ロボットソフトウェア市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、ソフトウェアタイプ別（認識ソフトウェア、データ管理および分析ソフトウェア、通信管理ソフトウェア、シミュレーションソフトウェア、予知保全ソフトウェア）、ロボットタイプ別（産業用ロボット、サービスロボット）、企業規模別（大企業、中小企業）、業界別（製造、ヘルスケア、航空宇宙および防衛、メディアおよびエンターテインメント、物流、その他）、地域別、競合状況別、2019～2029年予測

市場概要

世界のロボットソフトウェア市場は、2023年に185億1000万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に21.75％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。

世界のロボットソフトウェア市場は、さまざまな業界でロボット自動化の採用が拡大していることに牽引され、堅調な成長を遂げています。技術の進歩によりロボットの能力が向上するにつれて、その機能を制御するソフトウェアがますます重要になります。市場は、産業用ロボットやサービスロボットなど、さまざまなロボットタイプに対応する多様なソフトウェアソリューションを特徴としています。製造および生産環境での応用が特に目立つ産業用ロボットは、複雑なタスクの精度と効率を最適化する高度なソフトウェアによってサポートされています。ロボット ソフトウェアのコラボレーション機能は、人間とロボットの相互作用を促進し、特に製造現場で注目を集めています。データ管理および分析ソフトウェア セグメントは、ロボットによって生成された膨大な量のデータを活用して洞察を引き出し、パフォーマンスを最適化するという中心的な役割を果たしています。

大規模な事業、多額の投資を行う資金力、製造プロセスの複雑さにより、大企業が市場を支配しています。ただし、ロボットは医療、農業、小売など、従来の領域を超えて用途が見出され、市場は業界間の拡大を目の当たりにしています。進行中のインダストリー 4.0 イニシアチブと、人工知能と機械学習の統合により、市場の軌道がさらに推進されています。機敏で応答性の高い自動化ソリューションの需要が高まるにつれ、世界のロボット ソフトウェア市場は、業界全体に継続的なイノベーションと変革をもたらし、世界規模でロボット自動化の未来を形作る態勢が整っています。

主要な市場推進要因

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の急速な進歩

世界のロボット ソフトウェア市場を推進する主な推進要因の 1 つは、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の急速な進歩です。AI と ML のテクノロジが成熟するにつれて、ロボットがデータから学習し、変化する環境に適応し、インテリジェントな決定を下せるようになり、ロボット ソフトウェアの機能が向上します。この進化により、ロボットは事前にプログラムされたタスクを超えて、より複雑で動的なアクティビティに従事できるようになります。高度な AI および ML アルゴリズムをロボット ソフトウェアに統合すると、知覚、認知、意思決定が強化され、さまざまなアプリケーションで効率と汎用性が向上します。

この推進力は、製造、ヘルスケア、物流などの業界で特に顕著です。これらの業界では、インテリジェント ロボットがプロセスを最適化し、変動性を処理し、人間の労働者と連携できます。AI と ML の継続的な進歩により、ロボットが実行できるタスクの範囲が拡大するだけでなく、ロボット ソフトウェアの革新が促進され、ロボット自動化のダイナミックな環境における基礎となる推進力となります。

協働ロボット (コボット) の需要の高まり

世界のロボット ソフトウェア市場は、一般にコボットと呼ばれる協働ロボットの需要の高まりによって大きく推進されています。単独で動作する従来の産業用ロボットとは異なり、コボットは人間と一緒に作業するように設計されており、協調的かつ協力的なワークフローを促進します。この傾向は、人間の能力を増強し、生産性を高め、変化する生産要件に適応できる柔軟な自動化ソリューションの必要性によって促進されています。

コボットには、人間との安全でシームレスなコラボレーションを可能にする高度なソフトウェアが必要です。製造、ヘルスケア、物流などの業界でコボットの採用が急増しているため、人間とロボットの相互作用を促進し、安全性を確保し、共同作業を最適化できる高度なロボットソフトウェアの需要が高まっています。コボットに重点が置かれているのは、人間とロボットの能力を調和させる、より機敏で応答性の高い自動化ソリューションを作成するという、より広範な業界の目標と一致しています。

インダストリー4.0とスマート製造イニシアチブ

インダストリー4.0の原則とスマート製造イニシアチブの採用は、世界のロボットソフトウェア市場の主要な推進力となっています。インダストリー 4.0 は、デジタル技術、自動化、データ交換を統合して、スマートで相互接続された産業環境を作り出すことを意味します。スマート製造では、ロボット ソフトウェアが、自動化されたプロセスの調整と最適化、デバイスの接続、データ分析を活用したリアルタイムの意思決定において重要な役割を果たします。

スマート ファクトリーにロボット ソフトウェアを導入すると、生産効率、品質管理、および全体的な運用の俊敏性が向上します。デジタル トランスフォーメーションとインダストリー 4.0 パラダイムを採用している業界では、スマート製造に必要な相互接続されたデータ駆動型の自動化を推進するための高度なロボット ソフトウェア ソリューションを求めています。この推進力は、自動車、電子機器、航空宇宙などの分野で顕著であり、ロボット工学とデジタル技術の融合により製造業の様相が一変しています。

倉庫自動化への注目の高まり

倉庫自動化への注目の高まりは、特に物流と電子商取引の分野で、世界のロボット ソフトウェア市場を形成する重要な推進力となっています。オンライン小売の急増と効率的な注文処理の必要性により、組織は自動化された倉庫ソリューションに投資するようになりました。ロボット ソフトウェアは、倉庫環境内で自律移動ロボット (AMR) やロボット アームなどのロボット システムの操作を調整および最適化する上で重要な役割を果たします。

迅速かつ正確な注文処理の需要と、省力化ソリューションの必要性が相まって、倉庫自動化のためのロボット ソフトウェアの採用が進んでいます。経路計画、在庫管理、リアルタイム監視などの高度なソフトウェア機能は、倉庫内のロボット システムのシームレスで効率的な機能に貢献します。e コマース業界が成長を続ける中、倉庫自動化への重点は、ロボット ソフトウェアの革新の重要な推進力であり続けています。

業界横断的なアプリケーションの拡大

世界のロボット ソフトウェア市場における注目すべき推進力は、業界横断的なアプリケーションの拡大です。従来は製造業や産業現場に限定されていましたが、ロボットとその関連ソフトウェアは、医療、農業、小売、教育など、さまざまな業界で使用されています。この業界横断的な拡大は、高度で柔軟なロボット ソフトウェアによって可能になった現代のロボットの汎用性と適応性によって推進されています。

たとえば、ヘルスケアでは、高度なソフトウェアを搭載したロボットが手術、リハビリ、患者のケアを支援します。農業では、ロボットは精密農業と収穫作業に貢献しています。従来の領域を超えたロボット アプリケーションの拡大は、汎用性が高くカスタマイズ可能なロボット ソフトウェア ソリューションの開発の原動力となっています。この傾向は、多機能ツールとしてのロボットの役割の進化と、さまざまな業界の独自の要件に対応できる適応性の高いソフトウェアに対する需要を示しています。

主要な市場の課題

異種環境での統合の複雑さ

世界のロボット ソフトウェア市場が直面している主な課題の 1 つは、異種環境での統合の複雑さです。組織は、それぞれが特定のタスク向けに設計され、独自のハードウェアおよびソフトウェア構成を備えた多様なロボット エコシステムで運用されることがよくあります。さまざまなロボット ソフトウェア ソリューションのシームレスな相互運用性と統合を確保することは、複雑な作業になります。標準化の取り組みは進行中ですが、ロボット プラットフォーム、通信プロトコル、オペレーティング システムの多様性は、業務全体にわたって包括的で統合されたロボット自動化ソリューションを導入することを目指す企業にとって課題となります。

さらに、統合の課題はロボットにとどまらず、既存の IT インフラストラクチャ、エンタープライズ システム、およびその他の新興テクノロジーとの連携にも及びます。統合された統合を実現するには、ミドルウェア、互換性テスト、継続的なメンテナンスに多額の投資が必要であり、異機種環境でロボット ソフトウェアの可能性を最大限に活用しようとする組織にとって障害となります。

ロボット システムにおけるセキュリティ上の懸念

世界のロボット ソフトウェア市場は、ロボット システムにおけるセキュリティ上の懸念に関連する重大な課題に直面しています。ロボットは、製造、医療、物流などの業界の重要なプロセスの不可欠な要素となるため、サイバー脅威の魅力的なターゲットになります。ロボット ソフトウェアのセキュリティ、データの整合性、不正アクセスからの保護を確保することが最も重要になります。ロボット システムの相互接続性によって脆弱性が高まり、セキュリティ侵害の潜在的な影響は、運用の中断から安全上の危険まで多岐にわたります。

課題は、安全な通信プロトコル、アクセス制御、暗号化方式など、ロボット ソフトウェアに固有の堅牢なサイバーセキュリティ対策を確立することです。ロボット アプリケーションの複雑さが増すにつれて、セキュリティ上の懸念に対処するには、センサーやアクチュエータから通信チャネルやバックエンド システムまで、ロボット エコシステム全体を考慮した包括的なアプローチが必要です。

標準化と相互運用性の欠如

世界のロボット ソフトウェア市場における大きな課題は、標準化と相互運用性の欠如です。ロボット ソフトウェアの設計、通信プロトコル、データ形式に関する世界的に受け入れられている標準がないため、さまざまなロボット システム間のシームレスなコラボレーションと互換性が妨げられています。この標準化の欠如により、多様なプラットフォームにわたるロボット ソフトウェアの開発と展開が複雑になり、スケーラビリティが妨げられ、まとまりのある相互運用可能なロボット エコシステムの可能性が阻害されます。

業界全体の標準を確立するための取り組みは進行中ですが、進歩は緩やかであり、さまざまなロボット ソリューションを業務に統合しようとしている組織にとって課題は残っています。相互運用性の課題は、異なるメーカーのロボットを組み合わせる能力にも影響し、組織がロボット自動化イニシアチブで達成できる柔軟性と俊敏性が制限されます。

初期コストが高く、投資収益率 (ROI) が不確実

初期コストが高く、投資収益率 (ROI) が不確実であることは、世界のロボット ソフトウェア市場にとって大きな課題です。ロボット自動化は、長期的には効率、生産性、コスト削減の向上を約束しますが、ロボット ソフトウェア、ハードウェア、および統合に必要な初期投資は多額になる可能性があります。組織は、これらの初期コストを正当化し、明確で予測可能な ROI を示すという課題に直面しています。

ROI を取り巻く不確実性は、実装の複雑さ、従業員のトレーニングの必要性、テクノロジーの進化などの要因によって左右されます。企業は、具体的なメリットを評価し、利益を実現するための期間を見積もることにしばしば取り組んでいます。ROI を評価し、初期コストの課題に対処するためのより明確なフレームワークは、業界全体でロボット ソフトウェアの幅広い採用を促進するために不可欠です。

熟練した労働力の不足とトレーニングのギャップ

世界のロボット ソフトウェア市場にとって重大な課題は、熟練した労働力の不足とトレーニングのギャップです。ロボット技術の急速な進化には、ロボット ソフトウェアを効果的に開発、実装、保守するための知識と専門知識を備えた労働力が必要です。しかし、ロボット工学、人工知能、自動化の専門スキルを持つ専門家が不足しています。

トレーニングのギャップを埋め、ロボット システムを操作および管理するための労働力を向上させることは、重要な課題です。組織は、必要なスキルを持つ人材の採用やトレーニングというジレンマに直面しており、専門知識の不足はロボット ソフトウェアの導入と利用の成功を妨げる可能性があります。教育機関、業界の利害関係者、政府間の協力的な取り組みは、労働力の課題に対処し、拡大するロボット工学の分野で持続可能で熟練した人材プールを確保する上で不可欠です。

主要な市場動向

インテリジェント プロセス オートメーションの台頭

世界のロボット ソフトウェア市場は、インテリジェント プロセス オートメーション (IPA) の台頭により大きなトレンドを迎えています。IPA は、ロボット プロセス オートメーション (RPA) と人工知能 (AI) および機械学習 (ML) 機能を組み合わせ、ロボットが反復的でルールベースのタスクだけでなく、複雑な認知機能も実行できるようにします。このトレンドは、従来の自動化から、データから学習し、意思決定を行い、効率を継続的に向上できる、よりインテリジェントで適応性の高いシステムへの移行を示しています。組織は、さまざまな業界で業務を合理化し、生産性を高め、より高いレベルの自動化を実現するために、IPA を搭載したロボット ソフトウェアを採用するケースが増えています。

ロボティック プロセス オーケストレーションの統合

世界のロボット ソフトウェア市場における注目すべきトレンドは、ロボティック プロセス オーケストレーション (RPO) の統合です。RPO は、複数のロボットとプロセスをオーケストレーションして調和して動作させることで、従来の RPA の機能を超えています。このトレンドは、さまざまなロボットと人間の労働者のコラボレーションを伴う複雑なビジネス プロセスのエンドツーエンドの自動化のニーズに対応しています。RPO により、組織はタスクのシームレスな調整と同期を実現できるため、ワークフローの効率が向上し、自動化戦略がよりまとまりのあるものになります。企業がロボット ワークフォースをオーケストレーションするための包括的なソリューションを求めているため、RPO の統合は、進化するロボット ソフトウェアの分野で極めて重要なトレンドになっています。

自然言語処理の進歩

世界のロボット ソフトウェア市場では、自然言語処理 (NLP) の大幅な進歩が見られるようになっています。 NLP により、ロボットは人間の言語を理解し、解釈し、応答できるようになり、より自然で直感的な人間とロボットのやり取りが可能になります。この傾向は、バーチャルアシスタント、チャットボット、カスタマーサービスロボットなどのアプリケーションで特に顕著です。組織がユーザーエクスペリエンスと人間とロボット間のコミュニケーションの向上に努める中、高度な NLP 機能をロボットソフトウェアに統合することが重要になります。ロボットが自然言語を理解して応答する能力は、アクセシビリティとユーザーエンゲージメントの向上に貢献し、業界全体でアプリケーションの範囲を拡大します。

ローコードおよびノーコードプラットフォームの出現

ローコードおよびノーコードプラットフォームの出現は、世界のロボットソフトウェア市場を形成する注目すべきトレンドです。これらのプラットフォームにより、コーディングの専門知識が限られているユーザーでも、プログラミングの知識がなくてもロボットプロセスを設計および展開できます。ロボットソフトウェア開発のこの民主化により、組織内での自動化イニシアチブの実装が加速され、ビジネスユーザーがロボットプロセスの作成に貢献できるようになります。この傾向は、自動化に対する共同アプローチを促進し、部門間のユーザーがロボットの設計と展開に積極的に参加して、専門的な技術スキルへの依存を減らし、自動化の全体的な取り組みを迅速化します。

説明可能な AI と透過的な自動化に重点を置く

世界のロボット ソフトウェア市場では、説明可能な人工知能 (XAI) と透過的な自動化がますます重視されています。ロボットと AI システムが意思決定プロセスでますます重要な役割を果たすようになるにつれて、これらのシステムが結論に到達する方法の透明性と明確さに対する需要が高まっています。説明可能な AI は、ロボットのロジックと意思決定プロセスが人間にとって理解可能で解釈可能であることを保証します。この傾向は、組織が自動化システムへの信頼の構築を優先するにつれて、AI とロボット工学における倫理的配慮の重要性が高まっていることと一致しています。透明な自動化は説明責任を強化するだけでなく、人間とロボットのコラボレーションを促進し、テクノロジーの倫理的かつ責任ある使用を促進します。

セグメント別インサイト

ソフトウェア タイプ別インサイト

データ管理および分析ソフトウェア セグメント

データ管理および分析ソフトウェアの優位性に貢献する重要な側面の 1 つは、リアルタイムのデータ処理を促進する役割です。ロボットは製造現場から医療現場まで、さまざまな環境で動作するため、データの即時分析の必要性が最も重要です。このソフトウェア セグメントは、迅速かつ効率的なデータ処理を可能にし、ロボットが変化する状況に迅速に対応し、タスクを正確に実行できるようにします。

さらに、データ管理および分析ソフトウェア セグメントは、ロボット工学における人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 機能の進歩に大きく貢献しています。洗練されたアルゴリズムと分析ツールを活用することで、このソフトウェア タイプは、ロボットがデータ パターンから学習し、異常を識別し、パフォーマンスを継続的に向上できるようにします。 AI と ML をデータ管理プロセスに統合すると、ロボット システムのインテリジェンスと適応性が向上し、さまざまな業界で複雑なタスクをより適切に処理できるようになります。

通信管理ソフトウェアは、協調型ロボット環境でのアクティビティの調整に不可欠ですが、多くの場合、データ管理および分析ソフトウェアによって提供される基本機能に依存しています。後者は、ロボット、人間のオペレーター、およびその他の接続されたデバイス間で交換されるデータを管理および解釈することでシームレスな通信を確保し、ロボット ソフトウェアのより広範なエコシステムにおける中心的な役割を強調しています。

さらに、データ管理および分析ソフトウェアに組み込まれている予測メンテナンス機能は、ロボット システムの効率的な運用に貢献します。このソフトウェア タイプは、過去のパフォーマンス データを分析し、潜在的な問題を示すパターンを特定し、メンテナンス要件を予測することで、プロアクティブなメンテナンス戦略を可能にします。これにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、信頼性が向上し、ロボット資産の寿命が延び、ロボット自動化に依存している業界に具体的な運用上のメリットがもたらされます。

ロボットタイプの洞察

産業用ロボットセグメント

産業用ロボットが提供する精度と再現性は、全体的な運用効率の向上に重要な役割を果たします。関連するロボットソフトウェアは、複雑な動きやタスクを最小限の誤差で調整するように設計されており、自動車、電子機器、航空宇宙などの業界で求められる高品質の出力に貢献しています。ソフトウェア市場における産業用ロボットの優位性は、これらのロボットシステムのパフォーマンスと機能を最適化する上で高度なソフトウェアの役割を証明しています。

さらに、さまざまな製造アプリケーションにわたる産業用ロボットの適応性は、ロボットソフトウェア市場における優位性を強化しています。産業用ロボットを制御するソフトウェアは汎用性を考慮して設計されており、生産要件の変更に合わせてカスタマイズや再プログラミングが可能です。この柔軟性により、産業用ロボットは、機敏で応答性の高い自動化ソリューションを求めるメーカーにとって貴重な資産となっています。

産業用ロボット ソフトウェア内のコラボレーション機能は、その優位性をさらに高めています。ロボットが人間のオペレーターと一緒に作業するヒューマン ロボット コラボレーションの進化に伴い、ソフトウェアはシームレスな相互作用と調整を可能にする必要があります。高度なソフトウェアを搭載した産業用ロボットは、人間の作業員と安全にコラボレーションできるため、生産性の向上と複雑な製造タスクの最適化に貢献します。

産業用ロボット部門は、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 機能のロボット ソフトウェアへの統合など、継続的な技術進歩の恩恵も受けています。これらの技術により、産業用ロボットはデータから学習し、変化する状況に適応し、時間の経過とともにパフォーマンスを最適化できるようになります。ソフトウェア機能の継続的な進化は、相互接続されたデータ駆動型の自動化プロセスに依存するスマート製造というインダストリー 4.0 パラダイムと一致しています。

地域別インサイト

北米の産業環境は、製造、ヘルスケア、物流などにまたがる多様で堅牢なエコシステムが特徴です。これらの業界ではロボット工学と自動化の導入が広まっており、高度なロボット ソフトウェア ソリューションの需要が高まっています。特に、この地域の確立された製造業はロボットの統合を推進する重要な原動力となっており、ロボット プロセスを最適化および制御するための高度なソフトウェアの需要をさらに高めています。

北米では、ロボット工学分野に多額の投資と資金が投入されています。ベンチャー キャピタル企業、政府の取り組み、民間投資家は、ロボット工学の新興企業や研究プロジェクトを積極的に支援しています。この資金援助により、革新的なロボット ソフトウェア ソリューションの開発が加速し、北米の企業は新しい技術を開拓し、世界市場で競争力を維持できるようになりました。

北米の業界はロボット技術を早期に導入し、自動化を取り入れて効率、生産性、競争力を高めてきました。この地域には、ロボットを業務にうまく統合したさまざまな分野の業界リーダーがいます。この早期導入は、ロボット ソフトウェアの導入における専門知識と経験の蓄積に貢献し、北米の世界市場におけるリーダーシップをさらに強化しました。

北米の学術機関と業界関係者の共同作業は、ロボット ソフトウェアの進歩を推進する上で重要な役割を果たしています。大学や研究センターは、企業と協力して最先端の研究を実施し、革新的な技術を開発し、ロボット工学の分野で熟練した労働力を育成しています。学界と産業界のこの相乗効果により、高度なロボット ソフトウェアの開発と応用に適した環境が育まれます。

最近の開発

• 2023 年 4 月 Oceaneering は、モバイル ロボティクス部門が開発した自律移動ロボットのフリートに合わせてカスタマイズされた新しい監視ソフトウェアを発表しました。この革新的なソフトウェア プラットフォームは、移動ロボットと周辺機器を効率的に調整および管理し、物流フローをシームレスに実装できるようにします。
• 2023 年 3 月CoEvolution Technology は、シカゴの McCormick Place で開催された Promat 2023 で米国で製品を発表しました。同社のコア テクノロジーは、さまざまな種類のロボットを制御し、それらをシームレスに調整して均質なフリートとして動作させることができる AI 搭載ソフトウェアです。

主要な市場プレーヤー

• ABB Ltd.
• Clearpath Robotics Inc.
• NVIDIA Corporation
• CloudMinds Robotics
• Liquid Robotics, Inc.
• AIbrain Inc.
• Brain Corporation
• Epson America, Inc.
• Furhat Robotics
• H2O.ai, Inc.