日本のフィジカルAIスタートアップ30社

日本のフィジカルAIは、ヒューマノイドを作る会社だけではない。物流、調理、農業、触覚センサ、エッジ推論チップ。 領域ごとに、勝ち筋も資金の集まり方もまったく違う。本紙の企業データベースから30社を選び、 検証できた資金調達だけを添えて並べた。

調達額は^[1]および^[3,4]。分野別の件数は日経の集計^[7]。

2026年、資金の重心はフィジカルAIに移った

日本経済新聞の集計では、2026年4〜6月期の新興企業の資金調達はフィジカルAI分野が最多となった^[7]。 象徴的なのは、2025年11月に設立されたばかりのアトムが、2026年5月にシードで30億円を調達したことだ^[3,4]。 シードで30億円は日本では異例の規模で、ハードウェアを伴う開発に長期資金を張る投資家が出てきたことを意味する。

一方で、金額の絶対値をつくっているのは物流だ。Mujinは2025年だけで362.3億円、累計596億円を調達している^[1]。 投資回収の計算が立つ現場から順に資金が入る、という構図は変わっていない。

領域別・30社

企業説明は本紙の企業データベースから自動で引いている。 資金調達欄は、一次情報または主要媒体で確認できたものだけを記載し、確認できないものは—とした(調達していないという意味ではない)。

30社を並べて見えるのは、日本には「身体」の会社は多いが、「モデル」の会社が少ないという偏りだ。 部品・センサ・アクチュエータ・現場実装は層が厚い。一方で、汎用のロボット基盤モデルそのものを作りにいっているのは、 アトムやROBOTSのようにここ1年で立ち上がった数社に限られる。

逆に言えば、日本勢の現実的な打ち手は明確である。Telexistenceが陳列の自動化でPhysical Intelligenceと組んだように、 モデルは外から取り、身体と現場データで差をつける。ロボット基盤モデル勢力図で見るとおり、 いま重みを公開しているモデルは複数あり、この分業は技術的には成立する。 問題は、現場データを誰が持ち、誰の資産になるかという交渉のほうにある。