フィジカルAI市場規模・シェア分析 - 成長トレンドと予測（2026年～2031年）

グローバルフィジカルAI市場のトレンドとインサイト

物流・製造業におけるリアルワールド自動化への需要拡大

米国における産業用ロボットの設台数は2025年に前年比11%増の38,000台となり、購買担当者が純粋な自動車サイクル以外でも自動化能力を引き続き拡大していることを示しています。食品産業だけで30%増の3,000台という設置台数を記録しており、歴史的に自動化密度が低かったセクターも加速していることが示されています。フィジカルAI市場において、これは需要がもはや固定式工場ロボットだけに結びついているのではなく、モバイルシステム、ロボットアーム、より適応性の高い制御レイヤーを組み合わせた混合フリートへと広がっていることを意味します。オペレーターが孤立したハードウェア購入ではなくワークフロー全体のオーケストレーションを追求するようになると、ソフトウェアの調整とフリート管理が購買決定においてより中心的な役割を担うようになります。この変化はフィジカルAI市場を支援します。なぜなら、新たなデプロイメントはそれぞれ、異なる機械タイプにわたって機能できる知覚、計画、制御ソフトウェアにますます依存するようになるからです。

低レイテンシロボット意思決定のためのエッジAI推論の成熟

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コンピュート能力がいかに急速に向上しているかを示しています。^{[1]NVIDIA Corporation、「NVIDIA Jetson ThorがリアルタイムリーズニングをジェネラルロボティクスおよびフィジカルAIに解放」、NVIDIAブログ、blogs.nvidia.com} NVIDIAは、このプラットフォームが2,070 FP4テラフロップスを提供し、前世代比7.5倍のAIコンピュートを実現すると述べており、機械レベルでのリアルタイムマルチモーダル処理をサポートします。Boston DynamicsはこのプラットフォームをAtlasに統合しており、Agility RoboticsはDigitの第6世代に採用しています。これは、シリコンの選択が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となっていることを示しています。フィジカルAI市場において、これは長期的なベンダー関係を生み出します。なぜなら、設計段階で選択されたエッジプロセッサは、運用期間を通じてそのまま使用されることが多いからです。その結果、時間クリティカルな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、モデル改善を通じて価値を高め続けるソフトウェアレイヤーとの間で、より明確な分離が生まれています。

高変動ークフローにおける人間とロボットの協働

電子機器の組み立て、食品の取り扱い、スクリプト化されていない倉庫ピッキングなどの高変動環境は、新しいモデルが手動プログラミングを減らしながら変化するオブジェクトやタスクシーケンスに対応できるようになったため、ロボットにとってより適した環境になりつつあります。これにより、変動が多すぎて稼働率が低下するため固定式産業用自動化の価値が限られていたワークフローにおいて、フィジカルAI市場の関連性が高まっています。FANUCは、2024年12月の国際ロボット展での商業システム発売後の数ヶ月間で、フィジカルAIアプリケーション向けに1,000台以上のロボットを出荷しており、より適応性の高い機械に対する初期の商業的需要を示しています。FANUCはまた、Googleとの協力関係を深める動きを見せており、既存のOEMがすべてのモデルレイヤーを自社で構築するのではなく、外部のAI能力と実績あるハードウェアを組み合わせることをますます好むようになっていることを示しています。このパターンが広がるにつれ、フィジカルAI市場は、ロボトが安全性や生産性を損なうことなく人間のより近くで作業し、より大きな変動に対応しなければならないユースケースの幅広い範囲から恩恵を受けます。

非構造的な物理作業環境における労働力不足

労働力の圧力は、フィジカルAI市場への直接的な支援として残っています。なぜなら、不足は反復的で身体的に負担が大きく、一貫したスタッフ配置が困難な環境に集中しているからです。入力データで引用されたDescartesの調査によると、サプライチェーンおよび物流業務の76%が労働力不足を経験しており、37%がそれを高度から極度と評価しており、短期的なサイクルではなく持続的な運営上の問題であることが示唆されています。同じ情報源は、2024年12月から2025年4月にかけて、熟練した時給制倉庫職の米国求人が32万件以上あり、年間離職率が約45%であったことを指摘しており、採用・研修コストが高止まりしていることを示しています。そのような状況において、ロボットフリートは、常時採用と再研修に依存していたタスクの安定した労働力代替として評価されています。フィジカルAI市場はこから恩恵を受けます。なぜなら、非構造的な作業はハードウェアだけでは対処できず、周囲を認識し、動きながら適応し、時間とともに改善できるシステムが必要だからです。

高いシステム統合コストと長いコミッショニングサイクル

ロボットハードウェアの経済性が改善しても、フルプロジェクトには通常、工具、安全システム、統合労働、インフラ更新、研修が含まれるため、高いデプロイメントコストがフィジカルAI市場の成長を依然として遅らせています。入力データでは、中程度の協働ロボットセルの価格を、オペレーターが規模での再現性評価し始める前の段階で50,000〜90,000米ドルと位置付けています。時給100〜140米ドルの統合労働、10,000〜25,000米ドルの追加安全費用、12,000〜20,000米ドルの研修費用は、設置がなぜ製品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かを示しています。問題は、工場テストをすり抜けた問題がサイト受け入れ時に発生した場合にさらに深刻になります。なぜなら、遅延のたびにライン生産やゴーライブスケジュールが乱れる可能性があるからです。これにより、特に購買担当者が1サイトから多サイトへの拡大前に予測可能な投資回収期間を求める場合、フィジカルAI市場はエンド需要だけが示唆するほど速く動けない状況が続いています。

認証、責任、機能安全の複雑性

安全コンプライアンスは主要な制約要因です。なぜなら、自律システムは、変化する環境で知覚、推論、行動する機械向けに設計されていない規格に適合しなければならないからです。入力データは、ANSI/RIA R15.06、IEC 61508、ISO 10218を重複するベンチマークとして指摘しており、デプロイヤーが単一のフレームワークではなく断片したコンプライアンスパスに直面していることを示しています。NVIDIAは2026年6月に、認定検査経路を通じて認定されたオープンなフルスタック安全システムとして、ロボティクス向けHalosを発表しました。これは、規制当局が完全に定義する前に、サプライヤーが実用的な構造を作ろうとしていることを示しています。責任も依然として困難です。なぜなら、法的リスクがロボットメーカー、モデルプロバイダー、インテグレーター、オペレーターに同時に及ぶ可能性があるからです。フィジカルAI市場において、その不確実性は、保険、コンプライアンス、法的オーバーヘッドをより容易に吸収できる大企業を有利にする傾向があります。

*当社の予測では、推進要因および抑制要因の影響を加算的ではなく方向性のあるものとして扱います。影響予測は、ベースライン成長、構成効果、および変数間の相互作用を反映しています。

セグメント分析

コンポーネント別：ハードウェアがスタックを支え、ソフトウェアがマージンを支配する

ハードウェアは2025年に52.42%のシェアを保有し、フィジカルAI市場において最大のポジションを占めました。すべてのデプロイメントは依然として、コンピュートモジュール、アクチュエーター、センサー、ロボット本体から始まるからです。設置済みハードウェアベースは重要です。なぜなら、どのモデルをローカルで実行できるか、システムがどれだけ迅速に応答できるか、能力が向上するにつれてどれだけの再設計が必要かを決定するからです。コンポーネントレベルでのフィジカルAI市場規模は、2025年においてもハードウェアに傾いており、ソフトウェアだけでなく実際の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。Boston DynamicsはNVIDIA Jetson AGX ThorをAtlasに統合し、Agility RoboticsはDigitの第6世代に同じプラットフォームを採用しており、初期のハードウェア決定が長期的なサプライヤー関係をどのように形成するかを示しています。これらの設計上の選択は、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与えるため、ハードウェアは依然としてスタックの残りの部分の運用上の境界を設定しています。

ソフトウェアは2031年にかけてCAGR 40.43%で成長する見込みであり、フィジカルAI市場における長期的な価値の多くがシフトする可能性が高い場所を示しています。このシフトは、物理的資産を交換することなく、デプロイ済み機械全体のパフォーマンスを向上させるワールドファンデーションモデル、シミュレーションフレームワーク、フリート管理ツールに結びついています。NVIDIAはGTC 2026でGR00T N1.7を商業早期アクセスとしてリリースし、ソフトウェアライセンスがハードウェア販売に組み込まれた機能だけでなく、実際の収益源であることを示しました。^{[2]NVIDIA Corporation、「NVIDIAとグローバルロボティクスリーダーがフィジカルAIを現実世界へ」、NVIDIAニュースルーム、nasdaq.com} サービスは依然として重要です。なぜなら、フリートが複数のサイトに広がり、異なるOEMの機械を含むようになるにつれて、統合、コミッショニング、研修、最適化がより複雑になるからです。したがって、フィジカルAI産業は、ハードウェアが扉を開き、ソフトウェアとサービスレイヤーがアップデートと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、より多くの継続的な価値を獲得するという構造へと移行しています。

注記: 個別セグメントのシェアはレポート購入時に入手可能

ロボットタイプ別：産業規模とサービスロボットの野望が交差する

産業用ロボットは2025年に58.23%のシェアを保有し、自動車、電子機器、半導体分野ですでに稼働している大規模な設置済みベースを反映しています。このポジションはフィジカルAI市場に強固な基盤を与えました。購買担当者はシステム全体を交換するのではなく、実績あるハードウェアにより高度な知覚・制御レイヤーを追加できるからです。設置済みベースが確立されていることは、AIの段階的なアップグレードでさえ、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影響を与えられるとを意味しました。同時に、倉庫やフルフィルメントサイトが移動性、操作性、状況対応を組み合わせた機械を必要とす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より曖昧になっています。これは、倉庫の通路で作業する機械が産業用アームとサービスロボットの両方の特性を共有する可能性があるため、サプライヤーが製品カテゴリーをどのように定義するかを変えています。

プロフェッショナルサービスロボットは2031年にかけてCAGR 39.72%で成長する見込みであり、フィジカルAI市場において最も成長の速いロボットタイプとなっています。成長は、オペレーターが変化するレイアウト、移動するオブジェクト、かつて人間の判断を必要としたタスクを処理できるロボットを求める物流、ヘルスケア、小売アプリケーションによって牽引されています。入力データはまた、ヒューマノイドおよびモバイルマニピュレータープラットフォームが混合材料の取り扱いに移行していることを指摘しており、プロフェッショナルサービスロボットが汎用システムの商業的な参入点として好まれるようになった理由を説明しています。このカテゴリーへの資金集中は、サプライヤーと投資家が狭いパイロットを超えた幅広い用途を期待しているという見方を強化しています。ただし、一部の取引のソースに基づく数値は、ソースの品質管理上の理由からここでは除外されています。したがって、フィジカルAI産業は、成熟した産業用ベースと、固定式工場作業をはるかに超えて対応可能なユースケースの範囲を拡大している、より速く動くサービスロボットセグメントのバランスを取っています。

デプロイメント別：オンデバイスコンピュートがベースラインを定義する

オンデバイスデプロイメントは2025年に71.43%のシェアを保有し、即時制御、衝突回避、力フィードバックが不可欠なフィジカルAI市場において、ローカル推論が依然としてデフォルトのアーキテクチャであることを示しています。このシェアは好みよりもエンジニアリング上の制約を反映しています。なぜなら、ミリ秒単位の応答時間を必要とする動的な物理タスクには、往復のクラウドレイテンシは適していないからです。NVIDIAは、Jetson AGX Thorがロボットでのリアルタイムマルチモーダル推論をサポートすると述べており、多くのデプロイメントにおけるローカルコンピュートの重要性を強調しています。エッジシリコンが設計段階で選択されると、後で変更するとハードウェアの再設計と新たな検証作業が必要になる可能性があるため、長年にわたってそのまま使用されることが多いです。これにより、上位レベルのソフトウェアモデルが急速に進化し続ける中でも、フィジカルAI市場に安定したオンデバイスの基盤が提供されます。

ハイブリッドデプロイメントは2031年にかけてCAGR 42.61%で成長する見込みであり、フィジカルAI市場において最も成長の速いデプロイメントモデルとなっています。この構造では、ローカルシステムが時間に敏感な制御を処理し、接続された環境がモデルのアップデート、テレメトリの集約、ワークフロー計画、より広範な学習ループをサポートします。NVIDIAはまた、ロボットの研修とコミッショニングのためのOmniverseベースのデジタルツインワークフローを強調しており、シミュレーションと生産が単一の接続されたアーキテクチャ内でどのように動作できるかを示しています。この2層モデルは、オペレーターがローカルに留まらなければならないものと、集中調整から恩恵を受けるものを分離するのに役立ち、パフォーマンスと運用上の可視性の両方を向上させます。その結果、フィジカルAI市場は、エッジとクラウドの役割が競合する選択肢ではなく、同じデプロイメントライフサイクルの異なる部分を担う接続されたレイヤーであるアーキテクチャへと移行しています。

注記: 個別セグメントのシェアはレポート購入時に入手可能

エンドユーザー業種別：物流がリードし、ヘルスケアが急速に牽引する

物流・サプライチェーンは2025年に21.46%のシェアを保有し、フィジカルAI市場において最大の業種ポションを占めました。このリードは、eコマースの取引量の成長、労働力不足、および大規模なフットプリントと非常に多くのSKU数を管理するフルフィルメントセンターの複雑性の増大から生まれました。これらの環境では、購買担当者は孤立した自動化ツールを超えて、商品を移動させ、アイテムをピッキングし、変化する運用条件に適応できる調整されたフリートを求めています。業種レベルでのフィジカルAI市場シェアは、物流がリードするのに十分なほど集中していましたが、他のユースケースが拡大する余地がないほど集中してはいませんでした。製造業が第2位の業種として続き、自動車と電子機器は既存の産業用ロボットインフラを基盤としながら、時間をかけてより高度なソフトウェアレイヤーを追加し続けています。

ヘルスケアは2031年にかけてCAGR 44.17%で成長する見込みであり、フィジカルAI市場において最も成長の速い業種となっています。成長は、手術支援、リハビリテーション、薬局自動化、患者モニタリングなど、それぞれ異なる統合要件と規制条件を持つ複数の独立した採用経路ら生まれています。この広がりは重要です。なぜなら、特定の製品カテゴリーへの依存を減らし、サプライヤーにヘルスケア環境への複数の参入方法を提供するからです。入力データはまた、農業、防衛・セキュリティ、自動車を追加の業種として特定しており、フィジカルAIの採用が1つの支配的なユースケースではなく、複数の並行する需要の流れによって形成されていることを示唆しています。これにより、フィジカルAI市場はより広い成長基盤を持ちますが、ベンダーが顧客グループ全体で非常に異なるパフォーマンス、安全性、運用条件をサポートしなければならないことも意味します。

地域分析

北米は2025年に31.82%のシェアを保有し、フィジカルAIにおける最大の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、強力な商業デプロイメントセクター、および自律性への支出を引き続き支援する防衛環境を反映しています。米国の産業用ロボット設置台数は2025年に11%増の38,000台となり、ソフトウェアの見出しを超えた地域の幅広い自動化の勢いを強化しています。自動化進協会（Association for Advancing Automation）はまた、連邦ロボティクス局と国家ロボティクス戦略を推進しており、政策議論がデプロイメント支援、調達の整合、更新された安全基準へと移行していることを示しています。カナダとメキシコは、自動車と電子機器の生産を通じて地域基盤に貢献しており、クロスボーダーのデプロイメントモデルが早期採用者からより広いサプライチェーンへと広がる際に恩恵を受けます。

アジア太平洋地域は2031年にかけてCAGR 43.04%で成長する見込みであり、フィジカルAI市場において最も成長の速い地域となっています。この地域は、製造規模、ロボット密度、政策支援を組み合わせており、サプライヤーにローカル需要と生産の深さの両方を提供しています。入力データは、この加速を中国の2026年から2030年の第15次五カ年計画と、2026年の製造業労働者1万人当たり1,220台という韓国のロボット密度に結びつけており、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しています。中国はまた、2024年に295,000台の産業用ロボットを設置し、同年のグローバルシェアの54%を有しており、将来のAIレイヤリングを支える地域のロボットベースの規模を示しています。フィジカルAI市場にとって、これはアジア太平洋地域が単なる需要センターではなく、供給経済、コンポーネントエコシステム、デプロイメント速度をますます形成していることを意味します。

欧州、南米、中東・アフリカは、フィジカルAI市場においてより多様な採用経路を示しており、パフォーマンスは産業構造、投資条件、規格の成熟度に結びついています。ドイツは2024年に278,900台の稼働中の産業用ロボットを保有し、EU工場ロボットベースの40%を占めていましたが、入力データはまた、2025年のロボティクスおよび自動化収益が10%減少し、その後回復するという予測を指摘しています。^{[3]国際ロボット連盟、「ワールドロボティクスレポート2025、Zusammenfassung」、Roboterforum.de、roboterforum.de} 欧州は、先進的な環境での商業なロールアウト決定において信頼性と規格が依然として大きな比重を占めているため、より慎重に見えます。南米と中東・アフリカは依然として初期段階の機会であり、物流自動化と検査ロボティクスがより広範なフィジカルAI採用への主要な参入点として機能しています。