|
調査要項
|
19
|
|
|
20
|
|
1．市場動向・展望
|
|
|
2．企業動向
|
|
|
3．国内における課題
|
|
|
|
|
|
グローバルサービスロボット市場の現状
|
31
|
|
|
|
|
【表・ク゛ラフ】サービスロボットのWW市場規模推移（数量：2024年実績－2030年予測）
|
35
|
|
【表・ク゛ラフ】サービスロボットの国内市場規模推移（数量：2024年実績－2030年予測）
|
36
|
|
◇国内では本格的な労働人口の減少に備えて、目先の費用対効果に固執しない、中長期的な視点での研究開発と実証を繰り返すことが重要
|
|
|
|
|
|
【ク゛ラフ】ベースケースと新機軸ケースにおける賃金の比較
|
39
|
|
【ク゛ラフ】ベースケースと新機軸ケースにおける労働生産性の比較
|
39
|
|
【図】新機軸ケースにおける職種間のミスマッチの想定
|
40
|
|
【図】新機軸ケースにおける学歴・専攻間のミスマッチの想定
|
40
|
|
|
|
|
主要国におけるサービスロボット市場の政策・市場動向
|
|
|
|
45
|
|
【表】日本、中国、米国、EUのロボット関連の支援政策、規制の内容と特徴の概要
|
46
|
|
|
|
|
|
47
|
|
|
50
|
|
|
|
|
|
53
|
|
|
55
|
|
|
|
|
|
57
|
|
|
60
|
|
|
64
|
|
|
64
|
|
|
67
|
|
|
|
|
1．家庭用ロボット市場の概要
|
71
|
|
|
|
|
1）家庭用清掃ロボット市場の概要
|
72
|
|
|
|
|
2）技術トレンド
|
73
|
|
◆AIやIoT技術の進化による多機能化の加速
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1）家庭用コミュニケーションロボット市場の概要
|
79
|
|
|
|
|
2）技術トレンド
|
82
|
|
◆音声・言語・視覚・動作・ネットワークのマルチモーダル統合技術が進化 より正確で自然な情報理解と対応を実現可能に
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1）家庭用ヒューマノイドロボット市場の概要
|
90
|
|
|
|
|
2）技術トレンド
|
93
|
|
◆AI技術の深化が市場を動かす起爆剤に、知覚・認知・動作が一体化した汎用プラットフォームへ進化中
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1．業務用ロボット市場の概要 ～セキュリティ・警備ロボット、調理ロボットなどが市場拡大の原動力～
|
113
|
|
|
|
|
1）受付・案内ロボット市場の概要
|
116
|
|
|
|
|
2）技術トレンド
|
117
|
|
◆ニッチな導入場面でも柔軟な対応が可能となるケースも登場
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
124
|
|
2）技術トレンド
|
125
|
|
◆掃除機として要求される技術は既にコモディティ化 関連各社はソフトウェア側の技術を中心に差別化を図る
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
131
|
|
2）技術トレンド
|
132
|
|
◆安全を守るため他のサービスロボットと比較して高度な画像認識性能が必要
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
138
|
|
2）技術トレンド
|
139
|
|
◆技術面での競争は足下では限界を迎え、今後の差別化要因は価格へ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1）配送ロボット市場の概要
|
145
|
|
|
|
|
2）技術トレンド
|
147
|
|
◆自動運転車に近い技術を活用 近年、カメラと音声認識を組み合わせたマルチモーダル本人確認が導入される可能性が高い
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1）調理関連ロボット市場の概要
|
158
|
|
|
|
|
2）技術トレンド
|
160
|
|
◆店舗ソリューションシステムとの連携性の強化に注力
|
|
|
|
|
|
4）調理関連ロボット（寿司ロボット、米飯盛り付けロボット）の市場規模
|
165
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
175
|
|
|
|
|
◇グループ内でメーカーとベンダー双方を担うため、柔軟な体制を実現
|
|
|
◇現在はソフトウェアの内製化に注力 早ければ今年度中の完成も
|
|
|
|
178
|
|
◇現在は研究開発用のヒューマノイドロボットが主力製品
|
|
|
|
|
|
◇「Sim2Real」の活用において部品メーカーとの連携を深め、部品メーカーとともにさらなる研究開発の発展を目指す
|
|
|
◇日本でのヒューマノイドロボットの普及の鍵は「生産性」「省人化」「安全性」の概念を直近のKPIとして採択しないこと
|
|
|
◇ヒューマノイドロボットの家庭への早期普及の鍵は「ワンショット学習」
|
|
|
|
184
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
◇今後は日本事業の拡大に強い意欲を見せる 販売面での協業先の確保が課題
|
|
|
|
189
|
|
◇日本メーカーのOEM先として設立も、自社製品の開発をきっかけに事業拡大を加速
|
|
|
◇2008年に最初の家庭用清掃ロボットを開発し、一大事業に成長し現在に至る
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
193
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
203
|
|
|
|
|
|
|
|
◇細部の要望に応じられる強みを生かし、特殊用途のロボットも開発 ロボット一式のみならず、一部分のみでの対応も実施
|
|
|
|
207
|
|
|
|
|
◇今後はスケールメリットによるコストダウンを実現してコモディティ化を目指す
|
|
|
|
210
|
|
◇「推し活」としての利用は自社も驚くほど想定以上に多い、イベントの開催などを通して、オーナーの更なるエンゲージメント向上を図る
|
|
|
◇介護、運転支援など高齢層向け用途も 生成AIの活用で会話の精度が向上し、引き合いが急増
|
|
|
|
|
|
◇ロボホンを支えるコア部品はサーボモーター、今後は音声認識精度の向上に注力
|
|
|
|
214
|
|
|
|
|
|
|
|
◇強みの秘訣は素材・機器・組み立てなどの総合的な長年のノウハウ 2025年にはノウハウや顧客の声を最大限に反映したシャリ玉ロボットの新モデルを発売
|
|
|
◇今後はトータルソリューションとして、自社機での取得データの活用、および店舗向けその他ソリューションと連携したシステムの提供も推進
|
|
|
|
222
|
|
|
|
|
|
|
|
◇2025年4月より公道での走行が可能に 公道での活用に関する引き合いも多く、今後提供台数が増加する見通し
|
|
|
◇「cocobo」を支えるコア部品はLiDAR用センサー 付属アームの実用化は今後に向けて検討中
|
|
|
|
227
|
|
|
|
|
◇今後はAI性能やクラウド連携などソフトウェアによるロボット性能の向上や運用定着を目指す 国内外のパートナー企業との連携も
|
|
|
◇米国・豪州向けの事業展開においてはサイバーセキュリティ関連規制動向に注視
|
|
|
|
231
|
|
◇EVからヒューマノイドロボットまで、多角化した技術と製造体制
|
|
|
|
|
|
◇2025年から生産開始、2026年に一般販売開始予定
|
|
|
◇27年には120万台の生産規模を計画
|
|
|
|
233
|
|
◇2015年にサービスロボット分野での企業への支援を本格化 開発から試験まで、企業が活用可能な様々な設備を整備
|
|
|
◇2020年度よりサービスロボットの社会実装を後押しする新事業を開始 交流会の開催により、業界内ネットワークの構築も促進
|
|
|
◇2024年からは中小企業基盤整備機構との連携によるビジネス化の促進も
|
|
|
|
|
|
|
237
|
|
◇2025年中に適合審査を通過し、2026年より本格販売を開始する予定 買い物弱者が増加する過疎地では悪路や雪道での活用も想定し、個人への直接販売も構想
|
|
|
◇最大のメリットである積載可能重量の大きさを活かし 工業用部品の搬送での活用をメインターゲットに
|
|
|
|
|
|
|
241
|
|
◇AI技術のリーダー企業が認めたロボット業界初のユニコーン企業
|
|
|
|
|
|
|
|
|
◇年産12,000台の自社工場を構築、今後4年間で10万台の生産を目指す
|
|
|
◇2025年、家庭用アルファテスト開始に向け準備を本格化
|
|
|
|
245
|
|
|
|
|
◇調理ロボットの参入障壁は低いとするが、AI活用やサービス面で差別化を実現
|
|
|
|
249
|
|
|
|
|
|
|
|
◇「ugo Platform」は自社ロボットに限らず同一施設で使用される 他社のあらゆるロボットの管理なども可能な一元管理ツールを目指す
|
|
|
◇海外はシンガポール、マレーシアに注力、2～3年後の本格販売を目指す
|
|
|
|
254
|
|
|
|
|
◇医療機関や工場、小売店など「運搬」に着目した導入も増加の傾向 今後は清掃ロボットを中心に小売店舗への提供拡大にも注力
|
|
