産業用ロボット市場の規模、シェア、トレンド分析レポート。タイプ別（スタンドアロン、協働、移動ロボット）、産業分野別（ハンドリング、組立・分解、溶接・はんだ付け、ディスペンシング、加工、その他）、用途別（自動車、電気・電子、金属・機械、プラスチック・化学、食品・飲料、医薬品・化粧品、その他）、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）予測、2025～2033年

産業用ロボット市場の成長要因

自動化は急速に進化しており、最終的には産業分野に革命をもたらしていると見られています。世界市場にプラスの影響を与える、技術面における主要な破壊的トレンドのいくつかを以下に説明します。

自動化の統合

自動化の需要が高まるにつれ、産業界は急増する需要に対応できるインフラの構築に向けて、着実に歩みを進めています。例えば、自動運転車のコンセプトが現実のものとなるにつれ、自動車メーカーにとって、設定された効率基準を満たす効率的な成果物を構築し、運用コストを削減することが不可欠になっています。しかし、競争優位性を獲得するために、多くの企業が業務プロセスに産業用ロボットを導入することで自動化を統合していることが観察されています。

• 例えば、2017年にテスラ社は、工場向け自動化機器の製造を手掛けるPerbix社を買収しました。この買収は、同社の工場に自動化を導入することを目的として完了しました。2018年には、産業用ロボットを活用し、完全自動化された環境でModel 3を製造しました。

人工知能（AI）の導入を加速させるセンサー技術：

センサー技術には、センサーベースのカメラ、光検出・測距（LiDAR）、超音波センサー、レーダーなどがあり、産業用ロボットの主要コンポーネントの一つと考えられており、長年にわたり自動車産業や製造業などの業界で重要な役割を果たしてきました。しかし、より幅広い業界で自動化をより利用しやすくするという探求がAIの導入につながり、複数の産業用ロボットメーカーがこの技術を導入していることが調査で明らかになっています。例えば、産業用ロボットメーカーのファナック株式会社は、ロボットのトレーニングを容易にし、よりアクセスしやすいようにAIをロボットに導入しています。同社は2019年4月、センサー技術と注釈を活用してロボットが適切な物体を選択するよう訓練する人工知能ベースのツールをリリースしました。

新たな技術とインフラの出現によるこのようなダイナミックなシナリオは、潜在的な市場規模において多くの成長機会をもたらすだけでなく、産業用ロボットの未開拓市場への浸透にも有利に働きます。

地域別インサイト

ヨーロッパ：CAGR 9.7%で主要地域

ヨーロッパは世界の産業用ロボット市場において最大のシェアを占めており、予測期間中にCAGR 9.7%の成長が見込まれています。さらに、当社の分析によると、業界におけるIoT（モノのインターネット）4.0の進化の影響が強いことから、協働ロボットの導入においてもヨーロッパが大きなシェアを占めていることが分かっています。

国際ロボティクス財団（IFR）が2018年に実施した調査によると、産業用ロボットの主な用途は、食品・飲料、プラスチック、プラスチック加工などの他の用途と比較して、自動車や電子機器の製造であると考えられています。

自動車、食品・飲料、電子機器の各セクターでは、労働集約的なオペレーションが伴うため、産業用レーザーの導入は、人件費の削減だけでなく、消費者へのサービス向上を目指したオペレーションの効率化と精度向上のためにも不可欠となっています。

アジア太平洋地域：最も急成長し、CAGRも最も高い地域

アジア太平洋地域は、予測期間中に9.5%のCAGRで成長すると予測されています。アジア太平洋地域に続くのは、主に中小企業の成長と、それに伴う業務自動化への投資によるものです。

• 例えば、シンガポールは世界で最も先進的な経済圏の一つと考えられています。大手多国籍企業と比較して、中小企業は約10%の市場シェアを占めています。中小企業は国のGDPの46%を占めており、経済における中小企業の重要性を示しています。

上記の記述とグラフを考慮すると、産業用ロボット市場で大きなシェアを占める地域は、電子機器・通信セクターの成長を背景にアジア太平洋地域、そして自動車セクターの成長を背景にヨーロッパです。

産業用ロボット市場の可能性を秘めた主要国は、インド、台湾、ベトナム、シンガポール、タイです。

米国半導体工業会（SIA）によると、2018年の世界の半導体売上高は約4,688億米ドルでした。アジア太平洋地域においてエレクトロニクス産業を中心とする中国と日本は、年間売上高の大幅な増加を記録しました。

このグラフは、2018年の中国、日本、その他のアジア太平洋地域、南北アメリカ、ヨーロッパにおける半導体売上高の増加率を示しています。

さらに、人件費や人口の平均年齢といった要因も、産業プロセスにおける自動化の必要性を高める間接的な要因と考えられています。

• 例えば、日本の高齢者人口は現在、総人口の約3分の1を占めており、経済を持続させるための代替手段を確立することが不可欠となっています。

このように、労働力を含む限られた資源に対処するため、日本は産業における自動化とロボット工学の導入に注力していることがわかります。このような傾向は、世界市場の成長と確固たる基盤の確立の機会を生み出していると考えられます。

タイプインサイト

産業用レーザーは、スタンドアロン型、協働型ロボット、そしてモバイルロボットに分類されています。産業プロセスに従事する労働者と協働して作業を実行するように設計された協働型ロボットは、様々な産業分野において、ロボット自動化への経済的に実現可能な参入ポイントを提供します。従来、労働集約型産業の事業運営には、産業用ロボットの設置、プログラミング、運用に関連するプロセスを担当する、高度なスキルを持つシステムインテグレーターと社内のロボット専門家が必要でした。これは、特に短期生産を行うメーカーにとって、企業の人件費に大きく影響していました。こうした雑費を抑えるには、協働ロボットの導入が理想的な解決策となります。

• 例えば、シンプルでスタンドアロンのアプリケーションでは、協働ロボットは軽量で移動性に優れ、設置やプログラミングに必要なロボットトレーニング専門家は最小限です。

しかしながら、生産プロセス全体の再設計が必要となるシナリオでは、高度なスキルを持つシステム統合専門家が依然として求められます。

これらのロボットは、溶接、マテリアルハンドリング、品質試験、塗装／スプレー塗装、組み立てなどの分野で活躍しています。当社の調査によると、マテリアルハンドリングは協働ロボットの用途において大きな割合を占めており、自動車や食品・飲料といった労働集約型産業において、組み立て時間の短縮とスピードと精度の向上に貢献しています。