01 汎用ロボットインテリジェンスのための基盤モデルの採用拡大 ロボットソフトウェア市場は、タスク固有のプログラミングから、共通のソフトウェアアーキテクチャ内で言語、画像認識、物理環境を解釈できる基盤モデルへと移行しつつあります。この移行により、アプリケーション開発サイクルが短縮され、製造、物流、サービスといった様々な環境におけるロボットの柔軟性が向上します。そのため、基盤モデルの開発はロボットソフトウェア市場の動向において重要な要素となりつつあります。 2025年6月、Google DeepMindは、Gemini 2.0アーキテクチャに基づいたGemini Roboticsのデバイス上バージョンを発表しました。このモデルはロボットハードウェア上でローカルに動作し、わずか50~100回のデモンストレーションで新しいタスクに対応できるため、ロボットの追加機能を開発するために必要なデータ量を削減できます。
02 ロボットのシミュレーションとトレーニングにおけるデジタルツインの利用拡大 ロボット開発者は、実際の施設にロボットシステムを導入する前に、デジタルツインや物理的に正確なシミュレーション環境を活用して、システムの開発、テスト、検証を行うケースが増えています。シミュレーションによって、開発者は高価な機器を危険にさらしたり、生産を中断したりすることなく、トレーニングデータを生成したり、稀な動作条件を再現したり、ロボットの動作を評価したりすることができます。このアプローチは、大量のインタラクションデータを必要とするAI搭載ロボットにとって特に有効です。シミュレーション主導の開発は、ロボットソフトウェア業界を仮想環境を最優先とするエンジニアリングと、より迅速なソフトウェア反復へと拡大させています。 2025年3月、NVIDIAはロボット開発向けの新シミュレーションフレームワークとともに、Isaac GR00T N1を発表しました。同社はまた、約78万の合成軌道(約6,500時間分の人間によるデモンストレーションデータに相当)を11時間で生成できるGR00T合成データ設計図も公開しました。
01 倉庫における自律移動ロボットの導入拡大 倉庫では、変化する環境をナビゲートし、作業員と連携し、タスクの優先順位付けを行い、固定インフラなしで障害物を回避できるロボットへのニーズが高まっています。物流事業者がロボットの台数を増やすにつれ、個々のロボットを制御するだけでなく、ロボット同士を連携させるためのソフトウェアの重要性が増しています。そのため、倉庫自動化の拡大に伴い、ロボットソフトウェア市場の需要が高まっています。
01 多様な産業システムとの統合により、導入の複雑さが増す ロボットソフトウェアは、コントローラー、センサー、製造システム、エンタープライズアプリケーション、そして異なるメーカーのロボットと通信する必要があります。このような断片化は、新旧のロボットが混在する工場では特に困難です。結果として、自動化への需要が高まっているにもかかわらず、統合の複雑さがロボットソフトウェア市場の成長を阻害する可能性があります。
01 産業用ロボット向けノーコードプログラミングの拡張 ノーコードおよびローコードソフトウェアは、専門のロボットプログラマーがいない製造業者にとって、ロボットによる自動化を身近なものにする機会を生み出します。視覚的なインターフェースにより、生産現場の従業員は、複雑なコードを記述することなく、タスクの定義、軌道の変更、ロボットの再配置を行うことができます。プログラミングが容易になることで、ロボットの頻繁な再構成が必要となる多品種少量生産における自動化の経済性を向上させることができます。したがって、導入の簡素化は、ソフトウェアプロバイダーが中小規模の製造業者におけるロボットソフトウェアの市場シェアを拡大するのに役立ちます。
01 AI制御ロボットによる安全な物理的動作の確保 AIによってロボットの自律性が高まるにつれ、ソフトウェアは、生成される動作が人、機器、そして予測不可能な物理環境の周囲で安全であることを保証しなければなりません。言語モデルやビジョンモデルは、一見合理的に見える動作を生成するかもしれませんが、物理的な制約に違反したり、衝突のリスクを生み出したりする可能性があります。ロボットソフトウェア市場がますます自律的な機械へと拡大していく中で、信頼性の高い物理的安全性を維持することは依然として大きな課題です。
2026年6月:ABB Roboticsは、産業オートメーションアプリケーション全体における自律運転、予知保全、および生産効率の向上を目的とした、高度なAI搭載プログラミングおよびフリート管理ソリューションを導入することで、ロボットソフトウェアのポートフォリオを拡充した。
2026年5月:シーメンスは、Siemens Xceleratorプラットフォームを通じて、ロボットシミュレーションとデジタルツイン機能を強化し、産業用ソフトウェアポートフォリオを拡充しました。これらの開発により、仮想試運転、ロボットプログラミング、製造プロセスの最適化が改善されました。
2026年4月:ロックウェル・オートメーションは、マルチベンダーのロボット統合とインテリジェントな製造環境をサポートする高度なロボット制御およびオーケストレーションソリューションを導入することで、産業オートメーションソフトウェアを拡張しました。