産業用途向けソフトロボティクス市場 サイズとシェア 2026-2035

産業用途向けソフトロボティクス市場の規模

世界の産業用途向けソフトロボティクス市場は、2025年に20.2億米ドルに達し、2026年の21.5億米ドルから2035年までに333億米ドルへ拡大すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は35.5%となる見込みです。

需要の中心は、従来型の剛性ツーリングでは取り扱い上の制約がコスト増につながる自動化作業です。具体的には、変形しやすい食品、不規則な形状の消費財、壊れやすい電子部品、さまざまな包装形態などが挙げられます。柔軟なエンドエフェクターとコンプライアントアクチュエーションは、単に別のロボットアームを追加するのではなく、取り扱いインターフェースそのものに対応します。これにより、産業用セルは製品のばらつきに対応しながら、損傷につながる接触力がワークに伝わることを防止できます。

2024年8月に Schmalz が Soft Robotics Inc. の mGrip 製品群を買収したことで、この違いがより明確になりました。Schmalz は、ソフトフィンガーグリッパーの構成、関連特許およびノウハウを取得する一方、Soft Robotics Inc. は Oxipital AI として事業を再編し、ロボットによるピッキングおよび検査向けのマシンビジョンに注力しました。この取引により、確立された真空自動化サプライヤーとソフトグリッピング製品群が結び付く一方、ビジョンおよび意思決定のレイヤーとグリッパーハードウェアは分離されました。この分業は商業面で重要な意味を持ちます。食品や消費財の自動化プロジェクトでは、ピッキング前に変動する製品を識別できるビジョンと、信頼性の高いハンドリングハードウェアの双方がますます求められているためです。 ^{[1]Schmalz, Portfolio expanded: Schmalz takes over finger gripper from Soft Robotics Inc., schmalz.com}

産業分野での採用は、単体コンポーネントではなく、統合型セルへと移行しています。2025年6月2日、Schmalz と Oxipital AI は提携を拡大し、食品、飲料および産業用ピッキング用途に向けて、Oxipital AI のビジョンガイド式検査・ロボットピッキング機能と、Schmalz の mGrip フィンガーグリッパーおよび真空ツーリングを組み合わせることを発表しました。この組み合わせは、繰り返し発生する導入上の課題に対応します。すなわち、コンプライアントツーリングは、ロボットが生産ラインに必要な速度で向き、品質およびピッキング位置を識別できる場合にのみ価値を発揮します。この調整負担を軽減できるサプライヤーは、グリッパーのコンプライアンス性能だけでなく、スループットの安定性と統合リスクを基準に競争できるようになります。 ^{[2]PR Newswire, Oxipital AI and Schmalz Extend Partnership to Deliver Advanced Automated Solutions, prnewswire.com}

対象となる市場機会は、労働力の確保状況と国内製造能力の経済性によっても裏付けられています。Teradyne が2026年にミシガン州ウィクソムで、200人を超える雇用を創出し、Universal Robots の協働ロボットを製造する67,000-square-foot 米国オペレーションズハブを開設する計画は、装置サプライヤーが北米の自動化需要により近い場所に拠点を置こうとしていることを示す具体的な指標です。生産を国内回帰させる、または地域の生産能力を拡大するメーカーにとって、ソフトロボット用ツーリングは、剛性フィンガーや治具では標準化が難しい作業の自動化に寄与します。特に、製品変更のたびに機械的な段取り替えが頻繁に必要となる場合に有効です。

工場が機械データと業務ワークフローを接続するなか、技術スタックはソフトウェアへの依存度を高めています。IT/OTコンバージェンスにより、工場環境全体でリアルタイムのデータ収集、デジタルツインの同期、予知保全プロセスが可能になります。ソフトロボティクスでは、再現性の高いハンドリングを実現するために、圧力、変形、ビジョン、動作および可搬質量の条件を連携させる必要があるため、この接続が特に重要です。その結果、市場価値はエラストマー、アクチュエーター、センサーだけでなく、コンプライアントハードウェアを信頼性の高い生産資産へと転換する制御および統合レイヤーにも蓄積されるようになります。

35.5%という予測は、剛性の高いロボットを全面的に置き換えるのではなく、産業オートメーションが段階的に移行することを反映している。ソフトロボティクスシステムは、変動性によって高コストの治具、再プログラミング、またはスクラップの問題が生じる場合に、特に有効である。したがって、ソフトロボティクスが試験導入セルを超えて広く普及するかどうかは、制御、ビジョン、システム統合によって決まる。これらの技術を反復可能な導入テンプレートに転換できるサプライヤーは、ロボットセルを一つひとつカスタマイズするエンジニアリングリソースを持たないメーカーの導入を拡大できる。

主な推進要因

労働力不足と生産回帰を背景に、生産ライン全体を再設計せずに導入できるオートメーションの価値が高まっている。剛性の高いオートメーションセルでは、部品の位置や向きを厳密に管理し、専用治具を用意する必要がある場合が多い。一方、ソフトグリッパーは、製品の形状、向き、表面状態が変化する場合に、こうした機械的な依存関係を軽減できる。これにより、最終市場に近い場所へ生産を移すメーカーにとって、コンプライアントツールが重要になる。こうした環境では、名目サイクルタイムと同様に、労働力の確保や製品構成への柔軟な対応も重要となる。北米市場向けに Universal Robots の協働ロボットを製造する Teradyne の計画中のミシガン州オペレーションハブは、この地域密着型のオートメーション環境に対するサプライヤーの投資を反映している。 ^{[3]Business Wire, Teradyne Will Expand Its Global Robotics Presence with New U.S. Operations Hub in Metro Detroit, Michigan, businesswire.com}

生成AIと言語モデルの統合は、検証済みのロボット制御および稼働限界と結び付いた場合に限り、プログラミングの負担を軽減できる。KUKA は 2025年6月24日から27日まで開催された Automatica で iiQWorks Copilot を実演し、Microsoft が開発した自然言語によるロボットプログラミングアシスタントとして、プログラミング時間を最大 80%短縮できると説明した。ソフトロボティクスにとっての意義は導入経済性にある。プログラミング支援によって、コンプライアントツールを使用するロボットセルのセットアップを迅速化できる一方、ペイロードの挙動、動作、衛生、安全条件を検証する必要性がなくなるわけではない。したがって、短期的な利点は、まったく新しいハンドリング工程よりも、反復可能なタスクライブラリを備えた用途で最も早く現れる可能性が高い。 ^{[4]KUKA, KUKA Highlights Automatica 2025, kuka.com}

IT/OT融合は、適応型ハンドリングの運用基盤となる。生産データをロボット制御と接続することで、メーカーはセルの性能を監視し、保守シグナルを連携させ、プロセスの可視性を高めることができる。

柔軟ロボットシステムでは、許容される把持状態が変形、接触圧力、製品形状、下流工程の品質要件に左右されるため、単純なピックアンドプレース自動化よりも統合上の課題が大きくなります。これらの変数を可視化できる制御アーキテクチャにより、オペレーターはスループットの問題が視覚認識、動作計画、ツーリングの摩耗、または製品の流れ自体のいずれに起因するのかを特定しやすくなります。

ロボット・アズ・ア・サービスは、柔軟な自動化における調達モデルを変えることで、顧客基盤を拡大できる可能性があります。小規模メーカーは、大規模なセルへの初期投資を一括で負担する代わりに、特定の用途に連動した継続的な支払いによって設備を導入できる可能性があります。このモデルが最も現実的となるのは、サプライヤーがグリッパー、センシング、ビジョン、サポートパッケージを標準化できる場合です。そうでなければ、サプライヤーが負うカスタマイズリスクが過大になります。汎用ヒューマノイドロボットは、人間向けに設計された環境における柔軟なインターフェースへの将来的な需要を拡大する可能性がありますが、産業分野での貢献は、実証済みの作業信頼性、安全性の検証、商業的に実行可能なサービスモデルに依存します。

主な抑制要因

統合の複雑性の高さは、依然として導入における最大の障壁です。柔軟なグリッパーによって、製品を安全に保持するという機械的な課題は解決できる可能性があります。しかし、生産に適したシステムには、互換性のあるロボット運動学、ビジョン、マテリアルフロー、センシング、制御、安全手順、保守ルーチンが必要です。設備世代間で機械データが分散している可能性のある既存工場では、この複雑性がさらに増大します。その結果、商業面では認定に長い期間を要し、システムインテグレーターへの依存度が高まります。これにより、基盤となるハンドリング用途の有望性が高い場合でも、導入が遅れる可能性があります。

食品および電子機器用途では、デモンストレーションと稼働ソリューションの違いが特に重要です。2022年4月、Soft Robotics Inc.、Quest Industrial、Ossidは、デリケートで不定形な食品を対象に、mGripAIを使用した食品一次包装向け統合ソリューションを発表しました。この過去の事例は、用途統合が重要である理由を示しています。グリッパーだけでは、自動包装ラインは構築できません。Schmalzによる2024年のmGrip事業買収を受け、導入を検討する顧客は、サプライヤーエコシステム全体で、現在のハードウェア、ビジョン、サービスの責任範囲がどのように組み合わされているかも評価する必要があります。

データプライバシーとサイバーセキュリティは、接続性が高まるロボットセルの制約要因となります。状態監視や生産最適化を可能にする同じIT/OT接続が、ガバナンスの脆弱性によって運用データを流出させ、生産システムへの侵入経路を生み出す可能性があります。この問題は機密データに限られません。制御の可用性を妨げたり、工程パラメーターを破損させたりするセキュリティインシデントは、稼働時間と製品品質に直接的なリスクをもたらします。そのため、購入企業は、データの所有権、アクセス権、パッチ適用の責任、企業ネットワークと運用ネットワークの分離を明確にするアーキテクチャを選好するでしょう。

人工知能はプログラミングや稼働時の応答性を向上させる可能性がある一方、統制とサイバーセキュリティを規律正しく運用する重要性を一段と高める。自然言語プログラミングツールによって初期設定時間を短縮できる可能性があるが、接続されたセル・アーキテクチャには、明確なデータ境界の設定と、運用動作の検証が依然として必要である。したがって、商機は単なる「AI対応ロボティクス」ではなく、変動する製品の流れを、安定的で保守可能な自動化プロセスへと移行する低リスクの手段にある。

産業用途向けソフトロボティクス市場のセグメント分析

タイプ別

ソフトグリッパーは、2025年に市場の35.6%を占めた。ソフトグリッパーが優位に立つ背景には、硬質ツーリングに伴う圧縮損傷や治具の高い精度を必要とせず、壊れやすく不定形またはばらつきのある製品を扱うという、産業現場の差し迫ったニーズがある。食品包装や電子機器の組立では、ピッキングの失敗や製品損傷がロボットの稼働率だけでなく、ラインの歩留まりにも影響するため、特に重要性が高い。SchmalzによるmGripソフトフィンガーグリッパー製品群の買収は、既存のマテリアルハンドリングサプライヤーが、コンプライアントグリッピングを専門的な研究製品ではなく、製品ポートフォリオの一機能として位置付けていることを示している。

インフレータブルロボットは、ソフトグリッパーとは異なる特性を持つ。空気圧構造体は、従来の構造では適さない用途において、広い面積での柔軟な追従性と低接触力による相互作用を実現できる。エクソスケルトンやウェアラブル機器は、作業者支援や人間とロボットの相互作用に対応するが、その導入は人間工学、安全性の検証、ワークフローへの受容度により大きく左右される。「その他」カテゴリーも、幅広いプラットフォームの標準化ではなく、特定の産業作業に依存する経済性を持つ特殊システムにおいて、引き続き重要な位置を占める。

技術別

ソフトアクチュエーターは、2025年に市場収益の35.5%を占め、アクチュエーション層が最大の部品カテゴリーとなった。アクチュエーターは、力の伝達、可動範囲、応答性、耐久性を決定するため、その性能はソフトロボットシステムがサイクルタイムやハンドリング要件を満たせるかどうかに直接影響する。したがって、素材の選択、空気圧設計、アクチュエーターの信頼性は、製品の差別化とサービスの収益性の双方において、引き続き中心的な要素となる。

制御システムの成長率が高まっていることは、市場がハードウェアの数量だけを拡大するよりも速いペースで、ソフトウェア、センシング、適応制御による付加価値を取り込んでいることを示している。ソフトロボットセルにビジョンや生産データが組み込まれるにつれ、制御は柔軟な物理インターフェースを再現性のある産業動作へと変換する層になる。IT/OTの融合は、工場データ、予知保全情報、セル全体の制御判断を結び付けることで、この転換をさらに後押ししている。

ソフトセンサーと電源は引き続き実現を支えるカテゴリーである一方、その商業的重要性は、信頼性の高いセンシング、エネルギー供給、メンテナンス間隔をどの程度適切に支えられるかに左右される。 ^{[5]Capgemini Research Institute, IT/OT & IIoT Convergence in the Intelligent Industry, capgemini.com}

素材別

エラストマーは、復元可能な変形を実現するとともに、繊細な接触に必要な表面の柔軟性を提供するため、産業用ソフトロボティクスの基盤となっている。ただし、その適性は柔軟性だけで決まるものではない。食品接触条件、洗浄体制、温度への曝露、耐薬品性、疲労性能によって、ある素材が生産用途で実用可能かどうかが決まる場合がある。これにより、競争の焦点は研究室レベルの適合性から、文書化されたライフサイクル性能へと移行している。

ゲルと繊維素材は、それぞれ異なる機械的要件および用途要件に対応する。ゲルは非常に柔軟なセンシングインターフェースや接触インターフェースを支えられる一方、繊維素材は軽量な構造補強とウェアラブルな形状を実現できる。これらの採用は、そうした素材特性が明確な運用上の制約を解決する用途に集中すると考えられる。変形挙動を衛生管理、耐久性、統合要件と適合させられる素材サプライヤーは、柔軟性だけを単独の製品特性として提供する企業よりも有利な立場を得るだろう。

最終ユーザー別

スマートフォンおよび電子機器組立分野は、2025年に市場の35%を占めた。電子機器メーカーは、接触痕を残さない接触、精密な配置、変化する部品形状への許容性によって、歩留まりを守れるソフトシステムを重視している。このセグメントの規模は、繊細な表面や組立品を損なうことなく高速搬送を管理できる制御・画像認識アーキテクチャの実証の場にもなっている。

コネクテッドホーム機器は、最終ユーザーカテゴリーのなかで最大規模となっている。その成長は、従来型の自動化を複雑にし得る製品バリエーションや部品構成の拡大を反映している。タブレット、デスクトップPC、ノートPCも、製品設計と生産量の動向が繊細な搬送の自動化を支える分野で、引き続き重要な需要の中心である。これらの電子機器カテゴリーでは、購買判断はグリッパー単体ではなく、歩留まり保護、段取り替え時間、統合支援を含む生産セル全体の経済性に左右される可能性が高い。

電子機器は最大量の実証事例を提供する一方、食品・飲料用途では、衛生的なツーリング、画像認識、再現性の高い製品搬送の実用的重要性が明らかになる。この組み合わせにより、競争上の要件は二分される。サプライヤーには、耐久性があり用途に対応したハードウェアと、変化する製品条件に適応できる制御スタックの双方が求められる。単一の層に特化するプロバイダーも引き続き重要な存在であり得るが、説明責任を果たせる生産成果を提供するため、今後はパートナーシップが一層必要になるだろう。

産業用途向けソフトロボティクス市場の地域分析

北米

北米は 2025年に最大の地域市場となり、市場規模は 5億米ドルに達した。2035年までの年平均成長率（CAGR）は 7.3%と予測される。米国は地域市場規模の約 85%を占め、7.4%の成長率で拡大すると予測される。北米市場の規模は、高度な製造、物流業務、食品加工、電子機器関連の自動化需要が集中していることを反映している。生産回帰の進展により、製品が変わるたびに新たな剛性治具を用意することなく、変動するハンドリング作業を自動化できるシステムの魅力が高まっている。

カナダは、食品加工、倉庫業務、高度な製造を中心に、規模は小さいものの補完的な産業基盤を形成している。地域のサプライヤーによる投資も、北米市場に事業基盤を加えている。Teradyne が計画する 2026年の Wixom ハブでは Universal Robots の協働ロボットを製造する予定であり、米国の自動化需要を支えることを目的としている。この拡張により顧客やインテグレーターとの距離が縮まり得るが、ソフトツーリングの導入ペースは、最終的には現地のアプリケーションエンジニアリングと人材の能力にも左右される。

欧州

欧州は、2035年までに 6.8%の年平均成長率（CAGR）で成長すると予測される。ドイツは、産業オートメーション基盤とエンジニアリング品質を重視する姿勢に支えられ、7.4%の成長率で地域の成長を牽引している。英国、フランス、イタリア、スペインでは、食品生産、自動車サプライチェーン、包装、高付加価値製造にまたがり、それぞれ異なる需要基盤が形成されている。これらの国々に共通する要件は、単に自動化を拡大することではなく、短期間の生産や多様な製品形態に対応できる自動化である。

欧州では、機械安全性、信頼性、既存の工場設備との統合能力を実証できるシステムが選好される可能性が高い。KUKA が 2025年6月に Automatica で iiQWorks Copilot を実演したことは、欧州のロボット企業が自然言語による支援を通じてプログラミングの負担軽減に取り組んでいることを示している。こうしたツールは自動化導入に向けた地域エコシステムを強化する可能性があるものの、適合性が求められるハンドリング用途では、今後も作業ごとの検証が必要となる。

アジア太平洋

アジア太平洋は最も成長の速い地域市場であり、2035年までの年平均成長率（CAGR）は 7.7%と予測される。中国は 8.2%の年平均成長率（CAGR）で地域を牽引し、インドは 7.8%の成長率で拡大すると予測される。中国の製造規模と産業用ロボットに対する政策重視は、自動化投資の幅広い基盤となっている。中国製造 2025（Made in China 2025）プログラムは、ロボットを重点分野に位置付け、産業用ロボットの生産および国内市場シェアに関する目標を盛り込んでいる。この政策環境は現地の能力開発を後押しするが、サプライヤーの選定は引き続き、用途における性能と統合支援によって左右される。 ^{[6]State Council of the People's Republic of China, Made in China 2025, cset.georgetown.edu}

日本と韓国は成熟したロボット・エコシステムと高付加価値の電子機器生産を有する一方、インドでは工業化と電子機器製造への投資を通じて対象市場の裾野が拡大している。オーストラリアの機会はより選択的であり、高度な製造や資源関連用途に重点が置かれている。韓国では、現代自動車グループが 2022年12月に華城市の Rolling Hills Hotel および Woowa Brothers と共同で運営する住宅・商業複合施設で実施した PnD ロボットの実証は、自律配送ワークフローに関する地域の実験的取り組みを示している。これらの実証は産業用ソフトロボティクスの導入ではなかったものの、人々がいる環境や変化の多い環境で稼働する適応型ロボットシステムに対する、地域全体の関心の広がりを示している。 ^{[7]Hyundai Motor Group, Hyundai Motor Group Robots Get Rolling with Pilot Programs to Advance Last-Mile Delivery, hyundai.com}

ラテンアメリカ

ラテンアメリカは 2035年までに年平均成長率（CAGR）5.6%で成長すると予測されており、ブラジルが 6.0%で先行すると見込まれています。ブラジルでは、食品、飲料、消費財、自動車の生産基盤を背景に、製品の多様性や包装要件によって硬質ツーリングの効率が低下する用途で、規格に適合したハンドリングの導入余地があります。メキシコでは北米製造業との統合、アルゼンチンでは食品加工基盤が地域に根差した機会を生み出しています。ただし、導入は大規模な自動化市場と比べ、資本の利用可能性、システム統合能力、アフターマーケットサポートの影響をより受けやすいと考えられます。

同地域では、包装、選別、製品損失や手作業を削減する繊細なハンドリングなど、投資回収を明確に示せる用途が選好される可能性が高いです。モジュール型セル、現地の技術サポート、柔軟な資金調達を提供するサプライヤーは、試運転に長期間を要する複雑な特注プロジェクトに依存する企業よりも、有利な立場にあります。

中東・アフリカ

中東・アフリカは、産業用ソフトロボティクスにとって新興市場であり続けています。南アフリカは 6.8%で成長すると予測され、サウジアラビアは 6.4%で成長すると見込まれています。南アフリカでは、確立された産業活動および食品加工活動が、重点的な自動化導入の基盤となっています。サウジアラビアと UAE では、産業の多角化、物流投資、食料安全保障施策に関連する機会が見込まれますが、プロジェクトの時期は、より広範な設備投資計画の優先順位に左右される可能性があります。

同地域の商業モデルは、北米、欧州、東アジアとは異なるものになります。大規模な現地統合能力が整う前に、実証プロジェクトや販売代理店主導の導入が先行する可能性があります。試運転を簡素化し、適切なサイバーセキュリティ管理のもとで遠隔診断を提供し、トレーニングと保守を通じて顧客を支援できるサプライヤーは、持続的な導入に向けてより強固な道筋を確保できるでしょう。

ラテンアメリカと中東・アフリカは、より選択的な機会を提供します。これらの地域では、製品損傷の低減、手作業の削減、または明確な生産能力向上に直接つながる用途が、ソフトロボティクスの最も有望なユースケースとなります。このため、モジュール型セル、現地のサービス網、資金調達の仕組みが戦略的に重要になります。サプライヤーが地域で優位性を確立できるかどうかは、汎用的なハードウェア設計よりも、現地の製造経済性および統合能力に合わせて技術を適合させる力に左右されるでしょう。

産業用途向けソフトロボティクス市場のシェアと競争環境

Schmalz GmbH は 2025年に約 7%のシェアを占めて市場をリードし、上位 5社が合計で約 32%を占めました。したがって、市場は中程度に集中しています。主要サプライヤーは相応の地位を確保しているものの、規格に適合したツーリング、アクチュエーター、ビジョン、制御システム、ロボットプラットフォーム、用途統合のすべてを単独で掌握する企業はありません。競争の中心となるのは、明確に定義された産業ワークフローにこれらの能力を組み合わせる力です。

Schmalzは、2024年8月にSoft Robotics Inc.のmGrip製品ファミリーを買収し、柔軟なフィンガーグリッパー構成、特許、ノウハウを取得することで、ソフトロボティクス分野における地位を強化した。その後、同社は2025年6月にOxipital AIとの提携を拡大し、mGripグリッパーおよび真空ツーリングと、ビジョン誘導型の検査・ロボットピッキングを組み合わせた。この組み合わせにより、食品、飲料、産業分野における多様なピッキング作業に対して、より包括的な提案が可能になる。こうした作業で商業的に求められるのは、物体を単に把持することではなく、物体を識別し、ピッキングし、検査し、確実に移載することである。

Soft Robotics Inc.は現在Oxipital AIとして知られており、2024年8月6日にソフトグリッピング事業をSchmalzに売却してブランドを変更したことで、市場における役割を変えた。同社の現在の戦略的重要性は、ロボットピッキングおよび製品検査向けのAI対応マシンビジョンにある。Schmalzとの提携は、より広範な競争パターンを示している。すなわち、ソフトロボティクス用途では、ソフトロボティクスに適したエンドエフェクターを自社で保有していなくても、顧客が選定したハードウェアと効果的に統合できれば、ソフトウェアおよびビジョンの専門企業が中核的な役割を維持できる。

Universal Robotsは、複数のベンダーが提供する柔軟性を備えたツーリングを搭載できる協働ロボットプラットフォームを通じて競争している。2025年5月に発売されたUR15にはOptiMoveモーション制御技術が導入され、壊れやすい品目を扱う高速ピックアンドプレース作業において、サイクルタイムを最大30%短縮できるとされた。Teradyne Roboticsも2025年3月のNVIDIA GTCでAI Acceleratorツールキットを発表し、姿勢推定や経路計画などのNVIDIA Isaac Manipulatorの機能を、Universal RobotsのPolyScope Xプラットフォームと統合した。これらの動きにより、同社は独自のソフトグリッピング技術だけでなく、より広範なセルの性能とソフトウェア環境を軸に事業を展開している。 ^{[8]Universal Robots, Universal Robots Introduces Its Fastest-Ever Cobot to Enable Unprecedented Performance in Collaborative Automation, universal-robots.com}

Festo SE & Co. KGは、空気圧オートメーション、モーション制御、生物模倣型ハンドリング技術を通じて、引き続き重要な存在である。同社の競争力は、柔軟な駆動コンセプトを確立された産業オートメーション基盤に接続できる点にある。Shadow Robot Companyは、高度な器用なハンド技術によって差別化されており、複雑なマニピュレーション研究や専門用途に対応している。両社は、標準化された包装セルの導入よりも、接触と動作を高度に制御することを顧客が求める領域で、より大きな恩恵を受ける可能性が高い。

Kawasaki Robotics、OnRobot A/S、Piab AB、RightHand Robotics、Rochu、Schunk GmbH、SMC Corporation、Ubiros、Beijing Soft Robot Techが、対象となる競合企業群を構成している。各社の事業領域は、ロボットプラットフォーム、エンド・オブ・アーム・ツーリング、真空・空気圧技術、ピッキングシステム、ソフトロボティクスの専門技術、産業オートメーション部品にまたがる。各社が案件を獲得できるかどうかは、エンドユーザーが必要とする可搬重量、部品のばらつき、統合互換性、衛生基準、現地サポートの具体的な組み合わせに左右される。このような分散した市場環境では、提携は直接的な製品の幅広さと同様に戦略的に重要になり得る。提携によって、サプライヤーが包括的で検証済みのソリューションを提供できるかどうかが決まるためである。

最近の業界動向

• 2025年12月1日、Yaskawa ElectricとSoftBank Corp.は、Physical AIに関する戦略的協業を発表した。この取り組みでは、Yaskawaの自律型ロボットMOTOMAN NEXTと、SoftBankのAI-RANおよびマルチアクセス・エッジコンピューティング基盤を組み合わせ、リアルタイムかつ低遅延のロボット意思決定を支援する。
• 2025年6月24日から27日にかけて、KUKAはAutomaticaでiiQWorks Copilotを発表した。Microsoftと共同開発したこの自然言語プログラミングアシスタントは、ロボットのプログラミング時間を最大80%短縮することを目的としている。
• 2025年5月12日、Universal Robotsはデトロイトで開催されたAutomate ShowでUR15を発売した。同協働ロボットにはOptiMoveモーション制御が導入され、壊れやすい品目を扱う高速ピックアンドプレース用途向けに位置付けられた。
• 2025年6月2日、Oxipital AIとSchmalzは提携を拡大し、食品、飲料、産業用途向けに、AIによる視覚誘導ピッキングおよび検査と、mGripフィンガーグリッパーおよび真空ツールを組み合わせました。