ヒューマノイドロボット：世界市場シェアとランキング、総売上高および需要予測2025-2031年

本報告書は、広範な「物理的AI」領域における戦略的新興分野として、世界の人型ロボット産業を検証します。

ここで定義する人型ロボットとは、人間のような形態（頭部、胴体、腕、そして多くの場合脚部）、多自由度の四肢、器用なエンドエフェクタを備えた、人間型でAI搭載のロボットシステムを指します。これらは、本来は人間の作業員向けに構築された空間、ワークフロー、ツールセットにおいて動作するよう設計されています。これらは、高度なメカトロニクス、高性能コンピューティング、大規模AIモデル、クラウド接続性を融合させ、非構造化環境において知覚・推論・行動を可能とする具現化されたエージェントとして具現化されています。この意味で、ヒューマノイドロボットは物理的AIの最先端実装の一つであり、デジタル知能が現実世界における物理的相互作用と緊密に連携する形態を示しています。

製品視点において、本報告書はヒューマノイドロボットを三つの核心的次元で特徴づけます。第一に「擬人化された知能」を有すること：高パラメータの知覚・意思決定モデルにより、ロボットは情景の理解、物体・人物の認識が可能であり、データ駆動型学習ループを通じてタスク性能を継続的に向上させます。第二に、「形態的にヒューマノイド」である点です。両手操作や（多くのプラットフォームで）二足歩行あるいはハイブリッド脚移動を含む人間のような身体構造は、既存の人間向けインフラ・工具・人間工学（例：ドライバーの把持、ドアの開閉、標準制御盤の操作）を再利用するために明示的に選択されており、工場や施設のグリーンフィールド再設計の必要性を最小限に抑えます。第三に、「幅広い適用性」を有しています。適切なソフトウェアとツールを備えた同一のベースプラットフォームが、工場組立、倉庫作業、高齢者介護、検査、さらには危険環境における公共安全業務までをカバー可能であり、従来の単一用途産業用ロボットでは達成が困難であった規模の経済性を実現します。

需要面では、本報告書は2024年の世界ヒューマノイドロボット市場規模を約4億1,579万米ドルと推計し、2031年までに約290億8,000万米ドルまで成長すると予測しています。2025年から2031年の予測期間において、これは価値ベースで約59.3％という非常に高いCAGRを示しており、小規模パイロット段階から複数産業における初期段階の規模拡大展開への移行を反映しています。数量ベースでは、出荷台数は2024年に約7万3,014台と推定され、2031年までに約129万266台に増加すると見込まれており、同期間における数量ベースのCAGRは約50.6%となります。数量と製造経験が拡大するにつれ、本報告書では、アクチュエータやトランスミッション、電子機器、バッテリー、システム統合における学習曲線効果により、性能と信頼性が向上する一方で、平均販売価格の構造的な下落が見込まれます。

本調査の定量的なベースラインは、独自のボトムアップおよびトップダウンモデリングに基づいて構築されていますが、ヒューマノイドロボットが概念段階から商業化段階へと移行しているという、より広範な外部コンセンサスとも一致しています。複数の第三者市場調査は、範囲定義や時間軸が異なるもの、様々なヒューマノイド分野において2030年まで30～40％以上のCAGRで持続的な高成長を示唆しており、技術とコスト曲線が成熟する2030年代から2040年代にかけては、はるかに大きな潜在市場規模が見込まれています。世界の投資銀行による長期シナリオ分析では、ヒューマノイドロボットとその関連サプライチェーンが2050年までに数兆ドル規模の市場機会を形成し、産業・サービス・家庭環境において世界中で数千万台から数億台が導入される可能性を示唆しています。

本報告書で特定された需要の基盤となる要因は、循環的なものではなく構造的なものです。第一に、主要経済圏における人口の高齢化と持続的な労働力不足が、製造業、物流、医療、介護業務などにおける肉体的に過酷で反復的、かつ危険な役割の不足を生み出しています。第二に、AIの継続的な進歩（特に大規模な視覚・言語・行動モデルや強化学習）により、ロボットが複雑な状況を認識し、タスクを横断的に一般化し、即座に適応する能力が大幅に向上しています。これにより、従来は人間が担っていた非構造化環境においても、ヒューマノイド型ロボットの実用性が格段に高まっています。第三に、企業は業務の安全性・回復力・柔軟性向上の圧力に直面しており、再構成コストの高い固定用途の自動化装置よりも、迅速な再配置・再訓練が可能なロボットの導入を検討せざるを得ません。最後に、中国・北米・欧州・アジア太平洋地域の一部における政府の産業政策・資金支援プログラムは、ロボット工学と物理AIを戦略的分野として明示的に奨励しており、研究開発と早期商業化をさらに加速させています。

セグメント別では、本報告書はヒューマノイド市場を5つの主要アプリケーション分野（工業生産、倉庫・物流、サービス・介護、教育・調査、公共安全・救助）に分類し、初期段階の商業使用事例やエンターテインメント使用事例についても補足的に論じています。工業生産分野では、ヒューマノイドロボットは従来の産業用ロボットや協働ロボットでは柔軟性に欠ける、あるいは再構成コストが高すぎる作業を対象としています。例としては、柔軟な組立、機械の監視・補助、工場内資材搬送、ライン切り替え、人間中心に設計された工場における既存設備の近代化などが挙げられます。人間のような形状により、作業セルや工具、治具を人間と共有できるため、プロセス全体の再設計ではなく段階的な自動化を支援します。予測期間において、自動車、電子機器、電池、機械メーカーがパイロット導入から選定された作業ステーションやラインへの体系的な展開へ移行するにつれ、産業生産分野が最大かつ最も急速に成長する応用分野の一つとして台頭すると本報告書は予測しております。

倉庫・物流環境においては、ヒューマノイドロボットは移動ロボットや自動倉庫システムを補完し、場合によっては代替します。人間のようなリーチ、器用さ、状況判断が依然として求められる複雑なピッキング・配置、ケースハンドリング、パレタイジング・デパレタイジング、トレーラー荷卸し、例外処理タスクに最適です。本報告書では、急速な需要拡大と、肉体的に過酷で反復的な業務における人材確保・定着の難題に直面するECフルフィルメントセンター、サードパーティロジスティクス事業者、小包ハブからの強い関心が強調されています。安全基準、処理能力、総所有コスト（TCO）の改善に伴い、倉庫・物流分野は既存の自動化インフラを置き換えるのではなく、それを基盤としてヒューマノイドロボットが大規模導入を実現する最も早い領域の一つとなることが予想されます。

サービス・ケア分野は、ホスピタリティ、小売、医療、住宅型介護環境を網羅します。ここではヒューマノイドロボットが、フロント業務（受付・コンシェルジュ・案内）から基本的な配送、煩雑な事務作業、病院や高齢者施設における限定的な非臨床支援業務まで、多様な役割を担います。本報告書では、中期的には完全自律型の介護や顧客対応よりも、人間のスタッフの補助（単調な作業や肉体的に負担の大きいサブタスクの代行）に重点が置かれると指摘しています。この分野での導入は、技術的能力だけでなく、規制上の考慮事項、倫理やプライバシー、そして人間中心のケアの高水準維持の必要性によっても形作られるでしょう。

教育・調査分野も重要な初期導入グループです。大学、技術研究所、企業の研究開発部門では、ヒューマノイドプラットフォームを標準化された試験基盤として活用し、具現化された知能、人間とロボットの相互作用（HRI）、移動技術、操作技術の調査を進めています。本報告書では、ヒューマノイドロボットがシミュレーション環境、カリキュラムコンテンツ、クラウドベースの開発プラットフォームと統合され、学生や研究者向けの包括的な「物理的AIラボ」へと進化すると予測しています。これにより統合の摩擦が軽減され、主要なハードウェア・ソフトウェアスタックを基盤とした世界の開発者エコシステムが形成されることで、イノベーションが加速し、プラットフォームの先行企業にはロックイン優位性が生まれるでしょう。

公共安全・救助分野は規模こそ小さいもの、戦略的に極めて重要なセグメントです。ヒューマノイドロボットは、震災後の捜索救助、産業事故対応、原子力施設の廃止措置、危険環境下でのインフラ点検など、危険な領域での運用に最適です。階段の移動、標準工具の操作、人間指向インターフェースとの対話能力は、第一対応者のリスク低減を図る緊急機関にとって魅力的な特性です。本報告書では、短期的には導入規模は限定的であるもの、公共安全分野での展開が堅牢性、遠隔操作、自律性、認証基準における重要な進歩を促進し、それが商用製品にも波及すると論じています。長期的には、性能が実証され規制枠組みが成熟するにつれ、ヒューマノイドは特定の高リスク任務における標準装備となる可能性があります。

製品アーキテクチャの観点から、本報告書は市場を主に三つのタイプに分類しています：二足歩行ヒューマノイドロボット、車輪式ヒューマノイドロボット、そして車輪脚式または変形可能なプラットフォームです。二足歩行設計は人間の移動様式に最も近く、階段や不整地、複雑なレイアウトのある環境に最適ですが、機械的・計算処理面で高い要求を伴います。車輪式ヒューマノイドは、ヒューマノイド上体と車輪式下部シャーシを組み合わせ、地形適応性を多少犠牲にすることで、高いエネルギー効率、簡素な制御、低コストを実現しており、主に平坦な床面を持つ工場や倉庫での導入が期待されます。車輪脚式システムは中間的な位置を占め、複雑な再構成可能な脚輪モジュールにより、転がり効率と歩行能力の両方を提供します。本報告書では、二足歩行プラットフォームが高性能な汎用展開を支配すると予測される一方、車輪式およびハイブリッド設計は、特に物流や屋内サービス分野において、コスト重視の用途特化型ニッチ市場を獲得すると見込まれています。

地域的には、本報告書は中国、北米、欧州、日本・韓国、その他アジア太平洋地域、ラテンアメリカ、中東とアフリカに焦点を当てた世界市場をカバーしています。初期の収益源とパイロット活動は、強力なロボティクスエコシステム、産業オートメーション需要、資本へのアクセスを背景に、中国、北米、および欧州の一部地域に集中しています。AI搭載ヒューマノイドに関する外部市場予測によれば、北米は現在、世界の収益シェアをリードしており（2024年のスナップショットでは約半数を占める）、製造業や物流分野における高水準の投資と早期導入を反映しています。一方、中国は産業政策、現地サプライチェーン、人口動態的圧力に支えられ、長期的には最大の単一市場として台頭すると広く予想されています。日本と韓国、そして新興アジアの製造拠点も、特に輸出志向の産業クラスターやハイエンド家電分野において重要な成長地域として注目されています。

供給面では、ヒューマノイドロボット産業はすでに比較的集中しているもの、非常にダイナミックであると報告書は指摘しています。統合技術大手と専門ロボット企業の両方を含む主要ベンダーの中核グループが、2024年の収益の大部分を占めています。ハイエンドのフルサイズ汎用セグメントでは、テスラ、ボストン・ダイナミクス、フィギュアAI、アジリティ・ロボティクスなどの企業が、垂直統合型ハードウェア、独自AIスタック、優良産業顧客との大規模パイロットプログラムを軸としたプラットフォーム戦略を構築中です。中級・低価格セグメントでは、UBTECH、Unitree、フーリエ（Fourier）をはじめとする新興の中国企業や世界のベンダーが、物流・サービス・教育分野向けの積極的なコスト削減ロードマップと用途特化型モデルを推進しています。本報告書は、競合の優位性が純粋なハードウェア性能からフルスタック能力へ移行しつつある点を強調しています。具体的には、動作計画・制御ソフトウェア、安全システム、クラウドオーケストレーション、シミュレーション・トレーニングパイプラインに加え、サービス・保守・ファイナンスの提供などが挙げられます。2028年頃から生産施設にヒューマノイドロボットを導入する計画を立てている大手自動車グループなど、現実世界での発表は、安全性、信頼性、投資回収率の閾値が満たされ次第、産業顧客が大規模導入の準備を進めていることを示す初期の証拠を提供しています。

本レポートの広範なエコシステム分析では、主要部品サプライヤー（高トルクアクチュエータ、精密歯車、センサー、バッテリー、コンピューティングモジュール、通信システム）からシステムインテグレーター、プラットフォームプロバイダーを経てエンドユーザー産業に至る、新たなバリューチェーンの形成を明らかにしています。上流工程では、関節アクチュエータ、軽量構造材料、高密度バッテリー、エッジAIチップの進歩が、性能向上とコスト・消費電力削減の鍵となります。中流では、プラットフォーム企業が単発のハードウェア販売から、ロボティクス・アズ・ア・サービス、フリート管理サブスクリプション、タスクスキルやアプリケーション向けのソフトウェア／コンテンツマーケットプレースに至るまで、様々なビジネスモデルを模索しています。下流では、自動車メーカーとその一次サプライヤー、主要な電子商取引・物流事業者、「無人化」または多品種少量生産を目指す工業メーカー、大規模病院・介護施設、主要研究大学などが早期導入企業として挙げられます。この多層的なエコシステムは依然流動的ですが、今後10年間で少数の主要ハードウェア・ソフトウェアプラットフォームを中心に統合が進むと本報告書は予測しています。

方法論的には、本調査はボトムアップとトップダウンのハイブリッドアプローチを採用しております。ボトムアップレベルでは、調査チームが年次報告書、投資家向けプレゼンテーション、製品発表、インタビューその他の一次情報からヒューマノイドロボットの出荷台数、収益、価格に関する企業レベルのデータを集計し、値を工場出荷価格（または入手可能な最良の近似値）に正規化するとともに、非ヒューマノイド製品ラインを慎重に除外しております。トップダウンレベルでは、これらの推定値を産業オートメーション支出、ロボティクス普及率ベンチマーク、設備投資計画、政策枠組み、公開されたパイロット計画情報などのマクロ指標と照合し、三角測量を行います。本モデルは2020年以降の過去データを報告し、2024年を基準年として、セグメント別（種類、用途、地域、国）に2025年から2031年までの予測を算出します。これには明確なシナリオ前提と業界専門家によるデルファイ法による意見が反映されています。

最後に、本報告書では主要な不確実性とリスクを認識しております。これには、AIの進歩の速度とその堅牢な具現化能力への転換、部品・システムコストの推移、導入遅延を引き起こす可能性のある安全事故や規制上の後退、顧客の受容度と労使関係の考慮事項、過剰投資によるベンダー間の短期的な淘汰の可能性などが含まれます。しかしながら、中核的な見解として、ヒューマノイドロボットは、単体製品ではなく汎用的な物理的AIプラットフォームとして捉えた場合、世界の自動化基盤において戦略的に重要な層となる可能性を秘めていると結論づけられます。今後10年間で、その導入は製造業、物流、サービス業、教育、公共安全の各分野を再構築すると同時に、本調査の2031年という視野を超えた家庭環境や日常生活におけるより広範な普及の基盤を築くことでしょう。

市場セグメンテーション

企業別

• UBTECH Robotics
• Leju Robotics
• EX Robots
• Xiaomi Robot
• Unitree Robotics
• Fourier Intelligence
• AgiBot
• Kepler
• MagicLab
• ARTROBOT
• ViHero
• UniX AI
• Cyan Robotics
• Ti5 Robot
• EngineAI
• Dobot
• Digital Huaxia
• Astribot
• LimX Dynamics
• RobotEra
• CASBOT
• GALBOT
• HARIBIT
• Booster Robotics
• DEEP Robotics
• YIJIAHE
• Li-Gong
• Estun Codroid
• PIA Automation
• XPENG Robotics
• Boston Dynamics
• Kawada Robotics
• Engineered Arts
• Tesla
• Sanctuary AI
• 1X Technologies
• Figure AI
• Rainbow Robotics
• Oversonic Robotics
• Apptronik
• NEURA Robotics
• Agility Robotics
• PAL Robotics
• Noetix Robotics
• PaXiniTech
• Zerith
• TLIBOT
• High Torque
• Yobotics
• Pudu Robotics
• Cyborg
• GalaXea AI

タイプ別セグメント

• 二足歩行型
• 車輪型
• 車輪脚型

用途別セグメント

• 工業生産
• 倉庫・物流
• サービス・ケア
• 教育・調査
• 公共安全・救助

地域別

• 中国
• 欧州
• 北米
• 中東・北アフリカ
• 南米
• サハラ以南アフリカ
• APEC