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人工知能（AI）ロボットの世界市場規模は、2022年に120億米ドルを占め、2023年から2032年の予測期間中にCAGR 21.50%で成長を記録し、2032年までに約837.8億米ドルになると予測されている。
重要なポイント
北米の2022年の市場シェアは33％である。
2022年の売上シェアは、アジア太平洋地域が29%、ヨーロッパが25.2%であった。
産業用ロボット・タイプは、分析的メンテナンスによる生産性の向上により、2022年の世界市場シェアは62.25%となった。
AIはコンピュータサイエンスの一部であり、機械をより賢くするために使用される。人工知能ロボットは、AIとロボットの技術を組み合わせたものである。ロボットが反復的な責任をより効果的に遂行できるようにすることで、人間の関与を奪うことができる。機械学習、適応コンピューティング、人工知能、視覚システムなどの発明によってロボットの能力が急速に変化し、市場が拡大している。これらの責任全体が中断を減少させ、産業の生産性を向上させることが分かっている。スマート家電は、人間ができることに近いか並行した環境で知的責任を果たすことができる。ロボット技術を応用し、ロボット技術を工業的手法に統合することで、事業所はさまざまな挑戦的事業にもっと専念できるようになった。
人工知能（AI）ロボットは、宇宙探査、家庭内サービス、軍事活動、医療処置、気温、気圧、気候、風に関する情報収集など、数多くの重要な分野における責任の機械化の多くの機会に貢献し、その受容は急速なステップで確立されつつある。これにより産業用ロボットの需要が高まり、予測期間中に人工知能（AI）ロボット市場を牽引する。最新世代のスマートロボットは、輸送、組立・製品製造への貢献、倉庫での機械の積み下ろし、製品のテストと検証の完了などのタスクを実行するために、現在時間のクローズド制御ループを使用している。世界のAIロボット市場は、小売、自動車、産業、ヘルスケア分野での人工知能（AI）ロボットの重要性の増加により、予測期間中、知る人ぞ知る存在になると思われる。
成長因子
多くの政府機関が、ロボット工学と人工知能の発明の承認を拡大する取り組みを行っている。AIロボットの医療分野での受け入れ拡大は、患者と医療専門家の間の良好な連携の開始をサポートするものである。こうした創造性は、さまざまな分野で最新の機械やロボットの導入をサポートする新たな拡張を発信する企業にインスピレーションを与えている。ヘルスケア、製造業、建設業、自動車産業など、さまざまな産業が産業オートメーションを受け入れつつある。AIロボットは、製造業や生産業で材料を搬送するために使用され、また、いくつかの自動化された責任を担っている。AIロボットの受け入れは、その極めて一定した正確な性能によって向上している。数多くの産業において、重要な量のロボットが資材管理のために使用されている。このような導入の主な理由は、良好な品質を得るためと、機械の欠陥によって起こる損害から従業員を守るためである。
人工知能とは、知的な行動を再現し、操作やプロセスを獲得し、達成する熟練度のことである。人工知能を備えたロボット構造は、産業部門がその行動においてより柔軟性を発展させることを可能にする。つまり、ロボットは人工知能の技術と結びついており、日常業務や産業の仕事を支援することで、人間の干渉を減らしている。個人用人工知能ロボットの受け入れ拡大や、最新技術開発のための政府イニシアチブの拡大は、主要な市場促進要因である。
産業用ロボットの収益性向上、製造プロセス、金融サービス、銀行、保険などいくつかのビジネスにおけるデジタル化の進展、中国やインドのような発展途上国におけるITセクターの確立において、人間のミスを減らす取り組みが高まっていることが、最も高い市場成長率を示している。ロボット工学がAIと統合されると、ロボットのシステムは、人間の関与の必要性を排除し、別のイベントや全責任に個別に参加することができます。この利点は、将来の市場成長において、ロボット工学におけるAIの主要な推進要因の1つとして現れるだろう。しかし、発展途上国や低開発国では、専門的な労働力や技術的なスキルを持つ人がいないため、市場の成長制限要因となっている。5Gセットアップの流通の増加とスマートサポーターの需要の増加は、市場成長を後押しする要因である。
洞察の提供
人工知能ロボットの市場は、提供するものによってソフトウェアとハードウェアに区分される。ソフトウェア・セグメントは、AIソリューションとAIプラットフォームに細分化される。ハードウェア・セグメントは、ストレージ・デバイス、プロセッサー、ネットワーク・デバイスに細分化される。ハードウェアセグメントは2022年に45.8%の最大シェアを持つ。予測期間中、最大成長率でその地位を継続的に高めると予測されている。チップメーカーは、情報アクセシビリティと発明者ネットワークの絶え間ない発展により、完全な技術価格の40～50％を獲得するためにAIハードウェアを開発し、容量を追加しようと競っている。
メモリー、ネットワーキング、ストレージ、ロジックなど、AIの技術的な負荷は大きい。センサー、バッテリー、アクチュエーター、計算機などの開発は、正確な自己指示ロボットを進化させるために必要である。 コンピューターのアイデアは、画像注釈法を使用して対象物に適切なマークを付けると、機械だけが理解できる正しいデータを与えることで、AIがさらに賢くなるのを助ける。
ロボットタイプの洞察
ロボットの種類によって、人工知能ロボット市場は産業用とサービス用に区分される。産業用ロボットは複合型産業用ロボットと従来型産業用ロボットに細分化される。旧来型産業用ロボットはさらに、直交ロボット、多関節ロボット、平行ロボット、スケアロボット、その他のロボットに細分化される。サービス型ロボットは空中ロボット、水中ロボット、地上ロボットに分けられる。
AIは、ロボットが全自動の方法を提供することを可能にし、人間の関与の必要性を先取りした。ロボットは、AIとロボット工学技術の組み合わせにより、その性能と正確さを示すことができるため、メンテナンスが必要不可欠なときにサインすることで、排他的な中断を避けることができる。 産業の発展は、ロボット工学と人工知能の応用により観察することができる。AIは、ドローン、機械との相互作用、情報収集、人間との相互作用、倉庫物流、セキュリティ監視のようなロボット構造の能力を向上させる。しかし、産業界は今のところ、ロボット工学と機械学習の潜在能力をフルに活用するには至っていない。これは、従業員の削減、有効性の向上、製造組織の簡素化に役立つ。
テクノロジー・インサイト
人工知能ロボット市場は技術によって、コンピューター・ビジョン、機械学習、文脈認識、自然言語処理（NLP）に区分される。
機械学習のセグメントは、予測期間中に人工知能ロボット市場で大幅に増加すると予想されている。ロボット構造のような人工知能技術が正確に実行できることを確認しながら、膨大な量の情報がML手順に育成される。機械学習は、状況を熟慮し、特定の責任や行動を達成するための訓練と最適化手法の進行である。
地域インサイト
北米は、ロボット工学の開発者であり、革新者であり、また、世界の主要な金融慎重である。オートメーションは、彼らの背景、すべての接続されたセンサーから自然に学習の助けを借りて、将来的に実際に彼らの環境を感じることができるようになり、元の言語の計算アクションを使用し、失望を予測し、他の余分なロボットによって復元されることによって、コンピュータのハードウェアを予約することは、産業発展に感謝します。改善された倉庫の自動化、消灯自動開発のような自動化された材料開発と管理の受け入れの増加、および世界の企業全体でこれらのマシンの使用量の増加は、市場の成長を増加している。このような市場の動きは、予測期間中にロボット工学を拡大すると予想される。
アジア太平洋地域は人工知能（AI）ロボットの市場を支配しており、NLP技術の受け入れの増加と安全性と小売の重要性に関する深い知識により、予測期間中に市場を支配する。人工知能（AI）ロボットの説明の市場のセグメントはまた、将来および現在の市場動向に影響を与える国際的な市場のガイドラインの明確な問題とバリエーションに影響を与える市場を提供しています。
北米は予測期間中に大幅な増加を続けるだろう。これは、ロボットにAI技術を実装するいくつかのアプリケーションのためである。国際的なブランドの利用可能性と存在、国内価格と貿易の方向性の影響は、国別データの分析の見積もりの際に考慮され、国内および地元の製品ブランドからの巨大なまたは珍しい闘争のために処理されるそれらの課題。生産拠点、川上バリューチェーンのレビュー、川下バリューチェーンのレビュー、価格動向のレビュー、消費量、原材料コスト、輸出入のレビュー、生産量のようなデータの意見は、市場の状況を推定するための特定の国の主な要因である。
主な市場動向：
ABBは2021年2月、シングルアームYuMi®とYuMi®に加え、より高速で可搬質量の多い新しいSWIFTI™とGoFa™のコボット関係を発表した。食品、消費財、飲料、エレクトロニクス、コーディネーション、ヘルスケアなどを含むこれらのコボットによって、より成長するセグメントでの同社の開発は加速され、自動化に対する複数の産業での需要の増加につながる。
CereProcとHanson Roboticsが2020年5月に合併し、革新的なAIベンチャーSophiaが誕生。CereProcのメロディックTTS組織を使用。今晩のジミー・ファロン・ショーでは、ソフィアが人間とのデュエット曲を歌います。この複合AIプロジェクトは、ソフィアを改良されたAIベースの人工音声に弾き飛ばす。これにより、よりエンターテイメント性の高い演技が可能になり、実際にドラマチックで、興奮、ユーモア、サスペンス、妙に生意気なコメントも表現できるようになりました。
Jetson Nano™ 2GB Inventor Kitは2020年10月にエヌビディアから発売される。このハンドオン・ベンチャーは、AIの学習や教育を目的としたインテリジェントIoTやロボティクスの分野向けに作成されている。
主な市場関係者
ABB
アイブレイン
アルファベット
アルゴAI, LLC
Blue Frog Robotics & Buddy – 感情ロボット
株式会社ブレイン
クラウドマインズテクノロジー
データロボット社
ファナック
ハンソン・ロボティクス社
ハーマンインターナショナルインダストリーズ
IBMコーポレーション
インテル コーポレーション
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
川崎
マイクロソフト株式会社
三菱
ニューララ社
エヌビディア・コーポレーション
オムロン
プロモボット
ソフトバンク株式会社
UBテックロボティクス社
ベオ・ロボティクス社
様々な
ザイリンクス
安川
本レポートでは、以下のセグメントをカバーしている：
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
提供
ソフトウェア
ハードウェア
サービス
ロボットタイプ別
サービスロボット
産業用ロボット
その他
テクノロジー別
機械学習
コンピュータ・ビジョン
コンテキスト認識
自然言語処理
展開モード別
クラウド
オンプレミス
アプリケーション別
法執行
道路パトロール
暴動鎮圧
軍事・防衛
国境警備
捜索救助活動
戦闘作戦
スパイ活動
広報活動
受付ロボット
ツアーガイドロボット
パーソナルアシストとケア
高齢者支援ロボット
コンパニオンロボット
教育とエンターテイメント
研究と宇宙探査
インダストリアル
農業
ヘルスケア・アシスタント
在庫管理
その他
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 人工知能（AI）ロボット市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：人工知能（AI）ロボット産業への影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.人工知能（AI）ロボットの世界市場、提供製品別
8.1.人工知能（AI）ロボット市場、オファリング別、2023～2032年
8.1.1.ソフトウェア
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.ハードウェア
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.サービス
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.人工知能（AI）ロボットの世界市場、ロボットタイプ別
9.1.人工知能（AI）ロボット市場、ロボットタイプ別、2023～2032年
9.1.1.サービスロボット
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.産業用ロボット
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.その他
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.モバイル
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.5.その他
9.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.人工知能（AI）ロボットの世界市場、技術別
10.1.人工知能（AI）ロボット市場、技術別、2023～2032年
10.1.1.機械学習
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.コンピュータビジョン
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.コンテキスト認識
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.4.自然言語処理
10.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.人工知能（AI）ロボットの世界市場、展開モード別
11.1.人工知能（AI）ロボット市場、展開モード別、2023～2032年
11.1.1.クラウド
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.オンプレミス
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.人工知能（AI）ロボットの世界市場、用途別
12.1.人工知能（AI）ロボット市場、用途別、2023～2032年
12.1.1.法執行
12.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.2.広報活動
12.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.3.介助とケア
12.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.4.教育と娯楽
12.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.5.研究と宇宙探査
12.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.6.工業用
12.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.7.農業
12.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.8.ヘルスケアアシスタント
12.1.8.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.9.在庫管理
12.1.9.1.市場収益と予測（2020-2032）
第13章.人工知能（AI）ロボットの世界市場、地域別推定と動向予測
13.1.北米
13.1.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.1.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.1.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.1.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.1.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.6.米国
13.1.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.1.6.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.1.6.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.1.6.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.1.6.5.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.7. その他の北米地域
13.1.7.1. オファリング別市場収益および予測（2020年～2032年）
13.1.7.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.1.7.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.1.7.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.1.7.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.ヨーロッパ
13.2.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.2.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.2.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.2.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.6.英国
13.2.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.2.6.2.市場収入と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.2.6.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.6.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.2.6.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.7. ドイツ
13.2.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.2.7.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.2.7.3. 技術別市場収益および予測（2020年～2032年）
13.2.7.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.2.7.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.8. フランス
13.2.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.2.8.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.2.8.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.8.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.2.8.5. 市場収益および予測、用途別 (2020-2032)
13.2.9.その他のヨーロッパ
13.2.9.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.2.9.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.2.9.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.9.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.2.9.5. 市場収入と予測、用途別 (2020-2032)
13.3.APAC
13.3.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.3.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.3.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.3.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.6. インド
13.3.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.3.6.2.市場収入と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.3.6.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.6.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.3.6.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.7.中国
13.3.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.3.7.2. ロボットタイプ別市場収益および予測（2020～2032年）
13.3.7.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.7.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.3.7.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.8.日本
13.3.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.3.8.2. ロボットタイプ別市場収益および予測（2020-2032年）
13.3.8.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.8.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.3.8.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.9.その他のAPAC地域
13.3.9.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.3.9.2.市場収入と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.3.9.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.9.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.3.9.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.MEA
13.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.4.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.4.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.4.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.6.GCC
13.4.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.4.6.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.4.6.3. 技術別市場収益および予測（2020～2032年）
13.4.6.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.4.6.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.7.北アフリカ
13.4.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.4.7.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.4.7.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.7.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.4.7.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.8.南アフリカ
13.4.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.4.8.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.4.8.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.8.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.4.8.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.9.その他のMEA諸国
13.4.9.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.4.9.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.4.9.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.9.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.4.9.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.ラテンアメリカ
13.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.5.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.5.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.5.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.5.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.6.ブラジル
13.5.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.5.6.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.5.6.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.5.6.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.5.6.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.7.その他のラタム諸国
13.5.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.5.7.2.市場収益と予測、ロボットタイプ別（2020～2032年）
13.5.7.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.5.7.4.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
13.5.7.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
第14章.企業プロフィール
14.1.ABB
14.1.1.会社概要
14.1.2.提供商品
14.1.3.財務パフォーマンス
14.1.4.最近の取り組み
14.2.AIBrain, Inc.
14.2.1.会社概要
14.2.2.提供商品
14.2.3.財務パフォーマンス
14.2.4.最近の取り組み
14.3.アルファベット
14.3.1.会社概要
14.3.2.提供商品
14.3.3.財務パフォーマンス
14.3.4.最近の取り組み
14.4.アルゴAI合同会社
14.4.1.会社概要
14.4.2.提供商品
14.4.3.財務パフォーマンス
14.4.4.最近の取り組み
14.5.Blue Frog Robotics & Buddy – エモーショナルロボット
14.5.1.会社概要
14.5.2.提供商品
14.5.3.財務パフォーマンス
14.5.4.最近の取り組み
14.6.株式会社ブレイン
14.6.1.会社概要
14.6.2.提供商品
14.6.3.財務パフォーマンス
14.6.4.最近の取り組み
14.7.クラウドマインズテクノロジー
14.7.1.会社概要
14.7.2.提供商品
14.7.3.財務パフォーマンス
14.7.4.最近の取り組み
14.8.データロボット社
14.8.1.会社概要
14.8.2.提供商品
14.8.3.財務パフォーマンス
14.8.4.最近の取り組み
14.9.ファナック
14.9.1.会社概要
14.9.2.提供商品
14.9.3.財務パフォーマンス
14.9.4.最近の取り組み
14.10.ハンソンロボティクス
14.10.1.会社概要
14.10.2.提供商品
14.10.3.財務パフォーマンス
14.10.4.最近の取り組み
第15章 調査方法研究方法論
15.1.一次調査
15.2.二次調査
15.3.前提条件
第16章付録
16.1.私たちについて
16.2.用語集
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖