米国の倉庫ロボット市場 - 製品タイプ別 (移動ロボット、多関節ロボット、円筒ロボット、スカラロボット、パラレルロボット、直交ロボット)、機能別 (ピックアンドプレース、パレタイジングおよびデパレタイジング、輸送、梱包)、エンドユーザー別 (電子商取引、自動車、電気および電子機器、金属および機械、化学、ゴムおよびプラスチック、食品および飲料、医薬品、その他)、地域別、競合、予測および機会、2019-2029F

市場概要

米国の倉庫ロボット市場は、2023年に64億米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に11.6％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。米国の倉庫ロボット市場は現在、さまざまな要因の重なりにより大幅な成長を遂げています。eコマースの急速な拡大と、より迅速で効率的な注文処理の需要の高まりに伴い、企業は業務の合理化のために倉庫ロボットに注目しています。これらの高度なロボットシステムは、精度の向上、生産性の向上、人件費の削減、運用の柔軟性の向上などの利点があり、現代の倉庫管理にとって魅力的なソリューションとなっています。 COVID-19パンデミックをきっかけに、社会的距離を保ち、人との接触を減らす必要性が続いているため、倉庫でのロボットの導入が加速しています。その結果、ロボット業界の既存企業と新興企業の両方が、物流およびサプライチェーン部門の進化するニーズに対応するために、自律移動ロボット、ロボットアーム、自動コンベアシステムなどの革新的な技術に投資しています。米国の倉庫ロボット市場は、自動化が現代の倉庫インフラストラクチャの不可欠な要素になるにつれて、継続的な拡大の態勢が整っています。

主要な市場推進要因

eコマースの急成長

米国でのeコマースの急速な拡大は、倉庫ロボット市場の成長の主な推進力となっています。消費者が利便性と幅広い製品の選択肢を求めてオンラインショッピングにますます目を向けるようになるにつれて、企業は高まる需要に効率的に対応しなければならないという大きなプレッシャーにさらされています。倉庫ロボットは、注文処理を自動化し、在庫管理を最適化することで効果的なソリューションを提供します。これらのシステムは、大量のオンライン注文を処理できます。オンライン注文には、多くの場合、迅速な配送とピッキング、梱包、出荷の精度が求められます。さらに、衣料品から電子機器まで、eコマースにはさまざまな製品が揃っているため、さまざまなタスクに適応できる汎用性の高いロボットが必要であり、倉庫ロボットはeコマース業界の継続的な拡大に不可欠な要素となっています。

労働力不足と賃金上昇

倉庫および物流部門における労働力不足は、倉庫ロボットの採用の大きな原動力です。労働市場が逼迫し、賃金が上昇する中、企業は人件費を管理しながら効率的な業務を維持するという課題に直面しています。倉庫ロボットは、特に反復的で肉体的に厳しいタスクにおいて、人間の労働力への依存を減らすことで、費用対効果の高いソリューションを提供します。これらのロボットは24時間稼働できるため、シフト制の雇用、病欠、離職に関連する問題がなくなります。マテリアルハンドリング、パレタイジング、注文仕分けなどの作業を自動化することで、企業は人間の労働者をより付加価値の高い役割に割り当て、業務効率をさらに高めると同時に、労働関連の課題に対処することができます。

技術の進歩

ロボット技術の継続的な進歩は、米国の倉庫ロボット市場を大きく牽引してきました。長年にわたり、ロボットの機能は著しく向上し、倉庫アプリケーションへのアクセスと適応性が向上しました。イノベーションには、より洗練されたセンサー、ビジョンシステム、AI 搭載ソフトウェアなどがあり、これによりロボットは複雑な環境をナビゲートし、人間と対話し、複雑なタスクを正確に実行できます。協働ロボット、つまりコボットは、人間の従業員と一緒に作業するための安全で効率的なソリューションとして登場しました。モノのインターネット (IoT) 技術とクラウドベースのプラットフォームの統合により、ロボット フリートのリモート監視と制御が可能になり、運用効率が向上し、最適化のための貴重な洞察が得られます。

安全性と品質の向上

安全性の向上と製品品質の維持は、倉庫および物流業務において最も重要です。倉庫ロボットは、職場での事故のリスクを減らし、エラーを最小限に抑えることで、これらの目標に貢献します。人間の労働者とは異なり、ロボットは事故につながる可能性のある疲労や注意散漫を経験しません。ロボットは、衝突回避システムや人間の存在を検知して反応するセンサーなどの高度な安全機能を備えて設計されています。さらに、ロボットはタスクを一貫して高精度で実行するようにプログラムできるため、ピッキングや梱包などのタスクでのエラーが減ります。その結果、企業は安全性、製品品質、厳格な業界標準への準拠を強化するために、倉庫ロボットにますます目を向けています。

スケーラビリティと柔軟性

倉庫業務のスケーラビリティと柔軟性は、変動する市場の需要と変化する製品在庫に適応するために不可欠です。倉庫ロボットは、既存のインフラストラクチャに簡単に統合でき、必要に応じて拡張できる、スケーラブルで多用途なソリューションを提供します。企業は、自律移動ロボット (AMR) やロボット アームなどのさまざまなロボット システムを導入して、さまざまなタスクに対応し、進化するビジネス ニーズに適応できます。このスケーラビリティにより、倉庫業務が現在の需要を満たすことができるだけでなく、大規模な再設計や固定自動化への大規模な投資を必要とせずに効率的な成長が可能になります。ロボット システムの柔軟性により、企業は倉庫のレイアウトをすばやく再構成して、製品の種類や注文プロファイルの変更に対応できるため、競争の激しい物流環境で成功するために必要な俊敏性が最終的に確保されます。

主要な市場の課題

初期投資コスト

米国の倉庫ロボット市場が直面している主な課題の 1 つは、ロボット システムの実装に必要な多額の初期投資です。倉庫ロボットは、効率性の向上や運用コストの削減など、長期的に大きなメリットをもたらしますが、多くの企業、特に中小企業にとっては、初期資本支出が障壁となる可能性があります。コストには、ロボット ハードウェアの購入だけでなく、システム統合、ソフトウェア開発、従業員のトレーニング、新しいテクノロジーに対応するための施設の変更に関連する費用も含まれます。企業は、ロボットの実装を設計および計画するためにコンサルタントや専門家を雇う必要があり、全体的なコストが増大します。この課題に対処するには、多くの場合、投資収益率 (ROI) の計算を含む慎重な財務評価と、初期支出をカバーするために必要な資本または資金の確保が必要です。

労働力の移行と再スキル化

企業が倉庫ロボットを導入するケースが増えるにつれて、既存の労働力の移行を管理するという課題が生じます。ロボットは生産性と効率性を高めることができますが、材料処理、注文ピッキング、梱包などの従来の役割から一部の人間の労働者を置き換える可能性があります。この置き換えにより、労働力の抵抗、雇用の不安定化、従業員の再トレーニングまたは再スキル化の必要性が生じる可能性があります。この移行を効果的に管理するには、ロボットのメンテナンス、プログラミング、品質管理、監督の役割など、より価値の高いタスクのために労働者のスキルを向上させるためのトレーニング プログラムへの積極的な計画、コミュニケーション、投資が必要です。人間とロボットのコラボレーション文化を育むことは、労働者がロボットを自分たちの能力を置き換えるものではなく、強化するツールと見なすために不可欠です。

統合と互換性

倉庫ロボットを既存の倉庫インフラストラクチャに統合することは、複雑で困難な場合があります。自律移動ロボット (AMR) やロボット アームなどのさまざまな種類のロボットが、既存のコンベア、ストレージ システム、エンタープライズ ソフトウェアと連携してシームレスに連携する必要がある場合があります。これらのテクノロジの互換性とスムーズな統合を確保することは、大きなハードルになる可能性があります。この課題はソフトウェアとデータ管理にも及び、ロボット システムには倉庫管理システム (WMS)、在庫管理、注文管理システムとの効果的な通信が必要です。これらすべての要素が連携して機能することを保証するには、慎重な計画、適切なソフトウェア インターフェイスへの投資が必要であり、カスタム ソフトウェア開発が必要になる場合もあります。

メンテナンスとダウンタイム

倉庫ロボットは効率性を高める可能性を秘めていますが、技術的な問題、故障、メンテナンス要件から逃れられるわけではありません。ダウンタイムは生産性と注文履行能力に直接影響するため、大きな課題となる可能性があります。ロボット群を維持し、継続的な運用を確保するには、熟練した技術者と堅牢なメンテナンス戦略が必要です。この課題を克服するには、予防メンテナンス、スペア パーツ管理への投資、およびロボットのトラブルシューティングと修理を効率的に行うためのスタッフのトレーニングが必要です。ダウンタイムを最小限に抑えることが重要であり、企業は多くの場合、ロボット フリートの冗長性を実装したり、代替戦略を展開してピーク需要に対処し、ロボットが故障した場合でも継続的な運用を確保します。

主要な市場動向

自律移動ロボット (AMR) の採用の増加

米国の倉庫ロボット市場における顕著な市場動向の 1 つは、自律移動ロボット (AMR) の採用の加速です。AMR は、センサーとナビゲーション テクノロジーを備えた多目的ロボット システムで、倉庫環境内で自律的に移動できます。柔軟性と実装の容易さから人気が高まっています。AMR は、資材の輸送、注文のピッキング、在庫の補充などのタスクを自動化するためにすぐに展開できます。企業が業務効率の向上、人件費の削減、変化する注文プロファイルへの適応を目指す中、AMR は貴重なソリューションを提供します。 AMR の柔軟性と適応性は、自動化機能の強化を目指す倉庫にとって理想的な選択肢となっています。

AI と機械学習への重点の高まり

もう 1 つの重要なトレンドは、倉庫ロボットにおける人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の統合です。これらのテクノロジーは、物体認識、予知保全、インテリジェントなルート最適化のためのビジョン システムなど、ロボットの機能を強化するために使用されています。AI 搭載ロボットは動的な倉庫環境に適応できるため、効率が向上し、幅広いタスクを処理できるようになります。機械学習アルゴリズムは、ロボットや倉庫作業によって生成された膨大な量のデータを分析し、プロセスの最適化と意思決定に役立つ洞察を提供することもできます。データの可用性の向上と AI および ML の進歩により、倉庫ロボットはよりスマートで効率的になり、倉庫管理の改善と運用コストの削減に貢献しています。

ロボットによるピースピッキングの需要の高まり

ロボットによるピースピッキングは、米国の倉庫ロボット市場における成長トレンドです。ピースピッキングには、保管場所から個々のアイテムを選択する作業が含まれますが、これは複雑なため、従来は人間の作業員が必要とされていた作業です。ロボットグリッパー、コンピュータービジョン、AIアルゴリズムの進歩により、ロボットによるピースピッキングソリューションはより正確になり、より幅広い製品を処理できるようになりました。企業は、注文処理プロセスを合理化し、注文エラーを減らし、全体的な効率を向上させるために、このテクノロジーを採用するケースが増えています。ロボットによるピースピッキングは、製品や注文プロファイルの種類が豊富なeコマースやオムニチャネルの運用で特に役立ちます。

マルチロボットコラボレーション

マルチロボットコラボレーションは、米国の倉庫ロボット市場で重要なトレンドとして浮上しています。特定のタスクを実行するために単一のロボットに依存するのではなく、企業は複数のロボットを統合して共同で作業します。このアプローチにより、ロボットが作業負荷を共有し、動きを調整し、変化する状況にリアルタイムで適応することで、より動的で効率的な操作が可能になります。たとえば、AMR とロボット アームの組み合わせは連携して、ピッキング、梱包、仕分けなどのタスクを最適化できます。この傾向は、倉庫内での注文処理の高速化、柔軟性の向上、リソース割り当ての改善の必要性によって推進されています。複数のロボットのコラボレーションにより、倉庫はピーク需要に対処し、変化する顧客の期待に効果的に対応できます。

持続可能で環境に優しいロボット

持続可能性と環境への配慮は、米国の倉庫ロボット市場にますます影響を与えています。企業が環境意識を高め、消費者が持続可能な慣行を優先するにつれて、ロボット メーカーは環境に優しいロボットを開発しています。これらのロボットはエネルギー効率が高く、電力消費と炭素排出量を削減するように設計されています。一部のロボットはリサイクル可能な材料を使用して構築され、長寿命になるように設計されているため、製造と廃棄による環境への影響が軽減されます。さらに、持続可能な設計原則がロボットの梱包および輸送ソリューションに適用され、製品ライフサイクル全体を通じて廃棄物と排出量を最小限に抑えます。持続可能性の重要性が高まるにつれ、企業は環境および企業責任の目標に沿った倉庫ロボットへの投資を検討しており、この市場トレンドの成長を促進しています。

セグメント別インサイト

製品タイプ別インサイト

米国の倉庫ロボット市場では、モバイルロボットが主要な製品タイプセグメントとして浮上し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されています。モバイルロボット、特に自律移動ロボット（AMR）は、倉庫自動化における汎用性、適応性、効率性により、大きな注目を集めています。これらのロボットは倉庫環境を自律的にナビゲートできるため、資材輸送、注文ピッキング、在庫管理など、さまざまな用途に適しています。より迅速な注文処理の需要の高まり、在庫保管の最適化の必要性、動的な倉庫レイアウトへの適応能力はすべて、モバイルロボットの強力な採用に貢献しています。モバイルロボットは柔軟性と拡張性を備えているため、企業は既存のインフラストラクチャ内で比較的簡単に実装できます。さらに、ロボットは人間の労働者と協力し、彼らを完全に置き換えるのではなく、彼らの生産性をサポートし、向上させることができます。この協力的なアプローチは、労働力不足と安全上の懸念に対処するため、その採用をさらに促進しています。電子商取引が引き続き繁栄し、注文の迅速で正確な配達に対する顧客の期待が高まるにつれて、米国の倉庫ロボット市場におけるモバイルロボットの優位性は持続すると予想されます。企業はモバイルロボットフリートにさらに投資し、高度なソフトウェアと人工知能を統合してこれらのロボットがさらに幅広い倉庫作業を処理できるようにすることで、その有用性を最大化する方法を探る可能性があります。全体として、モバイルロボットの適応性、効率性、および拡張性により、モバイルロボットは米国の倉庫ロボット市場の先駆者としての地位を確立しており、その優位性は予測期間を通じて継続すると予想されます。

地域別インサイト

米国の倉庫ロボット市場を支配していた地域は中西部であり、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。イリノイ州、オハイオ州、ミシガン州、インディアナ州などの州を含む中西部地域は、倉庫および物流セクターで極めて重要な役割を果たしています。中西部は戦略的な位置にあり、主要な高速道路、鉄道、水路にアクセスできる交通の中心地として機能しています。この有利な地理的位置により、電子商取引やサプライ チェーンの運用に不可欠な配送センターや倉庫に最適な場所となっています。中西部地域には、自動車、製造、農業など、堅牢で効率的な倉庫物流を必要とする多様な産業が集まっています。その結果、これらの分野の企業は、業務を合理化し、生産性を高め、製品に対する高まる需要を満たすために、倉庫ロボットを導入するケースが増えています。中西部には、ロボット製造業者、インテグレーター、テクノロジー プロバイダーのエコシステムが発達しており、倉庫ロボット分野のイノベーションとコラボレーションの中心地となっています。この地域には研究機関や大学が多数存在し、最先端のロボット技術の開発と導入をさらにサポートしています。この地域の戦略的な立地、多様な産業基盤、ロボット工学の専門知識の活発なエコシステムを考慮すると、現代のサプライチェーンと物流環境の進化する需要を満たすために企業が自動化への投資を続けるため、中西部は予測期間中、米国の倉庫ロボット市場で優位性を維持すると予想されます。

最近の開発

• 2023年5月、CNC、ロボット工学、ROBOMACHINEのリーダーであるFANUC Corp.は、Automate 2023で2つの新しい高可搬容量協働ロボットを発表しました。CRX-25iAコボットは、手首の完全な関節で30kgのケトルベルを楽々と扱うことで、印象的な30kgの可搬容量を披露しました。このデモンストレーションでは、さまざまな業界で生産性と効率性を高めるように設計されたFANUCの幅広い高度な自動化ソリューションが強調されました。

主要な市場プレーヤー

• Zebra Technologies Corp.
• GreyOrange Pte. Ltd.
• Locus Robotics Corporation 
• inVia Robotics, Inc.
• FANUC America Corporation
• OMRON Corporation
• Yaskawa America, Inc.
• Honeywell International Inc.