ロボティクス向け基盤モデル：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）
Robotics Foundation Models - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 162 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2119285
- カスタマイズ可能 お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。詳細はお問い合わせください。
- 適宜更新あり 本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
- 翻訳ツール提供対象 PDF対応AI翻訳ツールの無料貸し出しサービスのご利用が可能です
概要
Mordor Intelligenceによると、ロボティクス向け基盤モデルの市場規模は、2025年の9,746万米ドル、2026年の1億4,401万米ドルから、2031年までに7億8,786万米ドルへと拡大すると予測されており、2026年から2031年にかけてCAGR40.48％を記録する見込みです。
本レポートは、モデルアーキテクチャ（ビジョン・言語・アクションモデル、エンボディッド・リゾニング・モデルなど）、展開モード（クラウドベース、オンプレミス）、用途（倉庫でのピッキングおよび仕分け、産業用組立作業など）、エンドユーザー業界（製造業者、システムインテグレーターなど）、および地域ごと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。
世界のロボティクス向け基盤モデル市場の動向と洞察
産業オートメーションと人手不足
製造および物流業界の事業者は、固定設備では容易に実行できない業務にまで人手不足が及んでいるため、自動化への投資を拡大しています。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、ロボット密度は製造業従業員1万人あたり307台の稼働台数となりました。こうした状況下では、変化する製品レイアウト、パッケージ形状、作業指示を解釈できるロボットが有利となります。ファウンデーションモデルは、従来のロボットでは大規模な再プログラミングを必要とする、在庫補充、混品処理、その他の作業を支援することができます。2025年の世界の産業用ロボットの導入台数は62万1,000台に達し、そのうちアジアが79％を占めました。これは、自動化の推進が北米を超えて広がっていることを示しています。したがって、現地の作業内容、在庫状況、または製品の条件が変化した際に再設定が必要な、狭義にプログラムされた機械ではなく、柔軟な対応能力を求める雇用主が増加するにつれ、ロボティクス向け基盤モデル市場は恩恵を受けることになります。
汎用ロボット知能への需要
特定の作業に特化したロボットを導入している企業では、製品ラインや施設のレイアウトが変更された際に、新たな統合コストが発生することがよくあります。この問題により、学習したスキルを異なる作業やロボットタイプ間で転用できるシステムへの関心が高まっています。Physical Intelligence社は、同社のπ0.7モデルが、別々のデータセットから学習したスキルを組み合わせて、作業固有のトレーニングなしに新しい操作シーケンスを完了できたと報告しています。この結果は、特に変動の多い自動車、エレクトロニクス、物流業務において、汎用ロボット知能の実用的な価値提案を示唆しています。より広範なロボットポリシーを導入することで、各ハンドリングや組立タスクごとに個別のシステムを維持する必要性が軽減される可能性があります。この機会は、ロボティクス向け基盤モデル市場を後押しするものです。なぜなら、タスクの変更によって統合の負担が増大し、運用上の投資回収が遅れる施設において、企業はモデルの利用や継続的な更新を、自動化インフラの中核と捉えるようになってきているからです。
実世界のロボットデータの高コストと希少性
実環境におけるロボットのデモンストレーションには、視覚、力、動作、言語データの同期化が必要ですが、これらを商業規模で収集するには多額のコストがかかります。この制約は、衣服の取り扱い、外科手術、複雑な組み立て作業において最も顕著であり、物理的なばらつきにより、合成データのみではその価値が制限されてしまいます。NVIDIA-Medtechは2026年、20のロボットプラットフォームにまたがる50以上の機関から収集した770時間分の外科用ロボットデータを含む「Open-H-Embodiment」を公開しました。この協調的に収集されたデータセットの規模は、機関間で動作やデータストリームを標準化するために必要な運用上の取り組みの大きさを示しています。Universal RobotsとScale AIは、産業用VLAトレーニング向けに、生産用ロボットから同期された動作、力、視覚データを取得する「UR AI Trainer」を導入しました。シミュレーション、クロスエンボディメント学習、共有データセットによって、大規模な運用フリートや専門のデータチームを持たない企業のアクセス環境は改善されつつありますが、ロボティクス向け基盤モデル市場では、依然としてフリートを展開している企業が優位な立場にあります。
セグメント分析
2025年、ビジョン・言語・アクション（VLA）モデルは、ロボティクス向け基盤モデル市場シェアの54.67％を占めました。このリードは、画像、言語によるタスク記述、およびロボットの状態データを単一のバックボーンで処理できる能力を反映しています。この設計により、知覚、計画、行動の各コンポーネント間の複雑な連携を必要とせずに、指示に従う動作を実現できます。NVIDIAは、GR00T N1.7を、汎用ヒューマノイドロボットのスキル向けのオープンで商用ライセンス付きのVLAモデルと説明し、Unitree RoboticsやAgile Robotsを含むトレーニングパートナーを明らかにしました。産業分野での導入実績により、VLAモデルは、ロボティクス向け基盤モデル市場において、反復可能な搬送や組立作業が行われる確立された産業環境全体で、明確な商用展開の道筋を得ています。
ワールドモデルは収益面でのシェアは小さいもの、計画やテストのための物理環境を表すという点で依然として重要です。NVIDIA-Medtechは、Cosmos-H-Surgical-Simulatorが9つの手術プラットフォームにわたるロボットの運動学データから現実的な手術動画を生成し、実機導入前の検証を支援できると述べています。エンボディッド・リゾニング・モデルは、2031年までCAGR46.53％で拡大すると予測されており、これはアーキテクチャセグメント内で最も速い成長率です。Physical Intelligenceの報告によると、π0.7は、タスク固有のトレーニングデータなしに、コーヒーの淹れ方、洗濯物の畳み方、箱の組み立てといったタスクにおいて、タスク特化型システムと同等の性能を発揮しました。行動ポリシー、クロスエンボディメント制御、およびツールオーケストレーションモデルは、より限定的なニーズに対応するものです。ロボティクス向け基盤モデル市場において、開発フレームワークの進化により、手頃な価格での導入ポイントや適応性の高い制御ポリシーを必要とする小規模なインテグレーターも、これらにアクセスしやすくなっています。
2025年には、クラウドベースの導入が売上高の57.26％を占めました。企業は、モデルの一元的な更新、コンピューティングリソースの共有、および拠点間のロボットデータの集約のためにクラウドシステムを活用しています。ユニバーサル・ロボッツ（Universal Robots）とスケールAI（Scale AI）は、UR AI Trainerが生産現場の動作、力、およびビジョンデータを収集し、研究室から工場に至るまでの模倣学習を支援すると述べています。このモデルは、導入データと制御ポリシーの改良を結びつけ、中堅企業にとってのインフラ面の障壁を低減します。クラウドチャネルは2031年までCAGR43.61％で拡大すると予測されており、ロボティクス向け基盤モデル市場において最も急速に成長する導入モードとなる見込みです。
データ管理、低遅延、または信頼性の高いローカル運用が求められる場面では、オンプレミス展開の重要性は依然として高いままです。防衛施設、製薬業界のクリーンルーム、遠隔地の鉱山事業などでは、外部のクラウド接続への依存が許容されない場合があります。NVIDIAは、エッジでのリアルタイムなロボットの推論と制御を目的としてJetson Thorを位置づけ、施設が機密性の高い運用データを保持できるよう支援しています。欧州のデータ居住地規制や業界ごとのセキュリティ要件も、クラウドの利用が制限される場面でのローカル展開を後押ししています。ロボティクス向け基盤モデル市場において、顧客がモデルの改善と運用制御、ローカルでの耐障害性、およびデータ保護義務とのバランスを図る中、クラウドでの学習とエッジでの制御の共存は今後も重要であり続けるでしょう。
地域別分析
2025年、北米はロボティクス向け基盤モデル市場シェアの45.74％を占めました。この地域には、最先端のモデル開発者、クラウドインフラ、および自動化に向けた企業の投資が集中しています。2025年、米国の産業用ロボットの導入台数は11％増加して3万8,000台となり、ロボット密度は製造業従業員1万人あたり307台に達し、製造、物流、および関連サービス分野での導入を支えています。ANSI/A3 R15.06-2025は、ISO 10218に準拠した最新の産業安全要件を定めており、導入事業者にとってより明確な検証基準を提供しています。
アジア太平洋地域は、2031年までCAGR46.84％で拡大すると予測されており、地域別では最も成長が著しい市場となる見込みです。日本ロボット工業会によると、2025年のロボット受注額は25.7％増の1兆456億円（69億7,000万米ドル）に達し、2026年の受注額は1兆2,200億円（81億3,000万米ドル）になると予測されています。日本は、「AIロボット基盤技術コンソーシアム」を通じて、データ収集および基盤モデルの共同開発を推進しています。韓国では、製造業従業員1万人あたり1,220台のロボット密度を記録しており、エレクトロニクスや半導体生産分野における既存設備の改修に向けた大規模な導入基盤が形成されています。アジア太平洋地域では、新規導入や既存の自動化設備のアップグレードを通じて、ロボティクス向け基盤モデル市場を拡大することが可能です。
欧州の2024年時点のロボット密度（製造業従業員1万人あたり）は267台であり、これは国際ロボット連盟（IFR）が報告した地域別で最も高い水準でした。この既存の自動化基盤は導入を後押ししていますが、詳細なコンプライアンス要件や最先端モデルへの投資の鈍化により、北米やアジア太平洋地域に比べて導入ペースが制限される可能性があります。南米、中東・アフリカは、ロボティクス向け基盤モデル市場において、小規模ながらも新興の地位を占めています。ブラジルでは自動車組立や食品加工分野からの需要が見込まれ、南アフリカでは鉱山検査や危険な環境での航行といった重要な使用事例が挙げられます。ロボティクス向け基盤モデル市場におけるより広範な普及は、湾岸諸国におけるクラウドインフラ、スマート製造、物流の取り組みに加え、地域の言語、労働環境、運用条件を反映した現地化データに左右されるでしょう。
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
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
- 市場促進要因
- 産業オートメーションと労働力不足
- 汎用ロボットの知能に対する需要の高まり
- マルチモーダルな視覚・言語・行動モデルの拡大
- オープンロボティクスモデルが開発のハードルを下げる
- 商用展開によるロボットデータのフライホイール効果
- シミュレーションを優先したトレーニングによる物理データの必要量の削減
- 市場抑制要因
- 実世界におけるロボットデータのコストの高さと不足
- 安全認証と責任の不確実性
- ロングテールタスクにおける体現転移の失敗
- 推論経済学とエッジコンピューティングの制約
- 業界バリューチェーン分析
- 規制情勢
- 技術展望
- 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
- モデルアーキテクチャ別
- ビジョン・言語・アクションモデル
- 具現化推論モデル
- 世界のモデル
- その他のモデルアーキテクチャ（行動ポリシーモデル、クロスエンボディメント制御モデル、ツールオーケストレーションモデル）
- 展開モード別
- クラウドベース
- オンプレミス
- 用途別
- 倉庫でのピッキングおよび仕分け
- 産業用組立作業
- 資材運搬および包装
- モバイル検査・ナビゲーション
- ホームサービスの実施
- その他の用途（商業サービス分野、医療支援、農業および野外作業、防衛・セキュリティ業務、危険環境下での作業、研究開発）
- エンドユーザー産業別
- 製造業者
- 物流・倉庫事業者
- システムインテグレーター
- ヘルスケアプロバイダー
- 防衛・セキュリティ機関
- その他のエンドユーザー産業
- 地域別
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- 南米
- ブラジル
- アルゼンチン
- チリ
- その他の南米諸国
- 欧州
- ドイツ
- 英国
- フランス
- イタリア
- ロシア
- その他の欧州諸国
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- 韓国
- インド
- 東南アジア
- その他のアジア太平洋諸国
- 中東
- トルコ
- イスラエル
- GCC諸国
- その他の中東諸国
- アフリカ
- 南アフリカ
- エジプト
- その他のアフリカ諸国
- 北米
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
- Alphabet Inc.
- Physical Intelligence
- Skild AI
- Covariant
- Figure AI, Inc.
- Field AI, Inc.
- 1X Technologies AS
- Boston Dynamics, Inc.
- Microsoft Corporation
- Amazon.com, Inc.
- Agility Robotics, Inc.
- Sanctuary Cognitive Systems Corporation
- Apptronik, Inc.
- Genesis AI
- Dyna Robotics, Inc.
- NEURA Robotics GmbH
- Agile Robots SE
- UBTECH Robotics Corp Ltd
- Toyota Motor Corporation
- Tesla, Inc.
- Huawei Technologies Co., Ltd.
- Tencent Holdings Limited
- Agibot Inc.
- Unitree Robotics
第7章 市場機会と将来の展望
- 発行日
- 発行
- Mordor Intelligence
- ページ情報
- 英文 162 Pages
- 納期
- 2～3営業日
