 世界のヒューマノイドロボット市場 2027年～2037年The Global Humanoid Robots Market 2027-2037 ヒューマノイドロボット技術は、実証段階を確実に脱却した。つい最近まで、この分野はネット上で話題になった動画や制御された環境下でのプロトタイプが主流だったが、現在では量産、複数拠点での顧客導入... もっと見る
出版社
Future Markets, inc.
フューチャーマーケッツインク 出版年月
2026年8月12日
電子版価格
納期
PDF：3-5営業日程度
ページ数
524
図表数
214
言語
英語
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サマリー ヒューマノイドロボット技術は、実証段階を確実に脱却した。つい最近まで、この分野はネット上で話題になった動画や制御された環境下でのプロトタイプが主流だったが、現在では量産、複数拠点での顧客導入、そして――史上初めて――株式上場によって特徴づけられている。 中国のメーカーは生産と消費の両方を支配しており、アクチュエータ、センサー、バッテリー、構造部品における国内の深いサプライチェーンを、欧米の競合他社には到底追随できないコスト優位性へと転換させた。 世界の出荷台数の大部分を2社の中国企業が占めており、そのうち1社はヒューマノイドロボットメーカーとして初めて中国本土の証券取引所に上場を果たした。これにより、投資家は同分野に直接投資できるようになったほか、業界としては初めて、単位あたりの収益性に関する監査済みのデータが公開されることとなった。 アプリケーションの範囲は、実用的な形で絞り込まれてきた。 当初の目標は汎用性に重点が置かれていたが、商業的な現実を踏まえて、導入は生産ライン、物流、倉庫といった、業務内容が明確に定義され、経済的価値が測定可能な構造化された産業環境に集中している。自動車メーカーは、ヒューマノイド型ロボットの開発・購入を行うと同時に、エンジン工場をロボット生産ラインへと転換するなど、この分野の中心的な存在として台頭している。 現在、この分野の発展には3つの制約が課せられている。1つ目は自律性である。ロボットは依然として驚異的な動きを見せることができるが、人間の介入なしに長期間にわたり多様なタスクを確実に遂行することには限界がある。これにより、競争の焦点は移動能力から知能へと移行し、具現化されたAI基盤モデル――そしてその学習に必要な実世界のデータ――が主要な争点となっている。 ロボットメーカーと最先端のAI開発者との提携は、こうした位置づけの変化を反映している。2つ目は認証である。産業現場における二足歩
目次
1 エグゼクティブ・サマリー 22
1.1 2026年：ヒューマノイド市場がその姿を現す年 23
1.1 資本形成：大規模な資金調達が可能となったセクター 23
1.3 バリュエーションの背景とサプライチェーンに関する考察 24
1.4 3段階の導入フレームワーク 24
1.4.1 第1の波 - 産業用途（2025年～2030年） 24
1.4.2 第2の波 - コンシューマー／開発者向け用途（2027年～2033年） 24
1.4.3 第3の波 - 医療／高齢者介護用途（2030年～2037年以降） 25
1.5 商業的実現可能性 26
1.6 地域別エコシステムの動向 27
1.6.1 中国：スピード、規模、そして国家主導 27
1.6.1.1 企業の集積 28
1.6.1.2 サプライチェーンの完結性 ― 決定的な優位性 28
1.6.1.3 コンピューティング・プラットフォーム 29
1.6.1.4 政府の政策 29
1.6.1.5 市場規模の優位性 29
1.6.1.6 戦略的展望 30
1.6.1.7 コンピューティング・プラットフォームを巡る競争 ― Nvidia対中国の代替案 32
1.6.2 北米：垂直統合と独自技術スタック 33
1.6.2.1 米国 33
1.6.3 欧州：「信頼できるヒューマノイド」の回廊 33
1.6.4 韓国 34
1.6.5 日本 34
1.7 貿易制限と市場の分断 34
1.8 自動車メーカー各社、既存の専門知識を活かして市場参入 34
1.9 現在の用途と導入タイムライン 35
1.10 投資の勢いと市場予測 36
1.10.1 フェーズ1：器用な手（デクスタラス・ハンズ） -現在の喫緊の課題（2025年～2027年） 40
1.10.2 フェーズ2：コスト削減 ― 量産化の実現（2026年～2030年） 41
1.10.3 フェーズ3：安全性と規制 ― 医療分野への参入（2028年～2035年） 42
1.11 市場の推進要因と課題 45
1.12 リーダー層にとっての戦略的示唆 46
1.13 技術の成熟度と将来の展望 47
2 はじめに 48
2.1 ヒューマノイドロボット：定義と特徴 48
2.2 歴史的概観と進化 50
2.3 2025年におけるヒューマノイドロボットの現状 51
2.4 ヒューマノイドロボットの重要性 52
2.5 市場と用途（技術成熟度：TRL） 53
2.6 「3つの波」のフレームワーク 55
2.6.1 第1の波：産業用途（現在 ― 2025年～2030年） 57
2.6.2 第2の波：消費者・開発者向け用途（次段階 ― 2027年～2033年） 58
2.6.3 第3の波：医療・高齢者介護用途（将来 ― 2030年～2037年以降） 60
2.6.4 メーカーにとっての戦略的示唆 62
2.7 モデルと商用開発の段階 63
2.8 投資と資金調達 65
2.8.1 資金調達と実行のパラドックス 70
2.8.1.1 資本効率の分析 70
2.9 コスト 71
2.9.1 現在の市場価格（2025年） 72
2.9.2 目標価格（2026年～2030年） 73
2.9.3 ヒューマノイドのタイプ別コスト内訳（2025年更新版） 74
2.9.4 構成要素のコスト分析 75
2.9.4.1 アクチュエータおよびモーター 75
2.9.4.2 構造部品 76
2.9.4.3 動力システム 76
2.9.4.4 コンピューティングおよび制御システム 77
2.9.4.5 センサーおよび認識システム 78
2.9.4.6 エンドエフェクタ／ハンド 79
2.9.4.7 ソフトウェアおよびAI 80
2.9.4.8 統合および組み立て 80
2.9.5 2037年までのコスト推移予測 81
2.9.6 労働時間あたりのコスト分析 83
2.9.7 投資回収期間（ROI）の分析 84
2.9.8 生産量がコストに与える影響（2025年～2037年） 85
2.9.8.1 地域別のコスト変動（2025年～2037年） 86
2.9.9 コスト低減の障壁 87
2.9.10 コスト競争力の分析（2025年～2037年） 88
2.10 身体性AI（Embodied AI）モデルとそれがセンサー要件に与える影響 89
2.11 市場の推進要因 90
2.11.1 人工知能（AI）および機械学習（ML）の進歩 90
2.11.2 労働力不足 91
2.11.3 労働力の代替 91
2.11.4 個人的な支援およびコンパニオン（話し相手・付き添い）へのニーズ 92
2.11.5 危険環境および極限環境の探査 92
2.12 課題 93
2.12.1 商業的課題 94
2.12.2 技術的課題 96
2.13 世界的な規制 98
2.14 日本市場 99
2.15 米国市場 100
2.16 中国市場 100
3 技術および構成要素の分析 103
3.1 ヒューマノイドロボット設計の進歩 103
3.2 重要な構成要素 106
3.3 インテリジェント制御システムと最適化 107
3.4 高度なロボット工学と自動化 108
3.5 製造 109
3.5.1 設計およびプロトタイピング 109
3.5.2 構成要素の製造 109
3.5.3 組み立ておよび統合 110
3.5.4 ソフトウェアの統合およびテスト 110
3.5.5 品質保証および性能検証 111
3.5.6 課題 112
3.5.6.1 アクチュエータ 112
3.5.6.2 減速機 112
3.5.6.3 熱管理 113
3.5.6.4 バッテリー 114
3.5.6.5 冷却 115
3.5.6.6 センサ 115
3.6 ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI） 116
3.7 ロボット工学とインテリジェント・ヘルスケア 117
3.7.1 ロボット手術および低侵襲治療 117
3.7.2 リハビリテーションおよび支援ロボット 118
3.7.3 介護および支援ロボット 118
3.7.4 インテリジェントな健康モニタリングおよび診断 118
3.7.5 遠隔医療および遠隔健康管理 118
3.7.6 メンタルヘルスにおけるロボット工学 119
3.8 マイクロ・ナノロボット 119
3.9 医療・リハビリテーションロボット 121
3.10 メカトロニクスおよびロボット工学 122
3.11 画像処理、ロボット工学、およびインテリジェント・ビジョン 123
3.11.1 ニューラル処理の革命 124
3.11.2 空間理解およびナビゲーション 125
3.11.3 人間中心の視覚システム 125
3.11.4 学習と適応 125
3.12 人工知能（AI）および機械学習 126
3.12.1 概要 126
3.12.2 AIハードウェアおよびソフトウェア 126
3.12.2.1 機能 127
3.12.2.2 シミュレーション 129
3.12.2.3 動作計画および制御 129
3.12.2.4 基盤モデル 130
3.12.2.5 合成データ生成 131
3.12.2.6 マルチコンタクト（多点接触）計画および制御 132
3.12.3 エンドツーエンドAI 133
3.12.4 マルチモーダルAIアルゴリズム 133
3.13 センサーおよび認識技術 134
3.13.1 ヒューマノイドロボット用センサー市場 134
3.13.1.1 ヒューマノイドロボット向けセンサーの年間出荷量（2027年～2037年） 135
3.13.1.2 センサー別サプライヤー年間売上高（2027年～2037年） 135
3.13.1.3 センシングカテゴリー別サプライヤー年間売上高（2027年～2037年） 136
3.13.1.4 ヒューマノイドロボット向けセンサーのコスト内訳（2027年と2037年の比較） 136
3.13.1.5 地域別センサー需要 137
3.13.1.6 プラットフォームアーキテクチャ別センサー需要 138
3.13.2 視覚システム 138
3.13.2.1 商用事例 139
3.13.3 LiDARとカメラを組み合わせたハイブリッドアプローチ 140
3.13.4 カメラおよびLiDAR 142
3.13.4.1 カメラ（RGB、深度、サーマル、イベントベース） 145
3.13.4.2 ステレオビジョンおよび3D認識 147
3.13.4.3 光学式文字認識（OCR） 148
3.13.4.4 顔認識および追跡 148
3.13.4.5 ジェスチャー認識 149
3.13.4.6 ミリ波レーダー 150
3.13.4.7 基盤モデル（ファウンデーションモデル）が変えるカメラの仕様 151
3.13.4.8 安全認証制度下における認識センサーの要件 151
3.13.5 触覚センサーおよび力センサー 152
3.13.5.1 高度な触覚システムがもたらす価値 153
3.13.5.2 商用事例 155
3.13.5.3 フレキシブル触覚センサー 157
3.13.5.4 ヒューマノイドの四肢における触覚センシング 157
3.13.5.5 触覚センサー（感圧抵抗型、静電容量型、圧電型） 158
3.13.5.6 力／トルクセンサー（ひずみゲージ、ロードセル） 159
3.13.5.7 ハプティック（触覚）フィードバックセンサー 159
3.13.5.8 皮膚のようなセンサーアレイ 161
3.13.5.9 触覚需要の先行指標としての手の自由度 163
3.13.5.10 安全規格の対象となるコンポーネントとしての触覚センシング 164
3.13.5.11 身体性AI（エンボディドAI）モデルの学習における入力としての触覚データ 164
3.13.5.12 電子皮膚の製造におけるノード密度、歩留まり、および相互接続 165
3.13.5.13 ハンドと電子皮膚（e-skin）は異なる事業領域である 165
3.13.5.14 高荷重対応の力・トルクセンシング：100kgクラス 166
3.13.5.15 取り付け位置と車輪型アーキテクチャが及ぼす影響 166
3.13.6 聴覚センサ 167
3.13.6.1 マイクロフォン（アレイ型、指向性、バイノーラル） 167
3.13.6.2 音源定位と音源分離 169
3.13.6.3 音声認識と音声合成 171
3.13.6.4 音響イベント検出 172
3.13.7 慣性計測装置（IMU） 175
3.13.7.1 加速度センサ 175
3.13.7.2 ジャイロスコープ 176
3.13.7.3 磁気センサ（磁力計） 178
3.13.7.4 姿勢方位基準装置（AHRS） 179
3.13.7.5 車輪型および二足歩行型アーキテクチャにおけるIMUの要件 181
3.13.7.6 IMUのグレード区分とコモディティ化のリスク 182
3.13.8 近接センサおよび距離センサ 182
3.13.8.1 超音波センサ 183
3.13.8.2 レーザー距離計（LiDAR） 183
3.13.8.3 レーダーセンサ 184
3.13.8.4 Time-of-Flight（ToF）センサ 184
3.13.9 環境センサ 185
3.13.9.1 温度センサ 185
3.13.9.2 湿度センサ 186
3.13.9.3 ガス・化学センサ 187
3.13.9.4 圧力センサ 188
3.13.10 生体センサ 189
3.13.10.1 心拍センサ 189
3.13.10.2 呼吸センサ 190
3.13.10.3 筋電位（EMG）センサ 191
3.13.10.4 脳波（EEG）センサ 192
3.13.11 センサフュージョン 193
3.13.11.1 カルマンフィルタ 193
3.13.11.2 パーティクルフィルタ 194
3.13.11.3 自己位置推定と環境地図作成（SLAM） 194
3.13.11.4 物体検出および物体認識 195
3.13.11.5 セマンティック・セグメンテーション 195
3.13.11.6 シーン理解 196
3.13.12 エンコーダおよび位置センサ 201
3.13.12.1 自由度を低減したプラットフォームと、それがエンコーダ需要に与える影響 201
3.13.12.2 中国のプロジェクトにおけるエンコーダの認定と供給の確保 201
3.13.13 相互接続（インターコネクト）、ハーネス、およびセンサ密度の物理的限界 202
3.13.13.1 なぜ相互接続がセンサの搭載数を制限するのか 202
3.13.13.2 ヒューマノイドロボット分野に参入する相互接続サプライヤー 202
3.13.13.3 分散型センシング・アーキテクチャへの影響 203
3.14 電力およびエネルギー管理 203
3.14.1 バッテリー技術 207
3.14.2 課題 211
3.14.3 エネルギーハーベスティング（環境発電）および回生システム 214
3.14.3.1 エネルギーハーベスティング技術 215
3.14.3.2 回生ブレーキシステム 216
3.14.3.3 ハイブリッド電力システム 216
3.14.4 配電および送電 216
3.14.4.1 効率的な配電アーキテクチャ 217
3.14.4.2 高度なパワーエレクトロニクスおよびモータ駆動システム 217
3.14.4.3 分散型電力システムおよびインテリジェントな負荷管理 217
3.14.5 熱管理 219
3.14.5.1 冷却システム 219
3.14.5.2 熱モデリングおよびシミュレーション技術 219
3.14.5.3 先端材料およびコーティング 220
3.14.6 エネルギー効率コンピューティングおよび通信 221
3.14.7 冷却アーキテクチャ 221
3.14.7.1 低消費電力コンピューティング・アーキテクチャ 222
3.14.7.2 省エネルギー通信プロトコルおよび無線技術 222
3.14.7.3 インテリジェントな電力管理戦略 223
3.14.8 ワイヤレス給電および充電 224
3.14.9 エネルギー最適化と機械学習 226
3.15 アクチュエータ 227
3.15.1 ヒューマノイドロボットの駆動システム 229
3.15.2 ヒューマノイドの関節システムにおけるアクチュエータ 233
3.15.3 エネルギー変換機構 235
3.16 モータ 241
3.16.1 概要 241
3.16.2 フレームレスモータ 243
3.16.3 ブラシ付き／ブラシレスモータ 244
3.16.4 コアレスモータ 245
3.17 減速機 247
3.17.1 ハーモニック減速機 249
3.17.2 RV（ロータリーベクター）減速機 250
3.17.3 遊星歯車機構 251
3.18 ねじ機構 253
3.18.1 ねじを用いた伝達機構 253
3.18.2 ボールねじ機構 253
3.18.3 遊星ローラねじ 254
3.19 軸受（ベアリング） 259
3.19.1 概要 259
3.20 アーム・エンドエフェクタ 260
3.20.1 概要 260
3.20.2 器用なハンド（器用な手）と触覚センシング 265
3.20.3 ホットスワップ可能なエンドエフェクタ・システム 266
3.20.4 課題 267
3.21 ヒューマノイドロボット向けSoC 269
3.22 クラウドロボティクスおよびロボットのインターネット（IoRT） 270
3.23 人間とロボットの相互作用（HRI）およびソーシャルロボティクス 271
3.24 生体模倣（バイオミメティクス）および生物にヒントを得た設計 272
3.25 ヒューマノイドロボット用材料 274
3.25.1 新材料の開発 274
3.25.2 金属 274
3.25.2.1 マグネシウム合金 275
3.25.3 形状記憶合金 277
3.25.4 プラスチックおよびポリマー 277
3.25.5 複合材料 281
3.25.6 エラストマー 282
3.25.7 スマート材料 283
3.25.8 繊維材料（テキスタイル） 285
3.25.9 セラミックス 287
3.25.10 生体材料 288
3.25.11 ナノ材料 290
3.25.12 コーティング 292
3.25.12.1 自己修復性コーティング 295
3.25.12.2 導電性コーティング 295
3.26 皮膚組織の結合 296
4 最終用途市場 297
4.1 市場サプライチェーン 297
4.2 商用化の進展状況 298
4.3 ヘルスケア・介護・支援 300
4.4 教育・研究 304
4.5 顧客サービス・ホスピタリティ 312
4.6 エンターテインメント・レジャー 315
4.7 製造・産業 318
4.7.1 概要 329
4.7.1.1 組立・生産 329
4.7.1.2 品質検査 330
4.7.1.3 倉庫業務支援 330
4.7.2 自動車産業 333
4.7.2.1 商用事例 334
4.7.3 物流 341
4.7.3.1 倉庫環境 343
4.7.3.2 商用事例 344
4.7.4 導入状況 348
4.7.4.1 主要導入分野：自動車産業 348
4.7.4.2 主要導入分野：物流 349
4.8 軍事・防衛 351
4.9 個人利用・家庭環境 354
5 世界市場規模（台数および売上高） 2024年～2037年 360
5.1 市場の推進要因と労働力動態 360
5.2 統合出荷台数予測：3段階の導入モデル 360
5.2.1 第1段階：産業用途（2025年～2030年） 361
5.2.2 第2段階：消費者・開発者向け用途（2027年～2033年） 362
5.2.2.1 売上高以外の戦略的重要意義 363
5.2.3 第3段階：医療・高齢者介護用途（2030年～2037年以降） 363
5.3 買い替えサイクルの動態 365
5.3.1 市場動態への影響 365
5.4 成長軌道の分析 366
5.5 地域別分布の予測 367
5.5.1 中国の優位性が時間の経過とともに強化される 368
5.6 市場集中の推移 368
5.7 リスク要因と感応度 369
5.8 収益（合計） 370
5.8.1 3段階の収益構造 373
5.8.1.1 第1の波：産業用途（2025年～2037年） 373
5.8.1.2 主要な用途と収益ドライバー 374
5.8.1.3 価格設定を裏付けるROI（投資対効果）モデル 375
5.8.2 第2の波：消費者および開発者向け用途（2026年～2037年） 375
5.8.2.1 画期的な製品と価格の基準点（プライス・アンカー） 376
5.8.2.2 市場セグメントと収益ドライバー 376
5.8.2.3 直接的な収益を超えた戦略的価値 376
5.8.3 第3の波：医療・介護用途（2031年～2037年以降） 377
5.8.3.1 価格水準の推移 377
5.8.3.2 センシングおよび認証要件 377
5.8.3.3 導入の順序と規制対応の道筋 377
5.8.3.4 成長の制約要因 378
5.8.3.5 将来の加速を可能にする政策的シグナル 378
5.8.3.6 プレミアム価格を裏付けるROIモデル 378
5.8.3.7 2037年以降の展望 378
5.8.4 下方シナリオ 379
5.9 平均販売価格の推移および推進要因 379
5.9.1 期間別ASP（平均販売価格）の低下 380
5.9.2 ASP低下要因の分解 380
5.9.3 導入フェーズ（ウェーブ）別のASP差異（2036年） 381
5.10 地域別売上構成 382
5.10.1 導入地域別の売上高 382
5.10.1.1 中国 383
5.10.1.2 北米 383
5.10.1.3 欧州 383
5.10.1.4 日本および韓国 384
5.10.1.5 その他の地域 384
5.10.2 製造地域別の売上高 384
5.10.3 地域別の導入フェーズ（ウェーブ）構成 385
5.10.4 地域別予測におけるリスク 386
5.11 更新サイクルに伴う売上の動向 386
5.11.1 更新需要による売上の発生 387
5.11.2 導入フェーズ（ウェーブ）別の更新行動 387
5.11.3 モデルの再学習（リトレーニング）が更新を促す要因に 388
5.11.4 メーカーの経済性向上 388
5.12 市場構造と市場集中度 388
5.12.1 市場集中度の推移 389
5.12.2 公開市場への移行 390
5.12.3 中国メーカーの売上シェア 390
5.12.4 売上予測の確信度評価 390
5.12.5 感度分析 391
5.13 バッテリー容量（GWh）予測 391
5.13.1 産業セグメント別の容量需要 392
5.13.2 ロボット1台あたりの平均容量 393
5.13.3 用途別の容量要件 393
5.13.4 予測の推進要因 394
5.14 ハードウェア構成要素 394
5.14.1 ロボット1台あたりの構成要素コスト 395
5.14.2 構成要素の市場規模合計 396
5.14.3 ヒューマノイドのBOM（部品構成表）における機械的要素の優位性 397
5.14.3.1 器用な手（ハンド）：重要なボトルネック（BOMの31%） 397
5.14.3.2 関節アクチュエータ：成熟した技術、高いボリュームコスト（BOMの42%） 398
5.14.3.3 演算能力の向上にもかかわらず半導体の比率が小さい理由（BOMの8%から5%へ） 399
5.14.4 相互接続およびハーネス 400
5.14.5 構成要素サプライヤーにとっての戦略的インプリケーション 400
6 企業プロフィール 402（109社）
7 学術機関が開発したヒューマノイドロボット 519
8 調査手法 522
9 参考文献 52
Summary
Humanoid robotics has moved decisively out of the demonstration phase. Where the sector was until recently characterised by viral videos and controlled-environment prototypes, it is now defined by volume manufacturing, multi-site customer installations and — for the first time — public listings. Chinese manufacturers dominate both production and consumption, having converted deep domestic supply chains in actuators, sensors, batteries and structural components into a cost position Western competitors have struggled to match. Two Chinese firms account for the majority of global shipments between them, and one has become the first humanoid manufacturer to list on a mainland exchange, giving investors direct exposure to the category and giving the industry its first audited window into unit economics.
T
Table of Contents
1 EXECUTIVE SUMMARY 22
1.1 2026: the year the humanoid market found its shape 23
1.2 Capital formation: the sector is now financeable at scale 23
1.3 Valuation context and the supply-chain thesis 24
1.4 Three-wave adoption framework 24
1.4.1 Wave 1 - Industrial Applications (2025-2030) &
ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。本レポートと同分野（AI (人工知能)）の最新刊レポートFuture Markets, inc.社の ロボティクス分野 での最新刊レポートよくあるご質問Future Markets, inc.社はどのような調査会社ですか?Future Markets, inc.は先端技術に焦点をあてたスウェーデンの調査会社です。 2009年設立のFMi社は先端素材、バイオ由来の素材、ナノマテリアルの市場をトラッキングし、企業や学... もっと見る 調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-４日と見て下さい。
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