ロボットセンサー市場規模と展望、2023-2031年

2025年12月20日 marketresearch

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# グローバルロボットセンサー市場の詳細分析レポート

## 概要と市場動向

グローバルロボットセンサー市場は、2022年に5億7,006万米ドルの市場規模を記録しました。2023年から2031年の予測期間中には年平均成長率（CAGR）8.28%で成長し、2031年には11億6,641万米ドルに達すると推定されています。この市場成長の主な推進要因は、様々な産業における自動化需要の増加に伴う産業用ロボットの需要急増です。また、堅調な技術発展により、物流および輸送アプリケーションにおけるロボットの導入が盛んに行われていることも、市場拡大を後押しすると予測されています。

ロボット、特に自律型ロボットは、周囲の環境を認識する能力が不可欠です。ロボットセンサーは、環境変化を検出し、測定するために設計された電子デバイスであり、ロボットの制御システムにフィードバックを提供します。産業用ロボット、サービスロボット、自律走行車など、多種多様なロボットがロボットセンサーに大きく依存しています。

ロボットセンサーには多くの種類があり、それぞれに独自の機能と用途があります。一般的なロボットセンサーには、ロボットの周囲に物体が存在するかどうかを検出できる近接センサー、ロボットが物体と相互作用する際に加える力とトルクを測定できる力覚・トルクセンサーなどがあります。その他にも、温度センサー、湿度センサー、ガスセンサーといった種類があります。これらのロボットセンサーは、ロボットが周囲の世界と相互作用することを可能にし、ロボットの動きを制御したり、環境条件を監視したり、異常や危険を検出したりするために使用されます。

国際ロボット連盟（IFR）が示すグローバルロボット産業の統計によると、予測期間中に世界中の産業で設置される産業用ロボットの数は大幅に増加すると予想されており、これがロボットセンサーの需要を牽引するでしょう。さらに、製造プロセスにおける自動化の必要性の高まりと主要な技術的進歩が、予測期間におけるロボットユニット販売増加の主要な推進力であるとIFRは指摘しています。加えて、従来の産業用ロボットの最大の市場である自動車産業とエレクトロニクス産業において市場の回復が見込まれるため、産業用ロボット市場は著しく改善する可能性があります。より小型のペイロード、エントリーレベル、そして使いやすいバリアントへの顕著な傾向が見られ、これらはすべて新技術と労働コストの増加によって、ロボットセンサーの需要を形成しています。

## 市場の推進要因 (Drivers)

ロボットセンサー市場の成長を促進する主要な要因は多岐にわたります。

まず、**産業用ロボットの需要急増**が挙げられます。製造業をはじめとする様々な産業において、生産性向上、コスト削減、品質安定化を目指す動きが加速しており、自動化への投資が活発です。これに伴い、産業用ロボットの導入が世界的に進んでおり、ロボットが複雑な作業を安全かつ効率的に行うためには、高度な環境認識能力が不可欠であるため、ロボットセンサーの需要が直接的に増加しています。

次に、**物流および輸送アプリケーションにおけるロボットの導入拡大**が大きな推進力となっています。eコマースの急速な発展は、倉庫管理、荷物の仕分け、配送など、物流プロセスにおける自動化の必要性を高めています。AI（人工知能）、機械学習（ML）、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、そして5G通信といった技術の急速な進歩は、物流および輸送ロボットの性能を劇的に向上させています。これらの技術は、ロボットがより精密に、顧客志向で、かつ効率的に動作することを可能にし、結果としてロボットセンサーの需要を刺激しています。例えば、2021年3月にはXPOロジスティクスがBalyo社と提携し、物流業界向けにインテリジェントなリーチトラックを最適化するためのBalyo社製ロボットリーチトラックのテストを開始しました。これは、XPOの倉庫における顧客の生産性向上とスタッフのサポートを目的としたものであり、自律型ロボットの普及がロボットセンサー市場の拡大に寄与する事例です。

さらに、**国際ロボット連盟（IFR）が指摘する製造プロセスの自動化ニーズと技術的進歩**も重要な要因です。自動車やエレクトロニクスといった伝統的な産業用ロボットの主要市場における回復の兆しは、市場全体の成長に寄与します。また、ペイロードが小さく、エントリーレベルで、操作が容易なロボットの普及が進む傾向にあり、これによりロボットの導入障壁が下がり、より多くの企業が自動化を検討するようになっています。このような新型ロボットは、多くの場合、人間の作業者との協調作業を前提としており、安全かつ効率的な協調を実現するために、より洗練されたロボットセンサーが不可欠となります。

**労働コストの増加**も、ロボットセンサー市場を間接的に牽引する要因です。多くの国で人件費が上昇傾向にある中、企業は生産コストを抑制し、競争力を維持するために自動化ソリューションへと目を向けています。ロボットの導入は、人件費の削減だけでなく、24時間稼働、一貫した品質、危険作業からの解放といったメリットをもたらし、その実現には高機能なロボットセンサーが不可欠です。

最後に、**ロボットシステム技術の進歩**そのものが、より洗練されたセンサーへの需要を生み出しています。ロボットがより複雑なタスクを実行し、不確実な環境で自律的に動作するためには、より高精度で信頼性の高い、多様な情報を取得できるロボットセンサーが不可欠です。

## 市場の阻害要因 (Restraints)

一方で、ロボットセンサー市場の成長にはいくつかの阻害要因も存在します。

最も顕著なのは、**発展途上国における自動化への経済的合理性の低さ**です。デジタル技術がルーチン作業を自動化し、人間の労働力を代替する可能性は、特に発展途上国の製造業にとって、時に存続を脅かすものとして認識されることがあります。これらの予測はしばしば技術的な実現可能性に基づいているものの、実際には以下のような要因が、発展途上国における自動化およびロボットへの大規模投資の経済的合理性を低下させています。

1. **低い労働コスト**: 発展途上国では先進国に比べて人件費が著しく低いため、ロボット導入によるコスト削減効果が相対的に小さくなります。これにより、初期投資が高額な自動化システムへの切り替えが経済的に見合わないと判断されがちです。
2. **若い人口構成**: 多くの発展途上国では若年層の人口が多く、労働力供給が豊富であるため、労働力不足が深刻な問題となることが少ないです。これにより、ロボットによる労働力代替の緊急性が低くなります。
3. **不十分なインフラ**: 自動化された製造施設を運用するには、安定した電力供給、高速インターネット接続、高度な物流ネットワークなどの強固なインフラが必要です。発展途上国では、これらのインフラが未整備であるか、信頼性に欠ける場合が多く、ロボットシステムのスムーズな導入と運用を妨げます。
4. **スキル不足**: ロボットシステムの導入、プログラミング、保守には、高度な技術スキルを持つ労働者が必要です。発展途上国では、このようなスキルを持つ人材が不足していることが多く、ロボットシステムの導入後の運用・保守に課題が生じます。

世界銀行の試算によると、低い賃金と技術導入の遅さを考慮すると、カンボジアやエチオピアでは自動化およびロボット化によって雇用が危険にさらされる割合が半分に、ボリビア、ナイジェリア、タイでは3分の1に減少するとされています。これは、技術的な実現可能性だけではなく、現地の経済的・社会的状況が自動化の進展速度に大きく影響を与えることを示しています。

さらに、政府や産業界が自動化とロボット化に対して補助金政策を導入している場合もありますが、これらが長期的な計画ではない可能性も指摘されています。一時的な補助金だけでは、上述した構造的な課題を解決するには不十分であり、持続的な市場成長を阻害する要因となり得ます。これらの要因は、特に新興市場におけるロボットセンサーの普及を遅らせる可能性があります。

## 市場の機会 (Opportunities)

ロボットセンサー市場には、いくつかの有望な成長機会が存在します。

最も注目すべき機会の一つは、**協働ロボット（コボット）の台頭**です。デジタル化の進展により、産業用ロボットとサービスロボットの機能が融合し、人間と並んで作業することを目的とした新しい種類のロボットであるコボットが誕生しました。国際ロボット連盟（IFR）によると、これらのコボットは2026年までに約15億ドルの市場価値に達すると予測されています。コボット技術の進歩は、ベンダーにロボットセンサーの革新を促し、市場プレーヤーに新たな機会を創出しています。

コボットは、人間との安全な協調作業を実現するために、高度な環境認識能力が不可欠です。例えば、人間の接近を検知して動作を停止または減速させるための近接センサー、人間が加える力を感知して安全な相互作用を可能にする力覚センサー、作業対象物の形状や位置を正確に把握するためのビジョンセンサーなど、多種多様な高機能なロボットセンサーが求められます。企業は、コボットの性能を最適化するためにその能力向上にますます取り組んでおり、これが洗練されたセンサーへのニーズを高め、市場成長の機会を生み出しています。

具体的な例として、2021年5月にはユニバーサルロボット社が、改良版のUR10eロボットを発表しました。この強化されたコボットは、ペイロードを12.5kgに増加させ、パレタイジング、パッケージング、マシンテンディングなど、より多くのアプリケーションに対応できるようになりました。同社はコボットの価格を変更しなかったため、新規顧客は追加コストを負担することなく、改良された機能を利用できるようになりました。このような性能向上は、コボットがより多様な産業用途で採用される可能性を広げ、それに伴い、より高精度で堅牢なロボットセンサーの需要を喚起します。

コボット市場の拡大は、センサーメーカーにとって、単に既存のセンサーを提供するだけでなく、コボットの特定のニーズに合わせた新しいタイプのセンサーや、より小型で軽量、かつ統合しやすいセンサーの開発を促す大きなインセンティブとなります。人間とロボットが共存する未来の工場や作業環境では、安全性を確保しつつ生産性を最大化するために、ロボットセンサーが果たす役割はますます重要になるでしょう。

## セグメント分析

### センサータイプ別分析

グローバルロボットセンサー市場は、様々なセンサータイプによって構成されています。その中でも、**ビジョンセンサー**が市場を圧倒しており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）9.46%で成長すると予測されています。

1. **ビジョンセンサー (Vision Sensor)**:
ロボットは産業アプリケーションにおいて視覚的なフィードバックを必要とします。ビジョンセンサーは、ナビゲーション、部品の識別、人間とのコミュニケーション、そして他のセンサーからの視覚データとの融合により位置情報の精度向上に利用されます。このため、マシンビジョンは多くの産業アプリケーションで活用されています。マシンビジョンシステムは、長年にわたりロボットに「視覚」を与える技術を提供してきました。従来のロボットは、ピック＆プレース、マシンテンディング、組み立て、さらには複雑なビンピッキング作業において、これらのビジョンガイドロボット（VGR）アプリケーションによってガイドされてきました。高精度な位置決め、欠陥検出、品質管理、そして複雑な環境での柔軟な対応を可能にするため、ビジョンセンサーは現代のロボットシステムにおいて不可欠な要素となっています。特に、AIや機械学習の進化と相まって、ビジョンセンサーはより高度な認識能力と判断力をロボットに与えることが可能になっています。

2. **温度センサー (Temperature Sensor)**:
温度センサーは、周囲温度の変化を検出するために使用されます。電圧の変化が周囲の温度値と等価な値を生み出すという原理に基づいています。温度センサーは、産業用ロボットの自動化および制御システムが良好な動作状態を維持するために不可欠です。外部環境の温度監視だけでなく、ロボット内部の回路やベアリング、モーターなどの回転部品の内部温度を監視するためにも使用されます。例えば、コンパクトなディスクリートNTCサーミスターセンサーは、非常に正確な測定と長期的な安定性を提供し、産業機器の表面温度監視に理想的です。また、限られたスペースでの高精度なデジタル温度センサーの設計は、ロボットの制御と温度管理を可能にします。過熱はロボットの性能低下や故障につながるため、温度センサーによる継続的な監視は、ロボットシステムの信頼性と寿命を確保する上で極めて重要です。

その他にも、近接センサー、力覚・トルクセンサー、湿度センサー、ガスセンサー、触覚センサー、圧力センサーなど、様々な種類のロボットセンサーが存在し、それぞれがロボットの特定の機能やアプリケーション要件に応じて重要な役割を果たしています。

### 最終用途産業別分析

最終用途産業別では、**製造業**が最高の市場シェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）8.19%で成長すると推定されています。

1. **製造業 (Manufacturing)**:
産業製品の複雑さと精度が継続的に向上するにつれて、製造業におけるロボットの使用と要件はますます洗練され、要求が高まっています。ロボットセンサーも、単純な光電スイッチやタッチスイッチから、高レベルの触覚、音響、視覚センサーへと進化してきました。さらに、多くの国で策定されている様々なファクトリーオートメーションおよびスマートマニュファクチャリングのイニシアティブは、ロボットセンサー市場の成長に大きな機会を提供すると期待されています。

今日のペースの速い生産環境では、ピック＆パック作業は、速度、信頼性、検査、精度、器用さ、そして中断のない仕分けにおいて、多くの人間のオペレーターの能力を必要とします。しかし、ロボットは、一次製品であろうと二次製品であろうと、一貫して迅速に、休憩を必要とせずにピック＆パック作業を実行できます。ピック＆パックロボットは、洗練されたロボットビジョンシステムと、1つ以上の2Dカメラまたは3Dセンサーを搭載しています。これらのセンサーにより、ロボットはコンベアライン上のアイテムをサイズ、色、または位置に応じて認識、分類し、ランダムに選択することができます。ロボットの視覚ライン追跡技術は、複数のピック＆プレースロボットに人間のような目と手の協調能力を与え、統合されたロボットビジョンシステムを使用して、移動するコンベアからばらばらの部品を測定、仕分け、ピックすることを可能にします。これにより、製造業における生産効率と品質が飛躍的に向上し、ロボットセンサーの需要がさらに高まっています。

## 地域分析

グローバルロボットセンサー市場は、地域によって異なる成長傾向と支配的な要因を示しています。

### アジア太平洋地域 (Asia-Pacific)

アジア太平洋地域は、グローバルロボットセンサー市場において**最も大きな市場シェア**を占めており、予測期間中に**年平均成長率（CAGR）8.93%**で成長すると推定されています。この地域が最大の成長率を記録すると予想されるのは、中国、日本、インド、韓国、台湾など、多くの国で産業用ロボットの設置が大幅に進んでいるためです。

特に**中国**は、その巨大な自動車および半導体製造産業における大規模な導入により、ロボットアプリケーション向けのセンサー採用率を地域的にリードしています。中国は製造業のリーダーであり、エレクトロニクスおよび関連部品の巨大な消費者基盤を有しており、これがロボットセンサー市場を牽引する重要な要因となっています。同様に、**家電製品**は、アジア太平洋地域のロボットセンサー市場で最も急速に成長しているセグメントの一つです。この地域の急速な経済成長、製造業の自動化への投資、そして政府による支援策が、ロボットセンサー市場の拡大を強力に後押ししています。

### 欧州 (Europe)

欧州は予測期間中に**年平均成長率（CAGR）8.20%**で成長すると推定されています。欧州は世界で最も有名なテクノロジーハブのいくつかを擁し、現代的で先進的なテクノロジーの主要な推進者であり採用者です。先進技術の浸透の高まりと、地域のいくつかの産業におけるロボット採用の増加が、市場の成長を促進しています。さらに、政府機関はロボットセンサーをさらに加速させるためのいくつかのイニシアティブを実施しています。この地域では、ロボット産業において足場を拡大する多くのスタートアップも誕生しており、イノベーションと市場の活発化に貢献しています。

### 北米 (North America)

北米は、市場において**かなりのシェア**を占めると推定されています。これは、連邦政府による先進技術への戦略的投資によって推進される堅固なイノベーションエコシステム、世界中の先見的な科学者や起業家、そして著名な研究機関の存在によって補完されており、様々な最終用途アプリケーション向けのロボットセンサーの開発を加速させてきました。近接センサー、触覚センサー、圧力センサーなどが統合された成長するロボットセクターは、市場成長率を押し上げると予想されています。

IFRによると、**米国**は北米最大の産業用ロボット使用者の一つであり、地域の総設置台数の84%を占めています。2020年には、エレクトロニクスおよび電気産業における設置台数が7%増加して3,700台に達した一方で、自動車セクターでは10,500台と大幅に少ないロボットが需要されました。さらに、政府は最新のトレンドに対応するためにロボットに投資しています。例えば、2020年には米国空軍が戦場でのロボット犬の可能性をテストしたと報じられています。このような開発は、異なる種類のセンサーへの需要をさらに喚起します。したがって、北米のロボットセンサー市場は、予測期間中に実質的な成長率で拡大すると予想されます。

### その他の地域 (Rest of the World)

その他の地域には、中南米および中東・アフリカが含まれます。

* **中南米 (Latin America)**:
メキシコやブラジルといった中南米諸国では、著しいデジタル変革とインダストリー4.0の成長が見られ、産業セクターのプレーヤーが製造業でロボットを採用するよう促しています。これは、生産性向上と国際競争力強化を目指す動きの一環であり、ロボットセンサーの需要を刺激しています。

* **中東・アフリカ (Middle East and Africa)**:
中東の変革アジェンダ、例えばサウジビジョン2030、エジプトビジョン2030、UAEの第4次産業革命戦略などでは、製造業が経済の多様化を推進し、雇用創出を促進するとされています。これには、リショアリング（生産拠点の国内回帰）と地域製造業のさらなる発展が関連付けられています。中東のスマートファクトリーオートメーション市場は過去数年間で高い成長率を記録しており、地域のメーカーはイノベーションを推進し、事業継続性をサポートするために先進的なロボットの導入に注力しています。これは、近い将来にロボットセンサーの需要を押し上げると予想されます。政治的安定化と経済多角化の動きが、この地域のロボットセンサー市場に新たな機会をもたらしています。

## 結論

グローバルロボットセンサー市場は、産業の自動化、特に製造業および物流・輸送分野におけるロボット導入の加速を背景に、堅調な成長を続けると予測されています。技術革新、特に協働ロボットの普及は新たな機会を創出し、ビジョンセンサーや温度センサーなどの特定のタイプが市場を牽引しています。一方で、発展途上国における経済的課題は成長の抑制要因となるものの、アジア太平洋地域が市場の成長をリードし、欧米およびその他の地域もそれぞれの強みと戦略的投資によって市場拡大に貢献しています。今後も、ロボットがより高度なタスクをこなし、より多様な環境で機能するためには、ロボットセンサーのさらなる進化と多様化が不可欠であり、市場の将来性は非常に明るいと言えるでしょう。

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ロボットセンサーとは、ロボットが自身の状態や周囲の環境を認識し、必要な情報を収集するために用いられる装置の総称でございます。人間が五感を通じて外界を理解するように、ロボットセンサーはロボットに「目」や「耳」、「触覚」といった感覚を与え、自律的な行動や安全な作業遂行を可能にする基盤技術でございます。これらのセンサーから得られるデータは、ロボットの制御システムに入力され、状況判断や次の動作決定に不可欠な役割を果たします。例えば、周囲の障害物、自己の位置、対象物を掴む力などをリアルタイムで把握することで、ロボットはより賢く、柔軟にタスクを実行できるようになるのでございます。

ロボットセンサーは、その機能や測定対象によって多種多様な種類に分類され、大きく内部センサーと外部センサーに分けられます。内部センサーは、ロボット自身の関節角度や速度、姿勢、モーターの負荷など、内部の状態を測定するために使用されます。代表的なものとしては、回転角度や速度を検出するエンコーダ、傾きや角速度を測定するジャイロスコープや加速度センサー、アームにかかる力やトルクを感知する力覚センサーなどが挙げられ、ロボットの精密な動作制御や安定した姿勢保持に不可欠な情報を提供いたします。一方、外部センサーは、ロボットを取り巻く環境に関する情報を取得する役割を担います。視覚センサーであるカメラは、対象物の形状、色、位置などを認識し、物体認識や追跡、ナビゲーションに活用されます。距離センサーは、物体までの距離を測定するもので、超音波センサーや赤外線センサー、レーザー光を用いた高精度な三次元情報を提供するLiDARなどが広く用いられ、障害物検知や衝突回避、環境マッピングにおいて重要な役割を果たします。また、触覚センサーは、物体に接触した際の圧力や接触の有無を検知し、繊細な把持作業や人間との安全な協働作業を支援いたします。音を感知するマイクや、特定のガスを検出する化学センサーも、それぞれ音声認識や環境モニタリングに応用されることがございます。これらの外部センサーが連携することで、ロボットは複雑な環境下でも適切に状況を判断し、柔軟に対応することが可能となるのでございます。

これらの多様なロボットセンサーは、現代社会の様々な分野で活用されております。最も一般的な用途の一つは、工場や倉庫における搬送ロボットの自律移動で、LiDARやカメラ、超音波センサーが自己位置特定と障害物回避に貢献します。産業用ロボットでは、力覚センサーが精密な組み立てや人間との協働作業の安全確保に用いられます。医療分野では、手術支援ロボットが触覚センサーや視覚センサーを駆使し、繊細な手技をサポートいたします。また、サービスロボットや介護ロボットは、音声認識用のマイクや人感センサー、カメラなどを用いて、人間との円滑なコミュニケーションや見守り機能を提供します。品質検査の分野では、高解像度カメラと画像処理技術が製品の欠陥自動検出に寄与しております。このように、ロボットセンサーは、ロボットが特定のタスクを効率的かつ安全に実行するための「情報源」として、その応用範囲を広げ続けているのでございます。

ロボットセンサーの性能を最大限に引き出すためには、関連する様々な技術との連携が不可欠でございます。その一つが「センサーフュージョン」で、複数の異なるセンサー情報を統合し、より高精度で信頼性の高い環境認識を実現する技術です。例えば、カメラの視覚情報とLiDARの距離情報を組み合わせることで、物体の識別と正確な位置特定を同時に行うことが可能となります。また、センサーから収集される膨大なデータは、AI（人工知能）や機械学習によって解析され、物体認識の精度向上やロボットの行動計画立案に活用されます。特に、未知の環境下で自己位置推定と地図作成を同時に行うSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術は、LiDARやカメラ、IMUなどのセンサー情報を高度に融合することで実現され、自律移動ロボットの基幹技術となっております。これらの技術が複合的に進化することで、ロボットはますます高度な知覚能力を獲得し、より複雑で多様なタスクを自律的にこなせるようになっていくことでしょう。

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