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「触覚」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

TDKは「CEATEC 2026」(2026年10月13〜16日、幕張メッセ)に出展し、網膜直接描画方式スマートグラス向けメタオプティクスミラーに加え、ロボティクス向けセンサーや非接触モニタリング可能な磁気抵抗センサーなど、最新のセンシングソリューションなどを紹介した。

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36万4800円からの「iPhone Duo」を約1週間試用した。望遠カメラやProRAWを省く一方で、縦長に開く画面や空間オーディオ、開閉の感触、純正フォリオまで造り込まれている。性能より使い心地の上質さで勝負する、新しいハイエンドの姿を探る。

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中国では現在、ヒューマノイドロボットの開発や量産、社会実装に向けた動きが加速している。しかし、完成品の動向を追うだけでは、その競争力の源泉や本格普及に向けた課題までは見えてこない。SUGENAのセミナー「フィジカルAI解体新書」では、ヒューマノイドをAIや関節、センサー、手などに“解体”し、中国勢の強さと残された課題を解説した。本稿ではその内容を基に、日本企業が勝負できる領域を見ていく。

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2024年5月に発表され、PC市場で大々的にアピールされてきた「Copilot+ PC」のブランディング戦略に変化が起きている。MicrosoftのSurface担当CVPが、最新モデルで「Copilot+ PC」という呼称を使用していないことを明かすなど、同ブランド名によるマーケティングは後退しつつあるようだ。ブランド呼称消滅の背景と、AI体験が標準化していくPC市場の現状をひもとく。

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ロジクールがゲーミングブランド「ロジクールG」の新製品発表イベントを開催した。フラグシップ「PROシリーズ」をはじめとする多数の新製品が披露され、日本市場への強いコミットメントや開発裏話も語られている。ゲストの登壇や実機体験を通じ、同ブランドの挑戦と情熱が感じられるイベントとなった。

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デジタルと物理を統合する「フィジカルAI」が台頭している。フィジカルAIは、AIの能力をデジタル空間から物理空間へと拡張し、インテリジェントシステムと現実との関わり方を根本から変えようとしている。2035年までには、物理世界と相互作用できないAIシステムは時代遅れと見なされる可能性もある。企業には、予測困難な環境でも安全に認識、推論、行動できるAIシステムの構築が求められている。

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生成AIの次なる主戦場として「フィジカルAI」への注目が高まっている。物理空間でロボットや機械を自律制御する本技術は、日本の人手不足を解消する切り札であり、国家戦略の要でもある。海外勢の台頭に対し、国産基盤モデル開発会社「Noetra」を軸とした日本の勝算と、実用化に伴う法制度・運用の課題を整理する。

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ギークプラスは「国際物流総合展2026」において、自社のピッキングシステムと連携して次世代の完全自動化ソリューションを実現する汎用型ヒューマノイドロボット「Gino(ジーノ)」を国内初公開した。双腕に3本指ハンドを備え、最大20kgのコンテナ搬送にも対応する。

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「インテル・ロボティクス・ワークショップ2026」のレポート記事をお送りする。今回の後編では、ヒューマノイドとフィジカルAIをテーマにした、三菱UFJ銀行、Preferred Networks(PFN)、トヨタ自動車 未来創生センターの講演内容を紹介する。

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中国では、ヒューマノイドの華やかなデモにとどまらず、四足歩行ロボットが地下の送電ケーブルトンネルなどで実運用に入っている。こうしたフィジカルAIの社会実装を支える中国の競争力は、何に由来するのか。そして、日本企業はどの領域で勝機を見いだせるのか。SUGENAが開催したセミナーから、中国のフィジカルAIを支える構造や現場の実例、日本企業が取るべき戦略を読み解く。

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ソニーグループはエンタテインメントロボット「aibo」の将来的な機能拡大に向けて研究開発用試作機を開発した。東京大学とカリフォルニア大学バークレー校の研究室へ試作機と開発ツールを貸与し応用研究に協力する。米国で開催されるコンピュータグラフィックスの国際会議「SIGGRAPH 2026」にて試作機を展示する。

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2025年秋に登場したWindows 11の機能更新プログラム「25H2(2025 Update)」は、一見すると変化の少ない地味なアップデートに見える。しかし、その本質は「静かなる成熟」にある。本稿では、提供開始から現在に至るまでのアップデートの軌跡をたどりながら、スマートアプリコントロール(SAC)の改善やFAT32の制限緩和といった、地味ながら実用性の高い最新の追加機能と運用の勘所を整理する。

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Diver-Xは2026年6月23日、グローブ型仮想現実(VR)コントローラー新製品「ContactGlove3」を発表した。電磁場トラッキング方式の採用により推奨環境下で中央値0.5mm、最大値1.5mmの誤差という高精度を実現した。民生用と業務用を用意していて、ロボティクスの手の学習に使えるという。

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九州大学と村田製作所の研究グループは、大規模な温度センサーアレイから極めて少ない電力で、高速に信号を読み出すための新たな方式を開発した。より人間の皮膚に近い分解能で、温度や触覚を感じることができる電子皮膚やウェアラブルセンサーなどへの応用に期待する。

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