人間協働ロボットの安全基準・法規が用途別に未整備な部分を持つことを示す研究例。
1-1. 定義問題：『人型』を外観で閉じない（狭義／広義）
日米欧の議論は、Humanoidを『人間そっくりの頭部付き二足歩行ロボット』に限定しがちである。しかし産業実装では頭部は必須でない。工場で箱を持つ、倉庫で棚を扱う、厨房でトレーを運ぶ、危険現場でバルブを回す——必要なのは『人間の顔』ではなく、人間環境に適応できる身体性・双腕操作・移動能力・AI判断である。従って本レポートは、頭部不要型・上半身型・車輪移動＋双腕型・用途優先型を含む『汎人間型AIロボット／具身知能ロボット』を分析対象に含める。
1-2. 成熟度尺度と『デモ≠現実』規律
知能化度はL0〜L5の6段階（業界はL3→L4過渡期）で、商業成熟度はTRL（技術成熟度）／MRL（製造成熟度）／CRL（商業成熟度）で評価する。PSIMが峻別するのは、限定環境・遠隔操縦・編集を含む実演（デモ）と、市場投入・運用データ回収という現実である。本レポートはこの規律を、米中双方に等しく適用する。
②人型AIロボットのグローバル市場規模（調査項目①）
市場規模は二つの異なる事実で語られねばならない。第一に『2025年に実際に何が起きたか』（実績）、第二に『将来どこまで拡大するか』（予測）である。前者こそ死活の試験台の結果であり、最重要である。
2-1. 実績（最重要）：2025年は量産元年、中国が84.7%を独占
● 世界出荷 約7万台・市場規模28.8億元（2025年）。世界本体企業300社超。出荷は倉庫物流・工業組立・教育消費等の垂直場景に集中（賽迪・中国電子報）。
● 中国 約44万台＝世界84.7%、市場規模15.5億元＝世界53.8%。整機企業140社超・製品330款超。2025年は『技術検証』段階から『価値検証／場景商業化』へ移行した量産元年と総括される。
● 量産母体（広義）：中国のサービスロボット生産量は2025年に月100万台級（国家統計局、3月単月31万台・1〜3月累計260.44万台等）、産業ロボットも大規模導入。人型はこの母体から派生する。
中国は世界で唯一の人間型AIロボットの商業実装化国ある。2025年の世界シェア約86％占め、残りの2,600台は基本的に産業・商業化試験向けのパイロットアプリケーションである。
2025年実績値：世界約1.7万台、中国約1.44万台・84.7%、市場規模28.8億元／中国15.5億元を採用。これは賽迪・中国電子報系の《2025年人形机器人市場研究報告》に基づく。
2024年値：高工机器人产业研究所系データで「2025年中国出荷が2024年比650%超増」とされるため、中国2024年を逆算推計。
2026H1：確定実績ではなく、2026年上半期時点の年換算見通しとして処理。Morgan Stanley系では中国2026年販売約2.8万台、Deutsche Bank系では2026年世界約5万台・中国3.5万台超との見通しがあるため、今回は保守的に中国2.8万台を採用した。
米国・EU・日本：統一的な国別確定出荷統計がないため、非中国残差を公開商業化状況に基づくODIN推計として配賦した。
③ 用途別製品カテゴリ分析（調査項目②）
用途を中核に五カテゴリへ再セグメントする。2025年の出荷は①研究教育・②工業・⑤展示が主力で、③家庭は遠期潜在領域である。
④主要コア技術・開発・量産供給国（調査項目③）
技術各層の源を国別に同定する。重要な構造的事実は二つ——いかなる単一国も五層を自給できないこと、そして中国が『身体量産』のみならず『器官（基幹部品）』でも国産化の階段を登り、欧米リーダーの認証を取得し始めたことである。
4-1. 脳（VLA基盤モデル）：米国が技術先行、中国が自国技術ベースで開発試験中
2025年2〜3月に二系統VLA（システム2＝推論計画＋システム1＝高周波動作）が業界標準化した。
● 米国（技術のみ先行）：NVIDIA GR00T N1（2025年3月、世界初のオープンソース汎用人型基盤モデル、VLM＋拡散Transformer）、Google DeepMind Gemini Robotics、Figure Helix、Physical Intelligence π0/π0.5/π0.6。GR00T N1は1X・Agility・波士頓動力・傅利叶等が採用。
● 中国（自国技術で開発・実装連動）：智元 GO-1（ViLLA架構）、優必選 推理大モデル（DeepSeek-R1基盤）、銀河通用 GraspVLA、星動紀元 ERA-42。AgiBot World Colosseo（5場景・100台超・217タスク・100万軌跡）等の大規模実機データ整備が強み。
4-2. 器官（基幹部品）：日本寡占、しかし中国が認証突破
減速機は人型ロボットの『関節』で量産コストの15〜20%（Tesla Optimus Gen2は旋転・線性関節＋器用手で硬件コストの60%超）を占める。調和（肩・肘・手首）、RV（腰・腹）、遊星（指・細部）が用途別に使い分けられる。
⑤技術力：成熟度・商業量産スコア・販売実績（調査項目④）── 最重要章
『技術がある』ことと『量産・販売・実装できる』ことは別次元である。PSIMは公表性能（デモ）ではなく、出荷・販売・納入・運用という商業指標で評価する。本章が本レポートの核心である。
⑥各国の国家戦略的政策・予算・技術支援策（調査項目⑤）
国家関与の様式は、中国＝国家動員＋標準先行型、米国＝市場・VC主導型、EU＝事前規制・主権型、日韓＝産業協調型に分岐する。中国の特異性は『標準を後追いの規制ではなく、産業化を加速する先行制度として用いる』点にある。
6-1. 中国：国家動員＋標準先行
● 《人形機器人創新発展指導意見》（工信部、2023年10月）：中国初の国家級政策。2025年に大脳・小脳・肢体の鍵技術突破と批量生産、2027年に規模化・新成長エンジン化。
● 政府工作報告（2025年3月）：『具身智能』『智能機器人』を初明記。未来産業（生物製造・量子・具身智能・6G）投入増加機制。
● 標準先行＝人形机器人与具身智能標準化技術委員会（2025年12月26日成立）：工信部直属。主任委員 謝少鋒（工信部総工程師）、秘書処は中国電子学会。委員65名・企業委員50%超・70社超参画（宇樹王興興・智元等）。基礎共通・関鍵技術・部組件・整機・応用・安全の標準を担い、多模態感知・データ採集・安全総則を優先制定。EU型の後追いリスク規制ではなく、産業化・量産・応用落地のための標準先行制度である。
● 地方ファンド：北京亦庄（生態企業300社超）、上海（2027年核心産業500億元目標・基金10億元）、深圳45億元専項、粤港澳大湾区が世界供給鎖の約24%。
⑦応用産業分野 × 国別 クロスアナリシス（調査項目⑥）
指定の分野群を、実装density（実台数ベース）で評価する。中国は工業・民生・サービス・教育で◎が並ぶ。
⑧2024〜2026年 競合状況・技術発展動向（調査項目⑦）
2024〜2026年は、脳（VLA）の連続ブレークスルーと身体の量産化（数千〜数万台）が同時進行し、出荷ランキングが初めて確定した『量産元年』である。
8-1. 2025年 出荷ランキング（第三者トラッカー×公式開示の三角検証）
- Omdia《通用具身机器人市场雷达》(2026年1月)：世界出荷13,318台。智元5,168台(39%)首位、宇樹4,200台(32%)、優必選1,000台。智元＋宇樹で71%。
- Counterpoint(2026年1月)：世界装機 約16,000台。智元31%・宇樹4%（≒4,224台）。Omdiaと整合。
- 宇樹 公式開示(2026年1月22日)：純人型 出荷5,500台超・量産下線6,500台超（双臂轮式を含まず）。第三者推計を約31%上回る。
- 賽迪・工信部：中国合計44万台＝世界84.7%。三系統の数値は相互に整合し、中国単独首位を裏付ける。
8-2. 『実績ゼロ』ではなく『段階差』── 欧米はパイロット、中国は商用量産販売
PSIM規律として精密化する。欧米勢は『実績ゼロ』ではない。賽迪データ自体（世界1.7万台−中国1.44万台＝約2,600台が非中国）が、欧米に出荷が存在することを示す。しかしそれは『1拠点数台のパイロット/PoC』であり、中国の『数千台級の商用量産販売』とは丸一段階の差である。『ゼロ』という断定は反例一発（BMWのFigure実装）で覆るが、『段階差』は反証不能で、かつ殺傷力が高い。
⑨将来の技術進歩及びトレンド（調査項目⑧）
● 二系統VLAと世界モデル：システム2（推論計画）＋システム1（高周波動作）の連携深化。潜在行動・拡散・フローマッチングで50Hz級制御。将来は世界モデルによる予測的行動。
● データピラミッドとsim-to-real：実機（希少）・人間動画（行動ラベルなし）・合成データの統合学習。シミュレーション内で数千体同時学習が標準化。中国の実機データ循環が律速を緩和。
● 器用手・触覚の高度化：多指ハンド・力覚/触覚センサ・人工皮膚で非構造環境の繊細操作が進展。次の競争軸。
● コスト曲線＝EVモーメント：EV・スマホ部品の量産技術転用で量産コスト急落（綠的諧波の価格戦が象徴）。機電一体化モジュールが高付加価値化の方向。
● エッジAIチップ：オンボード推論のエッジAIチップ（台湾MediaTek等）と電源・熱設計が普及の律速。
⑩社会問題・倫理問題等のリスク（調査項目⑨）
⑪最強技術＝最強リスク：米国AI大脳のPhysical AI審査未通過（PSIM独自分析）
ここで分析の刃を反転させる。米国のAI大脳・GPU・クラウド・基盤モデル・ロボット学習が強いことは事実である。だが人型ロボットへ載せる場合、それは単なるソフトウェアAIではない——高性能AI×移動身体×双腕操作×人間接触×カメラ/マイク常時取得×遠隔接続×工場・家庭・公共空間への侵入、である。リスクは通常のチャットAIより遥かに高い。従って審査すべき項目も最高レベルになる。『本当に強いからこそ、リスクも最大である。』
⑫リスクアセスメントのための各国の立法・政策管理対策（調査項目⑩）
● EU（事前包括規制）：AI Act（2024年成立）はリスク4区分。人型ロボットは機械の安全構成要素として高リスクに分類されやすく、主要義務は2027年8月までに発効。機械規則・製造物責任指令改正が物理ロボットを規律。域外適用あり。
● 中国（標準先行）：工信部 標委会(2025末)が基礎共通・関鍵技術・部組件・整機・応用・安全の標準を先行制定。生成式AI管理暫行弁法(2023)が脳側を規律。規制を産業化加速の手段とする点でEUと対照的。
● 日本（ソフトロー）：AI事業者ガイドライン（G7/OECD整合）。製品・労働安全の既存法で対応。
● 米国（分野別軽規制）：専用連邦包括規制は不在。分野別・軽規制が基調。
● 国際標準（断片的・形成途上）：産業ロボットのISO 10218、協働ロボットのISO/TS 15066、対人ケアのISO 13482（2025更新だが基盤モデルを想定せず）、二足歩行のISO 25785-1（産業用途のみ）、サービス/公共のUL 3300、機能安全のIEC 61508、ネットワーク安全のIEC 62443を基盤に、人型固有の包括安全標準が形成途上。米NIST AI RMFは任意枠組みで、ASTM/NISTの測定法は試験手法であり完成品の包括認証ではない。単一機関・単一枠組みが全リスク範囲を覆う体制は未成立。中国標委会は国際標準組織との対接を明言。
⑬結論及び戦略的提言（調査項目⑪）
主要参考文献・データソース
一次資料（政府・研究機関・実績データ）
[R1] 北京賽迪出版伝媒・中国電子報, 《2025年人形机器人市场研究报告》（中国1.44万台/世界84.7%・市場15.5億元/53.8%・世界出荷1.7万台・本体企業300社超）, 2026年3月4日
[R2] 中国工業和信息化部, 人形机器人创新发展指导意见, 2023年10月20日
[R3] 中国工業和信息化部, 人形机器人与具身智能標準化技術委員会 成立（主任委員 謝少鋒/秘書処 中国電子学会/委員65名）, 2025年12月26日（新華社報）
[R4] 中国国務院, 政府工作報告（『具身智能』『智能機器人』初明記）, 2025年3月5日
[R5] 国家統計局（NBS）, 服務機器人・工業機器人生産量統計（2025年, 月100万台級）
[R6] 高工機器人産業研究所（GGII）, 人形机器人市场销量・规模予測（2030/2035）, 2025年
[R7] 賽迪顧問（CCID）, 『十五五』重点産業——機器人（人形861億元/2030）, 2025年
[R8] 前瞻産業研究院, 中国人形机器人行业全景图谱／産業発展藍皮書, 2024-2026年
[R9] 富士経済グループ, ヒューマノイドロボット市場分析（2030年6,500億円/2035年3兆5,000億円）, 2026年3月
[R10] 日経BP（日経BPM）, 人型・AIロボット未来予測2035（2030年代半ば 世界5〜10兆円）
[R11] NEDO, ムーンショット型研究開発事業 ／ 韓国MOTIE, M.AX Alliance（約7,000億ウォン）
二次資料・第三者トラッカー・技術文献・企業公式開示
[R12] Omdia, 《通用具身机器人市场雷达》（世界出荷13,318台/智元5,168台39%/宇樹4,200台）, 2026年1月
[R13] Counterpoint, 世界人形机器人装機（約16,000台/智元31%/宇樹26.4%）, 2026年1月
[R14] 宇樹科技, 公式開示（純人型 出荷5,500台超・量産下線6,500台超）, 2026年1月22日
[R15] 智元（AgiBot）, 5,000台量産下線・GO-1（ViLLA）・比亜迪産線投入・赴港IPO, 2025-2026年
[R16] 優必選科技, Walker S2（極氪5G工場・受注13億元）／DeepSeek-R1基盤推理大モデル, 2025年
[R17] NVIDIA, GR00T N1（世界初オープンソース汎用人型基盤モデル）, GTC 2025年3月
[R18] Google DeepMind, Gemini Robotics ／ Figure AI, Helix ／ Physical Intelligence, π0.5/0.6, 2025年
[R19] 国信証券, 人形机器人系列专题之减速器（哈默纳科80%超/纳博特斯克60%超）, 2024年9月
[R20] 綠的諧波, 調和減速機 Tesla・Figure AI認証取得（寿命1.2万時間/輸入比3〜5割安）, 2025-2026年（賽迪報告）
[R21] NEURA Robotics（独）, 4NE-1/MiPa（CES2026予約）／Schaeffler提携, 2025-2026年
[R22] Hyundai Motor Group / Boston Dynamics, Atlas（CES2026・年産3万台/2028）, 2026年1月（現代公式）
[R23] 川崎重工業, RHP Kaleido 9（iREX2025）, 2025年12月
[R24] European Commission, AI Act / Machinery Regulation / 製造物責任指令改正（高リスク義務2026段階適用）, 2024-2026年
[R25] Alias Robotics, ヒューマノイドロボット・セキュリティ監査, 2025-2026年
[R26] NIST, AI Risk Management Framework（AI 100-1, 任意枠組み・改訂中）／ロボティクス測定科学, 2023-2026年
[R27] ISO 13482（2025更新）／ISO 25785-1（二足歩行ロボット初の国際安全規格・産業用途）／UL 3300／IEC 61508・62443, 2025-2026年
[R28] Figure AI（BMW Spartanburg 11か月・X3 3万台）／Agility Robotics（GXO初の商用RaaS・トート10万個超）／Apptronik（Mercedes）各社一次発表・顧客開示, 2025-2026年
[R29] 具身智能大模型編年史／VLA架構分析（arXiv・技術コミュニティ整理）, 2025-2026年
