市場概要
サービスとしてのロボットの世界市場規模は2022年に10億5,000万米ドルと推定され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）17.5％で成長すると予測されている。サービスとしてのロボット（RaaS）とは、企業がロボットを購入するのではなく、サブスクリプションや有料で顧客がロボットを使用できるようなサービスを提供するビジネスモデルを指す。同市場の成長は、製造、医療、小売、物流など、さまざまな産業で自動化とロボット工学の需要が高まっていることに起因している。これらの産業は効率性と生産性の向上を求めており、反復作業の実行、危険物の取り扱い、その他さまざまな機能の補助をロボットに求めている。市場の成長は、さまざまな産業で堅調に推移すると予想される。例えば製造業では、溶接、塗装、マテリアルハンドリングなどの作業にロボットが使用されるようになっており、これにより人間の労働者はより複雑で創造的な作業に専念できるようになる。ヘルスケア分野では、ロボットは患者のモニタリング、投薬、手術に使用されている。また、クラウドベースのロボット・プラットフォームが利用可能になりつつあることも、市場の成長を後押ししている。これらのプラットフォームにより、企業はハードウェアやソフトウェアに多額の先行投資をすることなく、簡単にロボットにアクセスし、導入することができる。
また、クラウドベースのロボット工学は、機械学習やAIなどのより高度な機能を可能にし、ロボットの学習や新しいタスクや環境への適応を支援する。インダストリー4.0の出現は、IoT、AI、ロボティクスなどの先進技術を製造業やその他の産業に統合することを特徴とするため、成長に貢献する可能性が高い。インダストリー4.0が普及し続ける中、企業はこれらの技術を活用して効率性と生産性を向上させようとするため、自律型ロボットやサブスクリプション型ロボットの需要が高まると予想される。
サブスクリプション・モデルにより、企業はロボットを購入する際の高額な初期資本支出を避けることができる。その代わりに、保守、アップグレード、サポートを含む定期的なサブスクリプション料金を支払う。このようなコスト構造により、企業は予算をより効率的に配分し、他の業務にリソースを割り当てることができる。また、サブスクリプションは、ロボットの台数やサブスクリプションの期間に関しても柔軟性があります。企業はニーズの変化に応じて、ロボットの配備数を簡単に増減できる。このような拡張性は、季節的な需要がある企業や、急成長や変革を遂げている企業にとって特に有益です。
サブスクリプション・モデルはまた、最新のロボット技術やイノベーションへのアクセスを保証する。ロボティクス企業は、定期的なアップデートやアップグレードをサブスクリプション・パッケージの一部として提供することが多く、企業は新しい設備に投資することなく、常に技術的進歩の最前線に立つことができます。 ロボティクス企業は、ロボットが最適に機能することを保証し、必要な修理やメンテナンスに対応する。これにより、企業は社内に専門チームを維持したり、技術的な問題によるダウンタイムに対処したりする負担から解放される。
同市場は急速な技術進歩を遂げており、様々な産業への成長と拡大に貢献している。高度なセンサーと認識技術の開発により、ロボットは障害物の検出や物体の認識など、環境を認識し、その環境と相互作用することができる。これは、ロボットが複雑な環境をナビゲートし、さまざまな材料を扱う必要がある製造業や物流などの産業において特に重要である。高度なロボット工学ソフトウェアとアルゴリズムを開発することで、ロボットは機械学習、人工知能、自然言語処理などの複雑なタスクを実行できるようになる。これらの能力は、ロボットが人とコミュニケーションを取り、複雑なデータに基づいて意思決定を行う必要がある産業において特に重要である。
人工知能は、ロボットが幅広い複雑なタスクを実行し、その経験から学習して長期的にパフォーマンスを向上させることを可能にするため、市場を牽引する重要な要素となっている。AIによって、ロボットは以前は不可能だった、あるいは実用的でなかった作業を行うことができるようになった。たとえば、ロボットは膨大な量のデータを分析してパターンを検出し、予測を立てることができるようになった。
製造業では、ロボットはAIを使って生産プロセスを最適化し、リアルタイムで欠陥を検出して修正することができる。AIは、ロボットが学習し、新しいタスクや環境に適応することを可能にする。これは、ロボットが複雑な環境をナビゲートし、人間や他の機械と相互作用する必要がある、物流や輸送などの産業において特に重要です。機械学習アルゴリズムを使用することで、ロボットは経験から学び、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させ、より効率的で効果的な作業を行うことができる。AIによって、ロボットは人間とともに共同作業を行うことができる。これは、医療や製造業など、ロボットが人間の労働者とともに手術や組み立て作業を行う必要がある産業において特に重要である。
AIロボットは人間と一緒に働き、人間の行動に対応するように訓練することができるため、より効果的で安全な作業が可能になる。例えば、医療施設向けロボットソリューションの大手プロバイダーであるMediBot Inc.は、病院や診療所にサブスクリプション型モデルを提供し、さまざまな自動車関連作業にロボットを活用し、患者のケアを強化している。同社は、さまざまな医療用途に特化したロボットを提供している。これらのロボットには、薬やサプライヤーの自律搬送ロボット、遠隔診察のためのテレプレゼンスロボット、清潔で無菌の環境を維持するための消毒ロボットなどがある。
大企業向けセグメントは、2022年に約69.0%の市場シェアを占めた。ロボットは、大企業が高額な初期費用を負担したり、専門的な技術的専門知識を必要とすることなく、ロボットを導入・利用するための柔軟で拡張性の高い選択肢を提供する。サービス・プロバイダーは、従量課金やサブスクリプション・ベースのモデルなど、さまざまな価格設定モデルを提供しており、需要の変動が激しい大企業や、一時的または季節的な能力増強が必要な大企業には特に魅力的である。さらに、サービス・プロバイダーはカスタマイズや統合サービスも提供しているため、大企業はロボット・ソリューションを特定のニーズに合わせてカスタマイズし、既存のシステムやプロセスに統合することができる。
中小企業（SMEs）セグメントは、2023年から2030年にかけて約19.0%の大幅なCAGRを記録すると予想される。中小企業向け市場は、さまざまな産業における自動化、効率化、コスト削減に対する需要の高まりによって拡大している。中小企業は、業務にロボットを導入することで、より高い精度、スピード、信頼性でタスクを実行できるようになり、全体的な生産性が向上するというメリットが得られる。さらに、サービス・プロバイダーは、予算やリソースの限られた中小企業にとって特に魅力的な、従量課金を含むさまざまな価格設定モデルを提供しています。さらに、サービス・プロバイダーはサポートとメンテナンス・サービスを提供しているため、中小企業はロボットの運用とメンテナンスをサービス・プロバイダーに任せ、自社のコアコンピタンスに集中することができる。
自動車産業は、2022年に約17.0%という大きな市場シェアを占めた。自動車産業は、製造プロセスの合理化と効率向上のために自動化に大きく依存しており、サービス・プロバイダーは、組立、溶接、塗装、マテリアルハンドリングなどのタスクに産業用ロボットを使用したサブスクリプション・ベースのソリューションを提供している。自動車メーカーは、多額の先行投資をすることなく必要なロボットシステムにアクセスできるため、生産能力を拡大し、市場の需要に容易に対応することができる。
コボットは人間の作業員と一緒に働くように設計されており、組立ラインの安全性と生産性を向上させる。サービス・プロバイダーは、高度なセンシングと制御機能を備えたコボットを提供し、自動車メーカーが人間とロボットのコラボレーションを確保しながら反復作業を自動化できるようにしている。サブスクリプションモデルにより、メーカーは必要に応じてコボットを導入し、生産プロセスを最適化し、怪我のリスクを低減することができる。
BFSI産業は、2023年から2030年にかけて年平均成長率21.0%以上で成長すると予測されている。サービス・プロバイダーは、BFSI業界の顧客サービスを強化するために、自然言語処理と人工知能機能を備えたロボットを提供している。これらのロボットはバーチャルアシスタントとして利用でき、パーソナライズされた支援を提供したり、よくある質問に答えたり、基本的な銀行業務のプロセスを顧客に案内したりできる。サブスクリプション・モデルにより、銀行や金融機関は多額の初期費用をかけずに顧客サービス・ロボットを導入することができ、顧客体験を向上させ、待ち時間を短縮することができる。
BFSI分野では膨大な量の書類作成や文書処理が行われているが、インテリジェントな光学式文字認識機能を備えたロボットを導入することで、データの抽出、確認、分類などの文書処理作業を自動化し、簡素化することができる。銀行や金融機関は、こうしたロボットを導入することで、労働集約的なプロセスを自動化し、ミスを減らして効率を高め、人的リソースをより複雑な業務に振り向けることができる。
ハンドリング・アプリケーションは、2022年に36.0%超の最高市場シェアを占めた。電子商取引の活況により、効率的なマテリアルハンドリング・ソリューションに対する需要が高まっている。自律移動ロボットやロボットアームは、オーダーピッキング、仕分け、包装、パレタイジングなどの作業に使用される。これらのロボットは、ダイナミックな環境をナビゲートし、人間の作業員と協力し、フルフィルメント・プロセスを最適化することができる。このサービスの柔軟性により、企業は変動する注文量や季節的な需要に基づいてマテリアルハンドリング業務の規模を拡大することができる。従来の倉庫は、効率向上とコスト削減のため、自動化システムへと移行しつつある。
高度なセンサーとマッピング技術を搭載したAMRは、倉庫をナビゲートし、物品を集配し、効率的な保管と検索のためにレイアウトを最適化することができる。製造業やロジスティクスなどの業界では、重量物やかさばるものを扱うニーズがあり、これらのロボットは高い可搬能力を提供し、重い荷物の移動をサポートすることができます。これらのロボットは、トラックへの積み下ろし、大型部品の移動、パレットハンドリングなどの作業を自動化することができる。
ディスペンシング・アプリケーション分野は、2023年から2030年にかけて年平均成長率約21.0％で成長すると予測されている。食品・飲料業界では、各社が分注作業用のロボットを提供している。これらのロボットは、ソース、トッピング、ドレッシングなどの食材を、食材の上や容器に正確にディスペンスすることができる。一貫性を確保し、無駄を省き、食品調理工程の衛生基準を向上させます。医薬品やヘルスケア分野では、薬剤や輸液を正確に分注することが重要です。
これらのロボットは、必要なセンサーと技術を備えており、制御された量の薬、液体、または化学物質を正確に分注します。これらのロボットは、投与量の正確性を確保し、ミスを減らし、患者の安全性を高めます。ロボットは、様々な化学プロセスや製造プロセスにおける分注アプリケーションに採用されています。接着剤、シーラント、コーティング剤、その他の材料を正確かつ一貫性をもって分注することができます。これらのロボットはディスペンシングプロセスを自動化することができるため、効率を向上させ、無駄を省き、均一な製品品質を確保することができる。
北米が2022年に37.0%超と最も高い市場シェアを占めたのは、自動化の導入が進んでいることと、費用対効果の高いソリューションへのニーズが高まっていることが、市場成長を促進する主な要因となっている。このロボットは、従来のロボット購入に比べ、初期費用の削減、リスクの低減、柔軟性の向上など、いくつかの利点を提供している。そのため、ロボットのインフラに投資するリソースがない中小企業にとっては魅力的な選択肢となっている。さらに、人工知能やIoTといった技術の進歩が、この地域の市場成長をさらに促進すると予想される。これらの技術により、ロボットはよりインテリジェントで効率的かつ自律的になり、さまざまな業種の企業にとってさらに価値が高まる。
アジア太平洋地域は、予測期間中に約20.0%という最も高いCAGRを記録すると予測されている。同市場は近年著しい成長を遂げており、予測期間中もさらなる成長が見込まれている。製造、医療、物流など様々な産業で自動化の導入が進んでいることが、同地域の市場需要を牽引している。これらのロボットは、従来のロボットと比較して、初期コストの削減、リスクの低減、柔軟性の向上など、いくつかの利点があり、さまざまな分野の企業にとって魅力的な選択肢となっている。さらに、APAC地域には、中国、日本、韓国、シンガポールなど、ロボット工学とオートメーションに多額の投資を行っている国がある。こうした投資がロボット産業における革新と開発を促進しており、同地域市場の成長を促進すると期待されている。
主要企業・市場シェア
世界のサービスとしてのロボット（RaaS）市場の主要プレーヤーは競争が激しく、複数のプレーヤーがより大きな市場シェアを争っている。各社は、他の企業や組織と提携や協力関係を結び、RaaSの普及と市場拡大を図っている。各社は、進化する顧客ニーズに対応するため、製品ラインアップを拡充している。ロボットの機能と性能を向上させるため、研究開発に多額の投資を行っている。この投資により、AIやIoTなどの新技術が開発され、業界のイノベーションが促進されている。例えば、2023年1月、ABBはベトナムの主要技術大学と提携し、学生がアプリケーションやロボットプログラミングの質の高い教育を受けられるようにした。世界のロボット・アズ・ア・サービス市場の有力企業には、以下のような企業がある：
アデムコ・グローバル
Aethon
ABBグループ
アマゾン・ウェブ・サービス
ビートルロボティクス
バークシャー・グレイ
コバルトロボティクス
株式会社サイバーダイン
ファナック株式会社
アイロボット株式会社
インビア・ロボティクス
コングスバーグ・マリタイム
KUKA AG
ローカス・ロボティクス
ノースロップグラマン
レッドゾーン・ロボティクス
リレー・ロボティクス
安川電機
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2018年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査に関してGrand View Research社は、世界のサービスとしてのロボット（RaaS）市場レポートを企業規模、用途、産業別、地域別に分類しています：
企業規模の展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
中小企業
大企業
アプリケーションの展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
ハンドリング
組立・分解
ディスペンシング
加工
溶接・はんだ付け
その他
産業別展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
BFSI
防衛
ヘルスケア
自動車
製造業
小売
通信・IT
物流・運輸
その他
地域別展望（売上高, USD Billion, 2018 – 2030）
北米
米国
カナダ
欧州
ドイツ
英国
フランス
イタリア
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
その他のアジア太平洋地域
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ
UAE
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
【目次】
第1章 方法論と範囲
1.1 市場区分と範囲
1.2 市場の定義
1.3 情報調達
1.3.1 情報分析
1.3.2 市場策定とデータの可視化
1.3.3 データの検証・公開
1.4 調査範囲と前提条件
1.4.1 データソース一覧
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場スナップショット
2.2 セグメント別スナップショット
2.3 競争環境スナップショット
第3章 サービス型ロボット（RaaS）市場の変数と動向
3.1 市場の系統展望
3.2 産業バリューチェーン分析
3.3 市場ダイナミクス
3.3.1 主要市場促進要因分析
3.3.2 主な市場抑制要因分析
3.4 業界分析ツール
3.4.1 ポーター分析
3.4.2 マクロ経済分析
3.5 サービスとしてのロボット（RaaS）市場-COVID-19影響分析
第4章 サービスとしてのロボット（RaaS）市場 企業規模の推定と動向分析
4.1 企業規模の動向分析と市場シェア、2022年・2030年
4.2 ロボットAsAサービス（RaaS）市場：企業規模別推計・予測（億ドル）
4.2.1 中小企業
4.2.2 大企業
第5章 サービスとしてのロボット（RaaS）市場 アプリケーションの推定と動向分析
5.1 アプリケーション動向分析と市場シェア、2022年・2030年
5.2 ロボットAsAサービス（RaaS）市場：用途別推定・予測（億米ドル）
5.2.1 ハンドリング
5.2.2 組立・分解
5.2.3 ディスペンシング
5.2.4 加工
5.2.5 溶接およびはんだ付け
5.2.6 その他
第6章 サービスとしてのロボット（RaaS）市場： 産業別推計と動向分析
6.1 産業別動向分析と市場シェア、2022年・2030年
6.2 業種別ロボットAsAサービス（RaaS）市場推定・予測（億米ドル）
6.2.1 BFSI
6.2.2 防衛
6.2.3 ヘルスケア
6.2.4 自動車
6.2.5 製造業
6.2.6 小売
6.2.7 通信・IT
6.2.8 物流・運輸
6.2.9 その他
第7章 サービスとしてのロボット（RaaS）市場 地域別推定と動向分析
7.1 サービスとしてのロボット（RaaS）市場 地域別展望
7.2 北米
7.2.1 北米のRaaS（Robot As A Service）市場予測・推移、2018年～2030年（億米ドル）
7.2.2 米国
7.2.2.1 米国RaaS（Robot As A Service）市場予測・予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.2.3 カナダ
7.2.3.1 カナダのRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018年〜2030年
7.3 欧州
7.3.1 欧州のRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.3.2 ドイツ
7.3.2.1 ドイツのRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018年～2030年 （億米ドル）
7.3.3 イギリス
7.3.3.1 イギリスのRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018～2030年
7.3.4 フランス
7.3.4.1 フランスのRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018年～2030年
7.3.5 イタリア
7.3.5.1 イタリアのロボットAsAサービス（RaaS）市場推定と予測、2018〜2030年
7.4 アジア太平洋地域
7.4.1 アジア太平洋地域のRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018年〜2030年 （億米ドル）
7.4.2 中国
7.4.2.1 中国 ロボットAsAサービス（RaaS）市場の推定と予測、2018年〜2030年（USD Billion）
7.4.3 日本
7.4.3.1 日本 ロボットAsAサービス（RaaS）市場推定・予測、2018年〜2030年
7.4.4 インド
7.4.4.1 インドのRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018〜2030年
7.4.5 韓国
7.4.5.1 韓国のRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018〜2030年
7.4.6 オーストラリア
7.4.6.1 オーストラリアのRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018〜2030年
7.5 中南米
7.5.1 ラテンアメリカのRaaS（ロボットAsAサービス）市場予測・予測、2018年～2030年 （億米ドル）
7.5.2 ブラジル
7.5.2.1 ブラジルのRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018年～2030年 （億米ドル）
7.5.3 メキシコ
7.5.3.1 メキシコのRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018〜2030年
7.6 中東・アフリカ
7.6.1 中東・アフリカのRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018年～2030年 （億米ドル）
7.6.2 UAE
7.6.2.1 UAE ロボットAsAサービス（RaaS）市場の推定と予測、2018年～2030年 （億米ドル）
7.6.3 南アフリカ
7.6.3.1 南アフリカのRaaS（Robot As A Service）市場推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
…
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード： GVR-4-68040-096-0
