フィジカルAI：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）

Mordor Intelligenceによると、物理AI市場の規模は、2025年の50億6,000万米ドル、2026年の71億1,000万米ドルから、2031年までに348億9,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年までの年間平均成長率（CAGR）は37.46％になると予測されています。

本レポートは、構成要素（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、ロボットの種類（産業用ロボット、業務用サービスロボット、個人・家庭用サービスロボットなど）、導入形態（オンデバイス、クラウドベース、ハイブリッド）、エンドユーザー業界（物流・サプライチェーン、製造、医療、自動車、農業など）、および地域別に分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで提示されています。

世界のフィジカルAI市場の動向と洞察

物流および製造分野における実世界での自動化への需要の高まり

2025年、米国における産業用ロボットの導入台数は前年比11％増の3万8,000台に達し、自動車業界の景気サイクルとは無関係に、購入者が依然として自動化能力を拡充し続けていることが示されました。食品業界だけでも30％増の3,000台の導入を記録しており、これまで自動化の普及率が低かった分野でも、導入が加速していることがうかがえます。フィジカルAI市場において、この点は重要です。なぜなら、需要はもはや固定式の工場用ロボットだけに限定されておらず、移動型システム、ロボットアーム、そしてより適応性の高い制御層を組み合わせた混合フリートへと広がっているからです。事業者が、個別のハードウェア購入ではなく、ワークフロー全体の統合を追求するようになると、ソフトウェアによる調整やフリート管理が購買決定においてより重要な要素となります。この変化はフィジカルAI市場を後押しするものです。なぜなら、新たな導入のそれぞれが、異なる種類の機械間で機能する知覚、計画、制御ソフトウェアへの依存度を高めているからです。

低遅延のロボット意思決定に向けたエッジAI推論の成熟度

Jetson AGX Thorの一般提供開始は、即時のローカル推論を必要とするロボット向けの組み込み演算能力がいかに急速に向上しているかを示しています。NVIDIAによると、このプラットフォームは2,070 FP4テラフロップスの性能を発揮し、前世代モデルに比べてAI演算能力が7.5倍に向上しており、マシンレベルでのリアルタイムなマルチモーダル処理をサポートしています。Boston Dynamics社はこのプラットフォームをAtlasに統合しており、Agility Robotics社も第6世代のDigitに採用しています。これは、シリコンの選択が単なる交換可能なコンポーネントではなく、戦略的な設計上の決定事項になりつつあることを示しています。フィジカルAI市場において、設計段階で選定されたエッジプロセッサは、多くの場合、稼働期間を通じてそのまま使用され続けるため、これによりベンダーとの長期的な関係が築かれます。その結果、時間的制約のある意思決定をローカルで実行するハードウェアと、アップデート、オーケストレーション、モデルの改善を通じて価値を高め続けるソフトウェア層との間で、より明確な区分が生まれています。

高いシステム統合コストと長い試運転サイクル

ロボットハードウェアの経済性は向上しているもの、プロジェクト全体には通常、金型、安全システム、統合作業費、インフラの更新、およびトレーニングが含まれるため、高い導入コストが依然として物理AI市場の足かせとなっています。調査によると、オペレーターが大規模な再現性を評価し始める前から、中級クラスの協働ロボットセルの導入コストは50,000～9万米ドルに上ります。1時間あたり100～140米ドルの統合作業費、10,000～2万5,000米ドルの追加安全対策費、12,000～2万米ドルのトレーニング費用といった要素が、導入が依然として単なる製品の購入ではなく、システムプロジェクトのように感じられる理由を示しています。工場での試験をすり抜けて現場での検収時に問題が発覚すると、事態はさらに深刻になります。なぜなら、遅延が生じるたびに生産ラインの稼働や稼働開始スケジュールに支障をきたす可能性があるからです。このため、特に購入者が1か所から複数拠点への拡大に先立ち、予測可能な価値実現までの期間を求めている場合、物理的なAI市場の拡大は、最終需要だけから予想されるほど迅速には進んでいません。

セグメント分析

2025年には、ハードウェアが52.42％のシェアを占め、フィジカルAI市場において最大の位置を占めました。これは、あらゆる導入が依然として演算モジュール、アクチュエータ、センサー、そしてロボット本体そのものから始まるためです。導入済みのハードウェア基盤は、どのモデルをローカルで実行できるか、システムがどれほど迅速に応答できるか、そして機能の向上に伴いどれほどの再設計が必要になるかを決定づけるため、重要な要素となります。2025年時点でも、コンポーネントレベルでのフィジカルAI市場の規模は依然としてハードウェアに偏っており、これは、ソフトウェア上だけでなく実環境で動作しなければならないロボットの資本集約的な性質を反映しています。ボストン・ダイナミクスは「Atlas」にNVIDIA Jetson AGX Thorを統合し、アジャリティ・ロボティクスも第6世代「Digit」に同プラットフォームを採用しました。これは、初期段階でのハードウェアの決定が、長期的なサプライヤーとの関係をどのように形作るかを示しています。こうした設計上の選択は、保守性、消費電力、熱的限界、アップグレードパスにも影響を及ぼします。つまり、ハードウェアが依然として、スタックの他の部分における動作の境界を決定づけているのです。

ソフトウェア市場は2031年までCAGR40.43％で成長すると予測されており、これは物理AI市場における長期的な価値の多くがどこへシフトしていくかを示唆しています。この変化は、物理資産を置き換えることなく、導入された機械全体のパフォーマンスを向上させるワールド・ファウンデーション・モデル、シミュレーション・フレームワーク、およびフリート管理ツールと密接に関連しています。NVIDIAはGTC 2026において、GR00T N1.7の早期商用アクセスを開始し、ソフトウェアライセンシングを、単なるハードウェア販売に組み込まれた機能ではなく、真の収益源として位置づけています。サービスが依然として重要である理由は、フリートが複数の拠点に分散し、異なるOEMの機械が含まれるにつれて、統合、試運転、トレーニング、最適化がより複雑になるためです。したがって、フィジカルAI業界は、ハードウェアが扉を開く一方で、アップデートやオーケストレーションを通じてパフォーマンスが向上するにつれて、ソフトウェアおよびサービス層が継続的な価値のより大きな部分を占めるという構造へと移行しつつあります。

2025年時点で、産業用ロボットは58.23％のシェアを占めており、これは自動車、エレクトロニクス、半導体分野ですでに稼働している大規模な導入実績を反映しています。この地位は、物理AI市場に強固な基盤をもたらしました。購入者は、システム全体を置き換えるのではなく、実績のあるハードウェアに、よりスマートな知覚および制御レイヤーを追加することができたからです。また、確立された導入実績があるということは、スループット、品質、労働力の柔軟性が重要な幅広い生産環境において、AIの段階的なアップグレードでさえも影響を与えることができることを意味していました。同時に、倉庫やフルフィルメント拠点では、移動性、操作性、状況に応じた対応を兼ね備えた機械が求められるようになったため、産業用ロボットとサービスロボットの境界線は曖昧になりつつあります。倉庫の通路で稼働する機械は、産業用アームとサービスロボットの両方の特徴を併せ持つ可能性があるため、これはサプライヤーによる製品カテゴリーの定義方法にも変化をもたらしています。

業務用サービスロボットは、2031年までCAGR39.72％で成長すると予測されており、物理AI市場において最も成長の速いロボットタイプとなる見込みです。この成長を牽引しているのは、物流、医療、小売分野での応用です。これらの分野では、レイアウトの変更や物体の移動、かつては人間の判断を必要とした作業に対応できるロボットが求められています。また、ヒューマノイドや移動型マニピュレータープラットフォームが、異なる材質の物体の取り扱い分野にも進出していることが指摘されており、これが、汎用システムにとってプロフェッショナルサービスロボットが好まれる商用参入ポイントとなっている理由を説明しています。このカテゴリーへの資金集中は、一部の取引に関する情報源に基づく数値が、情報源の信頼性確保の観点から本稿では除外されたもの、サプライヤーや投資家が限定的なパイロット事業を超えた幅広い使用事例を期待しているという見方を裏付けています。したがって、フィジカルAI業界は、成熟した産業基盤と、固定的な工場作業をはるかに超えて適用可能な使用事例の範囲を拡大している、より急速に発展するサービスロボット分野とのバランスを取っていると言えます。

地域別分析

2025年、北米は31.82％のシェアを占め、フィジカルAIの最大地域市場となりました。このリードは、AIインフラサプライヤーの集中、堅調な商用導入セクター、そして自律化への支出を引き続き支える防衛環境を反映したものです。2025年の米国の産業用ロボットの導入台数は11％増の3万8,000台に達し、ソフトウェア関連の話題にとどまらない、同地域における広範な自動化の勢いを裏付けています。また、自動化推進協会（Association for Advancing Automation）は、連邦ロボット局の設置や国家ロボット戦略の策定を推進しており、政策議論が導入支援、調達方針の整合化、安全基準の更新へと向かっていることを示しています。カナダとメキシコは、自動車および電子機器の生産を通じて同地域の基盤を強化しており、国境を越えた導入モデルが早期導入国からより広範なサプライチェーンへと広がるにつれて、恩恵を受けることになります。

アジア太平洋地域は、2031年までCAGR43.04％で成長すると予測されており、フィジカルAI市場において最も成長の速い地域となる見込みです。同地域は、製造規模、ロボット密度、政策支援を兼ね備えており、サプライヤーに現地需要と生産の深さの両方を提供しています。この分析では、こうした加速の要因として、2026年から2030年までの中国の「第15次五カ年計画」や、2026年の韓国における製造業労働者1万人あたり1,220台のロボット密度を挙げ、この成長が一時的なものではなく構造的なものであることを示唆しています。また、中国では2024年に29万5,000台の産業用ロボットが導入され、同年の世界シェアは54％を占めており、将来のAIの多層化を支える同地域のロボット基盤の規模が示されています。フィジカルAI市場において、これはアジア太平洋地域が単なる需要の中心であるだけでなく、供給の経済性、コンポーネントのエコシステム、導入速度をますます形作っていることを意味します。

欧州、南米、中東・アフリカでは、フィジカルAI市場における導入の道筋がより多様化しており、その成果は産業構造、投資環境、規格の成熟度と密接に関連しています。ドイツでは2024年に27万8,900台の稼働中の産業用ロボットがあり、これはEUの工場用ロボット総数の40％を占めていますが、一方で、2025年にはロボット工学および自動化分野の収益が10％減少すると予測され、その後回復に向かうとの見通しも示されました。欧州では、先進的な環境においても、信頼性や規格が商用展開の決定に依然として大きな影響を及ぼしているため、より慎重な姿勢が見られます。一方、南米および中東・アフリカ地域は依然として初期段階の機会であり、物流の自動化や検査用ロボットが、フィジカルAIのより広範な導入に向けた主要な入り口となっています。

その他の特典：

• エクセル形式の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間のアナリストによるサポート

よくあるご質問

• 物理AI市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の50億6,000万米ドル、2026年の71億1,000万米ドルから、2031年までに348億9,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年までのCAGRは37.46％になると予測されています。
• フィジカルAI市場におけるハードウェアのシェアはどのくらいですか？
  • 2025年にはハードウェアが52.42％のシェアを占めます。
• フィジカルAI市場におけるソフトウェアの成長予測はどのようになっていますか？
  • ソフトウェア市場は2031年までCAGR40.43％で成長すると予測されています。
• 産業用ロボットのシェアはどのくらいですか？
  • 2025年時点で産業用ロボットは58.23％のシェアを占めています。
• フィジカルAI市場における業務用サービスロボットの成長予測はどのようになっていますか？
  • 業務用サービスロボットは2031年までCAGR39.72％で成長すると予測されています。
• 北米のフィジカルAI市場のシェアはどのくらいですか？
  • 2025年、北米は31.82％のシェアを占め、フィジカルAIの最大地域市場となります。
• アジア太平洋地域のフィジカルAI市場の成長予測はどのようになっていますか？
  • アジア太平洋地域は2031年までCAGR43.04％で成長すると予測されています。
• フィジカルAI市場における主要企業はどこですか？
  • NVIDIA Corporation、ABB Ltd、FANUC Corporation、Yaskawa Electric Corporation、KUKA AG、Boston Dynamics, Inc.、Agility Robotics, Inc.、Figure AI, Inc.、NEURA Robotics GmbH、Universal Robots A/S、Teradyne, Inc.、OMRON Corporation、Dexterity, Inc.、Covariant, Inc.、Siemens AGなどです。

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場の定義
• 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場情勢

• 市場概要
• マクロ経済要因が市場に与える影響
• 市場促進要因
  • 物流および製造分野における実環境での自動化への需要の高まり
  • 低遅延ロボット意思決定のためのエッジAI推論の成熟度
  • 変動の激しいワークフローにおける人間とロボットの協働
  • 「Sim-to-Real」デジタルツイン・パイプラインにより、導入リスクを低減
  • 防衛・セキュリティ分野における安全性が極めて重要な自律運転への需要
  • 非構造化された肉体労働環境における労働力不足
• 市場抑制要因
  • 高いシステム統合コストと長い試運転期間
  • 認証、責任、および機能安全の複雑性
  • 異種ロボット群間の相互運用性のギャップ
  • 非構造化環境におけるエッジケースの信頼性限界
• 業界バリューチェーン分析
• 技術展望
  • システムの自律レベル
  • コンピュータビジョン
  • 機械学習と深層学習
  • 自然言語処理
  • 強化学習と制御システム
• ポーターのファイブフォース分析

第5章 市場規模と成長予測

• コンポーネント別
  • ハードウェア
  • ソフトウェア
  • サービス
• ロボットタイプ別
  • 産業ロボット
  • 業務用サービスロボット
  • パーソナル・家庭用サービスロボット
  • その他のロボットタイプ
• 展開別
  • オンデバイス
  • クラウドベース
  • ハイブリッド
• エンドユーザー業界別
  • 物流およびサプライチェーン
  • 製造業
  • ヘルスケア
  • 防衛・セキュリティ
  • 自動車
  • 農業
  • その他のエンドユーザー業界
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • その他の北米諸国
  • 欧州
    • ドイツ
    • フランス
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • 韓国
    • インド
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 南米
  • 中東・アフリカ

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• 市場シェア分析
• 企業プロファイル
  • NVIDIA Corporation
  • ABB Ltd
  • FANUC Corporation
  • Yaskawa Electric Corporation
  • KUKA AG
  • Boston Dynamics, Inc.
  • Agility Robotics, Inc.
  • Figure AI, Inc.
  • NEURA Robotics GmbH
  • Universal Robots A/S
  • Teradyne, Inc.
  • OMRON Corporation
  • Dexterity, Inc.
  • Covariant, Inc.
  • Siemens AG

第7章 市場機会と将来の展望