日本のロボット看護師市場（2024年～2031年）：規模、シェア、成長洞察、予測

投稿者: marketdata産業調査資料
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市場規模
日本のロボット看護師市場は2023年に5317万米ドルに達し、2031年には32億1347万米ドルに達すると予測され、2024年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）66.98%で成長すると予測されている。
日本のロボットナース市場は、技術の進歩、社会的ニーズ、政府の支援により急速に進化しています。急速な高齢化と医療従事者不足に直面する中、医療用ロボット分野は勢いを増しています。日本のロボットナース市場における最も重要なトレンドの1つは、患者ケアの改善に向けた人工知能（AI）と機械学習の統合が進んでいることです。
この技術により、ロボットはより複雑なタスクを実行できるようになります。例えば、リアルタイムの健康モニタリング、予測的ケア、患者のニーズの変化に応じた個別的な支援などです。AI搭載のロボットは、高齢患者の好みに適応することもでき、感情的な幸福を高め、ロボットナースの受け入れを促進します。
日本の高齢化は、高齢者介護施設におけるロボット看護師の導入を促す大きな要因となっています。労働人口の減少と介護を必要とする高齢者の増加に伴い、移動補助、投薬、話し相手といった業務をサポートする効率的なソリューションとして、ロボット看護師が注目されています。これらのロボットは、介護者の肉体的負担を軽減し、高齢者へのケアの質を向上させ、高齢者が尊厳を持って年を重ねられるようにします。
日本のロボット看護師市場における最近の傾向として、人間の介護者と協働する協働ロボット（コボット）の開発が挙げられます。コボットは、人間の労働者を代替するのではなく、患者の搬送、物品の配達、理学療法の補助など、反復的または肉体的に負担の大きい作業を実行することで医療従事者を支援するように設計されています。
もう一つの注目すべき傾向は、患者との感情的・社会的交流を可能にするロボットの開発です。特に長期療養の現場では、高齢の患者が孤独や疎外感を経験することが多いため、患者に付き添い、精神的な支えとなるロボットが注目を集めています。

市場を牽引する要因

医療従事者の不足

日本は労働人口の高齢化と医療関連の職業に就く若い世代の減少により、医療従事者の深刻な不足に直面しています。例えば、朝日新聞の記事によると、2024年には、高齢者人口がピークに達する見込みである2040年度に、介護職員が約57万人不足するという見通しが厚生労働省により示されました。7月12日に発表された推計によると、2040年度には272万人の介護職員が必要とされている。

2022年度には215万人の介護職員がいた。また、2026年度には240万人の介護職員が必要とされており、25万人が不足する見込みである。同省は、3年に一度実施される介護保険制度の見直しに合わせて、東京や北海道を含む全国47都道府県が推計した介護職員の必要数をまとめた。

例えば東京都は、2022年度には18万2000人であるのに対し、2040年度には25万8000人の介護士が必要になると予測している。2040年度の全国的な介護人材不足の予測は、2021年度の以前の予測よりも少なく、2019年度よりも約69万人多い280万人の介護人材が必要になると示されていた。

さらに、国立社会保障・人口問題研究所などの推計によると、生産年齢人口（15歳以上65歳未満）は、2023年の7,395万人から2040年には6,213万人に減少する。65歳以上の高齢者人口は、同期間に3623万人から3928万人に増加すると推定されている。介護業界は平均賃金の低下やその他の理由により、労働力を失いつつある。そのため、医療従事者の不足が市場の成長を後押ししている。

政府の支援と投資

日本政府は、特に医療分野におけるロボット研究に多額の投資を行っています。高齢者介護のためのロボット技術に取り組む研究機関、大学、民間企業に多額の資金が割り当てられています。この財政支援がイノベーションを推進し、さまざまな医療業務を支援できるロボットナース技術の開発を加速させています。

例えば、厚生労働省は2024年度に介護施設へのロボット導入支援を強化し、2025年度の業務効率化を目指す計画である。同省は、補助金の対象となる機器のリストに栄養管理や認知症患者のケアのための機器を追加する予定である。関連費用は2025年度の予算要求に盛り込まれる。介護の「重点分野」として同省が分類したものには、介護者の見守りや入浴介助、身体機能の補助などが含まれる。同省は、これらの分野で使用する介護ロボットの導入に対して、最大100万円（7,000米ドル）の財政支援を行っている。

さらに、日本政府は、ロボット工学などの先進技術を医療サービスに統合することを目指す野心的な「スマートヘルスケア」戦略を採用している。ロボットナースは、このビジョンの中核であり、介護の提供をより効率的に管理できる可能性を秘めています。例えば、2019年に内閣府は「ロボット国家」構想を打ち出しました。この構想には、医療を含むさまざまな分野でAI駆動型のロボットを統合することが含まれています。この構想は、高齢化などの社会問題に対処するためにロボットの力を活用することを目的としており、ロボットナースの商業化に向けた資金調達や支援に役立つものです。

政府による支援と投資は、日本のロボットナース市場の成長にとって重要な推進要因です。政策枠組み、財政的インセンティブ、民間企業との連携、国際的な取り組みを通じて、政府はロボットによる看護ソリューションの開発、導入、商業化に適した環境を整えています。

市場抑制要因

技術的限界と信頼性への懸念

技術的な限界と信頼性への懸念は、日本のロボットナース市場の成長にとって大きな障壁となっています。ロボットナースの導入における主な技術的課題のひとつは、既存の医療インフラとの統合の複雑さです。日本の医療システム、特に病院は高度に専門化されており、多くの場合、さまざまな医療機器やソフトウェアシステムが関与しています。ロボットナースは、患者モニタリング、データ共有、医療機器との連携などのタスクを実行するために、これらのシステムにシームレスに統合されなければなりません。

さらに、故障のリスクも大きな懸念事項です。医療用ロボットは、他の複雑な機械と同様に、軽微な不具合からシステム全体の故障まで、技術的な故障を起こしやすいものです。特に、投薬や患者の移動介助などの重要な作業中にロボットナースが故障すると、患者の健康と安全に深刻な影響を及ぼす可能性があります。

さらに、ロボットナースは、患者への対応を徐々に改善するために機械学習アルゴリズムに依存しています。しかし、これらのロボットは患者とのやりとりから「学習」するのに多くの時間を要することが多く、実用化が遅れる可能性があります。ロボットの学習曲線は、長年の経験と直感に頼ることができる人間の介護者と比較すると、適応性が低く、反応が遅くなる可能性があります。したがって、技術的な限界と信頼性の懸念は、日本のロボットナース市場の導入と成長に大きな影響を与えます。

市場区分分析

日本の介護ロボット市場は、種類、用途、技術、エンドユーザー別に区分されています。

種類別需要が区分成長を牽引

高齢者ケアロボット区分は、予測期間2024年から2031年の間、市場の40%以上を占めると予想されています。日本は世界でも最も急速に高齢化が進む国のひとつです。例えば、65歳以上の高齢者が人口の30%近くを占めるようになったことが政府のデータで示されています。政府のデータによると、日本の高齢者人口は過去最高の3625万人に達し、65歳以上の高齢者が日本人のほぼ3分の1を占めるようになりました。

さらに、日本はますます高齢化が進んでいます。最新の国勢調査によると、80歳以上の高齢者は人口の10人に1人を超えています。 65歳以上の人口はほぼ3分の1に達し、その数は3623万人と推定されています。 100歳を迎える人もかつてないほど増えています。日本は常に世界で最も高齢化が進んだ国であり、次に高齢化が進んだ国であるイタリアよりも65歳以上の人口が大幅に多くなっています。

この人口動態の変化により、医療従事者の減少という課題に対処しながら高齢者に質の高いケアを提供するためのソリューションが急務となっています。特に高齢者介護を支援するために設計されたロボットナースは、このギャップを埋める上で重要な役割を果たしており、医療制度が長期介護の需要増大に対応することを可能にしています。

さらに、多くの高齢患者は入浴、着替え、食事などの身体介護を必要としています。これらの作業は介護者にとって肉体的負担が大きいだけでなく、高度なパーソナルケアと繊細さが求められます。高齢者介護ロボットはこれらの機能を補助し、より快適で負担の少ない支援を提供することで高齢者の尊厳を維持し、介護者の肉体的負担を軽減します。高齢者介護ロボット分野は、日本のロボットナース市場の重要な成長要因であり、高齢化と医療従事者不足という2つの課題に対応しています。

主要なグローバル企業

日本のロボットナース市場における主要なグローバル企業には、Toyota Engineering Society (TES), Rakuten, Omron Automation, Yaskawa Motoman, Toppan, SoftBank Robotics, Cyberdyne Inc, Panasonic Corporation, iRobot Corporation and Toshiba Corporationなどが含まれます。

種類別

  • 高齢者ケアロボット
  • 手術用ロボット
  • リハビリテーションロボット
  • 薬物投与ロボット
  • その他

用途別

  • 患者モニタリング
  • 薬物管理
  • 日常生活支援
  • 手術支援
  • その他

技術別

  • 人工知能（AI）
  • 機械学習（ML）
  • 自律型ナビゲーション
  • 人間とロボットの相互作用（HRI）
  • その他

エンドユーザー別

  • 病院
  • 介護施設
  • リハビリテーションセンター
  • 在宅医療
  • その他

主な進展

  • 2024年、マイクロポート・メドボットの子会社であるマイクロポート・ナビボットが開発した整形外科手術ロボット「スカイウォーカー」が、日本の厚生労働省（MHLW）から市場承認を受けた。 人工膝関節全置換術（TKA）用に設計されたスカイウォーカーは、プラットフォームの統合、標準化、精密性、およびパーソナライゼーションを提供し、非常に効果的な手術支援ロボットとなっている。
  • 2022年、Asensus Surgicalは、日本の柏にある柏厚生総合病院と外科手術ロボットSenhanceのリース契約を締結したと発表しました。これは、9月に栗東の済生会滋賀病院と締結した同様の契約に続く、日本におけるSenhanceシステムの最近の採用例2件目となります。

レポート購入の理由

  • 日本におけるロボットナース市場を種類、用途別、技術、エンドユーザー別にセグメント化し、市場を可視化するとともに、商業資産と企業を把握する。
  • トレンドと共同開発を分析し、商機を特定する。
  • 日本におけるロボットナース市場のあらゆるセグメントに関する多数のデータポイントを記載したエクセルデータシート。
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  • 主要企業の主要製品を記載したエクセル形式の製品マッピング。

日本ロボットナース市場レポートは、約45の表、41の図、201ページで構成されています。

対象読者 2024

  • メーカー/バイヤー
  • 業界 投資家/投資銀行家
  • 研究専門家
  • 新興企業

目次

  1. 方法論と範囲
    1. 調査方法
    2. 調査目的とレポートの範囲
  2. 定義と概要
  3. エグゼクティブサマリー
    1. タイプ別スニペット
    2. アプリケーション別スニペット
    3. テクノロジー別スニペット
    4. エンドユーザー別スニペット
  4. ダイナミクス
    1. 影響要因
      1. 推進要因
        1. 医療従事者不足
        2. 政府の支援と投資
      2. 阻害要因
        1. 技術的限界と信頼性への懸念
      3. 機会
      4. 影響分析
  5. 業界分析
    1. ポーターのファイブフォース分析
    2. 価格分析
    3. 規制分析
    4. 技術動向
    5. ブランドシェア分析
    6. 特許分析
    7. SWOT分析
    8. ケーススタディ分析
    9. 投資動向分析
    10. 消費者分析
    11. 経済効果
    12. DMIの意見
  6. 種類別
    1. 導入
      1. 市場規模分析および前年比成長率分析（％）、種類別
      2. 市場魅力度指数、種類別
    2. 高齢者ケアロボット*
      1. 導入
      2. 市場規模推移・前年比推移（％）
    3. 手術支援ロボット
    4. リハビリテーションロボット
    5. 投薬支援ロボット
    6. その他
  7. 用途別
    1. 導入
      1. 市場規模推移・前年比推移（％）
      2. 用途別市場魅力度指数
    2. 患者モニタリング*
      1. 導入
      2. 市場規模推移・前年比推移（％）
    3. 服薬管理
    4. 日常生活動作支援
    5. 手術支援
    6. その他
  8. 技術別
  9. 導入
    1. 市場規模分析および前年比成長率分析（％）、技術別
      1. 市場魅力度指数、技術別
    2. 人工知能（AI）*
      1. 概要
      2. 市場規模分析および前年比成長率分析（％）
    3. 機械学習（ML）
    4. 自律型ナビゲーション
    5. 人間とロボットの相互作用（HRI）
    6. その他
  10. エンドユーザー別
  11. 概要
    1. 市場規模分析および前年比成長率分析（％）、エンドユーザー別
      1. 市場魅力度指数、エンドユーザー別
    2. 病院*
      1. 導入
      2. 市場規模分析および前年比成長率分析（％）
    3. 介護施設
    4. リハビリテーションセンター
    5. 在宅ケア施設
    6. その他
  12. 持続可能性分析
    1. 環境分析
    2. 経済分析
    3. ガバナンス分析
  13. 競合状況
    1. 競合シナリオ
    2. 市場ポジショニング/シェア分析
    3. 合併・買収分析
  14. 企業プロフィール
      1. Toyota Engineering Society (TES)*
      2. Rakuten
      3. Omron Automation
      4. Yaskawa Motoman
      5. Toppan
      6. SoftBank Robotics
      7. Cyberdyne Inc
      8. Panasonic Corporation
      9. iRobot Corporation
      10. Toshiba Corporation (LIST NOT EXHAUSTIVE)
  15. 付録
    1. 当社およびサービスについて
    2. お問い合わせ

表一覧

表1：日本のロボットナース市場規模、種類別、2023年、2027年、2031年（百万米ドル）

表2：日本のロボットナース市場規模、用途別、2023年、2027年、2031年（百万米ドル）

表3：日本ロボットナース市場規模、技術別、2023年、2027年、2031年（単位：百万米ドル）

表4：日本ロボットナース市場規模、エンドユーザー別、2023年、2027年、2031年（単位：百万米ドル）

表5：日本ロボットナース市場規模、地域別、2023年、2027年、2031年（百万米ドル）

表6：日本ロボットナース市場規模、種類別、2023年、2027年、2031年（百万米ドル）

表7：日本ロボットナース市場規模、種類別、2022年～2031年（百万米ドル）

表8：日本ロボットナース市場価値、用途別、2023年、2027年、2031年（単位：百万米ドル）

表9：日本ロボットナース市場価値、用途別、2022年～2031年（単位：百万米ドル）

表10：日本におけるロボットナース市場規模、技術別、2023年、2027年、2031年（単位：百万米ドル）

表11：日本におけるロボットナース市場規模、技術別、2022年～2031年（単位：百万米ドル）

表12：日本におけるロボットナース市場規模、エンドユーザー別、2023年、2027年、2031年（単位：百万米ドル）

表13：日本におけるロボットナース市場規模、エンドユーザー別、2022年～2031年（単位：百万米ドル）

表14 日本ロボットナース市場価値、エンドユーザー別、2023年、2027年、2031年（百万米ドル）

表15 日本ロボットナース市場価値、地域別、2022年～2031年（百万米ドル）

表16 トヨタエンジニアリングソサエティ（TES）：概要

表17 トヨタエンジニアリングソサエティ（TES）：製品ポートフォリオ

表18 トヨタエンジニアリングソサエティ（TES）：主な開発

表19 楽天：概要

表20 楽天：製品ポートフォリオ

表21 楽天：主な開発

表22 オムロンオートメーション：概要

表23 オムロンオートメーション：製品ポートフォリオ

表24 オムロンオートメーション：主な開発

表25 安川電機モートマン：概要

表26 安川モトマン：製品ポートフォリオ

表27 安川モトマン：主な開発

表28 トッパン：概要

表29 トッパン：製品ポートフォリオ

表30 トッパン：主な開発

表31 ソフトバンクロボティクス：概要

表32 ソフトバンクロボティクス：製品ポートフォリオ

表33 ソフトバンクロボティクス：主な開発

表34 サイバーダイン株式会社：概要

表35 サイバーダイン株式会社：製品ポートフォリオ

表36 サイバーダイン株式会社：主な開発

表37 パナソニック株式会社：概要

表38 パナソニック株式会社：製品ポートフォリオ

表39 パナソニック株式会社：主な開発

表40 iRobot Corporation：概要

表41 iRobot Corporation：製品ポートフォリオ

表42 iRobot Corporation: 主な開発

表43 東芝株式会社: 概要

表44 東芝株式会社: 製品ポートフォリオ

表45 東芝株式会社: 主な開発

図表

図1 日本ロボット看護師市場価値、2022年～2031年（百万米ドル）

図2 日本ロボットナース市場シェア、種類別、2023年および2031年（％）

図3 日本ロボットナース市場シェア、用途別、2023年および2031年（％）

図4 日本ロボットナース市場シェア、技術別、2023年および2031年（％）

図5 日本におけるロボットナース市場シェア、エンドユーザー別、2023年および2031年（％）

図6 日本におけるロボットナース市場シェア、地域別、2023年および2031年（％）

図7 日本におけるロボットナース市場の前年比成長率、タイプ別、2023年～2031年（％）

図8 高齢者ケアロボット ロボットナース市場規模推移、2022年～2031年（百万米ドル）

図9 外科手術ロボット ロボットナース市場規模推移、2022年～2031年（百万米ドル）

図10 リハビリテーションロボット ロボットナース市場規模推移、2022年～2031年（百万米ドル）

図11 投薬管理ロボット ロボットナース市場規模推移、2022年～2031年（百万米ドル）

図12 その他 ロボットナース市場規模推移、2022年～2031年（百万米ドル）

図13 日本 ロボットナース市場 前年比成長率推移、2023年～2031年（％）

図14 日本のロボットナース市場における患者モニタリング用途の市場価値、2022年～2031年（百万米ドル）

図15 日本のロボットナース市場における投薬管理用途の市場価値、2022年～2031年（百万米ドル）

図16 日本のロボットナース市場における日常生活支援用途の市場価値、2022年～2031年（百万米ドル）

図17：日本におけるロボットナースの外科手術支援アプリケーション市場規模推移、2022年～2031年（単位：百万米ドル）

図18：日本におけるロボットナースのその他アプリケーション市場規模推移、2022年～2031年（単位：百万米ドル）

図19：日本におけるロボットナース市場の前年比成長率推移、技術別、2023年～2031年（単位：％）

図20 日本ロボットナース市場における人工知能（AI）技術の市場価値、2022年～2031年（百万米ドル）

図21 日本ロボットナース市場における機械学習（ML）技術の市場価値、2022年～2031年（百万米ドル）

図22 日本ロボットナース市場における自律型ナビゲーション技術の市場価値、2022年～2031年（百万米ドル）

図23 日本におけるヒューマン・ロボット・インタラクション（HRI）技術 ロボットナース市場規模推移、2022年～2031年（百万米ドル）

図24 日本におけるその他技術 ロボットナース市場規模推移、2022年～2031年（百万米ドル）

図25 日本におけるロボットナース市場 前年比成長率推移、エンドユーザー別、2023年～2031年（％）

図26 日本のロボットナース市場における病院エンドユーザーの市場価値、2022年～2031年（百万米ドル）

図27 日本のロボットナース市場における介護施設エンドユーザーの市場価値、2022年～2031年（百万米ドル）

図28 日本のロボットナース市場におけるリハビリセンターエンドユーザーの市場価値、2022年～2031年（百万米ドル）

図29：日本のロボットナース市場における在宅介護のエンドユーザー別売上高、2022年～2031年（単位：百万米ドル）

図30：日本のロボットナース市場におけるその他エンドユーザー別売上高、2022年～2031年（単位：百万米ドル）

図31：日本のロボットナース市場における地域別前年比成長率、2023年～2031年（単位：％）

図32 トヨタエンジニアリングソサエティ（TES）：財務

図33 楽天：財務

図34 オムロンオートメーション：財務

図35 安川電機：財務

図36 トッパン：財務

図37 ソフトバンクロボティクス：財務

図38 サイバーダイン株式会社：財務

図39 パナソニック株式会社：財務

図40 iRobot Corporation：財務

図41 東芝株式会社：財務

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