市場概要
世界の自律型移動ロボット（AMR）市場は、2025年の22億5000万米ドルから2030年には45億6000万米ドルへと、年平均成長率15.1%で拡大する見込みです。自律移動ロボットは、人間が関与することなく、マテリアルハンドリング、輸送、在庫管理を自己航行し実行するように設計された高度なシステムです。製造、物流、電子商取引、医療機関では、生産性の向上と自動化の推進を目的にAMRの導入が進んでいます。AMRの種類別には、対人ロボット、自律型フォークリフト、仕分けロボットなどがあり、レーザー／ライダーやビジョンガイダンスなどの技術を採用して障害物を識別し、効果的にナビゲートします。AMRは通常、可搬重量、ナビゲーション技術、業界特有の運用要件に基づいて選択されます。
AMRにおけるAIの統合は、オートメーションの様相を完全に変え、あらゆる形態の産業において、よりスマートなオペレーションと効率化を可能にします。障害物や変化にリアルタイムで適応することで、複雑な環境でも優れたナビゲーションを実現するAI搭載AMRは、従来のロボットをはるかに凌駕し、広範なセンサーデータを分析しながら、ルートの最適化、タスク実行の改善、自動化システム間の調整を行います。高度なAIアルゴリズムは、物体認識、負荷管理、予知保全についてより良い判断を下します。また、AIによる学習は、AMRが時間や操作に適応し、より良くなるのを助け、高い柔軟性を実現します。このような進歩により生産性と効率が向上し、AIは現代のロボット工学の基礎となっています。
自律型移動ロボット（AMR）市場は、ロボット工学と人工知能（AI）技術の進歩の影響を受けて急成長しています。これらの進歩により、人間の介入を最小限に抑えてタスクを実行できる複雑なAMRの開発が可能になっています。また、カメラ、超音波センサー、LiDARシステムなどのセンサー技術の向上により、環境認識とナビゲーションにおけるAMRの能力も向上しています。AIアルゴリズムと機械学習技術は、AMRが学習し、動的な環境に適応できるようにすることで、AMRをさらに向上させます。コンピュータビジョンにより、物体、人物、ジェスチャーを認識できるため、検査や監視タスクを実行するボストン・ダイナミクスのSpotなどのAMRのように、より複雑なインタラクションが可能になります。インテリジェント・ナビゲーション・システムは、産業や倉庫分野で使用される移動産業用ロボットの経路計画、障害物回避、変化する環境への適応を可能にします。クラウド・コンピューティングは、リアルタイムのデータ処理、遠隔監視、制御を可能にし、業務効率の向上をサポートします。このような技術革新のメリットは、現代産業における変革的ソリューションとしてAMRの採用を後押しし、自動化と効率化の新たな可能性を開きます。
自律移動ロボットの初期導入コストが高いことは、主に中小企業にとっては予算が限られているため、市場成長の大きな阻害要因となっています。AMRの導入には、ロボット、高度なセンサー、ナビゲーション・システムなどのハードウェアに多額の設備投資が必要です。ビジネスを考慮すると、充電ステーションの設置やナビゲーション補助装置の設定など、インフラを改良する必要があります。例えば、AMRを企業システム（多くの場合WMSまたはERPソフトウェア）に統合するには、大規模なカスタマイズとカスタム・ソフトウェアの開発が必要です。AMRを効率的に使用するためには、スタッフのトレーニングへの投資が必要です。
メンテナンス、修理、定期的なアップグレードにかかる運用コストは、コストに敏感な企業にとって、財務的観点から参入障壁を高めます。長期的なメリットとしては、AMR による効率性の向上と人件費の削減が挙げられますが、初期費用が高額になるため、利幅が非常に小さい業界や、投資対効果のタイムラインが不透明な業界では、導入がさらに抑止される可能性があります。
近年、生産プロセスの効率化と最適化を実現するために、さまざまな業界でAMRの需要が急増しています。これらのロボットは、屋外スペース、小売店、病院、倉庫などの複雑なレイアウトを持つ、さまざまな複雑な環境を移動することができます。そのため、これらのロボットはさまざまな用途に非常に適しています。自律移動ロボットは、人工知能や機械学習機能を統合することができ、その機能を強化し、新しいアプリケーションを可能にすることで、産業に革命をもたらします。AMRは、施設内のある場所から別の場所へ資材を運搬したり、工場や倉庫などを移動したりすることができます。そのため、施設の生産現場に存在する障害物をリアルタイムで特定することができます。これらの障害物を特定した後、AMRはリアルタイムのデータに基づいて決定を下し、それに従ってナビゲートすることができます。AMRは人間との共同作業も可能です。例えば、医療現場でセンサーとカメラを搭載したAMRは、患者のバイタルを遠隔監視することができ、常に物理的に存在する必要性を最小限に抑えることができます。また、AMRは高い精度と安定性で手術支援を行うことができ、ヒューマンエラーの可能性を低減します。
AMRを既存のワークフローやシステムに統合することは、AMR市場における最大の課題のひとつです。大きな課題は、通常標準化されていないレガシーシステムとの相互運用性です。AMRを既存のインフラと統合する場合、WMSやERPソフトウェアと統合する場合など、互換性の問題が発生することがよくあります。そのため、大幅なカスタマイズが必要となり、導入コストが増大します。さらに、ダイナミックで複雑な環境をナビゲートし、AMR を正しく操作するためのマッピングは、特にレイアウトや操作プロセスのバリエーションが多い業界では複雑です。AMRと、コンベアやロボットアームなどの他の機器との間のリアルタイムのデータ交換と同期化の要件は、さらに複雑さを増します。さらに、事故のない移行を保証するためには、従業員のトレーニングと変更管理が必要です。従業員が AMR をうまく操作したり作業したりするには、かなりのトレーニングが必要になる可能性があり、移行プロセス中に運用上の混乱が生じます。最後に、コネクテッド・システムへのAMRの統合に関連するサイバーセキュリティの問題が、AMRの採用を妨げる要因となっています。AMRはIoT接続に依存するため、強力なデータ保護とサイバー攻撃時のリスク軽減が、メーカーとエンドユーザーが直面する大きな課題となるでしょう。
主要企業・市場シェア
自律移動ロボットのエコシステムで事業を展開する主なプレーヤーは、ABB（スイス）、KUKA AG（ドイツ）、オムロン株式会社（日本）、Mobile Industrial Robots（デンマーク）、Geekplus Technology Co. (Ltd.（中国）。これらの企業は、包括的な製品ポートフォリオを誇るだけでなく、強力な地理的足跡を持っています。この市場のプレーヤーは、足場を固めるためにパートナーシップや拡張を含む様々な成長戦略を採用しています。エコシステムには複数の参加者がおり、コンポーネント・プロバイダからサービス・プロバイダに至るまで、各参加者は自律型移動ロボットの開発と世界的な展開において重要な役割を果たしています。
自律型移動ロボット市場は、自動化と効率化を受け入れる産業が増えるにつれて、ソフトウェア＆サービス分野で力強い成長が見られるでしょう。このセグメントには、フリート管理、ナビゲーション、AI主導型分析のためのソフトウェア・ソリューションが含まれ、これらはすべてAMR展開の効率化と複雑なワークフローへのシームレスな統合に不可欠です。同時に、導入からメンテナンス、コンサルティングに至るサービス部門は、カスタマイズされたサービスと卓越した運用に向けた継続的なサポートの必要性によって牽引されています。AIとML技術の進歩により、AMRソフトウェアの柔軟性とインテリジェンスが向上し、普及を後押ししています。また、ソフトウェアのSaaSモデルは、大企業と中小企業の双方に有利な費用対効果の高いスケーラビリティを提供する方向に向かっています。ロジスティクス、製造業、小売業など、プロセスを合理化するためにAMRに依存する業界が増えるにつれ、洗練されたソフトウェアと信頼性の高いサービスへの需要が高まります。これにより、データに基づくリアルタイムの意思決定が保証され、生産性が向上し、運用コストが削減されます。このようなダイナミクスにより、ソフトウェアとサービスの分野は予測期間中に非常に高いCAGRで成長する可能性が高く、最も重要です。
ペイロード容量が500kgを超える自律型移動ロボットは、重工業からの需要が高いため、予測期間中に大きな成長が見込まれます。AMRはその能力の高さから、大量の荷物を効率的に運搬してコストを削減し、オペレーションを改善する必要のある製造業、物流業、倉庫業で非常に高い人気を得ています。容量が限られているため、企業は柔軟性と信頼性を可能にしながら、より重い積載量に対応できる、より新しく高度なマテリアルハンドリング機器を求めています。
改良されたセンサー、人工知能、機械学習により、複雑な環境で動作するロボットは、より安全で効果的に動作するようになっています。このように、これらのロボットが改良を続け、より経済的になるにつれて、さまざまな産業用途でより多くのロボットが採用されるようになっています。プロセスの複雑さを軽減するため、自動化は人よりも優先されるようになっています。これにより、高可搬質量のAMRの需要がさらに高まっています。企業は現在、このようなロボットを業務に組み込むことの利点を認識しています。そのため、この分野への投資と技術革新は増加傾向にあります。これにより、可搬重量が500kgを超えるAMRの市場シェアは非常に大きくなり、予測期間中のCAGRは優れたものになるでしょう。
アジア太平洋地域は、予測期間中にAMR市場で最も高い成長率を記録する見込みです。中国、日本、韓国は、集中的な自動車産業やエレクトロニクス産業が効率化のために自動化への依存度を高めていることから、この市場をリードしています。ロジスティクスにおける複雑なソリューションへの需要により、在庫管理、注文処理、マテリアルハンドリングにAMRを採用する動きが活発化しています。自動化を促進する政府の政策や投資もこの傾向に拍車をかけています。これは、AMRをさまざまな部門に統合するのに役立つ財政支援とインフラ整備を提供します。また、人工知能や機械学習などの技術開発により、複雑な環境を正確にナビゲートするAMRの機能が強化されています。そのため、企業はより多くのAMRを使用することで、オペレーションの最適化と人件費の削減を期待しています。オートメーションへの関心の高まりと組み合わされた健全な製造風景は、世界のAMR市場の成長ドライバーとしてアジア太平洋地域を確立しています。今後数年間の成長が注目されます。
2024年10月、Mobile Industrial Robots社は、自律移動ロボットを管理するための新しいソフトウェアプラットフォーム、MIR Fleet Enterpriseを発表しました。このプラットフォームは、拡張性、セキュリティ、運用効率を高め、社内の物流とマテリアルハンドリングプロセスを最適化します。
2024年3月、ABBはAIベースのVisual SLAM技術を搭載し、ナビゲーションと作業効率を強化した自律型移動ロボットFlexley Tug T702を発表しました。AMR Studioソフトウェアと統合されたこのシステムは、合理化されたルート設定を可能にし、設定時間を20%短縮します。ダイナミックな環境向けに設計されたAMR T702は、拡張性のあるイントラロジスティクス・ソリューションを提供し、リアルタイムのモニタリングとインテリジェントなオーダー管理機能を提供します。
2024年2月、オムロン株式会社は、650kgから900kgまでの中程度の可搬重量を扱うように設計された自律移動ロボット（AMR）のMDシリーズを発売しました。このAMRは、最高速度2.2m/秒、超高速充電で最大10時間の稼働が可能。360°セーフティセンシングを搭載したMDシリーズは、生産システムとシームレスに統合し、オムロンのフリートマネージャーソフトウェアで管理することで、最適なフリートコントロールを実現します。
ABBは2024年1月、自律移動ロボット（AMR）向けのAI駆動型3Dビジョンナビゲーションを専門とするスイスの新興企業、セベンセンス・ロボティクスAGを買収しました。この買収により、高度なビジュアルSLAM技術でABBのAMRポートフォリオを強化し、ダイナミックな環境における自律性、スピード、柔軟性を強化します。この買収により、ABBは次世代ロボットのリーダーとしての地位を確立し、自動車やロジスティクスなどの産業における能力をさらに拡大します。
2023年3月、Mobile Industrial Robotsはクラウドベースのソフトウェアを発表しました。このソフトウェアにより、フリート管理と最適化が強化され、自動化されたオペレーションの効率性と生産性の向上に貢献します。
自律移動ロボット（AMR）市場トップリスト
ABB (Switzerland)
OMRON ( Japan)
Zebra Technologies (US)
OTTO Motors (Canada)
Addverb (India)
Aethon (US)
Geek+ (China)
inVia Robotics (US)
Locus Robotics (US)
KUKA AG (Germany)
Mobile Industrial Robots (Denmark)
Boston Dynamics (US)
GreyOrange (US)
Seegrid (US)
Onward Robotics (US)
【目次】
はじめに
研究方法論
要旨
プレミアムインサイト
市場概要
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
5.3 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.4 価格分析 主要企業の平均販売価格動向（積載量別） 平均販売価格動向（地域別
5.5 バリューチェーン分析
5.6 エコシステム分析
5.7 投資と資金調達のシナリオ
5.8 技術分析 主要技術 – 同時定位マッピング（SLAM） – LiDARと3Dマッピング 補助技術 – ワイヤレス通信 – 人間とロボットの相互作用 補助技術 – 人工知能 – 機械学習
5.9 特許分析コード 貿易分析 主要会議とイベント（2024-2025年） ケーススタディ分析 関税と規制のランドスケープ- 関税データ- 規制機関、政府機関、 ポーターズファイブフォース分析-新規参入の脅威-代替品の脅威-供給者の交渉力-買い手の交渉力-競争相手のライバルの激しさ 主要ステークホルダーと購買基準-購買プロセスにおける主要ステークホルダー-購買基準 AI/GENAIが自律移動ロボット市場に与える影響
自律移動ロボットの主な種類別
6.1 導入
6.2 対人ロボット
6.3 パレット搬送ロボット
6.4 自動運転フォークリフト
6.5 在庫管理ロボット
バッテリーの種類別自律移動ロボット
7.1 導入
7.2 鉛電池
7.3 リチウムイオン電池
7.4 ニッケル電池
7.5 その他の電池
自律移動ロボットの応用
8.1 導入
8.2 選別
8.3 輸送
8.4 組立
8.5 在庫管理
8.6 その他の用途
自律型移動ロボット市場、製品別
9.1 導入
9.2 ハードウェア バッテリー センサー アクチュエーター その他
9.3 ソフトウェア＆サービス自律移動ロボット市場：可搬重量別
9.4 はじめに
9.5 100kg未満
9.6 100-500 KG
9.7 500 KG超
自律移動ロボット市場：ナビゲーション技術別
10.1 導入
10.2 レーザー／ライダー
10.3 ビジョンガイダンス
10.4 その他のナビゲーション技術
10.5 スラム（定性）
自律移動ロボット市場、産業別
11.1 導入
11.2 電子商取引
11.3 小売
11.4 自動車
11.5 化学
11.6 半導体・エレクトロニクス
11.7 航空宇宙
11.8 パルプ・製紙
11.9 製薬 食品・飲料 ヘルスケア 物流 その他産業（ホスピタリティ、農業、繊維）
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レポートコード：SE 8713