先進ロボットの世界市場（2025-2045）

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先進ロボット工学のグローバル市場は、かつてない技術革新、産業分野を越えた応用分野の拡大、そして莫大な資本の注入を特徴とする変革期を迎えています。製造、ヘルスケア、物流、農業、消費者向け分野において、導入が加速しています。産業用ロボット部門は引き続き市場を支配しており、特に自動車産業や電子機器産業が最大の導入先となっている製造業ではその傾向が顕著です。しかし、最も著しい成長を見せているのは、倉庫や病院、小売環境で導入が進む協働ロボット（コボット）と自律型モバイルロボット（AMR）です。中国、日本、韓国、米国、ドイツは最大の市場であり、世界全体の導入数の70%以上を占めています。

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ロボット工学の将来の見通しを示す最も有力な指標は、ベンチャーキャピタル投資の劇的な急増です。ロボットプロジェクト（自律走行車を含む）への投資は、2024年10月だけでも総額70億ドルを超え、2025年にはさらに複数の大型投資が行われました。この投資の急増は、ロボットのバリューチェーン全体に及び、コアとなるハードウェアのイノベーションから、コンピュータービジョン、触覚センサー、AI駆動の制御システムなどの実現技術にまで及びます。特に注目すべきは、ヒューマノイドロボット、農業の自動化、外科手術用ロボットといった新興カテゴリーにメガラウンドが集中していることです。 自律システムやAI搭載ロボットに対する防衛支出は増加しており、各国政府はドローン技術やロボット戦闘車両に投資しています。 この資本流入により、開発期間が長いため、これまで機関投資家の投資を呼び込むのに苦労してきた分野でも、技術開発と商業化のためのより長い滑走路が確保できるようになります。

先進ロボット工学の今後の方向性は、いくつかの要因が重なり合うことで形作られるでしょう。まず、人工知能、特に大規模言語モデルとコンピュータビジョンシステムの統合により、ロボットが複雑な環境を理解し、経験から学び、高度なタスクを実行する能力が劇的に向上しています。この能力の拡大により、これまで自動化するには複雑すぎると考えられていたまったく新しい応用分野が開拓されつつあります。次に、世界的な労働力不足が現在進行中で、特に高齢化が進む先進国では深刻な状況となっており、ロボット工学ソリューションに対する構造的な需要が生み出されています。日本の労働人口の減少やヨーロッパの製造業の課題は、この動きを象徴するものであり、その勢いは衰える兆しを見せていません。

規制の枠組みは、自律型システムに対応できるよう徐々に適応しつつあり、標準化団体や政府機関は、公共の場やデリケートな環境での安全な導入を加速させる認証プロセスを開発しています。技術的な障壁が取り除かれ、統合の複雑さが軽減されるにつれ、これまで十分にサービスが行き届いていなかった分野でもロボットの導入が加速し、世界的な生産性が向上し、新たな経済パラダイムが生まれるでしょう。長らく約束されてきたロボット革命が、空前の資本投資と技術的能力に支えられ、ついに到来したようです。

『2025年から2045年の世界の先進ロボット市場』は、急速に進化する世界の先進ロボット市場を徹底的に評価した、800ページを超える画期的なレポートです。2025年から2045年までの重要な20年間にわたる、これまでにない深さのデータ、分析、戦略的洞察を提供しています。広範な一次調査と独自の予測手法を活用したこのレポートは、詳細な市場規模予測、技術分析、投資情報などを提供しており、ロボット革命の進展を見据える投資家、メーカー、サプライヤー、エンドユーザーにとって不可欠なリソースとなっています。

レポートの内容：

• 包括的な市場規模の推定と予測：2025年から2045年までのロボットの種類、技術、コンポーネント、最終用途産業別に区分した詳細な販売台数と収益予測（保守的および楽観的なシナリオの両方を含む
• 詳細な技術分析：AIの統合、コンピュータービジョンの進歩、センサー融合の革新、先進材料の開発、ロボット工学の未来を形作る新興技術の徹底評価
• 地域別市場分析：北米、ヨーロッパ、アジア太平洋（特に日本と中国に焦点を当て）、中南米、中東およびアフリカにおける市場力学、成長率、競合状況の包括的な分析
• 競合状況： 産業用ロボットの大手メーカーから新興のスタートアップ企業まで、ロボットのバリューチェーン全体にわたる260社以上の企業の詳細なプロフィール。 プロフィールが掲載されている企業： 1X Technologies、4AF Robotics、ABB、Advanced Farm Technologies、Aeroptic、Aerobot、Aescape、Agerpoint、Agersens、Agibot、Agility Robotics、AgroBot、Agtonomy、AheadForm、Aigen、 AIDIN Robotics、AIRSKIN、Allflex、AMD Xilinx、Anybotic、Apptronik、Arable Labs、Audite Robotics、Aubo Robotics、Aurora、Automated Ag、Automated Architecture、Baidu、Barnstorm Agtec、Bear Robotics、BeeWise Technologies、Bio Bee、Biofeed、BionicM、Blue River Technology、Blue White Robotics、Boardwalk Robotics、Bonsai Robotics、 Booster Robotics、Boston Dynamics、BoviSync、BovControl、BridgeDP Robotics、Bright Machines、Bruker Alicona、Burro、BXI Robotics、Cainthus、Capstan Medical、Carbon Bee、Carbon Robotics、Cattle Care、ClearPath Robotics、Clearview Imaging、Clone Robotics、Cloudfarms、CNH Industrial、Cobionix、Collaborative Robotics、Connecterra、Cornerstone Robotics、CowAlert、 Cowlar、Cow Manager、Crover、CynLr、Dataa Robotics、DeepWay、DeLaval、Delta、Denso、Devanthro、Dexterity、Digital Harvest、Diligent Robotics、Dobot Robotics、Dogtooth Technologies、Doosan Robotics、Dreame Technology、Dynium Robot、EarthOptics、EarthSense、Ecovacs、eCoRobotix、eCow、Einride、EIO Diagnostics、 Electron Robots、Elephant Robotics、Elite Robots、Embark、Embodied、Enchanted Tools、Engineered Arts、Engineeri、Eureka Robotics、EX Robots、F&P Personal Robotics、Fanuc、Farm-ng、Faromatics、FDROBOT、FeedFlo、FeedLogic、FESTO、FFRobotics、Figure AI、Fourier Intelligence、Four Growers、Franka Emika、Galbot、Generation Robots, Genrobotics, GRIMME, GrayMatter Robotics, Guardian Agriculture, Halter, Hanson Robotics, Harvest Croo, Herddog, Herdsy, Honda, Horizon Surgical Systems, IceRobotics, Inceptio, Inivation, InterPuls, Interlink Electronics, Kassow Robots, Kawasaki Heavy Industries, Keenon Robotics, Kepler, Kodiak Robotics, Koidra, K-Scale Labs, Kubota、KUKA、Lattice Medical、Leju Robotics、Lely、LimX Dynamics、LuxAI、Macco Robotics、MagicLab、Magnendo、MastiLine、Mendaera、Mentee Robotics、Metabolic Robotics、Milk Moovement、Mimic、Mineral、miRobot、Mirror Me、Molg、Monarch、MooCall、Moonsyst、Mov. ai、MUKS Robotics、NACHI、Naïo Technologies、NAVIGANTIS、Neura Robotics GmbH、Nofence、Nomagic、NVIDIA、Octinion、Oinride Oy など
• エンドユーザー業界分析：製造、ヘルスケア、物流、農業、消費者市場を含む11の主要セクターにおけるロボット応用、市場推進要因、阻害要因、成長予測の徹底的な調査
• 技術成熟度評価： さまざまなロボットカテゴリーにおける技術成熟度の重要な評価、および製品化までのスケジュールを強調したロードマップ
• 戦略的洞察： 新たなビジネスモデル、業界の融合機会、規制の動向、および将来の市場進化シナリオの分析
• 市場分析および予測：
  • S字カーブの採用パターンと業界特有の成長要因を組み込んだ独自の予測手法
  • 将来の予測に重要なコンテクストを提供する過去の市場分析（2019年～2024年
  • ロボットタイプ（産業用、協働型、サービス用、ヒューマノイド、移動型）別の詳細な市場区分（台数および収益予測を含む）
  • 各ロボットカテゴリーの価格分析およびコスト構造の分析
  • 原材料、製造、ソフトウェア、統合、流通を網羅する包括的なバリューチェーン分析
• テクノロジーの現状：
  • AI/ML、コンピュータビジョン、センサーフュージョン、先進材料などの主要な実現技術の詳細な評価
  • アプリケーション分野別の技術成熟度（TRL）の分析
  • 協働ロボット（コボット）技術、安全要件、商業化状況の詳細な調査
  • 自律型モバイルロボット（AMR）、多関節ロボット、および新興の人型産業用プラットフォームの包括的な調査
  • 農業用ロボット、ヘルスケアシステム、防衛用途、および建設用プラットフォームの詳細な分析
• 投資インテリジェンス：
  • 2022年から2025年までのロボット関連の主要な資金調達ラウンドをすべて追跡し、投資規模、投資家のプロフィール、評価の傾向を詳細に分析
  • さまざまなロボットカテゴリーと地域におけるベンチャーキャピタルの資金調達パターン
  • 戦略的な企業投資分析、主要なパートナーシップと買収ターゲットを特定
  • さまざまなロボットアプリケーションにおけるROI分析と投資回収期間の計算
  • 高成長市場セグメントを強調した投資機会評価
• エンドユーザー産業アプリケーション：
  • 自動車、電子機器、食品・飲料、製薬を含む製造業の分析
  • 外科用ロボット、リハビリテーション、病院の物流、介護ロボットを含むヘルスケア用途
  • 資材運搬、注文ピッキング、ラストワンマイル配送を含む物流および倉庫の自動化の傾向
  • 収穫、種まき、作物のモニタリング、酪農を含む農業用ロボット
  • 3Dプリント、解体、石工を含む建設用ロボットの用途
  • 小売、エンターテイメント、防衛、エネルギー、消費者向け用途
• 規制および戦略分析：
  • 地域ごとの安全基準および規制の包括的なレビュー
  • 業界成長を形作る主要な市場推進要因および阻害要因の分析
  • 群ロボット工学、人間とロボットの協働、クラウドロボット工学などの新たなトレンド
  • 短期、中期、長期の開発予測を含む技術ロードマップ（2025年～2045年
  • 労働力の変革と人間とロボットの協働モデルの将来的な影響

この類を見ない分析は、部品サプライヤーからフルシステム・インテグレーターに至るまで、ロボット工学のバリューチェーン全体をカバーしており、各企業に対して競争上のポジショニング、製品戦略、技術能力、市場フォーカスを提供することで、読者が複雑な競争環境を総合的に理解し、パートナーシップ、投資、市場参入のための戦略的機会を特定することを可能にします。このレポートは、多様かつ急速に進化するロボット工学のエコシステムを反映し、数十年にわたって市場に存在してきた確立された産業用ロボット大手企業と、ヒューマノイドロボット工学、農業オートメーション、協調システム、自律型モビリティなどの分野で新たなアプリケーションを開拓する最先端のスタートアップ企業を共にカバーしており、2045年までのロボット工学の革新を牽引する企業を理解するための決定的なリソースを提供しています。

目次

1 エグゼクティブサマリー 41

• 1.1 市場の概要と規模 41
• 1.2 ロボットの分類 42
• 1.3 世界市場予測 44
  • 1.3.1 台数 44
  • 1.3.2 収益 47
• 1.4 主要な推進要因と阻害要因 51
• 1.5 技術動向 53
  • 1.5.1 人型ロボット 54
  • 1.5.2 協働ロボット（コボット） 59
  • 1.5.3 物理的、分析的、生成的AI 60
  • 1.5.4 ロボット工学の進化のタイムライン 61
  • 1.5.5 持続可能性とエネルギー消費 63
  • 1.5.6 労働力不足への対応 64
  • 1.5.7 センシング技術における主な新たな移行 64
• 1.6 産業の融合 67
  • 1.6.1 モバイルロボット vs. 固定型オートメーション 67
  • 1.6.2 ロボット・アズ・ア・サービス（RaaS）ビジネスモデル 68
  • 1.6.3 インダストリー5.0 – 変革のビジョン 69
  • 1.6.4 協働ロボットが推進するインダストリー5.0 70
  • 1.6.5 パラメータ比較 – 可搬重量 vs. 速度 70
• 1.7 市場マップ 71
• 1.8 地域別市場分析 73
  • 1.8.1 ロボットメーカーの地域分布 73
  • 1.8.2 地域別成長率 75
  • 1.8.3 地域別のプレイヤーの概観 76
    • 1.8.3.1 北米 76
    • 1.8.3.2 欧州 77
    • 1.8.3.3 日本 78
    • 1.8.3.4 中国 79
    • 1.8.3.5 インド 80
• 1.9 競合状況 82
  • 1.9.1 世界の競争環境 82
  • 1.9.2 ロボットタイプ別の主要企業 83
  • 1.9.3 主要な産業用ロボットメーカー 84
  • 1.9.4 サービスロボットのスペシャリスト 86
  • 1.9.5 新興テクノロジーの新興企業 87
  • 1.9.6 コボットメーカー 87
  • 1.9.7 AIロボット企業 88
  • 1.9.8 センサーおよびコンポーネント開発企業 89
  • 1.9.9 コンポーネントおよびサブシステムサプライヤー 90
  • 1.9.10 センサーメーカー 91
  • 1.9.11 エンドエフェクタサプライヤー 92
  • 1.9.12 人型ロボット開発企業 93
• 1.10 投資動向 96
  • 1.10.1 過去の資金調達動向 96
  • 1.10.2 最近の投資 97
  • 1.10.3 ロボット関連新興企業へのベンチャーキャピタルからの資金調達 100

2 先進ロボット工学の紹介 102

• 2.1 先進ロボット工学の定義 102
  • 2.1.1 主要用語の定義 102
  • 2.1.2 ロボットの種類の分類 103
  • 2.1.3 ロボットとは何か？ 104
    • 2.1.3.1 産業用ロボット 105
    • 2.1.3.2 サービスロボット 106
    • 2.1.3.3 協調ロボット 107
    • 2.1.3.4 移動ロボット 108
    • 2.1.3.5 人型ロボット 110
  • 2.1.4 なぜロボットなのか？ 111
    • 2.1.4.1 生産性向上 112
    • 2.1.4.2 労働力不足の解決策 113
    • 2.1.4.3 安全の向上 114
    • 2.1.4.4 品質と精度の要件 115
• 2.2 従来のロボットから先進ロボットへの進化 116
  • 2.2.1 歴史的概観と進化 116
  • 2.2.2 2025年のロボットの現状 117
  • 2.2.3 ロボット導入の3つの段階 118
  • 2.2.4 従来の産業用ロボットと協働ロボット 120
  • 2.2.5 産業用ロボットからサービスロボットへの進化 121
• 2.3 主な実現技術 122
  • 2.3.1 人工知能と機械学習 123
    • 2.3.1.1 人工知能とは何か？ 123
    • 2.3.1.2 ディープラーニングのアプローチ 125
    • 2.3.1.3 ロボットにおける畳み込みニューラルネットワーク 126
  • 2.3.2 コンピュータビジョン 127
    • 2.3.2.1 画像認識技術 127
    • 2.3.2.2 物体検出と追跡 129
    • 2.3.2.3 シーンの理解 129
  • 2.3.3 センサーフュージョン 130
    • 2.3.3.1 マルチセンサー統合 131
    • 2.3.3.2 センサーフュージョン用データ処理 132
  • 2.3.4 先進材料 133
    • 2.3.4.1 金属 134
    • 2.3.4.2 プラスチックおよびポリマー 135
    • 2.3.4.3 複合材料 137
    • 2.3.4.4 エラストマー 138
    • 2.3.4.5 スマート材料 139
    • 2.3.4.6 繊維 141
    • 2.3.4.7 セラミックス 142
    • 2.3.4.8 生体材料 143
    • 2.3.4.9 ナノ材料 146
    • 2.3.4.10 コーティング 148
    • 2.3.4.11 柔軟性およびソフトマテリアル 152
  • 2.3.5 エッジコンピューティング 153
    • 2.3.5.1 ローカル処理 vs. クラウドコンピューティング 154
    • 2.3.5.2 リアルタイムの意思決定 155
  • 2.3.6 SLAM – 同時位置特定とマッピング 156
    • 2.3.6.1 ビジュアルSLAM（vSLAM） 158
    • 2.3.6.2 ハイブリッドSLAMアプローチ 159
  • 2.3.7 物体検出のための代表的なセンサー 160
    • 2.3.7.1 カメラベースの検出 161
    • 2.3.7.2 LiDAR ベースの検知 163
    • 2.3.7.3 レーダーシステム 164
    • 2.3.7.4 超音波センサー 165
    • 2.3.7.5 赤外線および熱センサー 166
• 2.4 技術成熟度評価 168
  • 2.4.1 技術成熟度レベル（TRL） 168
  • 2.4.2 産業分野別のロードマップと成熟度分析 169
  • 2.4.3 技術成熟度の定義 171
  • 2.4.4 応用分野別の技術の成熟度 172
• 2.5 標準および規制 173
  • 2.5.1 安全要件 – 5つの主なタイプ 174
    • 2.5.1.1 速度と分離の監視 175
    • 2.5.1.2 手動ガイド 177
    • 2.5.1.3 安全監視停止 178
    • 2.5.1.4 ソフトインパクト設計 179
  • 2.5.2 地域別安全基準 179
    • 2.5.2.1 北米の基準 180
    • 2.5.2.2 欧州の基準 181
    • 2.5.2.3 アジアの基準 183
  • 2.5.3 世界の規制の概観 184
    • 2.5.3.1 自動運転を規制する当局 185
    • 2.5.3.2 配達ロボットとドローンに関する規制 186
    • 2.5.3.3 産業用ロボットの規制 187
    • 2.5.3.4 データプライバシーとセキュリティの規制 188
    • 2.5.3.5 規制の地域差 189
    • 2.5.3.6 データセキュリティ要件 191

3 世界市場分析 193

• 3.1 市場規模と成長予測（2025年～2035年） 193
  • 3.1.1 予測の方法論と前提条件 194
    • 3.1.1.1 S字曲線による説明 194
    • 3.1.1.2 保守的な予測と楽観的な予測 195
  • 3.1.2 過去の市場データ（2019年～2024年） 196
    • 3.1.2.1 ヒストリカル・コボット市場規模 196
    • 3.1.2.2 ヒストリカル・サービスロボット市場規模 198
    • 3.1.2.3 ヒストリカル・モバイルロボット市場規模 200
• 3.2 市場区分 202
  • 3.2.1 ロボットの種類別 202
    • 3.2.1.1 産業用ロボット 202
    • 3.2.1.2 協働ロボット（コボット） 203
    • 3.2.1.3 サービスロボット 205
    • 3.2.1.4 人型ロボット 209
    • 3.2.1.5 移動ロボット 212
  • 3.2.2 技術別 218
    • 3.2.2.1 ナビゲーションとマッピング 218
    • 3.2.2.2 物体認識とトラッキング 219
    • 3.2.2.3 エンドエフェクタとマニピュレーション 220
    • 3.2.2.4 人間とロボットの相互作用 221
    • 3.2.2.5 人工知能 222
  • 3.2.3 コンポーネント別 223
    • 3.2.3.1 ハードウェア 224
    • 3.2.3.2 ソフトウェア 227
    • 3.2.3.3 サービス 228
  • 3.2.4 用途産業別 229
    • 3.2.4.1 製造業 229
    • 3.2.4.2 医療 230
    • 3.2.4.3 物流および倉庫業 231
    • 3.2.4.4 農業 233
    • 3.2.4.5 建設業 234
    • 3.2.4.6 小売およびサービス業 235
    • 3.2.4.7 軍事および防衛 237
    • 3.2.4.8 エネルギーおよび公益事業 238
    • 3.2.4.9 教育および研究 239
    • 3.2.4.10 消費者および家庭 240
    • 3.2.4.11 娯楽およびレジャー 242
• 3.3 地域別市場分析 244
  • 3.3.1 北米 244
    • 3.3.1.1 ユニット 244
    • 3.3.1.2 売上高 245
  • 3.3.2 欧州 246
    • 3.3.2.1 台数 246
    • 3.3.2.2 売上高 247
  • 3.3.3 アジア太平洋地域 248
    • 3.3.3.1 台数 249
    • 3.3.3.2 売上高 249
    • 3.3.3.3 日本 250
    • 3.3.3.4 中国 251
• 3.4 価格分析とコスト構造 253
  • 3.4.1 ロボットタイプ別コスト分析 253
    • 3.4.1.1 産業用ロボットのコスト 253
    • 3.4.1.2 協働ロボットのコスト 254
    • 3.4.1.3 サービスロボットのコスト 255
    • 3.4.1.4 人型ロボットのコスト 256
    • 3.4.1.5 移動ロボットのコスト 257
  • 3.4.2 コンポーネント別のコスト分析 258
    • 3.4.2.1 センサーのコスト 258
    • 3.4.2.2 アクチュエーターおよび電源システムのコスト 259
    • 3.4.2.3 コンピューティングおよび制御システムコスト 260
    • 3.4.2.4 エンドエフェクタコスト 261
  • 3.4.3 用途別回収時間/ROI 262
    • 3.4.3.1 製造業のROI 263
    • 3.4.3.2 物流のROI 263
    • 3.4.3.3 医療のROI 264
    • 3.4.3.4 農業 ROI 265
  • 3.4.4 パラメータ比較 – ペイロード vs. 最大走行速度 266
    • 3.4.4.1 産業用ロボットのパフォーマンス指標 267
    • 3.4.4.2 モバイルロボットのパフォーマンス指標 268
    • 3.4.4.3 協調ロボットのパフォーマンス指標 269
• 3.5 バリューチェーン分析 270
  • 3.5.1 バリューチェーンの概要 270
    • 3.5.1.1 原材料および部品 270
    • 3.5.1.2 ロボットメーカー 271
    • 3.5.1.3 ソフトウェア開発者 273
    • 3.5.1.4 システムインテグレーター 274
    • 3.5.1.5 流通業者 275
    • 3.5.1.6 エンドユーザー 276
  • 3.5.2 市場サプライチェーン 277
    • 3.5.2.1 主要コンポーネントサプライヤー 278
    • 3.5.2.2 OEMおよびメーカー 279
    • 3.5.2.3 流通チャネル 280
  • 3.5.3 モバイルロボットのサプライチェーン分析 281
    • 3.5.3.1 センサーおよびコンポーネントの供給 281
    • 3.5.3.2 ソフトウェアおよび統合 283
    • 3.5.3.3 流通およびサポート 285

4 テクノロジーの展望 287

• 4.1 産業用ロボット 287
  • 4.1.1 協働ロボット（コボット） 287
    • 4.1.1.1 人間とロボットの相互作用（HRI）の6段階 287
    • 4.1.1.2 従来の産業用ロボットと協働ロボット 292
    • 4.1.1.3 コボットの利点と欠点 294
    • 4.1.1.4 コボットの安全要件 294
    • 4.1.1.5 コボットのコスト分析 298
    • 4.1.1.6 コボットのペイロードのまとめ 299
    • 4.1.1.7 製品化されたコボットの概要 299
  • 4.1.2 自律型モバイルロボット（AMR） 304
    • 4.1.2.1 AGV から AMR への移行 305
    • 4.1.2.2 完全自律型移動ロボットに向けた技術進化 306
    • 4.1.2.3 AMR ナビゲーション技術 307
  • 4.1.3 多関節ロボット 308
    • 4.1.3.1 種類と用途 308
    • 4.1.3.2 主な技術 309
  • 4.1.4 人型産業用ロボット 310
    • 4.1.4.1 製造業における用途 310
    • 4.1.4.2 設計上の考慮事項 311
• 4.2 サービスロボット 313
  • 4.2.1 業務用サービスロボット 313
    • 4.2.1.1 サービスロボットの市場ポジション 314
    • 4.2.1.2 カテゴリーと用途 314
    • 4.2.1.3 キーテクノロジー 315
  • 4.2.2 パーソナル/家庭用サービスロボット 316
    • 4.2.2.1 市場概要 317
    • 4.2.2.2 種類と用途 317
    • 4.2.2.3 消費者による採用動向 318
  • 4.2.3 エンターテインメントロボット 320
  • 4.2.3.1 市場概要 320
  • 4.2.3.2 種類と用途 321
  • 4.2.3.3 技術的特徴 322
• 4.3 ヘルスケアおよび医療用ロボット 323
  • 4.3.1 外科手術ロボット 323
    • 4.3.1.1 市場概要 323
    • 4.3.1.2 主要技術 324
    • 4.3.1.3 企業 325
    • 4.3.1.4 規制上の考慮事項 326
  • 4.3.2 リハビリテーションロボット 327
    • 4.3.2.1 種類と用途 327
    • 4.3.2.2 市場推進要因 329
  • 4.3.3 病院内物流ロボット 330
    • 4.3.3.1 用途 331
    • 4.3.3.2 市場推進要因 332
  • 4.3.4 介護ロボット 333
    • 4.3.4.1 高齢者ケアへの応用 333
    • 4.3.4.2 市場の課題 334
  • 4.3.5 ロボット手術および低侵襲処置 336
    • 4.3.5.1 主な技術 336
    • 4.3.5.2 市場動向 337
  • 4.3.6 インテリジェントなヘルスモニタリングおよび診断 338
    • 4.3.6.1 技術 338
    • 4.3.6.2 用途 340
  • 4.3.7 遠隔医療および遠隔健康管理 341
    • 4.3.7.1 技術 341
    • 4.3.7.2 用途 342
  • 4.3.8 メンタルヘルスにおけるロボット工学 343
    • 4.3.8.1 用途 343
    • 4.3.8.2 市場潜在性 344
• 4.4 軍事および防衛用ロボット 345
  • 4.4.1 無人地上車両（UGV） 345
    • 4.4.1.1 用途 345
    • 4.4.1.2 技術 346
  • 4.4.2 無人航空機（UAV） 347
    • 4.4.2.1 用途 347
    • 4.4.2.2 技術 348
  • 4.4.3 無人水中機（UUV） 349
    • 4.4.3.1 用途 349
    • 4.4.3.2 技術 350
• 4.5 農業用ロボット 351
  • 4.5.1 21世紀の農業が直面する課題 353
    • 4.5.1.1 生産性と労働問題 353
    • 4.5.1.2 労働力不足とコスト上昇 354
    • 4.5.1.3 農薬に関する課題 355
    • 4.5.1.4 環境への配慮 355
  • 4.5.2 農業用ロボットの用途 357
    • 4.5.2.1 現在の用途 357
    • 4.5.2.2 潜在的な用途 358
    • 4.5.2.3 応用分野別の技術成熟度 359
  • 4.5.3 収穫ロボット 360
    • 4.5.3.1 果物収穫ロボット 360
    • 4.5.3.2 野菜収穫ロボット 364
  • 4.5.4 種まき・植え付けロボット 367
    • 4.5.4.1 技術 368
    • 4.5.4.2 精密種まきアプリケーション 370
    • 4.5.4.3 可変レート技術 371
  • 4.5.5 作物モニタリングロボット 372
    • 4.5.5.1 土壌分析 373
    • 4.5.5.2 植物の健康モニタリング 374
  • 4.5.6 雑草・害虫駆除ロボット 375
    • 4.5.6.1 商業用除草ロボット 376
    • 4.5.6.2 「グリーン・オン・グリーン」対「グリーン・オン・ブラウン」テクノロジー 377
    • 4.5.6.3 精密散布テクノロジー 378
  • 4.5.7 農業用ドローン 379
    • 4.5.7.1 申請パイプライン 379
    • 4.5.7.2 画像処理アプリケーション 380
    • 4.5.7.3 散布アプリケーション 381
    • 4.5.7.4 地域別の規制認可 382
  • 4.5.8 酪農ロボット 384
    • 4.5.8.1 搾乳ロボット 385
    • 4.5.8.2 給餌ロボット 386
    • 4.5.8.3 市場導入の動向 387
• 4.6 建設ロボット 390
  • 4.6.1 3Dプリント建設ロボット 390
    • 4.6.1.1 技術 390
    • 4.6.1.2 用途 390
  • 4.6.2 解体ロボット 391
    • 4.6.2.1 技術 391
    • 4.6.2.2 用途 392
  • 4.6.3 レンガ積みおよび石工ロボット 393
    • 4.6.3.1 技術 393
    • 4.6.3.2 用途 394
• 4.7 人型ロボット 395

5 技術コンポーネントおよびサブシステム 397

• 5.1 AIおよび制御システム 397
  • 5.1.1 人工知能と機械学習 397
    • 5.1.1.1 ロボットにおけるAIの応用 398
    • 5.1.1.2 ロボット工学のための機械学習技術 398
  • 5.1.2 エンドツーエンドAI 398
    • 5.1.2.1 知覚から行動へのシステム 398
    • 5.1.2.2 実装上の課題 398
  • 5.1.3 マルチモーダルAIアルゴリズム 398
    • 5.1.3.1 視覚言語モデル 398
    • 5.1.3.2 センサーフュージョンAI 398
  • 5.1.4 インテリジェント制御システムと最適化 398
    • 5.1.4.1 制御アーキテクチャ 398
    • 5.1.4.2 モーションプランニング 398
• 5.2 センサーと知覚 399
  • 5.2.1 ロボットにおける感覚システム 399
    • 5.2.1.1 ロボットにおけるセンシングの重要性 399
    • 5.2.1.2 ロボットで使用される代表的なセンサー 399
  • 5.2.2 機能とタスク別のセンサ 399
    • 5.2.2.1 ナビゲーションとマッピング 399
    • 5.2.2.2 物体検出と認識 399
    • 5.2.2.3 安全と衝突回避 399
    • 5.2.2.4 環境センシング 399
  • 5.2.3 ロボットの種類別センサー 399
    • 5.2.3.1 産業用ロボットアーム 400
    • 5.2.3.2 AGVおよびAMR 400
    • 5.2.3.3 協働ロボット 400
    • 5.2.3.4 ドローン 400
    • 5.2.3.5 サービスロボット 400
    • 5.2.3.6 水中ロボット 400
    • 5.2.3.7 農業用ロボット 400
    • 5.2.3.8 清掃ロボット 400
    • 5.2.3.9 ソーシャルロボット 400
  • 5.2.4 ビジョンシステム 400
    • 5.2.4.1 カメラ（RGB、深度、熱、イベントベース） 401
    • 5.2.4.2 CMOSイメージセンサ vs. CCDカメラ 401
    • 5.2.4.3 ステレオビジョンと3D知覚 401
    • 5.2.4.4 カメラ内コンピュータービジョン 402
    • 5.2.4.5 ハイパースペクトラル・イメージング・センサ 402

6 用途別産業分析 402

• 6.1 製造 402
  • 6.1.1 自動車 402
    • 6.1.1.1 機会と課題 403
    • 6.1.1.2 用途 403
    • 6.1.1.3 市場予測 403
  • 6.1.2 エレクトロニクス 403
    • 6.1.2.1 3C製造の課題 403
    • 6.1.2.2 アプリケーション 404
    • 6.1.2.3 市場予測 404
  • 6.1.3 食品および飲料 404
    • 6.1.3.1 業界の課題と要件 404
    • 6.1.3.2 アプリケーション 404
    • 6.1.3.3 パレタイジング 404
    • 6.1.3.4 市場予測 405
  • 6.1.4 製薬 405
    • 6.1.4.1 業界の要件 405
    • 6.1.4.2 アプリケーション 406
    • 6.1.4.3 市場予測 406
• 6.2 ヘルスケア 406
  • 6.2.1 ヘルスケア業界における課題 406
  • 6.2.2 アプリケーション 406
    • 6.2.2.1 手術支援 406
    • 6.2.2.2 リハビリテーション 406
    • 6.2.2.3 ラボラトリーオートメーション 407
    • 6.2.2.4 薬物管理 407
  • 6.2.3 市場推進要因 407
  • 6.2.4 技術成熟度レベル 407
• 6.3 物流と倉庫管理 408
  • 6.3.1 用途 408
    • 6.3.1.1 材料輸送 408
    • 6.3.1.2 オーダーピッキング 408
    • 6.3.1.3 在庫管理 409
    • 6.3.1.4 パレチゼーションおよびデパレチゼーション 409
  • 6.3.2 市場推進要因 409
  • 6.3.3 技術的実現レベル 409
  • 6.3.4 最後の1マイル配送ソリューション 409
    • 6.3.4.1 地上配達車両 409
    • 6.3.4.2 配達用ドローン 410
    • 6.3.4.3 規制に関する考慮事項 410
• 6.4 農業 410
  • 6.4.1 市場推進要因 410
  • 6.4.2 用途 410
    • 6.4.2.1 現場作業 410
    • 6.4.2.2 収穫 411
    • 6.4.2.3 酪農 411
  • 6.4.3 技術的成熟度レベル 411
  • 6.4.4 新興技術 413
  • 6.4.5 農業用ロボットのセンサー 413
    • 6.4.5.1 画像センサーの比較 413
    • 6.4.5.2 ナビゲーションセンサー 415
    • 6.4.5.3 環境センサー 415
• 6.5 建設 420
  • 6.5.1 市場推進要因 420
  • 6.5.2 用途 422
    • 6.5.2.1 現場準備 422
    • 6.5.2.2 構造作業 423
    • 6.5.2.3 仕上げ作業 424
  • 6.5.3 技術的成熟度レベル 425
• 6.6 小売および消費者 426
  • 6.6.1 顧客サービスおよびホスピタリティ 426
    • 6.6.1.1 店舗内アプリケーション 426
    • 6.6.1.2 店舗外アプリケーション 427
  • 6.6.2 市場推進要因 428
    • 6.6.2.1 労働力に関する課題 428
    • 6.6.2.2 顧客体験の向上 429
    • 6.6.2.3 業務効率 431
  • 6.6.3 アプリケーション 431
    • 6.6.3.1 受付およびコンシェルジュ 432
    • 6.6.3.2 フードサービス 432
    • 6.6.3.3 小売店でのアシスト 432
    • 6.6.3.4 エンターテイメント 432
  • 6.6.4 技術的成熟度レベル 432
• 6.7 軍事および防衛 433
  • 6.7.1 市場推進要因 433
  • 6.7.2 用途 434
    • 6.7.2.1 偵察および監視 434
    • 6.7.2.2 爆発物処理 435
    • 6.7.2.3 後方支援 436
    • 6.7.2.4 戦闘支援 436
  • 6.7.3 技術成熟度レベル 437
• 6.8 エネルギーおよび公益事業 438
  • 6.8.1 リチウムイオン電池業界 438
    • 6.8.1.1 リチウムイオン電池製造におけるロボットの利点 438
    • 6.8.1.2 ユースケース 439
  • 6.8.2 太陽光発電業界 441
    • 6.8.2.1 概要とユースケース 441
    • 6.8.2.2 障壁と解決策 443
  • 6.8.3 半導体産業 444
    • 6.8.3.1 新たな応用 444
    • 6.8.3.2 技術的要件と障壁 445
    • 6.8.3.3 今後の動向 446
• 6.9 鉱業および資源 447
  • 6.9.1 市場推進要因 447
  • 6.9.2 用途 448
  • 6.9.3 技術的成熟度レベル 448
• 6.10 教育および研究 449
  • 6.10.1 市場推進要因 449
  • 6.10.2 用途 450
  • 6.10.3 技術的成熟度レベル 451
• 6.11 娯楽およびレジャー 452
  • 6.11.1 市場推進要因 452
  • 6.11.2 アプリケーション 452
  • 6.11.3 技術的実現レベル 453
• 6.12 個人利用および家庭内環境 454
  • 6.12.1 市場推進要因 454
    • 6.12.1.1 高齢化社会 454
    • 6.12.1.2 スマートホームとの統合 455
    • 6.12.1.3 利便性要因 455
  • 6.12.2 アプリケーション 456
    • 6.12.2.1 家庭内支援 456
    • 6.12.2.2 コンパニオンシップ 457
    • 6.12.2.3 セキュリティ 457
  • 6.12.3 技術的成熟度レベル 458
  • 6.12.4 清掃・消毒ロボット 459
    • 6.12.4.1 床面清掃ロボット 459
    • 6.12.4.2 窓および壁面清掃ロボット 460
    • 6.12.4.3 UV 殺菌ロボット 460

7 市場の推進要因と阻害要因 461

• 7.1 市場の推進要因 461
  • 7.1.1 労働力不足と賃金上昇 461
    • 7.1.1.1 世界の労働市場の動向 462
    • 7.1.1.2 業界特有の影響 462
  • 7.1.2 生産性と効率性の要求 463
    • 7.1.2.1 製造効率 464
    • 7.1.2.2 物流の最適化 464
    • 7.1.2.3 医療の生産性 465
  • 7.1.3 品質と精度の要件 465
    • 7.1.3.1 製造品質管理 465
    • 7.1.3.2 医療精度 466
  • 7.1.4 職場での安全への懸念 466
    • 7.1.4.1 危険な環境でのアプリケーション 467
    • 7.1.4.2 人間工学的な考慮事項 467
  • 7.1.5 高齢化社会 468
    • 7.1.5.1 ヘルスケア用途 468
    • 7.1.5.2 労働力の代替 469
  • 7.1.6 人工知能と機械学習の進歩 470
    • 7.1.6.1 知覚システムの向上 470
    • 7.1.6.2 意思決定の強化 471
    • 7.1.6.3 自律機能 471
  • 7.1.7 パーソナルアシスタンスおよびコンパニオンシップの必要性 472
    • 7.1.7.1 介護アプリケーション 472
    • 7.1.7.2 家庭内アシスタンス 473
  • 7.1.8 危険な環境および極限環境の探査 473
    • 7.1.8.1 原子力アプリケーション 474
    • 7.1.8.2 深海探査 474
    • 7.1.8.3 宇宙利用 475
  • 7.1.9 Eコマースの成長 475
    • 7.1.9.1 最後の1マイルの配送における課題 476
    • 7.1.9.2 倉庫の自動化ニーズ 476
• 7.2 市場抑制要因 477
  • 7.2.1 初期投資コストの高さ 477
    • 7.2.1.1 ロボットのハードウェアコスト 477
    • 7.2.1.2 統合および実装コスト 478
  • 7.2.2 技術的限界 478
    • 7.2.2.1 AIと知覚の課題 478
    • 7.2.2.2 操作の課題 479
    • 7.2.2.3 エネルギーと電力の制限 479
  • 7.2.3 実装上の課題 480
    • 7.2.3.1 既存システムとの統合 480
    • 7.2.3.2 ユーザーのトレーニングと導入 481
  • 7.2.4 安全と規制に関する懸念 481
    • 7.2.4.1 人とロボットの協働の安全性 481
    • 7.2.4.2 自律システムに関する規制 482
  • 7.2.5 労働力の抵抗と社会受容 482
    • 7.2.5.1 雇用に関する懸念 483
    • 7.2.5.2 人間とロボットの相互作用における課題 483

8 新たなトレンドと開発 484

• 8.1 群ロボット工学 484
  • 8.1.1 テクノロジーとアプローチ 484
  • 8.1.2 応用可能性 484
  • 8.1.3 市場の見通し 485
• 8.2 人間とロボットの協働 486
  • 8.2.1 安全な相互作用の進歩 486
  • 8.2.2 直感的なプログラミングインターフェース 486
  • 8.2.3 市場導入の事例 487
• 8.3 自己学習および適応型ロボット 487
  • 8.3.1 強化学習アプリケーション 487
  • 8.3.2 転移学習 487
  • 8.3.3 継続学習システム 488
• 8.4 クラウドロボティクス 489
  • 8.4.1 ロボットのための分散コンピューティング 489
  • 8.4.2 共有学習と知識ベース 489
  • 8.4.3 リモート操作機能 490
• 8.5 デジタルツインの統合 490
  • 8.5.1 シミュレーションと計画 490
  • 8.5.2 予測メンテナンス 491
  • 8.5.3 パフォーマンスの最適化 491
• 8.6 ロボット・アズ・ア・サービス（RaaS）ビジネスモデル 492
  • 8.6.1 サブスクリプションベースのサービス 492
  • 8.6.2 ペイパーユースモデル 493
  • 8.6.3 市場導入の傾向 494
• 8.7 ソフトロボティクス 494
  • 8.7.1 材料とアクチュエータ 495
  • 8.7.2 制御システム 496
  • 8.7.3 応用分野 496
• 8.8 ロボット工学におけるニューロモーフィック・コンピューティング 497
  • 8.8.1 脳に着想を得たコンピューティング・アーキテクチャ 497
  • 8.8.2 知覚における応用 498
  • 8.8.3 エネルギー効率の利点 498
• 8.9 マイクロ・ナノロボット 499
  • 8.9.1 技術と設計 499
  • 8.9.2 医療への応用 501
  • 8.9.3 産業への応用 501
• 8.10 ブレイン・コンピュータ・インターフェース 502
  • 8.10.1 非侵襲型BCI 502
  • 8.10.2 侵襲型BCI 503
  • 8.10.3 ロボット制御への応用 503
• 8.11 モバイル・コボット 504
  • 8.11.1 技術と設計 504
  • 8.11.2 応用 505
  • 8.11.3 市場の見通し 505
• 8.12 インダストリー5.0と協働ロボット 506
  • 8.12.1 人と機械の協働 506
  • 8.12.2 持続可能な製造 507
  • 8.12.3 導入事例 507
• 8.13 低炭素ロボット製造 508
  • 8.13.1 持続可能な設計アプローチ 508
  • 8.13.2 エネルギー効率の高い運用 509
  • 8.13.3 耐用年数終了時の考慮事項 509
• 8.14 自律型ナビゲーションと位置特定 510
  • 8.14.1 SLAM の進歩 510
  • 8.14.2 マルチセンサー融合 511
  • 8.14.3 GPS を使用しないナビゲーション 511
• 8.15 自律移動によるナビゲーションセンサー 512
  • 8.15.1 LiDARの革新 512
  • 8.15.2 コンピュータビジョンの進歩 513
  • 8.15.3 センサーフュージョンのアプローチ 513

9 課題と機会 514

• 9.1 技術的課題 514
  • 9.1.1 知覚とセンシング 514
  • 9.1.2 操作と器用さ 514
  • 9.1.3 電力とエネルギー管理 515
  • 9.1.4 人間とロボットの相互作用 516
• 9.2 市場の課題 517
  • 9.2.1 コストの障壁 517
  • 9.2.2 スキルとトレーニングのギャップ 517
  • 9.2.3 統合の複雑さ 518
  • 9.2.4 サプライチェーンの問題 518
• 9.3 規制上の課題 519
  • 9.3.1 自律走行車に対する規制 520
    • 9.3.1.1 SAEレベル4-5の規制 520
    • 9.3.1.2 試験および認証要件 520
  • 9.3.2 配送用ドローンに関する規制 520
    • 9.3.2.1 空域に関する規制 521
    • 9.3.2.2 ペイロードと距離の制限 521
  • 9.3.3 最近の規制の最新情報 522

10 今後の見通し 524

• 10.1 技術ロードマップ（2025年～2045年） 524
  • 10.1.1 短期開発（2025年～2030年） 524
  • 10.1.2 中期開発（2030年～2035年） 525
  • 10.1.3 長期動向（2035～2045年） 527
• 10.2 産業の融合機会 527
  • 10.2.1 ロボット工学とAI 527
  • 10.2.2 ロボット工学とIoT 528
  • 10.2.3 ロボット工学と先進製造 529
• 10.3 ロボットと未来の労働 530
  • 10.3.1 仕事の変容 530
  • 10.3.2 新たなスキル要件 531
  • 10.3.3 人間とロボットの協働モデル 531

11 企業プロフィール 532 （企業プロフィール 264件）

12 付録 807

13 参考文献 807

表一覧

• 表 1. ロボットの分類。 43
• 表 2. 2023年から2045年の世界全体での販売台数予測（百万台）。 44
• 表 3. 2023年から2045年のロボットタイプ別世界市場規模（百万台）。 45
• 表4：2023年～2045年の世界販売台数予測（百万米ドル）。 47
• 表5：2023年～2045年の世界販売台数予測（百万米ドル）。 49
• 表6：市場の推進要因と阻害要因。 51
• 表7：ヒューマノイドロボットの性能パラメータ。 56
• 表8. センシング技術の比較。 65
• 表9. 自律移動のためのナビゲーションセンサー。 66
• 表10. パラメータ比較 – ペイロード vs. 速度。 70
• 表11. 地域別先進ロボット市場の成長率。 75
• 表12. ロボットタイプ別の主要企業。 83
• 表13. 先進ロボット企業への最近の投資。 97
• 表14. ロボット新興企業へのベンチャーキャピタルからの資金調達。 100
• 表15. ロボットタイプの分類。 103
• 表16. ロボット導入の3つの段階。 118
• 表17. 従来の産業用ロボットと協働ロボットの比較。 120
• 表 18. ロボット工学における主なAI手法。124
• 表 19. ディープラーニングのアプローチ。125
• 表 20. ロボット工学における畳み込みニューラルネットワーク。127
• 表 21. 画像認識技術。128
• 表 22. 先進ロボット工学における材料。133
• 表23. 先進ロボットで一般的に使用される金属の種類。135
• 表24. 先進ロボットで一般的に使用されるプラスチックおよびポリマーの種類。136
• 表25. 先進ロボットで一般的に使用される複合材料の種類。137
• 表26. 先進ロボットで一般的に使用されるエラストマーの種類。138
• 表27. 先進ロボット工学におけるスマート材料の種類。139
• 表 28. 先進ロボットで一般的に使用される繊維の種類。141
• 表 29. 先進ロボットで一般的に使用されるセラミックの種類。142
• 表 30. 先進ロボットで一般的に使用される生体材料。144
• 表 31. 先進ロボットで使用されるナノ材料の種類。146
• 表 32. 先進ロボットで使用されるコーティングの種類。148
• 表 33. 物体検知のための代表的なセンサー。 160
• 表 34. 技術成熟度の定義。 171
• 表 35. 応用分野別の技術の準備レベル。 172
• 表 36. 自律走行を規制する当局。 185
• 表 37. 配達ロボットとドローンに関する規制。 186
• 表38. 産業用ロボットの規制。187
• 表39. データプライバシーおよびセキュリティの規制。188
• 表40. 規制の地域差。190
• 表41. データセキュリティ要件。191
• 表42. ヒストリカルコボット市場規模 2019年～2024年（百万米ドル）。196
• 表43. サービスロボット市場規模 2019年～2024年（百万米ドル） 198
• 表44. モバイルロボット市場規模 2019年～2024年（百万米ドル） 200
• 表45. 産業用ロボットの世界市場 2020年～2045年（百万米ドル） 202
• 表46. 2025年から2045年の可搬重量別コボットの世界市場。203
• 表47. 2025年から2045年の自由度別コボットの世界市場。204
• 表48. 2025年から2045年のエンドエフェクタタイプ別コボットの世界市場。205
• 表49. 2025年から2045年のプロフェッショナルサービスロボットの世界市場（百万台）。 206
• 表50. 2025年から2045年のパーソナル/家庭用サービスロボットの世界市場（百万台）。 207
• 表51. 2025年から2045年のエンターテインメントロボットの世界市場（百万台）。 208
• 表52. タイプ別ヒューマノイドロボットの世界市場 2025年～2045年（百万台） 209
• 表53. 用途別ヒューマノイドロボットの世界市場 2025年～2045年（百万台） 209
• 表54. 自律型モバイルロボット（AMR）の世界市場 2025年～2045年。 212
• 表55. 自動誘導車両（AGV）の世界市場 2025年～2045年。 212
• 表56. グリッドベースの自動誘導台車（AGC）の世界市場 2025年～2045年。 213
• 表57. モバイルピッキングロボットの世界市場 2025年～2045年。 214
• 表58. モバイルマニピュレーターの世界市場 2025年～2045年。 215
• 表59. 最後の1マイル配送ロボットの世界市場 2025年～2045年。216
• 表60. 重量物用L4自律走行トラックの世界市場 2025年～2045年。217
• 表61. 先進ロボット工学のコンポーネント別世界市場 2025年～2045年（百万米ドル）。223
• 表62. 製造業における先進ロボットの世界市場：種類別 2025年～2045年（単位：百万米ドル） 229
• 表63. 医療分野における先進ロボットの世界市場：種類別 2025年～2045年（単位：百万米ドル） 230
• 表64. 2025年から2045年の種類別先進ロボットによる物流・倉庫管理の世界市場（百万米ドル）。 232
• 表65. 2025年から2045年の種類別先進ロボットによる農業の世界市場（百万米ドル）。 233
• 表66. 2025年から2045年の製造業における高度なロボット工学の世界市場（単位：百万米ドル）。 234
• 表67. 2025年から2045年の小売および接客サービス業における高度なロボット工学の世界市場（単位：百万米ドル）。 236
• 表68. 2025年から2045年の小売および接客サービス分野における先進ロボットの世界市場（百万台）。237
• 表69. 2025年から2045年のエネルギーおよび公益事業分野における先進ロボットの世界市場（百万米ドル）。238
• 表70. 教育および研究における先進ロボットの世界市場規模 2025年～2045年（単位：百万米ドル） 239
• 表71. 消費者向けおよび家庭向けにおける先進ロボットの世界市場規模 2025年～2045年（単位：百万米ドル） 240
• 表72. 2025年から2045年の娯楽およびレジャー向け先進ロボットの世界市場（百万米ドル）。 242
• 表73. 2025年から2045年の北米向け先進ロボットの世界市場（百万台）。 244
• 表74. 北米における先進ロボットの世界市場、2025年～2045年（百万米ドル）。 245
• 表75. 欧州における先進ロボットの世界市場、2025年～2045年（百万台）。 246
• 表76. 2025年から2045年の欧州における先進ロボット市場（百万米ドル）。 247
• 表77. 2025年から2045年のアジア太平洋地域における先進ロボット市場（百万台）。 249
• 表78. アジア太平洋地域における高度なロボットの世界市場、2025年～2045年（百万米ドル）。249
• 表79. 日本における高度なロボットの世界市場、2025年～2045年（百万台）。250
• 表80. 日本における高度なロボットの世界市場、2025年～2045年（百万米ドル）。251
• 表81. 中国における先進ロボットの世界市場、2025年～2045年（百万台）。 251
• 表82. 中国における先進ロボットの世界市場、2025年～2045年（百万米ドル）。 252
• 表83. ロボットタイプ別のコスト分析。 253
• 表84. 産業用ロボットのコスト。 254
• 表 85. 協調ロボットのコスト。 254
• 表 86. サービスロボットのコスト。 255
• 表 87. 人型ロボットのコスト。 256
• 表 88. 移動ロボットのコスト。 258
• 表 89. センサーのコスト。 258
• 表 90. アクチュエータおよびパワーシステムのコスト。 259
• 表 91. 用途別回収時間/ROI 262
• 表 92. パラメータ比較 – ペイロード対最大走行速度 266
• 表 93. 産業用ロボットの性能指標 267
• 表 94. 移動ロボットの性能指標 268
• 表 95. 協調ロボットの性能指標 269
• 表 96. 原材料および部品のサプライヤー。270
• 表 97. ロボットメーカー。271
• 表 98. ソフトウェア開発者。273
• 表 99. システムインテグレーター。274
• 表 100. コボットの利点と欠点。294
• 表 101. コボットの安全要件。294
• 表102. コボットのコスト分析。298
• 表103. コボットのペイロードの概要。299
• 表104. 製品化されたコボット。299
• 表105. 動作範囲、ペイロード、重量に基づくベンチマーク。300
• 表106. コボットの価格カテゴリー。303
• 表 107. AMR ナビゲーション技術 307
• 表 108. 多関節ロボットの種類と用途 308
• 表 109. 多関節ロボットの主要技術 309
• 表 110. 人型産業用ロボットの製造分野での用途 310
• 表 111. 人型産業用ロボットの設計上の考慮事項 311
• 表 112. 業務用サービスロボットのカテゴリーと用途 314
• 表 113. パーソナル/家庭用サービスロボットの種類と用途 317
• 表114. パーソナル/家庭用サービスロボットの消費者導入動向。318
• 表115. エンターテインメントロボットの種類と用途。321
• 表116. 外科用ロボットの主要技術。324
• 表117. 外科用ロボットの比較。325
• 表118. リハビリテーションロボットの種類と用途。327
• 表119. 介護ロボット市場の課題 335
• 表120. ロボット手術および低侵襲処置における主要技術 336
• 表121. ロボット手術および低侵襲処置の市場動向 337
• 表122. インテリジェントヘルスモニタリングおよび診断技術 338
• 表123. インテリジェントヘルスモニタリングおよび診断アプリケーション。340
• 表124. 遠隔医療および遠隔健康管理技術。341
• 表125. 遠隔医療および遠隔健康管理アプリケーション。342
• 表126. メンタルヘルスにおけるロボットアプリケーション。343
• 表127. 無人地上車両（UGV）アプリケーション。345
• 表 128. 無人地上車（UGV）技術。 346
• 表 129. 無人航空機（UAV）アプリケーション。 347
• 表 130. 無人航空機（UAV）技術。 348
• 表 131. 無人水中ビークル（UUV）アプリケーション。 349
• 表132. 無人水中ビークル（UUV）技術。350
• 表133. 農業用ロボット製品。351
• 表134. 生鮮果実収穫ロボット。360
• 表135. 野菜収穫ロボット。364
• 表136. 種まき・植え付けロボット。367
• 表137. 作物モニタリングロボット。372
• 表138. 商業用除草ロボット。376
• 表139. 精密散布技術。378
• 表140. 地域別農業用ドローンの規制認可。382
• 表141. 酪農ロボット。384
• 表142. 酪農ロボットの市場導入動向。 387
• 表143. イメージングセンサーの比較。 413
• 表144. 6.4.6 農業用ロボット企業。 416
• 表145. 清掃・消毒ロボット。 459
• 表146. DOBOT – CRシリーズ。 612
• 表147. ユニバーサルロボット – UR(x)eシリーズ。

図表一覧

• 図1. 2023年から2045年の世界販売台数予測（百万台）。
• 図2. 2023年から2045年のロボットタイプ別世界市場規模（百万台）。
• 図3：2023年から2045年のロボットタイプ別世界市場規模（百万米ドル）。 48
• 図4：2023年から2045年のロボットタイプ別世界市場規模（百万米ドル）。 50
• 図5：ヒューマノイドロボットの歴史的進歩。 55
• 図6：ロボット工学進化のタイムライン。 61
• 図 7. 先進ロボット市場マップ。 72
• 図 8. ロボットメーカーの地域分布。 74
• 図 9. ロボット関連スタートアップへのベンチャーキャピタルの資金調達。 101
• 図 10. 製造業従事者1万人当たりの産業用ロボット 2018年～2024年。 105
• 図 11. 日本のサービスロボット。 106
• 図12. 技術成熟度（TRL）。 168
• 図13. 産業別のロードマップと成熟度分析。 170
• 図14. 先進ロボット工学のS字曲線。 194
• 図15. 協働ロボットの市場規模推移 2019年～2024年（単位：百万米ドル）。 197
• 図16. サービスロボット市場規模の推移 2019年～2024年（百万米ドル） 199
• 図17. モバイルロボット市場規模の推移 2019年～2024年（百万米ドル） 201
• 図18. 産業用ロボットの世界市場 2020年～2045年（百万米ドル） 203
• 図19：2025年から2045年の業務用サービスロボットの世界市場（百万台） 207
• 図20：2025年から2045年のパーソナル/家庭用サービスロボットの世界市場（百万台） 208
• 図21：2025年から2045年のエンターテインメントロボットの世界市場（百万台） 208
• 図22. タイプ別ヒューマノイドロボットの世界市場 2025年～2045年（百万台） 209
• 図23. 用途別ヒューマノイドロボットの世界市場 2025年～2045年（百万台） 210
• 図24：2025年から2045年の自律型モバイルロボット（AMR）の世界市場。212
• 図25：2025年から2045年の自動誘導車両（AGV）の世界市場。213
• 図26：グリッドベースの自動誘導台車（AGC）の世界市場 2025年～2045年 214
• 図27：モバイルピッキングロボットの世界市場 2025年～2045年 215
• 図28：モバイルマニピュレーターの世界市場 2025年～2045年 216
• 図29：ラストマイル配送ロボットの世界市場 2025年～2045年。217
• 図30：大型L4自律走行トラックの世界市場 2025年～2045年。218
• 図31：先進ロボットの世界市場 2025年～2045年（コンポーネント別）（単位：百万米ドル）。224
• 図32：2025年から2045年の製造業における先進ロボットの世界市場規模（単位：百万米ドル） 230
• 図33：2025年から2045年のヘルスケアにおける先進ロボットの世界市場規模（単位：百万米ドル） 231
• 図34：2025年から2045年の先進ロボット工学による物流・倉庫管理の世界市場（単位：百万米ドル） 232
• 図35：2025年から2045年の先進ロボット工学による農業の世界市場（単位：百万米ドル） 234
• 図36. 製造業における先進ロボットの世界市場規模推移 2025年～2045年（百万米ドル） 235
• 図37. 小売・接客サービス業における先進ロボットの世界市場規模推移 2025年～2045年（百万米ドル） 236
• 図38. 2025年から2045年の小売および接客業における高度なロボットの世界市場（百万台）。 238
• 図39. 2025年から2045年のエネルギーおよび公益事業における高度なロボットの世界市場（百万米ドル）。 239
• 図40. 教育および研究分野における先進ロボットの世界市場規模推移 2025年～2045年（単位：百万米ドル） 240
• 図41. 消費者向けおよび家庭内分野における先進ロボットの世界市場規模推移 2025年～2045年（単位：百万米ドル） 241
• 図42. 2025年から2045年までの娯楽およびレジャー向け先進ロボットの世界市場（百万米ドル）。 243
• 図43. 2025年から2045年までの北米における先進ロボットの世界市場（百万台）。 245
• 図44：2025年から2045年の北米における高度ロボットの世界市場（百万米ドル）。245
• 図45：2025年から2045年の欧州における高度ロボットの世界市場（百万台）。247
• 図46：2025年から2045年の欧州における先進ロボット市場（百万米ドル）。247
• 図47：2025年から2045年のアジア太平洋地域における先進ロボット市場（百万台）。249
• 図48：アジア太平洋地域における先進ロボットの世界市場、2025年～2045年（百万米ドル） 250
• 図49：日本における先進ロボットの世界市場、2025年～2045年（百万台） 250
• 図表50. 2025年から2045年の日本の先進ロボット市場（百万米ドル）。 251
• 図表51. 2025年から2045年の中国の先進ロボット市場（百万台）。 252
• 図52. 2025年から2045年の中国における先進ロボットの世界市場（百万米ドル）。 253
• 図53. 市場サプライチェーン。 277
• 図54. 農業における先進ロボットのTRL。 412
• 図55. 建設における先進ロボットのTRL。 425
• 図56. 小売および消費者向け先進ロボット工学のTRL 432
• 図57. 軍事および防衛向け先進ロボット工学のTRL 437
• 図58. 鉱業および資源向け先進ロボット工学のTRL 449
• 図59. 教育およびレジャー向け先進ロボット工学のTRL 451
• 図60. 娯楽およびレジャーにおける先進ロボット工学のTRL。453
• 図61. 個人利用および家庭環境における先進ロボット工学のTRL。458
• 図62. 短期開発（2025年～2030年）。525
• 図63. 中期開発（2030年～2035年）。526
• 図 64. 10.1.3 長期開発（2035～2045）。527
• 図 65. EVE/NEO。532
• 図 66. ABB – YuMi。535
• 図 67. ABB – GoFa。535
• 図 68. RAISE-A1。542
• 図69. Agibotの製品ラインナップ。 543
• 図70. Digitヒューマノイドロボット。 544
• 図71. Apptronick Apollo。 556
• 図72. Aubo Robotics – iシリーズ。 559
• 図73. Alex。 573
• 図 74. BR002. 575
• 図 75. アトラス. 576
• 図 76. アトラス 2.0. 576
• 図 77. XR-4. 605
• 図 78. D-Bot 協働ロボット. 607
• 図 79. CR3、CR5、および CR10. 612
• 図 80. Dreame Technology 社の第 2 世代バイオニックロボット犬および汎用人型ロボット。 616
• 図 81. Mercury X1。 628
• 図 82. Ameca。 632
• 図 83. Ex-Robots 社の試作の人型ロボット。 635
• 図 84. F&P Personal Robotics – P-Rob。 635
• 図 85. ファナック – CR（協調ロボット）シリーズ – CR-4iA、CR-7iA、および CR-7iA/L。 636
• 図 86. Figure.ai 人型ロボット。 646
• 図 87. Figure 02 人型ロボット。 647
• 図 88. GR-1。 648
• 図89. ソフィア 658
• 図90. ホンダASIMO 663
• 図91. カレイド 672
• 図92. フォアランナー 673
• 図93. KUKA – LBR iiwaシリーズ 679
• 図94. クアフ 680
• 図95. CL-1. 683
• 図96. MagicHand S01. 686
• 図97. Black Panther 2.0. 696
• 図98. Spacio ヒューマノイドロボットのプロトタイプ. 702
• 図99. Neura Robotics – 認知コボット. 707
• 図100. オムロン – TM5-700およびTM5X-700。 712
• 図101. トラワン。 718
• 図102. リーチー2ロボット。 725
• 図103. HUBO2。 732
• 図104. XBot-L。 737
• 図105. Sanctuary AI Phoenix. 746
• 図106. Pepperヒューマノイドロボット. 755
• 図107. Astribot S1. 759
• 図108. ストーブリ – TX2touchシリーズ. 759
• 図109. Tesla Optimus Gen 2. 769
• 図110. トヨタ T-HR3 776
• 図111. UBTECH Walker 782
• 図112. G1折りたたみロボット 783
• 図113. WANDA 786
• 図114. ユニバーサルロボット – UR(x)eシリーズユニバーサルロボット – UR30 787
• 図115. Unitree H1. 788
• 図116. CyberOne. 802
• 図117. PX5. 803
• 図118. Yuandaロボット. 805

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