ロボティクス基盤モデル市場規模・シェア分析 - 成長トレンドと予測（2026年～2031年）

グローバルロボティクス基盤モデル市場のトレンドとインサイト

産業オートメーションと労働力不足

製造業および物流業の用主は、固定設備では容易に対応できないタスクに影響を及ぼす人手不足を背景に、オートメーション投資を拡大しています。米国の産業用ロボット設置台数は2025年に11%増加して38,000台となり、ロボット密度は製造業従業員10,000人あたり307台の稼働台数に達しました。^{[1]国際ロボット連盟、「米国ロボット産業が二桁成長に回帰」、IFRプレスリリース、ifr.org} こうした状況は、変化する製品レイアウト、梱包形状、作業指示を解釈できるロボットに有利に働きます。基盤モデルは、従来のロボットが大規模な再プログラミングを必要とする補充作業、混合品目の取り扱い、その他のタスクを支援できます。2025年のグローバル産業用ロボット設置台数は621,000台に達し、アジアが設置台数の79%を占めており、オートメーション推進が北米にとどまらないことを示しています。ロボティクス基盤モデル市場は、雇用主がローカルタスク、在庫プロファイル、または製品条件の変化に際して再設定が必要な狭い用途向けプログラムのマシンではなく、柔軟な生産能力を求める場合に恩恵を受けます。

汎用ロボットインテリジェンスへの需要

タスク特化型ロボットを保有する企業は、製品ラインや施設レイアウトが変更される際に新たな統合コストが発生することが多くあります。この課題が、タスクやロボットの種類を超えて習得したスキルを転用できるシステムへの関心を高めています。Physical Intelligenceは、π0.7モデルが個別のデータセットから習得したスキルを組み合わせ、タスク固有のトレーニングなしに新規のマニピュレーションシーケンスを完了したと報告しました。^{[2]Physical Intelligence、「π0.7: 創発的能力を持つ操縦可能な汎用ロボット基盤モデル」、arXiv、arxiv.org} この結果は、特に頻繁な変動を伴う自動車、電子機器、物流業務において、汎用ロボットインテリジェンスの実用的な価値提案を示しています。より広範なロボットポリシーにより、各ハンドリングまたは組立タスクに対して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。このような機会は、変化するタスクが統合作業を増加させ、運用上のリターンを遅らせる施設において、企業がモデルアクセスと継続的なアップデートをコアなオートメーションインフラとして捉えるようになるにつれ、ロボティクス基盤モデル市場を支えます。

マルチモーダルビジョン・ランゲージ・アクションモデルの拡大

ビジョン・ランゲージ・アクションVLA）モデルは、視覚入力、言語指示、ロボット状態情報を一つの制御システム内に統合します。これにより、個別の知覚、計画、アクションコンポーネントに関連する統合負担を軽減できます。NVIDIAは、GR00T N1.7が32,000時間の実際のデモンストレーションおよびエゴセントリックな人間データと8,000時間のシミュレーションロールアウトを使用してトレーニングされたと述べました。共通モデルはマテリアルハンドリング、梱包、検査向けにポストトレーニングが可能であり、企業が維持すべき設定数を削減します。医療分野では、NVIDIA-Medtechが、GR00T-H-N1.7がSutureBotベンチマークにおいて25%の完全なエンドツーエンドの縫合成功率を達成したと報告しました。これらの開発は、ロボティクス基盤モデル市場を従来の産業オートメーションを超えて拡大させる一方、ロボットの動作が作業者、患者、顧客に影響を与える環境における安全性評価の重要性を高めています。

開発障壁を低下させるオープンロボティクスモデル

オープンソースおよびオープンウェイトモデルは、ロボットソフトウェア開発のコスト構造を変えつつあります。OpenVLAはOpen X-Embodimentデータセットから970,000件のロボットエピソードを使用し、29の評価タスクにわたる絶対タスク成功率においてRT-2-Xを16.5%上回りながら、より少ないパラメーター数を実現しました。この証拠は、ロボティクスの性能がパラメーター数だけでなく、より優れたトレーニングデータとモデル設計によって向上できることを示しています。Xiaomiは、ウェイト、推論コード、評価ツールを含むXiaomi-Robotics-0をリリースし、その後、実機ロボット展開向けのポストトレーニングコードを公開しました。ベースラインモデルへのアクセスが向上するにつれ、インテグレーターはデプロイメント、データ収集、顧客固有の検証に集中できるようになります。ロボティクス基盤モデル市場では、中規模インテグレーターの参入が加速する可能性がありますが、モデルプロバイダーは実際の顧客環境や多様な物理的条件にわたって蓄積されたデータと運用経験を通じてパフォーマンス上の優位性を守る必要があります。

実世界のロボットデータの高コストと希少性

実世界のロボットデモンストレーションには、商業規模での収集にコストがかかる、同期された視覚・力・動作・言語データが必要です。この制約は、物理的なばらつきが合成データのみの価値を制限する衣服の取り扱い、外科的作業、複雑な組立において最も顕著です。NVIDIA-Medtechは2026年に、20のロボットプラットフォームにわたる50以上の機関から770時間の外科用ロボットデータを含むOpen-H-Embodimentをリリースしました。^{[3]NVIDIA-Medtech、「Open-H-Embodiment: 医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット」、arXiv、arxiv.org} この協調データセットの規模は、機関間でアクションとデータストリームを標準化するために必要な運用作業も示しています。Universal RobotsとScale AIは、産業用VLAトレーニングのために生産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トレーナーを導入しました。ロボティクス基盤モデル市場は、シミュレーション、クロス具現化トレーニング、共有データセットが大規模な稼働フリートや専門データチームを持たない企業のアクセスを改善する中でも、展開済みフリートを持つ企業に有利な状況が続いています。

安全認証と責任の不確実性

学習ベースのロボット動作に関する安全規則は、モデルの展開ほど迅速には進展していません。ISO 10218-1:2025およびISO 10218-2:2025は、設計および使用に関連する要件を含む産業用ロボットの安全要件を定めています。ANSI/A3 R15.06-2025も、機能安全、リスクアセスメント、エンドエフェクター、サイバーセキュリティに関する産業用ロボットの安全要件を更新しました。これらの規格は重要ですが、未知の条件に遭遇するニューラルネットワークのアクションポリシーに対する完全な評価方法を確立するものではありません。ロボットが損害や傷害を引き起こした場合、モデル開発者、ロボットメーカー、システムインテグレーター、オペレーターの間で責任が不明確なままとなる可能性があります。この不確実性は、医療、防衛、公共空間での利用を遅らせる可能性があり、ロボティクス基盤モデル市場においてオペレーターが人間の近くでロボットを稼働させる前に予測可能な証拠を必要とする近期の需要を制限します。

*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

モデルアーキテクチャ別：VLAモデルが主導し、推論アーキテクチャが能力を拡張

ビジョン・ランゲージ・アクションモデルは2025年のロボティクス基盤モデル市場シェアの54.67%を占めました。その優位性は、画像、言語タスク記述、ロボット状態データを一つのバックボーンで処理する能力を反映しています。この設計は、個別の知覚、計画、アクションコンポーネント間の複雑なリンクなしに指示追従動作を支援します。NVIDIAは、GR00T N1.7を汎用ヒューマノイドロボットスキル向けのオープンで商業ライセンスされたVLAとして説明し、Unitree RoboticsおよびAgile Robotsを含むトレーニングパートナーを特定しました。^{[4]NVIDIA-Medtech、「GR00T-H-N1.7」、Hugging Face、huggingface.co} 産業用の既存設備基盤は、ロボティクス基盤モデル市場において繰り返し可能なハンドリングおよび組立作業を伴う確立された産業環境全体でVLAモデルに明確な商業ルートを提供しています。

ワールドモデルは収益面では小さなポジションを占めていますが、計画とテストのために物理的環境を表現するため依然として重要です。NVIDIA-Medtechは、Cosmos-H-Surgical-Simulatorが9つの外科プラットフォームにわたるロボットキネマティクスからリアルな外科動画を生成し、物理的展開前の検証を支援できると述べました。具現化推論モデルはアーキテクチャセグメント内で最も速い成長率となる2031年にかけてCAGR 46.53%で拡大する見込みです。Physical Intelligenceは、π0.7がタスク固有のトレーニングデータなしにコーヒー準備、洗濯物の折り畳み、箱の組み立てにおいてタスク特化型システムに匹敵したと報告しました。動作ポリシー、クロス具現化制御、ツールオーケストレーションモデルは、開発フレームワークが手頃な出発点と適応可能な制御ポリシーを必要とする小規模インテグレーターのアクセスを改善するにつれ、ロボティクス基盤モデル市場においてより狭いニーズに対応します。

注記: 全セグメントのシェアはレポート購入時に入手可能

デプロイメントモード別：クラウドシステムが継続的なモデル改善を支援

クラウドベースのデプロイメントは2025年の収益の57.26%を占めました。企業はクラウドシステムを集中型モデルアップデート、共有コンピューティング、サイト間のロボットデータ集約に活用しています。Universal RobotsとScale AIは、UR AIトレーナーが模倣学習を研究室から工場へと支援するために生産動作・力・視覚データを取得すると述べました。このモデルはデプロイメントデータとポリシー改善を結びつけ、中規模企業のインフラ障壁を低下さます。クラウドチャネルは2031年にかけてCAGR 43.61%で拡大する見込みであり、ロボティクス基盤モデル市場において最も速いデプロイメントモードとなっています。

オンプレミスのデプロイメントは、データ制御、低レイテンシー、または信頼性の高いローカル運用が必要な業務において引き続き重要です。防衛施設、製薬クリーンルーム、遠隔採掘作業は、外部クラウド接続への依存を受け入れられない場合があります。NVIDIAは、Jetson Thorをエッジでのリアルタイムロボット推論と制御向けに位置付け、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。欧州のデータ居住規則とセクターのセキュリティ要件も、クラウド利用が制限される場合のローカルデプロイメントを支持しています。クラウド学習とエッジ制御の共存は、顧客がロボティクス基盤モデル市場においてモデル改善と運用制御、ローカルレジリエンス、データ保護義務のバランスを取る中で引き続き重要となります。

アプリケーション別：倉庫利用が主導し、ホームサービス利用が加速

倉庫ピッキング・仕分けは2025年の収益の23.16%を占めました。倉庫では、ロボットが多様な在庫管理単位、不規則な梱包、混合重量のトート、変化する保管パターンに対応する必要があります。これらのタスクは文脈的認識と柔軟なグラスピングを必要とするため、固定オートメーションには不向きです。基盤モデルは、梱包や製品ミックスが変化する際の手動再プログラミングを削減できます。eコマースと流通業務の継続的な拡大は、ロボティクス基盤モデル市場に倉庫オートメーションにおける信頼性の高い商業基盤を提供しています。

産業組立、マテリアルハンドリング、梱包、モバイル検査も引き続き重要なアプリケーション領域です。モデルガイドシステムは、以前は手動介入が必要だった新しい部品形状や生産変更に適応できます。モバイル検査とナビゲーションは、危険な条件を持つエネルギーおよび製造サイトでの人間の露出を削減できます。ホームサービス実行は、ヒューマノイドハードウェアコストの低下と汎用モデル能力の強化に支えられ、2031年にかけてCAGR 46.32%で拡大する見込みです。非構造化された家庭環境は、ロボットが脆弱な居住者、多様なオブジェクト、限られた機械可読構造の周囲で作業しなければならないため、工場よりも自動化が困難であり、信頼性と安全性への期待が依然として高いことから、ロボティクス基盤モデル市場における広範な利用は長期的な商業機会にとどまります。

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エンドユーザー別：製造業者が数量を提供し、医療提供者が最速で成長

製造業者は2025年の収益の35.21%を占め、最大のエンドユーザーグループであり続けました。自動車メーカー、電子機器組立業者、食品加工業者は、製品のばらつきと短い生産ランが固定プログラミングの効率を低下させるため、適応可能なオートメーションを必要としています。基盤モデルは、変化する運用条件において単に労働コストを削減するだけでなく、より大きな柔軟性を提供します。ヒューマノイドおよび汎用システムの商業展開は、これらの技術が製造業および物流業においてパイロット段階を超えて移行していることを示しています。物流・倉庫プロバイダーは次の主要ユーザーグループを代表しており、流通業務は労働集約的でサービス目標が厳しく、長い再プログラミングサイクルなしに変化する作業負荷に適応できるシステムへの需要を生み出しています。

医療提供者は2031年にかけてCAGR 47.27%で拡大する見込みであり、最速のエンドユーザー成長率となっています。外科用ロボティクスと病院物流は、安全性と検証要件が満たされる場合に臨床能力を拡大し、運用ワークフローを改善できます。NVIDIA-Medtechは、GR00T-H-N1.7を50以上の機関と20のロボットプラットフォームのデータを使用した外科・医療ロボティクス向けの商業ライセンスモデルとして提示しました。同社はSutureBotベンチマークにおいて25%の完全なエンドツーエンドの縫合成功率を報告しました。臨床検証と医療機器コンプライアンスは、特に欧州の外科環境において採用のタイミングに影響を与え、ロボティクス基盤モデル市場においてデプロイメントが臨床検証と確立された医療機器プロセスに沿う必要があります。

地域分析

北米は2025年のロボティクス基盤モデル市場シェアの45.74%を占めました。同地域はフロンティアモデル開発者、クラウドインフラ、オートメーションへの企業支出を組み合わせています。米国の産業用ロボット設置台数は2025年に11%増加して38,000台となり、ロボット密度は製造業従業員10,000人あたり307台に達し、製造業、物流、関連サービスにおける展開を支えています。ANSI/A3 R15.06-2025は、ISO 10218に沿い、展開者に対してより明確な検証基準を提供する更新された産業安全要件を定めています。 

アジア太平洋地域は2031年にかけてCAGR 46.84%で拡大する見込みであり、最も成長の速い地域的機会を代表しています。日本ロボット工業会は、2025年のロボット受注が25.7%増加して1兆45.6 ビリオン 円（69.7 ビリオン 米ドル）となり、2026年の受注を1兆220 ビリオン 円（81.3 ビリオン 米ドル）と予測したと報告しました。^{[5]日本ロボット工業会、「統計プレスリリース：2025年ロボット受注・生産」、日本ロボット工業会、jara.jp} 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と基盤モデルの共同開発を調整しています。韓国は製造業従業員10,000人あたり1,220台のロボット密度を有しており、電子機器および半導体生産における改修のための大規模な既存設備基盤を形成しています。アジア太平洋地域は新規展開と確立された自動化施設のアップグレードを通じてロボティクス基盤モデル市場を拡大できます。

欧州は2024年に製造業従業員10,000人あたり267台のロボット密度を有しており、国際ロボット連盟が報告した最高の地域水準でした。この既存のオートメーション基盤は採用を支援していますが、詳細なコンプライアンス要件とフロンティアモデルへの投資の遅さが、北米およびアジア太平洋地域と比較してペースを制限する可能性があります。南米、中東、アフリカはロボティクス基盤モデル市場において控えめながらも新興のポジションを占めています。ブラジルは自動車組立と食品加工からの需要を提供し、南アフリカは採掘検査と危険なナビゲーションにおける関連するユースケースを提供しています。より広範な採用は、湾岸諸国のクラウドインフラ、スマート製造、物流イニシアチブ、ならびにロボティクス基盤モデル市場において地域の言語、作業環境、運用条件を反映したローカライズされたデータに依存します。