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ヒューマノイドロボットの世界市場規模は、2022年に16.2億米ドルと評価され、2023年から2032年までの年平均成長率は33.28%で、2032年には約286.6億米ドルに達すると予測されている。
重要なポイント
地域別では、北米が2022年に最大の売上シェアを占めた。
運動タイプ別では、ホイール・ドライブ・セグメントが2023年から2032年にかけて大きな市場シェアを占めている。
動作タイプ別では、2022年には二足歩行セグメントが最大シェアを占めている。
コンポーネント別では、ソフトウェア・セグメントが2022年に最大の売上シェアを占め、2022年から2032年までのCAGRが最も高くなると予測されている。
コンポーネント別では、ハードウェア・コンポーネントが2023年から2032年にかけて最も速いペースで成長すると予想されている。
用途別では、対人援助・介護分野が市場を支配すると予測されている。
用途別では、エンターテインメント分野が2022年に最も急成長すると予測されている。
市場の概要
ヒューマノイドロボット市場の成長を促進する主な要因は、不正侵入やテロ活動の検知を含む監視・セキュリティ用途でのヒューマノイドロボットの利用拡大、危険地域でのAIロボットの利用向上、遠隔地からの接続を可能にする研究・宇宙調査などである。
ヒューマノイド・ロボットのさらなる市場促進要因は、顧客との対話と体験を強化するための自律技術の急速な拡大と、小売用ロボットの需要の高まりである。例えば、RoboBeeは、ハーバード大学のロボット研究チームによって作られた、部分的に綱を解いて飛行できる小型ロボットである。RoboBeeプロジェクトは、監視、捜索救助、人工授粉のための完全に自律的な飛行ロボットの群れを作ることを目指していた。
ロボットによるアシスタントを望む人が増えているため、人型ロボットの市場も拡大している。その理由の一つは、人口の高齢化です。ヒューマノイドロボットは、重いものを洗うなど、高齢者にとっては難易度が高すぎたり、危険な作業を手伝います。老人ホームの入居者は高齢で体が弱いことが多く、事故や病気にかかりやすい。その結果、介護用ヒューマノイドロボットの需要が高まっている。
市場のダイナミクス：
ドライバー
プロフェッショナル・サービス・ロボットの売上増加
国際ロボット連盟（IFR）が2022年に発表した報告書「World Robotics 2022 – Service Robots」によると、業務用サービスロボットの販売台数は37％増加した。成長率が最も高かったのは欧州で、市場シェアは38％、次いで北米（32％）、アジア（30％）だった。同時に、消費者向けサービスロボットの新規販売台数は9％増加した。
拘束
仕事の自動化のリスク
職場での人間の労働をコンピューター制御の機器やその他の電子機器に置き換える行為は、仕事の自動化として知られている。AIツールの生産からIoT利用統計の増加まで、自動化は徐々に職場を再構築している。毎年、数多くの中熟練製造業や事務職の仕事が失われている。
国家統計局（ONS）によると、イングランドでは2019年に150万人が自動化によって職を失うリスクが高まるという。これは失業の可能性があるため、人型ロボット産業の拡大を妨げる。
チャンス
AIの統合
世界のヒューマノイドロボット市場全体で、ロボット研究はAIに重点を置くようになってきている。以前は、ヒューマノイドロボットの研究は、人間のように見え、行動する自動化された機械の開発に焦点を当てていた。しかし近年、より多くの研究者が、ロボットの性能を向上させ、より自律的に動作するようにするために、これらのロボットにAIを組み込むことに焦点を当て始めている。
この変化は、完全自動生活システム（FALLS）において最も顕著である。FALLSは、人間の介入や監視なしに動作し、学習するロボットシステムである。これまでのところ、FALLSはナビゲーションや物体操作のようなタスクで良好な結果を出しているが、まだ改善の余地がある。
課題
テストされていない環境では、高レベルのインターフェイスがないため、ロボットの性能は予測できない。
ロボットは今や、物を拾い、適切な場所に置き、人間の手助けをする以上のことをする必要がある。物流、広報、介護、医療、教育、娯楽など、さまざまな産業でロボットの利用が増加しているため、高度な機能を備えたロボットの需要が高まっている。
その結果、より効率的なハードウェア、傾き、位置、力、視覚、その他のセンサーを備えたヒューマノイドロボットの開発が必要とされている。しかし、宇宙環境は未知で未踏の部分が多い。オペレーターと配備されたシステムを隔てる距離が長いため、通信に大きな遅れが生じ、必要な測位情報を提供するためにGPSインフラを構築する必要があります。
地球外の地表は、構造物がなく、砂地や岩場が多いため、ナビゲーションが難しく、微小重力がさらに運動能力を低下させる。
Covid-19の 影響：
COVID-19は人型ロボットの開発を遅らせた。この病気が世界中に広がるにつれ、さまざまな経済が深刻な影響を受けた。サプライチェーンの混乱と労働力不足により、産業界は数ヶ月の閉鎖を余儀なくされた。
一方、ヒューマノイドは医療分野で重要な役割を果たしており、この傾向は今後も続くと予想される。企業はヒューマノイド・ロボットの開発に投資している。ロボットは、パンデミック時の人間との接触を減らすために、ヘルスケアやその他の産業で導入された。
さらに、人型ロボットアシスタントは、除菌剤の分配、食品材料や包装、サーマルスキャンなど、さまざまな用途で使用されている。例えば、UVDロボットはデンマークの会社で、手術室や入院室用の消毒ロボットを開発した。
それぞれのロボットは、強力な短波長紫外線C（UVC）光源のポータブル・アレイで、接触した微生物のDNAやRNAを破壊するエネルギーを放射する。
セグメント・インサイト
モーション・タイプ・インサイト
市場は運動タイプによって、車輪駆動と二足歩行の2つのセグメントに分けられる。予測期間中、ホイールドライブ分野が最大の市場シェアを持つ。車輪駆動ロボットは、周囲の環境をナビゲートするように設計され、プログラムされている。
その利点から、軍事・防衛用途における車輪型ロボットの需要は拡大すると予想される。さらに、車輪駆動の人型ロボットは、遊園地、科学イベント、テーマパークなどでエンターテインメントとして利用されている。これらの要因によって、今後数年間の市場成長が見込まれる。
2022年、世界のヒューマノイドロボット市場では、二足歩行タイプがより大きなシェアを占めている。ヒューマノイドは、ロボットが人間のように二本足で歩くと人間に似て見える。二足歩行ロボットは、人間の動きを模倣したヒューマノイドロボットの一種であり、特定のタスクを実行するようにプログラムされている。
この「二足歩行ロボット」は、サーボモーターによる移動だけでなく、転んでも自動で立ち上がり、リモコンによる無線制御も可能だ。ほとんどのヒューマノイドロボットメーカーは、二足歩行ロボットの設計に力を入れている。二足歩行タイプの製品も、建設業や製造業などで広く使用されているため、人気を集めている。
例えば、アトラスは主にアメリカのロボット企業ボストン・ダイナミクス社によって製造された二足歩行ヒューマノイドロボットである。アトラスは2つの視覚システムと高度な運動能力を持つ手を備えている。手足の自由度は28度。
コンポーネント・インサイト
コンポーネントに基づき、市場はソフトウェアとハードウェアに分けられる。ソフトウェアセグメントは2022年の収益シェアが最も高く、2022年から2032年までのCAGRも最も高くなると予測されている。技術の進歩により、AIや自律動作などの機能が複雑化するにつれて、ロボットのソフトウェア・コンポーネントの価値は急速に成長する。
ハードウェアに対するソフトウェアの利点は、ソフトウェアが複雑な機能を効率的かつ正確に処理することを支援することである。例えば、iCub-HRIは人型ロボットiCub上での複雑な人間とロボットのインタラクションシナリオのためのソフトウェアフレームワークである。
一方、ハードウェア・コンポーネントは、予測期間中に最も速いペースで成長すると予測されている。ヒューマノイドロボットは、人間のような外観を与えるハードウェアコンポーネントによって大幅に強化される。従来の高剛性ロボットのアプローチは、より安全な人間とのインタラクションやより効率的な移動のために、コンプライアントでダイナミックなロボットへと徐々にシフトしている。
制御システムは、センサーシステムからのデータを処理し、アクチュエーターにコマンドを送り、決定出力に基づいて動作させるため、ヒューマノイドにとって不可欠なコンポーネントです。このため、ハードウェア部品の需要が増加しました。
アプリケーション・インサイト
用途に基づき、ヒューマノイドロボット市場は研究・宇宙探査、教育、エンターテインメント、セキュリティ・監視、個人支援・介護、その他に区分される。自宅や病院で患者の身の回りの世話をするパーソナルアシスタンス＆介護分野が市場を支配すると予想される。
ヒューマノイドは高齢者や患者の世話をし、薬を時間通りに届けるなど、日常生活を支援する。これらのヒューマノイドはまた、バイタルサインの監視、投薬、食事の介助、緊急時の医療専門家への通報など、通常介護者が行う日常業務を行うようプログラムされている。
一方、エンターテインメント分野は2022年に最も急成長すると予想されている。ヒューマノイドロボットのエンターテインメント業界における歴史は古く、最初のロボットアームが人間のいる難しい撮影現場へカメラを運ぶために使われたのが始まりである。さらに、技術の進歩により、映画制作や撮影におけるヒューマノイドロボットの活躍の場は45%も広がっている。
ヒューマノイドロボットは主に、人間ができないような動作を実演するために使用される。人命を脅かすもう一つの試験は自動車試験で、そこではヒューマノイドロボットだけがシナリオとその結果を適切に評価することができます。この業界は、多くの製品で安全認証が必須となりつつあるため、毎年2倍の成長を遂げている。
地域インサイト
北米は、ヒューマノイドロボット技術と強化されたインフラの進歩により、2022年に最大の収益シェアを占めた。北米では、介護や教育のためのヘルスケアや教育分野でヒューマノイドロボットの需要が増加している。それにもかかわらず、政府や主要企業によるアプリケーション分野の拡大のための投資が増加していることも、市場の収益を押し上げている。例えば、Hanson Robotic社製のNadineは、挨拶に応じ、アイコンタクトを維持し、すべての会話を記憶する女性型ヒューマノイド公共ロボットである。
ナディーンは自律的に様々な言語の質問に答え、オペレーターとのコミュニケーション対象に応じてジェスチャーや表情で感情をシミュレートする。ナディーンは2020年後半から2021年4月までの半年間、シンガポールのブライトヒル・エバーグリーンホームで、高齢者のビンゴゲームをサポートし、高齢者と交流した。
アジア太平洋市場は、中国と日本における技術の進歩と顧客体験の向上に対する需要の増加により、最も急速に成長すると予想される。その他の市場収益成長要因としては、ハードウェアコストの低下と小売需要の増加が挙げられる。さらに、コロナウイルスの蔓延により、隔離や医療支援の必要性が高まり、ロボットによる支援需要が増加し、業界の成長を牽引している。例えば、香港のロボット企業が医療に革命を起こすと期待する人型ロボット「グレース」は2021年に発表された。
医師のアシスタントとして設計されたグレースは、患者の体温や脈拍を検知するサーモグラフィなどのセンサーを搭載し、病気の診断や治療を行う医師をサポートする。ヒューマノイドのもうひとつの例がマナヴだ。これはインド初の3次元印刷されたヒューマノイド・ロボットである。腕立て伏せや逆立ちをしたり、サッカーをしたりする。
最近の動向
シャオミは2022年8月、表情と音声で感情を認識するヒューマノイドロボット「サイバーワン」を発表した。
2022年8月に表情機能のアップグレードを受けたエンジニアード・アートの高度なヒューマノイド・ロボット「アメカ」は、鏡の中でしかめっ面、にっこり、ウインクをしたり、唇をぎゅっと結んだりすることができるようになる。
世界的なヒューマノイドロボット市場で発展中のテスラは2022年6月、ヒューマノイドロボット「オプティマス」を2022年9月に発売すると宣言した。
サービス自動化のためのCOVID-19の普及が世界のさまざまな分野で加速するなか、2021年1月には「ソフィア」と名付けられたヒューマノイドが量産された。
UBTECH社は、2021年10月に株式会社リコーと協業し、UVCハイパワー紫外線殺菌装置の開発・保守を開始した。
テスラ社の共同創業者であるイーロン・マスクは、2021年8月に人間を保護するために、人間ができない危険な作業のためのヒューマノイドを開発した。
フォードは2020年1月、アジリティ・ロボティクスの人型ロボット「デジット」を工場に導入した最初の顧客となった。
主要市場プレイヤー
サムスン電子
DSTロボット株式会社Ltd.
岐漢科技股份有限公司
カワダロボティクス
東芝
株式会社ロボ・ガレージ
本田技研工業株式会社本田技研工業株式会社
エンジニアド・アーツ
イタリア技術研究所
WowWeeグループ
トヨタ自動車株式会社
ロボット工学
ユーブテック・ロボティクス
パル・ロボティクス
ソフトバンク株式会社
ハンソン・ロボティクス
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
モーションタイプ別
ホイールドライブ
二輪車
コンポーネント別
ソフトウェア
ハードウェア
アプリケーション別
研究＆宇宙探査
教育
エンターテイメント
セキュリティと監視
身体介助と介護
その他
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 ヒューマノイドロボット市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：ヒューマノイドロボット産業への影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.ヒューマノイドロボットの世界市場、モーションタイプ別
8.1.ヒューマノイドロボット市場、モーションタイプ別、2023-2032年
8.1.1 輪駆動
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.二輪車
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.ヒューマノイドロボットの世界市場、コンポーネント別
9.1.ヒューマノイドロボット市場、コンポーネント別、2023-2032年
9.1.1.ソフトウェア
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.ハードウェア
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.ヒューマノイドロボットの世界市場、用途別
10.1.ヒューマノイドロボット市場、用途別、2023-2032年
10.1.1.研究・宇宙探査
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.教育
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.エンターテイメント
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.4.セキュリティと監視
10.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.5.身体介助と介護
10.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.6.その他
10.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.ヒューマノイドロボットの世界市場、地域別推計と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収益と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.1.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.1.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収入と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.1.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.1.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収入と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.1.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.1.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収益と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.2.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.2.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収入と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.2.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.2.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収入と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.2.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.2.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収益と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.2.6.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.2.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.7.その他のヨーロッパ
11.2.7.1.市場収入と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.2.7.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.2.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収益と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.3.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.3.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収益と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.3.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.3.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収入と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.3.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.3.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収入と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.3.6.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.3.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収入と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.3.7.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.3.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収益と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収入と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.4.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.4.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収益と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.4.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.4.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収入と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.4.6.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.4.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収益と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.4.7.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.4.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収入と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収益と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.5.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.5.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収益と予測、モーションタイプ別（2020～2032年）
11.5.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.5.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
第12章.企業プロフィール
12.1.サムスン電子
12.1.1.会社概要
12.1.2.提供商品
12.1.3.財務パフォーマンス
12.1.4.最近の取り組み
12.2.DST Robot Co.Ltd.
12.2.1.会社概要
12.2.2.提供商品
12.2.3.財務パフォーマンス
12.2.4.最近の取り組み
12.3.岐漢科技股份有限公司
12.3.1.会社概要
12.3.2.提供商品
12.3.3.財務パフォーマンス
12.3.4.最近の取り組み
12.4.カワダロボティクス
12.4.1.会社概要
12.4.2.提供商品
12.4.3.財務パフォーマンス
12.4.4.最近の取り組み
12.5.東芝
12.5.1.会社概要
12.5.2.提供商品
12.5.3.財務パフォーマンス
12.5.4.最近の取り組み
12.6.株式会社ロボ・ガレージ
12.6.1.会社概要
12.6.2.提供商品
12.6.3.財務パフォーマンス
12.6.4.最近の取り組み
12.7.本田技研工業本田技研工業
12.7.1.会社概要
12.7.2.提供商品
12.7.3.財務パフォーマンス
12.7.4.最近の取り組み
12.8.エンジニアード・アーツ
12.8.1.会社概要
12.8.2.提供商品
12.8.3.財務パフォーマンス
12.8.4.最近の取り組み
12.9.イタリア技術研究所
12.9.1.会社概要
12.9.2.提供商品
12.9.3.財務パフォーマンス
12.9.4.最近の取り組み
12.10.WowWeeグループ
12.10.1.会社概要
12.10.2.提供商品
12.10.3.財務パフォーマンス
12.10.4.最近の取り組み
第13章 調査方法研究方法論
13.1.一次調査
13.2.二次調査
13.3.前提条件
第14章.付録
14.1.私たちについて
14.2.用語集
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