ますます盛り上がる産業用ロボット市場

ますます盛り上がる産業用ロボット市場

1. 序

ロボット市場が大きな盛り上がりを見せています。

総論としては多くの方が同意するだろうが、具体的には、何がどのように動いているのでしょうか?　今回は、その部分を皆さんと考えたい。

大きく分けると、ロボット市場は産業用ロボットとサービスロボットに分類されます。

但し、ここまでは共通ですが、それ以下については、含まれるロボットは共通ですが、分類は団体によって異なるようです。以下にJETROの分類とIFR (International Federation of Robotics)の分類を示します。

出典：JETRO資料より筆者が作成

図1-1 ロボット分類 – JETROの場合

出典：IFR資料より筆者が作成

図1-2- ロボット分類 – IFRの場合

IFRによると、市場規模は以下のように見積もられています

表1-Aロボット市場規模

出典：IFR

今回は、ロボット市場の過半を占める産業用ロボット市場を紹介します。

2. 産業用ロボットとはどのようなモノか?

最近では、人間の代わりに作業をする機械としての役割が重視されることから、ある程度自律的に動作する人間の腕に似た部分を有する機械として解釈されるのが一般的になりつつありますが、国際標準化機構（ISO）は産業用ロボットを「3軸以上の自由度を持つ、自動制御、プログラム可能なマニピュレーター」と定義しています。

しかし、最も厳密に定義すると、産業用ロボットとは、「ティーチングプレイバックという方法で動作する産業用の機械」を指します。

世界最初の産業用ロボットは、起重機制御を目的に”Bill” Griffith P. Taylorが開発した1938年までさかのぼることができます。しかしながら、その商業化は1970年代のGMを待つことになりました。

80年代以降、日本で自動車製造ラインでの塗装・溶接・ハンダ付け等へのロボット導入が本格化することで産業用ロボットが本格化しました。引き続き、半導体製造ラインや電気機器の組み立てに導入されることで、産業用ロボットは産業として大きく発展してきました。

参考までに日本の産業用ロボット出荷台数推移 (1952年～2012年)を示します。

出典：MONOIST

図2-1- 日本の製造業出荷総額と産業用ロボットの出荷台数推移

そして、現在、産業用ロボット市場は以下をマーケットドライバとして拡大しています。

–        日本：熟練労働者の引退・若年労働者の不足を解消するための工場の省人化・無人化

–        米国：トランプ大統領によるアメリカ国内への工場回帰政策

–        欧州：インダストリー4.0の大規模導入

–        中国：人件費高騰によるEMSでのロボット導入

–        途上国も含む全体傾向：労働者の安全配慮への懸念によるロボット化

IFRは、産業向けロボットは、市場を出荷台数ベースで見た時、今後も+15%の成長率を維持すると予想しており、2020年には2010年の4倍以上に成長するとみています。

出典：IFR

図2-2- 産業用ロボット市場予測

又、IFRは2020年には稼働台数は300万台を超えるとも予測しています。(下図参照)

出典：IFR

図2-3- 産業用ロボット稼働台数予測

ところで、産業用ロボットとはどのようなモノでしょうか？

ここで、その構造・特徴を改めて、紹介します。

産業用ロボットは、ロボット本体 (別名：マニュピュレータ)+制御ボックス+ペンダント (動作設定盤)を基本構造とし、そこに用途に合わせたハンドやセンサー (マシンビジョン等)が取り付けられることで、工場で使用することができます。

産業用ロボットは、本体の構造・軸数により以下表のように分類されています。

表2-A- ロボット分類

これらのロボットが、下図に示すように、自動車産業や電機産業を中心として、金属産業・化学／ゴム／プラスチック、食品等の業界で導入されています。

出典：IFR

図2-4- 業界別ロボット導入規模

3. 産業用ロボットの今後

経済産業省のロボット政策研究会は、「ロボット」を以下３つの要素技術 (ロボットテクノロジー)を有する知能化した機械システムと定義しています。

・    センサー

・    知能・制御系

・    駆動系

IoTデバイスが普及し緻密なセンサーネットワークの構築が容易になり、かつ、深層学習により画像認識の精度も驚異的に高まっています。

今後のロボットが持つことができるセンサーは、これまでのロボットが持っていたセンサーよりもはるかに高いものになるでしょう。

同じく深層学習とビッグデータ、クラウドを組み合わせ事で、今後のロボットが持つ知能・制御系も、これまでのロボットが持っていたセンサーよりもはるかに高いものになると予想できます。

一方、人との共同作業を可能にする「協働ロボット (コボット)」の導入が始まってきています。今後、多彩な製品が出てくると予想されます。

今後、コボットもまた、IoT/センサー/深層学習/ビッグデータ/クラウドに支えられた高度なセンサーと知能・制御系を備えることになり、人間との会話能力も身に着けて、活用領域を更に拡大していくことが予想されます。

IFRも、また、Connected Futureとして二つの事を予想しています。

–        拠点間の生産量最適化を自律的に実行

–        必要なプログラムをロボットが自律的にクラウドから入手

Industrial InternetやIndustrie4.0の動きとも同期することで、工場の風景はこれから大きく変わっていくでしょう。

出典：IFR

図3-1- 産業用ロボットとConnected Future

4. 終わりに

最後に、IFR調査による2016年における産業用ロボットの導入状況と、2020年における中国と日本における稼働ロボット数予測を示します。

2015年5月に中国が「中国製造2025」構想を発表し、産業用ロボットの国産比率を20年に50％、25年に70％まで引き上げる目標を掲げています。

一方、2016年5月に美的集団が産業用ロボット4強の一角であるKUKAを買収しています。

安川電機、ファナックを始めとする日本企業が1980年代、産業用ロボット市場で優位に立った要因は、日本国内に高度な産業用ロボットを求める製造業・工場が多数あったことによります。

今、この状況が中国で立ち現れている。しかも、中国では、中央政府・地方政府が産業用ロボット企業の保護育成を、なりふりかまわぬ態度で進めています。

日本のロボットメーカーは、この状況にどのようにして打ち勝っていくのだろうか？

その健闘と勝利を期待したい。

出典：IFR

図4-1- 2016年の国別産業用ロボット導入実績

出典：IFR

図4-2- 日本vs中国 稼働ロボット数比較

筆者：株式会社データリソース客員研究員　鈴木浩之 (ICTラボラトリー代表)

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