産業用ロボット市場規模とシェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 48.30 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 90.60 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 13.40% CAGR |
| 最も急速に成長している市場 | 南アメリカ |
| 最大市場 | アジア |
| 市場集中度 | 高 |
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。 |
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モルドーインテリジェンスによる産業用ロボット市場分析
産業用ロボット市場は2025年に483億米ドルに位置し、2030年までに906億米ドルに達すると予測され、年平均成長率13.4%で成長しています。人工知能の急速な統合、深刻化する労働力不足、関税主導のリショアリングにより、ロボットは孤立した自動化ツールから中心的で適応性のあるシステムへと進化し、不安定なサプライチェーンの中でも生産を継続させています。アジアの持続的な工場自動化への意欲、米国の減価償却促進インセンティブ、欧州の持続可能性義務が相まって、マクロ経済の減速時においても回復力を維持する需要サイクルを支えています。中国の第14次5カ年計画や日本の新ロボット戦略などの政府インセンティブは投資リスクを引き続き軽減し、埋め込み型AIと5Gネットワークが設備総合効率を向上させています。協働ロボットのパイオニアが既存企業に挑戦する中で競争激化が進んでいますが、ABB、FANUC、安川電機、KUKAが持つスケール優位性は依然として産業用ロボット市場における価格規律とサービス期待値を形成しています。
主要レポートの要点
- ロボットタイプ別では、多関節ロボットが2024年の産業用ロボット市場シェアの67%を占めて首位に立ち、協働ロボットは2030年まで年平均成長率14.0%での拡大が予測されています。
- ペイロード容量別では、16-225kg帯が2024年の産業用ロボット市場規模の42%のシェアを獲得し、15kg以下のセグメントは2030年まで年平均成長率15.2%で成長すると予測されています。
- 用途別では、マテリアルハンドリングが2024年の産業用ロボット市場規模の33%のシェアを占め、品質検査は2030年まで年平均成長率13.8%で上昇しています。
- 最終ユーザー業界別では、自動車が2024年の産業用ロボット市場シェアの25%を占め、食品・飲料は2030年まで年平均成長率12.4%で成長しています。
- 地域別では、アジアが2024年の収益シェア70%で支配的地位を占め、南米が最も成長が速い地域として2030年まで年平均成長率11.5%の成長が見込まれています。
世界の産業用ロボット市場動向と洞察
推進要因影響分析
| 推進要因 | 年平均成長率予測への（〜）%影響 | 地理的関連性 | 影響時期 |
|---|---|---|---|
| 労働コスト上昇と労働力の高齢化 | 3.20% | 世界的、日本・ドイツ・韓国で深刻 | 長期（4年以上） |
| AI・IIoT対応スマートファクトリーの急速な導入 | 2.80% | 北米、欧州、主要アジア市場 | 中期（2〜4年） |
| 自動化への政府設備投資補助金 | 2.10% | 中国、韓国、ドイツ | 短期（2年以下） |
| 関税主導のリショアリングが米国の自動化支出を促進 | 1.90% | 北米、メキシコへの二次的影響 | 中期（2〜4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
労働コスト上昇と労働力の高齢化
賃金上昇と労働力不足の拡大により、メーカーは豊富な人的労働に頼っていた作業の自動化を迫られています。日本のロボット密度は2024年に労働者1万人当たり390台に達し、ドイツの密度は429台まで上昇し、先進経済諸国が生産性維持のためにロボットに依存していることを示しています[1]ifr.org 。中国の製造業賃金上昇により総所有コストモデルが再構築され、ロボットセルの投資回収期間が2019年より短縮されています。企業はまた、反復的な持ち上げ作業を行えなくなった経験豊富な作業者を保持するため、人間工学的に困難な工程に協働ロボットを配備しています。人口統計学的な制約は同時に離職率を押し上げ、暗黙知を削減しますが、ロボットは次世代の従業員のためにプロセスメモリを保持する標準化されたワークフローを実行することでそのリスクを軽減します。
AI・IIoT対応スマートファクトリーの急速な導入
人工知能はロボットを、センサーフィードバックから学習する自己最適化資産に変えています。NVIDIAのIsaacプラットフォームにより、シーメンスなどのメーカーはデジタルツインを開発し、試運転時間を短縮し、計画外ダウンタイムを最大30%削減できます[2]nvidianews.nvidia.com 。機械学習ビジョンは現在、オフラインプログラミングなしで新しいSKUを分類し、eコマースフルフィルメントにおける同一シフト内での切り替えを可能にしています。エッジコンピューティングは高周波トルクデータを処理し、致命的な故障前にベアリング摩耗を予測し、プライベート5Gネットワークは制御ループをアクチュエーターにより近づけます。これらの機能により、産業用ロボット市場は単純な再現性からデータ駆動型の適応性へと変革し、これはジャストインタイム、高ミックス工場にとって重要です。
自動化への政府設備投資補助金
戦略的な公共部門支出は、導入を加速する見える手として残っています。中国は第14次5カ年計画期間中に国産ロボット工学に4,500万米ドルを割り当て、韓国は知能ロボット輸出拡大のために1億2,800万米ドルを投資しました。欧州連合のHorizon Europeプログラムは、循環経済目標を支援するエネルギー効率の高いロボットに向けて大幅な資金を配分しています。これらの助成金は投資収益率の閾値を圧縮し、Tier2自動車サプライヤーや中堅電子機器組立業者の手の届く範囲に自動化を置いています。しかし、事務手続きは大企業を優遇し、世界的多国籍企業と中小メーカー間の能力格差を拡大しています。
関税主導のリショアリングが米国の自動化支出を促進
貿易政策の不安定性とサプライチェーンショックは、グローバルフットプリントの構造的再考を引き起こしています。IRS第179条のロボット工学100%償却は北米での投資回収サイクルを短縮し[3]Futura Automation, "USA IRS Section 179 - 100% Expensing for Robotic Automation", Futura Automation, futura-automation.com、消費者市場により近い場所での生産移転を促進しています。ミシガン州でバッテリーモジュールラインを設置する自動車OEMは、高い時間給を相殺するため、重量6軸溶接機と移動式自律カートを組み合わせています。安全柵を必要としない協働ロボットは、床面積が限られているブラウンフィールドサイトに適合します。その結果、工場は量的効率性よりも回復力を必要とするため、消費者サイクルが軟化しても産業用ロボット市場はより粘着性の高い需要を享受しています。
制約要因影響分析
| 制約要因 | 年平均成長率予測への（〜）%影響 | 地理的関連性 | 影響時期 |
|---|---|---|---|
| 中小企業への高額な初期設備投資 | -2.70% | 世界的、新興市場で深刻 | 中期（2〜4年） |
| ロボット統合人材の不足 | -1.80% | 世界的、発展途上国で最も強い | 長期（4年以上） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
中小企業への高額な初期設備投資
ターンキーロボットセルは依然として5万米ドルから50万米ドルの費用がかかり、この範囲には設置中のライン停止による機会費用は含まれていません。Robot-as-a-Serviceは資本支出を月次運営費用に転換しますが、小規模工場は複数年のサブスクリプション負債を警戒しています。商業信用スプレッドが二桁を超える新興市場では資金制約がより厳しく、公的補助制度は地域の機械工場よりも大規模輸出業者に焦点を当てています。複数のサイトに工学的努力を償却するスケールがなければ、多くの中小企業は自動化を遅らせ、産業用ロボット市場の魅力的な生産性向上にもかかわらず全体的な浸透を遅らせています。
ロボット統合人材の不足
制御エンジニアと保守技術者の需要は定期的に供給を上回り、すべての新規展開に隠れたコストを加えています。技術専門学校は、ロボットオペレーティングシステムの6か月リリースサイクルよりもゆっくりとカリキュラムを更新しています。そのため、メーカーは日当が上昇し続ける限られたシステムインテグレーターの人材プールに依存し、投資回収期間を延長しています。インドなどの急成長経済では、急速な設備容量追加により人材ギャップが拡大し、ロボット購入から安定状態の出力達成までのリードタイムが長くなります。ベンダーはドラッグアンドドロッププログラミングとリモートサポートで対応していますが、溶接プロセス、マシンビジョン、ネットワークセキュリティにおける多領域専門知識は依然として不足しており、導入速度に上限を設けています。
セグメント分析
ロボットタイプ別：協働型の急増が従来の支配に挑戦
多関節システムは、ほぼ連続シフトで稼働する自動車工場での溶接、塗装、シーラント塗布を6軸の柔軟性でサポートし、2024年に産業用ロボット市場の67%のシェアを維持しました。広範囲に設置されたベースが部品の入手可能性を保証し、OEMの稼働時間コミットメントを保護しています。一方、協働ロボットは10.5%のシェアを占めていますが、年平均成長率14.0%で成長しており、オペレーターが柵なしで肩を並べて作業できる安全定格力センサーが推進力となっています。インテグレーターは現在、コボットを自律移動プラットフォームに搭載し、複数のラインの労働力不足に対処する再配置可能なワークセルを作成しています。
軽量アームが従来手作業の器用さに依存していた15kg以下のタスクを自動化するにつれて、成長の勢いは続いています。食品加工業者は衛生的なステンレス鋼製コボットを使用して調理済み食品を包装し、電子機器組立業者は数分以内にハンドガイドを通じて新しいピックポイントをロボットに教えます。スカラロボットとデルタロボットは依然として高速ピックアンドプレース作業を支配していますが、内蔵安全機能を欠くため、その単体成長はコボットに後れを取っています。予測期間にわたって、AI搭載プログラミングは非専門家の障壁を下げ、協働プラットフォームが産業用ロボット市場における量的拡大の先駆けであり続けることを確実にしています。
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ペイロード容量別：精密用途が軽量成長を牽引
16-225kg定格のロボットは2024年の産業用ロボット市場規模の42%を獲得し、自動車のアンダーボディ溶接、エンジンブロックハンドリング、飲料工場でのパレタイジングを支えています。メーカーは、リーチ、慣性制御、ペイロード1kgあたりのコストのバランスを評価しています。逆に、15kg以下のクラスは2030年まで年平均成長率15.2%を記録する見込みです。これは、スマートフォンや医療機器の小型化する部品形状が、より高いサイクルレートでのミクロンレベルの精度を必要とするためです。高度なビジョンと組み合わせた真空グリッパーにより、これらの小型ロボットは自動化システムでは不可能と考えられていた柔軟材料を扱えるようになりました。
226kg以上の重作業ロボットは、代替自動化が存在しない航空宇宙胴体のリベット打ちや大型鋳物仕上げに依然として重要です。しかし、投資支出がより高く、需要サイクルが長リードタイム資本財の受注と相関するため、成長は控えめです。力・トルクセンサーと高強度複合材料がマニピュレーター重量を軽減するにつれ、かつて中ペイロード単位に割り当てられていたタスクが下方に移行し、既存カテゴリーのコア量を食い荒らすことなく軽量セグメントのアドレス可能機会を拡大しています。
用途別：品質検査がAI駆動成長推進力として台頭
マテリアルハンドリングは、コンベヤー、AGV、倉庫管理ソフトウェアとの標準化されたインターフェースにより、2024年の産業用ロボット市場規模への33%の寄与を維持しました。自動化されたトート移送は即座の労働節約と人間工学的利益を提供し、自動化の旅路の初期段階にある工場のデフォルトエントリーポイントとなっています。しかし、品質検査は、現在塗装表面やはんだ継手のサブミリメートル欠陥を検出するマシンビジョンシステムの強さで、速度と再現性の両面で人間の検査員を上回り、年平均成長率13.8%で急速に前進しています。
予測分析は、品質管理をプロセス後サンプリングからインライン検証にシフトし、スクラップが蓄積する前に根本原因の修正を可能にします。溶接とはんだ付けは再作業の定量化可能な削減を提供するため、主要用途のままです。一方、クローズドループ流量計を備えた塗装ロボットは過度のスプレーを削減し、企業の持続可能性目標を直接支援します。現在カメラガイド付きマニピュレーターで対処可能なタスクの幅は、スループット向上を超えて保証コスト回避とブランド保護を含むよう産業用ロボット市場の価値提案を拡大しています。
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最終ユーザー業界別：食品・飲料自動化が加速
自動車メーカーは2024年の産業用ロボット市場シェアの25%を占めましたが、電動化は新たな複雑さを導入しています：バッテリーモジュールは乾燥室での組み立てと多段階品質チェックを必要とし、セル仕様とツーリングを変更しています。OEMは同時シーラント塗布と精密トルク締結が可能な高ペイロードロボットを追加することで対応しています。対照的に、食品・飲料加工業者は2030年まで最速の年平均成長率12.4%を記録する見込みです。パンデミック時代のロックダウン中の労働力不足により、手作業による骨抜きと包装ラインの脆弱性が明らかになり、所有者は厳格な衛生規則を満たす洗浄定格ロボットの設置を促されました[3]roboticstomorrow.com 。
電子機器組立業者は、基板密度が上昇し部品公差が厳しくなるにつれ、依然として重要な採用者です。製薬クリーンルームは、無菌性を保証しながらオペレーターの強力化合物への曝露を削減するバイアル処理用デルタロボットを採用しています。食品での成功した展開が化粧品、栄養補助食品、特殊化学品の青写真を提供するため、業界間の技術普及が加速し、産業用ロボット市場の総アドレス可能ベースを拡大しています。
地域分析
アジアは中国の276,288台の設置が世界全体の51%に相当するhai-productionに支えられ、2024年の産業用ロボット市場の収益シェア70%を占めました。補助金、国内部品エコシステム、賃金水準上昇が相まって勢いを維持しています。日本は深いサプライヤーネットワークとインダストリー4.0ロードマップを活用し、労働者1万人当たり390台のロボット密度を維持しています。韓国は財閥系コングロマリットが推進する積極的なスマートファクトリー展開を反映し、1,000台を超える密度でチャートのトップに立っています。
南米は、ブラジルの食肉加工業者と車両組立業者が労働コストの変動性を抑制し輸出コンプライアンスを改善するためロボットを導入しており、年平均成長率11.5%の予測で最も成長が速いブロックを代表しています。メキシコの米国消費者市場への近接性は、リショアリング・インセンティブを活用するEV部品メーカーを引き付けています。アルゼンチンは農業パッキングロボットを採用してスループットを向上させ収穫後損失を削減し、産業用ロボット市場内の他のセグメントの実証例を確立しています。
北米と欧州は成熟していますが、飽和状態からは程遠い状況です。米国は労働者1万人当たり295台のロボットを配備し、世界第10位に位置していますが、リショアリング法制と第179条インセンティブが持続的な二桁の単体成長を刺激しています。ドイツの429台密度は自動車クラスターとミッテルシュタント輸出業者により支えられ、EUのカーボンニュートラリティ目標はエネルギー効率の高いロボットモデルのニッチを開いています。中東・アフリカのメーカーは依然として初期採用者であり、石油化学包装ラインと太陽光パネル製造にますます焦点を当てており、物流インフラが成熟すれば産業用ロボット市場の長期的な上昇余地を示しています。
競争環境
市場集中度は中程度です：ABB、FANUC、安川電機、KUKAが合わせて出荷量の約75%を管理し、スケールを活用して半導体割り当てを確保し、グローバルサービス拠点を維持しています。彼らの戦略は垂直統合を重視しており、例えばFANUCは独自のサーボモーターを設計し、供給信頼性と性能一貫性を確保しています。ABBのロボティクス部門スピンオフの決定は、株主価値の解放と電動化への焦点の絞り込みを求めながら、ターゲット型買収のための通貨をユニットに与えることを目指しています。
挑戦者はソフトウェアに差別化の錨を下ろしています。Universal Robotsはプラグアンドプレイ周辺機器でエコシステムを拡張し、クラウドネイティブスタートアップはハードウェアから定期的な分析収益に価値をシフトするロボット非依存のフリートマネージャーを提供しています。NVIDIAは、ロボットOEMが知覚駆動自律性を加速するために統合するAIツールチェーンを供給してイネイブラーとして位置づけ、基本的なモーション制御を効果的に商品化しながら計算能力のバーを上げています。把持と3Dビジョンの特許競争が激化しており、OSAROの深度推定ブレークスルーは知的財産が産業用ロボットにおけるニッチ収益性をいかに保護するかを例証しています。
パートナーシップモデルが進化しています。SymboticのWalmartロボティクス部門買収により、エンドユーザーをそのサプライチェーン自動化プラットフォームに組み込み、量コミットメントと実世界テスト環境を確保しています。1XのKind Humanoid買収は、ロボットを固定セルから機敏で人間スケールの役割に拡張する次世代フォームファクターへの賭けを示しています。既存プレイヤーは、工場レイアウトがモジュラーなフローベース生産に移行する中で関連性を保つため、モバイルマニピュレーションへのポートフォリオ拡張で応えています。
産業用ロボット業界リーダー
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FANUC
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ABB
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安川電機
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KUKA
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三菱電機
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界動向
- 2025年4月：ABBは第1四半期の好調な業績を受けてロボティクス部門のスピンオフ計画を発表し、戦略的焦点の絞り込みと成長のための専用資本へのアクセスを目指している
- 2025年2月：OSAROがAI搭載ロボット深度推定の特許を取得し、フルフィルメントセンターでのハードウェアコストを削減しながらSKU柔軟性を向上させる
- 2025年1月：SymboticがWalmartの先進システム・ロボティクス事業を買収し、長期商業契約を締結、その倉庫自動化ポートフォリオの需要を確保
- 2025年1月：1XがKind Humanoidを買収し産業用途向けヒューマノイドロボット開発を加速、人間レベルのリーチとナビゲーションを必要とするタスクに向けて自社を位置づけ
世界の産業用ロボット市場レポート範囲
産業用ロボットは製造業で使用されるロボットシステムです。産業用ロボットは自動化され、プログラム可能で、3軸以上での動きが可能です。産業用ロボットは複数の業界と用途で使用されています。労働集約的活動の排除が産業用ロボット市場を推進しています。
産業用ロボット市場は、ロボットタイプ別（多関節ロボット、リニアロボット、円筒ロボット、パラレルロボット、スカラロボット）、最終ユーザー業界別（自動車、化学・製造、建設、電機・電子、食品・飲料、機械・金属、製薬）、地域別（欧州（英国、ドイツ、フランス、その他欧州）、アジア太平洋（日本、中国、インド、韓国、その他アジア太平洋）、中南米、中東・アフリカ）にセグメント化されています。市場規模と予測は、上記のすべてのセグメントについて価値（米ドル）ベースで提供されています。
| 多関節ロボット |
| スカラロボット |
| 直交・ガントリーロボット |
| パラレル・デルタロボット |
| 円筒ロボット |
| 協働ロボット（コボット） |
| 15kg以下 |
| 16-225kg |
| 226-500kg |
| 500kg超 |
| マテリアルハンドリング・包装 |
| 溶接・はんだ付け |
| 組立・塗布 |
| 機械テンディング・CNC |
| 塗装・コーティング |
| 品質検査 |
| 自動車 |
| 電機・電子 |
| 食品・飲料 |
| 機械・金属 |
| 製薬・ヘルスケア |
| 建設資材 |
| その他（ゴム、光学） |
| 北米 | 米国 |
| カナダ | |
| 南米 | ブラジル |
| アルゼンチン | |
| 欧州 | ドイツ |
| 英国 | |
| フランス | |
| イタリア | |
| ロシア | |
| アジア | 中国 |
| 日本 | |
| 韓国 | |
| インド | |
| 中東・アフリカ | GCC |
| 南アフリカ |
| ロボットタイプ別 | 多関節ロボット | |
| スカラロボット | ||
| 直交・ガントリーロボット | ||
| パラレル・デルタロボット | ||
| 円筒ロボット | ||
| 協働ロボット（コボット） | ||
| ペイロード容量別 | 15kg以下 | |
| 16-225kg | ||
| 226-500kg | ||
| 500kg超 | ||
| 用途別 | マテリアルハンドリング・包装 | |
| 溶接・はんだ付け | ||
| 組立・塗布 | ||
| 機械テンディング・CNC | ||
| 塗装・コーティング | ||
| 品質検査 | ||
| 最終ユーザー業界別 | 自動車 | |
| 電機・電子 | ||
| 食品・飲料 | ||
| 機械・金属 | ||
| 製薬・ヘルスケア | ||
| 建設資材 | ||
| その他（ゴム、光学） | ||
| 地域別 | 北米 | 米国 |
| カナダ | ||
| 南米 | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| 欧州 | ドイツ | |
| 英国 | ||
| フランス | ||
| イタリア | ||
| ロシア | ||
| アジア | 中国 | |
| 日本 | ||
| 韓国 | ||
| インド | ||
| 中東・アフリカ | GCC | |
| 南アフリカ | ||
レポートで回答される主要な質問
産業用ロボット市場はどれくらいの規模ですか？
産業用ロボット市場規模は2025年に483億米ドルに達し、年平均成長率13.40%で成長して2030年には905.7億米ドルに達すると予測されています。
現在の産業用ロボット市場規模は？
2025年には、産業用ロボット市場規模は483億米ドルに達すると予測されています。
現在の産業用ロボット市場の規模は？
産業用ロボット市場は2025年に483億米ドルと評価され、2030年までに906億米ドルに達する見通しです。
どの地域が世界のロボット設置数をリードしていますか？
アジアが収益の70%を占めており、中国だけで2024年のhai-productionで世界のロボット配備の51%を占めています。
協働ロボットが従来のロボットより速く成長しているのはなぜですか？
内蔵安全機能により柵が不要となり、スペースに制約のあるラインでの柔軟な配備を可能にし、中小企業の労働力不足対応を支援することで、2030年まで年平均成長率14.0%を推進しています
政府インセンティブはロボット導入にどう影響しますか？
中国の第14次5カ年計画や米国第179条などの補助金と税額控除は投資回収期間を加速し、経済的不確実性の中でも自動化を財政的に実行可能にします
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