次世代サービスロボット白書2026年版

■ キーメッセージ

1. サービス概念の急進的な再定義

サービスロボットにおける「サービス」は、単なるタスク自動化の域を遥かに超えている。今、求められるのは、機能的・認知的・感情的・倫理的価値を統合した、多層的で創発的な価値共創プロセスである。

2026年以降、サービスロボットは以下の4つの異なるレベルで価値を提供する存在として再編成される：

• ▶　機能層：物理的作業の代行・補助
• ▶　認知層：知的支援・意思決定サポート
• ▶　関係層：対話・ケア・信頼関係の構築
• ▶　生態系層：エコシステム全体の価値共創（RaaS、クラウド連携、マルチロボット協働）

2. フィジカルAI × エンボディッド知能の本格化

生成AI、マルチモーダル認識、エッジAI、フィジカルAIの融合により、ロボットは単なる「プログラムされた機械」から**「物理世界で自律的に知覚・判断・行動する知的エージェント」**へと進化する。これにより、以下が実現される：

• ▶　予測的・先取り的サービス：ユーザーのニーズが顕在化する前に行動を開始
• ▶　適応的インタラクション：環境と人の変化に即座に対応
• ▶　マルチエージェント協働：複数ロボット・AIが協調して複雑な目標を達成

3. RaaSおよび新ビジネスモデルの急速拡大

ハードウェア販売からサービス提供へのシフトが急速に進行している。ロボット所有ではなく、「機能へのアクセス権」に基づく月額課金・従量課金モデルが、中小企業にも高度な自動化を可能にする。

• ▶　物流分野のRaaS市場：2024年時点で前年比+42%成長
• ▶　各業界での導入コスト削減：従来の購入モデルと比較して平均60～75%削減
• ▶　継続的なAI改善と自動アップデートを標準提供

4. 社会実装と倫理・ガバナンスの統合

セキュリティロボット、医療支援ロボット、介護ロボット、公共インフラ対応ロボットなど、倫理的にセンシティブな領域へのロボット進出が急速化している。同時に、責任分担の枠組み、プライバシー保護、インクルーシブデザインが組み込まれたロボットが求められるようになっている。

5. 日本発「おもてなしロボット」の国際競争力

潜在ニーズの先読み、場の空気を読む適応的サービス、感性と工学の統合という、日本文化に根ざした「おもてなし」理念をロボット工学へ実装することで、日本企業が国際市場で独自の競争優位を獲得できる段階に到達している。

■ 利用シーン

適用業界・領域別の主要ユースケース

【医療・介護・福祉】

• ▶　家庭内転倒・緊急検知ロボット：高齢者の自宅で、マルチモーダルセンサーにより転倒予測・検知、医療機関への自動連携を実現
• ▶　リハビリテーション支援ロボット：個別患者の進捗に応じたリアルタイム難度調整、感情的支援
• ▶　診断補助ロボット：医師の診断過程を支援、データ解釈補助、患者説明の高度化
• ▶　高齢者向けコンパニオンロボット：孤立感軽減、認知症ケア、個別化された親密な関係性構築

【飲食・ホテル・観光】

• ▶　配膳サービスロボット：レストランでの自動配膳に加え、顧客の嗜好学習、メニュー提案、体験全体の最適化
• ▶　ルームサービスロボット：ホテルでの客室内対応、パーソナライズされた環境制御（照明・空調・娯楽）
• ▶　多言語・文化適応型ガイドロボット：観光地での動的ガイド、リアルタイム多言語翻訳、文化的違和感の自動検出・調整
• ▶　マイクロモーメント対応ロボット：空港・クルーズ船での多重ニーズ対応（障害者・高齢者・外国人の統合サービス）

【セキュリティ・警備】

• ▶　多モーダル・タウンセキュリティロボット・ネットワーク：街中での異常検知、予測的脅威評価
• ▶　海難・溺死防止・水面監視ロボット：ビーチ・河川での水難事故予防
• ▶　高度化ホームセキュリティロボット：家族行動パターン学習、正常と異常を多次元的に区別
• ▶　スワーム型ドローン・地上ロボット複合防御：大規模イベント、重要インフラの立体的・動的防護

【スポーツ・音楽・エンターテイメント】

• ▶　AI審判・安全保護ロボット群：スポーツにおける公正な判定と予測的安全保護
• ▶　意図読取型ミュージシャン・ロボット：人間との協奏で、人間の創意を先読みする共演
• ▶　適応型スポーツ訓練ロボット：選手のリアルタイムパフォーマンスに応じた動的難度調整
• ▶　包括的音楽制作ロボット：障害者・高齢者の創作参加を実現

【製造・物流・建設】

• ▶　AI予測メンテナンスロボット：センサーデータから設備故障を事前予測、ダウンタイム削減
• ▶　協働ロボット（コボット）：人間と近接した作業空間での安全な協働、柔軟な多品種対応
• ▶　ピッキング・搬送ロボット：倉庫・物流拠点での高度な環境認識と自律的な効率化

【環境・インフラ・災害対応】

• ▶　都市インフラ最適化ロボット・ネットワーク：人間には「見えない」が「感じられる」形での街の最適化
• ▶　自然災害予測型地域防御ロボット：気候変動対応、生態系ベースの脅威検知

■ アクションプラン／提言骨子

1. 組織・経営の意思決定レベル

1-1. ビジネスモデルの再構想

企業は以下の検討を緊急に進めるべき：

所有モデル → RaaS/サブスクリプションモデルへの転換検討

• ▶　初期投資を削減し、中小企業も参入可能な市場環境の形成
• ▶　継続的なサービス改善・AI更新のビジネス化
• ▶　月額課金による安定収益の確保

単体製品 → エコシステム型プラットフォームの構築

• ▶　ロボット単体ではなく、IoT・クラウド・他システムと連携した統合サービスの提供
• ▶　マルチロボット・マルチアクター・マルチシステムが協働するネットワークの設計

ハードウェア主導 → ソフトウェア・データ主導への転換

• ▶　ロボット本体の価値よりも、搭載AI、制御アルゴリズム、データ分析機能に価値シフト
• ▶　Software Defined Robot（SDR）への投資加速

1-2. 倫理・ガバナンスの統合

次世代サービスロボットには、以下が必須要件として組み込まれるべき：

責任分担フレームワークの明確化

• ▶　ロボット判断ミスや事故が生じた場合の責任所在（ロボット開発企業、導入企業、ユーザーの間での分担）
• ▶　保険・補償制度の整備

プライバシー・セキュリティ・透明性の確保

• ▶　EU AI Act などの国際規制動向への先制的対応
• ▶　ユーザーデータの収集・利用に関する同意・開示フレームワーク構築

インクルーシブデザインの標準化

• ▶　弱者・マイノリティ・障害者を排除しない設計原則の組み込み
• ▶　文化的多様性への対応（言語、価値観、表現形式の多様性に対するロボットの適応能力）

人間の尊厳・自律性の保護

• ▶　ケアの倫理学に基づいた関係性設計
• ▶　依存関係の不健全な深化、感情の擬制性、監視システム化の回避

2. 技術開発・研究領域の優先順位

2-1. Physical AI 統合加速

• ▶　エンボディッド・AI、大規模アクションモデルの実装
• ▶　マルチモーダル・センサー融合による環境認識精度の向上
• ▶　エッジAI による低遅延・自律的な意思決定の実現

2-2. マルチロボット・マルチエージェント協働技術

• ▶　複数ロボット・複数AIの分散協調アルゴリズム開発
• ▶　フェデレーテッド学習による、プライバシーを保護した知識共有

2-3. Human-Robot Interaction（HRI）の深化

• ▶　自然言語インタフェースの高度化（意図読取、文脈適応、共感的応答）
• ▶　非言語インタラクション（ジェスチャー、表情、身体的近接性）の精密化

2-4. Sim-to-Real技術の成熟

• ▶　シミュレーション環境で学習したロボット行動が、物理世界で確実に機能する転移学習

3. 市場・産業への提言

3-1. 標準化・相互運用性の推進

• ▶　ロボットネットワーク通信プロトコルの国際標準化（6G対応、AI連携対応）
• ▶　データフォーマット、インタフェース仕様の統一により、プラットフォーム間の相互利用性向上

3-2. 人材育成・スキルシフト

• ▶　既存労働者へのロボット操作・監督スキルの習得支援
• ▶　新規職種（ロボットメンテナー、データアナリスト、HRI デザイナー）の育成体系構築

3-3. 産学官連携の強化

• ▶　大学・研究機関と産業界の連携を通じた、基礎研究から社会実装への橋渡し
• ▶　建設RXコンソーシアムなど、業界横断的な協調領域の拡大

4. 政策・規制面での推奨事項

4-1. 規制の段階的・実証的な整備

• ▶　急速な技術進展に対応した、「サンドボックス型」規制の活用
• ▶　現場実証を通じた、リスクベースの安全基準設定

4-2. 公共政策での活用促進

• ▶　介護保険・医療報酬体系へのロボット適用の明確化
• ▶　地方自治体による地域課題（人手不足、高齢化対応）解決への国家支援

4-3. 倫理委員会・透明性機構の設置

• ▶　ロボット導入の倫理的影響評価
• ▶　市民参加型のロボット政策決定プロセスの構築

■ 推奨読者／ゴール

対象読者

【経営層・事業開発部門】

課題意識：ロボット産業の急速化により、自社のビジネスモデルを根本から再構想する必要性を感じている企業経営者・事業開発責任者

本レポートで得られる価値：

• ▶　サービスロボット市場の全貌と2026年～2030年の主要トレンド把握 RaaS、新ビジネスモデルの具体例と導入メリット
• ▶　グローバル競争における日本企業の差別化ポイント（「おもてなし」フレームワーク）

アクション：経営戦略の検討、投資判断、新規事業立案

【技術戦略・R&D責任者】

課題意識：次世代ロボット技術の進化方向を把握し、自社開発ロードマップを最適化したい

本レポートで得られる価値：

• ▶　フィジカルAI、エンボディッド・AI、マルチモーダル・センサー融合などの先端技術動向
• ▶　各領域での実装事例とその技術的特性
• ▶　国内外企業の技術戦略と競争状況

アクション：技術投資の優先順位付け、外部パートナーシップの構築

【産業・市場アナリスト】

課題意識：急速に多様化するサービスロボット市場を、体系的に理解し、投資・事業機会を発掘したい

本レポートで得られる価値：

• ▶　13領域（医療、飲食、セキュリティ、スポーツ、物流など）にわたる個別市場の詳細分析
• ▶　企業・スタートアップの実装事例：国内20社、海外20社以上を網羅
• ▶　市場規模予測、技術成熟度曲線、ビジネスモデル比較表

アクション：投資ポートフォリオの最適化、新興プレイヤーの発掘

【公共部門・政策立案者】

課題意識：ロボット導入による社会変化（雇用、規制、倫理）に対応した政策フレームワークを構築したい

本レポートで得られる価値：

• ▶　ロボット導入による労働環境の変化と、人材育成の必要性
• ▶　倫理・ガバナンス・責任分担の国際的な議論動向
• ▶　地方創生、高齢化対応、公共インフラでのロボット活用シナリオ

アクション：規制整備、補助金制度設計、人材育成プログラム立案

【教育・研究機関】

課題意識：次世代サービスロボット研究における、研究テーマの優先順位付けと、産学連携の方向性を明確化したい

本レポートで得られる価値：

• ▶　学際的・業際的なサービス概念の再定義と、その工学的実装への問題提起
• ▶　倫理、HRI、ケアの観点からのロボット研究の重要性
• ▶　国内外の先端研究機関と産業界のプレイヤー情報

アクション：研究ロードマップの策定、教育課程の改定、企業パートナーシップの構築

■　ゴール・期待される成果

このレポートを活用することで、以下が期待される：

▼経営・投資判断の高精度化

サービスロボット市場への参入・投資判断の具体的根拠獲得

ビジネスモデル転換の成功確度向上

▼技術開発の戦略的効率化

R&D投資の集約、優先順位付けの科学的根拠

技術開発と市場ニーズのギャップ解消

▼競争優位の構築

日本文化に基づいた「おもてなしロボット」による国際市場での差別化

先制的な倫理・ガバナンス対応による企業ブランド価値の向上

▼社会への責任ある貢献

ロボット導入による雇用・地域社会への負の影響を最小化

人間の尊厳・福祉を中心に据えたロボット活用の実現

▼グローバルリーダーシップの構築

技術の最先端性と、倫理・社会適応性の統合による国際競争力強化

日本から発信するロボット・サービス観の世界標準化

■　対象業界・企業規模

対象業界

• ▶　製造業（自動車、電機、機械）
• ▶　サービス業（飲食、ホテル、医療、介護）
• ▶　情報通信業（ソフトウェア、AI企業）
• ▶　エネルギー・インフラ（スマートシティ対応）

政府機関・自治体（公共政策、地方創生）

対象企業規模

• ▶　大企業（ロボット導入・戦略検討部門）
• ▶　中堅企業（ビジネスモデル転換検討）
• ▶　スタートアップ（市場参入、資金調達判断）

本レポートは、次世代サービスロボット時代における、あらゆるステークホルダーの戦略的意思決定を支援する、包括的かつ実践的な指南書である。

■目次■

【　サービスロボットに関するコンセプチュアルな次元での最定義・再編成　】

1　サービスロボットにおける「サービス」概念の現代的・未来的広がり

2　学際・業際的な広がりで見た“次世代サービスロボット“

【　2026年以降のサービスロボットのトレンド・展開予測　】

3　2026年から2030年のサービスロボット新たな潮流

4　2026年～2030年に向けた革新的サービスロボット・ビジネスモデルの出現

5　2026年～2030年に向けたセキュリティ・リスク防御領域の革新的ロボットモデル

6　2026年～2030年のセキュリティ・リスク防御ロボット：多彩な切り口からの推論的展開

7　2026年～2030年における観光・ホスピタリティ領域の革新的サービスロボットモデル

8　2026年～2030年におけるスポーツ・音楽・エンターテイメント領域の革新的ロボットモデル

【　サービスロボットの先端事例・個別市場・実装動向　】

9　AIを活用した予測メンテナンス・サービスロボット

10　配膳サービスロボット

11　ルームサービスロボット

12　診断支援サービスロボット

13　リハビリテーションロボティクスとエクソスケルトン

14　視覚障害者向けパーソナル・エスコートロボット

15　「ナレーティブ・エンタメ」ロボット・ホスト：マルチリアリティ・ストーリーテリング

16　美術館でのガイド・案内支援

17　博物館巡回案内

【　次世代サービスロボットの技術的検証・最新動向　】

18　サービスロボット・ネットワークのための通信プロトコル

19　マルチモーダル対応／音響ビジョン融合型サービスロボット

20　環境認識を強化するためのマルチモーダルセンサー融合

21　サービスロボットの感覚器官型センサー

22　人間型インタラクション - 人間のようなジェスチャーと表情認識

23　協働作業空間共有 - 人間とロボットの近接性と意図検出

24　環境文脈認識 - マルチモーダルシーン理解と適応

25　モバイル操作 - 視覚誘導ナビゲーションとハプティックオブジェクト相互作用

26　エッジAIのロボットへの展開

27　エンボディッドAIとサービスロボット：ロボットの身体性・環境適応力・認知知能の融合

28　フィジカルAI／大規模アクションモデル

29　ヒューマノイド型サービスロボット・プラットフォーム

30　ロボットサービスの自動スケーリング

31　自律ナビゲーションエージェント - リアルタイム経路計画と衝突回避

32　ヒューマンロボットインタラクションエージェント - 自然なコミュニケーションと協業インターフェース

33　テレオペレーション・自然言語指示統合

34　サービスロボティクス向けマルチテナントサポート

35　RaaS／サブスクリプション型ロボット提供

36　RaaS (Robotics as a Service) プラットフォーム

37　Sim-to-Real技術による実世界適用システム

38　適応制御システム／適応制御型サービスロボット

39　環境認識型サービスロボット

40　サービスロボットの非線形制御

41　学習制御統合サービスロボット

42　フェデレーテッド学習システム - 分散型ロボット知識共有

43　マルチロボットフリート協調

44　5G対応サービスロボット

45　ブロックチェーンによるサービスロボット認証

46　ソフトロボティクス

47　バイオミメティック型サービスロボット

【　次世代サービスロボット対応の主なプラットフォーム　】

48　NVIDIA Isaacプラットフォーム - 1TB/sのセンサーデータ処理によるリアルタイム適応型ワークフロー

49　OpenAI GPT-4V統合 - ロボティクス向けのマルチモーダルテキスト、画像、音声処理

50　GPT-4oリアルタイム機能 - 人間のようなロボットインタラクションのための320msの応答時間

51　Google Geminiマルチモーダル - コボット向けのテキスト、画像、音声、コード、動画統合

52　RT-2 Robotics Transformer - Googleのビジョン・言語・アクションモデルによるロボット認識

53　Meta ImageBind - 6モダリティAI（テキスト、音声、視覚、運動、熱、深度）

54　Claude 3.7 Sonnet - ロボット文書分析のための強化されたマルチモーダルインテリジェンス

【　サービスロボットに関与する主なロボティクス企業・スタートアップ企業　】

55　サービスロボットに関与する主な国内企業

56　サービスロボットに関与する主な海外企業

【　以上　】