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次世代サービスロボット白書2026年版

次世代サービスロボット白書2026年版


■ キーメッセージ 1. サービス概念の急進的な再定義 サービスロボットにおける「サービス」は、単なるタスク自動化の域を遥かに超えている。今、求められるのは、機能的・認知的・感情的・倫理的価値を... もっと見る

 

 

出版年月
2025年12月15日
電子版価格
納期
ハードコピー、PDF(CD-ROM) ともに 通常4-5営業日程度
ページ数
2,250
言語
日本語

※税別価格:製本版150,000円/ 電子ファイル118,000円。製本版と電子ファイルをセットにした「コーポレートセット」もございます。価格の詳細はお問合せ下さい。※※製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。


 

サマリー

■ キーメッセージ
1. サービス概念の急進的な再定義

サービスロボットにおける「サービス」は、単なるタスク自動化の域を遥かに超えている。今、求められるのは、機能的・認知的・感情的・倫理的価値を統合した、多層的で創発的な価値共創プロセスである。

2026年以降、サービスロボットは以下の4つの異なるレベルで価値を提供する存在として再編成される:

▶ 機能層:物理的作業の代行・補助
▶ 認知層:知的支援・意思決定サポート
▶ 関係層:対話・ケア・信頼関係の構築
▶ 生態系層:エコシステム全体の価値共創(RaaS、クラウド連携、マルチロボット協働)

2. フィジカルAI × エンボディッド知能の本格化

生成AI、マルチモーダル認識、エッジAI、フィジカルAIの融合により、ロボットは単なる「プログラムされた機械」から**「物理世界で自律的に知覚・判断・行動する知的エージェント」**へと進化する。これにより、以下が実現される:

▶ 予測的・先取り的サービス:ユーザーのニーズが顕在化する前に行動を開始
▶ 適応的インタラクション:環境と人の変化に即座に対応
▶ マルチエージェント協働:複数ロボット・AIが協調して複雑な目標を達成

3. RaaSおよび新ビジネスモデルの急速拡大

ハードウェア販売からサービス提供へのシフトが急速に進行している。ロボット所有ではなく、「機能へのアクセス権」に基づく月額課金・従量課金モデルが、中小企業にも高度な自動化を可能にする。

▶ 物流分野のRaaS市場:2024年時点で前年比+42%成長

▶ 各業界での導入コスト削減:従来の購入モデルと比較して平均60~75%削減

▶ 継続的なAI改善と自動アップデートを標準提供

4. 社会実装と倫理・ガバナンスの統合

セキュリティロボット、医療支援ロボット、介護ロボット、公共インフラ対応ロボットなど、倫理的にセンシティブな領域へのロボット進出が急速化している。同時に、責任分担の枠組み、プライバシー保護、インクルーシブデザインが組み込まれたロボットが求められるようになっている。

5. 日本発「おもてなしロボット」の国際競争力

潜在ニーズの先読み、場の空気を読む適応的サービス、感性と工学の統合という、日本文化に根ざした「おもてなし」理念をロボット工学へ実装することで、日本企業が国際市場で独自の競争優位を獲得できる段階に到達している。

■ 利用シーン

適用業界・領域別の主要ユースケース

【医療・介護・福祉】

▶ 家庭内転倒・緊急検知ロボット:高齢者の自宅で、マルチモーダルセンサーにより転倒予測・検知、医療機関への自動連携を実現

▶ リハビリテーション支援ロボット:個別患者の進捗に応じたリアルタイム難度調整、感情的支援

▶ 診断補助ロボット:医師の診断過程を支援、データ解釈補助、患者説明の高度化

▶ 高齢者向けコンパニオンロボット:孤立感軽減、認知症ケア、個別化された親密な関係性構築

【飲食・ホテル・観光】

▶ 配膳サービスロボット:レストランでの自動配膳に加え、顧客の嗜好学習、メニュー提案、体験全体の最適化

▶ ルームサービスロボット:ホテルでの客室内対応、パーソナライズされた環境制御(照明・空調・娯楽)

▶ 多言語・文化適応型ガイドロボット:観光地での動的ガイド、リアルタイム多言語翻訳、文化的違和感の自動検出・調整

▶ マイクロモーメント対応ロボット:空港・クルーズ船での多重ニーズ対応(障害者・高齢者・外国人の統合サービス)

【セキュリティ・警備】

▶ 多モーダル・タウンセキュリティロボット・ネットワーク:街中での異常検知、予測的脅威評価

▶ 海難・溺死防止・水面監視ロボット:ビーチ・河川での水難事故予防

▶ 高度化ホームセキュリティロボット:家族行動パターン学習、正常と異常を多次元的に区別

▶ スワーム型ドローン・地上ロボット複合防御:大規模イベント、重要インフラの立体的・動的防護

【スポーツ・音楽・エンターテイメント】

▶ AI審判・安全保護ロボット群:スポーツにおける公正な判定と予測的安全保護

▶ 意図読取型ミュージシャン・ロボット:人間との協奏で、人間の創意を先読みする共演

▶ 適応型スポーツ訓練ロボット:選手のリアルタイムパフォーマンスに応じた動的難度調整

▶ 包括的音楽制作ロボット:障害者・高齢者の創作参加を実現

【製造・物流・建設】

▶ AI予測メンテナンスロボット:センサーデータから設備故障を事前予測、ダウンタイム削減

▶ 協働ロボット(コボット):人間と近接した作業空間での安全な協働、柔軟な多品種対応

▶ ピッキング・搬送ロボット:倉庫・物流拠点での高度な環境認識と自律的な効率化

【環境・インフラ・災害対応】

▶ 都市インフラ最適化ロボット・ネットワーク:人間には「見えない」が「感じられる」形での街の最適化

▶ 自然災害予測型地域防御ロボット:気候変動対応、生態系ベースの脅威検知

■ アクションプラン/提言骨子

1. 組織・経営の意思決定レベル

1-1. ビジネスモデルの再構想

企業は以下の検討を緊急に進めるべき:

所有モデル → RaaS/サブスクリプションモデルへの転換検討

▶ 初期投資を削減し、中小企業も参入可能な市場環境の形成
▶ 継続的なサービス改善・AI更新のビジネス化
▶ 月額課金による安定収益の確保

単体製品 → エコシステム型プラットフォームの構築

▶ ロボット単体ではなく、IoT・クラウド・他システムと連携した統合サービスの提供
▶ マルチロボット・マルチアクター・マルチシステムが協働するネットワークの設計

ハードウェア主導 → ソフトウェア・データ主導への転換

▶ ロボット本体の価値よりも、搭載AI、制御アルゴリズム、データ分析機能に価値シフト
▶ Software Defined Robot(SDR)への投資加速

1-2. 倫理・ガバナンスの統合

次世代サービスロボットには、以下が必須要件として組み込まれるべき:

責任分担フレームワークの明確化

▶ ロボット判断ミスや事故が生じた場合の責任所在(ロボット開発企業、導入企業、ユーザーの間での分担)
▶ 保険・補償制度の整備

プライバシー・セキュリティ・透明性の確保

▶ EU AI Act などの国際規制動向への先制的対応
▶ ユーザーデータの収集・利用に関する同意・開示フレームワーク構築

インクルーシブデザインの標準化

▶ 弱者・マイノリティ・障害者を排除しない設計原則の組み込み
▶ 文化的多様性への対応(言語、価値観、表現形式の多様性に対するロボットの適応能力)

人間の尊厳・自律性の保護

▶ ケアの倫理学に基づいた関係性設計
▶ 依存関係の不健全な深化、感情の擬制性、監視システム化の回避

2. 技術開発・研究領域の優先順位

2-1. Physical AI 統合加速

▶ エンボディッド・AI、大規模アクションモデルの実装
▶ マルチモーダル・センサー融合による環境認識精度の向上
▶ エッジAI による低遅延・自律的な意思決定の実現

2-2. マルチロボット・マルチエージェント協働技術

▶ 複数ロボット・複数AIの分散協調アルゴリズム開発
▶ フェデレーテッド学習による、プライバシーを保護した知識共有

2-3. Human-Robot Interaction(HRI)の深化

▶ 自然言語インタフェースの高度化(意図読取、文脈適応、共感的応答)
▶ 非言語インタラクション(ジェスチャー、表情、身体的近接性)の精密化

2-4. Sim-to-Real技術の成熟

▶ シミュレーション環境で学習したロボット行動が、物理世界で確実に機能する転移学習

3. 市場・産業への提言

3-1. 標準化・相互運用性の推進

▶ ロボットネットワーク通信プロトコルの国際標準化(6G対応、AI連携対応)
▶ データフォーマット、インタフェース仕様の統一により、プラットフォーム間の相互利用性向上

3-2. 人材育成・スキルシフト

▶ 既存労働者へのロボット操作・監督スキルの習得支援
▶ 新規職種(ロボットメンテナー、データアナリスト、HRI デザイナー)の育成体系構築

3-3. 産学官連携の強化

▶ 大学・研究機関と産業界の連携を通じた、基礎研究から社会実装への橋渡し
▶ 建設RXコンソーシアムなど、業界横断的な協調領域の拡大

4. 政策・規制面での推奨事項

4-1. 規制の段階的・実証的な整備

▶ 急速な技術進展に対応した、「サンドボックス型」規制の活用
▶ 現場実証を通じた、リスクベースの安全基準設定

4-2. 公共政策での活用促進

▶ 介護保険・医療報酬体系へのロボット適用の明確化
▶ 地方自治体による地域課題(人手不足、高齢化対応)解決への国家支援

4-3. 倫理委員会・透明性機構の設置

▶ ロボット導入の倫理的影響評価
▶ 市民参加型のロボット政策決定プロセスの構築

■ 推奨読者/ゴール

対象読者

【経営層・事業開発部門】

課題意識:ロボット産業の急速化により、自社のビジネスモデルを根本から再構想する必要性を感じている企業経営者・事業開発責任者

本レポートで得られる価値:

▶ サービスロボット市場の全貌と2026年~2030年の主要トレンド把握
RaaS、新ビジネスモデルの具体例と導入メリット
▶ グローバル競争における日本企業の差別化ポイント(「おもてなし」フレームワーク)

アクション:経営戦略の検討、投資判断、新規事業立案

【技術戦略・R&D責任者】

課題意識:次世代ロボット技術の進化方向を把握し、自社開発ロードマップを最適化したい

本レポートで得られる価値:

▶ フィジカルAI、エンボディッド・AI、マルチモーダル・センサー融合などの先端技術動向
▶ 各領域での実装事例とその技術的特性
▶ 国内外企業の技術戦略と競争状況

アクション:技術投資の優先順位付け、外部パートナーシップの構築

【産業・市場アナリスト】

課題意識:急速に多様化するサービスロボット市場を、体系的に理解し、投資・事業機会を発掘したい

本レポートで得られる価値:

▶ 13領域(医療、飲食、セキュリティ、スポーツ、物流など)にわたる個別市場の詳細分析
▶ 企業・スタートアップの実装事例:国内20社、海外20社以上を網羅
▶ 市場規模予測、技術成熟度曲線、ビジネスモデル比較表

アクション:投資ポートフォリオの最適化、新興プレイヤーの発掘

【公共部門・政策立案者】

課題意識:ロボット導入による社会変化(雇用、規制、倫理)に対応した政策フレームワークを構築したい

本レポートで得られる価値:

▶ ロボット導入による労働環境の変化と、人材育成の必要性
▶ 倫理・ガバナンス・責任分担の国際的な議論動向
▶ 地方創生、高齢化対応、公共インフラでのロボット活用シナリオ

アクション:規制整備、補助金制度設計、人材育成プログラム立案

【教育・研究機関】

課題意識:次世代サービスロボット研究における、研究テーマの優先順位付けと、産学連携の方向性を明確化したい

本レポートで得られる価値:

▶ 学際的・業際的なサービス概念の再定義と、その工学的実装への問題提起
▶ 倫理、HRI、ケアの観点からのロボット研究の重要性
▶ 国内外の先端研究機関と産業界のプレイヤー情報

アクション:研究ロードマップの策定、教育課程の改定、企業パートナーシップの構築


■ ゴール・期待される成果

このレポートを活用することで、以下が期待される:

▼経営・投資判断の高精度化

サービスロボット市場への参入・投資判断の具体的根拠獲得
ビジネスモデル転換の成功確度向上

▼技術開発の戦略的効率化

R&D投資の集約、優先順位付けの科学的根拠
技術開発と市場ニーズのギャップ解消

▼競争優位の構築

日本文化に基づいた「おもてなしロボット」による国際市場での差別化
先制的な倫理・ガバナンス対応による企業ブランド価値の向上

▼社会への責任ある貢献

ロボット導入による雇用・地域社会への負の影響を最小化
人間の尊厳・福祉を中心に据えたロボット活用の実現

▼グローバルリーダーシップの構築

技術の最先端性と、倫理・社会適応性の統合による国際競争力強化
日本から発信するロボット・サービス観の世界標準化


■ 対象業界・企業規模

対象業界

▶ 製造業(自動車、電機、機械)
▶ サービス業(飲食、ホテル、医療、介護)
▶ 情報通信業(ソフトウェア、AI企業)
▶ エネルギー・インフラ(スマートシティ対応)

政府機関・自治体(公共政策、地方創生)

対象企業規模

▶ 大企業(ロボット導入・戦略検討部門)
▶ 中堅企業(ビジネスモデル転換検討)
▶ スタートアップ(市場参入、資金調達判断)

本レポートは、次世代サービスロボット時代における、あらゆるステークホルダーの戦略的意思決定を支援する、包括的かつ実践的な指南書である。

 

監修・発行: 一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構



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目次

Next-generation service robots

【 緒言 】

【 サービスロボットに関するコンセプチュアルな次元での最定義・再編成 】

1 サービスロボットにおける「サービス」概念の現代的・未来的広がり

  • 1.1 なぜいま「サービス」「サービスロボット」の再定義が必要か
  • 1.2 伝統的な「サービス」概念の出発点
  • 1.3 サービスロボット文脈での「サービス」の4層構造

① 機能的サービス:作業の代行・補助

② 情報・認知的サービス:知的インタフェースとしてのロボット

③ 社会的・情動的サービス:関係性とケア

④ 制度的・プラットフォーム的サービス:エコシステム内の役割

  • 1.4 学究的枠組みから見たサービス概念の再構成

① サービス・ドミナント・ロジック(S-Dロジック)

② サービスシステムのサイエンス概念

③ HRI(Human-Robot Interaction)とユーザ体験(UX)

  • 1.5 現代的な「サービス」概念の広がり

① タスクから「経験」へ

② 一対一から「エコシステム」へ

③ 所有から「利用・アクセス」へ(RaaS)

④ データ駆動・予測的サービス

⑤ 倫理・社会的包摂の文脈での「サービス」

  • 1.6 次世代サービスロボットにおける未来的な「サービス」像

① 予測的・先取り的サービス(Proactive Service)

② 交渉・調整としてのサービス

③ 人間–AI–ロボットの協働チームにおけるサービス

④ サイバー・フィジカル・ヒューマン・システムとしてのサービス

  • 1.7 日本的文脈:「おもてなし」とサービスロボット
  • 1.8 制度・倫理・ガバナンスの観点からの「サービス」再定義
  • 1.9 小括:サービスロボット時代の「サービス」概念の再整理

2 学際・業際的な広がりで見た“次世代サービスロボット“

  • 2.1 経営学・サービスサイエンスの視点:価値共創とサービス・ドミナント・ロジック

① 提唱者・団体:S. Vargo & R. Lusch(マーケティング学者)

② 提唱者・団体:Jim Spohrer(元IBMアルマデン研究所所長 / ISSIP)

  • 2.2 技術・産業・シンクタンクの視点:RaaS、Physical AI、エコシステム

① 提唱者・団体:国際ロボット連盟(IFR)

② 提唱者・団体:Gartner(ガートナー)

③ 提唱者・団体:経済産業省(METI) / ロボット革命・産業IoTイニシアティブ協議会(RRI)

④ 提唱者・団体:建設RXコンソーシアム(鹿島建設、清水建設、竹中工務店など)

  • 2.3 倫理・関係・心理学的視点:ケアと関係性の質

① 提唱者・団体:Cynthia Breazeal(MITメディアラボ / Social Robotics)

② 提唱者・団体:Shannon Vallor(エディンバラ大学 / テクノロジー倫理学者)

③ 提唱者・団体:Sherry Turkle(MIT社会学者)

  • 2.4 日本独自の視点:おもてなし・感性工学

① 提唱者・団体:サービソロジー学会(Society for Serviceology)

② 提唱者・団体:産業技術総合研究所(AIST)人間拡張研究センター

  • 2.5 まとめ:各視点の対比

【 2026年以降のサービスロボットのトレンド・展開予測 】

3 2026年から2030年のサービスロボット新たな潮流

  • 3.1 市場規模の急速な拡大と産業構造の変化
  • 3.2 エンボディド・AI(実体化AI)の商用化と現実世界への展開
  • 3.3 ヒューマノイドロボットの量産化と急速な市場浸透
  • 3.4 エッジAIと5G技術による自律性の劇的な向上
  • 3.5 ロボット・アズ・ア・サービス(RaaS)ビジネスモデルの拡大
  • 3.6 協働ロボット(コボット)市場の急速拡大と応用拡大
  • 3.7 医療ロボット市場の急速な成長と多機能化
  • 3.8 物流・倉庫自動化の急速な拡大と新規自動化形態
  • 3.9 スワーム・ロボティクスの本格化と分散型オートメーション
  • 3.10 ロボット用ハードウェアの進化と低コスト化
  • 3.11 ロボット向けソフトウェア市場の成長と重要性の上昇
  • 3.12 地理的には亜太地域(特にアジア太平洋)の主導権確立
  • 3.13 セキュリティと規制枠組みの整備
  • 3.14 小括

4 2026年~2030年に向けた革新的サービスロボット・ビジネスモデルの出現

  • 4.1 推論的視点:サービスロボットの本質的変化
  • 4.2 文脈適応型マイクロモーメント・コンビニロボット
  • 4.3 適応型充電スポット・ネットワークロボット
  • 4.4 感情知能統合型レストランロボット・エクスペリエンス
  • 4.5 ロボット×自律移動体(ドローン・ロボタクシー)統合型複合レジャーランド
  • 4.6 AIコーチロボット:個別型学習支援から「共成長」へ
  • 4.7 高齢者向けコンパニオンロボット:「親密性」と「個別化」の極致
  • 4.8 都市インフラ最適化ロボット・ネットワーク:人間にとって「見えない」が「感じられる」存在
  • 4.9 文化的・社会的無形資産の「共創ロボット」
  • 4.10 文脈適応型「超ローカル社会インフラ」ロボット
  • 4.11 小括:2026年~2030年のサービスロボット市場の本質的変化

5 2026年~2030年に向けたセキュリティ・リスク防御領域の革新的ロボットモデル

  • 5.1 本質的視点:予測的・前適応型セキュリティから「リスク認知共有型社会インフラ」へ
  • 5.2 多モーダル・コンテクスト融合型タウンセキュリティ・ロボット・ネットワーク
  • 5.3 溺死防止・予測型水面監視ロボット・エコシステム
  • 5.4 野獣・自然災害予測型地域防御ロボット・システム
  • 5.5 家庭内・高齢者ケア施設向け転倒・緊急検知ロボット
  • 5.6 高度化したホームセキュリティ・ロボット:「侵入予防」から「行動コンテクスト理解」へ
  • 5.7 自律型「リスク評価・個別対応」ロボット・エージェント
  • 5.8 スワーム型ドローン・グラウンドロボット複合防御システム
  • 5.9 「信頼と透明性」のための分散型セキュリティ・ロボット
  • 5.10 規制的・倫理的フレームワークの成熟
  • 5.11 小括:2026年~2030年のセキュリティ・ロボット市場の本質的変化

6 2026年~2030年のセキュリティ・リスク防御ロボット:多彩な切り口からの推論的展開

  • 6.1 生態系型「捕食者-被食者」ダイナミクスを活用したリスク検知ロボット
  • 6.2 菌糸体ネットワーク型:地下から潜在的脅威を検知するロボット・マイセリウム
  • 6.3 集団知性と市民参加型セキュリティ・プラットフォーム

① 参加型・コミュニティ主導型セキュリティ・センシング・プラットフォーム

② 市民科学型ロボット:市民が自ら脅威仮説を構築するプラットフォーム

  • 6.4 心理社会的レジリエンスと予防的セキュリティ

① 心理社会的レジリエンス構築型ロボット:「予防的心理支援」としてのセキュリティ

② 地域コミュニティの社会的結合性を強化するセキュリティロボット

  • 6.5 動的・適応型脅威評価システム

① 自律的脅威モデル更新型ロボット・セキュリティシステム

② 気候変動に適応する「生態系ベースの脅威検知」ロボット

  • 6.6 新規ビジネスモデルとガバナンス

① 「リスク分散型」ロボット保険と相互扶助モデル

② 「セキュリティ・データ・ケア」ビジネス:データ民主化とステークホルダー民主主義

  • 6.7 小括:セキュリティロボットの社会的転換

7 2026年~2030年における観光・ホスピタリティ領域の革新的サービスロボットモデル

  • 7.1 多次元言語・文化適応型ガイドロボット

① 「リアルタイム多言語融合翻訳」を超えた「文化適応型対話」ロボット

② 「適応型ストーリーテリング」ロボット:文化遺産解釈の個別化

③ リアルタイム「文化的違和感検知」ロボット:インクルーシブ体験の最適化

  • 7.2 高度化した「個別化」と「群集管理」の融合

① 空港・クルーズ船における「マイクロモーメント対応型」ロボット・ネットワーク

② 「包括的・多重ニーズ対応」ロボット:障害者・高齢者・異文化者の統合サービス

  • 7.3 地域経済・文化保全との連携

① 「ハイパーローカル・コミュニティ連携」ロボット:観光と地域経済の共生

② 「参加型・共創的」ガイド体験:ロボット-ゲスト-地域の三角形協働

  • 7.4 未来的・スペキュラティブなモデル

① 「タイムカプセル・エモーショナルガイド」:個人的記憶と共有文化の融合

  • 7.5 小括:2026年~2030年の観光・ホスピタリティロボットの本質的転換

8 2026年~2030年におけるスポーツ・音楽・エンターテイメント領域の革新的ロボットモデル

  • 8.1 スポーツ審判・安全保護ロボット群

① 多層AI審判システム:「人間の直感」と「機械の正確性」の弁証法的統合

② 「予測的安全保護」ロボット:事前傷害予防と文脈依存的リスク管理

③ エクソスケルトン・パフォーマンス拡張ロボット:「人間の限界」の再定義

  • 8.2 音楽・創作共演ロボット

① 「意図読取型」ミュージシャン・ロボット:人間の創意を「先読み」する協奏

② 「個別化された教師」ロボット・ミュージシャン:文化的・感情的成長の支援

  • 8.3 高度化したスポーツ訓練ロボット

① 「適応型ドリル」ロボット:リアルタイム難度調整と個別フィードバック

② テニス・ロボット「PongBot」モデルの深化:個別スタイルの学習と共進化

  • 8.4 包括的エンターテイメント・ロボット・エコシステム

① 「包括的音楽制作」ロボット:障害者・高齢者の創作参加

【 サービスロボットの先端事例・個別市場・実装動向 】

9 AIを活用した予測メンテナンス・サービスロボット

  • 9.1 概要
  • 9.2 導入形態
  • 9.3 導入されるモデルやツール類
  • 9.4 外部機能との連携
  • 9.5 AI関連機能
  • 9.6 実装にあたっての留意点
  • 9.7 注目を集める最新動向
  • 9.8 関与する企業
  • 9.9 主要な事例と産業別の展開
  • 9.10 進化し続けるアルゴリズムと先端技術
  • 9.11 ロボティクスを支える周辺エコシステムの最適化
  • 9.12 セキュリティやガバナンスといったリスクへの対応
  • 9.13 人とAIの協調:現場への適応と組織変革
  • 9.14 注目される最新プロジェクトや実証事例
  • 9.15 将来展望と課題
  • 9.16 まとめ

10 配膳サービスロボット

  • 10.1 配膳ロボットサービス化の概要と最新動向
  • 10.2 配膳ロボットの導入形態
  • 10.3 導入される主要モデルやツール類
  • 10.4 外部機能との連携
  • 10.5 AI関連機能
  • 10.6 実装にあたっての留意点
  • 10.7 注目を集める最新動向
  • 10.8 関与する代表的企業
  • 10.9 配膳ロボットの技術進化と今後の展望
  • 10.10 配膳ロボティクスの標準化とデータ連携
  • 10.11 世界の配膳ロボットトレンドと地域別事例
  • 10.12 ロボット人材育成と現場スタッフの新しい役割
  • 10.13 配膳ロボットに関する今後の課題
  • 10.14 サービスロボティクスの社会的インパクトと政策的支援
  • 10.15 今後登場が期待される技術要素・新機能
  • 10.16 まとめ

11 ルームサービスロボット

  • 11.1 最新動向と事例
  • 11.2 導入形態
  • 11.3 導入されるモデルやツール類
  • 11.4 外部機能との連携
  • 11.5 AI・デジタルツインなど先端技術関連
  • 11.6 関与している企業
  • 11.7 まとめ

12 診断支援サービスロボット

  • 12.1 概要
  • 12.2 導入形態
  • 12.3 導入されるモデルやツール類
  • 12.4 外部機能との連携
  • 12.5 AI関連機能
  • 12.6 実装にあたっての留意点
  • 12.7 注目を集める最新動向
  • 12.8 関与する企業
  • 12.9 変革と標準化の進行
  • 12.10 導入・運用事例と成果
  • 12.11 今後の展望と課題

13 リハビリテーションロボティクスとエクソスケルトン

  • 13.1 概要:リハビリテーションロボティクスとエクソスケルトンの最新動向
  • 13.2 導入形態:医療領域における実装方法と主な導入先
  • 13.3 導入されるモデルやツール類:主な製品、技術バリエーション
  • 13.4 外部機能との連携:情報連動とDX推進の潮流
  • 13.5 AI関連機能:知能化されたサポートと個別最適化
  • 13.6 実装にあたっての留意点
  • 13.7 注目を集める最新動向
  • 13.8 関与する企業:主要プレイヤーと特徴
  • 13.9 最新の課題:実装・社会適合へのチャレンジ
  • 13.10 今後の展望とイノベーションの可能性

14 視覚障害者向けパーソナル・エスコートロボット

  • 14.1 はじめに
  • 14.2 インタラクティブ「AIガイドスーツケース」2.0
  • 14.3 大型病院・介護施設向けインドア・エスコートロボット
  • 14.4 屋外・市街地でのハンディキャップ者エスコートロボット
  • 14.5 スウォーム型海難救助ロボット
  • 14.6 2030年頃までの形成が想定される「共通アーキテクチャ」

15 「ナレーティブ・エンタメ」ロボット・ホスト:マルチリアリティ・ストーリーテリング

  • 15.1 基本概念
  • 15.2 事例
  • 15.3 2026年~2030年のスポーツ・音楽・エンターテイメント領域の本質的転換

16 美術館でのガイド・案内支援

  • 16.1 事例の内容と最新動向
  • 16.2 導入形態
  • 16.3 導入されるモデルやツール類
  • 16.4 外部機能との連携
  • 16.5 AIやデジタルツインなどの先端技術関連
  • 16.6 関与している企業

17 博物館巡回案内

  • 17.1 最新動向と事例
  • 17.2 導入形態
  • 17.3 導入されるモデルやツール類
  • 17.4 外部機能との連携
  • 17.5 AI・デジタルツインなど先端技術関連
  • 17.6 関与している企業
  • 17.7 まとめ

【 次世代サービスロボットの技術的検証・最新動向 】

18 サービスロボット・ネットワークのための通信プロトコル

  • 18.1 概要──ロボットネットワーク通信プロトコルの意義と最新潮流
  • 18.2 導入形態──集中・分散・エッジモデルと新興アーキテクチャ
  • 18.3 導入されるモデルやツール類──主要プロトコルとソフトウェア基盤
  • 18.4 外部機能との連携──IoT・クラウド・外部サービスとの融合
  • 18.5 AI関連機能──ロボットネットワークにおける知能化とAIの役割
  • 18.6 実装にあたっての留意点──技術的・運用的観点
  • 18.7 注目を集める最新動向──6G時代/AIのためのネットワーク/ロボット・マルチエージェント連携
  • 18.8 関連するビジネスモデル・導入ユースケース
  • 18.9 注目企業・研究機関──プロトコル開発/商用・プラットフォーマー/AI融合組織
  • 18.10 最新の社会実証・導入動向──現場変革を牽引する事例
  • 18.11 今後の展望──「人と調和するAI」とネットワークが牽引する産業競争力
  • 18.12 まとめ──進化するロボットネットワーク通信の未来

19 マルチモーダル対応/音響ビジョン融合型サービスロボット

  • 19.1 最新動向と音響ビジョン融合システムの研究進展
  • 19.2 モデル・手法・ツール類の現状
  • 19.3 外部機能や他システムとの連携
  • 19.4 AI・デジタルツイン等の先端技術との融合
  • 19.5 主要な研究機関・産業界のプレイヤー

20 環境認識を強化するためのマルチモーダルセンサー融合

  • 20.1 はじめに
  • 20.2 マルチモーダルセンサー融合の概要
  • 20.3 技術実装と主な構成例
  • 20.4 運用・導入時の留意点
  • 20.5 2025年時点の最新動向
  • 20.6 今後の展望

21 サービスロボットの感覚器官型センサー

  • 21.1 概要:感覚器官型センサーの最新動向
  • 21.2 導入形態
  • 21.3 導入されるモデルやツール類
  • 21.4 外部機能との連携
  • 21.5 AI関連機能
  • 21.6 実装にあたっての留意点
  • 21.7 注目を集める最新動向
  • 21.8 関与する企業

22 人間型インタラクション - 人間のようなジェスチャーと表情認識

  • 22.1 最新動向と事例
  • 22.2 AI関連機能および導入形態
  • 22.3 導入しているモデルやツール類
  • 22.4 外部機能との連携
  • 22.5 関与している企業

23 協働作業空間共有 - 人間とロボットの近接性と意図検出

  • 23.1 最新動向と事例
  • 23.2 AI関連機能および導入形態
  • 23.3 導入しているモデルやツール類
  • 23.4 外部機能との連携
  • 23.5 関与している企業

24 環境文脈認識 - マルチモーダルシーン理解と適応

  • 24.1 最新動向と事例
  • 24.2 AI関連機能および導入形態
  • 24.3 導入しているモデルやツール類
  • 24.4 外部機能との連携
  • 24.5 関与している企業

25 モバイル操作 - 視覚誘導ナビゲーションとハプティックオブジェクト相互作用

  • 25.1 最新動向と事例
  • 25.2 AI関連機能および導入形態
  • 25.3 導入しているモデルやツール類
  • 25.4 外部機能との連携
  • 25.5 関与している企業

26 エッジAIのロボットへの展開

  • 26.1 エッジAIのロボット展開の概要
  • 26.2 導入形態
  • 26.3 導入されるモデルやツール類
  • 26.4 外部機能との連携
  • 26.5 AI関連機能
  • 26.6 実装にあたっての留意点
  • 26.7 注目を集める最新動向
  • 26.8 関与する企業
  • 26.9 現場での具体的なエッジAI導入事例
  • 26.10 セキュリティ・プライバシー対策
  • 26.11 遠隔管理・運用の高度化
  • 26.12 技術選定・開発実装の注意点
  • 26.13 業界別事例・ROIと社会へのインパクト
  • 26.14 エッジAIロボットの将来展望
  • 26.15 まとめ

27 エンボディッドAIとサービスロボット:ロボットの身体性・環境適応力・認知知能の融合

  • 27.1 最新動向と研究内容
  • 27.2 検討しているモデルやツール類
  • 27.3 外部機能との連携
  • 27.4 AIやデジタルツインなどの先端技術関連
  • 27.5 関与している研究機関

28 フィジカルAI/大規模アクションモデル

  • 28.1 最新動向と事例
  • 28.2 AI関連機能および導入形態
  • 28.3 導入しているモデルやツール類
  • 28.4 外部機能との連携
  • 28.5 関与している企業

29 ヒューマノイド型サービスロボット・プラットフォーム

  • 29.1 概要
  • 29.2 導入形態
  • 29.3 導入されるモデルやツール類
  • 29.4 外部機能との連携
  • 29.5 AI関連機能
  • 29.6 実装にあたっての留意点
  • 29.7 注目を集める最新動向
  • 29.8 関与する企業

30 ロボットサービスの自動スケーリング

  • 30.1 概要/最新動向
  • 30.2 導入形態
  • 30.3 導入されるモデルやツール類
  • 30.4 外部機能との連携
  • 30.5 AI関連機能
  • 30.6 実装にあたっての留意点
  • 30.7 注目を集める最新動向
  • 30.8 関与する企業

31 自律ナビゲーションエージェント - リアルタイム経路計画と衝突回避

  • 31.1 最新動向と事例
  • 31.2 AI関連機能および導入形態
  • 31.3 導入しているモデルやツール類
  • 31.4 外部機能との連携
  • 31.5 関与している企業

32 ヒューマンロボットインタラクションエージェント - 自然なコミュニケーションと協業インターフェース

  • 32.1 最新動向と事例
  • 32.2 AI関連機能および導入形態
  • 32.3 導入しているモデルやツール類
  • 32.4 外部機能との連携
  • 32.5 関与している企業

33 テレオペレーション・自然言語指示統合

  • 33.1 事業環境と市場プレゼンス
  • 33.2 事業特性と注目トピック
  • 33.3 先端技術動向
  • 33.4 適用ツール/モデル/プロダクト
  • 33.5 外部ツール連携と標準化動向
  • 33.6 実装・応用事例
  • 33.7 課題点
  • 33.8 主要ステークホルダー
  • 33.9 標準化動向の詳細分析
  • 33.10 企業戦略の比較分析
  • 33.11 投資動向と市場予測
  • 33.12 将来展望と課題
  • 33.13 日本の地方創生とテレオペレーション
  • 33.14 結論と提言

34 サービスロボティクス向けマルチテナントサポート

  • 34.1 最新動向の概要
  • 34.2 導入形態
  • 34.3 導入されるモデルやツール類
  • 34.4 外部機能との連携
  • 34.5 AI関連機能
  • 34.6 実装にあたっての留意点
  • 34.7 注目を集める最新動向
  • 34.8 関与する企業

35 RaaS/サブスクリプション型ロボット提供

  • 35.1 サブスクリプション型ロボット提供の概要
  • 35.2 導入形態(契約・支払いモデル)
  • 35.3 導入されるモデルやツール類
  • 35.4 外部機能との連携
  • 35.5 AI関連機能
  • 35.6 実装にあたっての留意点
  • 35.7 注目を集める最新動向
  • 35.8 関与する企業
  • 35.9 最新動向・市場展望
  • 35.10 進化するAI・ソフトウェア連携と新機能
  • 35.11 導入の現場・ベストプラクティス
  • 35.12 外部システム・業界向け連携
  • 35.13 注目企業とスタートアップ
  • 35.14 サステナビリティ・新概念
  • 35.15 今後の課題と展望

36 RaaS (Robotics as a Service) プラットフォーム

  • 36.1 RaaS(Robotics as a Service)プラットフォームの概要と市場動向
  • 36.2 RaaS導入の主要形態
  • 36.3 RaaSで導入されるロボットモデルやツール類
  • 36.4 外部機能・他システムとの連携
  • 36.5 AI関連技術とRaaS
  • 36.6 RaaS導入の実装における留意点
  • 36.7 注目を集めるRaaS最新動向
  • 36.8 主要な導入モデル・ユースケース
  • 36.9 先進RaaSプラットフォームと関与する企業
  • 36.10 今後の展望とさらなる進化

37 Sim-to-Real技術による実世界適用システム

  • 37.1 概要:Sim-to-Real技術の意義と最新動向
  • 37.2 導入形態:産業現場・サービスロボットのユースケース
  • 37.3 導入されるモデル/ツール類
  • 37.4 外部機能との連携
  • 37.5 AI関連機能:シミュレーションAIから「行動モデル」「エージェント型AI」への進化
  • 37.6 実装にあたっての留意点
  • 37.7 注目を集める最新動向と社会実装事例
  • 37.8 関与する国内外企業とその技術動向

38 適応制御システム/適応制御型サービスロボット

  • 38.1 概要
  • 38.2 導入形態
  • 38.3 導入されるモデルやツール類
  • 38.4 外部機能との連携
  • 38.5 AI関連機能
  • 38.6 実装にあたっての留意点
  • 38.7 注目を集める最新動向
  • 38.8 関与する企業
  • 38.9 産業分野別の適用事例
  • 38.10 ]研究開発の最前線動向
  • 38.11 今後の課題と展望
  • 38.12 技術者・開発体制構築のポイント
  • 38.13 オープンソースと産学連携
  • 38.14 まとめ・今後の期待

39 環境認識型サービスロボット

  • 39.1 概要
  • 39.2 導入形態
  • 39.3 導入されるモデルやツール類
  • 39.4 外部機能との連携
  • 39.5 AI関連機能
  • 39.6 実装にあたっての留意点
  • 39.7 注目を集める最新動向
  • 39.8 関与する企業
  • 39.9 最新事例と先進的実装例
  • 39.10 AIエージェントの進化と役割
  • 39.11 社会実装とエコシステム構築
  • 39.12 注目企業・プレーヤーの躍進
  • 39.13 将来展望と課題

40 サービスロボットの非線形制御

  • 40.1 非線形制御の概要および最新動向
  • 40.2 導入形態
  • 40.3 導入されるモデルやツール類
  • 40.4 外部機能との連携
  • 40.5 AI関連機能
  • 40.6 実装にあたっての留意点
  • 40.7 注目を集める最新動向
  • 40.8 関与する企業

41 学習制御統合サービスロボット

  • 41.1 学習制御統合システムの概要
  • 41.2 導入形態
  • 41.3 導入されるモデル・ツール類
  • 41.4 外部機能との連携
  • 41.5 AI関連機能とその例
  • 41.6 実装にあたっての留意点
  • 41.7 注目を集める最新動向
  • 41.8 関与する企業・プレイヤー
  • 41.9 注目される最新技術とその応用事例
  • 41.10 次世代プロトコルと標準化の動向
  • 41.11 実装時の課題とベストプラクティス
  • 41.12 主要企業の戦略と技術特色
  • 41.13 普及促進に向けた社会的・技術的課題
  • 41.14 今後の展望と進化の方向

42 フェデレーテッド学習システム - 分散型ロボット知識共有

  • 42.1 最新動向と研究内容
  • 42.2 検討しているモデルやツール類
  • 42.3 外部機能との連携
  • 42.4 AIやデジタルツインなどの先端技術関連
  • 42.5 関与している研究機関

43 マルチロボットフリート協調

  • 43.1 [1]概要/最新動向
  • 43.2 導入形態
  • 43.3 導入されるモデルやツール類
  • 43.4 外部機能との連携
  • 43.5 AI関連機能
  • 43.6 実装にあたっての留意点
  • 43.7 注目を集める最新動向
  • 43.8 関与する企業

44 5G対応サービスロボット

  • 44.1 最新動向と概要
  • 44.2 導入形態
  • 44.3 導入されるモデルやツール類
  • 44.4 外部機能との連携
  • 44.5 AI関連機能
  • 44.6 実装にあたっての留意点
  • 44.7 注目を集める最新動向
  • 44.8 関与する主な企業・組織
  • 44.9 まとめ

45 ブロックチェーンによるサービスロボット認証

  • 45.1 概要
  • 45.2 導入形態
  • 45.3 導入されるモデルやツール類
  • 45.4 外部機能との連携
  • 45.5 AI関連機能
  • 45.6 実装にあたっての留意点
  • 45.7 注目を集める最新動向
  • 45.8 関与する企業
  • 45.9 技術的な実装例の詳細
  • 45.10 エコシステム展開と分散型社会基盤との関係
  • 45.11 グローバル動向・標準化と法規制
  • 45.12 スマートコントラクト活用における課題
  • 45.13 セキュリティとプライバシー保護の進展
  • 45.14 ロボット認証×AIの次世代応用シナリオ
  • 45.15 ユーザーエクスペリエンスの変革
  • 45.16 今後の展望・課題と方向性
  • 45.17 代表的な活用業界・応用シーン
  • 45.18 業界をリードする企業・団体の戦略フォーカス
  • 45.19 まとめ

46 ソフトロボティクス

  • 46.1 事業環境と市場概況
  • 46.2 事業特性と技術的優位性
  • 46.3 先端技術動向
  • 46.4 適用されるツール・モデル・プロダクト
  • 46.5 外部ツールとの連携
  • 46.6 標準化動向
  • 46.7 市場でのプレゼンス
  • 46.8 実装および応用事例
  • 46.9 課題点と制約要因
  • 46.10 関与している企業・研究機関・スタートアップ
  • 46.11 将来展望と技術革新の方向性

47 バイオミメティック型サービスロボット

  • 47.1 バイオミメティック人工筋肉の概要
  • 47.2 導入形態
  • 47.3 導入されるモデルやツール類
  • 47.4 外部機能との連携
  • 47.5 AI関連機能
  • 47.6 実装にあたっての留意点
  • 47.7 注目を集める最新動向
  • 47.8 関与する主な企業・研究機関
  • 47.9 将来展望と課題
  • 47.10 具体的な応用事例
  • 47.11 関連分野・連携分野
  • 47.12 まとめと展望

【 次世代サービスロボット対応の主なプラットフォーム 】

48 NVIDIA Isaacプラットフォーム - 1TB/sのセンサーデータ処理によるリアルタイム適応型ワークフロー

  • 48.1 最新動向と事例
  • 48.2 AI関連機能および導入形態
  • 48.3 導入しているモデルやツール類
  • 48.4 外部機能との連携
  • 48.5 関与している企業

49 OpenAI GPT-4V統合 - ロボティクス向けのマルチモーダルテキスト、画像、音声処理

  • 49.1 最新動向と事例
  • 49.2 AI関連機能および導入形態
  • 49.3 導入しているモデルやツール類
  • 49.4 外部機能との連携
  • 49.5 関与している企業

50 GPT-4oリアルタイム機能 - 人間のようなロボットインタラクションのための320msの応答時間

  • 50.1 最新動向と事例
  • 50.2 AI関連機能および導入形態
  • 50.3 導入しているモデルやツール類
  • 50.4 外部機能との連携
  • 50.5 関与している企業

51 Google Geminiマルチモーダル - コボット向けのテキスト、画像、音声、コード、動画統合

  • 51.1 最新動向と事例
  • 51.2 AI関連機能および導入形態
  • 51.3 導入しているモデルやツール類
  • 51.4 外部機能との連携
  • 51.5 関与している企業

52 RT-2 Robotics Transformer - Googleのビジョン・言語・アクションモデルによるロボット認識

  • 52.1 最新動向と事例
  • 52.2 AI関連機能および導入形態
  • 52.3 導入しているモデルやツール類
  • 52.4 外部機能との連携
  • 52.5 関与している企業

53 Meta ImageBind - 6モダリティAI(テキスト、音声、視覚、運動、熱、深度)

  • 53.1 最新動向と事例
  • 53.2 AI関連機能および導入形態
  • 53.3 導入しているモデルやツール類
  • 53.4 外部機能との連携
  • 53.5 関与している企業

54 Claude 3.7 Sonnet - ロボット文書分析のための強化されたマルチモーダルインテリジェンス

  • 54.1 最新動向と事例
  • 54.2 AI関連機能および導入形態
  • 54.3 導入しているモデルやツール類
  • 54.4 外部機能との連携
  • 54.5 関与している企業

【 サービスロボットに関与する主なロボティクス企業・スタートアップ企業 】

55 サービスロボットに関与する主な国内企業

  • 55.1 株式会社アールティ
  • 55.2 ソフトバンクロボティクス株式会社
  • 55.3 株式会社センシンロボティクス
  • 55.4 GROUND株式会社
  • 55.5 株式会社メルティンMMI
  • 55.6 GROOVE X株式会社
  • 55.7 CYBERDYNE株式会社
  • 55.8 株式会社ZMP
  • 55.9 Telexistence株式会社
  • 55.10 株式会社log build
  • 55.11 AGRIST株式会社
  • 55.12 株式会社キビテク
  • 55.13 株式会社ソラリス
  • 55.14 株式会社DFA Robotics
  • 55.15 株式会社A-Traction
  • 55.16 ユニロボット株式会社
  • 55.17 ドーナッツロボティクス株式会社
  • 55.18 株式会社イノフィス
  • 55.19 ザ・ハーモニー株式会社
  • 55.20 ugo株式会社

56 サービスロボットに関与する主な海外企業

  • 56.1 ボストン・ダイナミクス(米国、1992年)
  • 56.2 アジリティ・ロボティクス(アメリカ、2015年)
  • 56.3 フィギュアAI(米国、2022年)
  • 56.4 1X Technologies(ノルウェー/米国、2014年)
  • 56.5 テスラ オプティマス(アメリカ、2021年)
  • 56.6 サンクチュアリAI(カナダ、2018年)
  • 56.7 アンドゥリル・インダストリーズ(米国、2017年)
  • 56.8 ジップライン(米国、2014年)
  • 56.9 Intuitive Surgical(米国、1995年)
  • 56.10 Nuro(米国、2016年)
  • 56.11 スターシップ・テクノロジーズ(米国/エストニア、2014年)
  • 56.12 Standard Bots(米国、2020年)
  • 56.13 ディリジェント・ロボティクス(米国、2017年)
  • 56.14 iRobot(米国、1990年)
  • 56.15 ナイトスコープ(米国、2013年)
  • 56.16 コバルト・ロボティクス(米国、2016年)
  • 56.17 アイアン・オックス(米国、2015年)
  • 56.18 リシンク・ロボティクス(米国、2008/2020)
  • 56.19 Dreame Technology(中国、2015年)
  • 56.20 Robust AI(米国、2019年)

 

 

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