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ヒューマノイドロボット市場規模は2023年の18億米ドルから 2028年には138億米ドルに成長し、2023年から2028年までのCAGRは50.2%で成長すると予測されています。医療分野からのヒューマノイドロボットに対する需要の高まりと、高度な機能を備えたヒューマノイドロボットの開発拡大が、予測期間中の市場成長を促進する。先進国におけるベビーブーム世代の急速な増加などの要因が、ヒューマノイドロボット産業に市場成長の機会を提供する。
ヒューマノイドロボット市場のダイナミクス
ドライバー医療分野におけるヒューマノイドロボット需要の高まり
ヘルスケア分野では、医療従事者を支援し、患者のケアを向上させるヒューマノイドロボットの需要が高まっている。これらのロボットは病院や医療センターに広く配置され、様々なタスクや機能を実行しています。重要な用途のひとつに患者情報の収集があり、ヒューマノイドロボットが患者と対話し、重要なデータを収集します。これにより、人と直接接触する必要性が減り、感染のリスクを最小限に抑え、患者と医療従事者双方の安全を確保することができます。さらに、ヒューマノイドロボットをプログラムすることで、医療品や食料品、その他必要なものを患者に届けることができ、医療スタッフの作業負担を軽減し、社会的距離を縮めることができます。
ヘルスケアにおけるヒューマノイドロボットのもう一つの重要な使用例は、予備検査と評価の実施です。これらのロボットは、患者の症状をスクリーニングしたり、体温などのバイタルサインを測定したり、マスク着用などの安全プロトコルを遵守しているかどうかを確認したりすることができます。これらのプロセスを自動化することで、医療従事者は時間とリソースをより効率的に配分し、専門知識を必要とする重要な業務に集中することができます。これにより業務が効率化され、患者の流れが改善され、医療資源の活用が最適化されます。
実用的な機能性に加え、顔認識や自然言語処理などの高度な技術を搭載したヒューマノイドロボットは、患者に寄り添い、精神的なサポートを提供することができます。会話に参加し、情報を提供し、さらには孤独感を和らげ、精神的な健康を促進するためのアクティビティをリードすることもできます。このようなヒューマノイドロボットを医療現場に取り入れることで、患者は個別化されたケアと配慮を受け、全体的な体験を向上させることができます。
ヘルスケアにおけるヒューマノイドロボットへの需要の高まりは、効率性の向上、接触回数の削減、患者体験の向上への要望が原動力となっている。これらのロボットは、医療従事者を補完し、資源配分を最適化し、患者に合わせたケアを提供する可能性を秘めている。ソフトバンクロボティクスはヒューマノイドロボットPepperを開発し、聖マリエン病院に配備しました。同病院でのPepperの役割は、情報提供、よくある質問への回答、患者や来院者の接遇などでした。Pepperの存在は、エンゲージメントの向上とパーソナライズされた体験をもたらし、前向きで居心地の良い環境を育みました。
拘束：ヒューマノイドロボット導入における安全性への懸念
ヒューマノイドロボットを人間環境に導入する上で、安全性への懸念は大きな障害となっている。このようなロボットは人間と一緒に行動するため、安全な相互作用を保証し、人間や財産に危害を及ぼす事故や誤作動のリスクを最小限に抑える必要があります。ヒューマノイドロボットによる事故は、怪我や損傷につながる可能性があり、規制上の懸念が生じ、普及をためらわせる要因となっています。
ヒューマノイドロボットは、様々な可動部、センサー、機能を備えた複雑な機械である。その動作に伴う潜在的なリスクには、衝突、落下、もつれ、あるいは人間との意図しない物理的接触などがあります。ヒューマノイドロボットの安全性を確保するためには、衝突検知・回避システム、緊急停止機構、安全規格への準拠など、強固な安全機能を実装する必要があります。
規制機関は、潜在的なリスクを軽減するために、人型ロボットの安全ガイドラインや基準を定義することにますます注力しています。これらの規制を遵守することは、人間の安全を確保し、技術に対する信頼を築くことにつながります。さらに、徹底的なテスト、リスク評価、ヒューマノイドロボットのパフォーマンスの継続的なモニタリングを通じて安全性の懸念に対処することは、人間の環境にうまく溶け込むために非常に重要です。
ヒューマノイドロボットが広く受け入れられ、各業界への導入が加速するためには、安全性への懸念を克服することが不可欠です。安全性を優先し、潜在的なリスクに対処することで、関係者は人間とロボットが共存し、効果的に協働するための安全で安心な環境の確立に向けて取り組むことができます。
機会救助活動のさまざまな分野でのロボット需要の増加
ロボットレスキューの長年の目標は、手の届かない環境や人間には危険すぎる状況でもロボットが作業できるようにすることだ。ロボットレスキューの利用が拡大しているため、捜索救助領域の用途が拡大している。ロボットレスキューは人間の救助能力を高め、作業の安全性を向上させる。人型ロボットを捜索救助活動に使用することで、世界中で多くの人命が救われ、何千人もの死傷者が減少している。地震、ハリケーン、洪水、その他の自然災害の影響は増大している。そのため、災害の予防から対応、復旧に至るまで、あらゆる段階においてロボットによる自律的な救助の必要性が生じています。
ボストン・ダイナミクス社は、国防高等研究計画局（DARPA）の資金援助を受けて、二足歩行ヒューマノイドロボット「アトラス」を開発した。この人型ロボットは、瓦礫の上を歩いたり、バルブを回したり、ドアを開けたりといった様々な捜索・救助作業を行う。
自律型地上走行車の需要は、地雷探知や着陸地点の調査など、さまざまな軍事用途で大きく伸びている。これに加えて、アジア、中東、東欧、アフリカで軍事費全体が増加したため、防衛、セキュリティ、軍事分野からの需要が増加し、サービスロボットのニーズが高まっている。さらに、商業用途、特に物流や宇宙探査における人型ロボットの需要も増加している。このように、さまざまな分野で救助用ロボットの需要が高まっていることから、人型ロボットが捜索・救助領域で成長する機会が生まれている。ROBOTIS社（日本）のTHORMANG3、Boston Dynamics社（米国）のAtlas、Whole Body Adaptive Locomotion and Manipulation (WALK-MAN)-欧州連合が資金を提供するプロジェクト-は、救助用途に使用される注目すべきヒューマノイドロボットである。
これら以外にも、TRADR：災害対応のための長期的な人間とロボットのチーミング、SHERPA：地上と空中の混合ロボットプラットフォーム、ICARUS：人間の検出、位置確認、救助のための無人捜索救助（SAR）技術、DARPAロボティクス・チャレンジ（DRC）などの捜索救助プロジェクトがある。
課題ヒューマノイドロボット普及を阻む限られた市場認識
ヒューマノイドロボットに対する市場の認知度が低いことが、業界全体への普及に向けた大きな課題となっています。多くの潜在的なエンドユーザーや組織は、ヒューマノイドロボットの能力や潜在的な利点について、限られた知識と理解しか持っていません。このような認知度の低さは、実際のアプリケーションに触れる機会が限られていること、マーケティング活動が不十分であること、技術の新規性などの要因によるものです。
この課題の結果として、様々な産業でヒューマノイドロボットの導入がためらわれたり、消極的になったりすることがあります。意思決定者は、人型ロボットが大きなメリットをもたらすことができる価値提案や具体的なユースケースを十分に理解していない可能性があります。その結果、組織は業務の最適化、生産性の向上、顧客体験の改善の機会を逃してしまうかもしれません。
この課題に対処するために、業界の関係者は認知度向上のための取り組みを優先する必要があります。包括的なマーケティングキャンペーン、教育プログラム、成功した導入例のデモンストレーションは、ヒューマノイドロボットの利点とコスト削減の可能性を示すのに役立ちます。ヒューマノイドロボットの認知度を向上させ、既存のワークフローにヒューマノイドロボットを組み込むための実践的なガイダンスを提供することで、企業は限られた市場認知度の壁を乗り越え、各業界におけるヒューマノイドロボットの普及を促進することができます。
身体介助と介護のアプリケーション分野が最も高い市場シェアを占める
ヒューマノイドロボットは、病院や家庭での患者や高齢者の身の回りの世話や介護に最適であるため、2022年には、身の回りの世話や介護アプリケーション分野のヒューマノイドロボット市場が市場全体で最大のシェアを占めた。病院や家庭において、ヒューマノイドは患者や高齢者の世話をし、薬を時間通りに提供するなど、日常生活を支援する。ヒューマノイドは、バイタルサインのチェック、投薬、食事の介助、緊急時の医療専門家への通報など、介護者が通常担当する日常業務を処理するようにプログラムされている。ヒューマノイドは、キッチンや日常生活、家庭での家事などをサポートする。様々な研究機関が、運動能力の低下した人々を支援するヒューマノイドの開発に力を入れている。また、ヒューマノイドロボットは、その社会的特性から、障害を持つ人々を支援する上で重要な役割を果たしている。
予測期間中、ホイールドライブ部門が第2位の市場シェアを占める
車輪駆動ロボットは、効率的な移動と多彩な操縦性を提供し、ロボット工学に大きく貢献してきた。その一例として、ソフトバンクロボティクス（日本）のPepperが挙げられる。Pepperは、車輪を搭載したヒューマノイドロボットで、人間との対話のための高度なAI機能を備えている。UBTECH社（中国）のAlpha Miniは、滑らかな動きと対話機能を備えた車輪付きの小型ヒューマノイドロボットである。WowWee社（米国）のMIPは、エンターテインメントや教育向けの小型車輪駆動ロボットである。これらの多様な車輪駆動ロボットは、ロボット工学の可能性を大きく広げ、接客、教育、研究、娯楽分野での応用を可能にしている。
予測期間中、ヒューマノイドロボット市場のCAGRはソフトウェア分野で上昇
ヒューマノイドロボットで使用されるソフトウェアは、ロボットに要求されるタスクに応じてロボットをプログラムするために提案される、コード化されたコマンドのセットと命令のリストである。ロボットソフトウェアは、オペレーティングシステムのような機能性、ハードウェアの抽象化、低レベルのデバイス制御、一般的に使用される機能の実装、プロセス間のメッセージパッシング、パッケージ管理サービスを提供する。
予測期間中、地域別では北米が大きなシェアを占める
2022年のヒューマノイドロボット世界市場シェアは北米が最大を占めた。この地域は、広報、個人的な支援や介護、教育やエンターテイメントなどのすべての主要なアプリケーションのためのヒューマノイドの早期採用者であり、ロボットの最大の需要をもたらしている。北米を拠点とするヒューマノイドロボットメーカーには、Promobot Corp.（米国）、WowWee Group Limited（カナダ）、Kindred Inc.（米国）、Agility Robotics（米国）、米航空宇宙局（NASA）（米国）などがある。
主要市場プレイヤー
ヒューマノイドロボット企業は、ソフトバンクロボティクス（日本）、本田技研工業（日本）、トヨタ自動車（日本）、ROBOTIS（韓国）、川田ロボティクス（日本）、UBTECH Robotics Corp.(日本）、トヨタ自動車株式会社（日本）、ROBOTIS（韓国）、川田ロボット株式会社（日本）、UBTECH Robotics Corp.Ltd.（中国）、HANSON Robotics Corp.(中国）、HANSON ROBOTICS LTD.(香港）、PAL Robotics（スペイン）、HYULIM Robot Co.(日本）、Engineered Arts Limited（英国）、NASA（米国）、ROBO GARAGE Co.(日本）、イタリア技術研究所（IIT）（イタリア）、Robotics Lab（スペイン）、Samsung Electronics Co.(Ltd.（韓国）、Promobot Corp.（米国）、EZ-Robot（カナダ）、Macco Robotics（スペイン）、Boston Dynamics（米国）、国際電気通信基礎技術研究所（ATR）（日本）、Wowwee Group limited（香港）、Kindred, Inc.これらのプレーヤーは、市場成長のために製品の発売/開発、契約、提携、合意、買収を採用している。
この調査では、モーションタイプ、コンポーネント、アプリケーション、地域に基づいてヒューマノイドロボット市場を分類しています。
最近の動向
2023年3月、ソフトバンクロボティクス（日本）は新しいロボットアプリ「Let’s Dance！」をリリースした。このアプリでは、あらかじめ用意された人気のダンスでPepperロボットを踊らせたり、モーションを組み合わせてオリジナルのダンスを作ったりすることができる。
2022年9月、川田ロボティクス株式会社（日本）は、デュアルアームロボット「NEXTAGE Fillie OPEN（ネクステージ フィリー オープン）」を発表した。NEXTAGEシリーズのヒューマノイドロボットで、研究用ロボットプラットフォームである。オープンソースのロボットミドルウェア（ROS）との互換性を持ち、汎用性を備えた研究開発向けのロボットである。
2022年10月、ハンソン・ロボティクス（中国）はプレイシア（香港）と提携し、人型ロボットSOPHIAのグッズを制作・販売する。商品にはアパレル、アートワーク、ポスター、グッズなどが含まれる。
1 はじめに
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
1.3.2年
1.4 通貨
1.5 リミッツ
1.6 利害関係者
1.7 変更点のまとめ
1.7.1 景気後退の影響
2 研究方法
2.1 調査データ
2.1.1 二次調査と一次調査
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 主要な二次資料のリスト
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 一次専門家インタビュー
2.1.3.2 一次資料からの主要データ
2.1.3.3 主要業界インサイト
2.1.3.4 プライマリーの内訳
2.2 市場規模の推定
2.2.1 ボトムアップ・アプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析（需要サイド）による市場規模算定の考え方
2.2.2 トップダウン・アプローチ
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模把握のアプローチ（供給サイド）
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
2.4 リサーチの前提
2.5 不況の影響を分析するアプローチ
2.6 研究の限界
2.7 リスク評価
3 エグゼクティブ・サマリー
4つのプレミアム・インサイト
4.1 人型ロボット市場の魅力的な成長機会
4.2 人型ロボット市場、コンポーネント別
4.3 ヒューマノイドロボット市場、モーションタイプ別
4.4 ヒューマノイドロボット市場、用途別
4.5 地域別ヒューマノイドロボット市場
5 市場の概要
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 ドライバー
5.2.2 拘束
5.2.3 機会
5.2.4 課題
5.3 バリューチェーン分析
5.4 価格分析
5.4.1 主要メーカーの平均販売価格（モーションタイプ別
5.4.2 平均販売価格の動向
5.5 エコシステム分析
5.6 ポーターの5つの力分析
5.7 ケーススタディ分析
5.8 貿易分析
5.9規定
5.9.1 規制機関、政府機関、その他の組織
5.9.2 規制基準
5.10 技術分析
5.11 特許分析
5.12 主要会議・イベント（2023-2024年
5.13 顧客企業の収益シフトと新たな収益ポケット
5.14 主要ステークホルダーと購買プロセス
5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
5.14.2 購入基準
6 人型ロボット市場、コンポーネント別
6.1 はじめに
6.2 ハードウェア
6.2.2 センサー
6.2.2.1 ジャイロスコープ
6.2.2.2 マイク
6.2.2.3 加速度センサー
6.2.2.4 チルトセンサー
6.2.2.5 力／トルクセンサー
6.2.2.6 ポジションセンサー
6.2.2.7 視覚／画像センサー
6.2.2.8 その他
6.2.3 アクチュエーター
6.2.3.1 電気
6.2.3.2 空気圧式
6.2.3.3 油圧
6.2.3.4 圧電素子
6.2.3.5 超音波
6.2.4 電源
6.2.5 制御システム／コントローラー
6.2.6 その他
6.3 ソフトウェア
7 ヒューマノイドロボット市場、モーションタイプ別
7.1 はじめに
7.2 BIPED
7.3輪駆動
8 人型ロボット市場、用途別
8.1 導入
8.2 教育と娯楽
8.3 研究と宇宙探査
8.4 個人的援助と介護
8.5 サーチ＆レスキュー
8.6 広報活動
8.6.1 リテール
8.6.2 おもてなし
8.7 その他（清掃、点検、整備、監視）
9 地理的分析
9.1 はじめに
9.2 北米
9.2.1 景気後退の影響
9.2.2 米国
9.2.3 カナダ
9.2.4 メキシコ
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 景気後退の影響
9.3.2 英国
9.3.3 ドイツ
9.3.4 フランス
9.3.4 スペイン
9.3.4 イタリア
9.3.5 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋
9.4.1 景気後退の影響
9.4.2 中国
9.4.3 日本
9.4.4 インド
9.4.5 韓国
9.4.6 その他の地域
9.5 その他の地域
9.4.1 景気後退の影響
9.5.1 南米
9.5.2 中東・アフリカ
10 競争環境
10.1 INTRODUCTION
10.2 KEY STRATEGIES ADOPTED BY MAJOR COMPANIES
10.3 REVENUE ANALYSIS OF TOP COMPANIES
10.4 MARKET SHARE ANALYSIS
10.5 COMPANY EVALUATION QUADRANT
10.5.1 STAR
10.5.2 EMERGING LEADER
10.5.3 PERVASIVE
10.5.4 PARTICIPANT
10.6 COMPETITIVE BENCHMARKING
10.7 STARTUP/SME EVALUATION QUADRANT
10.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES
10.7.2 対応する企業
10.7.3 ダイナミック・カンパニー
10.7.4 スタートブロック
10.8 競争シナリオとトレンド
11社のプロファイル
11.1 主要プレーヤー
11.1.1 ソフトバンクロボティクス
11.1.1.1 事業概要
11.1.1.2 提供製品
11.1.1.3 最近の動向
11.1.1.3.1 ディール
11.1.1.4 MnMビュー
11.1.1.4.1 主要な強み／勝利への権利
11.1.1.4.2 戦略的な選択
11.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威
11.1.2 ロボティス
11.1.2.1 事業概要
11.1.2.2 提供商品
11.1.2.3 MnMビュー
11.1.2.3.1 主要な強み／勝利への権利
11.1.2.3.2 戦略的な選択
11.1.2.3.3 弱点と競争上の脅威
11.1.3 川田ロボット製作所
11.1.3.1 事業概要
11.1.3.2 提供商品
11.1.3.3 MnMビュー
11.1.3.3.1 主要な強み／勝利への権利
11.1.3.3.2 戦略的な選択
11.1.3.3.3 弱点と競争上の脅威
11.1.4 ハンソン・ロボティクス社
11.1.4.1 事業概要
11.1.4.2 提供製品
11.1.4.3 MnMビュー
11.1.4.3.1 主要な強み／勝利への権利
11.1.4.3.2 戦略的な選択
11.1.4.3.3 弱点と競争上の脅威
11.1.5 ホンダモーター（株
11.1.5.1 事業概要
11.1.5.2 提供製品
11.1.5.3 MnMビュー
11.1.5.3.1 強み／勝利への権利
11.1.5.3.2 戦略的な選択
11.1.5.3.3 弱点と競争上の脅威
11.1.6 UBTECH ROBOTICS CORPORATION LTD.
11.1.6.1 事業概要
11.1.6.2 提供製品
11.1.7 パル・ロボティクス
11.1.7.1 事業概要
11.1.7.2 提供商品
11.1.8 ヒュリム・ロボット
11.1.8.1 事業概要
11.1.8.2 提供製品
11.1.9 トヨタ自動車株式会社
11.1.9.1 事業概要
11.1.9.2 提供製品
11.1.10 株式会社はじめ研究所
11.1.10.1 事業概要
11.1.10.2 提供製品
11.2 その他の選手
11.2.1 エンジニアド・アーツ・リミテッド
11.2.2 米国航空宇宙局
11.2.3 株式会社ロボガレージ
11.2.4 イタリア技術協会
11.2.5 ロボティクス・ラボ
11.2.6 サムスン電子株式会社
11.2.7 プロモボット社
11.2.8 ezロボット
11.2.9 マッコ・ロボティクス
11.2.10 テスラ
11.2.11 国際電気通信基礎技術研究所（ATR）
11.2.12 ワウウィー・グループ・リミテッド
11.2.13 キンドレッド社
11.2.14 ボストン・ダイナミクス
11.2.15 アジリティ・ロボティクス
12 隣接・関連市場
12.1 イントロダクション
12.2 限界
12.3 協働ロボット（コボット）市場、ペイロード別
12.3.1 導入
12.3.2 5kgまで
12.3.3 5-10 KG
12.3.4 10kg以上
13 APPENDIX
13.1 業界専門家の洞察
13.2 ディスカッション・ガイド
13.3 ナレッジストア：Marketsandmarketsの購読ポータル
13.4 利用可能なカスタマイズ
13.5 関連レポート
13.6 著者詳細
