01
全体像と、国内外の動き
フィジカル AI を4つの分野と6つの技術領域に整理。動きを生成するモデル、学習データの不足、国内外の導入事例、投資、国の政策を原典の数字とともに解説します。
- 451件
国内で集めたフィジカル AI の求人（82社）
- 498件
海外の求人（米国を中心に39社）
- 7%
国内の求人のうち、ロボット学習・基盤モデルの仕事の割合
- 18%
国内の求人のうち、ロボット・自動運転の経験を必須にする割合
このレポートで分かること
フィジカル AI の全体像から、求められる人材まで
求人の集計に、各社の発表・論文・実務家の発言・公的な統計を合わせ、採用の設計に使える形にしました。
02
競合は、どんな仕事を募集しているか
求人を10の仕事に分け、国内と海外で比べました。ロボット学習・基盤モデルの求人は1割に満たず、多いのは組込み・現場への導入・ソフトウェア基盤・安全の仕事です。
03
ロボットの経験は、どこまで求められているか
経験を必須にする求人と歓迎にとどめる求人、実物のロボットを扱う仕事、現場に出る仕事、博士号に触れる求人の割合を、国内と海外で示します。
04
仕事ごとの求人票に記載された技術
Python・C++・ROS・深層学習・シミュレーション・制御など13の技術の言葉が、どの仕事の求人票に出るかを1枚の図にしました。
05
仕事ごとの年収の傾向
国内の求人の年収の上限と、海外（主に米国）の求人票の基本給を、仕事ごとに比べました。米国の基本給は、為替と購買力平価で円に直して国内と比べています。
06
求人票で伝えたいこと
候補者が知りたいと考えられることと、採る側が求人票と面接で示したいことを組にしました。ソフトウェア開発の経験者にも仕事内容を伝える、求人票の書き方をまとめています。
収録ページ
収録しているページの例
見出しだけ読んでも要点が分かるように書き、図表には数字の出所と時点を添えました。事実と、本稿の読み（考察）は分けています。
目次
- 01フィジカル AI は、分野によって進み方が違う4つの分野と6つの技術領域・動きを出すモデル・投資と評価額・市場の見通し
- 02大規模に使われているのは、用途を絞ったロボット搬送ロボットと自動運転・人型ロボットの稼働・99.9%の確実さ
- 03足りないのは、ロボットの学習データデータの量・4つの集め方・学習データを作る仕事
- 04日本は、2040年に AI ロボット約1,000万台を目指す2040年の人材の過不足・国の予算・大手とスタートアップ
- 05ロボット学習・基盤モデルの求人は、1割に満たない10の仕事・分野ごとの違い・求人を出す会社
- 06ロボットの経験を必須にする求人は、国内で18%求人票の条件・技術の言葉・ソフトの技術者がつまずく所
- 07仕事ごとの年収の違い国内の年収・海外の基本給・円に直した比較
- 08求人票には、扱うロボットと学習データの集め方を書く候補者が知りたいこと・求人票で具体的に示したい5つの項目・研究の人材の採り方
- —結び・用語集・調査方法と注意点・出典採用担当者が自社に問う5つのこと
対象
こんな方におすすめです
人事・採用の担当者ロボット・自動運転の技術者を初めて募集する。競合の募集の中身と、求人票に書くことを知りたい。
開発・研究の責任者どの職種で経験者を採用し、どの職種で社内育成を進めるか。必須の条件をどこまで絞れるかを確かめたい。
経営・事業開発の責任者フィジカル AI の投資・技術・国の政策の動きを、原典の数字で短時間に押さえたい。
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- PDF・42ページ・図表18本
- 国内451件・海外498件の求人票と、各社の発表・論文・公的な統計を原典で照合
- 2026年10月時点の情報
