ロボティクス市場：ロボットタイプ、コンポーネント、モビリティ、用途、最終用途産業別 - 2025年～2032年の世界予測

ロボティクス市場は、2032年までに15.02%のCAGRで1,699億1,000万米ドルの成長が予測されています。

機能横断的な優先事項と、ハードウェア、ソフトウェア、サービスの統合戦略の必要性を強調した、最新のロボティクス・エコシステムに関する簡潔なオリエンテーション

ロボティクスは、センシング、コンピューティング、ヒューマン・マシン・インタラクションの進歩によって急速な進化を遂げています。このエグゼクティブサマリーでは、まず現在の状況を説明します。ロボティクスは、孤立した自動化の島から、工場、倉庫、研究所、病院、現場業務に広がる相互運用可能なシステムへと移行しています。その結果、意思決定者は現在、資本計画、スキル開発、サプライヤー戦略を、物理的ハードウェア、組み込みソフトウェア、クラウド対応のオーケストレーションが融合したテクノロジー環境と整合させる必要があります。

前進するためには、ロボットのタイプ、コンポーネント、モビリティ・パラダイム、アプリケーション・ドメイン間の相互依存性を理解する必要があります。多関節マニピュレーターと自律移動プラットフォームの違いは、共通の制御フレームワークやモジュール型ソフトウェアスタックの登場によって狭まりつつあります。同様に、トータルソリューションの価値におけるサービスやソフトウェアの役割が高まるにつれ、組織は、1回限りの機器購入にとどまらず、管理された配備やライフサイクルサポートに向けた調達の再考を迫られています。その結果、このイントロダクションでは、ロボティクス投資から最大限の価値を引き出すためには、エンジニアリング、オペレーション、IT、調達にまたがる部門横断的な協力が不可欠であることを強調することで、分析の残りの部分を構成しています。

自律性、協働設計、ソフトウエア定義ロボットにおける最近の飛躍的進歩が、調達モデル、配備慣行、パートナーシップ・ダイナミクスをどのように根本的に変えつつあるか

この3年間で、ロボティクスの状況は大きく変化し、組織の自動化への取り組み方も大きく変わりつつあります。まず、知覚と自律性の向上により使用事例が拡大し、制御された環境以外でも自律移動ロボットの採用が可能になりました。同時に、協働ロボットの台頭により、安全性の障壁が軽減され、小ロットの製造やサービス環境において人間とロボットがチームを組む機会が生まれました。このようなハードウェアの進歩と同時に、ソフトウェアの革新、特に統合制御フレームワークとシミュレーション主導の開発により、統合リスクを低減しつつ、開発期間を短縮することができました。

同時に、ロボットのサプライチェーンと調達モデルも進化しています。特定のロボットクラスではハードウェアのコモディティ化が競合圧力を強め、ベンダーはプラットフォームレベルのソフトウェア、クラウド接続、成果ベースのサービス提供によって差別化を図るようになりました。その結果、最初のハードウェア販売だけでなく、継続的なソフトウェア更新、システム分析、サポート契約を通じて価値を獲得するエコシステムがますます増えています。さらに、職場の安全基準やデータガバナンスなど、環境面や規制面への配慮も、今や導入計画に欠かせないものとなっています。これらのシフトを総合すると、業界参加者はモジュールアーキテクチャを優先し、相互運用可能なソフトウェアスタックに投資し、自動化を持続的に拡大するための強固なパートナーシップを確立することが求められます。

2025年の関税環境とその戦略的波及効果は、ロボティクスのバリュー・チェーン全体にわたって、調達、サプライヤーの回復力、製造拠点の決定に影響を及ぼします

2025年の関税措置は、国際的に調達されたロボット部品やサブシステムに依存しているメーカー、インテグレーター、エンドユーザーに新たな複雑性をもたらしました。その結果、生産の現地化、サプライヤーの選択、在庫戦略に関する意思決定に影響を与えました。一部の企業では、関税がニアショアリングの取り組みを加速させ、国境を越えたコスト変動にさらされるリスクを軽減するために、地域の組立およびテスト能力への投資を促しました。

直接的なコストへの影響にとどまらず、関税環境は、サプライチェーンの弾力性とサプライヤーのリスク管理の戦略的再評価を促しました。企業は、部品調達を多様化し、アクチュエーターやセンサーなどの重要部品の安全在庫を増やし、リードタイムの長期化を反映した取引条件の再交渉を始めました。これと並行して、競合情勢も変化しました。垂直統合型製造や地域生産のフットプリントを持つベンダーが相対的に優位に立つ一方、海外のシングルソースサプライヤーに依存するベンダーはマージンの圧縮に直面しました。その結果、調達チームや企業の戦略担当者は、設備投資計画やベンダーのスコアカードに関税シナリオを組み込み、展開ロードマップを維持するためにサプライヤーネットワークの柔軟性と俊敏性を重視するようになりました。

ロボットの種類、コンポーネントのエコシステム、モビリティパラダイム、アプリケーションの需要が、どのように相互作用して各業界での採用を形成しているかを明らかにする、セグメンテーション主導の深い洞察

セグメンテーション分析により、ロボットのタイプ、コンポーネント、モビリティ形態、用途、最終用途セクターごとに異なる需要促進要因と採用パターンが明らかになります。多関節ロボット、無人搬送車、自律移動ロボット、直交ロボット、協働ロボット、デルタロボット、ヒューマノイドロボット、スカラロボットは、それぞれ独自の統合プロファイルとスキル要件を持ち、総所有コストと導入スケジュールに影響を与えるからです。ハードウェアにはアクチュエーター、コントローラー、電源システム、センサーが含まれ、サービスには統合と配備、メンテナンスとサポートが含まれます。ソフトウェアにはロボットオペレーティングシステム、ロボットプログラミングツール、シミュレーションとオフラインプログラミング機能が含まれ、これらはシステムの柔軟性をますます定義しています。

一方、モバイルプラットフォームは、飛行ドローン、脚式システム、追従型ユニット、車輪型ロボットのいずれであっても、非構造化環境でのオペレーションやラストワンマイル・ロジスティクスの革新を可能にします。アプリケーション・セグメンテーションでは、組立・分解、検査・品質テスト、マテリアルハンドリング、パッケージング・ラベリング、塗装・コーティング、溶接・はんだ付けなど、それぞれ特定のエンド・ツー・エンド・ソリューションが必要とされる作業意図を把握します。最後に、学術・教育、航空宇宙・防衛、農業、自動車、化学、建設、エレクトロニクス、飲食品、ヘルスケア、ロジスティクス・サプライチェーン、金属・機械、小売にまたがるエンドユース業界考察は、セクターごとの採用優先順位、規制上の制約、サービスモデルを浮き彫りにします。これらのセグメンテーション層がどのように相互作用しているかを理解することは、市場参入戦略の立案、研究開発投資の優先順位付け、製品ロードマップと顧客の業務ニーズの整合性を図る上で不可欠です。

ロボティクスのイノベーション、導入、価値創造が集中する地域を形成する、アメリカ、欧州、中東・アフリカ、アジア太平洋地域の地域力学と商業的要請

地域のダイナミクスは、ロボティクスの革新、生産、導入がどこに集中するかに影響し、ベンダーや導入企業の商業的優先順位を形成します。南北アメリカでは、物流、自動車、エレクトロニクス業界からの強い需要が、固定マニピュレーターとモバイルプラットフォームの両方への投資を促進し、ソフトウェアとAIの強化を加速させる強固なベンチャー企業と企業の資金調達エコシステムに支えられています。欧州、中東・アフリカでは、安全性、持続可能性、産業の近代化が規制状況として重視され、自動車、航空宇宙、飲食品分野で協働ロボットや用途に特化したソリューションの需要が高まっています。

アジア太平洋地域は、ハードウェア生産における成熟したエコシステムと、エレクトロニクス、自動車、eコマース・ロジスティクスにおける自動化能力が急速に進展していることから、依然として製造スケールの展開における強国です。これらの地域全体では、人件費プロファイル、規制の枠組み、インフラの準備状況などの違いが、テクノロジーの選択やパートナーシップ・モデルに影響を与えています。その結果、規模の拡大を目指す企業は、各地域の顧客の期待やコンプライアンス要件を満たすために、集中型の研究開発と分散型の製造・サポート体制のバランスを取りながら、地域ごとの市場参入アプローチを調整しなければならないです。

市場をリードする企業が、モジュール式ハードウェア・プラットフォーム、ソフトウェア・エコシステム、統合サービスをどのように組み合わせ、持続的な競争優位性と顧客囲い込みを実現しているか

ロボティクスのエコシステムにおける主要企業は、優れたハードウェアと魅力的なソフトウェアやサービスを統合する能力によってますます定義されるようになっています。市場をリードする企業は、多様な最終用途をサポートするモジュール型ハードウェアプラットフォームに投資する一方で、フリートオーケストレーション、予知保全、シミュレーション主導のシステム設計を可能にするソフトウェア機能を構築しています。さらに、シームレスな統合とメンテナンス・サービスを提供する企業は、長期にわたる顧客との関係を強化し、粘り強さと継続的な収益源を生み出します。

競争上の差別化は、戦略的パートナーシップやエコシステムからも生まれます。センサー・サプライヤー、クラウド・プロバイダー、システム・インテグレーター、学術機関と協業する企業は、より完全なソリューションを提供し、顧客のTime-to-Valueを加速させる。さらに、オープンインターフェース、標準化されたAPI、開発者エコシステムを優先する参入企業は、サードパーティアプリケーションの統合障壁を下げることで採用を拡大します。バイヤーにとって、ベンダーの選択は、プラットフォームの拡張性、サポート能力、パートナーのエコシステムを、ハードウェアの初期性能指標と同様に重視すべきであるということです。

ロボット導入の加速化、サプライチェーンのリスク回避、ロボット投資からの継続的価値の獲得に向けて、業界のリーダーが実施できる実践的な戦略的必須事項と運用ステップ

業界のリーダーは、技術的機会を持続可能な競争優位性に変えるために、一連の実行可能な優先事項を採用すべきです。第一に、モジュール化された製品アーキテクチャとオープン・ソフトウェア・インターフェイスに投資し、最終用途に合わせた迅速なカスタマイズを可能にし、統合の摩擦を減らします。第二に、関税やサプライチェーンの現実から、現地生産が競争上必要である場合には、地域ごとの生産・組立能力を確立します。第三に、サービス・ポートフォリオを拡大し、統合、トレーニング、予知保全などのサービスを提供することで、価値の獲得を経常収益にシフトさせ、顧客との関係を深める。

さらに、組織は、ロボティクス、データサイエンス、オペレーション、調達を組み合わせた分野横断的なチームを構築し、展開サイクルを加速させ、顧客組織内の変化を管理する必要があります。最後に、知覚、アクチュエーション、シミュレーションの新技術にアクセスするために、研究機関や部品サプライヤーとのパートナーシップを構築することです。このようなコラボレーションは、イノベーションサイクルを短縮し、画期的な機能への早期アクセスを提供することができます。これらの優先事項を実行することで、リーダーは、短期的なリスクを軽減し、ロボティクスが可能にする業務変革の次の波に乗ることができます。

1次インタビュー、2次技術統合、シナリオベースの検証を組み合わせた統合調査アプローチにより、再現性が高く、意思決定に焦点を当てたロボティクスに関する洞察を得ることができます

本分析を支える調査手法は、質的手法と量的手法を融合させることで、強固で擁護可能な洞察を保証するものです。1次調査では、製造、物流、ヘルスケア、農業の各分野のロボティクスエンジニア、調達リーダー、システムインテグレーター、エンドユーザーとの構造化インタビューやワークショップを実施しました。これらの調査により、導入の課題、統合のスケジュール、期待されるサービスについて理解を深めました。2次調査では、技術論文、規制関連文書、特許出願、企業開示などを幅広く統合し、技術の成熟度とサプライヤーの戦略を追跡しました。

分析アプローチには、セグメンテーションマッピングと、コンポーネントレベルの動向と観察された展開パターンとの相互検証を組み込みました。シナリオ分析では、関税の変更、サプライチェーンの混乱、規制の変化などの外部変数に対する感度を検証しました。適切な場合には、インタビュー結果、公開されている証拠、独自のデータセットを組み合わせた三角測量の手法を用いて、テーマ別の結論を検証しました。分析プロセスが意思決定を支援し、環境の変化に合わせて更新できるよう、全体を通じて再現性と透明性を重視しました。

進化する貿易と地域ダイナミクスの中で、ロボティクスの導入から測定可能な成果を得るために組織が採用すべき戦略的意味合いと業務上の優先事項の統合

結論として、今日のロボティクスは、ハードウェアの高度化、ソフトウェアのインテリジェンス、そしてサービス主導の商業モデルが交差するところに位置しています。最も成功する企業は、ロボティクスを単体の製品の集合体としてではなく、システムの課題として扱い、調達、エンジニアリング、運用を連携させて、ライフサイクルの価値を完全に把握する企業であろう。また、セグメンテーション分析によって、ロボットのタイプ、コンポーネントのエコシステム、モビリティ・パラダイム、アプリケーションによって、価値への道筋が異なることが明らかになりました。

洞察から行動に移すには、モジュール式プラットフォーム、相互運用可能なソフトウェア、労働力能力への果断な投資と、展開とリスク軽減を加速させる現実的なパートナーシップが必要です。新たな産業や非構造的な環境への導入が拡大する中、リーダーは、ロボティクスの導入が予測可能で測定可能な成果を確実にもたらすよう、イノベーションと運用の厳格さのバランスを取る必要があります。この結論は、ベンダー、インテグレーター、エンドユーザーが、急速に進化するロボット情勢を乗り切り、持続的な競争優位を実現するための核心的な示唆をまとめたものです。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の概要

第5章 市場洞察

• 産業用ロボットのリアルタイム自律性を推進する高度なAIビジョンシステムの統合
• 世界中の中小規模の製造業における協働ロボットの急速な成長
• ラストマイル配送を最適化するeコマース倉庫への自律移動ロボットの導入
• 中小企業の参入障壁を下げるロボティクス・アズ・ア・サービスモデルの出現
• 食品およびヘルスケア分野における繊細な取り扱いを可能にするソフトロボットの進歩
• 移動ロボットの低遅延制御のためのエッジコンピューティングと5G接続の実装
• 物流における労働力増強と傷害防止のための外骨格システムの導入増加
• 企業や教育現場でのリモートコラボレーションをサポートするテレプレゼンスの拡張ロボット
• エネルギー効率の高いロボットシステムと環境に優しい材料に焦点を当てた持続可能性主導の設計の統合
• 重要インフラのメンテナンスにおけるAIを活用した異常検知機能を備えた自律検査ロボットの成長

第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025

第7章 AIの累積的影響, 2025

第8章 ロボティクス市場：ロボットタイプ別

• 多関節ロボット
• 無人搬送車
• 自律移動ロボット
• 直交ロボット
• 協働ロボット
• デルタロボット
• ヒューマノイドロボット
• スカラロボット

第9章 ロボティクス市場：コンポーネント別

• ハードウェア
  • アクチュエータ
  • コントローラー
  • 電源システム
  • センサー
• サービス
  • 統合と展開
  • メンテナンスとサポート
• ソフトウェア
  • ロボットオペレーティングシステム
  • ロボットプログラミングソフトウェア
  • シミュレーションとオフラインプログラミング

第10章 ロボティクス市場：モビリティ別

• 固定ロボット
• 移動ロボット
  • 飛行（ドローン）
  • 脚付き
  • 装軌式
  • 車輪付き

第11章 ロボティクス市場：用途別

• 組み立てと分解
• 検査と品質試験
• マテリアルハンドリング
• 包装とラベル
• 塗装・コーティング
• 溶接とはんだ付け

第12章 ロボティクス市場：最終用途産業別

• 学術・教育
• 航空宇宙および防衛
• 農業
• 自動車
• 化学薬品
• 建設
• エレクトロニクス
• 飲食品
• ヘルスケア
• 物流とサプライチェーン
• 金属・機械
• 小売り

第13章 ロボティクス市場：地域別

• 南北アメリカ
  • 北米
  • ラテンアメリカ
• 欧州・中東・アフリカ
  • 欧州
  • 中東
  • アフリカ
• アジア太平洋地域

第14章 ロボティクス市場：グループ別

• ASEAN
• GCC
• EU
• BRICS
• G7
• NATO

第15章 ロボティクス市場：国別

• 米国
• カナダ
• メキシコ
• ブラジル
• 英国
• ドイツ
• フランス
• ロシア
• イタリア
• スペイン
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 韓国

第16章 競合情勢

• 市場シェア分析, 2024
• FPNVポジショニングマトリックス, 2024
• 競合分析
  • Fanuc Corporation
  • ABB Ltd.
  • KUKA Aktiengesellschaft
  • Yaskawa Electric Corporation
  • Denso Corporation
  • Mitsubishi Electric Corporation
  • Nachi-Fujikoshi Corp.
  • Kawasaki Heavy Industries Ltd.
  • Omron Corporation
  • Seiko Epson Corporation
  • Staubli International AG
  • Intuitive Surgical Inc.
  • Stryker Corporation
  • iRobot Corporation
  • SoftBank Robotics Group Corp.
  • Blue River Technology, Inc.
  • Boston Dynamics, Inc.
  • Tesla, Inc.
  • Nvidia Corporation
  • Agility Robotics, Inc.
  • Apptronik Systems, Inc.
  • Figure AI, Inc.
  • UBTECH Robotics Corporation Limited
  • HangZhou YuShu TECHNOLOGY CO.,LTD
  • Mech-Mind Robotics Technologies Ltd.
  • Siasun Robot & Automation Co., Ltd.