世界各国のリアルタイムなデータ・インテリジェンスで皆様をお手伝い

インフラ運用支援ロボット/メンテナンスロボット白書2026年版

インフラ運用支援ロボット/メンテナンスロボット白書2026年版


■ キーメッセージ インフラの老朽化と労働力不足という社会課題が急速に進む中、ロボット・AI・IoT技術の融合による「次世代インフラメンテナンス」の時代が到来している。 本白書では、60分野にわたる... もっと見る

 

 

出版年月
2025年11月27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
333
言語
日本語

※税別価格:製本版111,000円/ 電子ファイル90,000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
インフラの老朽化と労働力不足という社会課題が急速に進む中、ロボット・AI・IoT技術の融合による「次世代インフラメンテナンス」の時代が到来している。

本白書では、60分野にわたるインフラメンテナンスロボットの実装動向、技術進化、政策支援、ビジネスモデル転換を網羅的に分析した。2023年17億円だったインフラ点検ロボット市場は、2029年には45億円規模へ拡大し、2025~2032年にかけてCAGR 8.2%の高成長が見込まれている。

特に注目すべき点は、単なる機械化から「データ駆動型の予測メンテナンス」への転換である。AI異常検知、クラウド連携遠隔監視、デジタルツイン統合により、点検コスト50~80%削減、稼働率向上、予防的な設備管理が同時に実現されている。

政府政策面でも、国土交通省の「次世代社会インフラ用ロボット開発・導入検討会」やAIセンタ構想、サービスロボット安全規格(ISO 31101)の整備など、導入環境が急速に整備されており、今後の市場爆発的拡大の契機が形成されている。


■ 利用シーン

■ インフラ運用・点検現場での即時的な課題解決

▼橋梁・トンネル点検
近接目視に替わるドローン・クローラロボット導入により、高所・危険作業を排除。打音検査の精度向上と作業時間70%短縮を実現。

▼水道・下水道管路検査
CCTV点検ロボットにAI画像解析を組み合わせ、1km単位の管路で欠陥検出率95%以上を達成。処理能力60m/時の高速化により巨大都市インフラの管理を効率化。

▼送電線・鉄塔監視
LiDAR搭載ドローンの自律飛行で送電線の外観異常をミリメートル精度で検出。5G通信による低遅延テレプレゼンスで遠隔操作を実現。

▼発電所・プラント内部検査
4Kカメラ搭載クローラロボットが配管内部・タンク内部を自動走査。UT・渦流検査の統合により肉厚測定精度0.1mm以下を達成。

▼データセンター空調・電源監視
自律巡回ロボット + DCIM統合により、PUE(電力使用効率)向上、設備トラブル早期発見による停止時間ゼロ化を実現。


■ 産業応用での高度化・スケール

▼サブスク型ロボサービス(RaaS/DaaS)
ベンダー主導で初期投資ゼロのロボ利用モデルが普及。中堅企業でも月額利用で実装可能に。ROI回収期間12~18ヶ月が標準化。

▼スマートシティ統合運用
複数ロボット・ドローンのフリート管理、クラウド集約、API連携により、都市インフラの包括管理体制を構築。東京、大阪など先行自治体で2025年本格展開予定。

▼災害対応・復旧業務
INSARAG規格準拠の自律移動ロボットが、土砂崩落・火山・洪水現場の情報収集を遠隔実施。人的リスク排除と復旧計画の迅速化を同時に実現。

▼労働力不足の構造的解決
建設・土木・保守作業の「3K業務」をロボットが代替。地方インフラ企業の省人化オペレーションが実現され、経営基盤の安定化に寄与。


■ アクションプラン/提言骨子

▼デジタル基盤の先行整備

ロボット・ドローンからのマルチソースデータを一元管理するクラウドデータ基盤(DWH + AI推論層)を、導入初期段階で構築する。単体ロボットではなく、全体のエコシステムを設計することで、投資対効果を3倍以上に改善。

API標準化・オープンデータ化により、ベンダーロックイン回避と相互運用性を確保。RaaS事業者の参入障壁を低減し、競争による価格下落と付加価値サービスの拡充を誘発。

▼規格・標準の実務適用

ISO 10218(コボット安全)、ISO 3691-4(自律移動ロボ)、IEC 63439(電力ロボ用語)の最新改訂版を導入設計に組み込む。2025年改訂で新たに要求された「協働アプリケーション」「リスクアセスメント」「サイバーセキュリティ」を実装。

国土交通省の「AIセンタ構想」に準拠し、教師データ、測定データ、点検結果の一元化を進め、多機関での点検AI再利用と高度化を支援。

▼段階的導入・リスク低減

導入優先順位を「価値密度の高い業務」(危険・高所・広域・夜間、かつ定期性の高い作業)から開始。PoC(概念実証)期間を6~12ヶ月設定し、現場フィードバックループを確立。

RaaS/DaaS型で初期投資を軽減しながら、学習データを蓄積。3年目以降の自社装備への移行判断を、実績KPIに基づいて実施。

▼政策・金融との三位一体設計

中小企業省力化投資補助金、業種別ロボット導入支援の活用により、キャッシュフロー負担を平準化。補助上限額(従業員規模別500万~1,500万円)を施設導入計画に組み込む。

サステナブル金融(グリーンタクソノミー、CSRD開示)の枠組みで、CO2削減・稼働率向上をKPI化。ESG投資の対象化により、調達・ファイナンスの有利化を実現。

▼人材育成・組織変革

ロボット操作、データ分析、運用保守の3領域で人材育成計画を策定。既存ワーカーの「転機:高度技能へのシフト」により、雇用維持と生産性向上を同時達成。

現場主導のロボット改善提案制度を構築し、前線担当者からのボトムアップ改善を加速。労働環境改善と同時に、イノベーション創出プロセスを内生化。


■ 推奨読者/ゴール

▼経営層・経営企画部門

インフラ・建設・エネルギー・交通運輸・通信などの大手企業経営陣
ゴール: 次世代インフラメンテナンス戦略の策定、5~10年のロボット導入ロードマップの承認、予算化判断の加速

▼事業開発・新規事業部門

DX推進、デジタル化、スマートシティ関連の事業責任者
ゴール: ロボットを活用した新規事業モデル(RaaS、DaaS、データ分析サービス)の事業化検討、パートナー企業との連携戦略立案

▼技術・エンジニアリング部門

インフラ点検・メンテナンスの技術責任者、デジタルツイン・クラウド基盤の構築チーム
ゴール: 標準化・規格への準拠設計、マルチロボット統合アーキテクチャの実装方針決定、AI・IoT技術の実装ロードマップ策定

▼政策立案・自治体担当者

国土交通省、地方自治体のインフラ管理・スマートシティ推進部門
ゴール: ロボット導入促進政策の立案、地方創生とインフラ集約管理の両立戦略、調達仕様・評価基準の策定

▼投資家・ファンド

インフラテック、ロボティクス関連ファンド、ESG投資推進者
ゴール: 有望投資案件の発掘、ポートフォリオ企業への戦略的アドバイス提供、市場成長シナリオの精緻な理解

▼産業分析・市場調査関係者

産業アナリスト、シンクタンク、マーケットリサーチ企業
ゴール: 業界トレンド分析の高度化、顧客への洞察提供の深化、競争予測精度の向上


■ ゴール(読者共通)


本白書読了により、以下の具体的成果を期待される:
 

  • 市場規模・成長機会の定量的把握
    • 2023年17億円から2035年までの市場成長シナリオを理解し、事業計画への反映が可能に
  • 技術・標準の最新知見習得
    • ISO 10218改訂、AI異常検知、クラウド連携、デジタルツインなど先端技術トレンドを把握
  • 導入・投資判断の加速化
    • PoC設計、RaaS/DaaS選定基準、KPI設定、リスク対策の実務フレームワークを習得し、内部検討を高速化
  • 政策支援・補助金活用の最適化
    • 国内外の政策支援制度(補助金、標準化推進、規制整備)の活用により、キャッシュフロー圧力を軽減
  • パートナー・エコシステム構築
    • 白書で紹介する先進事例企業、政策機関、業界団体とのネットワーク形成により、協業・投資機会の創出

 

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



ページTOPに戻る


目次

Infrastructure Operations Support Maintenance Robot

【序】

1 インフラ運用支援/メンテナンスロボットの産業別・業種別導入効果と活用事例

  • 1.1 はじめに
  • 1.2 市場規模と成長予測
  • 1.3 製造業におけるインフラメンテナンスロボット
  • 1.4 建設・土木業におけるインフラメンテナンスロボット
  • 1.5 エネルギー業界におけるインフラメンテナンスロボット
  • 1.6 交通・物流業界におけるインフラメンテナンスロボット
  • 1.7 通信業界におけるインフラメンテナンスロボット
  • 1.8 点検・検査業務でのロボット活用
  • 1.9 保守・修繕業務でのロボット活用
  • 1.10 災害対応・復旧業務でのロボット活用
  • 1.11 遠隔監視・制御業務でのロボット活用
  • 1.12 インフラメンテナンスロボット導入のメリットと課題
  • 1.13 将来展望と小括

2 インフラ運用支援・メンテナンスロボットの市場動向と政策展開

  • 2.1 はじめに
  • 2.2 インフラ点検・メンテナンスロボット市場の現状と展望
  • 2.3 ITインフラストラクチャサービス市場との関連
  • 2.4 国別の導入・活用状況
  • 2.5 主要国の動向
  • 2.6 インフラ点検ロボットの国際動向
  • 2.7 政府の支援策と推進施策
  • 2.8 小括

3 インフラ運用支援/メンテナンスロボットの技術動向と未来展望

  • 3.1 はじめに
  • 3.2 インフラ運用支援/メンテナンスロボットの技術的特徴
  • 3.3 ロボットの構成要素
  • 3.4 標準化動向
  • 3.5 他の技術との連携
  • 3.6 インテグレーション上のテーマと課題点
  • 3.7 AI化とAIとの統合の実状と可能性
  • 3.8 小括

4 メンテナンスロボットの標準化動向

  • 4.1 はじめに
  • 4.2 国内標準化の取り組み
  • 4.3 インフラ点検ロボット評価手順書
  • 4.4 国際標準化の進展
  • 4.5 今後の課題

5 メンテナンスロボットの標準化による分野別貢献内容

  • 5.1 インフラ点検の効率性と信頼性
  • 5.2 災害対応への貢献
  • 5.3 インフラの老朽化対策
  • 5.4 防災ロボットの活用
  • 5.5 橋梁やダムの点検
  • 5.6 防災ロボットの運用効率

6 メンテナンスロボットのAI化による分野別の進化促進

  • 6.1 概要
  • 6.2 予測対象と具体的な事例
  • 6.3 メンテナンス作業の効率化
  • 6.4 予期しないダウンタイム低減
  • 6.5 メンテナンスロボットの予測精度向上
  • 6.6 メンテナンス動的スケジューリング
  • 6.7 メンテナンスのスケジュール最適化
  • 6.8 インフラ運用支援/メンテナンスロボット分野に参画する主要企業
  • 6.9 国内スタートアップ
  • 6.10 海外スタートアップ

7 マルチモーダルセンサ搭載ロボットの進化

  • 7.1 概要
  • 7.2 市場動向
  • 7.3 カテゴリー別実装・応用動向
  • 7.4 導入形態
  • 7.5 ツール・モデル別特性
  • 7.6 外部連携・パートナーシップ
  • 7.7 関与する企業

8 超音波・サーモグラフィ併用検査技術

  • 8.1 概要
  • 8.2 市場動向
  • 8.3 カテゴリー別実装・応用動向
  • 8.4 導入形態
  • 8.5 ツール・モデル別特性
  • 8.6 外部連携・パートナーシップ
  • 8.7 関与する主な企業
  • 8.8 まとめ

9 クローラ型ロボットの高耐環境性能

  • 9.1 概要
  • 9.2 市場動向
  • 9.3 カテゴリー別実装・応用動向
  • 9.4 導入形態
  • 9.5 ツール・モデル別特性
  • 9.6 外部との連携・パートナーシップ
  • 9.7 関与する企業
  • 9.8 まとめ

10 4足歩行ロボットの実用化加速

  • 10.1 概要
  • 10.2 市場規模と成長ドライバ
  • 10.3 カテゴリー別実装・応用動向
  • 10.4 導入形態
  • 10.5 ツールやモデル別特性
  • 10.6 外部連携とパートナーシップ
  • 10.7 実装アーキテクチャ
  • 10.8 導入効果(KPI例)
  • 10.9 課題と打ち手
  • 10.10 カテゴリ別プレイヤーと製品
  • 10.11 価格・調達と運用設計
  • 10.12 地域別動向の示唆
  • 10.13 今後の技術ロードマップ
  • 10.14 参考文献

11 小型/狭隘空間専用点検ロボット

  • 11.1 概要
  • 11.2 市場動向
  • 11.3 カテゴリー別実装・応用
  • 11.4 導入形態
  • 11.5 ツール/モデル別特性
  • 11.6 外部連携・パートナーシップ
  • 11.7 関与する企業とエコシステム
  • 11.8 アーキテクチャとデータ連携
  • 11.9 投資対効果(KPI例)
  • 11.10 課題と今後の方向性
  • 11.11 代表機能比較の要点
  • 11.11.1 参考文献

12 クラウド連携遠隔監視ロボット

  • 12.1 概要
  • 12.2 市場動向
  • 12.3 カテゴリー別実装・応用
  • 12.4 導入形態
  • 12.5 ツールやモデル別特性

13 5G活用のリアルタイム映像伝送

  • 13.1 概要
  • 13.2 市場
  • 13.3 カテゴリー別実装・応用
  • 13.4 導入形態
  • 13.5 ツールやモデル別特性
  • 13.6 外部連携とパートナーシップ
  • 13.7 関与する企業
  • 13.8 アーキテクチャと設計の要点
  • 13.9 導入価値とKPI
  • 13.10 課題と対応
  • 13.11 参考文献

14 バッテリ長寿命化と自己充電機構

  • 14.1 概要
  • 14.2 市場
  • 14.3 カテゴリー別実装・応用
  • 14.4 導入形態
  • 14.5 ツールやモデル別特性
  • 14.6 外部連携・パートナーシップ
  • 14.7 関与する企業
  • 14.8 設計指針とKPI
  • 14.8.1 参考文献

15 自律型点検ドローンの進化

  • 15.1 概要
  • 15.2 市場動向
  • 15.3 技術的カテゴリーと実装・応用動向
  • 15.4 導入形態とビジネスモデル
  • 15.5 ツール・モデル別特性
  • 15.6 外部連携・パートナーシップ
  • 15.7 代表関連企業

16 AI異常検知アルゴリズムの実装

  • 16.1 概要
  • 16.2 市場動向
  • 16.3 カテゴリー別実装・応用動向
  • 16.4 導入形態
  • 16.5 ツール・モデル別特性
  • 16.6 外部連携およびパートナーシップ
  • 16.7 関与する企業
  • 16.8 ポイント・課題

17 クラウド連携遠隔監視ロボット

  • 17.1 概要
  • 17.2 市場
  • 17.3 カテゴリー別実装・応用
  • 17.4 導入形態
  • 17.5 ツールやモデル別特性
  • 17.6 外部連携とパートナーシップ
  • 17.7 関与する企業
  • 17.8 アーキテクチャ
  • 17.9 導入価値とKPI
  • 17.10 課題と対応
  • 17.11 参考文献

18 トンネル・橋梁モニタリング

  • 18.1 概要
  • 18.2 市場
  • 18.3 カテゴリー別実装・応用動向
  • 18.4 実装・運用に当たっての留意点
  • 18.5 代表技術・機器の要点
  • 18.6 運用ワークフロー
  • 18.7 リスクと対策
  • 18.8 参考文献

19 鉄道・軌道保守ロボット

  • 19.1 概要
  • 19.2 市場
  • 19.3 カテゴリー別実装・応用動向
  • 19.4 実装・運用に当たっての留意点
  • 19.5 代表技術・機器の要点
  • 19.6 価値とKPI
  • 19.7 導入ロードマップ
  • 19.7.1 参考文献

20 発電所タービン内部検査

  • 20.1 概要
  • 20.2 市場
  • 20.3 カテゴリー別実装・応用動向
  • 20.4 実装・運用に当たっての留意点
  • 20.5 代表技術・機器の要点
  • 20.6 価値とKPI
  • 20.7 導入ロードマップ
  • 20.8 リスクと対策
  • 20.8.1 参考文献

21 水道・下水道管路ロボット点検

  • 21.1 概要
  • 21.2 市場
  • 21.3 カテゴリー別実装・応用動向
  • 21.4 実装・運用に当たっての留意点
  • 21.5 代表技術・機器の要点
  • 21.6 価値とKPI
  • 21.7 導入ロードマップ
  • 21.7.1 参考文献

22 送電線・高所インフラの遠隔点検

  • 22.1 概要
  • 22.2 市場
  • 22.3 カテゴリー別実装・応用動向
  • 22.4 実装・運用に当たっての留意点
  • 22.5 代表技術・機器の要点
  • 22.6 価値とKPI
  • 22.7 導入ロードマップ
  • 22.8 参考文献

23 建築物外壁・屋根の自動監視

24 概要

25 市場

26 カテゴリー別実装・応用動向

27 実装・運用に当たっての留意点

28 主な技術・機器

29 導入価値とKPI

30 導入ロードマップ

  • 30.1.1 参考文献

31 データセンター空調・電源設備監視

32 概要

33 市場

34 カテゴリー別実装・応用動向

  • 34.1 空調・サーマル最適化
  • 34.2 電源・配電監視
  • 34.3 フリート運用・自動巡回

35 実装・運用に当たっての留意点

  • 35.1 設計・統合
  • 35.2 運用・ガバナンス

36 主な技術・機器

37 価値とKPI

38 導入ロードマップ

  • 38.1.1 参考文献

39 プラント配管・タンク内部自動点検

  • 39.1 概要
  • 39.2 市場
  • 39.3 カテゴリー別実装・応用動向
  • 39.4 実装・運用に当たっての留意点
  • 39.5 代表的な機器・機能比較
  • 39.6 運用ワークフローの設計
  • 39.7 期待効果とKPI
  • 39.8 導入事例の示唆
  • 39.9 リスクと対策
  • 39.9.1 参考文献

40 インフラ老朽化対策市場の拡大

  • 40.1 業界動向
  • 40.2 産業応用・商用化
  • 40.3 業界別インサイト
  • 40.4 関与する企業
  • 40.5 投資動向
  • 40.6 マーケット指標(要点)
  • 40.7 商用化の鍵
  • 40.8 リスクと対応

41 サブスク型メンテナンスロボサービス普及

  • 41.1 業界動向
  • 41.2 産業応用・商用化
  • 41.3 業界別インサイト
  • 41.4 関与する企業
  • 41.5 投資動向
  • 41.6 料金モデルとSLA
  • 41.7 実装・拡張の指針
  • 41.8 リスクと対処

42 スタートアップによるサービス型ロボ提供(RaaS)

  • 42.1 業界動向
  • 42.2 産業応用・商用化
  • 42.3 業界別インサイト
  • 42.4 関与する企業
  • 42.5 投資動向
  • 42.6 料金設計・SLA・ROI
  • 42.7 リスクと対応
  • 42.8 施策ロードマップ
  • 42.8.1 参考文献

43 海外規制・安全基準への対応強化

  • 43.1 業界動向
  • 43.2 産業応用・商用化
  • 43.3 業界別インサイト
  • 43.4 関与する企業
  • 43.5 投資動向・制度整備
  • 43.6 実装要点(規制別)
  • 43.7 ガバナンスとデータ管理
  • 43.7.1 参考文献

44 大手ゼネコン・インフラ企業の導入事例増加

  • 44.1 業界動向
  • 44.2 産業応用・商用化
  • 44.3 業界別インサイト
  • 44.4 関与する企業
  • 44.5 投資動向・提携
  • 44.6 商用化の加速要因
  • 44.7 調達・導入モデル
  • 44.8 リスクと対応
  • 44.9 代表的な最新動向(抜粋)
  • 44.10 まとめの指針
  • 44.10.1 参考文献

45 人協調型(コボット)運用ロボット開発

  • 45.1 研究領域・先端技術のポイント
  • 45.2 実装・応用動向
  • 45.3 課題
  • 45.4 標準化・評価フレーム
  • 45.5 アーキテクチャ設計の実務ポイント
  • 45.6 研究開発のロードマップ
  • 45.6.1 参考文献

46 デジタルツイン連動点検・維持管理

  • 46.1 研究領域・先端技術のポイント
  • 46.2 実装・応用動向
  • 46.3 アーキテクチャ設計
  • 46.4 課題
  • 46.5 標準化・ガイドライン
  • 46.6 実装ロードマップ
  • 46.7 成果/KPI設計
  • 46.7.1 参考文献

47 標準インターフェース化・API公開

  • 47.1 研究領域・先端技術のポイント
  • 47.2 実装・応用動向
  • 47.3 課題
  • 47.4 標準化・ガイドライン
  • 47.5 アーキテクチャ設計の実務ポイント
  • 47.6 代表的APIの機能マップ(要点)
  • 47.7 導入ロードマップ
  • 47.8 KPIと検証
  • 47.8.1 参考文献

48 ロボット間協調運用の標準化・実証

  • 48.1 位置づけと背景
  • 48.2 研究領域の全体像
  • 48.3 先端技術のキーポイント
  • 48.3.1 ミドルウェアと通信
  • 48.3.1 情報モデルと垂直統合
  • 48.3.1 協調計画と分散AI
  • 48.3.1 デジタルツインと運用検証
  • 48.4 実装・応用動向
  • 48.4.1 産業・インフラでの適用
  • 48.4.1 マルチエージェント連携の実証
  • 48.5 主要課題
  • 48.5.1 相互運用とレガシー共存
  • 48.5.1 安全・リアルタイム・セキュリティ
  • 48.5.1 検証可能性と適合評価
  • 48.6 標準化の到達点と動向
  • 48.6.1 国際標準・業界仕様
  • 48.6.1 IEEE等の新規動向
  • 48.7 リファレンスアーキテクチャ
  • 48.8 実証設計と評価指標
  • 48.9 導入ガイドライン
  • 48.10 今後の研究課題
  • 48.11 代表的な実例とベストプラクティス
  • 48.12 標準化・実証のロードマップ提案
  • 48.12.1 参考文献

49 自律移動制御アルゴリズムの進展

  • 49.1 研究領域と先端技術の要点
  • 49.2 実装・応用動向
  • 49.3 アルゴリズム設計の技術ポイント
  • 49.4 課題
  • 49.5 標準化・ベンチマーク
  • 49.6 研究開発のロードマップ
  • 49.6.1 参考文献

50 災害・緊急時対応ロボット開発

  • 50.1 背景と政策課題
  • 50.2 政策支援の枠組み
  • 50.3 政策規制と運用整備
  • 50.4 国際協力の枠組み
  • 50.5 標準化の概要
  • 50.6 規制・認証の概要
  • 50.7 ガバナンスと責任分担
  • 50.8 関与する政府機関
  • 50.9 運用・配備の実装論点
  • 50.10 国際相互運用と共同演習
  • 50.11 今後のシナリオ
  • 50.12 調達・評価の実務指針
  • 50.12.1 参考情報

51 スマートシティインフラ向け監視ロボ展開

  • 51.1 背景と位置づけ
  • 51.2 政策支援の潮流
  • 51.3 政策規制とガバナンス
  • 51.4 国際協力の展開
  • 51.5 標準化(国際・産業)
  • 51.6 規制・認証(適合評価の枠組み)
  • 51.7 関与する政府機関
  • 51.8 実装アーキテクチャ(監視ロボの技術像)
  • 51.9 運用ドメイン別の適用
  • 51.10 セキュリティ・安全・倫理
  • 51.11 事業・産業政策の示唆
  • 51.12 調達・実証・拡張の実務
  • 51.13 標準・規格の実務適用ポイント
  • 51.14 スマートシティ・データ連携
  • 51.15 リスク管理とレジリエンス
  • 51.16 国際事例と連携機会
  • 51.17 今後のシナリオ(短期)
  • 51.18 今後のシナリオ(中期)
  • 51.19 今後のシナリオ(長期)
  • 51.20 実務ロードマップ(自治体・事業者向け)
  • 51.21 産業・市場動向の示唆
  • 51.22 能力開発と人材
  • 51.23 まとめ(実装上の要諦)
  • 51.23.1 参考文献

52 スマートシティインフラ向け監視ロボ展開

  • 52.1 背景と目的
  • 52.2 政策支援(国内)
  • 52.3 政策支援(自治体)
  • 52.4 政策規制の基本観
  • 52.5 国際協力と対外展開
  • 52.6 標準化の概要(横断)
  • 52.7 安全規格(移動ロボの要)
  • 52.8 規制・認証(適合評価)
  • 52.9 データ連携・都市OS
  • 52.10 関与する政府機関
  • 52.11 ガバナンス(安全・倫理・説明責任)
  • 52.12 実装アーキテクチャ(ロボ×都市基盤)
  • 52.13 調達・運用の実務
  • 52.14 国際展開・相互運用
  • 52.15 シナリオ(短期:~2年)
  • 52.16 シナリオ(中期:~5年)
  • 52.17 シナリオ(長期:5年超)
  • 52.18 リスクと対策
  • 52.19 実装チェックリスト(抜粋)
  • 52.20 参考アーキテクチャ適用の要点
  • 52.21 産業政策・投資の示唆
  • 52.21.1 参考文献

53 老朽化インフラ集約管理への挑戦

  • 53.1 背景と問題認識
  • 53.2 政策支援の全体像
  • 53.3 政策規制の方向性
  • 53.4 国際協力と知見流通
  • 53.5 標準化(横断)
  • 53.6 安全規格(移動・点検ロボ)
  • 53.7 規制・認証(適合評価の考え方)
  • 53.8 ガバナンス(安全・データ・説明責任)
  • 53.9 関与する政府機関と役割
  • 53.10 集約管理の政策的意義
  • 53.11 実装アーキテクチャ(高齢インフラ×ロボ)
  • 53.12 データ統合と意思決定
  • 53.13 調達・契約モデル
  • 53.14 財源・マクロ環境
  • 53.15 リスクマネジメント
  • 53.16 ケースと示唆(AI活用)
  • 53.17 今後のシナリオ(短期)
  • 53.18 今後のシナリオ(中期)
  • 53.19 今後のシナリオ(長期)
  • 53.20 実装チェックリスト(自治体・事業者)
  • 53.21 まとめ(政策・運用の勘所)
  • 53.21.1 参考文献

54 環境保全・省エネ型メンテナンスソリューション

  • 54.1 背景と目的
  • 54.2 政策支援(国内)
  • 54.3 政策規制(サステナブル金融・開示)
  • 54.4 国際協力と資金動員
  • 54.5 標準化の動向(ロボ・電力領域)
  • 54.6 規制・認証の概要(安全・省エネ両立)
  • 54.7 ガバナンス(環境・安全・データ)
  • 54.8 関与する政府機関
  • 54.9 技術アーキテクチャ(省エネ型メンテナンス)
  • 54.10 データ・金融連携(タクソノミー整合)
  • 54.11 調達・契約とKPI設計
  • 54.12 都市・インフラ運用での省エネ戦略
  • 54.13 投資シナリオ(短期)
  • 54.14 投資シナリオ(中期)
  • 54.15 投資シナリオ(長期)
  • 54.16 実装チェックリスト(環境・省エネ版)
  • 54.17 まとめ(政策・標準・金融の三位一体)
  • 54.17.1 参考文献

55 労働力不足対策としての活用促進

  • 55.1 背景と問題認識
  • 55.2 政策支援の枠組み
  • 55.3 政策規制・制度設計
  • 55.4 国際協力と標準化の概要
  • 55.5 規制・認証の概要
  • 55.6 ガバナンスと社会受容
  • 55.7 関与する政府機関
  • 55.8 効果測定の視点
  • 55.9 調達・導入の政策ツール
  • 55.10 産業政策と人材戦略
  • 55.11 安全・責任と保険枠組み
  • 55.12 国際連携と相互承認
  • 55.13 今後のシナリオ
  • 55.14 推奨アクション(政策・事業)
  • 55.14.1 参考情報

56 サブコン/自治体の省人化オペレーション事例

  • 56.1 背景とねらい
  • 56.2 実証/フィールド試験・導入事例(下水道)
  • 56.3 実証/フィールド試験・導入事例(プラント・高所)
  • 56.4 自治体計画と省人化枠組み
  • 56.5 政策と資金動員(省人化投資)
  • 56.6 実装・運用の留意点(業務設計)
  • 56.7 実装・運用の留意点(安全・適合)
  • 56.8 実装・運用の留意点(データ・契約)
  • 56.9 関与する企業・組織(例)
  • 56.10 具体的な現場パターン
  • 56.11 フィールド試験の設計
  • 56.12 省人化の効果と示唆
  • 56.13 調達・契約の要点(テンプレ)
  • 56.14 今後のシナリオ
  • 56.14.1 参考文献

57 遠隔監視&集中管理システム導入拡大

  • 57.1 背景と潮流
  • 57.2 実証/導入事例(宇宙・インフラ連携)
  • 57.3 実証/導入事例(施設・都市)
  • 57.4 実証/導入事例(産業・製造)
  • 57.5 関与する企業(プラットフォーム・クラウド)
  • 57.6 アーキテクチャ設計(要点)
  • 57.7 安全・規格の適用
  • 57.8 実装・運用の留意点(ネットワーク)
  • 57.9 実装・運用の留意点(データ・KPI)
  • 57.10 実装・運用の留意点(テレオペと人的要素)
  • 57.11 調達・契約(仕様の勘所)
  • 57.12 フィールド試験の設計
  • 57.13 産業・都市横断の応用
  • 57.14 今後のシナリオ
  • 57.14.1 参考文献

58 地方自治体と連携した社会実装プロジェクト

  • 58.1 実証・導入の全体像
  • 58.2 代表的な自治体連携の事例
  • 58.3 モデル・フラッグシップ
  • 58.4 地域多様性と地方創生の文脈
  • 58.5 実装・運用の留意点(ガバナンス)
  • 58.6 実装・運用の留意点(標準・相互運用)
  • 58.7 実装・運用の留意点(調達・予算)
  • 58.8 実証・フィールド試験の設計
  • 58.9 導入事例の示唆(スマート東京)
  • 58.10 連携枠組み(国際・調達)
  • 58.11 関与する企業・組織(例)
  • 58.12 社会受容とコミュニケーション
  • 58.13 今後のシナリオ(短期)
  • 58.14 今後のシナリオ(中期)
  • 58.15 今後のシナリオ(長期)
  • 58.15.1 参考文献

59 都市部地下インフラ点検ロボ実証

  • 59.1 実証・導入事例(下水・管路)
  • 59.2 実証・導入事例(多脚・狭隘空間)
  • 59.3 実証・導入事例(地下ピット・プラント)
  • 59.4 実装・運用の留意点(安全・規格)
  • 59.5 実装・運用の留意点(環境・媒体)
  • 59.6 実装・運用の留意点(データ・台帳)
  • 59.7 実装・運用の留意点(通信・遠隔)
  • 59.8 関与する企業・組織
  • 59.9 フィールド試験の設計(下水・共同溝)
  • 59.10 導入の効果と限界
  • 59.11 調達・契約の要点
  • 59.12 今後のシナリオ(短期)
  • 59.13 今後のシナリオ(中期)
  • 59.14 今後のシナリオ(長期)
  • 59.14.1 参考文献

60 難作業環境(高放射線、危険ガス)対応ロボ適用

  • 60.1 背景と適用領域
  • 60.2 実証/フィールド試験(高放射線)
  • 60.3 実証/運用(廃炉計画の節目)
  • 60.4 実証/導入(危険ガス・爆発雰囲気)
  • 60.5 標準・認証(爆発性雰囲気)
  • 60.6 実装・運用の留意点(高放射線)
  • 60.7 実装・運用の留意点(危険ガス・爆発雰囲気)
  • 60.8 データ・安全ガバナンス
  • 60.9 関与する企業・組織
  • 60.10 フィールド試験の設計(難作業環境)
  • 60.11 導入効果と残課題
  • 60.12 調達・契約の要点
  • 60.13 今後のシナリオ
  • 60.13.1 参考文献

 

 

ページTOPに戻る

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。市場調査レポートのお見積もり作成・購入の依頼もお気軽にご相談ください。

webからのご注文・お問合せはこちらのフォームから承ります

次世代社会システム研究開発機構社の 産業用ロボット分野 での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD()の最新刊レポート

  • 本レポートと同じKEY WORDの最新刊レポートはありません。

よくあるご質問


次世代社会システム研究開発機構社はどのような調査会社ですか?


一般社団法人次世代社会システム研究開発機構は、社会・産業・経営に大きな影響を与える先端技術からマネジメント、次世代産業まで幅広い分野を対象に、経験豊富なアナリストによって編纂された学際的・... 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。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。


注文の手続きはどのようになっていますか?


1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。


お支払方法の方法はどのようになっていますか?


納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書(必要に応じて納品書も)を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ(通常は円払い)の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。


データリソース社はどのような会社ですか?


当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。


詳細検索

このレポートへのお問合せ

03-3582-2531

電話お問合せもお気軽に

 

 

2026/01/07 10:27

157.66 円

184.64 円

215.54 円

ページTOPに戻る