<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>Physical AI Journal</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/</link><description>フィジカルAIを、深く知る。</description><language>ja</language><lastBuildDate>Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 +0900</lastBuildDate><item><title>NEURAとTUM、ロボット訓練拠点RoboGymを開設。4NE1 Gen 4と「現場技能を学ぶ基盤」</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/neura-tum-robogym-4ne1-gen4-20261022/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/neura-tum-robogym-4ne1-gen4-20261022/</guid><description>10月22日、NEURAとミュンヘン工科大学がTUM RoboGymを開設。48の訓練セルと約100台の人型・サービスロボットを大学が説明。機体の発表と学習基盤の意味を整理します。</description><pubDate>Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>KION、GXO倉庫で現地導入時間を60％超短縮と発表。デジタルツインで立ち上げ前に検証</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/kion-gxo-physical-ai-deployment-20261021/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/kion-gxo-physical-ai-deployment-20261021/</guid><description>KIONが10月21日に公表したフランスGXO倉庫の事例を確認。60％超は現地導入時間の短縮です。仮想検証の役割と、日本の倉庫で比較すべき費用・時間を解説します。</description><pubDate>Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>AGIBOT、判断と動作をつなぐ「Physical Reasoning」データを公開。同じ指示でも手順を変える学習へ</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/agibot-world-release4-reasoning-20261022/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/agibot-world-release4-reasoning-20261022/</guid><description>AGIBOT WORLD 2026 Release 4の10月22日発表を確認。状態・数量・作業履歴に応じて行動を選ぶ学習データです。日本の補充・探索業務への意味と利用条件を解説します。</description><pubDate>Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>東京都、都庁でドローン警備のフィジカルAI実証を公募。上限3,000万円、11月16日締切</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/tokyo-physical-ai-drone-poc-20261023/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/tokyo-physical-ai-drone-poc-20261023/</guid><description>東京都が10月23日に第1期の実証事業を公募。都庁舎でドローン警備の技術・制度・運用を検証します。募集日程と、導入検証で残すべき記録を整理します。</description><pubDate>Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>ugo、10億円を借入調達。ugo Novaの量産と現場向けAI開発へ</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/ugo-debt-financing-20261021/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/ugo-debt-financing-20261021/</guid><description>10月21日の公式発表を確認。ugoが借入で10億円を調達し、国産ロボットの量産、AIモデル、サービス開発を進めます。量産体制への投資を現場導入の視点で読み解きます。</description><pubDate>Sun, 25 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>LGイノテック、NVIDIAとロボット向けセンシングを開発。「見た情報をどう届けるか」が焦点に</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/lg-innotek-nvidia-sensing-20261022/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/lg-innotek-nvidia-sensing-20261022/</guid><description>LGイノテックが10月22日、NVIDIAとのセンシング開発を発表。300万画素カメラ、複合センサー、GPUへのデータ経路を公式資料から解説します。</description><pubDate>Sun, 25 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>NVIDIA、Isaacを拡張。Agile ONE SNは「機体と学習環境を一緒に用意する」研究基盤へ</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/nvidia-isaac-agile-one-sn-20261021/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/nvidia-isaac-agile-one-sn-20261021/</guid><description>10月21日のGTC BerlinでIsaac Lab 3.0や研究用人型ロボットAgile ONE SNを発表。2027年初頭の提供予定と、統合環境が変える開発作業を解説します。</description><pubDate>Sun, 25 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>中国・南京、フィジカルAIと世界モデルの支援政策を公表。データ・計算資源・実証の基盤へ</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/nanjing-physical-ai-policy-20261023/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/nanjing-physical-ai-policy-20261023/</guid><description>南京市データ局が10月23日付で公表した政策を中国語原文から解説。50億元の基金設立方針と、計算・データ・試験環境をつなぐ産業支援を読み解きます。</description><pubDate>Sun, 25 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>UBTECHのThinker-WM論文、映像・奥行き・行動を共通の世界モデルへ</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/ubtech-thinker-wm-paper-20261013/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/ubtech-thinker-wm-paper-20261013/</guid><description>10月13日公開のThinker-WM論文と公式コードを解説。映像・奥行き・ロボット行動を一緒に扱う設計と、研究評価の読み方を整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>中国AGIBOT、香港の重点企業に選定。研究拠点とサービス業での実証を拡大へ</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/agibot-hongkong-oases-20261022/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/agibot-hongkong-oases-20261022/</guid><description>智元創新が10月22日、香港OASESの重点企業になったと発表。香港での研究・人材・実証の役割を、企業発表とHKPC資料から読み解きます。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>なぜDigit 5は129kgになったのか。Agilityが10月23日公開の開発者Q&amp;Aで説明</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/digit5-engineering-qa-20261023/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/digit5-engineering-qa-20261023/</guid><description>AgilityのJonathan Hurst氏がDigit 5の設計を解説。機体の重さ、脚の変更、計算機の交換性から、商用人型ロボットの設計を読みます。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>Tesla、OptimusのFremont生産開始を報告。2026年Q3資料で示した製造の現在地</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/tesla-optimus-q3-2026/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/tesla-optimus-q3-2026/</guid><description>Teslaが10月21日のQ3資料でOptimusのFremontでの生産開始を説明。CaliforniaはEarly Ramp、TexasはConstructionと記載しています。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>農機大手AGCO、Digitの工場試験でAgilityと契約。2027年に米Hesstonで開始予定</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/agco-digit-pilot-20261020/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/agco-digit-pilot-20261020/</guid><description>AGCOとAgility Roboticsが10月20日に契約を発表。部品の仕分け・積み重ね・容器の配置を対象に、2027年の工場試験を予定しています。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>Digit 5、機体上の計算基盤をNVIDIA IGX Thorへ統一。10月22日の発表で変わったこと</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/digit5-nvidia-igx-thor-20261022/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/digit5-nvidia-igx-thor-20261022/</guid><description>Agility Roboticsが10月22日、Digit 5の計算基盤をNVIDIA IGX Thorへ統一すると発表。安全システムと2027年の提供予定を整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>ファナック、Microsoft Copilotで工場データ活用へ。設備の記録と社内文書を結ぶ</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/fanuc-microsoft-copilot-20261022/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/fanuc-microsoft-copilot-20261022/</guid><description>10月22日発表。ファナックがFsBPの設備データとMicrosoft 365の業務情報を組み合わせ、自然言語で情報を扱う取り組みを開始しました。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>ABB、衣料物流に「学び直すAI」。Fashion InductorへAI Robot Trainerを統合</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/abb-fashion-ai-202610/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/abb-fashion-ai-202610/</guid><description>ABBの10月15日付公式発表を読む。衣料品仕分けシステムへAI Robot Trainerを統合し、導入後も画像モデルを改善する構成を示しました。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>ファナック、JIMTOF2026で「フィジカルAI CNC」。AIの提案を仮想空間で検証</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/fanuc-jimtof-2026/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/fanuc-jimtof-2026/</guid><description>ファナックが10月20日にJIMTOF特設を公開。CNC・生成AI・デジタルツインを結ぶ構成と、10月26日開幕の展示で注目する点を整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>三菱電機、人型ロボットと工作機械を言葉で連携。2030年実用化へ</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/mitsubishi-humanoid-cnc-20261021/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/mitsubishi-humanoid-cnc-20261021/</guid><description>10月21日発表。三菱電機がヒューマノイドとCNC工作機械の連携システムを開発。AIが作業を振り分け、10月26日開幕のJIMTOFで実演予定です。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>ニュース</category></item><item><title>フィジカルAIの勉強は何から？実機を買う前に進める学習ロードマップ</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/physical-ai-learning-roadmap/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/physical-ai-learning-roadmap/</guid><description>フィジカルAIを学びたい人へ、Python・ロボットのデータ・シミュレーション・実機検証の順で進む道筋を提案。公式教材を案内します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>仕事・暮らし</category></item><item><title>そのロボット動画、どこまで本当？自律・遠隔操作・編集を見分ける確認項目</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-demo-checklist/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-demo-checklist/</guid><description>ロボットの成功動画を読むための確認表。遠隔操作の有無、速度変更、試行回数、対象環境、失敗からの復帰を分けて評価します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>仕事・暮らし</category></item><item><title>人型と車輪型、どちらが実用的？ロボットを形で選ばない比較表</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/humanoid-vs-wheeled-robot/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/humanoid-vs-wheeled-robot/</guid><description>二足歩行、車輪、固定式アームを、移動経路・対象物・設備変更で比較。人型ロボットが必要な場面と、専用機で足りる場面を整理。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>仕事・暮らし</category></item><item><title>フィジカルAIで仕事はなくなる？「職業」より「毎日の作業」で考える</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-jobs/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-jobs/</guid><description>ロボットと雇用の話を、作業の置き換え、導入費用、再配置に分解。AIの影響を示す数字と、実際の失業予測を混同しない読み方。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>仕事・暮らし</category></item><item><title>家事ロボットはいつ買える？掃除ロボットと人型ロボットの「できる」を分ける</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/home-robots-when/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/home-robots-when/</guid><description>家庭用ロボットの現状を、販売・予約・配送地域・自律・遠隔支援に分解。1X NEOと掃除ロボットの公式情報から判断方法を解説。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>仕事・暮らし</category></item><item><title>ロボットの実証実験、何を測ればいい？導入前に決める合格条件</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-poc-checklist/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-poc-checklist/</guid><description>ロボットのPoCを成功動画で終わらせないための計測設計。対象作業、条件変更、失敗、人の介入、費用まで確認表にします。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>導入・ビジネス</category></item><item><title>ロボット導入は何年で元が取れる？回収期間の計算と、数字がずれる理由</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-roi/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-roi/</guid><description>初期300万円の説明用モデルで回収期間を計算。稼働率・人件費・年間費用を変えながら、二重計上を防ぐ見方を解説します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>導入・ビジネス</category></item><item><title>ロボットは本体価格だけで買うと失敗する。見積もりで確認したい総費用</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-total-cost/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-total-cost/</guid><description>ロボットの導入費用を本体・周辺設備・立ち上げ・運用・変更に分解。総保有費用の見方と、見積書で確認する項目を整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>導入・ビジネス</category></item><item><title>工場のフィジカルAI、何から始める？検品・組み立て・搬送を分けて考える</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/manufacturing-physical-ai/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/manufacturing-physical-ai/</guid><description>工場にAIロボットを導入する前に、作業を認識・操作・移動へ分解。ToyotaとIntrinsicの公式情報から実務の確認点を整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>導入・ビジネス</category></item><item><title>倉庫ロボットは何をしている？Amazonの実例でわかる「運ぶ・つかむ・交通整理」</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/warehouse-robots/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/warehouse-robots/</guid><description>AmazonのVulcanとDeepFleetを手がかりに、倉庫ロボットの役割と導入時の見方を整理。処理速度だけでなく工程全体を比べます。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>導入・ビジネス</category></item><item><title>人型ロボット5機種を比較。Figure・G1・Digit・Atlas・Optimusは何が違う？</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/humanoid-comparison/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/humanoid-comparison/</guid><description>代表的な人型ロボットを目的、公開状況、導入段階で比較。価格・デモ・商用運用の違いから、ニュースを読み違えない軸を作ります。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>企業・ロボット</category></item><item><title>日本のフィジカルAI企業は何が違う？ファナック・安川電機・トヨタの取り組み</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/japan-robotics-map/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/japan-robotics-map/</guid><description>日本のフィジカルAIを企業名だけで並べず、産業ロボット、柔軟物の扱い、データ収集という課題で整理。公式発表から現在地を比較します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>企業・ロボット</category></item><item><title>Atlasは研究用から産業向けへ。Boston Dynamicsの人型ロボットは今どこまで来た？</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/boston-dynamics-atlas/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/boston-dynamics-atlas/</guid><description>2026年のAtlas製品版発表、電動化、Hyundaiでの現場試験を整理。アクロバット動画と産業導入の評価が違う理由を解説します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>企業・ロボット</category></item><item><title>Digitは倉庫で何をしている？GXOの商用運用とDigit 5の計画を分けて読む</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/digit-gxo/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/digit-gxo/</guid><description>Agility RoboticsのDigitによる容器搬送の事例と、次世代Digit 5の提供計画を解説。実績・受注・将来計画を混同しない確認方法も紹介します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>企業・ロボット</category></item><item><title>Unitree G1の価格と日本での購入・レンタル｜標準版とEDU版の違い</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/unitree-g1-price/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/unitree-g1-price/</guid><description>2026年10月26日確認。公式13,500米ドル、日本向け販売ページの税込価格、短期レンタルを条件付きで比較。送料・標準版とEDU版・開発用途の確認点を整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>企業・ロボット</category></item><item><title>FigureとHelixとは？「初めての家で働く」人型ロボットの現在地</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/figure-helix/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/figure-helix/</guid><description>Figure 03とHelixの違い、Helix 2.5の30家庭での検証、BMWでの取り組みを公式発表から解説。家事ロボットの実力を読む視点も紹介します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>企業・ロボット</category></item><item><title>Gemini Roboticsとは？GoogleのロボットAI、2・ER 2・On-Device 2の違い</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/gemini-robotics/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/gemini-robotics/</guid><description>Google DeepMindのGemini Roboticsを、行動・推論・機体上での実行に分けて解説。利用できる範囲と、デモから分かることを整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>企業・ロボット</category></item><item><title>NVIDIA Cosmosとは？世界モデルがロボット開発で使われる理由</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/cosmos/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/cosmos/</guid><description>Cosmos 3の役割を、世界の生成・理解・行動予測に分けて整理。シミュレーターとの違いや、生成データを使うときの確認点を説明します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>企業・ロボット</category></item><item><title>Isaac GR00Tとは？NVIDIAのロボットAIでできることと、動かすために必要なもの</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/isaac-groot/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/isaac-groot/</guid><description>GR00T N1.7を入り口に、言葉と映像から行動を決める仕組み、機体への適応、学習データ、実機検証の違いを整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>企業・ロボット</category></item><item><title>NVIDIAはロボットの何を作る？フィジカルAIの全体像を4つに分けて解説</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/nvidia-physical-ai/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/nvidia-physical-ai/</guid><description>Cosmos、Isaac、GR00T、Jetsonの役割を整理。NVIDIAのフィジカルAI戦略を、学習・検証・実機運用の流れから読み解きます。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>企業・ロボット</category></item><item><title>ROS 2とLeRobotの違いは？ロボットの通信基盤と学習ツールを使い分ける</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/ros2-lerobot-start/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/ros2-lerobot-start/</guid><description>ROS 2とLeRobotの役割、組み合わせ方、互換性の確認点を比較。画像・状態・動作をどう受け渡すか、接続前に整理する情報を解説します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>基礎・技術</category></item><item><title>ロボットはクラウドで考える？エッジAIの利点と、全部を端末で処理しない理由</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/edge-ai-robots/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/edge-ai-robots/</guid><description>ロボット本体でAIを動かすエッジ処理とクラウド処理を比較。通信、遅延、電力、更新の違いから構成を読む方法を説明します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>基礎・技術</category></item><item><title>デジタルツインとシミュレーションの違いは？3Dモデルとの関係も整理</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/digital-twin-vs-simulation/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/digital-twin-vs-simulation/</guid><description>デジタルツイン、シミュレーション、3Dモデルを目的で比較。現実とのつながり、更新頻度、ロボット開発での使い分けを解説します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>基礎・技術</category></item><item><title>ロボットの学習データは何が違う？動画だけでは足りない理由</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-training-data/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/robot-training-data/</guid><description>ロボット学習の画像、状態、動作、時刻、指示の関係を解説。データ収集と評価で見落としやすい同期・偏り・条件分けを整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>基礎・技術</category></item><item><title>模倣学習と強化学習の違いは？ロボットに作業を教える2つの方法</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/imitation-vs-reinforcement-learning/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/imitation-vs-reinforcement-learning/</guid><description>人の手本から学ぶ模倣学習と、結果の評価から改善する強化学習を比較。データ、成功判定、試行の負担から選び方を説明します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>基礎・技術</category></item><item><title>Sim-to-Realとは？仮想空間で覚えたロボットが現実で失敗する理由</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/sim-to-real/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/sim-to-real/</guid><description>シミュレーションから実機へ学習を移すSim-to-Realを解説。見た目・摩擦・遅延の差をどう測り、実機試験へ進めるかを整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>基礎・技術</category></item><item><title>世界モデルとは？動画生成AIとの違いと、ロボット開発での使い道</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/world-model-explained/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/world-model-explained/</guid><description>世界モデルは何を予測するAIなのか。動画生成との違い、行動計画・合成データとの関係、映像の自然さだけでは測れない点を説明します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>基礎・技術</category></item><item><title>VLAとは？画像と言葉をロボットの動作に変えるしくみを解説</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/vla-explained/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/vla-explained/</guid><description>Vision-Language-Actionモデルの意味、入力と出力、VLMとの違いを解説。VLAの発表や評価を読む際の確認点も紹介します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>基礎・技術</category></item><item><title>フィジカルAIと生成AIの違いは？カップを片付ける例で理解する</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/physical-ai-vs-generative-ai/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/physical-ai-vs-generative-ai/</guid><description>フィジカルAI、生成AI、AIエージェントを役割で比較。文章を作ることと機械を動かすことの違い、組み合わせ方を整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>基礎・技術</category></item><item><title>フィジカルAIとは？「答えるAI」から「動くAI」へ、仕組みと実例を解説</title><link>https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/physical-ai-explained/</link><guid isPermaLink="true">https://physical-ai-journal-6adbf852.pages.dev/articles/physical-ai-explained/</guid><description>フィジカルAIの意味を、カメラ・判断・動作の3段階で解説。生成AIや従来のロボットとの関係、できることの見極め方も整理します。</description><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><category>基礎・技術</category></item></channel></rss>