多関節ロボット市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、ペイロード別（最大16.00 kg、16.01～60.00 kg）、機能別（ハンドリング、溶接、ディスペンシング、組み立て）、業界別（自動車、電気・電子、金属・機械、食品・飲料）、地域別および競合状況、2019～2029年予測

市場概要

世界の多関節ロボット市場は2023年に232億7000万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に16.48%のCAGRで堅調な成長が見込まれています。多関節ロボット市場とは、回転関節を特徴とする多関節ロボットの設計、製造、販売を中心とした世界的な産業を指します。これらのロボットは通常、人間の腕を模倣し、動きの自由度と多様性を高める複数の関節を備えています。多関節ロボットは、その精度、柔軟性、効率性により、産業用途で広く使用されています。市場には、組み立てや梱包などの作業用の小型で高速なモデルから、溶接、マテリアルハンドリング、塗装などの用途で重いペイロードを処理できる大型で強力なロボットまで、幅広いロボットが含まれています。多関節ロボットの需要を牽引している主な分野には、自動車、電子機器、金属および機械、ゴムおよびプラスチック、食品および飲料、医薬品などがあります。

主要な市場推進要因

製造業での採用の増加

製造業は、高度な技術の採用によって大きな変革を経験しており、多関節ロボットが重要な役割を果たしています。柔軟性、精度、効率性で知られる多関節ロボットは、組み立てや溶接からマテリアルハンドリングや梱包に至るまで、さまざまな製造プロセスに不可欠なものになりつつあります。

製造業で多関節ロボットの採用が増えている主な理由の 1 つは、生産性を向上させ、運用コストを削減できることです。これらのロボットは疲労することなく継続的に動作できるため、生産率が向上し、製品の品質が安定します。自動車、電子機器、消費財などの業界では、精度と再現性が重要視されるため、多関節ロボットによって製造プロセスが高精度で実行され、欠陥や無駄が最小限に抑えられます。

自動化への移行は、グローバル市場で競争力を維持する必要性によって推進されています。製造業者は、常に業務を革新し最適化するというプレッシャーにさらされています。多関節ロボットは、製造業者がプロセスを合理化し、サイクルタイムを短縮し、市場の需要に迅速に対応できるようにすることで、この課題に対するソリューションを提供します。多関節ロボットは柔軟性が高いため、幅広いタスクを実行できるため、さまざまなアプリケーションに適しており、複数の専用マシンの必要性が軽減されます。

人工知能 (AI) や機械学習 (ML) などの高度なテクノロジーを統合することで、多関節ロボットの機能が向上します。これらのテクノロジーにより、ロボットは環境から学習し、新しいタスクに適応し、時間の経過とともにパフォーマンスを最適化できます。これにより、効率が向上するだけでなく、大規模なプログラミングとセットアップの必要性が減り、より幅広いメーカーが自動化を利用できるようになります。

ロボット工学技術の進歩

ロボット工学技術の急速な進歩は、多関節ロボット市場の大きな推進力となっています。これらの進歩により、より高度で効率的で多用途なロボットが開発され、幅広いタスクをより高い精度と信頼性で実行できるようになりました。

重要な技術進歩の 1 つは、センサーとアクチュエーターの改善です。現代の多関節ロボットには、環境を高精度で認識できる高度なセンサーが搭載されています。これらのセンサーには、視覚システム、力センサー、近接センサーが含まれており、ロボットは物体を検出し、力を測定し、複雑な環境をナビゲートできます。強化されたセンサー機能により、ロボットは、小さな電子部品の組み立てや壊れやすい材料の取り扱いなど、繊細で複雑なタスクをより正確かつ慎重に実行できます。

センサー、アクチュエーター技術の進歩により、多関節ロボットのパフォーマンスが大幅に向上しました。アクチュエータはロボット関節の動きと制御を担っており、最新のアクチュエータはより強力で効率的、そしてコンパクトになっています。これにより、ロボットはよりスムーズかつ迅速に動くことができ、生産性と汎用性が向上します。軽量でエネルギー効率の高いアクチュエータの開発により、ロボットの全体的な電力消費も削減され、ロボットはより費用対効果が高く、環境に優しいものになります。

もう 1 つの重要な進歩は、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をロボットに統合したことです。AI と ML のアルゴリズムにより、ロボットはデータから学習し、新しいタスクに適応し、リアルタイムの情報に基づいて決定を下すことができます。これにより、多関節ロボットの自律性とインテリジェンスが向上し、人間の介入を最小限に抑えて複雑なタスクを実行できるようになります。たとえば、AI 搭載ロボットは、パターンを識別し、動きを最適化し、環境からのフィードバックに基づいて動作を調整できます。これにより、効率が向上するだけでなく、大規模なプログラミングやセットアップの必要性が減り、ロボットはよりユーザーフレンドリーになり、より幅広い業界で利用しやすくなります。

自動化とロボット工学に対する政府の取り組みとサポート

自動化とロボット工学に対する政府の取り組みとサポートは、多関節ロボット市場の成長にとって重要な原動力です。世界中の政府は、産業の生産性、競争力、経済成長を高める上での自動化の重要性を認識しています。その結果、政府は、ロボット工学と自動化技術の採用を促進するために、政策を実施し、資金を提供し、好ましい環境を整えています。

政府がロボット産業を支援する主な方法の 1 つは、研究開発 (R&D) への資金提供と助成金の提供です。R&D に投資することで、政府はロボット工学におけるイノベーションと技術の進歩を促進することを目指しています。この資金は、新しい改良されたロボット システム、コンポーネント、ソフトウェアの開発に役立ち、それらをより効率的でコスト効率が高く、多用途なものにします。たとえば、欧州連合のホライズン 2020 や米国の国家ロボット工学イニシアチブなどのプログラムは、ロボット工学研究に多額の資金を提供し、学界、産業界、政府機関の連携を促進しています。

政府は、R&D 資金に加えて、企業が自動化やロボット工学を採用するよう奨励するための金銭的インセンティブを提供しています。これらのインセンティブには、ロボット システムに投資する企業に対する税額控除、補助金、低金利ローンなどが含まれます。政府は、ロボットの購入と実装に関連する金銭的負担を軽減することで、中小企業が自動化を採用しやすくなります。このサポートは、高度な技術に投資するリソースが不足している場合でも、生産性と競争力の面で自動化から大きなメリットを得ることができる中小企業にとって特に重要です。

政府は、ロボット工学と自動化に関する業界標準と規制の確立にも重要な役割を果たしています。標準化により、ロボット システムの相互運用性、安全性、信頼性が確保され、企業と消費者の間で信頼と受容が促進されます。規制の枠組みは、ロボットの安全な導入と運用に関するガイドラインを提供し、労働者の安全、データ セキュリティ、倫理的配慮に関する懸念に対処します。政府は、明確で支援的な規制環境を構築することで、新しいテクノロジーの導入に伴うリスクと不確実性を軽減します。

主要な市場の課題

初期コストの高さと投資収益率 (ROI) に関する懸念

多関節ロボットに関連する初期コストは、多くの企業、特に中小企業 (SME) にとって依然として大きな参入障壁となっています。これらのコストには、ロボット自体の購入価格だけでなく、設置、既存システムとの統合、プログラミング、従業員のトレーニングに関連する費用も含まれます。予算が限られている中小企業にとって、初期投資が高額なため、法外な負担になる可能性があります。

多関節ロボットの ROI は、いくつかの要因によって不確実かつ変動する可能性があります。企業は、特定のアプリケーション、運用効率の向上、導入規模を考慮する必要があります。大企業は、生産量が多く、複数のユニットにコストを償却できるため、自動化から大きなメリットを実現できるかもしれませんが、中小企業は支出を正当化するのに苦労する可能性があります。予想される生産性の向上と人件費の節約が、初期投資と継続的なメンテナンス費用を上回るかどうかを慎重に評価する必要があります。

ROI の計算を複雑にするもう 1 つの側面は、技術の進歩のペースです。ロボット工学の急速な革新により、予想よりも早く機器が陳腐化する可能性があります。企業は、予想よりも早くロボットをアップグレードまたは交換する必要があることに気付く可能性があり、これが ROI にさらに影響を与える可能性があります。さらに、新しいロボットを既存の生産ラインに統合すると、運用が中断され、追加コストが発生する可能性があり、財務方程式がさらに複雑になります。

これらの課題を軽減するには、企業は徹底した費用対効果分析を実施し、リースやレンタル プログラムなどの柔軟な資金調達オプションを検討する必要があります。また、自動化イニシアチブに対する政府のインセンティブや補助金も調査する必要があります。しかし、これらの対策は経済的負担を部分的に軽減するだけであり、初期費用の高さと不確実な ROI という課題は、特に中小企業にとって、多関節ロボットの広範な導入に対する大きな障壁となっています。

熟練労働者の不足

多関節ロボットの導入とメンテナンスには、高度なスキルを持つ労働力が必要です。これには、これらの複雑なシステムの設計、プログラミング、トラブルシューティング、および維持に精通したロボット エンジニア、プログラマー、技術者が含まれます。しかし、そのような熟練した専門家は世界的に不足しており、多関節ロボット市場にとって大きな課題となっています。

熟練労働者の需要と資格のある人員の可用性のギャップは、いくつかの問題につながる可能性があります。まず、熟練労働者が不足すると、企業が設置と統合を監督するために必要な専門知識を見つけるのに苦労する可能性があるため、ロボット システムの実装が遅れる可能性があります。この遅れは、競争上の優位性を維持するために迅速な導入が不可欠な業界では特に有害となる可能性があります。

熟練労働者の不足は人件費を押し上げる可能性があります。企業は有能な専門家を引きつけ、維持するためにより高い給与と福利厚生を提供する必要があるためです。これにより、多関節ロボットの導入にかかる総コストがさらに増加し、すでに説明した財務上の課題が悪化する可能性があります。さらに、熟練した人材の獲得競争は引き抜きや高い離職率につながり、さらなる混乱や採用およびトレーニングのコスト増加につながる可能性があります。

教育機関やトレーニング プログラムはこのスキル ギャップに対処しようとしていますが、ロボット業界の進化するニーズとこれらの機関が提供するカリキュラムの間には遅れが生じることがよくあります。さらに、ロボットの技術進歩のペースが速いため、継続的な学習と適応が必要なため、継続的な専門能力開発が不可欠です。

この課題を克服するには、企業は社内トレーニング プログラムに投資し、教育機関と提携して熟練労働者のパイプラインを構築する必要があります。 STEM（科学、技術、工学、数学）教育と職業訓練の促進を目的とした政府と業界の取り組みも、労働力不足の解決に重要な役割を果たします。しかし、これらの取り組みが実を結ぶまで、熟練労働者の不足は多関節ロボット市場にとって大きな課題であり続けるでしょう。

主要な市場動向

AI と機械学習の統合の進歩

人工知能（AI）と機械学習（ML）を多関節ロボットに統合することは、産業オートメーションの状況を一変させる重要な市場動向です。AI と ML の技術はロボットの機能を強化し、さまざまなアプリケーションでロボットをよりスマートで適応性が高く、効率的にします。この動向は、動的な環境で複雑なタスクを正確かつ柔軟に実行できるロボットの需要の高まりによって推進されています。

AI と ML により、多関節ロボットは経験から学習し、新しいタスクに適応し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。この学習機能は、電子機器、自動車、医薬品など、高度なカスタマイズと精度が求められる業界にとって非常に重要です。たとえば、自動車業界では、AI 搭載ロボットが溶接、塗装、組み立てなどの作業をより正確かつ一貫して処理できるため、エラーが減り、生産性が向上します。

AI と ML は、現代の製造業の重要な側面である予知保全を促進します。センサーや監視システムからのデータを分析することで、AI アルゴリズムはロボットが故障する可能性が高い時期やメンテナンスが必要になる時期を予測できます。このプロアクティブなアプローチにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、ロボット システムの寿命が延び、最終的にはメーカーの運用コストが削減されます。

もう 1 つの注目すべき進歩は、AI を使用して人間とロボットのコラボレーションを改善していることです。AI 駆動型ロボットは人間の行動や意図を理解して解釈できるため、人間のオペレーターと一緒に作業しやすくなります。このコラボレーションにより、ロボットが反復作業や危険な作業を引き継ぐことができるため、職場の安全性と効率性が向上し、人間の労働者はより戦略的で創造的な活動に集中できるようになります。

AI と ML の進歩は、人間と一緒に安全に作業するように設計された協働ロボット、つまりコボットの成長にも貢献しています。協働ロボットには、最小限の監視でタスクを実行できる高度な AI アルゴリズムが搭載されることが多くなっています。この傾向は、大規模な自動化に投資するリソースがないかもしれないが、協働ロボットの柔軟性と効率性から恩恵を受けることができる中小企業 (SME) にとって特に有益です。

AI と ML は、非構造化環境で自律的に移動および操作できる自律移動ロボット (AMR) の開発を推進しています。これらのロボットは、商品の輸送、在庫の管理、サプライ チェーンの運用の最適化を行う物流および倉庫管理に不可欠なものになりつつあります。AMR は自律的に動作し、変化する状況に適応できるため、急速に変化する e コマースや小売業界では貴重な資産となります。

AI と ML を多関節ロボットに統合することは、ロボット市場における変革的なトレンドです。ロボットの機能と効率性が向上するだけでなく、さまざまな業界での応用に新たな可能性が開かれます。AI と ML の技術が進化し続けるにつれて、現代の製造業の複雑な課題やその他の課題に対処できる、さらに洗練されたインテリジェントなロボット システムが登場することが期待されます。

ヘルスケア分野での採用の増加

ヘルスケア分野では、精度、効率性、患者の転帰改善の必要性から、多関節ロボットの採用が増えています。この傾向は、ロボット技術の進歩と、医療処置、リハビリテーション、患者ケアにおけるロボットの受け入れの増加によって促進されています。

ヘルスケアにおける多関節ロボットの最も重要な用途の 1 つは、外科手術です。ロボット支援手術には、精度の向上、侵襲性の低減、回復時間の短縮など、数多くの利点があります。高度な画像処理およびセンサー技術を備えた多関節ロボットは、外科医に高度な制御と精度を提供し、複雑な手術をより容易に自信を持って実行できるようにします。低侵襲手術、整形外科手術、脳神経外科などの手術では、ロボット システムの統合により結果が著しく改善されています。

手術以外にも、多関節ロボットはリハビリテーションや理学療法で重要な役割を果たしています。リハビリテーション用に設計されたロボットは、患者の運動や動作を支援し、一貫性のある正確なサポートを提供します。この支援は、脳卒中、脊髄損傷、または整形外科手術からの回復中の患者にとって特に有益です。リハビリテーションにおけるロボットの使用は、回復を早め、運動能力を向上させ、患者の全体的な生活の質を高めるのに役立ちます。

手術やリハビリテーションの用途に加えて、多関節ロボットは患者ケアや病院運営のさまざまな側面で活用されています。たとえば、ロボットは医療施設内での医療用品、医薬品、検査サンプルの輸送を支援するために使用されます。この物流タスクの自動化により、医療スタッフの作業負荷が軽減され、直接的な患者ケアに集中できるようになります。

進行中の COVID-19 パンデミックにより、医療におけるロボットの導入がさらに加速しました。ロボットは、病室の消毒、患者への食事や医薬品の配達、遠隔診断などのタスクに導入されています。これらのアプリケーションは、効率を向上させるだけでなく、医療従事者と患者の間でのウイルス感染のリスクを軽減します。

もう 1 つの新興分野は、高齢者ケアおよび介護施設でのロボットの使用です。世界人口の高齢化に伴い、高齢者の日常活動をサポートできるソリューションの需要が高まっています。多関節ロボットは、投薬管理、移動支援、付き添いなどの作業を支援し、高齢者の生活の質を向上させるとともに、介護者の負担を軽減します。

AIや機械学習などの先進技術の統合により、ヘルスケアにおける多関節ロボットの機能がさらに強化されています。AI搭載ロボットは、膨大な医療データを分析し、診断を支援し、パーソナライズされた治療の推奨を提供できます。機械学習アルゴリズムにより、ロボットは個々の患者のニーズや好みに適応できるため、ヘルスケアはより患者中心で効率的になります。

ヘルスケア分野で多関節ロボットの採用が増えていることは、重要な市場トレンドを表しています。ロボットが正確で一貫性があり、効率的なタスクを実行できることで、手術やリハビリから患者ケアや病院運営まで、ヘルスケアのさまざまな側面が変革しています。テクノロジーの進歩に伴い、ヘルスケアにおける多関節ロボットの役割は拡大し、患者の転帰を改善し、ヘルスケアの提供を最適化する新たな機会を提供することが期待されています。

セグメント別インサイト

インサイト

2023年には、最大16.00 kgのセグメントが最大の市場シェアを占めました。最大16.00 kgのペイロードセグメントの多関節ロボット市場は、主に中小規模の製造業における精度と効率性の向上に対する切迫したニーズと、産業オートメーションを再形成する急速な技術進歩によって、堅調な成長を遂げています。これらのロボットは、最先端のセンサーテクノロジー、人工知能（AI）、機械学習（ML）を活用し、繊細で複雑なタスクを並外れた精度で実行できるため、不可欠なものとなっています。このような技術の進歩は、これらのロボットの精度と適応性を向上させるだけでなく、動的で多様な製造環境への統合も促進します。特に新興経済国で世界的に急増している中小企業は、競争力を維持するためにこれらの費用対効果の高いロボットをますます導入しています。中小企業は、これらのロボットの設置面積が小さく、コストが低く、統合が容易なことから恩恵を受け、反復的で労働集約的なタスクを効率的に自動化できるため、生産性が向上し、運用コストが削減されます。

これらのロボットは汎用性が高く、電子機器、自動車、医薬品、食品飲料などのさまざまな業界で応用されており、小型部品の組み立てから梱包、品質検査までさまざまなタスクを実行します。特に医薬品や食品飲料などの分野では、厳格な品質基準と規制遵守を維持することに重点が置かれているため、製品の一貫性と安全性を確保するこれらの高精度で信頼性の高いロボットの需要がさらに高まっています。さらに、特に先進国における人口動態の変化と労働力不足により自動化への移行が加速しており、熟練労働力の減少によって生じたギャップを多関節ロボットが埋めています。これらのロボットは、反復的、肉体的に過酷、または危険な作業を引き継ぐことで継続的かつ効率的な運用を保証するだけでなく、人間の労働者をより戦略的な役割に解放します。これらの要因（技術の進歩、中小企業の台頭、アプリケーションの多様化、厳格な品質要件、労働市場のダイナミクス）の累積的な影響は、最大16.00 kgセグメントの多関節ロボットが業界全体の製造プロセスの近代化と最適化において重要な役割を果たしていることを強調し、採用の増加と市場拡大を促進しています。

地域別インサイト

2023年にはアジア太平洋地域が最大の市場シェアを占めました。アジア太平洋地域の多関節ロボット市場は、主に急速な工業化、技術の進歩、およびさまざまな業界での自動化への強い推進により、堅調な成長を遂げています。この傾向は、生産性を高め、世界市場で競争力を維持するために先進的な製造技術の導入をリードしている中国、日本、韓国、インドなどの主要経済国で特に顕著です。これらの国では産業が積極的に拡大しており、スマート ファクトリーやインダストリー 4.0 イニシアチブへの多額の投資が行われています。これらのイニシアチブでは、多関節ロボットが複雑な製造プロセスの自動化、高精度の確保、運用効率の向上に重要な役割を果たしています。アジア太平洋地域の政府は、有利な政策やインセンティブを通じて自動化の導入を積極的に支援しています。たとえば、中国の「Made in China 2025」イニシアチブは、国の製造部門のアップグレードを目指しており、生産能力と製品品質を向上させるために先進的なロボットの統合を奨励しています。同様に、日本が「Society 5.0」ビジョンの下でロボットに重点を置いていることは、社会的課題に対処し、産業生産を高めるために最先端技術を取り入れることの重要性を強調しています。この地域、特に台湾や韓国などの国々で急成長しているエレクトロニクスおよび半導体産業は、精度と信頼性が最も重要となる組み立て、テスト、パッケージングなどの作業に多関節ロボットに大きく依存しています。

アジア太平洋地域の自動車産業は、多関節ロボット市場の大きな原動力です。この地域には大手自動車メーカーと広大なサプライヤー ネットワークが展開しており、生産ラインの合理化、一貫した品質の確保、人件費の削減を目的とした自動化に対する需要が高まっています。中流階級人口の増加と高品質商品に対する消費者の需要の高まりにより、高度な製造ソリューションの必要性がさらに高まっています。さらに、この地域の一部では人件費が上昇しているため、メーカーは競争力を維持するために多関節ロボットを導入せざるを得なくなっています。これらのロボットは、労働力不足や賃金上昇に伴う課題を軽減するのに役立ち、企業がコスト効率を維持しながら高い生産性レベルを達成できるようにします。アジア太平洋地域では、中小企業が業務の規模拡大と競争力強化のためにロボットを導入するケースも急増しています。コスト効率が高く、ユーザーフレンドリーな多関節ロボットが利用できるようになったことで、中小企業でも自動化を利用できるようになり、製品の品質を向上させ、リードタイムを短縮し、市場の需要に柔軟に対応できるようになりました。製造業に加えて、ヘルスケア、物流、食品飲料などの他のセクターでも、効率とサービスの提供を強化するために多関節ロボットを活用するケースが増えています。たとえば、ヘルスケア部門では、ロボットが手術、リハビリ、病院内の物流などの作業に使用され、患者の転帰と業務効率が向上しています。物流業界は、倉庫の自動化におけるロボットの恩恵を受けており、ロボットが仕分け、梱包、資材処理の作業を処理し、より迅速かつ正確な注文処理を保証します。成熟市場と新興市場が混在するアジア太平洋地域のダイナミックな経済状況は、多関節ロボットの採用にとって肥沃な土壌を作り出しています。技術力が進歩し続け、産業界がより高い効率性と品質基準を目指す中、急速に進化する世界経済で競争力を維持する必要性に駆り立てられ、アジア太平洋地域の多関節ロボット市場は持続的な成長を遂げる態勢が整っています。

最近の動向

• 2022 年 5 月、産業オートメーション ソリューションの大手プロバイダーである Comau SpA は、最新製品である N-220-2.7 (N-220) 6 軸多関節アーム ロボットを発売しました。この最先端のロボットは、シームレスな統合、メンテナンスの簡素化、運用コストの削減を顧客に提供するために細心の注意を払って設計されました。使いやすさを重視した N-220 は、効率の向上と平均修復時間 (MTTR) の最適化を約束し、ユーザーに最大限の生産性と信頼性を保証します。 

主要市場プレーヤー

• ABB Ltd.
• FANUCCorporation
• KUKAAktiengesellschaft
• YaskawaElectric Corporation
• KawasakiHeavy Industries,
• デンソ株式会社
• セイコーエプソン株式会社
• 三菱電機株式会社