ロボティクス分野における人工知能市場規模とシェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 25.02 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 126.13 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 13.10% CAGR |
| 最も急速に成長している市場 | アジア |
| 最大市場 | アジア |
| 市場集中度 | 中 |
主要プレーヤー
*免責事項:主要選手の並び順不同 画像 © Mordor Intelligence。再利用にはCC BY 4.0の表示が必要です。 |
|
Mordor Intelligence によるロボティクス分野における人工知能市場分析
ロボティクス分野における人工知能市場規模は2025年に250億2千万米ドルと推定され、予測期間（2025年～2030年）中にCAGR13.10%で、2030年には1,261億3千万米ドルに達すると予想されています。
勢いは、エッジコンピューティング、機械学習アルゴリズム、高解像度センサースイートの急速な進歩に支えられており、これによりロボットは周囲の環境を解釈し、ミリ秒単位で自律的に行動できるようになります。製造業者は純粋に機械的なアップグレードから知能中心の改善へとシフトし、生産ラインやサービス環境での決定遅延を短縮するカスタムAIプロセッサーモジュールを組み込んでいます。アジアの製造業への投資、北米のeコマースブーム、ヨーロッパの協調研究プログラムが収束し、展開シナリオを拡大し、価値実現までの時間を加速させています。ハードウェアは依然として大きなコスト要因ですが、ソフトウェア付属率の上昇は、価値創造が認識、推論、適応制御スタックへと移行していることを示しており、ロボットを接続された工場や物流エコシステム内で継続的に学習する資産に変えています。これらのトレンドの組み合わせ効果により、人間のオペレーターを置き換えるのではなく補完するインテリジェントマシンのますます大きな導入ベースが創出され、ロボティクス分野におけるAI市場の対応可能需要が拡大しています。
主要報告書のポイント
- 地域別では、アジアが2024年の売上高の47%を占めて首位に立ち、2030年まで18%のCAGRで成長すると予測されています。
- コンポーネント別では、ハードウェアが2024年のロボティクス分野におけるAI市場シェアの62%を占める一方、機械学習・ディープラーニングソフトウェアは2030年まで24%のCAGRで拡大しています。
- ロボットタイプ別では、産業用ロボットが2024年のロボティクス分野におけるAI市場規模の68%を占め、医療・ヘルスケアロボットは2030年まで26%のCAGRで進展すると予測されています。
- アプリケーション別では、製造・組立が2024年のロボティクス分野におけるAI市場規模の41%のシェアを占め、物流・倉庫は2030年まで25%のCAGRで成長しています。
- エンドユーザー別では、自動車が2024年に28%のシェアを維持した一方、ヘルスケアは2025年～2030年のCAGR26%で最も急成長しているエンドユーザーです。
- 上位4つの産業用ロボットベンダー（Fanuc、ABB、KUKA、Yaskawa）は2024年に合計で57%の市場シェアを保有しました。
世界のロボティクス分野における人工知能市場トレンドと洞察
推進要因インパクト分析
| 推進要因 | (~) CAGRフォーキャストへの%インパクト | 地理的関連性 | インパクトタイムライン |
|---|---|---|---|
| リアルタイムロボット意思決定を可能にするエッジAIチップの統合 | +2.10% | アジア、北米への波及 | 中期（2～4年） |
| 急速な高齢化がエルダーケアロボットの需要を加速 | +1.80% | 日本、韓国、ヨーロッパへの波及 | 長期（4年以上） |
| EUホライゾンヨーロッパ資金による協調AI-ロボット研究の合理化 | +1.50% | ヨーロッパ、世界的影響 | 中期（2～4年） |
| Eコマース物流ブームがAI対応倉庫自動化を推進 | +2.40% | 北米、ヨーロッパ・アジアへの波及 | 短期（2年以内） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
リアルタイムロボット意思決定を可能にするエッジAIチップの統合
エッジAIプロセッサーは意思決定遅延を数秒からミリ秒に短縮し、自律移動ロボット（AMR）がクラウドに依存することなく動的な生産フロアをナビゲートできるようにします。Advantechの2025年ショーケースでは、NVIDIA Jetson ThorモジュールをAMRフリートに統合した後、75%高速な応答時間が実現されることが強調されました。深圳と水原の電子機器メーカーは、視覚と動作データがローカルで処理される際の初回合格率とタクトタイム短縮における測定可能な向上を報告しています。低遅延はまた、予知保全のフィードバックループを強化し、精密組立ラインでの予期しないダウンタイムを減少させます。エッジ最適化AIモデルが成熟するにつれ、プロセッサーコストが下がり、中堅サプライヤーが新規ユニットを購入する代わりに既存ロボットを改修することを奨励しています。したがって、この推進要因は多様な工場フットプリント全体での採用を拡大し、ロボティクス分野におけるAI市場にポジティブに寄与しています。[1]NVIDIA, "Jetson ThNVIDIA, "Jetson Thor Product Brief," nvidia.comor Product Brief," nvidia.com
エルダーケアロボットの需要を加速させる急速な高齢化
日本の65歳以上の住民の割合は2025年に29%を超え、37万7千人の介護者不足の予測を増大させています。[2]Stat Bureau of Japan, "Population Estimates 2025," stat.go.jpパナソニック、ソフトバンク、日本政府に支援されたスタートアップは、ディープニューラルネットワークを使用して転倒を検出し、服薬スケジュールを思い出させ、自然な音声を通じてやり取りする移動性およびソーシャルコンパニオンロボットを展開しています。臨床パイロットでは、ロボットが反復的な持ち上げや監視タスクを再配分することでスタッフの効率を向上させ、看護師が直接的な患者エンゲージメントに集中できるようにしています。韓国も同様の人口統計学的逆風に直面しており、病院展開と在宅ケア試験に補助金を提供する「ロボット産業ビジョン2030」計画を通じてAIロボット介護者に投資しています。これら2つの文化的早期採用者での成功は、人口が高齢化するヨーロッパの医療提供者にベンチマークを設定し、ロボティクス分野におけるAI市場の将来の対応可能需要を拡大しています。
協調AI-ロボット研究を合理化するEUホライゾンヨーロッパ資金
欧州委員会は、ホライゾンヨーロッパ内でデジタル研究に5億5千万ユーロを割り当て、特にAIロボティクステストベッドに5千万ユーロを配分しました。EUROBINやIntelliManなどのプロジェクトは、大学、中小企業、企業を共有学習フレームワークでリンクし、努力の重複を減らし、プロトタイプから市場までのサイクルを加速させています。コンソーシアム参加者は、汎ヨーロッパロボットデータリポジトリと共通参照アーキテクチャにアクセスでき、相互運用性を向上させ、認証タイムラインを短縮します。初期アウトプットには、再プログラミングなしに多様なオブジェクトを扱えるモジュラーグリッパーとソフトロボットマニピュレーターが含まれます。資金モデルは知識共有も報酬し、競争を孤立したR&Dから協調的利益へと微妙にシフトさせ、これは迅速な商用化を通じてロボティクス分野におけるAI市場に利益をもたらします。
AI対応倉庫自動化を推進するEコマース物流ブーム
北米のeコマース小包は2024年に前年比17%増加し、従来の労働集約的な物流センターに負担をかけています。FedExのNimble Roboticsへのマイノリティ出資は、物流既存企業が自律ピック・パック・シップワークフローにAIロボットをいかに組み込んでいるかを示しています。強化学習アルゴリズムにより、各ロボットは実際の運用においてグリップ戦略と移動パスを洗練でき、フロアレイアウトの変更なしにスループットを向上させます。倉庫オペレーターは、品目精度と当日配送指標で2桁の向上を報告しています。重要なことに、AIロボットは人間と共に作業し、労働者が共有通路に入った際に一時停止またはルート変更する安全認証済み認識層を備え、人間工学的基準を維持しています。小売業者が都市顧客により近いマイクロ物流センターを採用するにつれ、この推進要因は勢いを維持すると予想され、ロボティクス分野におけるAI市場の持続的拡大を支えています。
制約要因インパクト分析
| 制約要因 | (~) CAGRフォーキャストへの%インパクト | 地理的関連性 | インパクトタイムライン |
|---|---|---|---|
| ニッチロボット認識タスク向け高品質ドメインデータの不足 | −1.3% | 世界的、新興市場でより高い影響 | 中期（2～4年） |
| 国境を越えたコボット展開を妨げる断片化された安全基準 | −1.5% | 主にヨーロッパと北米 | 短期（2年以内） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
ニッチロボット認識タスク向け高品質ドメインデータの不足
Frontiers in Robotics and AIは、一貫性のない不完全なデータセットが人間とロボットの協働の信頼性を低下させ、特にロボットが珍しいオブジェクトを認識しなければならない場合に顕著であることを強調しています。例えば、農業収穫機は多様な作物品種間での熟度を測定するのに苦労し、パイロット農場を超えた商用展開を制限しています。データギャップは安全検証も阻害し、ベンダーに認識スタックの過度な設計を強制し、市場投入時間を長引かせます。独自データセットは大手既存企業に堀を与え、小規模イノベーターがパフォーマンスベンチマークに匹敵することを困難にします。合成データ生成と転移学習がこの障壁を軽減する一方、不足はロボティクス分野におけるAI市場の全体的拡大に対する足かせとなっています。
国境を越えたコボット展開を妨げる断片化された安全基準
協働ロボットはISO 10218機械安全規則と新興AI統治原則を満たさなければなりませんが、地域的解釈は大きく異なります。欧州リスク規制ジャーナルの分析では、ロボット安全とAI透明性要件を結合する統一「SmaCob」フレームワークを提唱しています。今日、同一のコボットモデルでも、CEマーキング、OSHA適合、カナダCSA基準に対して別々の評価が必要な場合があり、展開スケジュールに数か月を追加します。中小規模のインテグレーターは、重複する規則をナビゲートするコンプライアンススタッフを欠き、輸出の野心を狭めています。EU内およびIECとIEEE委員会間での調和化協議は進行中ですが、進展は段階的であり、ロボティクス分野におけるAI市場での短期採用に制約を課しています。
セグメント分析
コンポーネント別：ハードウェアの優位性がソフトウェアの価値創造を覆い隠す
ハードウェアは2024年のロボティクス分野におけるAI市場シェアの62%を占め、ロボットに物理的存在を与えるセンサー、アクチュエーター、ドライブ、構造フレームを反映しています。統合された力・トルクセンサーを備えた資本集約的産業用アームは、溶接、塗装、精密材料ハンドリングにとって依然として不可欠です。ベンダーは現在、メーカーがフルシステムオーバーホールなしにグリッパー、カメラ、AIエッジモジュールを交換できるモジュラー設計を出荷し、総所有コストを削減し、機器ライフサイクルを延長しています。ハードウェアロードマップは、狭い工場通路でのモバイルロボットにとって重要な、より高いペイロード対重量比を可能にする省電力サーボコントローラーと軽量複合ジョイントを重視しています。
機械学習・ディープラーニングソフトウェアは24%のCAGRで拡大し、事前訓練された認識・動作計画ライブラリとしてますますバンドルされています。これらのスタックは、外部プログラミングなしに欠陥検出、予知保全、適応グリップを可能にし、既存マシンからより多くの価値を抽出します。早期採用者は、ソフトウェアアップグレードだけで総合設備効率を2桁向上させることができると報告しており、より小さなベースラインにもかかわらず、ソフトウェアが物理的支出を上回る理由を示しています。統合、リモートモニタリング、継続的モデル再訓練をカバーするサービスは、顧客がライフサイクルサポートを求めるにつれ、ベンダーにとって上昇する年金収入ストリームを形成します。このシフトは、メカニクスではなく知能が現在ロボティクス分野におけるAI市場で競合他社を差別化していることを強調しています。
注記: すべての個別セグメントのセグメントシェアは、レポート購入時に利用可能
ロボットタイプ別：産業用ロボットがリードを維持、サービスロボットが加速
産業用ロボットは2024年のロボティクス分野におけるAI市場規模の68%を占め、自動車・電子機器生産に展開される多関節アームに主導されています。世界の工場でのインストールベースは428万台を超え、年間10%の増加で根強い需要を浮き彫りにしています。AIアップグレードにより、これらのシステムは再教示のダウンタイムなしに可変部品形状を扱い、資産利用率を向上させています。コボットは出荷のまだ少数派ですが、高ミックス・低ボリューム環境で柔軟な自動化が不可欠になるにつれ、特大の成長を享受しています。
医療・ヘルスケアロボットは2025年～2030年に26%のCAGRで最も急成長するクラスを代表しています。コンピュータービジョンと力フィードバックを組み込んだ外科システムは、最小侵襲手術で臨床医を支援し、術後合併症と入院期間を削減します。病院物流ロボットは、同時位置特定とマッピング（SLAM）をAI判断エンジンと融合して使用し、混雑した廊下を通って自律的にリネンと薬剤を運搬します。消費者受容は拡大しており、高齢者の日常生活タスクをサポートする在宅ケアロボットによって証明されています。全体として、これらのトレンドは収入プールを多様化し、自動車中心需要に内在する循環性を軽減し、ロボティクス分野におけるAI市場に利益をもたらします。
アプリケーション別：製造の優位性が物流成長によって挑戦される
製造・組立アプリケーションは、工場がインライン品質検査、プロセス最適化、自己診断保全サイクルにAIを採用するにつれ、2024年の売上高の41%を提供しました。組み込み視覚スタックは、人間の検査員には見えないマイクロクラックを検出し、即座にツールパス調整を引き起こし、スクラップの蓄積を防ぎます。エッジアナリティクスは振動センサーとも組み合わさり、致命的故障の数時間前にベアリング故障を予測し、生産損失を最小化します。これらの向上は、より短い製品ライフサイクルとより高いカスタマイゼーション要件にもかかわらず、継続的投資を正当化します。
物流・倉庫は2030年まで25%のCAGRで際立っており、正確な当日注文履行に対するeコマースの需要に後押されされています。自律移動ロボットは、LIDAR、超音波センサー、リアルタイムで変化する在庫位置に適応するAI強化ルーティングアルゴリズムを使用して、動的通路レイアウトをナビゲートします。タグ読み取りと視覚システムから収集されたデータは、各シフトでピックシーケンシングとゾーンバランシングを洗練する機械学習モデルを供給します。ヘルスケア・手術、小売運営、現場検査サービスも急速にスケールしますが、物流はパイロットから企業展開への最も明確なパスを示しています。これらの開発は、ロボティクス分野におけるAI市場の商用勢いを拡大しています。
エンドユーザー別：自動車のリーダーシップがヘルスケアの挑戦に直面
自動車メーカーは、ボディインホワイト溶接、塗装ブース、最終組立検査にAIロボットを活用するにつれ、2024年に28%の売上シェアを維持しました。生成AIの統合により、新モデルバリアントのプログラミングが加速し、発売タイムラインを短縮し、エンジニアリング時間を削減します。電気自動車の成長は、バッテリーパック組立が従来のドライブトレインを超えるスピード、清潔さ、精度を要求するため、自動化ニーズをさらに押し上げます。その結果、主要ドイツ組立工場でのロボット密度は従業員1万人あたり1,500台に上昇し、世界最高となりました。
ヘルスケアは26%のCAGRで最も急速に上昇しており、人口統計学的変化と最小侵襲ツールの進歩に支えられています。AI誘導外科ロボットは、サブミリメートル精度と触覚フィードバックを可能にし、整形外科、循環器科、腫瘍科の結果を向上させます。病院管理は、ヘッドカウントを追加することなくUV-C光で部屋を滅菌するロボットフリートを採用し、医療関連感染を減少させています。電子機器メーカー、小売業者、食品プロセッサーが密接に続き、それぞれマイクロコンポーネント配置、棚上在庫スキャン、衛生的包装などの独自の課題にロボットを適用しています。集合的に、多様なエンドユーザー取り込みはリスクを分散し、ロボティクス分野におけるAI市場の長期拡大を持続させます。[3]Hannover Messe, "Robot Density in Automotive 2025," hannovermesse.de
地域分析
アジア太平洋地域は、中国、日本、韓国の広範な自動化プログラムにより、2024年の世界売上高の47%を生成しました。中国単独で2023年に276,288台の産業用ロボットを導入し、世界出荷量の51%に相当し、地方当局が製造業競争力向上のための税優遇措置と低金利融資を提供している ifr.org。韓国の電子機器企業は、ミクロン単位で測定されるウェーハレベル許容差を管理するため、ピック・アンド・プレースセルにエッジAI視覚を追加し、日本の自動車メーカーは人間のような器用さを必要とする最終トリム作業にAIコボットを展開しています。この地域の予測18%のCAGRは、製造業の優位性だけでなく、急速に新興するヘルスケアとサービスロボティクスパイロットも反映しています。
北米は2位にランクし、AI ソフトウェアの専門知識が堅固なスタートアップ形成とベンチャー資金調達を促進する米国に支えられています。物流大手は既存のコンベアグリッドをAIモバイルロボットで改修し、2時間配送ウィンドウに対応しています。自動車メーカーは、工場がバッテリー電気自動車向けに再編するにつれ採用を加速し、AIを使用して新しい軽量材料での溶接品質を監視しています。カナダの鉱業セクターは、低GPS条件で露天採掘サイトをナビゲートするためAI認識スタックを活用する自律運搬トラックをパイロット展開し、ロボティクス分野におけるAI市場の浸透を工場の壁を超えて拡張しています。メキシコの産業回廊も同様に、USMCA内容規則に続いて競争力を維持するためAI改修を受け入れています。
ヨーロッパは倫理的、安全で信頼できるAIを重視し、技術開発と規制フレームワークの両方を形作っています。ドイツは2023年に28,355台の新規導入でロボット密度をリードし、Mittelstand自動化プロジェクトへの政府補助金に支援されています。ホライゾンヨーロッパ助成金は、アグリテック、ヘルスケア、グリーン製造におけるロボティクスの産学クラスターを奨励しています。それにもかかわらず、CEマーキングとAI責任の分岐する解釈は、特にコボットにおいて国境を越えた展開を遅らせています。中東欧での成長ポテンシャルは、労働力不足が工場に投資を押し進めるにつれ高いままです。南米、中東、アフリカの小規模市場は初期段階ですが、初期資本障壁を下げるターンキーRobot-as-a-Serviceコントラクトから利益を得て、ロボティクス分野におけるAI市場の世界的取り込みを後押ししています。
競合状況
ロボティクス分野におけるAI市場は、4大産業用ロボットメーカーが57%のシェアを保持しているものの、機敏なAIソフトウェア参入企業に直面する適度な集中に傾いています。FanucとABBは、レガシーラダーロジックを書き換えることなく視覚と力制御機能を追加する独自エッジコントローラーを組み込み、導入ベースを保護しています。NVIDIAのJetsonエコシステムは幅広い開発者プールを引き付け、コボットとAMR内のAIアクセラレーターカードの事実上の標準となっています。IBMとMicrosoftは、遅延と主権要件を満たすためにデジタルツインシミュレーションをオンプレミス推論とリンクするハイブリッドアーキテクチャに向けて、クラウドファーストストラテジーからピボットしています。
戦略的アライアンスが増加しています。SiemensはIBMと提携してOPC UAベースのプラントデータをAIアナリティクスと結合し、予測品質モジュールを提供しています。KUKAは、自動車ステーションでスワームロボットを接続する5Gプライベートネットワークについて Orange Businessと協力しています。Boston DynamicsやHanson Roboticsなどの破壊者は、産業検査用四脚ロボットやホスピタリティでの表現豊かなヒューマノイドグリーターをそれぞれショーケースしています。農業のBlue River TechnologyやVeo Roboticsの安全定格共同監視を含む専門垂直プレーヤーは、ドメイン知識を通じてニッチを切り開いています。Universal RobotsとBrain Corporationが採用するRobot-as-a-Serviceサブスクリプションモデルは、予算対話を資本から運営支出にシフトし、中小企業間での浸透を拡大しています。生成AI統合は次の戦場であり、大規模言語モデルとマルチモーダル認識を組み合わせて口頭で説明されたタスクを実行できるロボットを生産する企業が競争し、ロボティクス分野におけるAI市場をさらに拡大するイノベーションサイクルを示唆しています。
ロボティクス分野における人工知能産業リーダー
-
Vicarious AI
-
Neurala, Inc.
-
Veo Robotics, Inc.
-
NVIDIA Corporation
-
IBM Corporation
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界動向
- 2025年5月：Rockwell Automation がClearpath RoboticsとOTTO Motorsを6億米ドルで買収し、自律ナビゲーションを産業ポートフォリオに統合しました。
- 2025年5月：Etron TechnologyがComputex 2025でDeCloakBrain AipA Robotic Systemを発表し、ヘルスケアロボット向けプライバシー保護AI訓練を強調しました。
- 2025年4月：AeroVironmentがTomahawk Roboticsの1億2千万米ドルの買収を完了し、異種無人システムのAI対応制御を拡大しました。
- 2025年3月：AdvantechがNVIDIA Jetson Thorを使用してEdge-AI AMRプラットフォームを実証し、物流アプリケーションでミリ秒の決定ループを可能にしました。
世界のロボティクス分野における人工知能市場報告書スコープ
ロボティクス分野における人工知能とは、ロボットと人工知能（AI）技術のシームレスな統合を指します。これらのロボットは、人間の介入なしにできるいくつかの反復的なタスクを実行することを学習し、場合によっては人間や他のロボットとコミュニケーションを取ることもできます。
ロボティクス分野における人工知能市場は、ロボットタイプ（産業用ロボット、サービスロボット）、エンドユーザー産業（自動車、小売・Eコマース、ヘルスケア、食品・飲料）、地域（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、その他の世界）によって区分されています。
市場規模と予測は、上記すべてのセグメントの価値（百万米ドル単位）で提供されています。
| ハードウェア | センサー |
| アクチュエーター | |
| 電力システム | |
| 制御システム | |
| ソフトウェア | 機械学習・ディープラーニング |
| コンピュータービジョン | |
| 自然言語処理 | |
| コンテキスト認識/意思決定 | |
| サービス | 統合・展開 |
| サポート・保守 |
| 産業用ロボット | 多関節ロボット | |
| SCARAロボット | ||
| 直交ロボット | ||
| 協働ロボット（コボット） | ||
| サービスロボット | プロフェッショナルサービスロボット | 物流ロボット |
| 医療・ヘルスケアロボット | ||
| 防衛・セキュリティロボット | ||
| フィールドロボット（農業・鉱業） | ||
| 個人・家庭用ロボット | 家庭用ロボット | |
| エンターテイメント・コンパニオンロボット | ||
| 製造・組立 |
| 物流・倉庫 |
| ヘルスケア・手術 |
| 小売・Eコマース運営 |
| 食品・飲料加工 |
| 検査・保守 |
| その他のアプリケーション |
| 自動車 |
| 電子・半導体 |
| 小売・Eコマース |
| ヘルスケア |
| 食品・飲料 |
| 航空宇宙・防衛 |
| その他 |
| 北米 | 米国 |
| カナダ | |
| メキシコ | |
| 南米 | ブラジル |
| アルゼンチン | |
| 南米その他 | |
| ヨーロッパ | ドイツ |
| 英国 | |
| フランス | |
| イタリア | |
| スペイン | |
| 北欧 | |
| ヨーロッパその他 | |
| 中東 | アラブ首長国連邦 |
| サウジアラビア | |
| トルコ | |
| 中東その他 | |
| アフリカ | 南アフリカ |
| ナイジェリア | |
| エジプト | |
| アフリカその他 | |
| アジア太平洋 | 中国 |
| 日本 | |
| 韓国 | |
| インド | |
| ASEAN | |
| アジア太平洋その他 |
| コンポーネント別 | ハードウェア | センサー | |
| アクチュエーター | |||
| 電力システム | |||
| 制御システム | |||
| ソフトウェア | 機械学習・ディープラーニング | ||
| コンピュータービジョン | |||
| 自然言語処理 | |||
| コンテキスト認識/意思決定 | |||
| サービス | 統合・展開 | ||
| サポート・保守 | |||
| ロボットタイプ別 | 産業用ロボット | 多関節ロボット | |
| SCARAロボット | |||
| 直交ロボット | |||
| 協働ロボット（コボット） | |||
| サービスロボット | プロフェッショナルサービスロボット | 物流ロボット | |
| 医療・ヘルスケアロボット | |||
| 防衛・セキュリティロボット | |||
| フィールドロボット（農業・鉱業） | |||
| 個人・家庭用ロボット | 家庭用ロボット | ||
| エンターテイメント・コンパニオンロボット | |||
| アプリケーション別 | 製造・組立 | ||
| 物流・倉庫 | |||
| ヘルスケア・手術 | |||
| 小売・Eコマース運営 | |||
| 食品・飲料加工 | |||
| 検査・保守 | |||
| その他のアプリケーション | |||
| エンドユーザー産業別 | 自動車 | ||
| 電子・半導体 | |||
| 小売・Eコマース | |||
| ヘルスケア | |||
| 食品・飲料 | |||
| 航空宇宙・防衛 | |||
| その他 | |||
| 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 | |||
| 南米その他 | |||
| ヨーロッパ | ドイツ | ||
| 英国 | |||
| フランス | |||
| イタリア | |||
| スペイン | |||
| 北欧 | |||
| ヨーロッパその他 | |||
| 中東 | アラブ首長国連邦 | ||
| サウジアラビア | |||
| トルコ | |||
| 中東その他 | |||
| アフリカ | 南アフリカ | ||
| ナイジェリア | |||
| エジプト | |||
| アフリカその他 | |||
| アジア太平洋 | 中国 | ||
| 日本 | |||
| 韓国 | |||
| インド | |||
| ASEAN | |||
| アジア太平洋その他 | |||
レポートで回答された主要な質問
ロボティクス分野におけるAI市場の現在の規模と成長速度はどの程度ですか？
市場は2025年に250億2千万米ドルに達し、2030年までに1,261億3千万米ドルに拡大し、13.1%のCAGRを示すと予測されています。
今日ロボティクス分野におけるAI市場をリードしている地域はどこですか？
アジアは2024年の世界売上高の47%を保有し、大規模製造自動化と支援政府政策により18%のCAGRで成長すると予測されています。
最も急速に拡大しているアプリケーションセグメントはどれですか？
物流・倉庫が最も急成長しているアプリケーションであり、eコマース事業者が高速注文履行向けAI対応自律移動ロボットを展開するにつれ25%のCAGRで進歩しています。
エッジAIチップは産業採用にどのような影響を与えていますか？
エッジAIプロセッサーは決定遅延を数秒からミリ秒に短縮し、ロボットがクラウド接続なしに動作でき、生産ラインでの初回合格率とスループットを向上させています。
競争力学を形作っている主要ベンダーは誰ですか？
Fanuc、ABB、KUKA、Yaskawaなどの産業リーダーが57%の市場シェアを占める一方、NVIDIAやIBMなどのAI専門企業がハードウェアメーカーと提携してエンドツーエンドソリューションを提供しています。
市場は高度に集中しているか、分散しているか？
上位5社のサプライヤーが売上高の60%強を制御し、セクターは1〜10の集中度スケールで6点を記録し、適度な集中と新興プレーヤーがシェアを獲得する余地を示しています。
最終更新日:
