著者:
Suraj Gujar, Partha Paul
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モバイルロボット市場 サイズとシェア 2025 - 2034
レポートID: GMI13916
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発行日: May 2025
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レポート形式: PDF/エクセル/ダッシュボード/プラットフォーム
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モバイルロボット市場
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移動ロボット市場規模
世界の移動ロボット市場規模は、2024年に 155億米ドル、30万8,000台に達し、2025年から2034年にかけて年平均成長率(CAGR)14.7%で拡大すると推定される。特に製造業と物流業界における熟練労働者不足が世界的に深刻化しており、移動ロボットの導入が加速している。
モバイルロボット市場の主なポイント
トランプ政権が中国から輸入されるロボット部品に課した関税により、当初、米国メーカーの製造コストは上昇した。これを受けてメーカーはコストを吸収せざるを得なくなり、中小企業による自律移動ロボット(AMRs)および無人搬送車(AGVs)の導入率が低下した。この影響により、ロボット部品の調達先の多様化と移動ロボット製造の国内回帰を通じて、サプライチェーンの再編が進んだ。中国の移動ロボットメーカーは、米国での関税免除を受けるため、ラテンアメリカ地域における移動ロボットの生産を拡大した。長期的には、地域ハブの重要性が高まり、貿易リスクを軽減することで、市場のサプライチェーンは強靭化した。
企業は、マテリアルハンドリング、受注処理、反復作業における人手不足を補うため、AMRsおよびAGVsの導入を進めている。米国や欧州などの先進市場で最低賃金が上昇していることから、移動ロボットの導入と投資収益率が正当化されている。需要が季節的に増加する電子商取引などの業界では、拡張性を備えた移動ロボットソリューションへの依存が高まっている。この傾向は、人口動態の変化によって労働力不足が深刻化している日本やドイツなどの社会で顕著である。
電子商取引の拡大により、より迅速かつ正確な受注処理が求められており、倉庫における移動ロボットの需要が拡大している。AmazonやAlibabaなどの企業は、当日配送への期待に応えるため、商品の仕分け、ピッキング、搬送に数千台のAMRsを導入している。都市部のマイクロフルフィルメントセンターでは、スペースを最適化するため、小型ロボットの利用が増加している。パンデミックを契機としたオンラインショッピングへの移行により、自動化の優先度は恒常的に高まり、ロボット需要が持続している。
AI、コンピュータービジョン、LiDARの画期的な進歩により、移動ロボットは複雑な環境を自律的に走行できるようになった。機械学習により、ロボットは事前に設定された経路がなくても、混雑した倉庫や病院などの動的な環境に適応できる。センサーコストの低下と5G接続により、リアルタイムのデータ処理能力が高まり、安全性と効率性が向上している。スタートアップ企業は、これらの技術を活用して中小企業へのロボット技術の普及を進めている。群ロボティクス(Geek+)や人間とロボットの協働(MiR)などのイノベーションにより、従来の物流以外にも用途が拡大している。
世界各国の政府は、補助金や税制優遇措置を通じて自動化を促進している(中国の「Made in China 2025」やEUの「Smart Factory」助成金など)。インダストリー4.0政策は、移動ロボットがIoTやデジタルツインと連携し、業務を円滑に進めるスマート製造を後押ししている。新興市場であるインドやブラジルでも、競争力を高めるため、自動化を促進する政策が導入されている。この政府主導の取り組みは、サプライチェーンの将来に備えるための企業によるロボット投資を補完している。
拡大する移動ロボット業界の成長機会を取り込むため、企業は労働力不足と配送需要に対応する、電子商取引および物流向けの拡張性に優れたAMRソリューションを優先すべきである。
AI主導のナビゲーションと群ロボティクスに投資することで、動的な環境への適応力が高まる一方、政府や産業界との提携により、補助金やインダストリー4.0の機会を活用できる可能性があります。さらに、中小企業や新興市場向けに費用対効果の高いモジュール式ロボットを提供することで、世界的に自動化ニーズが高まるなか、市場シェアを拡大できます。モバイルロボット市場の動向
モバイルロボット市場の分析
オートメーションレベル別に見ると、市場は完全自律型、半自律型、手動型(遠隔操作車両)に分類されます。
可搬重量別に見ると、モバイルロボット市場は50 kg未満、50〜500 kg、500〜1,000 kg、1,000 kg超に分類されます。
最終用途別に見ると、移動ロボット市場は住宅・家庭用、商業施設用、産業用に分類される。
モバイルロボット市場シェア
モバイルロボット業界は競争が激しく、上位5社である ABB、KUKA AG、Teradyne Inc.、Geek+、Hikrobot Co., Ltd. が、市場の 29%超という大きなシェアを占めている。これらの企業は、市場での地位を強化し、変化する業界需要に対応するため、多様な戦略を実施している。主要企業は、拡張性と持続可能性を高めるため、AIを活用したナビゲーション、省エネルギー設計(リチウムイオン電池など)、群ロボティクスに投資している。また、倉庫や工場における人とロボットのより安全な相互作用に向け、協働型モバイルロボット(コボット)を含む製品ラインの拡充も進めている。
競争優位性を獲得するため、企業はリアルタイムのデータ処理と自律的な意思決定に向けて、IoTとエッジコンピューティングを統合している。さらに、各社はモジュール式ロボット設計の採用を拡大しており、病院内物流や小売在庫管理など、業界固有の作業に合わせたカスタマイズを可能にしている。もう一つの新たな動向は、AmazonやAlibabaなどの電子商取引大手との提携による、ニーズに合わせたフルフィルメントソリューションの開発である。Zebra Technologiesによる Fetch Robotics の買収など、戦略的な合併・買収により、技術力と市場展開が拡大している。企業はまた、デジタルツインと予知保全を活用してロボットの性能を最適化し、ダウンタイムを削減することで、よりスマートで費用対効果の高い自動化への需要に応えている。
ABBは産業オートメーションおよびロボティクスの世界的リーダーであり、物流・製造向けに Flexley Tug や Flexley Mover などの高度な自律移動ロボット(AMR)を提供している。同社はAMRを OmniCore コントローラーおよび RobotStudio ソフトウェアと統合し、シームレスなスマートファクトリーソリューションを実現している。ABBは、倉庫や自動車工場の生産性を高めるため、省エネルギー設計とAIを活用したナビゲーションに注力している。欧州および北米で強固な事業基盤を有し、エレクトロニクスや医薬品など、高い精度が求められる分野をターゲットとしている。
ドイツの自動化分野の大手企業である KUKA AG は、KMR iiwa や KMP 1500 AMR など、インダストリー 4.0 向けのモバイルロボットを専門としている。人間とロボットの協働で知られる KUKA のソリューションは、自動車および航空宇宙分野の組立ラインで優れた性能を発揮している。同社は LiDAR と AI を活用し、動的な環境における柔軟なナビゲーションを実現している。Midea Group の傘下企業として、KUKA は欧州の卓越したエンジニアリング力を維持しながら、中国の製造規模の恩恵を受けている。
モバイルロボット市場の企業
モバイルロボット業界で事業を展開する主な市場参加企業には、以下が含まれる。
モバイルロボット業界ニュース
モバイルロボット市場調査レポートは、以下のセグメントについて、2021年から2034年までの売上高(10億米ドル)および数量(千台)に関する推計と予測を含む、業界の詳細な分析を対象としている。
自動化レベル別市場
可搬重量別市場
最終用途別市場
上記の情報は、以下の地域および国を対象としている。
よくある質問 (FAQs):
調査手法、データソース、検証プロセス
本レポートは、業界関係者への直接的なヒアリング、独自のモデル構築、厳格な相互検証を柱とする体系的な調査プロセスに基づいています。文献・公開情報の調査だけに依拠したものではありません。
当社の6段階の調査プロセス
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当社は、業界関係者や専門家との直接対話を通じた広範な一次調査と、信頼性を確認した世界各地の情報源に基づく包括的な二次調査を組み合わせています。定量的な影響分析を用いて信頼できる予測を提供するとともに、元のデータソースから最終的な分析結果までの追跡可能性を確保しています。
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3. データマイニングと市場分析
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4. 市場規模の推計
当社はボトムアップ方式で市場規模を推計します。一次インタビューで直接収集した企業の売上高データに加え、メーカーの生産量、設置件数または導入件数に関する統計を出発点とします。これらの情報を地域市場ごとに積み上げ、実際の業界活動に裏付けられた世界市場の推計値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には、以下の事項を明示しています。
✓ 主な成長要因と、それぞれについて想定する影響
✓ 成長抑制要因と、その影響を緩和するシナリオ
✓ 規制に関する前提条件と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線のパラメーター
✓ マクロ経済に関する前提条件(GDP成長率、インフレ率、為替)
✓ 競争環境と市場への参入・撤退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では、各分野の専門家が選別済みデータを目視で確認し、自動化されたシステムでは見落とし得る微妙な差異や文脈上の誤りを特定します。この専門家によるレビューが品質保証の重要な層となり、データが調査目的と各分野の基準に合致していることを確認します。
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