全7章40セクションの構成案、業界別ケーススタディ、教材ラインナップの詳細です。
内容は今後改訂される場合があり、正式版は公式シラバスとして無料公開予定です。
技術・ロボット形態・安全規格の基本を理解する
どの業務に、どの形態を、いつ導入するか（しないか）を判断する
ROI・安全・運用・体制の条件を読み取り、計画の不足を判断する
経営・現場・従業員・取引先へ説明すべき論点を整理する
| 対象資格 | フィジカルAIストラテジスト検定 |
|---|---|
| 出題・時間 | 多肢選択式60問・90分（知識問題40問＋シナリオ問題20問・計算問題含む） |
| 受験方式 | オンライン（IBT）。受験資格の制限なし |
| 合格基準 | 総合正答率70%目安＋4観点別の最低ライン（詳細は正式シラバスで規定） |
| 再受験・有効期間 | 再受験規程・認定の更新（2〜3年ごとの講習）を整備予定 |
| 認定 | 合格者には「フィジカルAIストラテジスト」の認定称号を付与する予定です。本試験は知識とケースに基づく判断力を評価するものであり、実務経験・成果物作成能力・プロジェクト遂行実績そのものを認定するものではありません |
| 章・分野 | 知識問題 | シナリオ問題 | 計 |
|---|---|---|---|
| 第1章 技術基礎 | 9 | 0 | 9 |
| 第2章 業務理解と現場適合 | 7 | 2 | 9 |
| 第3章 導入判断とROI | 5 | 4 | 9 |
| 第4章 安全・法規制・倫理 | 7 | 5 | 12 |
| 第5章 現場実装とオペレーション | 5 | 4 | 9 |
| 第6章 定着・改善・組織 | 4 | 2 | 6 |
| 第7章 総合演習 | 3 | 3 | 6 |
| 合計 | 40 | 20 | 60 |
※ 問数配分は現時点の設計案です。設問レビューとβ試験の結果分析を経て、正式シラバスで確定します。
| β0.9 2026年7月 | 認定フローを1試験制に一本化（二段階審査を廃止）／安全章（第4章）の参照規格を最新版に更新（ISO 10218-1/-2:2025）／章ごとの出題比率と評価観点を明記／業界別ケース（製造・物流・介護・小売・インフラ）を整理 |
|---|---|
| β0.8 2026年6月 | 全7章40セクションの初版構成を策定／GEMBAモデルの各フェーズに成果物（ゲート）を定義／評価観点を4つ（知識理解・適用判断・実装設計・説明責任）に整理 |
| β1.0 2026年夏（予定） | 安全・法務・教育測定の専門家レビューを反映し、公式シラバスとして無料公開（用語集150語を含む） |
技術基礎から定着・組織づくりまで、フィジカルAI導入の全行程をひとつの体系に。正式な公式シラバス（試験範囲の完全定義＋用語集）は無料で公開予定です。各章をクリックすると全セクション構成案をご覧いただけます。
ねらい：フィジカルAIを構成する技術を、ベンダー提案の評価や技術成熟度の見極めに使える水準で理解する。数式・実装は扱わず、「何ができて、何がまだできないか」の判断軸を獲得する。
ねらい：ロボットの形態別の得意・不得意を理解し、自社の業務を分解してロボットに任せられる単位を特定できる状態を目指す。「ヒューマノイドありき」に流されず、形態選択から考える視点を養う。
ねらい：フィジカルAI投資を、数字と根拠で判断し、説明できる状態を目指す。設備投資を伴うため、TCO・減価償却・稼働率の概念を重点的に扱う。
ねらい：物理世界では失敗コストが人身・設備に及ぶ。安全と責任の設計を「専門家に任せる前に、論点を把握して統括できる」水準まで引き上げる。本検定が最も重視する章のひとつ。
ねらい：「PoCの死の谷」を越え、ロボットが使われ続ける状態を設計する。価値設計・現場定着支援・現場技術支援・安全・プライバシー・責任対応という運用人材の役割分担を体制設計の基礎に置く。
ねらい：一拠点の成功を組織の能力に変える。推進体制・ベンダー関係・人材育成・社内外への説明責任を設計できるようになる。
ねらい：第1〜6章の知識を、導入プロジェクトの時間軸に沿って統合する。GEMBAモデルを実装手順として習得し、5業界のケーススタディで運用できるようにする。
シナリオ問題（60問中20問）は、次の5業界の共通設定を土台に、条件や制約を変えて出題する設計です。問うのは、導入判断・安全・運用設計の考え方です。業界固有の知識は前提にしません。
自動車部品工場での部品搬送・検査工程。既存設備との干渉、夜間無人化、AMR＋ヒューマノイドの併用。
EC倉庫のピッキング・仕分け。繁閑差への対応、RaaS活用、パート従業員との協働設計。
介護施設での搬送・見守り・清掃。利用者の安全とプライバシー、職員の受容性。
店舗での品出し・清掃・配膳。顧客空間での安全確保、営業時間中の運用。
点検ドローン・四足ロボットによる老朽インフラ保守。屋外環境、規制対応。
学習時間のめやすは、標準6週間プラン（週5時間・計30時間程度）／実務経験者2週間プラン（計20時間程度）／初学者プラン（6〜8週間・計40〜50時間程度）。個人差があります。物理世界特有の「見ないと分からない」要素は、実機・現場映像の動画講座で補強します。
| フィジカルAI導入はじめてガイド（無料） | 初めて学ぶ人向けの入門資料。登録でお届け |
|---|---|
| 公式シラバス（無料） | 試験範囲と学習目標を定義する正式文書。正誤判定の基準 |
| 公式テキスト＋GEMBAワークシート（有料） | 全7章40セクションを学ぶ中核教材。自社業務での演習付き |
| 公式問題集・模擬試験（有料） | 知識問題・シナリオ問題・解説・領域別診断を収録 |
最小構成＝ガイド＋シラバス＋公式テキスト／標準構成＝＋問題集・模擬試験。価格はシラバスv1.0公開時に明記します。
試験範囲の完全定義＋用語集150語。Webで公開。学習の出発点であり、社内の共通言語としても利用可能。
7章40セクションに完全準拠、約300ページ。各章に「現場の失敗談」コラムと確認問題。GEMBAモデル実践ワークシートが購入者特典として付属。
300問収録（章末演習＋模擬2回分）。全問を「章×4観点」のマトリクスに配置し、弱点領域が可視化される設計。
GEMBAモデル5フェーズの成果物テンプレート集。現場アセスメント・ROI計算・安全チェックリスト等。公式テキスト購入者特典。
1セクション10〜15分×40本。実機の稼働映像で「デモと実運用の差」を体感的に学ぶ。
本番と同形式のオンライン模試。時間配分の練習と、4観点別の弱点診断レポート付き。
無料公開の公式シラバスで試験範囲と用語を確認。自分の実務経験がどの章に対応するかを把握します。
公式テキストを軸に、動画講座で実機の動きを確認。ワークシートを自社の業務に当てはめて演習します。
章×観点マトリクスで弱点を特定し、模擬試験で時間配分を確認して本番に臨みます。
試験で扱う代表的な用語です。全用語集（150語）は、公式シラバスv1.0で公開します。
| フィジカルAI（Physical AI） | AIがロボットや機械などの物理的な身体を通じて、現実世界を認識・判断・動作するテクノロジーの総称。 |
|---|---|
| AMR（自律走行搬送ロボット） | SLAMによる自己位置推定と経路計画で、誘導体なしに障害物を避けながら走行する搬送ロボット。レイアウト変更に強い。 |
| AGV（無人搬送車） | 磁気テープやQRコードなどの誘導体に沿って走行する搬送車。経路が固定的で、レイアウト変更時は誘導体の変更が必要。 |
| 協働ロボット | 安全柵なしで人と同じ空間で作業することを想定した産業用ロボット。ただし「協働ロボットだから安全」ではなく、用途ごとのリスクアセスメントが導入者側の責務となる。 |
| SLAM | Simultaneous Localization and Mapping。自己位置推定と地図作成を同時に行う技術。AMRの自律走行を支える。 |
| VLA（Vision-Language-Action）モデル | 視覚と言語の理解をロボットの動作生成につなげる基盤モデル。フィジカルAIの実用化を加速させている中核技術のひとつ。 |
| TCO（総保有コスト） | 導入の初期費用に加え、保守・ライセンス・教育・停止時間などを含めた総コスト。ロボット投資のROI判断はTCOで行う。 |
| リスクアセスメント | 危険源の特定、リスクの見積り、低減策の検討という一連の安全評価プロセス。ロボット導入では使用条件に対して導入者側が実施する。 |
序章から付録まで、検定の全体像を1冊で掴める公式ハンドブック。正式版に先立ち、先行案内リストご登録の方へドラフト版をお届けする準備を進めています。
※ ドラフト版の内容は変更される場合があります。正式版は有識者レビューを経て公開します。
